检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2012年第3期29卷 367-368,371页

作者：张镏琢秦平李昂郑娟娟孙远洁袁重胜刘艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 哈尔滨医科大学研究生学院 150081

目的探索不同人群的单核苷酸多态性(SNPs)数据中,连锁不平衡相关程度(用r2值来表示)对标签SNP(TagSNP)数量的影响。方法依据HapMap2009年Ⅲ期所发布的三个人群的22号染色体的SNPs基因型数据,运用Haploview4.2软件筛选tagSNP,对比北京汉... 详细信息

目的探索不同人群的单核苷酸多态性(SNPs)数据中,连锁不平衡相关程度(用r2值来表示)对标签SNP(TagSNP)数量的影响。方法依据HapMap2009年Ⅲ期所发布的三个人群的22号染色体的SNPs基因型数据,运用Haploview4.2软件筛选tagSNP,对比北京汉族人群、东京日本人群与来自欧洲北部和西部的犹他州人群的r2值与tagSNP数量的关系。结果三个人群均表现出随着所设定的r2值的增大tagSNP数量呈现出逐渐增多的趋势,但r2值相同时三个人群的tagSNP数量却存在着一定的差异,相对说来北京汉族人群和东京日本人群的结果较为接近。结论运用Haplo-view软件筛选tagSNP的方法有效,但要依据目标人群、研究经费等方面的具体情况设置合理的r2值。

关键词：单核苷酸多态性连锁不平衡标签SNP r2值

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适应性无缝设计在临床试验中的应用及研究进展

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中国卫生统计 2013年第1期30卷 140-142页

作者：吴莹侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

近年来，生命科学技术的革命性进展为许多疾病的治疗带来了新的希望，而相应的药物开发却因花费巨大面临风险，在很大程度上延缓了科学成果造福于人类的进度，美国FDA亦在2004年提出，药物开发亟须提高其效率与效益⑴。针对这一需求，... 详细信息

近年来，生命科学技术的革命性进展为许多疾病的治疗带来了新的希望，而相应的药物开发却因花费巨大面临风险，在很大程度上延缓了科学成果造福于人类的进度，美国FDA亦在2004年提出，药物开发亟须提高其效率与效益⑴。针对这一需求，具有Ⅱ／Ⅲ期无缝设计的适应性临床试验应运而生，这类设计可以有效缩短药品的开发时问旧[2-4]。本文针对临床试验的Ⅱ／Ⅲ期无缝设计及其研究进展进行介绍。

关键词：临床试验适应性设计应用生命科学技术药物开发美国FDA 科学成果

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卵巢癌脂质组学诊断标志物的筛选及其效果研究

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中华肿瘤防治杂志 2016年第23期23卷 1550-1555页

作者：谢宏宇王文杰李贞子夏白荣李康侯艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室黑龙江哈尔滨150081 哈尔滨医科大学附属肿瘤医院妇科肿瘤科室黑龙江哈尔滨150081

目的卵巢癌是女性生殖器官常见的恶性肿瘤之一,90%的卵巢癌患者诊断时已进展到晚期(Ⅲ/Ⅳ期)。尽管治疗方式的不断改进,但晚期卵巢癌患者5年总生存率为20%,而早期卵巢癌患者5年总生存率>90%。本研究旨在识别卵巢癌脂质组学诊断生物... 详细信息

