国家自然科学基金(30872185)
- 作品数：10 被引量：70H指数：5
- 相关作者：李康张涛孙萌赵发林刘晋更多>>
- 相关机构：哈尔滨医科大学杭州师范大学黑龙江中医药大学更多>>
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- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术理学更多>>
- 贝叶斯因果关系网络模型在断面调查数据中的应用被引量：3
- 2010年
- 目的验证贝叶斯网络能否从横断面调查数据的分析中得到因果关系的信息。方法通过从国外数据库获取的调查数据，利用R语言进行贝叶斯网络因果关系的结构分析。结果在无先验信息情况下，从网络结构中得出，胰岛素对空腹血糖、收缩压有一定的调控关系，HDL对总胆固醇的代谢也起到一定的调控作用，以上关系与文献研究结果一致；总胆固醇、LDL、HDL、apoB均指向甘油三酯，此关系有待解释。结论与其他统计方法相比，贝叶斯网络能够从横断面调查数据中得到因果关系的重要信息，为了解疾病机理、探索疾病病因提供了新的有效方法。
- 范丽珺游顶云张旺李康
- 关键词：贝叶斯网络因果关系
- Boosting方法在高维数据分析中的应用被引量：3
- 2011年
- 目的 随着现代基因组学、蛋白组学和代谢组学等研究兴起,产生了大量的高维组学数据.对高维组学数据的分析,其重要任务是对样品进行分类及筛选出具有生物学意义的特征标志物.本项研究针对这一问题,采用目前公认效果较好的Boosting方法进行高维数据分析,并探讨Boosting算法在高维数据研究中的应用条件和效果.方法 通过多次迭代,Boosting能够将基础弱分类器（决策树）形成优效分类器.模拟试验研究和验证了在含有大量无差异变量情况下对分类及变量重要性度量的效果,并通过实际基因表达数据进一步考核其应用效果.结果 模拟试验显示,应用Boosting方法与决策树所建的组合模型对分类具有较高的准确性,并对噪声变量的干扰具有一定的抵抗能力.分类的同时能够对变量的重要性进行有效的评价;在保留了所有基因的情况下,对结肠癌真实基因表达数据的分类效果甚为理想,并为医学研究中结肠癌致病基因的发现提供了线索.结论 基于决策树所构造的Boosting组合分类模型,可以有效地应用于高维数据的判别分类及变量重要性评价的问题.Boosting算法在解决小样本、多噪声的高维问题中表现出许多潜在的优势,与目前使用的其他方法相比,对于具有复杂结构高维数据,Boosting算法有其明显的自身特点,如运算速度快,适用性更强,软件实现相对容易等,是一种值得推荐和进一步研究的方法.
- 贾慧珣刘晋李康
- 关键词：BOOSTING高维数据
- 多重假设检验中FDR的控制与估计方法被引量：15
- 2012年
- 近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展〔1-4〕,由此产生变量数目巨大的数据（如m〉2000）,而样品数目较小（如10≤n≤100）,用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果 （如检验水准取α=0.
- 刘晋张涛李康
- 关键词：估计方法FDR假阳性结果生物标志物基因组学
- 随机森林方法在基因表达数据分析中的应用及研究进展被引量：27
- 2009年
- 武晓岩李康
- 关键词：基因表达数据基因芯片技术人类基因组相关基因表达后基因组时代
- 中药研究中代谢组指纹图谱数据分析的思想与方法被引量：1
- 2011年
- 目的 中药是一个具有复杂组分的统一体,无论是方剂还是单味中药,其药效都是其中多种化学成分相互作用的综合效果,具有多组分、多靶点、多渠道作用的特点.本文阐述利用代谢组学方法研究中药作用机理的数据分析方法及特点,为医学工作者提供新的中药研究思路及策略.方法 从生物统计学和生物信息学角度,利用文献和结合目前相关研究结果提出作者的观点和看法.代谢组数据分析的主要困难是相对于给定的样品数目谱峰的数量巨大,用传统的统计方法对可能具有生物学意义的＂差异谱峰＂进行鉴别会产生大量的假阳性结果.特征选择方法按照算法可分为过滤法、包裹法和嵌入法,三种方法各有特点.结果 代谢组指纹图谱数据能够为我们提供大量药物化学、特别是次生代谢物质的信息,对这种高维数据有多种分析方法可以使用,如果不对数据做变量筛选,难免受大量对分类不起作用的无关变量的干扰.变量筛选有很多优点：既可以简化模型,利于可视化和数据解释,同时可以更好地避免维数灾难引起的过拟合问题,提高模型分类效果.代谢组数据库和一些软件也是我们可以利用的工具.结论 利用代谢组学的方法研究中药的作用机理是一种可行的方法,研究中药的代谢指纹图谱应包括化学和药效两方面的的内容,为有效提取其生物学信息,必须采取适宜的统计学模型结合生物学知识对其进行研究.
