Google Scholar: cites
FARMS : A New Algorithm for Variable Selection
Pérez-Álvarez, Susana (Institut Germans Trias i Pujol. Institut de Recerca de la Sida IrsiCaixa)
Gómez Melis, Guadalupe (Universitat Politècnica de Catalunya)
Brander, Christian (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Medicina)

Data: 2015
Resum: Large datasets including an extensive number of covariates are generated these days in many different situations, for instance, in detailed genetic studies of outbreed human populations or in complex analyses of immune responses to different infections. Aiming at informing clinical interventions or vaccine design, methods for variable selection identifying those variables with the optimal prediction performance for a specific outcome are crucial. However, testing for all potential subsets of variables is not feasible and alternatives to existing methods are needed. Here, we describe a new method to handle such complex datasets, referred to as FARMS, that combines forward and all subsets regression for model selection. We apply FARMS to a host genetic and immunological dataset of over 800 individuals from Lima (Peru) and Durban (South Africa) who were HIV infected and tested for antiviral immune responses. This dataset includes more than 500 explanatory variables: around 400 variables with information on HIV immune reactivity and around 100 individual genetic characteristics. We have implemented FARMS in R statistical language and we showed that FARMS is fast and outcompetes other comparable commonly used approaches, thus providing a new tool for the thorough analysis of complex datasets without the need for massive computational infrastructure.
Ajuts: Ministerio de Economía y Competitividad MTM2012-38067-C02-01
Ministerio de Ciencia e Innovación PS0900283
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Llengua: Anglès
Document: Article ; recerca ; Versió publicada
Publicat a: BioMed Research International, Vol. 2015 (july 2015) , ISSN 2314-6141

DOI: 10.1155/2015/319797
PMID: 26273608


11 p, 951.1 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències de la salut i biociències > Institut d'Investigació en Ciencies de la Salut Germans Trias i Pujol (IGTP)
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats

 Registre creat el 2022-02-07, darrera modificació el 2025-10-20



   Favorit i Compartir