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基于因果模型的中医证候研究探讨
中医学的的基本特点之一是辨证论治,传统的辨证方法往往带有主观性和模糊性.由于证候的确定缺乏客观、定量的研究方法,以致许多诊治经验难以重复,因此,探索中医证候的客观化和量化研究方法是一个重要课题.近年来,在统计学、临床流行病学和数据挖掘领域的研究中,因果推断越来越受到重视.目前,有若干种因果推断的模型,其中结构方程模型和贝叶斯网络模型被越来越多地应用在中医证候研究中,其可以客观、量化研究中医证候.本文主要介绍、分析这两种模型的原理、构建方法、在中医证候研究中的应用情况.
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基因表达调控互作网络模型的研究
随着基因组学研究的进展，获得的基因表达的生物信息在短时间内产生海量的数据，揭示了相关基因及其产物的研究之间的关系，基因表达的调控不是孤立的、单一的，而是相互制约，相互联系，构成了复杂的基因调控网络。单个基因的基因网络调控的影响几乎是所有细胞功能和活性的体现，分离和表达几乎完全不能准确反映生活本身的现象及其内在规律。研究了几种经典的调控网络模型的构建的基本原理和算法，讨论各种模型的优缺点及其适用条件，对不同的基因网络模型的比较与分析，从而揭示生命的本质和疾病发生机制，对复杂疾病的治疗提供理论依据。
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基于贝叶斯网络模型对重症手足口病预测变量的筛选研究
目的 通过构建贝叶斯网络模型,来对重症手足口病的预测变量进行相关筛选以及探讨相应变量之间的依赖关系.方法 收集郑州市某医院感染科2016年4月到2017年10月收治的手足口病患儿资料.选用SPSS Statistics 25.0进行统计学方面的分析,SPSS Modeler 18.0软件则用于构建TAN贝叶斯网络和Logistic回归模型,以Logistic回归模型作为对比,并对两个模型的整体拟合性能进行评价.结果 终筛选出7个重要变量,在所有预测变量中,对输出变量分组影响大的前三个分别为:病原学结果、肢体抖动和中性细胞比率.TAN贝叶斯网络模型总体预测正确率为83.32％,ROC曲线下面积0.815,灵敏度71.87％,特异度为91.28％.结论 TAN贝叶斯网络模型在筛选重症手足口病预测变量方面具有较好的应用价值,同时模型的预测性能也较好.
