检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2020年第6期37卷 822-827页

作者：徐臻旖王策侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的引入关联网络融合(affinity network fusion,ANF)方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法模拟产生两组学数据,改变总体差异大小等情况比较多种多组学整合方法的效果。实例分析中目标人群选择TCGA数据库中对... 详细信息

目的引入关联网络融合(affinity network fusion,ANF)方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法模拟产生两组学数据,改变总体差异大小等情况比较多种多组学整合方法的效果。实例分析中目标人群选择TCGA数据库中对铂类药物敏感并拥有mRNA和甲基化两个组学的卵巢癌患者,目标基因是TCGA数据库和ImmPort数据库中共有基因,目标甲基化位点是目标基因对应的所有甲基化位点。使用ANF、SNF、K-means、系统聚类和iCluster五种方法比较聚类效果。结果模拟实验提示存在总体差异的两亚型间差异较小时ANF方法的效果明显优于其他方法。实例分析结果表明,通过ANF方法进行多组学数据整合得到的分子分型较单组学得到的分子分型有更好的生物学意义且多组学聚类效果优于其他方法。结论ANF方法可以应用于多组学数据整合分析,具有实际应用意义。

关键词： ANF方法多组学数据整合免疫分型

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轻度认知障碍转化为阿尔茨海默病的生存分析

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现代预防医学 2020年第16期47卷 2891-2894+2932页

作者：彭雯洁秦瑶韩红娟崔靖余红梅山西医科大学卫生统计学教研室

目的分析轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者的生存率以及MCI转化为阿尔茨海默病(alzheimer’s disease,AD)的影响因素。方法对113名MCI患者的影响因素采用非参数检验进行单因素分析,进一步采用Cox回归进行多因素分析。... 详细信息

目的分析轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者的生存率以及MCI转化为阿尔茨海默病(alzheimer’s disease,AD)的影响因素。方法对113名MCI患者的影响因素采用非参数检验进行单因素分析,进一步采用Cox回归进行多因素分析。结果在2005-2014年的10年内MCI患者在3、6、24、36、48、96、120个月生存率依次为99.1%、98.2%、97.3%、87.1%、64.1%、33.4%、0.9%,其中位生存时间为72个月;单因素分析得到MCI患者的生存率在年龄、性别、APOEε4、FAQ、CDRSB、MMSE中有统计学差异(P<0.05);多因素分析显示高龄(HR=1.007, 95%CI:1.020～1.138)、女性(HR=1.849, 95%CI:1.101～3.105)、高CDRSB得分(HR=1.171, 95%CI:1.045,1.312)为MCI转化为AD的危险因素。结论 MCI患者的生存率较低,且年龄、性别和CDRSB得分对MCI进展为AD具有重要意义。

关键词：生存分析轻度认知障碍阿尔茨海默病

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基于扩展MDR方法的生存数据的特征选择

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中国卫生统计 2022年第5期39卷 663-668页

作者：田野侯婧雯王宗辉郑睿李若锦刘艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的对比分析Surv-MDR、Cox-MDR、Cox UM-MDR和KM-MDR四种用于识别生存分析中SNP位点交互作用的算法,为寻找影响患者生存时间的交互SNP位点时算法的选择提供理论指导。方法使用R 4.0.5完成四种算法以及模拟实验代码的编写,并使用ggplot... 详细信息

目的对比分析Surv-MDR、Cox-MDR、Cox UM-MDR和KM-MDR四种用于识别生存分析中SNP位点交互作用的算法,为寻找影响患者生存时间的交互SNP位点时算法的选择提供理论指导。方法使用R 4.0.5完成四种算法以及模拟实验代码的编写,并使用ggplot2包绘制功效对比图;探索实际数据集上影响患者生存时间的交互SNP位点,并使用survminer包绘制相应的生存曲线。结果在不同最小等位基因频率、遗传度下四种方法的效能不同。Cox-MDR受协变量影响最大;Surv-MDR和KM-MDR功效相近且整体表现最好,且KM-MDR具有更好的稳定性;CoxUM-MDR功效强于Cox-MDR但受删失比例影响最大;在真实数据集上,Cox UM-MDR和Surv-MDR识别出了同一个有意义的一阶交互项,Cox-MDR和KM-MDR未能识别出有意义的交互项。结论当不存在协变量时,CoxUM-MDR、Surv-MDR和KM-MDR功效都明显高于Cox-MDR,不宜选用Cox-MDR;当存在协变量且删失比例不高时,Cox-MDR功效高于其他三种方法,宜选用Cox-MDR;但随着删失比例的增加,宜选用CoxUM-MDR或Surv-MDR。