- 范昕张涛孙萌赵发林侯艳李康
- 关键词：中药药物动力学统计学
- 无金标准诊断试验灵敏度和特异度的贝叶斯估计方法被引量：5
- 2011年
- 目的 探讨在无金标准情况下诊断试验灵敏度和特异度的贝叶斯估计方法,并通过模拟实验验证此方法的有效性和适用性.方法 应用贝叶斯原理,结合一个或者两个对照诊断试验,采用对照诊断试验与待测诊断试验诊断结果相互独立或者存在相关模型;和两个对照诊断试验诊断结果存在相关,并且同时与待测诊断试验结果相互独立模型;以及一个对照诊断试验与待测诊断试验诊断结果存在相关,并且同时与另一个对照诊断试验诊断结果相互独立模型,对一种新的诊断方法的灵敏度、特异度进行估计.结果 模拟试验表明在先验信息相对准确的条件下,所给出的几种不同模型均能较准确的估计待测诊断方法的灵敏度和特异度,估测参数范围包括设定真值,并且估测参数均值基本与真实情况相同;此外,模拟实验结果表明,利用两个对照诊断试验模型估计参数的估计效果优于使用一个对照诊断试验模型时的参数估计效果.结论 本文介绍的贝叶斯方法能够有效地应用于无金标准诊断试验的评价,从而解决了无金标准诊断试验无法评价的难题.
- 杨丽武海滨郭峰琦李康
- 关键词：无金标准灵敏度特异度
- 药品临床试验电子数据采集(EDC)系统的研究与开发被引量：6
- 2010年
- 闫晓光赵发林武振宇李康
- 关键词：药品临床试验数据采集新药临床试验
- 组学数据的核主成分聚类分析的可视化方法
- 2010年
- 孙萌张涛李康
- 关键词：主成分分析法聚类分析可视化生物标志物
- 使用随机森林判别分析法预测黑加仑油胶囊治疗高血脂的效果被引量：9
- 2012年
- 目的:根据黑加仑油软胶囊进行的多中心开放Ⅳ期临床试验数据,预测其对不同患者治疗高血脂的效果。方法:选入30～80岁符合西医高脂血症诊断标准的患者,服用黑加仑油软胶囊6周,对符合方案完成试验的2 154例患者分析血脂变化情况,将数据分为训练集和测试集,建立随机森林(RF)预测模型,采用内部交叉验证和外部数据进行验证。结果:筛选出的主要预测变量有治疗前的中医证候得分、血清总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、体质量指数(BMI)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、病程、体重、血压、运动情况等。使用这些变量预测服药是否"显效",交叉验证和外部验证的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.827和0.857;按照外部验证数据最佳切点得到灵敏度和特异度分别为82.7%和72.8%,预测的正确率为77.9%。结论:黑加仑油软胶囊对高血脂证患者的治疗效果可以根据患者的病情、血脂水平、生命体征等情况进行预测,从而辅助临床决策。
- 范昕赵桂新孙萌张涛
- 关键词：黑加仑高脂血症
- Radviz可视化方法在基因表达数据分析中的应用被引量：1
- 2011年
- 目的介绍Radviz可视化的基本原理和方法,并将Radviz可视化应用于基因表达数据的分类和特征选择。方法以结肠癌基因表达数据为例,结合启发式搜索和Vizrank可视化评估,利用Radviz可视化实现基因表达数据的分类和差异基因排序。结果由Vizrank算法得到排序前100的Radviz可视化结果,最优的Vizrank得分为0.9491,并得到了17个用于可视化分类的差异基因,其中部分基因获得了生物学解释。结论 Radviz能够形象的呈现隐含在数据中的模式特征,较好地用于基因表达数据的可视化分类和差异基因筛选。
- 张涛赵发林武振宇李康
- 关键词：基因表达数据可视化
