检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2023年第3期27卷 274-280,320页

作者：王文杰马金沙高倩王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的探究高维组学数据中结局为二分类时基于随机森林(random forest, RF)变量重要性评分的变量筛选方法,并选择合适方法构建结局预测模型。方法首先根据不同的变量筛选目标,对最小优化变量筛选类RF算法[递归特征消除(recursive featur... 详细信息

目的探究高维组学数据中结局为二分类时基于随机森林(random forest, RF)变量重要性评分的变量筛选方法,并选择合适方法构建结局预测模型。方法首先根据不同的变量筛选目标,对最小优化变量筛选类RF算法[递归特征消除(recursive feature elimination, RFE)-RF、biosigner]与全部相关变量筛选类RF算法(Boruta、vita、altmann、r2vim)在高维数据中识别重要变量的能力进行了模拟比较。然后结合不同方法优势用于弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma, DLBCL)分型相关基因的筛选,并构建DLBCL分型诊断模型。结果模拟研究表明,vita方法的灵敏度较高,biosigner方法的阳性预测值较高。实例分析表明,经vita方法筛得1 019个与DLBCL分型相关的基因,后经biosigner方法筛得77个与DLBCL分型相关的基因。所建DLBCL分型诊断模型的受试者工作特征(receiver operating characteristical, ROC)曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)为0.910。结论 vita及biosigner方法可用于DLBCL分型相关基因的初步和最终筛选阶段。由最终筛得基因所建立的模型可有效实现DLBCL的分型诊断。

关键词：随机森林变量筛选弥漫大B细胞淋巴瘤

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连续贝叶斯网络在尿酸与慢性代谢性疾病相关性中的应用

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中华疾病控制杂志 2023年第9期27卷 1078-1083页

作者：崔宇宋伟梅赵瑞青任浩王旭春乔宇超赵执扬任家辉刘静李一汀仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的基于改进的偏相关(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立连续贝叶斯网络模型,探寻尿酸(uric acid,UA)的代谢性影响因素,并通过与传统的多重线性回归模型分析比较,分析连续贝叶斯网络模型对疾病影响因素的效果和优势。... 详细信息

目的基于改进的偏相关(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立连续贝叶斯网络模型,探寻尿酸(uric acid,UA)的代谢性影响因素,并通过与传统的多重线性回归模型分析比较,分析连续贝叶斯网络模型对疾病影响因素的效果和优势。方法以2015年山西省慢性病监测的4846例监测人群数据为研究对象,分别用多重线性回归模型和连续贝叶斯网络模型分析UA与其余9个代谢性疾病的特征指标的相关性,比较两种方法结果的优劣。结果经多重线性回归模型逐步分析,三酰甘油(triglyceride,TG)、SBP、DBP、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)、高密度脂蛋白(high density lipoprotein,HDL)共5个变量与UA水平直接相关,解释了UA 9.5%的变异。连续贝叶斯网络模型共包含24条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SBP、DBP与UA水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增加和HDL的降低均会导致UA水平升高,而UA水平升高又导致SBP、DBP升高;总胆固醇(total cholesterol,TC)与UA间接相关。结论连续贝叶斯网络模型能发现更多UA的直接影响因素,还可以找到UA的间接影响因素,整体解释度更好。

关键词：连续贝叶斯网络改进的偏相关算法多重线性回归尿酸

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基于倾向性评分探讨睡眠时相提前综合征与2型糖尿病的关系

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中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 53-59页

