检索结果-内蒙古大学图书馆

2017年中国卫生统计学学术年会

作者：张帆侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

背景与目的:阳性错误发现率(FDR)的概念由Benjamini和Hochberg提出,这一概念的提出,有效地解决了高维组学数据多重比较中假阳性错误的控制问题,并且能够显著提高假设检验的效能。目前,FDR的估计方法很多,其中最具代表性的有LBE、qvalue... 详细信息

背景与目的:阳性错误发现率(FDR)的概念由Benjamini和Hochberg提出,这一概念的提出,有效地解决了高维组学数据多重比较中假阳性错误的控制问题,并且能够显著提高假设检验的效能。目前,FDR的估计方法很多,其中最具代表性的有LBE、qvalue和fdrtool等,这些方法都是在贝叶斯公式的框架下进行的,使用两成分模型构建p值的分布函数,进而求得FDR的估计值。然而,这些方法主要基于单变量分析方法,要求变量间独立或弱相关,如果变量高度相关,将

关键词： FDR PLS 偏最小二乘分析估计方法

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基于排序融合模型的紫癜性肾炎差异变量筛选研究

基于排序融合模型的紫癜性肾炎差异变量筛选研究

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2017年中国卫生统计学学术年会

作者：谢彪刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

背景与目的:利用融合排序思想,结合四种变量筛选方法建立排序融合模型,使用该模型所获得的变量融合排序进行紫癜性肾炎差异变量的筛选。方法:将t检验、Wilcoxon秩和检验、PLS、随机森林四种变量筛选方法所获得的变量重要性排序进行融合... 详细信息

背景与目的:利用融合排序思想,结合四种变量筛选方法建立排序融合模型,使用该模型所获得的变量融合排序进行紫癜性肾炎差异变量的筛选。方法:将t检验、Wilcoxon秩和检验、PLS、随机森林四种变量筛选方法所获得的变量重要性排序进行融合,获得最终变量排序,利用交叉验证获得最优模型并进行差异变量的筛选;通过模拟实验评价排序融合模型变量筛选的能力并与LASSO进行比较;将排序融合模型用于紫癜性肾炎代谢组学数据差异变量的筛

关键词：排序融合 AUC 变量筛选紫癜性肾炎筛选研究

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ARTIVA在时间序列基因表达数据网络构建中的应用

ARTIVA在时间序列基因表达数据网络构建中的应用

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2017年中国卫生统计学学术年会

作者：刘会娟侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

背景与目的:基于时间序列(time series)实验的基因表达数据记录了基因表达在诸多生理过程中随时间推移发生的变化。依据时间序列基因表达数据构建调控网络,将直观地反映基因之间的相互作用关系,全面深入地阐述生物学过程。本研究旨在探... 详细信息

背景与目的:基于时间序列(time series)实验的基因表达数据记录了基因表达在诸多生理过程中随时间推移发生的变化。依据时间序列基因表达数据构建调控网络,将直观地反映基因之间的相互作用关系,全面深入地阐述生物学过程。本研究旨在探讨ARTIVA(auto regressive time varying models)网络模型应用于时间序列基因表达数据网络构建中的相关特性。

关键词：基因表达数据 ARTIVA 时间序列网络构建

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HIV转录激活复制过程中差异表达LncRNA和mRNA筛选及初步分析

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中国病毒病杂志 2018年第5期8卷 353-358页

作者：邵冰邵弘杜娟宋波台志艳林元龙迟宗杨颜泽王福祥吉林医药学院公共卫生学院流行病与卫生统计教研室吉林吉林132013 吉林医药学院药学院基础化学教研室吉林吉林132013 哈尔滨医科大学附属第四医院感染科黑龙江哈尔滨150081 吉林医药学院生物医学工程学院数学教研室吉林吉林132013

目的探讨长链非编码LncRNA和mRNA在人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)转录激活过程中的表达情况。方法从公共数据平台Gene Expression Omnibus(GEO)下载HIV相关LncRNA+mRNA基因芯片数据集GSE74818。对其中感染时间在18h和30h的芯片探针进行重新分析,筛选出HIV从整合到基因组中到转录形成成熟病毒这一过程中差异表达的LncRNA和mRNA。采用R软件Limma包分析LncRNA和mRNA基因表达谱。结果从经过归一化、过滤和去除重复探针后筛选出1 366个差异表达基因,其中LncRNA 297个,mRNA 1 069个。LncRNA中表达上调的有188个,表达下调的有109个。mRNA表达上调的有530个,有539个表达下调。对差异表达的mRNA进行GO基因富集分析发现,在生物学过程中:主要富集在核小体、染色质组装、核小体组织、负性正性基因表达调控、表观遗传、染色质沉默等条目中;在细胞组分过程中:主要富集在核染色质、蛋白-DNA复合物、核小体、DNA包装复合物等条目中;在分子功能过程中:主要富集在蛋白异二聚体激活、核小体DNA结合条目中。KEGG pathway富集分析结果显示:差异表达的mRNA主要富集在系统性红斑狼疮、类固醇生物合成、酒精中毒、病毒致肿瘤、P53信号通路等中。结论 HIV从整合到基因组到形成成熟病毒这一过程中存在LncRNA和mRNA的差异表达,差异表达的RNA主要涉及到基因的转录调控过程和免疫通路调控过程。