目的卵巢癌是女性生殖器官常见的恶性肿瘤之一,90%的卵巢癌患者诊断时已进展到晚期(Ⅲ/Ⅳ期)。尽管治疗方式的不断改进,但晚期卵巢癌患者5年总生存率为20%,而早期卵巢癌患者5年总生存率>90%。本研究旨在识别卵巢癌脂质组学诊断生物标志物,提高卵巢癌早期诊断的准确性。方法采用稀疏组lasso变量筛选方法和单因素分析相结合的方法,对2011-03-01-2013-07-31哈尔滨医科大学附属肿瘤医院的139例卵巢癌患者和76例对照患者的血浆脂质组学数据进行分析,筛选可用于诊断卵巢癌脂质组学的生物标志物,在差异代谢物中选择与CA125相关性小的物质作为最终诊断标志物,通过七折交叉验证方法来评价其预测效果及与CA125联合的诊断准确性。进一步采用cytoscape软件研究差异脂质物质间的相互作用。通过Wilcoxon秩和检验方法筛选出能够区分早晚期卵巢癌的生物标志物。结果共筛选出20种可用于区分卵巢癌和对照的差异脂质生物标志物,其中Stearamide、Stearic acid、Arachidic acid和PI(42∶9)与CA125不相关(P<0.05),这4个脂质与CA125联合AUC值为0.94,大于CA125单独的诊断性能。另外,其中8个差异脂质在早期与晚期上皮性卵巢癌患者中有差异,分别为PC(35∶4)、PC(38∶6)、PC(46∶4)、PC(P-35∶2)、PE(P-36∶6)、PG(34∶2)、Cer(d18∶1/16∶0)和3-Deoxyvitamin D3,均P值<0.05。结论卵巢癌血浆脂质组学筛选出的物质提高了CA125单独诊断的准确性,其中8个差异物质可以作为卵巢癌早期诊断潜在的生物标志物。

关键词：稀疏组lasso 脂质组学卵巢癌诊断标志物

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条件推断森林在高维组学数据分析中的应用

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中国卫生统计 2016年第2期33卷 215-218页

作者：杨凯侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结... 详细信息

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结果明显优于RF的变量筛选结果;实例数据分析结果表明,CIF筛选出变量的OOB错误率低于RF。结论 CIF适用于变量相关的情况,具有实用价值。

关键词：条件推断森林相关变量筛选

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临床试验中生存分析的非劣效研究设计及R软件实现

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中国卫生统计 2013年第3期30卷 438-439,444页

作者：吴莹侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

近年，非劣效性临床试验在药品开发中已有广泛的应用，统计学上关于试验药物相对于阳性对照药物的非劣效性评价方法已有多种，但主要集中在终点指标为二分类或正态连续型数据的临床试验。当观察指标为生存时间（survival time）时，可... 详细信息

近年，非劣效性临床试验在药品开发中已有广泛的应用，统计学上关于试验药物相对于阳性对照药物的非劣效性评价方法已有多种，但主要集中在终点指标为二分类或正态连续型数据的临床试验。当观察指标为生存时间（survival time）时，可能包含截尾数据（censored data），则缺少相应的非劣效性评价方法，主要原因是生存分析设计背景下非劣效性的定义较为困难。本文拟介绍一种基于生存时间指数分布模型，假设对照组死亡风险率λ2与试验组死亡风险率λ1，之比为常数P，并在此基础上定义非劣效界值的分析方法，结合实例介绍其试验设计和统计检验方法，同时给出R软件实现程序。

关键词：临床试验试验设计软件实现生存分析死亡风险率非劣效性截尾数据统计检验方法

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随机对照试验中不依从数据的主分层分析方法

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中国卫生统计 2014年第6期31卷 1090-1092页

作者：陈永杰张秋菊陈霞李慧婷刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

随机对照试验（randomized controlled trials,RCTs）是在＂随机化＂有效控制混杂因素的前提下估计处理效果的标准方法,广泛用于各研究领域中,例如教育研究、医学研究、心理研究及社会研究等[1]。然而,实际中随机对照试验经常会遇到不... 详细信息

随机对照试验（randomized controlled trials,RCTs）是在＂随机化＂有效控制混杂因素的前提下估计处理效果的标准方法,广泛用于各研究领域中,例如教育研究、医学研究、心理研究及社会研究等[1]。然而,实际中随机对照试验经常会遇到不依从和结果缺失两个主要问题[2]。

