检索结果-内蒙古大学图书馆

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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临床试验期中分析中不同样本空间排序方法矫正效应高估的比较

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郑州大学学报（医学版） 2024年第2期59卷 171-177页

作者：李恒杨永利贾晓灿杨超君施学忠郑州大学公共卫生学院计算机与卫生统计学教研室郑州450001

目的:比较逐段(SW)排序法、似然比(LR)排序法和极大似然估计值(MLE)排序法对临床试验中成组序贯设计期中分析效应高估的矫正效果。方法:使用SAS 9.4生成正态分布资料模拟数据集,模拟期中分析,采用中位无偏估计值(MUE)及其95%CI下限评估... 详细信息

目的:比较逐段(SW)排序法、似然比(LR)排序法和极大似然估计值(MLE)排序法对临床试验中成组序贯设计期中分析效应高估的矫正效果。方法:使用SAS 9.4生成正态分布资料模拟数据集,模拟期中分析,采用中位无偏估计值(MUE)及其95%CI下限评估3种样本空间排序法的矫正效果。采用一项已上市的随机对照临床试验进行验证。结果:与SW排序法相比,LR排序法和MLE排序法的MUE及其95%CI下限更接近真实值。结论:对于正态分布数据,LR和MLE排序法能更好地矫正临床试验期中分析的效应高估。

关键词：临床试验期中分析样本空间排序效应高估矫正

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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CRM-TE模型的抗肿瘤药物最适剂量估计方法

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 195-198页

作者：周克强李爽徐佳钦李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose... 详细信息

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose,RP2D)。方法基于连续重评估模型(continual reassessment model,CRM)对药物的剂量-毒性和剂量-疗效曲线分别进行估计,并根据给出的权衡函数选择最适剂量。结果本文提出最适剂量估计方法与目前现有的同类型方法相比,能够在保证安全性的前提下,同时综合考虑不同剂量下的疗效,使选择的RP2D更为合理。结论本文为药物临床试验最适推荐剂量提供了一种新的方法,对于抗肿瘤等药物剂量探索具有一定的实用价值。

关键词：临床试验最适剂量权衡函数

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基于病例-队列设计的BMI、腰围与高血压、T2DM的关联性分析

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郑州大学学报（医学版） 2024年第4期59卷 518-523页

作者：库超越奚丽婧杨雪珂吴彬彬王睿哲代漫平智广郑州大学公共卫生学院计算机与卫生统计学教研室郑州450001

目的:基于病例-队列设计分析BMI、腰围与高血压、2型糖尿病(T2DM)的关联。方法:采用中国健康与营养调查2009至2015年数据构建2种疾病的病例-队列,绘制限制性立方样条图评估BMI、腰围与高血压、T2DM患病是否具有线性关系,采用Prentice法... 详细信息

目的:基于病例-队列设计分析BMI、腰围与高血压、2型糖尿病(T2DM)的关联。方法:采用中国健康与营养调查2009至2015年数据构建2种疾病的病例-队列,绘制限制性立方样条图评估BMI、腰围与高血压、T2DM患病是否具有线性关系,采用Prentice法加权Cox比例风险回归模型估计BMI、腰围与高血压、T2DM患病风险的关联。结果:病例-队列设计初始共纳入4564人,按19%随机抽取863人为对照组,随访结束,4564人中1167人患高血压(高血压病例组),37人患T2DM(T2DM病例组)。限制性立方样条图显示BMI与高血压患病呈非线性关系,与T2DM患病呈线性关系;腰围与二者均呈线性关系(P<0.05)。Prentice法加权Cox比例风险回归分析结果显示校正混杂因素后,超重和肥胖者患高血压的风险分别是正常人的1.36倍和1.46倍(95%CI分别为1.19~1.54,1.19~1.79),而腰围每增加1 cm,患高血压风险增加1.02倍(95%CI为1.01~1.02)(P<0.05);BMI每增加1 kg/m 2,患T2DM风险增加1.13倍,腰围每增加1 cm,患T2DM风险增加1.06倍(95%CI分别为1.03~1.23,1.03~1.10)(P<0.05)。结论:超重、肥胖者更容易患高血压、T2DM,腰围越大,越容易患高血压、T2DM。

