检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2014年第5期31卷 765-769页

作者：李俊南侯艳孙凤宇李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

目的探讨orthogonal projection to latent structures(OPLS)方法的原理、特点及其在代谢组学高维数据分析中的应用。方法通过R语言编程实现OPLS方法,利用模拟试验探索OPLS的特性及适用条件,并通过实际数据进行验证。结果利用一个OPLS... 详细信息

目的探讨orthogonal projection to latent structures(OPLS)方法的原理、特点及其在代谢组学高维数据分析中的应用。方法通过R语言编程实现OPLS方法,利用模拟试验探索OPLS的特性及适用条件,并通过实际数据进行验证。结果利用一个OPLS预测主成分的模型拟合效果与利用偏最小二乘(PLS)多个主成分的模型拟合效果相同,同时具有较好的判别能力,其得分图的可视化效果优于PLS。结论 OPLS能够有效去除自变量矩阵X中与因变量Y无关的信息,使模型变得简单、易于解释,同时具有较好的可视化效果,可有效地用于代谢组学数据分析中。

关键词： orthogonal projection to latent structures(OPLS) 模型拟合可视化代谢组学

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组学数据的核主成分聚类分析的可视化方法

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中国卫生统计 2010年第6期27卷 650-652页

作者：孙萌张涛李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

与主成分分析法不同,核主成分分析法能够解决变量间的非线性相关问题,其适用性更广. 用核主成分进行聚类分析时,需要设置的参数很少,改变这些参数可以得到更好的效果,本文用模拟试验和实例说明了使用核主成分进行可视化分析的有效性. ... 详细信息

与主成分分析法不同,核主成分分析法能够解决变量间的非线性相关问题,其适用性更广. 用核主成分进行聚类分析时,需要设置的参数很少,改变这些参数可以得到更好的效果,本文用模拟试验和实例说明了使用核主成分进行可视化分析的有效性. 由于设定不同核函数的参数会产生不同的可视化效果,因此实际应用中需要确定最合适的核函数和参数. 如果在作核主成分分析前,有针对性地对变量进行筛选,能够获得更好的可视化效果

关键词：主成分分析法聚类分析可视化数生物标志物综合指标线性相关三维坐标

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中介分析方法及在其医学研究中的应用

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中国卫生统计 2017年第1期34卷 159-162页

作者：杨春艳侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目前,中介分析已经被广泛应用于心理、预防、流行病等的医学研究,与传统的多元分析方法不同,中介分析不仅需要分析自变量与因变量之间的关系,还需要对自变量的不同作用加以分析,在一定程度上揭示自变量对因变量影响的内在机制,是一种因... 详细信息

目前,中介分析已经被广泛应用于心理、预防、流行病等的医学研究,与传统的多元分析方法不同,中介分析不仅需要分析自变量与因变量之间的关系,还需要对自变量的不同作用加以分析,在一定程度上揭示自变量对因变量影响的内在机制,是一种因果效应推断的方法,已经越来越受到医学科研工作者的关注。

关键词：医学研究多元分析方法分析模型调节变量置信区间因果关系 bootstrap 回归方程非参数方法蒙特卡罗方法

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基因表达数据判别分析的随机森林方法

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中国卫生统计 2006年第6期23卷 491-494页

作者：武晓岩李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150001

目的探讨随机森林算法在基因表达数据分类研究中的应用。方法通过实际基因表达数据考核其应用效果,并通过模拟试验进一步验证和研究在存在大量无差异表达基因情况下对分类产生的影响。结果随机森林算法对基因表达数据的分类具有较高的... 详细信息

目的探讨随机森林算法在基因表达数据分类研究中的应用。方法通过实际基因表达数据考核其应用效果,并通过模拟试验进一步验证和研究在存在大量无差异表达基因情况下对分类产生的影响。结果随机森林算法对基因表达数据的分类具有较高的准确性,但随着基因数量的增加其判别效果呈下降的趋势,在差异表达基因之间具有相关性时,下降趋势明显减慢,能够获得较理想的分类效果。结论随机森林算法对基因表达数据的分类研究有较好的判别效果。

