检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2024年第1期41卷 45-48,52页

作者：田伟严光灿张秋菊刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的利用增强子RNA调控的化疗相关基因对结直肠癌患者进行分型,为精准医疗提供依据。方法通过TCGA、 GEO数据库获取结直肠癌患者基因表达数据,筛选增强子调控的化疗相关基因,利用非负矩阵分解方法进行直肠癌患者分型,并在独立数据集... 详细信息

目的利用增强子RNA调控的化疗相关基因对结直肠癌患者进行分型,为精准医疗提供依据。方法通过TCGA、 GEO数据库获取结直肠癌患者基因表达数据,筛选增强子调控的化疗相关基因,利用非负矩阵分解方法进行直肠癌患者分型,并在独立数据集中验证分型结果的稳定性。通过生存分析、 GSVA、 SubMap方法,比较各亚型患者在生存结局、代谢通路活性、免疫浸润细胞浸润等方面的差异。收集结直肠癌新辅助化疗患者血浆,检测血浆蛋白表达量,分析增强子RNA(eRNA)调控基因与结果化疗敏感性的相关性。结果本研究收集了581人的TCGA基因表达数据,筛选50个eRNA调控的化疗相关基因,通过非负矩阵分解获得三个结直肠癌亚型:eRNA1、 eRNA2、 eRNA3, GEO验证集的分型结果与TCGA基因表达数据一致,均分为3个亚型。生存分析、代谢通路分析、免疫浸润分析提示:eRNA2,生存结局最差、 32个代谢相关通路异常激活、免疫浸润程度明显偏低。在蛋白水平上,eRNA调控基因与化疗敏感性存在关联性。结论在缺乏有效结直肠癌临床分型的前提下,本研究通过eRNA调控的化疗相关靶基因可以进行结直肠癌稳定有效的分型;各亚型在生存结局、免疫细胞浸润、代谢相关通路研究中的差异,可为临床个体化治疗提供指导,并为相关机制研究指供线索。

关键词：结直肠癌增强子RNA 化疗代谢通路

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基于蛋白质组学的胃腺癌患者预后标志物筛选

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 18-25,32页

作者：刘佳璐韩鑫浩魏孝礼陈璐程丽霞陈英东王文晗张秋菊哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 150081 哈尔滨医科大学附属肿瘤医院消化内科

目的利用TCPA及UCSC Xena数据库获取样本信息,构建胃腺癌预后相关蛋白的预测模型,并检验其应用价值,以期为临床治疗与相关机制研究提供参考。方法利用R语言软件,通过单因素Cox分析和LASSO-Cox回归分析筛选与胃腺癌预后有关的蛋白质,并... 详细信息

目的利用TCPA及UCSC Xena数据库获取样本信息,构建胃腺癌预后相关蛋白的预测模型,并检验其应用价值,以期为临床治疗与相关机制研究提供参考。方法利用R语言软件,通过单因素Cox分析和LASSO-Cox回归分析筛选与胃腺癌预后有关的蛋白质,并计算风险评分,根据风险评分结果将患者划分为高风险组和低风险组开展生存分析。同时绘制风险评分的ROC曲线、蛋白质热图等,用以评估这些蛋白质的预测能力。然后,将风险评分与患者其他临床表型数据结合,进行多因素回归分析,建立预后模型,并绘制列线图。通过C-index指标、ROC曲线、决策曲线等评估预后模型建立的准确性。进行GO富集分析与KEGG富集分析,探索相关蛋白所参与的生物学过程。结果通过单因素Cox分析及LASSO-Cox分析筛选出15个差异蛋白质(CKIT、CHK1、CLAUDIN7、COLLAGENVI、DVL3、EGFR_pY1173、ERALPHA_pS11、NFKBP65_pS536、SYK、ETS1、MYOSINIIA_pS1943、P21、P90RSK、RAPTOR、XBP1),用于计算蛋白质风险评分。通过多因素回归分析,筛选出年龄、性别、M分期、N分期、风险评分这5种因素,构建预后模型。生存分析结果认为,蛋白质风险评分划分的高低风险组之间的总生存率有显著差异(P<0.0001)。列线图可以用来预测患者3年、5年的生存率,并认为具有较好的预测价值(C-index=0.7257)。ROC曲线显示模型在预测中表现出稳定的灵敏度和特异度(AUC=0.77和0.86)。结论胃腺癌预后相关蛋白质的预测模型可用来预测患者的临床预后,研究结果可为个性化治疗和管理提供参考。