关键词：高血压 2型糖尿病 BMI 腰围限制性立方样条图病例-队列设计

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Specter聚类方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用

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中国卫生统计 2023年第3期40卷 354-357,362页

作者：何佳王文杰张刘超李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NM... 详细信息

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NMI两种评价指标的总得分进行评价。结果模拟试验显示,在设定的条件下,Specter聚类性能均优于其他三种方法;实例数据结果也表明,Specter聚类能够得到合理的细胞亚群。结论Specter聚类方法降低了参数敏感性,提高了聚类的准确性,具有研究价值和应用价值。

关键词： Specter scRNA-seq 聚类细胞亚群

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免疫检查点抑制剂甲状腺免疫相关不良反应分析

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中国药物警戒 2023年第1期20卷 92-95页

作者：郑轶翟映红郭晓晶许金芳迟立杰郭志坚陈晨鑫梁际洲韦连慧陈枭叶小飞贺佳海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室上海200433 同济大学卫生统计学教研室上海200092

目的以免疫检查点抑制剂(ICIs)甲状腺免疫相关不良反应为例,初步探索基于中国药物警戒系统(CHPS)开展药品主动监测的可行性,为相关研究提供依据。方法基于2家哨点医院的CHPS数据,提取2020年1月1日至2021年6月30日应用过ICIs的肿瘤患者信... 详细信息

目的以免疫检查点抑制剂(ICIs)甲状腺免疫相关不良反应为例,初步探索基于中国药物警戒系统(CHPS)开展药品主动监测的可行性,为相关研究提供依据。方法基于2家哨点医院的CHPS数据,提取2020年1月1日至2021年6月30日应用过ICIs的肿瘤患者信息,以及未使用过ICIs的肿瘤患者信息作为对照。基于广义估计方程,对ICIs的甲状腺免疫相关不良反应进行探索。结果共纳入1691名患者,其中ICIs组666名,对照组1025名。应用广义估计方程模型处理患者的随访数据,充分考虑了多次重复测量数据间相关性的问题,发现显性甲状腺毒症有统计学意义(P<0.05),发生率为4.50%,中位时间为41.5 d。结论ICIs的应用可能会导致显性甲状腺毒症,临床医师在给患者应用ICIs时应注意显性甲状腺毒症的发生,确保患者用药安全。

关键词：免疫检查点抑制剂甲状腺中国药物警戒系统主动监测药品不良反应

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基于降秩回归的血脂相关膳食模式与糖尿病的关系

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中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 29-35页

作者：乔婷婷张焕文罗涛赵辉张国珍戴江红新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室乌鲁木齐830000

目的探寻血脂相关膳食模式与糖尿病的关联,为糖尿病的膳食干预提供科学依据。方法选取4 759名来自伊犁州霍城县的农村居民作为研究对象,通过问卷调查、体格检查及实验室检测收集研究对象的相关资料。通过降秩回归法提取血脂相关膳食模... 详细信息

目的探寻血脂相关膳食模式与糖尿病的关联,为糖尿病的膳食干预提供科学依据。方法选取4 759名来自伊犁州霍城县的农村居民作为研究对象,通过问卷调查、体格检查及实验室检测收集研究对象的相关资料。通过降秩回归法提取血脂相关膳食模式;利用Pearson相关分析评估血脂相关膳食模式评分及各食物组摄入量与血脂的相关性;并通过logistic回归分析模型探寻血脂相关膳食模式与糖尿病患病风险之间的关联。结果血脂相关膳食模式主要以小麦、畜肉和油炸面食摄入较多,而杂粮、蔬菜和水果等摄入较少为特征。血脂相关膳食模式与TC (r=0.296,P<0.001)、LDL-C(r=0.225,P<0.001)及TG(r=0.332,P<0.001)呈正相关,而与HDL-C(r=-0.237,P<0.001)呈负相关。logistic回归分析模型分析结果显示,调整混杂因素后,血脂相关膳食模式评分Q4组比Q1组的糖尿病患病风险增加99%(OR=1.99;95%CI:1.47~2.68;P<0.001),且随着膳食模式评分增高,糖尿病患病风险具有升高的线性趋势(P_(趋势)<0.001)。结论血脂相关膳食模式评分与糖尿病患病风险呈正相关,通过膳食来优化血脂水平可能有助于糖尿病的早期预防。

