检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2016年第1期33卷 171-174页

作者：姜博门志红刘匆提刘艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

在公共卫生、社会科学等领域的调查研究中,定量数据可能会包含过多零值,定性数据也有可能存在着零膨胀^（[1]）,如果仍按照一般模型（如泊松回归或线性回归）的数据分布假设进行分析,会导致参数估计产生偏倚^（[1-2]）。针对此类问题,... 详细信息

在公共卫生、社会科学等领域的调查研究中,定量数据可能会包含过多零值,定性数据也有可能存在着零膨胀^（[1]）,如果仍按照一般模型（如泊松回归或线性回归）的数据分布假设进行分析,会导致参数估计产生偏倚^（[1-2]）。针对此类问题,两部模型法是一种比较常用的拟合模型方式。

关键词：两部模型法计数公共卫生社会科学定量数据定性数据线性回归泊松回归

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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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基于小波变换的代谢组色谱指纹图谱的判别分析

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中国卫生统计 2013年第2期30卷 206-208页

作者：孙凤宇李贞子侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的探索小波变换在代谢组学超高效液相色谱信号分析中的作用。方法将卵巢癌和卵巢囊肿的色谱数据使用不同的连续小波基函数和不同尺度变换,随机抽取一定数量的训练数据,采用随机森林(RF)方法进行特征筛选建立模型,最后对测试数据集进... 详细信息

目的探索小波变换在代谢组学超高效液相色谱信号分析中的作用。方法将卵巢癌和卵巢囊肿的色谱数据使用不同的连续小波基函数和不同尺度变换,随机抽取一定数量的训练数据,采用随机森林(RF)方法进行特征筛选建立模型,最后对测试数据集进行判别分析,计算ROC曲线下面积AUC值。结果经过小波变换预处理后的数据建模分类效果明显优于原始数据,其中墨西哥帽(mexh)小波变换分类效果最好。结论基于小波变换的代谢组特征提取方法能够明显提高模型的判别能力,具有研究价值。

关键词：代谢组小波变换色谱随机森林

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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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几种差异基因分析方法及筛选效果的比较

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中国卫生统计 2008年第4期25卷 354-356,362页

作者：赵发林闫晓光李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的比较六种差异基因筛选方法的使用效果及适用性。方法用Monte-Carlo方法产生不同类型的模拟数据,分别用不同的方法计算、评价其优劣。结果多数情况下SAM法和稳健t检验表现出了最优的筛选能力,SAM-ROC法则表现出更好的稳定性。结论几... 详细信息

目的比较六种差异基因筛选方法的使用效果及适用性。方法用Monte-Carlo方法产生不同类型的模拟数据,分别用不同的方法计算、评价其优劣。结果多数情况下SAM法和稳健t检验表现出了最优的筛选能力,SAM-ROC法则表现出更好的稳定性。结论几种方法都能够有效地用于基因筛选,但各自的适应条件不同,综合看SAM法是基因筛选的首选方法,随机森林方法则具有较大的研究价值。

关键词：微阵列数据基因筛选 Monte—Carlo模拟

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两组计量资料非劣效检验的P-P曲线评价方法

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中国卫生统计 2014年第2期31卷 209-212,216页

作者：侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

目的针对两组计量资料的非劣效性评价问题,给出一种新的统计检验方法。方法根据计量资料的不同评价分界值,给出相应的试验组和对照组的"有效率",分别以两组的"有效率"为横轴和纵轴,连成P-P曲线并计算曲线下面积,然... 详细信息

目的针对两组计量资料的非劣效性评价问题,给出一种新的统计检验方法。方法根据计量资料的不同评价分界值,给出相应的试验组和对照组的"有效率",分别以两组的"有效率"为横轴和纵轴,连成P-P曲线并计算曲线下面积,然后根据这一统计量进行统计检验,并通过模拟实验对检验效能进行研究。结果给出了P-P曲线方法的检验公式,使用这种方法更易于选择非劣效界值,而且对数据的分布没有任何限制,在偏态情况下比传统方法有更高的检验效能。结论该方法适合用于Ⅱ期探索性临床试验研究,具有应用和研究价值。

关键词：临床试验非劣性试验非劣效界值 P-P曲线

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基于错分代价的HingeBoost算法在高维数据判别分析中的应用

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中国卫生统计 2015年第3期32卷 386-389页

作者：郭冰李海龙侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的探讨基于错分代价的HingeBoost算法在二分类高维数据中分类判别的效果。方法通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对HingeBoost算法、AdaBoost算法、支持向量机、随机森林四种方法进行比较,并用ROC曲线下面积、灵敏度、特异度和错... 详细信息

目的探讨基于错分代价的HingeBoost算法在二分类高维数据中分类判别的效果。方法通过模拟试验和实际代谢组学数据分析,对HingeBoost算法、AdaBoost算法、支持向量机、随机森林四种方法进行比较,并用ROC曲线下面积、灵敏度、特异度和错误率评价。结果模拟试验和真实代谢组数据分析显示,HingeBoost算法内部参数错分代价能影响分类结果的判别,在线性结构、同时存在大量噪声变量时分类效果优于其他三种算法。结论 HingeBoost算法将错分代价引入模型,达到减少假阳性错误或假阴性错误的目的,同时有很强的抗噪声能力,适用于高维代谢组学数据分析,值得进一步研究。

关键词： HingeBoost 高维组学分类判别不等错分代价

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基于正则化回归的组学数据变量筛选方法

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中国卫生统计 2016年第4期33卷 733-736页

作者：谢宏宇侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

近年来，随着各种生物检测技术的发展，医学研究中出现了各种高通量数据，如基因组、蛋白质组和代谢组学数据等，变量选择是生物标志物识别和建立分类模型的重要环节，由于高维组学数据中的绝大多数变量对分类并不起作用，并且存在多重... 详细信息

近年来，随着各种生物检测技术的发展，医学研究中出现了各种高通量数据，如基因组、蛋白质组和代谢组学数据等，变量选择是生物标志物识别和建立分类模型的重要环节，由于高维组学数据中的绝大多数变量对分类并不起作用，并且存在多重共线性、模型过拟合等问题，传统的基于最小二乘方法估计的线性回归并不适用于高维数据。

关键词：线性回归维数正则化选方生物检测技术生物标志物多重共线性医学研究

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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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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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