关键词：人类免疫缺陷病毒(HIV) 基因表达谱转录复制 LncRNA mRNA

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基于数据包络分析的黑龙江省三甲综合医院效率评价研究

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实用预防医学 2017年第4期24卷 502-506页

作者：胡真真李金梅江海冰隋虹哈尔滨医科大学卫生统计学教研室黑龙江哈尔滨150081 黑龙江省卫生信息统计中心

目的评价黑龙江省2007-2013年三甲综合医院的运行效率和生产率的动态变化,为医院管理者和政策制定者提供管理依据和决策参考。方法采用CCR、BCC模型对2007-2013年样本医院分别进行年度效率横断面分析,并结合Malmquist指数模型进行纵向... 详细信息

目的评价黑龙江省2007-2013年三甲综合医院的运行效率和生产率的动态变化,为医院管理者和政策制定者提供管理依据和决策参考。方法采用CCR、BCC模型对2007-2013年样本医院分别进行年度效率横断面分析,并结合Malmquist指数模型进行纵向的动态分析。结果 7年间27家三甲医院一直在扩大自身规模和容纳量,但运行效率反而下降。年均有17.43家医院为总体无效,11.15家医院为纯技术效率无效,17.29家医院为规模无效。2007-2013年27家医院中连续两年全要素生产率下降的医院依次有10家(37.04%)、11家(40.74%)、20家(74.07%)、13家(48.15%)、5家(18.52%)和10家(37.04%)。结论 7年间黑龙江省三甲医院连续处于低效率运行状态。医院应适度调整医院规模,提高卫生资源利用效率,改善医院的运行状况。

关键词：数据包络分析技术效率规模效率全要素生产率医院

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基于网络的哈尔滨市护士食物频率问卷信度和效度研究

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哈尔滨医科大学学报 2017年第6期51卷 555-559页

作者：谢宏宇李彦川陈杨姜永帅冯任南李颖哈尔滨医科大学附属第一医院血液内科黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨医科大学公共卫生学院营养与食品卫生学教研室生物信息科学与技术学院生物统计学教研室黑龙江哈尔滨150081

目的对哈尔滨医科大学营养与食品卫生学教研室编制的网络食物频率问卷进行信度和效度的研究。方法在哈尔滨市主城区某医院随机抽取120名护士就最近4个月内膳食习惯进行的两次食物频率的问卷调查。比较前后两次护士食物摄入的营养素的相... 详细信息

目的对哈尔滨医科大学营养与食品卫生学教研室编制的网络食物频率问卷进行信度和效度的研究。方法在哈尔滨市主城区某医院随机抽取120名护士就最近4个月内膳食习惯进行的两次食物频率的问卷调查。比较前后两次护士食物摄入的营养素的相关性,检验问卷的信度;并在第一次网络食物频率问卷调查之后连续记录三天的膳食日志,用三日膳食日志的平均结果与第一次网络食物频率问卷的相关性分析结果评价问卷的内容效度。结果 (1)效度研究中,12个项目的网络食物频率问卷与三日膳食日志的能量的结果为显著正相关(P<0.05),r为0.286~0.768,平均值为0.441;(2)信度研究中,除维生素C,前后两次网络食物频率问卷的能量和其余23种营养素均为显著正相关,r为0.276~0.867,平均值为0.647;(3)一致率分析中,营养素的效度研究一致率为48%,营养素的信度一致率为96%。结论应用网络食物频率问卷进行调查虽然存在一系列误差,但仍可作为研究人群营养摄入量与慢性病关系的有效工具,比较稳定地估计居民食物和营养素的摄入进而评价居民的膳食状况。

关键词：食物频率问卷膳食日志信度和效度营养与慢性病

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β淀粉样蛋白对人神经母细胞瘤细胞内质网应激的影响

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环境与健康杂志 2017年第1期34卷 33-37页

作者：徐彦吉张金婵任启智孔庆博任锐哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生毒理学教研室黑龙江哈尔滨150081 哈尔滨市南岗区疾病预防控制中心微生物检验科

目的研究β淀粉样蛋白(Aβ_(25~35))对人神经母细胞瘤细胞(SHSY5Y)凋亡过程中内质网应激的影响,探讨在内质网应激过程中未折叠蛋白质反应途径(UPR pathway)在凋亡中的作用。方法将处于对数生长期的细胞分别暴露于含0(对照)、5、10、20... 详细信息