关键词：降秩回归血脂膳食模式糖尿病

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RNN、JPR及ARIMA 3种模型预测中国农村孕产妇死亡率的比较

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中华疾病控制杂志 2023年第11期27卷 1308-1313页

作者：尹小兰何芯芯杜林李远盛张俊辉西南医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室泸州646000

目的利用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型、Joinpoint回归(Joinpoint regression,JPR)模型、差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测中国农村孕产妇死亡率(maternal mortality rate,MMR)的应用价值,并对《“健康中国2030”规划纲要》等文件提出的MMR下降目标能否实现进行统计预测。方法基于2000―2019年中国农村MMR数据建立RNN、JPR及ARIMA模型,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean squared error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)比较3种模型的回代拟合效果,通过残差及相对误差比较3种模型对2020年中国农村MMR数据进行点预测的效果,利用优选模型对2021―2030年中国农村的MMR进行预测。结果2000―2020年中国农村的MMR整体呈持续下降趋势。3种模型回代拟合效果由好到差排序为:RNN>JPR>ARIMA,RNN模型的MAE、MSE、RMSE均<0.02。3种模型的点预测效果由好到差排序为:RNN>JPR>ARIMA。最优的RNN模型预测结果显示,2022年中国农村MMR预测值为18.02/10万,能够实现《“健康中国2030”规划纲要》等文件的下降目标;2025及2030年中国农村MMR预测值分别为17.58/10万、17.27/10万,均不能实现《“健康中国2030”规划纲要》等文件的下降目标。结论RNN模型预测效果优于JPR模型及ARIMA模型,JPR模型预测效果一般,ARIMA模型不太适合本数据的预测。

关键词：孕产妇死亡率循环神经网络模型 Joinpoint回归模型差分自回归移动平均模型预测

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基于肠道菌群的帕金森病早期预测模型建立及生物信息分析

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1096-1103页

作者：何长颖韦雨婷陈佳陆军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆400038

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准... 详细信息

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准化及ZicoSeq降维,采用基于自适应最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)变量选择的logistic回归算法建立预测模型,使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)和校准曲线评价模型预测效能,采用临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)进行临床使用价值的评价;另一方面,对肠道菌群宏基因KO组数据使用limma包鉴定差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析。通过结合蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)、支持向量机-递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)和随机森林(random forest,RF)对DEGs进行筛选。结果基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型的ROC曲线以及校准曲线显示模型预测效果良好。DCA结果显示模型净收益较大。通过PPI网络分析及机器学习方法,最终筛选出6个核心DEGs,即阿拉伯糖转运系统渗透蛋白(L-arabinose operon Q,araQ)、甘油醛-3-磷酸脱氢酶,Ⅱ型、dCTP脱氨酶(dCTP deaminase,dcd)、颗粒19 kDa蛋白(signal recognition particle 19,SRP19)、加工前体5,核糖核酸酶P/MRP亚基(芽殖酵母)[processing of precursor 5,ribonuclease P/MRP subunit(***),POP5]、肌醇-3-磷酸合酶1(inositol-3-phosphate synthase 1,ISYNA1)。结论基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型对PD的预测具有优势,从而实现对PD患者的早发现、早干预、早治疗;相关核心基因的发现为PD的治疗提供科学指导和帮助。

关键词：帕金森病肠道菌群机器学习生物信息学分析

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