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中国卫生统计 2024年第2期41卷 162-166,174页

作者：崔宇宋伟梅任浩王旭春乔宇超赵执扬任家辉仇丽霞山西医科大学卫生统计教研室 030001

目的建立血尿酸与相关代谢性指标的连续型和离散型贝叶斯网络模型,探寻血尿酸的影响因素,并比较两种网络结果的特点和优劣。方法利用山西省2015年慢性病监测的血尿酸及其代谢性疾病的特征指标共4646例,采用(improved partial-correlatio... 详细信息

目的建立血尿酸与相关代谢性指标的连续型和离散型贝叶斯网络模型,探寻血尿酸的影响因素,并比较两种网络结果的特点和优劣。方法利用山西省2015年慢性病监测的血尿酸及其代谢性疾病的特征指标共4646例,采用(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立血尿酸的连续型贝叶斯网络,同时将上述指标离散化,采用(max-min hill-climbing,MMHC)建立高尿酸的离散贝叶斯网络。结果离散贝叶斯网络发现14条边,其中甘油三酯和舒张压异常与高尿酸直接关系,导致高尿酸的发生;年龄为间接因素;而连续贝叶斯网络共包含24条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SP、DP与尿酸水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增大和HDL的降低,尿酸水平升高,而尿酸水平升高又导致SP、DP升高;TC与尿酸间接相关。结论两种网络模型适应的资料类型不同,但连续型贝叶斯网络发现的直接相关因素更多,整体解释度更好。

关键词：连续型贝叶斯网络 IPCB算法血尿酸代谢性指标相关因素

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基于中断时间序列设计的分段回归模型评价抗菌药物管理防控院感的效果

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中国卫生统计 2024年第6期41卷 830-833,839页

作者：赵执扬刘静史楠康建邦段金菊乔宇超仇丽霞山西医科大学卫生统计教研室 030001

目的应用中断时间序列设计的分段回归模型分析抗菌药物管理防控院感的长短期效果,为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。方法收集山西省某三甲医院2017年7月至2020年6月抗菌药物管理实施前后住院患者院内感染肺炎克雷伯菌(k... 详细信息

目的应用中断时间序列设计的分段回归模型分析抗菌药物管理防控院感的长短期效果,为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。方法收集山西省某三甲医院2017年7月至2020年6月抗菌药物管理实施前后住院患者院内感染肺炎克雷伯菌(klebsiella pneumoniae,KPN)数据,采用调整异常值的中断时间序列的泊松分段回归模型进行分析。结果实施抗菌药物管理后短期干预效果较好,干预之后感染KPN的风险是干预前的81.25%(P<0.05),即感染KPN的风险下降了18.75%;但长期干预效果较差,时间每增加一个月,感染风险会增加1.55%;因新冠疫情期间重病患者占比大,院内KPN感染率升高,感染风险增加了68.81%。结论实施抗菌药物管理,仅在短期内降低了KPN感染的风险,需要长期严格执行才能持久地发挥作用。考虑了异常值的中断时间序列设计的分段回归模型既可以定量的评价短期、长期的干预效果,又可以对异常值导致的风险进行分析,为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。

关键词：中断时间序列设计分段回归模型抗菌药物管理院内感染克雷伯菌肺炎

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基于倾向性评分重叠加权法的老年直肠癌疗效评价及其预后影响因素分析

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现代预防医学 2025年第8期52卷 1502-1508页

作者：丛显铸李爽葛佳瑜王爱民孔雨佳石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室

目的本研究旨在评估术前、术后及术前后均系统治疗3种治疗方案对老年人群直肠癌(RC)患者的的疗效，分析老年RC患者预后影响因素。方法本研究使用SEER数据库中2011—2015年间60岁及以上的4612例RC患者数据。采用XGBoost的重叠加权(OW)... 详细信息

目的本研究旨在评估术前、术后及术前后均系统治疗3种治疗方案对老年人群直肠癌(RC)患者的的疗效，分析老年RC患者预后影响因素。方法本研究使用SEER数据库中2011—2015年间60岁及以上的4612例RC患者数据。采用XGBoost的重叠加权(OW)方法均衡治疗组间的协变量差异，并评估不同治疗方案对RC患者生存预后的影响。通过Kaplan-Meier方法绘制生存曲线，并进行log-rank检验，使用Cox回归分析评估影响RC患者生存期的独立危险因素。结果经过OW加权后，三组治疗方案在各协变量上均实现均衡。不同治疗组的生存率差异具有统计学意义(P<0.001)。术前系统治疗组的1年、3年和5年生存率分别为94.6%、82.2%和71.6%,术后系统治疗组为95.0%、79.0%和67.8%,术前后均系统治疗组为97.3%、85.5%和73.4%。多因素Cox回归分析结果显示，与术前系统治疗组相比，术后系统治疗组特异性HR=1.216(95%CI:1.072～1.381)。与不发生肝转移的患者相比，发生肝转移的患者特异性死亡HR=1.719(95%CI:1.253～2.358)。结论系统治疗的顺序对老年RC患者的生存预后具有显著影响。在控制年龄、性别等因素的影响后，3种治疗方式中术前系统治疗的生存预后更佳；肝转移可能是RC患者预后的独立影响因素。