作者：高绒绒高倩王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(Natio... 详细信息

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)(2017―2018年)数据库。ASPS由工作日的就寝时间和晨起时间定义。T2DM根据服用降糖药物来定义。使用基于倾向性评分的逆概率加权法(inverse probability treatment weight,IPTW)和重叠加权法(overlap weights,OW)尽可能地控制潜在混杂变量后,分析ASPS和T2DM的关联性。结果共有6048名研究对象被纳入研究,其中759人患有T2DM,411人被诊断为ASPS,分别占12.5%、6.8%。T2DM在ASPS组中的患病率比非ASPS组高(20.0%vs.12.0%,t=21.295,P<0.001)。IPTW控制潜在混杂后,分析显示ASPS组患T2DM的风险是非ASPS组的1.540倍(OR=1.540,95%CI:1.184~2.002,P=0.001);OW进一步完全均衡协变量后,分析显示二者差异有统计学意义(OR=1.362,95%CI:1.078~1.722,P=0.001)。结论ASPS是T2DM独立风险因素,提示睡眠问题的管理在T2DM的防制中具有重要意义。

关键词：睡眠时相提前综合征 2型糖尿病逆概率加权重叠加权

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TRPV1对肝细胞性肝癌生物学行为的影响及可能的机制预测

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中华疾病控制杂志 2024年第6期28卷 691-701页

作者：韦丽铃刘美良李德远杨钰肖苏洋黎婵华吴思黔宋安华曾小云广西医科大学公共卫生学院南宁530021 广西医科大学公共卫生学院儿少卫生与妇幼保健学教研室南宁530021 广西医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室南宁530021

目的明确瞬时受体电位香草醛亚家族1(transient receptor potential vanilloid 1,TRPV1)在肝细胞性肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中的表达及与预后的关系,探讨其对HCC细胞生物学行为的影响。方法利用癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)、基因型组织表达(genotype-tissue expression,GTEx)及基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)验证TRPV1在HCC中的表达及与预后的关系。通过CCK-8实验、划痕实验、Transwell实验、流式细胞术检测TRPV1对HCC细胞增殖、迁移、侵袭和细胞周期的影响,蛋白质印迹法(western blot,WB)检测细胞周期调节蛋白激酶4(cyclin-dependent kinase 4,CDK4)、细胞周期素依赖激酶6(cyclin-dependent kinase 6,CDK6)的表达,裸鼠皮下成瘤实验检测肿瘤增殖能力。最后,构建TRPV1共表达网络并进行富集分析。结果TCGA、GTEx和GEO数据库中,TRPV1在HCC组织中表达水平均下调(均P<0.001),且与患者总生存时间更短有关(P=0.032),受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.91。过表达TRPV1可抑制HCC细胞增殖、迁移和侵袭能力,阻滞细胞周期进展,CDK4和CDK6蛋白表达水平下降(均P<0.05),敲低TRPV1则相反(均P<0.05)。稳定过表达TRPV1后裸鼠皮下瘤体体积减小(P=0.015),质量减轻(P=0.033),Ki-67蛋白阳性表达水平下调(P=0.010)。TRPV1共表达基因主要参与核糖核酸(ribonucleic acid,RNA)剪接、细胞周期蛋白结合、细胞增殖等过程。结论TRPV1抑制了HCC细胞的增殖、迁移和侵袭能力,并阻滞细胞周期的进程,在HCC中发挥抑癌作用,为HCC预后分析、治疗提供了新方向。

关键词： TRPV1 肝癌增殖迁移细胞周期

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COX联合XGBoost的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤预后模型构建与验证

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现代预防医学 2023年第13期50卷 2326-2331页

作者：秦佳佳陈曦沈子园朱晓晓桑威金英良徐州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室安徽医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室徐州医科大学附属医院血液科

目的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤全球发病率逐年增长，且因为血睾屏障的存在，死亡率高，目前尚缺乏多中心的大型回顾性分析数据进行疾病的预后研究。方法从SEER数据库的22个中心机构获取2000—2019年期间，诊断为原发睾丸弥漫大B细胞... 详细信息

