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一种基于Gene Ontology注释信息的基因选择算法
基因选择算法是辅助生物学分析重要的方法之一,但这类统计学算法受样本量相对基因数目过少的困扰.提出一种结合Gene Ontology(GO)注释信息的基因选择算法,用GO注释接近基因的方差的加权平均进行修正,增强小样本量下对总体的估计,进而寻找差异表达基因.将该算法与其他5种常见算法对比,以选择出的基因为特征构建分类器,以分类器的可靠性作为衡量算法的标准.3组芯片实验的结果表明,该算法在小样本情况下具有一定优势.亦有Pubmed文献证明,该算法可以鉴别出其他算法未曾发现的致病基因.该方法所建立起来的框架,是把生物学注释信息引入算法改进的一种有效尝试.
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PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学应用中的比较
目的 比较PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学数据分析中的检验效能和稳定性.方法 采用双重交叉验证和置换检验的PLS-DA模型验证策略,并分别使用四种诊断统计量对模拟数据和实际数据进行分析.结果 AUC统计量较误判数(率)、Q2和DQ2统计量具有更高的检验效能;同时,AUC统计量与其他三种诊断统计量相比较,具有更高的稳定性.结论 AUC统计量是PLS-DA模型验证过程中一种稳定有效的诊断统计量,推荐作为代谢组学研究中进行PLS-DA分析时的首选诊断统计量.
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基于两条生存曲线间面积的非参数统计推断方法研究
目的 在生存数据组间比较研究中,当风险率成比例假设失效,特别是生存曲线交叉时,Log-rank检验的检验效能很低,本文介绍和研究一类无上述假设条件的检验法.方法 首先介绍一种基于两条生存曲线间面积值的检验法,其次基于置换检验思想提出校正的置换面积检验法,并通过Monte Carlo模拟将上述两种方法与常用的Log-rank和加权Kaplan-Meier检验进行性能比较和评价.结果 模拟结果 显示,在Ⅰ类错误上除面积检验法偏离较大外,其余检验法仅有轻微波动.在检验效能方面,风险率成比例假设满足时,Log-rank的检验效能高;生存曲线交叉于早期时,面积检验和置换面积检验的检验效能高;除此之外,置换面积检验法效能高.结论 当生存数据风险率成比例假设成立时,推荐Log-rank检验;但当该假设失效,特别是生存曲线出现交叉时,推荐使用置换面积检验法.
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permutation-PCA方法在病例对照关联分析中不同遗传模型下的表现
目的 提出一种基于置换检验(permutation test)和主成分分析(PCA)的检验方法-permutation-PCA.探讨在病例对照关联分析中permutation-PCA在不同遗传模型下的表现.方法 基于"首吸飘感"对照组数据分别模拟产生7种不同遗传模型下的病例对照基因分型数据,采用permutation-PCA方法对模拟数据进行检验,并进一步用permutation-PCA方法检验"首吸飘感"基因分型实际数据.结果 Permutation-PCA方法对7种不同遗传模型假设下的模拟病例对照基因分型数据的检验结果差异均具有统计学意义(P均＜0.05).Permutation-PCA方法对于"首吸飘感"基因分型实际数据的检验结果差异具有统计学意义(P＜0.05).结论 Permutation-PCA方法对不同遗传模型假设不敏感,适用于复杂疾病关联分析中病例对照基因分型数据的研究.
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利用线性模型的置换检验实现Meta分析:基于SAS宏的实现
目的 介绍利用线性模型的置换检验实现小样本研究的Meta分析方法.方法 通过Fleiss93cont实例介绍美国南佛罗里达大学Kromrey等共同研发的一款基于线性模型的置换检验实现协变量分析的SAS宏命令(％METAPERM2).该数据集中的小样本研究并不能满足正态性、独立性、方差齐性等前提假设.结果 采用广义线性模型的回归系数为:X1(年龄)=0.125,X2(地区)=0.291.五种回归权重检验方法的结果为:传统加权小二乘法β1=0.000,β2=0.338;Freedman Lane模型β1=0.228,β2=0.180;Kennedy模型β1=0.472,β2=0.557;Manly模型β1=0.064,β2=0.040;Ter Braak模型β1=0.075,β2=0.142.结论 在正态性、独立性、方差齐性理论假设条件下,传统小二乘法系数检验的显著性比任何置换检验都要大;小样本研究的Meta分析采用置换检验可能是一种更为合适的统计学方法.
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大鼠C6胶质瘤的血流动力学反应与其基础血流灌注的相关性
目的 探讨大鼠C6胶质瘤内部的血流动力学反应与其基础血流灌注之间的相关性.方法 10例 Wistar 大鼠皮下 C6胶质瘤在Carbogen气体呼吸激励过程中进行稳态自由进动的功能磁共振成像(SSFP fMRI)扫描,随后在吸入空气期间进行动态增强磁共振成像(DCE-MRI)扫描.采用功能成像分析(AFNI)软件计算每个瘤体在SSFP fMRI图像上随机勾画的5个2 mm直径的圆形感兴趣区(ROI)内的信号变化幅度百分比(PSC).采用 R语言软件,对瘤体 DCE-MRI图像上相同空间位置的 ROI内的动态信号强度值进行 Hoffmann模型拟合,获取每个 ROI的基础血流灌注参数 Akep值及 kel值;用不依赖于数据分布的小样本量置换检验法分析PSC值与基础血流灌注参数值之间的相关性.结果 从10个肿瘤中随机勾画的总计50个ROI内提取到的PSC值与Akep 值、PSC值与kel值均无显著的相关性(F=0.6298,P=0.4313;F=1.859,P=0.1791).结论 胶质瘤的基础血流灌注并不能预测其 SSFP fMRI信号变化幅度.