关键词： XGBoost 重叠加权直肠癌系统治疗影响因素

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基于增强子调控化疗相关基因的结直肠癌分型研究

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中国卫生统计 2024年第1期41卷 45-48,52页

作者：田伟严光灿张秋菊刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的利用增强子RNA调控的化疗相关基因对结直肠癌患者进行分型,为精准医疗提供依据。方法通过TCGA、 GEO数据库获取结直肠癌患者基因表达数据,筛选增强子调控的化疗相关基因,利用非负矩阵分解方法进行直肠癌患者分型,并在独立数据集... 详细信息

目的利用增强子RNA调控的化疗相关基因对结直肠癌患者进行分型,为精准医疗提供依据。方法通过TCGA、 GEO数据库获取结直肠癌患者基因表达数据,筛选增强子调控的化疗相关基因,利用非负矩阵分解方法进行直肠癌患者分型,并在独立数据集中验证分型结果的稳定性。通过生存分析、 GSVA、 SubMap方法,比较各亚型患者在生存结局、代谢通路活性、免疫浸润细胞浸润等方面的差异。收集结直肠癌新辅助化疗患者血浆,检测血浆蛋白表达量,分析增强子RNA(eRNA)调控基因与结果化疗敏感性的相关性。结果本研究收集了581人的TCGA基因表达数据,筛选50个eRNA调控的化疗相关基因,通过非负矩阵分解获得三个结直肠癌亚型:eRNA1、 eRNA2、 eRNA3, GEO验证集的分型结果与TCGA基因表达数据一致,均分为3个亚型。生存分析、代谢通路分析、免疫浸润分析提示:eRNA2,生存结局最差、 32个代谢相关通路异常激活、免疫浸润程度明显偏低。在蛋白水平上,eRNA调控基因与化疗敏感性存在关联性。结论在缺乏有效结直肠癌临床分型的前提下,本研究通过eRNA调控的化疗相关靶基因可以进行结直肠癌稳定有效的分型;各亚型在生存结局、免疫细胞浸润、代谢相关通路研究中的差异,可为临床个体化治疗提供指导,并为相关机制研究指供线索。

关键词：结直肠癌增强子RNA 化疗代谢通路

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EMD-LSTM模型在山西省肺结核发病率预测中的应用

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中国卫生统计 2025年

作者：赵瑞青刘静赵执扬翟梦梦李美晨崔宇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

目的探讨基于EMD和SSA分解的LSTM模型预测山西省肺结核发病率的可行性,为山西省肺结核疫情防控工作提供合理的预测方法。方法收集并整理国家公共卫生科学数据中心2007年1月至2018年12月山西省肺结核报告发病率月度数据,以2007年1月至2... 详细信息

目的探讨基于EMD和SSA分解的LSTM模型预测山西省肺结核发病率的可行性,为山西省肺结核疫情防控工作提供合理的预测方法。方法收集并整理国家公共卫生科学数据中心2007年1月至2018年12月山西省肺结核报告发病率月度数据,以2007年1月至2017年12月数据作为训练集分别建立LSTM、SSA-LSTM、EMD-LSTM模型,预测2018年1—12月的肺结核报告月发病率,采用MSE、MAE、RMSE、MAPE四个指标来评价模型的预测性能。结果 EMD-LSTM模型的预测性能最优,在预测肺结核未来一年发病趋势时的MSE、MAE、RMSE、MAPE分别为0.036、0.140、0.189、0.045;相较于LSTM模型预测性能分别提高了66.36%、38.33%、42.38%和41.56%;相较于SSA-LSTM模型分别提高了28.00%、9.68%、15.25%和16.67%。结论与单一LSTM模型相比,EMD-LSTM和SSA-LSTM模型的预测性能均得到有效提升;但EMD-LSTM模型的预测效果优于SSA-LSTM模型。因此EMD-LSTM模型更适合山西省肺结核发病趋势预测,可为肺结核防控政策提供理论依据。