关键词：胃腺癌预测模型预后

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基于CRM-TE模型的抗肿瘤药物最适剂量估计方法

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 195-198页

作者：周克强李爽徐佳钦李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose... 详细信息

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose,RP2D)。方法基于连续重评估模型(continual reassessment model,CRM)对药物的剂量-毒性和剂量-疗效曲线分别进行估计,并根据给出的权衡函数选择最适剂量。结果本文提出最适剂量估计方法与目前现有的同类型方法相比,能够在保证安全性的前提下,同时综合考虑不同剂量下的疗效,使选择的RP2D更为合理。结论本文为药物临床试验最适推荐剂量提供了一种新的方法,对于抗肿瘤等药物剂量探索具有一定的实用价值。

关键词：临床试验最适剂量权衡函数

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疾病治疗质量纵向综合评价模型的构建及在CIS中的应用

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 662-666,670页

作者：于磊刘梦洋王超栗景坤刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 吉林医药学院流行病与卫生统计学教研室

目的构建疾病治疗质量纵向综合评价模型,应用模型评价急性缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)的治疗质量。方法潜变量测量模型联合多项式和多水平回归,建立疾病治疗质量纵向综合评价模型,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Mo... 详细信息

目的构建疾病治疗质量纵向综合评价模型,应用模型评价急性缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)的治疗质量。方法潜变量测量模型联合多项式和多水平回归,建立疾病治疗质量纵向综合评价模型,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法进行参数估计。模拟研究确定模型的适用条件,通过均方根误差(root mean square error,RMSE)和秩相关系数评价模型参数估计的准确性,并与潜变量增长曲线模型(latent growth curve model,LGCM)进行效果比较。结果构建可用于评价疾病治疗质量纵向变化、趋势变化及协变量影响的综合模型。模拟研究结果:评价对象数对模型效果影响较小,观测时间数6个、评价指标数20个时,模型可获得评价对象不同时间点治疗质量及变化趋势。治疗质量估计值与真值的秩相关系数均值为0.8128,高于LGCM的0.7610,协变量回归系数估计值与真值的RMSE均值为0.3756,低于LGCM的0.448;观测时间数及评价指标数越多,纵向综合评价模型效果越准确,且始终高于LGCM。应用结果:2011年到2016年,医院CIS平均治疗质量综合得分增加了0.9256,二级和三级医院分别增加了0.9432和1.321,教学和非教学医院分别增加了1.4904和1.1155。结论纵向综合评价模型可以全面合理评价疾病治疗质量及其纵向变化,分析评价对象的差异对变化趋势的影响。我国CIS治疗质量总体向好,变化趋势受医院等级及教学状态影响,研究结果可为后续有针对性的治疗质量干预措施制定及治疗质量的持续改善提供参考。

关键词：治疗质量评价纵向研究综合评价模型急性缺血性脑卒中

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基于TransUNet改进的多任务模型在直肠癌新辅助治疗中的应用

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 2-6页

作者：尹淑文丁志鹏李岩高国闳程丽霞陈英东王文晗张秋菊周洋哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 150081 哈尔滨医科大学附属肿瘤医院影像中心

目的本研究基于深度学习方法对分割模型TransUNet做部分改进,构建既可分割又可预测分类的多任务模型,并应用于直肠癌新辅助治疗患者敏感人群识别的核磁图像中。方法多任务模型在TransUNet基础上添加分类结构,具体为全连接层(输入为512,... 详细信息

目的本研究基于深度学习方法对分割模型TransUNet做部分改进,构建既可分割又可预测分类的多任务模型,并应用于直肠癌新辅助治疗患者敏感人群识别的核磁图像中。方法多任务模型在TransUNet基础上添加分类结构,具体为全连接层(输入为512,输出为256)、ReLU激活函数、全连接层(输入为256,输出为3),实现三分类结局的预测,即疾病稳定(stable disease,SD),部分反应(partial response,PR)和完全反应(complete response,CR)。以2015—2017年哈尔滨医科大学附属肿瘤医院收治的71名直肠癌患者新辅助化疗前的3D核磁图像提取为2D图像作为研究数据,采用Dice系数和豪斯多夫距离评价分割效果,准确率、micro-precision、micro-recall和micro-F1 score评价分类效果。结果模型训练了100个轮次,分割任务在测试集上的平均Dice系数和平均豪斯多夫距离分别为0.851和10.806,分类任务从切片角度,测试集上的准确率、micro-precision、micro-recall和micro-F1 score均为0.615,从患者角度,四个指标均为0.857。结论分割任务效果良好,分类任务以切片为单位,效果一般,以患者为单位,考虑到结局为三分类,尚且可以接受。该多任务模型有潜力用于临床进行辅助诊断。