目的研究β淀粉样蛋白(Aβ_(25~35))对人神经母细胞瘤细胞(SHSY5Y)凋亡过程中内质网应激的影响,探讨在内质网应激过程中未折叠蛋白质反应途径(UPR pathway)在凋亡中的作用。方法将处于对数生长期的细胞分别暴露于含0(对照)、5、10、20、30、40μmol/L Aβ_(25~35)的培养基染毒48 h,采用CCK8法检测细胞活性。将对数生长期的细胞分别暴露于含0(对照)、5、10、15μmol/L Aβ_(25~35)的培养基染毒24、48和72 h。采用流式细胞仪检测细胞凋亡率,采用Western blotting法检测内质网应激分子伴侣葡萄糖调节蛋白GRP78以及跨膜蛋白活化转录因子-6(ATF-6)、蛋白激酶-1(IRE1α)和RNA-激活蛋白激酶样内质网激酶(PERK)蛋白的表达水平。结果与对照组比较,各浓度Aβ_(25~35)染毒组SHSY-5Y细胞的存活率均较低,差异均有统计学意义(P<0.05);且随着Aβ_(25~35)染毒浓度的升高,SHSY-5Y细胞的存活率呈下降趋势。与对照组比较,各浓度Aβ_(25~35)染毒组SHSY-5Y细胞的凋亡率均较高,除5μmol/L Aβ_(25~35)染毒24 h外,差异均有统计学意义(P<0.05);且随着Aβ_(25~35)染毒浓度的升高和染毒时间的延长,SHSY-5Y细胞的凋亡率均呈上升趋势。与对照组相比,各剂量、时间点Aβ_(25~35)染毒组SHSY5Y细胞内质网ATF-6蛋白的表达水平较高;15μmol/L Aβ_(25~35)染毒24、48 h和各剂量Aβ_(25~35)染毒72 h后SHSY5Y细胞内质网GRP78蛋白的表达水平较高;10、15μmol/L Aβ_(25~35)染毒24 h和15μmol/L Aβ_(25~35)染毒48 h及各剂量Aβ_(25~35)染毒72 h后SHSY5Y细胞内质网IRE-1α蛋白的表达水平较高;15μmol/L Aβ_(25~35)染毒24 h和10、15μmol/L Aβ_(25~35)染毒72 h后SHSY5Y细胞质网PERK蛋白的表达水平较高,差异均有统计学意义(P<0.05)。随着Aβ_(25~35)染毒浓度的升高和染毒时间的延长,细胞内GRP78、ATF-6、IRE1α和PERK蛋白的表达水平均呈上升趋势。结论 Aβ_(25~35)可以诱导SHSY5Y神经细胞内质网应激,导致SHSY5Y细胞发生凋亡。

关键词： β-淀粉样蛋白 SHSY5Y细胞株内质网应激阿尔茨海默病

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分类变量缺失数据处理方法有效性的比较研究

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中国卫生统计 2016年第2期33卷 186-189页

作者：肖亚明陈永杰王玉鹏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150086

目的比较删除法(deletion methods,DM)、基于对数线性模型的多重填补法(multiple imputation of category variables using log-linear model,M ILL)及基于潜在类别模型的多重填补法(multiple imputation based on latent class model,M ILC)处理分类变量缺失数据的效果,并将M ILC应用于实例数据的分析。方法利用R语言产生不同缺失机制、缺失率和样本含量的多变量缺失模拟数据,运用DM、MILL和MILC处理形成完整数据集并进行logistic回归分析,通过回归系数的偏倚、均方根误差、稳定度和标准误偏倚评价各方法的处理效果。结果模拟实验表明当缺失率为5%时,三种方法处理效果均较好;随着缺失率的增大,MILL和MILC的各项评价指标均优于DM,且MILC的准确度高于MILL。三种方法处理效果均表现为完全随机缺失优于随机缺失、样本含量1000优于样本含量500。应用MILC对实例数据填补后标准误减小,回归系数估计更准确。结论本文应用MILL和MILC两种多重填补方法处理分类变量缺失数据均可减少缺失导致的参数估计偏倚。当缺失率>5%、样本含量1000时,建议应用MILC处理分类变量缺失数据。

关键词：分类变量缺失数据多重填补潜在类别模型对数线性模型

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条件推断森林在高维组学数据分析中的应用

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中国卫生统计 2016年第2期33卷 215-218页

作者：杨凯侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结... 详细信息

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结果明显优于RF的变量筛选结果;实例数据分析结果表明,CIF筛选出变量的OOB错误率低于RF。结论 CIF适用于变量相关的情况,具有实用价值。

关键词：条件推断森林相关变量筛选

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基于AUC统计量的随机森林变量重要性评分的研究

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中国卫生统计 2016年第3期33卷 537-540,542页

作者：张晓凤侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

随机森林（random forest,RF）是高维组学数据常用的分析方法,在进行判别分析时,同时能够给出变量重要性评分（variable importance measure,VIM）。RF的变量重要性评分通常有两种,一种方法是通过变量值的置换计算其重要性,第二种方法... 详细信息

随机森林（random forest,RF）是高维组学数据常用的分析方法,在进行判别分析时,同时能够给出变量重要性评分（variable importance measure,VIM）。RF的变量重要性评分通常有两种,一种方法是通过变量值的置换计算其重要性,第二种方法是通过基尼（Gini）指数计算其重要性,由于置换法比Gini指数法具有更好的非偏倚性能,因此多采用置换法进行变量筛选。

关键词：随机森林 AUC 变量值置换法统计量数据类别判别分析基尼分类器类中

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