检索结果-内蒙古大学图书馆

目的探讨网络解卷积算法对网络结构的优化效果。方法模拟研究采用四种网络算法对具有金标准的DREAM5平台数据进行网络构建,并评价解卷积优化前后的网络准确性。实例研究使用RF回归对卵巢癌晚期化疗敏感性患者的基因表达数据构建网络,再通过网络解卷积算法优化。结果模拟研究结果表明,四种网络构建方法推断出来的网络结构在解卷积算法优化后,其准确性均有不同程度的提高,其中基于线性相关的网络构建方法提高幅度明显大于CLR和RF算法;实例分析结果表明,采用RF-ND方法构建的网络移除了部分间接边,其优化后能得到与现有数据库较为一致的网络结构。结论应用解卷积算法能够优化不同网络构建方法得到的网络,实际中能得到准确度较高的网络结构。

关键词：调控网络解卷积网络优化

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基因表达数据的随机森林逐步判别分析方法

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中国卫生统计 2007年第2期24卷 151-154页

作者：武晓岩闫晓光李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150001

目的给出一种新的随机森林算法,它能在建模过程中自动对变量进行筛选,建立“最优”判断模型。方法采用变量重要性评分和逐步迭代算法选择有作用的变量;通过实际基因表达数据考核其应用效果,并使用R语言编程做模拟试验验证其有效性。结... 详细信息

目的给出一种新的随机森林算法,它能在建模过程中自动对变量进行筛选,建立“最优”判断模型。方法采用变量重要性评分和逐步迭代算法选择有作用的变量;通过实际基因表达数据考核其应用效果,并使用R语言编程做模拟试验验证其有效性。结果三种疾病基因表达数据的判别模型,在包含很少量的基因情况下便获得了理想的分类效果;模拟试验则显示在类间区分度较大的情况下,随机森林逐步判别分析的效果明显,能有效地将有作用的变量保留在模型中,提高模型的判别效果;在类间区分度不够大的情况下分类效果提高不明显。结论随机森林逐步判别分析可以有效地应用于基因表达数据的基因筛选和分类研究,但要特别注意由随机波动对分析结果造成的影响。

关键词：随机森林基因表达数据判别分析基因筛选

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基于色谱-质谱平台的代谢组学数据预处理方法

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中国卫生统计 2017年第3期34卷 518-522页

作者：孙琳张秋菊王文佶曲思杨谢彪高兵刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

代谢组学的概念自20世纪90年代被正式提出,已被广泛应用于医学研究领域,其一般研究流程包括样本采集、样本检测、数据预处理、数据分析和生物学解释等。常用的样本检测技术有核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）和高分辨率色谱... 详细信息

代谢组学的概念自20世纪90年代被正式提出,已被广泛应用于医学研究领域,其一般研究流程包括样本采集、样本检测、数据预处理、数据分析和生物学解释等。常用的样本检测技术有核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）和高分辨率色谱-质谱联用技术，本文所述方法针对后者。

关键词：代谢组学数据预处理方法色谱-质谱样本采集医学研究领域研究流程数据分析高分辨率噪声强度缺失数据

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PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学应用中的比较

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中国卫生统计 2014年第3期31卷 403-406页

作者：柯朝甫武晓岩李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

目的比较PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学数据分析中的检验效能和稳定性。方法采用双重交叉验证和置换检验的PLS-DA模型验证策略,并分别使用四种诊断统计量对模拟数据和实际数据进行分析。结果AUC统计量较误判数(率)、Q2和DQ2统计... 详细信息

目的比较PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学数据分析中的检验效能和稳定性。方法采用双重交叉验证和置换检验的PLS-DA模型验证策略,并分别使用四种诊断统计量对模拟数据和实际数据进行分析。结果AUC统计量较误判数(率)、Q2和DQ2统计量具有更高的检验效能;同时,AUC统计量与其他三种诊断统计量相比较,具有更高的稳定性。结论 AUC统计量是PLS-DA模型验证过程中一种稳定有效的诊断统计量,推荐作为代谢组学研究中进行PLS-DA分析时的首选诊断统计量。

关键词： PLS—DA 代谢组学诊断统计量双重交叉验证置换检验

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候选基因关联研究的统计分析方法

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中国卫生统计 2017年第1期34卷 181-184页

作者：肖纯史晓雯刘芸良张奇刘艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

随着新一代测序技术的发展及全基因组关联研究（genome-wide association study,GWAS）策略的推广,复杂性疾病基因关联研究涉及的SNP位点逐渐增加,且资料收集的逐渐完善促使描述疾病结局相关的指标增多,使样本信息多元化。

关键词：关联研究候选基因复杂性疾病测序技术连锁分析表达产物资料收集统计量基因序列变量模型

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诊断试验ROC参数估计双正态样本量估计方法探讨

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中国卫生统计 2006年第1期23卷 2-4页

作者：谷红梅李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150001

目的探讨ROC双正态样本量估计方法的准确性。方法通过Monte Carlo方法对ROC双正态样本量估计法进行评价与修正。结果根据模拟试验结果得到双正态样本量估计法的校正公式及修正曲线。结论采用文中给出的样本量调整方法,可以有效地进行样... 详细信息

目的探讨ROC双正态样本量估计方法的准确性。方法通过Monte Carlo方法对ROC双正态样本量估计法进行评价与修正。结果根据模拟试验结果得到双正态样本量估计法的校正公式及修正曲线。结论采用文中给出的样本量调整方法,可以有效地进行样本量估计,达到诊断试验评价的要求。

关键词： ROC分析参数估计双正态分布样本含量

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基因组学数据的网络构建与分析方法

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中国卫生统计 2017年第1期34卷 177-180,184页

作者：王文杰侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

基因组学数据具有超高维数、变量间作用关系复杂的特点,对其进行数据分析的方法研究面临巨大的挑战。网络研究能够直观地反映出基因之间的相互作用关系,这不仅有助于特征标志物的筛选,增加筛选结果的可解释性,而且还能从分子水平阐述复... 详细信息

基因组学数据具有超高维数、变量间作用关系复杂的特点,对其进行数据分析的方法研究面临巨大的挑战。网络研究能够直观地反映出基因之间的相互作用关系,这不仅有助于特征标志物的筛选,增加筛选结果的可解释性,而且还能从分子水平阐述复杂的生物过程及各疾病的发病机制。

关键词：基因组学网络构建基因调控网络基因表达可解释性高维数贝叶斯方法网络研究随机森林筛选结果

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基于二维最大重叠离散小波变换的代谢组质谱数据的预处理方法

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中国卫生统计 2017年第6期34卷 850-852,856页

作者：邓魁李贞子侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的通过二维最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform,MODWT)对代谢组学质谱数据进行预处理,去除一定的噪声和批次效应,提高分析方法的有效性和稳定性。方法针对卵巢癌和卵巢囊肿的质谱数据,选取Haar小波函... 详细信息

目的通过二维最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform,MODWT)对代谢组学质谱数据进行预处理,去除一定的噪声和批次效应,提高分析方法的有效性和稳定性。方法针对卵巢癌和卵巢囊肿的质谱数据,选取Haar小波函数对其进行二维MODWT的数据变换,获得不同尺度的数据,再对其中的细节数据置0和进行重构。对预处理后的数据用随机森林(RF)方法筛选差异变量和建立判别模型,评价预处理的效果。结果经过二维MODWT处理后的质谱数据建模判别效果明显优于使用原始数据得到的结果。结论针对质谱数据,二维MODWT方法能够更好地进行特征提取,提高模型的判别能力,具有研究价值和应用价值。

关键词：代谢组学质谱数据数据预处理小波变换

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