关键词：单核苷酸多态性多因子降维生存分析降维

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基于sigFeature方法的小麦不耐受患者差异蛋白筛选及通路研究

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中国卫生统计 2022年第3期39卷 329-334页

作者：赵敏张薇孙琳王玉鹏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的应用蛋白质组学技术,基于sigFeature变量筛选方法,获得小麦不耐受患者血清差异表达蛋白;利用富集分析获得差异蛋白生物学解释,为小麦不耐受发病机制的研究提供依据。方法收集小麦不耐受患者和对照组血清样本;应用TMT标记定量蛋白... 详细信息

目的应用蛋白质组学技术,基于sigFeature变量筛选方法,获得小麦不耐受患者血清差异表达蛋白;利用富集分析获得差异蛋白生物学解释,为小麦不耐受发病机制的研究提供依据。方法收集小麦不耐受患者和对照组血清样本;应用TMT标记定量蛋白质组学技术获得蛋白表达数据、sigFeature方法筛选差异表达蛋白;进行差异蛋白GO功能注释和KEGG富集分析,外部数据集进行差异蛋白验证。结果 TMT技术鉴定蛋白849个,sigFeature筛选获得差异蛋白22个。富集分析结果:GO富集分析发现差异蛋白参与血小板脱颗粒、急性期反应等生物学过程;KEGG富集分析发现差异蛋白参与补体与凝血级联通路。外部验证结果:ITIH2蛋白的ROC曲线下面积最大,AUC值为0.8673。结论补体系统抑制和脂质代谢过程的改变是小麦不耐受发生的重要环节;ITIH2蛋白可能是小麦不耐受的关键蛋白;本研究从人体血清蛋白质组学的角度,为探究小麦不耐受的发生和调控机制提供依据。

关键词：小麦不耐受差异表达蛋白变量筛选

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出生性别比偏高的标准探讨

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人口与经济 1996年第6期 43-44页

作者：胡平束怀符王洁贞山东医科大学卫生统计学教研室

出生性别比偏高的标准探讨胡平束怀符王洁贞本文应用统计学方法，通过数学推导，得出判断出生性别比偏高的９５％可信度的计算公式，计算出不同出生人数出生性别比９５％可信度的上界，并以此法衡量了山东省第三次与第四次人口普查资料... 详细信息

出生性别比偏高的标准探讨胡平束怀符王洁贞本文应用统计学方法，通过数学推导，得出判断出生性别比偏高的９５％可信度的计算公式，计算出不同出生人数出生性别比９５％可信度的上界，并以此法衡量了山东省第三次与第四次人口普查资料，１９８１年山东省有３８个县区出生...

关键词：出生性别比人口普查资料总人口性别比卫生统计学人口与经济抽样误差出生婴儿性别比人口研究问题探讨性别偏好

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基于贝叶斯准则的差异网络分析方法研究与应用

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中国卫生统计 2019年第4期36卷 484-488页

作者：宋微王文杰徐欢蔡雨晴李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

目的探讨基于贝叶斯准则的差异网络分析方法的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验评价其识别差异边及差异节点的准确性,并与传统方法做对比。同时应用上皮性卵巢癌基因组学数据,构建差异网络模型。结果模拟... 详细信息

目的探讨基于贝叶斯准则的差异网络分析方法的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验评价其识别差异边及差异节点的准确性,并与传统方法做对比。同时应用上皮性卵巢癌基因组学数据,构建差异网络模型。结果模拟试验结果表明,基于贝叶斯准则的差异网络分析方法识别差异边能力明显优于高斯图模型方法;实例分析结果表明,本文方法构建的差异网络模型具有实际意义。结论应用基于贝叶斯准则的差异网络分析方法能得出准确度较高的差异网络,效果优于传统方法。