关键词：随机对照试验分层分析方法不依从标准方法混杂因素教育研究医学研究数

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基于bootstrap方法的贝叶斯网络结构学习算法在构建基因调控网络中的应用

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中国卫生统计 2015年第2期32卷 217-220页

作者：李海龙侯艳柯朝甫李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的探讨基于bootstrap重抽样方法的贝叶斯网络结构学习算法构建网络的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验和实例验证本文给出的算法构建网络的有效性,同时将这种算法应用于构建基因调控网络。结果模拟实验显... 详细信息

目的探讨基于bootstrap重抽样方法的贝叶斯网络结构学习算法构建网络的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验和实例验证本文给出的算法构建网络的有效性,同时将这种算法应用于构建基因调控网络。结果模拟实验显示,在样本量较小的情况下,基于bootstrap算法构建的贝叶斯网络明显优于普通贝叶斯方法构建的网络;实例分析结果也表明,应用本文的方法能够得到有价值的网络结构。结论应用本文给出的算法能够在样本量较少的情况下得出准确度较高的网络,同时能够给出网络结构中各条边置信度的估计值。

关键词：贝叶斯网络结构学习 bootstrap

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基因组学数据整合中的批次效应移除算法

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中国卫生统计 2016年第3期33卷 527-529,533页

作者：陈天成侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

微阵列的基因表达谱已经成为研究癌症细胞转录的重要工具,且成功用于许多肿瘤识别和与癌症相关的生物标志物研究[1-2]。然而,实际中需要大量的样本才能够得到稳定的分析结果,而由于实际的复杂程度及费用问题,每个数据集的样本量受到了... 详细信息

微阵列的基因表达谱已经成为研究癌症细胞转录的重要工具,且成功用于许多肿瘤识别和与癌症相关的生物标志物研究[1-2]。然而,实际中需要大量的样本才能够得到稳定的分析结果,而由于实际的复杂程度及费用问题,每个数据集的样本量受到了限制。为此,可以将已公开的微阵列数据整合,在减少花费同时提高结果的稳定性。

关键词：基因组学微阵列数据基因表达谱数据整合癌症细胞生物标志物费用问题数据集可视化方法均值聚类

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临床试验评价的ROC分析方法

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中国卫生统计 2007年第4期24卷 349-351页

作者：赵发林侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086

目的探讨新药临床试验效果的评价问题,给出一种新的统计分析方法。方法基于ROC分析给出多变量ROC模型,采用有序logit联系函数,利用SAS软件进行参数估计,得到有协变量及交互作用情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。结果采用文中给出的方法... 详细信息

目的探讨新药临床试验效果的评价问题,给出一种新的统计分析方法。方法基于ROC分析给出多变量ROC模型,采用有序logit联系函数,利用SAS软件进行参数估计,得到有协变量及交互作用情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。结果采用文中给出的方法,可以有效地扣除协变量的影响,用ROC曲线直观地评价药物之间的差别和作用。结论本文提供的方法能够更有效地对临床试验做出客观和准确的评价。

关键词：临床试验 ROC分析有序logit模型

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基于AUC统计量的随机森林变量重要性评分的研究

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中国卫生统计 2016年第3期33卷 537-540,542页

作者：张晓凤侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

随机森林（random forest,RF）是高维组学数据常用的分析方法,在进行判别分析时,同时能够给出变量重要性评分（variable importance measure,VIM）。RF的变量重要性评分通常有两种,一种方法是通过变量值的置换计算其重要性,第二种方法... 详细信息

随机森林（random forest,RF）是高维组学数据常用的分析方法,在进行判别分析时,同时能够给出变量重要性评分（variable importance measure,VIM）。RF的变量重要性评分通常有两种,一种方法是通过变量值的置换计算其重要性,第二种方法是通过基尼（Gini）指数计算其重要性,由于置换法比Gini指数法具有更好的非偏倚性能,因此多采用置换法进行变量筛选。

关键词：随机森林 AUC 变量值置换法统计量数据类别判别分析基尼分类器类中

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