关键词：分类树随机森林基因表达数据模拟试验

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偏最小二乘判别分析交叉验证在代谢组学数据分析中的应用

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中国卫生统计 2014年第1期31卷 85-87页

作者：柯朝甫武晓岩侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

近年来，偏最小二乘判别分析（PLSDA）方法在代谢组学研究中得到了广泛的应用，并成为一种标准的高维数据分析方法。PLSDA是一个有监督的学习方法，在分析代谢组学数据时往往由于变量过多而出现过拟合现象。

关键词：偏最小二乘代谢组学判别分析维数应用学习方法

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贝叶斯网络方法在基因调控研究中的应用

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中国卫生统计 2009年第1期26卷 83-86页

作者：游顶云李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

随着人类基因测序的完成,目前基因研究的主要任务是确定各个基因的功能。通常,基因和基因产物之间并非彼此独立工作,而是在细胞中形成了一个高度结构化的信息网络。如何采用合适的统计学方法找出这些网络,是现今基因功能学研究的主要任... 详细信息

随着人类基因测序的完成,目前基因研究的主要任务是确定各个基因的功能。通常,基因和基因产物之间并非彼此独立工作,而是在细胞中形成了一个高度结构化的信息网络。如何采用合适的统计学方法找出这些网络,是现今基因功能学研究的主要任务之一。在过去的一段时间里,人们尝试用各种方法来重构基因调控网络,应用最为广泛的有三种方法:共表达网络(coexpression networks)、高斯图模型(Gaussian graphical models)和贝叶斯网络(Bayesian network)。[第一段]

关键词：基因调控网络贝叶斯网络 graphical 络方人类基因测序信息网络统计学方法基因产物

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基于解卷积的网络优化算法研究及应用

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中国卫生统计 2016年第6期33卷 926-928,934页

作者：王文杰谢宏宇侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

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... 详细信息

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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非劣效性临床试验中两组率差值的协变量调整方法

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中国卫生统计 2012年第2期29卷 196-198,201页

作者：侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的解决新药非劣效性临床试验评价中两组率差值的协变量调整问题。方法利用ROC曲线与两组率差值的对应关系,通过ROC分析间接得到调整协变量之后两组率之差的估计值及标准误。结果给出了一种新的非参数分层分析方法 ,如果协变量对有效... 详细信息

目的解决新药非劣效性临床试验评价中两组率差值的协变量调整问题。方法利用ROC曲线与两组率差值的对应关系,通过ROC分析间接得到调整协变量之后两组率之差的估计值及标准误。结果给出了一种新的非参数分层分析方法 ,如果协变量对有效率有影响,可以通过调整分析得到更准确的检验结果。结论本文提供的方法能够更直观、有效地对新药临床试验的数据进行非劣效性评价。

关键词：临床试验非劣效性试验非参数方法 ROC曲线调整分析

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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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临床试验中等级资料的记分分析方法的适用性

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中国卫生统计 2015年第2期32卷 350-353页

作者：李路路侯艳吴莹李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

在临床试验中，经常会遇到主要疗效指标为等级的情况，如将临床疗效的评价结果分为“痊愈、显效、有效、无效”几个等级。对此，通常可以使用两种统计方法进行分析，一种分析方法是将结果“痊愈”和“显效”合并，转化成“愈显率”二分... 详细信息

在临床试验中，经常会遇到主要疗效指标为等级的情况，如将临床疗效的评价结果分为“痊愈、显效、有效、无效”几个等级。对此，通常可以使用两种统计方法进行分析，一种分析方法是将结果“痊愈”和“显效”合并，转化成“愈显率”二分类指标，然后对两组率进行检验；另一种方法是对等级资料直接采用Wilcox-on-Mann-Whitney秩和检验。前者对等级试验结果进行了合并，可能会损失一定的信息，降低检验效能；而后一种方法只考虑到资料的分级情况，却没有考虑各等级之间的归属程度。

关键词：临床试验等级资料适用性秩和检验疗效指标临床疗效统计方法检验效能

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