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近年は、検査値や生活習慣に加えて、個人のゲノム情報を組み込んだ疾患の予測が注目を集めている。そこで我々は日本人集団約14,000名を対象として、ゲノム情報や基本特性（年齢、性別）などの背景情報をもとに、「解釈が容易かつ精度の高い」を目指し、正則化回帰でモデルと呼ばれる解析手法を用いた腎機能の予測モデルを構築した。これらの手法を使用した場合と従来の解析法である線形回帰モデルとの性能の比較を行った結果、Lasso回帰およびelastic netと呼ばれる手法において、少ない変数でより誤差の少ないモデルを構築できることが推察されたが、性能の向上はわずかであり今後の検討が必要である。
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