检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于多维指标的治疗质量综合评价模型构建研究

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中国卫生统计 2017年第5期34卷 700-704页

作者：包含苏少飞刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的基于多维指标构建治疗质量综合评价模型,探讨模型估计治疗质量的有效性;综合评价医院、医生乳腺癌的治疗质量。方法构建两参数logistic潜变量模型作为测量模型,将测量模型中的潜变量作为因变量整合进多水平结构模型,设定虚拟水平代... 详细信息

目的基于多维指标构建治疗质量综合评价模型,探讨模型估计治疗质量的有效性;综合评价医院、医生乳腺癌的治疗质量。方法构建两参数logistic潜变量模型作为测量模型,将测量模型中的潜变量作为因变量整合进多水平结构模型,设定虚拟水平代表多维潜变量,构建多水平结构模型。应用MCMC估计模型参数,拟合三水平二维模型分析实例数据。结果模拟研究结果提示,评价指标数及医生数均为20,模型估计治疗质量的有效性最好;应用该模型分析可以获得乳腺癌诊断、手术操作质量较优的医生及医院。结论多水平多维潜变量模型可以分析具有层次结构和多维性的治疗质量评价数据,能够做到全面、合理的进行疾病治疗质量综合评价;治疗质量综合评价使医院的等级划分、医生的绩效考核与治疗质量的衔接成为可能。

关键词：治疗质量综合评价多水平多维模拟研究

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多步骤决策树方法在基因表达数据上的应用研究

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中国卫生统计 2017年第1期34卷 135-138页

作者：马李冰侯艳李贞子李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

基因芯片技术得到的基因表达谱数据具有维数高、噪声大、样本量小、非线性等特点,如何从高维数据中提取含在其中的生物学信息,是医学和生物学研究中面临的一个重大挑战。基因表达数据分析的重要任务是筛选差异表达基因及对基因或样品进... 详细信息

基因芯片技术得到的基因表达谱数据具有维数高、噪声大、样本量小、非线性等特点,如何从高维数据中提取含在其中的生物学信息,是医学和生物学研究中面临的一个重大挑战。基因表达数据分析的重要任务是筛选差异表达基因及对基因或样品进行分类,通过比较正常和疾病状态下基因表达的差异,研究疾病的发病机制、早期诊断和治疗方法。

关键词：基因表达数据决策树方法高维数据主成分分析变量聚类基因芯片技术生物学信息随机森林差异表达信息增益

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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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三臂非劣效临床试验的评价方法

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中国卫生统计 2013年第1期30卷 127-130页

作者：吴莹侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

在新药临床试验中，经常需要使用非劣效性试验的方法，例如一种新药可能具有成本低、毒性小或者容易给药等特点，虽然其有效性可能会比阳性对照药物（标准组）差一些，但如果能够证明它在允许的范围内疗效不低于阳性对照药物，则可以推... 详细信息

在新药临床试验中，经常需要使用非劣效性试验的方法，例如一种新药可能具有成本低、毒性小或者容易给药等特点，虽然其有效性可能会比阳性对照药物（标准组）差一些，但如果能够证明它在允许的范围内疗效不低于阳性对照药物，则可以推广使用。长期以来，针对如何更好地设计非劣效临床试验进行了很多的研究^[1-6]，

关键词：新药临床试验阳性对照非劣效性推广使用有效性药物

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核正交偏最小二乘在代谢组学数据分析中的应用

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中国卫生统计 2015年第1期32卷 14-17页

作者：李俊南侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的探索核正交偏最小二乘方法的特点及其在代谢组学数据分析中的应用。方法通过模拟实验和真实代谢组学数据,评价核正交偏最小二乘方法的模型预测能力及其可视化效果。结果模拟数据分析表明,当数据间存在线性关系时,KOPLS与传统的线性O... 详细信息

目的探索核正交偏最小二乘方法的特点及其在代谢组学数据分析中的应用。方法通过模拟实验和真实代谢组学数据,评价核正交偏最小二乘方法的模型预测能力及其可视化效果。结果模拟数据分析表明,当数据间存在线性关系时,KOPLS与传统的线性OPLS具有相同的效果;当数据间存在非线性关系时,KOPLS具有相对更高的预测能力,得分图的可视化效果更好。实际数据分析结果显示,应用KOPLS能够提高模型预测能力和改善可视化效果。结论对于高维非线性关系的代谢组学数据更适合使用KOPLS方法。

关键词：核正交偏最小二乘非线性代谢组学

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多重假设检验中FDR的控制与估计方法

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中国卫生统计 2012年第2期29卷 305-308页

作者：刘晋张涛李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展〔1-4〕,由此产生变量数目巨大的数据（如m〉2000）,而样品数目较小（如10≤n≤100）,用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果（如检验水... 详细信息

近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展〔1-4〕,由此产生变量数目巨大的数据（如m〉2000）,而样品数目较小（如10≤n≤100）,用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果（如检验水准取α=0.

关键词：多重假设检验估计方法 FDR 统计检验方法假阳性结果生物标志物基因组学检测技术

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ARTIVA在时间序列基因表达数据网络构建中的应用

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中国卫生统计 2018年第5期35卷 642-645页

作者：刘会娟侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的探讨时间序列基因表达数据网络构建的ARTIVA模型与方法。方法通过实例研究ARTIVA模型构建网络的效果。结果实例分析表明,ARTIVA模型对时间序列数据具有良好的适应性,在具有3个时间点和9个时间点两种情况下,ARTIVA模型均能准确地模... 详细信息

目的探讨时间序列基因表达数据网络构建的ARTIVA模型与方法。方法通过实例研究ARTIVA模型构建网络的效果。结果实例分析表明,ARTIVA模型对时间序列数据具有良好的适应性,在具有3个时间点和9个时间点两种情况下,ARTIVA模型均能准确地模拟生物网络,并且能识别网络结构的动态变化过程。结论 ARTIVA模型适用于时间序列基因表达数据网络构建,具有较高的实用价值。

关键词： ARTIVA模型网络构建时间序列

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随机森林回归分析及在代谢调控关系研究中的应用

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中国卫生统计 2012年第2期29卷 158-160,163页

作者：李贞子张涛武晓岩李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的探讨随机森林回归处理非线性、具有交互作用数据的性能,并将其应用于高维代谢组学数据的代谢网络变量筛选。方法通过模拟试验验证随机森林回归在具有交互作用和非线性情况下回归分析的效果,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学... 详细信息

目的探讨随机森林回归处理非线性、具有交互作用数据的性能,并将其应用于高维代谢组学数据的代谢网络变量筛选。方法通过模拟试验验证随机森林回归在具有交互作用和非线性情况下回归分析的效果,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学数据分析。结果模拟实验结果显示:对于具有交互作用及其他非线性关系的模拟数据,随机森林回归模型的效果明显优于多元线性回归模型;卵巢癌代谢组学数据分析显示,使用随机森林回归分析能够获得更为理想的结果。结论随机森林回归作为一种非参数回归技术,在一定的样本含量下(如n>100),能够在高维数据中有效地分析具有交互作用和非线性关系的数据。

关键词：随机森林多元回归分析代谢组学代谢调控网络

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