关键词：贝叶斯模型选择高斯图模型差异网络

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JIVE方法在卵巢癌多组学数据整合分析中的应用

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中国卫生统计 2019年第5期36卷 774-776页

作者：徐欢宋微蔡雨晴侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

目的引入JIVE方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法使用TCGA数据库中卵巢癌mRNA和miRNA的组学数据,应用JIVE方法整合分析两个组学数据,提取两不同组学数据的共同特征,然后通过对其具有共同结构的数据做主成分分... 详细信息

目的引入JIVE方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法使用TCGA数据库中卵巢癌mRNA和miRNA的组学数据,应用JIVE方法整合分析两个组学数据,提取两不同组学数据的共同特征,然后通过对其具有共同结构的数据做主成分分析,给出卵巢癌miRNA分子分型的结果。结果经过JIVE方法整合分析后,使miRNA数据具有明显与mRNA相一致的分型结构,从而进一步支持了mRNA的分型结果,同时揭示了两组学之间在组织分子分型上具有一定的调控关系。结论JIVE方法可以用于提取组学之间存在的共同结构矩阵,从而进行多组学数据的整合分析。

关键词： JIVE方法多组学数据整合特征提取

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压缩感知理论在小样本量蛋白质组学变量筛选研究中的应用

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中国卫生统计 2019年第5期36卷 649-652,657页

作者：张薇张秋菊王玉鹏谢彪孙琳高兵叶倩田伟侯小文刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

目的探索基于压缩感知理论变量筛选方法在小样本量蛋白质组学研究中应用的效果和特点,为小样本量的蛋白质组学的变量筛选提供更灵敏、可靠的方法。方法模拟实验比较基于CS理论的变量筛选方法与偏最小二乘(PLS)及随机森林(RF)筛选变量的... 详细信息

目的探索基于压缩感知理论变量筛选方法在小样本量蛋白质组学研究中应用的效果和特点,为小样本量的蛋白质组学的变量筛选提供更灵敏、可靠的方法。方法模拟实验比较基于CS理论的变量筛选方法与偏最小二乘(PLS)及随机森林(RF)筛选变量的能力,通过灵敏度、特异度及平衡准确度评价其变量筛选效果;利用CS变量筛选方法筛选非小细胞肺癌两亚型组(腺癌和鳞状细胞癌)的差异蛋白。结果模拟实验表明,CS理论的变量筛选方法在样本量较小时具有较好的变量筛选效果,灵敏度、特异度及平衡准确度均较高;利用基于CS理论的变量筛选方法筛选,获得肺腺癌和鳞状细胞癌间差异表达蛋白22种,被证明是肺腺癌和鳞状细胞癌间有差异的蛋白为:Cytokeratin 6A、Cytokeratin 6B、Cytokeratin 6C、PKP1、P63、MCT1。结论基于CS理论的变量筛选方法在样本量特别少时,筛选变量的效果优于PLS和RF,更适用于小样本蛋白质组学数据变量筛选研究。

关键词：压缩感知蛋白质组学变量筛选小样本

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差异网络分析方法在组学数据变量筛选中的应用

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中国卫生统计 2019年第4期36卷 635-637页

作者：蔡雨晴宋微徐欢李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

组学数据(omics data),如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等数据能够反映疾病的发生、发展和预后的情况。对于组学数据的分析,主要是筛选有用的生物标志物、分析调控网络和建立预测模型。一般是通过变量差异表达量分析不同类别之间的... 详细信息

组学数据(omics data),如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等数据能够反映疾病的发生、发展和预后的情况。对于组学数据的分析,主要是筛选有用的生物标志物、分析调控网络和建立预测模型。一般是通过变量差异表达量分析不同类别之间的差别。

关键词：变量筛选网络分析数生物标志物蛋白质组预测模型调控网络基因组

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男性型秃发有关因素探讨

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中华皮肤科杂志 1993年第1期26卷 35-37页

作者：李利曾庆 610041 重庆医科大学统计学教研室

男性型秃发(MPA)为青春期后的一种常见皮肤病,为进一步探讨MPA的发病原因,寻找防治对策,我们采用1:1配对病例对照研究方法,对13个因素进行条件Logistic回归分析.

关键词：秃病男性型病因

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