关键词：肺结核长短时记忆神经网络经验模态分解奇异谱分析预测

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基于WGCNA和机器学习筛选帕金森病免疫相关关键基因

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中南大学学报（医学版） 2024年第2期49卷 207-219页

作者：黄一铭王爱民王凤琳徐雅琪张文婧石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053

目的:在帕金森病的发病过程中,免疫系统的异常激活和炎症反应起着重要作用。然而,目前对于免疫相关关键基因在帕金森病发生和发展中的具体作用和作用机制的了解仍然有限。本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expres... 详细信息

目的:在帕金森病的发病过程中,免疫系统的异常激活和炎症反应起着重要作用。然而,目前对于免疫相关关键基因在帕金森病发生和发展中的具体作用和作用机制的了解仍然有限。本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)和机器学习筛选帕金森病免疫相关关键基因。方法:从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库下载基因芯片数据,采用WGCNA筛选出与帕金森病相关的重要基因模块;将重要模块中的基因导出,绘制帕金森病重要相关基因与免疫相关基因的韦恩图,从而筛选出帕金森病免疫相关基因。采用基因本体(gene ontology,GO)分析和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)深入分析免疫相关基因的功能及参与的信号通路。通过R语言的CIBERSORT包进行免疫细胞浸润分析。采用生物信息学方法和3种机器学习方法[最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)]对筛选出的帕金森病免疫相关基因进行进一步筛选研究,绘制4种方法筛选的差异表达基因的韦恩图,筛选交集基因即中心节点(hub node,hub)基因。通过STRING数据库搜索帕金森病hub基因的下游蛋白质,绘制蛋白质互作网络图。结果:筛选出帕金森病重要模块基因中与免疫相关的基因218个,其中45个为上调基因,50个为下调基因。富集分析结果显示218个基因主要在免疫系统对外来物反应和病毒感染通路富集。免疫浸润分析结果表明,CD4^(+)T细胞、NK细胞、CD8^(+)T细胞、B细胞在帕金森病患者样本中的浸润百分率较高,静息NK细胞、静息CD4^(+)T细胞在帕金森病患者样本中显著浸润。4种方法筛选出的hub基因为ANK1基因。交集基因蛋白质互作网络分析结果显示,ANK1基因翻译表达的11个蛋白质主要参与信号转导、铁稳态调节及免疫系统激活等功能。结论:通过WGCNA和机器学习方法,筛选出帕金森病免疫相关关键基因ANK1,该基因可能成为帕金森病诊断和治疗的候选靶点。

关键词：加权基因共表达网络分析机器学习帕金森病免疫 ANK1基因

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基于MOVICS集成聚类的低级别胶质瘤多组学数据整合分子分型

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中华疾病控制杂志 2023年第2期27卷 216-223页

作者：赵鑫魏亿芳李灵梅师国京房瑞玲曹红艳山西医科大学卫生统计教研室太原030001 山西医科大学数学教研室太原030001

目的探讨癌症分型中的多组学整合与可视化(multi-omics integration and visualization in cancer subtyping,MOVICS)集成聚类方法在低级别胶质瘤(lower-grade gliomas,LGG)多组学数据整合分型中的应用,识别LGG高危患者,筛选出潜在的生物标志物和重要通路。方法采用MOVICS方法集成LGG多组学数据的10种整合方法的分型结果,得到LGG的稳健分子分型,进一步采用Cox回归研究不同分型患者的死亡风险;针对不同分型,筛选差异表达的mRNA(DEmRNAs),miRNA(DEmiRNAs)以及差异甲基化基因(differential methylation genes,DMGs),对三者进行联合分析得到重合基因,利用GO和KEGG分析得到重合基因富集通路,进一步分析核心基因的表达水平对生存率的影响,最后对不同分型患者进行通路活性分析。结果LGG患者分为三型,其中,分型3患者的死亡风险是分型1的2.794倍;筛选出1569个DEmRNAs,140个DEmiRNAs以及337个DMGs,119个重合基因富集到有统计学差异的26条GO生物功能项和7条KEGG通路;生存分析表明DNAJB14和MTUS1可能与患者生存结局相关。通路活性分析结果显示Androgen、EGFR、Trail和VEGF通路的活性在不同分型间差异有统计学意义。结论MOVICS聚类集成方法能够有效地对LGG患者进行分型,识别预后高风险患者,筛选出潜在生物标志物以及重要通路,为LGG患者个体化治疗策略的制定提供理论依据。

关键词：聚类集成多组学数据分子亚型低级别胶质瘤

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Logratio变换与PSO-BP神经网络在多目标混料设计药物处方配比优化中的应用

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 44-49页

作者：李一汀乔宇超王旭春任家辉崔宇赵执扬刘静赵瑞青仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001