关键词：深度学习多任务学习结直肠癌新辅助治疗

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Specter聚类方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用

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中国卫生统计 2023年第3期40卷 354-357,362页

作者：何佳王文杰张刘超李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NM... 详细信息

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NMI两种评价指标的总得分进行评价。结果模拟试验显示,在设定的条件下,Specter聚类性能均优于其他三种方法;实例数据结果也表明,Specter聚类能够得到合理的细胞亚群。结论Specter聚类方法降低了参数敏感性,提高了聚类的准确性,具有研究价值和应用价值。

关键词： Specter scRNA-seq 聚类细胞亚群

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基于倾向性评分重叠加权法的老年直肠癌疗效评价及其预后影响因素分析

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现代预防医学 2025年第8期52卷 1502-1508页

作者：丛显铸李爽葛佳瑜王爱民孔雨佳石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室

目的本研究旨在评估术前、术后及术前后均系统治疗3种治疗方案对老年人群直肠癌(RC)患者的的疗效，分析老年RC患者预后影响因素。方法本研究使用SEER数据库中2011—2015年间60岁及以上的4612例RC患者数据。采用XGBoost的重叠加权(OW)... 详细信息

目的本研究旨在评估术前、术后及术前后均系统治疗3种治疗方案对老年人群直肠癌(RC)患者的的疗效，分析老年RC患者预后影响因素。方法本研究使用SEER数据库中2011—2015年间60岁及以上的4612例RC患者数据。采用XGBoost的重叠加权(OW)方法均衡治疗组间的协变量差异，并评估不同治疗方案对RC患者生存预后的影响。通过Kaplan-Meier方法绘制生存曲线，并进行log-rank检验，使用Cox回归分析评估影响RC患者生存期的独立危险因素。结果经过OW加权后，三组治疗方案在各协变量上均实现均衡。不同治疗组的生存率差异具有统计学意义(P<0.001)。术前系统治疗组的1年、3年和5年生存率分别为94.6%、82.2%和71.6%,术后系统治疗组为95.0%、79.0%和67.8%,术前后均系统治疗组为97.3%、85.5%和73.4%。多因素Cox回归分析结果显示，与术前系统治疗组相比，术后系统治疗组特异性HR=1.216(95%CI:1.072～1.381)。与不发生肝转移的患者相比，发生肝转移的患者特异性死亡HR=1.719(95%CI:1.253～2.358)。结论系统治疗的顺序对老年RC患者的生存预后具有显著影响。在控制年龄、性别等因素的影响后，3种治疗方式中术前系统治疗的生存预后更佳；肝转移可能是RC患者预后的独立影响因素。

关键词： XGBoost 重叠加权直肠癌系统治疗影响因素

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基于WGCNA和机器学习筛选帕金森病免疫相关关键基因

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中南大学学报（医学版） 2024年第2期49卷 207-219页

作者：黄一铭王爱民王凤琳徐雅琪张文婧石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053

目的:在帕金森病的发病过程中,免疫系统的异常激活和炎症反应起着重要作用。然而,目前对于免疫相关关键基因在帕金森病发生和发展中的具体作用和作用机制的了解仍然有限。本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expres... 详细信息

目的:在帕金森病的发病过程中,免疫系统的异常激活和炎症反应起着重要作用。然而,目前对于免疫相关关键基因在帕金森病发生和发展中的具体作用和作用机制的了解仍然有限。本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)和机器学习筛选帕金森病免疫相关关键基因。方法:从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库下载基因芯片数据,采用WGCNA筛选出与帕金森病相关的重要基因模块;将重要模块中的基因导出,绘制帕金森病重要相关基因与免疫相关基因的韦恩图,从而筛选出帕金森病免疫相关基因。采用基因本体(gene ontology,GO)分析和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)深入分析免疫相关基因的功能及参与的信号通路。通过R语言的CIBERSORT包进行免疫细胞浸润分析。采用生物信息学方法和3种机器学习方法[最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)]对筛选出的帕金森病免疫相关基因进行进一步筛选研究,绘制4种方法筛选的差异表达基因的韦恩图,筛选交集基因即中心节点(hub node,hub)基因。通过STRING数据库搜索帕金森病hub基因的下游蛋白质,绘制蛋白质互作网络图。结果:筛选出帕金森病重要模块基因中与免疫相关的基因218个,其中45个为上调基因,50个为下调基因。富集分析结果显示218个基因主要在免疫系统对外来物反应和病毒感染通路富集。免疫浸润分析结果表明,CD4^(+)T细胞、NK细胞、CD8^(+)T细胞、B细胞在帕金森病患者样本中的浸润百分率较高,静息NK细胞、静息CD4^(+)T细胞在帕金森病患者样本中显著浸润。4种方法筛选出的hub基因为ANK1基因。交集基因蛋白质互作网络分析结果显示,ANK1基因翻译表达的11个蛋白质主要参与信号转导、铁稳态调节及免疫系统激活等功能。结论:通过WGCNA和机器学习方法,筛选出帕金森病免疫相关关键基因ANK1,该基因可能成为帕金森病诊断和治疗的候选靶点。