目的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤全球发病率逐年增长，且因为血睾屏障的存在，死亡率高，目前尚缺乏多中心的大型回顾性分析数据进行疾病的预后研究。方法从SEER数据库的22个中心机构获取2000—2019年期间，诊断为原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤的患者资料进行回顾性分析，共纳入816例患者，按7:3的比例随机分为建模组和验证组。采用多变量COX逐步回归联合XGBoost机器学习模型筛选预后特征变量，将二者筛选出的共同预后因子构建列线图并对其重要度进行排序；时间依赖性ROC曲线验证模型的预测性能，校准曲线确定模型的一致性，决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床实用性与有效性。结果 COX回归结合XGBoost筛选出的共同预后因子为：年龄、手术、放疗、双侧发病、化疗、系统治疗、Ann Arbor分期；将其按照重要度排序，由大到小依次为：年龄、系统治疗、Ann Arbor分期、手术、双侧发病、化疗、放疗。基于联合模型筛选出的共同预后因子构建列线图，ROC曲线、校准曲线和DCA曲线显示模型具有良好的预测性能和临床实用性。结论本研究构建的机器学习模型结合回归模型能准确预测原发睾丸DLBCL患者的预后，为临床的精准诊疗提供科学依据。

关键词：原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤机器学习模型预后

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斑马鱼脊柱区的发育

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中国实验动物学报 2023年第4期31卷 524-530页

作者：张静迟彦艳杨珩宋雪张健飞隋鸿锦大连医科大学解剖学教研室辽宁大连116044

斑马鱼(Danio rerio)作为模式生物,有关它的研究不胜枚举,然而对其脊柱区发育的相关研究却相对较少。本文从中枢神经系统发育、骨骼发育、骨骼肌发育、相关结缔组织及脊柱区的运动5个方面对斑马鱼脊柱区的发育进行综述,以便进一步认识... 详细信息

斑马鱼(Danio rerio)作为模式生物,有关它的研究不胜枚举,然而对其脊柱区发育的相关研究却相对较少。本文从中枢神经系统发育、骨骼发育、骨骼肌发育、相关结缔组织及脊柱区的运动5个方面对斑马鱼脊柱区的发育进行综述,以便进一步认识这一优良动物模型,并对其相关基础研究起到启示作用。

关键词：斑马鱼脊柱区发育

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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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生物学年龄量化方法研究进展

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中华流行病学杂志 2023年第3期44卷 516-520页

作者：曹利美陈淑婷王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

生物学年龄已被证明优于时序年龄衡量个体间衰老的真实差异,但生物学年龄的量化方法在衰老研究领域至今未达成共识。本文对目前常用的一些生物学年龄的量化方法进行概述,并提出展望。

关键词：生物学年龄衰老量化

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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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网络增强核融合方法的改进及其在乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子分型中的应用

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 376-381页

作者：师国京李灵梅魏亿芳赵鑫房瑞玲杨海涛余红梅张岩波曹红艳山西医科大学卫生统计教研室 030001 重大疾病风险评估山西省重点实验室河北医科大学流行病与卫生统计学教研室

目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fus... 详细信息

目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fusion,improved ne-SNF)方法,并探讨其在乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)分子分型中的应用,识别PRCC高危患者,筛选重要通路及免疫浸润细胞。方法通过模拟研究评估improved ne-SNF分型性能,并将其用于PRCC多组学数据的整合分型,利用Cox回归模型分析不同分型患者的预后风险;筛选不同分型的差异表达mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)及差异甲基化基因(DMGs),并对其重合基因进行KEGG通路分析;最后对不同分型患者进行免疫细胞浸润分析。结果模拟研究结果表明improved ne-SNF在不同信号比例和噪声强度下的分型准确性均优于SNF和ne-SNF。improved ne-SNF方法将PRCC患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的7.727倍;筛选出3511个DEmRNAs,96个DEmiRNAs及3426个DMGs,其联合分析的649个重合基因得到42条有统计学差异的KEGG通路。此外,筛选出3种在不同分型中存在统计学差异的免疫浸润细胞。结论improved ne-SNF分型性能优于SNF和ne-SNF,且能够有效识别PRCC预后高风险患者,并筛选出PRCC重要通路及相关免疫浸润细胞,为PRCC的治疗及预后提供新的思路和参考依据。

关键词：改进的网络增强融合乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子亚型

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