XGBoost算法在二分类非平衡高维数据分析中的应用

目的探讨XGBoost算法在二分类高维非平衡数据中的分类判别效果。方法通过模拟实验及真实代谢组学数据分析,对XGBoost、随机森林、支持向量机、随机欠采样以及随机梯度提升树共五种方法进行比较。结果模拟实验显示,XGBoost算法在数据非平衡较明显时,在各种实验条件下均优于或不劣于其他四种算法,在数据类别趋于平衡的情况下也同样具有较好的分类效果,且对噪声变量具有一定的抗干扰能力。实例分析显示,与其他四种算法相比,XGBoost算法的分类性能最优,且在保证分类效果的基础上具有更快的运算速度。结论 XGBoost算法适用于非平衡高维数据的判别分析,值得研究。

教育程度增加变应性鼻炎和(或)湿疹的患病风险:一项基于欧洲患者全基因组关联研究的孟德尔随机化研究

目的采用孟德尔随机化(MR)方法探索教育程度与变应性鼻炎和(或)湿疹患病风险之间的因果关系。方法对基于大样本全基因组关联研究(GWAS)的汇总数据进行二次数据分析,包括来自社会科学基因组学会联盟的293723例参与者(教育程度)和来自英国生物样本库的462013例参与者[变应性鼻炎和(或)湿疹]。选择与教育程度密切相关的遗传位点作为工具变量,分别采用逆方差加权(IVW)、MR-Egger回归、加权中位数法和加权众数法进行两样本MR分析,以优势比(OR)评价教育程度与变应性鼻炎和(或)湿疹的患病风险之间的因果关联。结果共纳入70个单核苷酸多态性(SNPs)作为工具变量。MR-Egger回归结果显示,基因多效性不会对结果造成偏倚(P=0.107)。在单变量MR分析中,IVW结果显示,教育年限每增加1年或1个标准差(3.71年),患变应性鼻炎和(或)湿疹的风险分别为OR=1.044(95%CI:1.020~1.069,P<0.001)和OR=1.170(95%CI:1.074~1.256,P<0.001)。在反向MR分析中,IVW未观察到变应性鼻炎和(或)湿疹对教育年限的影响(OR=1.020,95%CI:0.927~1.023,P=0.683)。加权中位数法和加权众数法的结果与IVW的结果基本一致。结论教育程度与变应性鼻炎和(或)湿疹患病风险之间存在正向因果关系,即教育程度升高会增加变应性鼻炎和(或)湿疹的患病风险。

复发缓解型多发性硬化复发风险与血清生化指标的关联

目的通过分析复发缓解型多发性硬化(RRMS)首次发作时血清生化指标与复发之间的关联,探究RRMS患者复发风险的影响因素,为RRMS的治疗和管理提供依据。方法收集2012年1月-2020年12月中山大学附属第三医院神经内科收治的首次确诊RRMS患者,收集患者年龄、性别、疾病诊断分型与首次发作时血清生化检查的基线信息和扩展残疾状态量表(EDSS)评分、治疗措施与疾病复发的随访信息。采用Anderson and Gill(AG)比例风险模型探究RRMS复发风险的影响因素。结果共纳入127例患者,其中男性40例,女性87例,中位年龄为27.0(22.0,34.5)岁,年复发率为44.2%(25.4%,65.4%)。综合AG模型单因素和多因素回归分析结果,发现首次发作时天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)及磷酸肌酸激酶同工酶(CK-MB)水平与RRMS复发风险存在关联,每变化5个单位的HR值分别为1.15(95%CI:1.06~1.26)、1.10(95%CI:1.06~1.15)、1.40(95%CI:1.01~1.95),差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论在首次确诊的RRMS患者血清中,AST、ALT和CK-MB水平的升高与复发风险增加有关,可为临床医师制定治疗方案提供参考依据,减少复发的发生。