关键词：加权基因共表达网络分析机器学习帕金森病免疫 ANK1基因

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基于工具变量Probit模型的AMI治疗过程质量对再入院的影响研究

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 183-186页

作者：张丽媛侯爽刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 150081

目的分析急性心肌梗死(acute myocardial infarction, AMI)患者治疗过程质量评价指标对患者再入院的影响,为提高治疗过程质量、改善患者结局提供依据。方法收集某医院2014年12月-2016年12月期间急性心肌梗死患者;选取到达医院10min内... 详细信息

目的分析急性心肌梗死(acute myocardial infarction, AMI)患者治疗过程质量评价指标对患者再入院的影响,为提高治疗过程质量、改善患者结局提供依据。方法收集某医院2014年12月-2016年12月期间急性心肌梗死患者;选取到达医院10min内心电图检查、冠脉造影等7个治疗过程指标,计算指标使用率;利用Probit回归与工具变量Probit模型分析治疗过程评价指标对再入院的影响。结果纳入4317例急性心肌梗死患者,其中245例出院后再次住院,再入院率为5.68%。治疗过程指标为:到达医院10min内心电图检查、冠脉造影检查、入院24h内β受体阻滞剂、住院期间氯吡格雷的使用、到达医院30min内溶栓治疗、入院90min内PCI和入院24h内阿司匹林,其使用率分别为99.68%、82.99%、44.49%、97.29%、0.07%、63.99%和98.34%。Probit回归分析显示,接受冠脉造影检查(OR=0.778,95%CI=0.661~0.917)和入院90min内PCI治疗(OR=0.808,95%CI=0.689~0.950)的患者再入院风险较未接受患者降低;住院期间氯吡格雷的使用与再入院成正比且差异有统计学意义(OR=1.354,95%CI=1.023~1.428)。工具变量Probit模型分析显示,治疗过程指标中到达医院30min内溶栓治疗、入院24h内β受体阻滞剂、住院期间氯吡格雷的使用、入院24h内阿司匹林具有内生性,接受相对未接受4种药物治疗的患者再入院风险降低;OR值分别为:OR=0.4(95%CI:0.163~0.984)、OR=0.103(95%CI:0.011~0.939)、OR=0.729(95%CI:0.536~0.992)、OR=0.286(95%CI:0.084~0.977)。结论在急性心肌梗死患者的治疗过程中,可以通过提高冠脉造影、入院90min内PCI、到达医院30min内溶栓治疗、入院24h内β受体阻滞剂、住院期间氯吡格雷、入院24h内阿司匹林的使用,从而改善治疗过程质量、降低再入院风险。

关键词：急性心肌梗死评价指标治疗过程质量工具变量

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Logratio变换与PSO-BP神经网络在多目标混料设计药物处方配比优化中的应用

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 44-49页

作者：李一汀乔宇超王旭春任家辉崔宇赵执扬刘静赵瑞青仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001

目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有... 详细信息

目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有效成分皮肤滞留量两个评价指标为输出构建PSO-BP神经网络模型,再以PSO-BP为适应度函数采用NSGA-Ⅱ进行多目标寻优,最后将本文优化方案与原文优化方案进行比较。结果以粒径和有效成分皮肤滞留量作为输出的PSO-BP神经网络拟合模型的决定系数分别为R^(2)=0.97298和R^(2)=0.96334,且与原文使用的Scheffe多项式模型相比拟合效果更好。采用NSGA-Ⅱ优化目标函数所得3、4、6、7、10、11等方案的复方甘草微乳制备效果均优于原文方案,其中3号方案与原文方案相比,微乳粒径减小了3.02 nm,有效成分皮肤滞留量提高了18.31μg。结论将Logratio变换和PSO-BP神经网络结合应用于混料设计所得试验数据的模型构建中,并采用NSGA-Ⅱ获得最佳的药物处方配比,理论是可行且合理的。

关键词：混料设计 Logratio变换 PSO-BP神经网络改进非劣分类遗传算法

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