目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有... 详细信息

目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有效成分皮肤滞留量两个评价指标为输出构建PSO-BP神经网络模型,再以PSO-BP为适应度函数采用NSGA-Ⅱ进行多目标寻优,最后将本文优化方案与原文优化方案进行比较。结果以粒径和有效成分皮肤滞留量作为输出的PSO-BP神经网络拟合模型的决定系数分别为R^(2)=0.97298和R^(2)=0.96334,且与原文使用的Scheffe多项式模型相比拟合效果更好。采用NSGA-Ⅱ优化目标函数所得3、4、6、7、10、11等方案的复方甘草微乳制备效果均优于原文方案,其中3号方案与原文方案相比,微乳粒径减小了3.02 nm,有效成分皮肤滞留量提高了18.31μg。结论将Logratio变换和PSO-BP神经网络结合应用于混料设计所得试验数据的模型构建中,并采用NSGA-Ⅱ获得最佳的药物处方配比,理论是可行且合理的。

关键词：混料设计 Logratio变换 PSO-BP神经网络改进非劣分类遗传算法

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基于改进非劣分类遗传算法的多目标药物制备工艺优化分析

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中国卫生统计 2023年第4期40卷 497-501,506页

作者：乔宇超王晓美任家辉崔宇赵执扬仇丽霞山西医科大学卫生统计教研室 030001

目的研究改进非劣分类遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对葛根素亚微乳制备工艺的优化效果,并与多目标遗传算法(multiple objective genetic algorithm,MOGA)以及原文采用的效应面法的优化效果进行比较。方... 详细信息

目的研究改进非劣分类遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对葛根素亚微乳制备工艺的优化效果,并与多目标遗传算法(multiple objective genetic algorithm,MOGA)以及原文采用的效应面法的优化效果进行比较。方法利用制备葛根素亚微乳中心试验的数据,采用改进非劣分类遗传算法寻找平均粒径和跨距均最小、而包封率最大的工艺条件。结果采用NSGA-Ⅱ随机搜索30次,得到平均粒径为(220.173±18.153)nm;跨距的平均水平为(0.623±0.137)μm;包封率的平均水平为(83.873±2.176)%,与MOGA搜索结果的平均水平相比,NSGA-Ⅱ搜索精度更高,变异度更小。当乳化时间、搅拌转速、超声时间分别为12.97min、1613r·min-1、31.15min时,对应的目标值平均粒径、跨距、包封率分别为229.70nm、0.54μm、85.92%,优化效果满意,比MOGA及原文采用的效应面法找到的最优方案更理想。结论在确保多个目标值都达到最优的前提下,NSGA-Ⅱ搜索得到的Pareto非劣解是合理的,达到了较满意的效果,为试验设计最优条件的选择提供了合理的方法。同时研究人员可根据实际情况,从Pareto非劣解集中确定可行、合理且最优的工艺优化方案。

关键词：改进非劣分类遗传算法多目标优化 Pareto非劣解中心试验

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球坐标变换、主成分二次推断函数及改进非劣分类遗传算法在不含“0”缓释剂混料组分配比优化的效果研究

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中国卫生统计 2023年第1期40卷 56-61页

作者：全帝臣王华芳李美晨任浩王旭春翟梦梦仇丽霞山西医科大学卫生统计教研室 030001

目的针对不含“0”混料组分配比中重复测量数据及不同时点累计释放度的多目标优化,研究基于球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果。方法对尼莫地平缓释片不含“0”混料的处方配比的试验数据进... 详细信息

目的针对不含“0”混料组分配比中重复测量数据及不同时点累计释放度的多目标优化,研究基于球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果。方法对尼莫地平缓释片不含“0”混料的处方配比的试验数据进行处理,使用球坐标变换方法去除定和约束,主成分二次推断函数建立模型解决组分的共线性及重复测量数据的相关性,根据药典对各时点累积释放度的要求,采用改进非劣分类遗传算法进行多目标优化,寻找最优的配比方案。结果当HPMC、乳糖、海藻酸钠的比例分别为26.49%、64.64%、8.87%时,3h、6h、9h、12h的累积释放度分别为21.21%、50.66%、77.60%、99.60%,均在处方筛选范围。比通过建立Scheffé多项式模型寻找到5个最优方案更好。结论针对不含“0”混料组分缓释制剂重复测量数据处方配比的多目标优化,采用球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果满意,且研究者可在Pareto非劣解集中选择可行、合理的混料成分配比方案。

关键词：不含“0”混料缓释剂球坐标变换主成分二次推断函数改进非劣分类遗传算法处方配比优化

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