基于显现模式的肿瘤亚型识别研究

利用显现模式(EPs)的基因分类方法不仅可以识别癌症样本,同时可以挖掘出隐含的与癌症相关的具有生物意义的基因模式,从基因角度揭示癌症病理。提出了一种新的基于显现模式的基因分类算法,该算法通过引入贝叶斯估计提高熵的可靠度,并采用随机割点(RCP)加强割点对未知样本的泛化能力;并借鉴KNN思想,提出一种新的基于EP的基因分类器。实验结果表明了新算法的可行性和有效性。

空腹血糖值分布的切点确定对糖尿病筛查的影响

目的探讨基于空腹血糖值分布的早期糖尿病筛查的切点。方法测量随机查体人员的空腹血糖(FPG)值与糖化血红蛋白(HbA1c)值,基于峰分离方法对查体人群的FPG分布进行统计处理,获得空腹血糖受损(IFG)人群的FPG分布特征值,根据其平均值与标准差确定FPG切点。结果查体人群的HbA1C值随FPG的增加而增加;对查体人群FPG分布统计处理发现,健康人群与IFG人群的FPG值都呈高斯分布,健康人群的FPG=5.504±0.39 mmol/L,而IFG人群的FPG=6.306±0.232 mmol/L,基于"μ-σ"确定FPG切点值定为6.074 mmol/L,与2003年指南值6.1 mmol/L一致,而基于"μ-2σ"才能有效进行IFG早期筛查。结论基于随机查体人群的FPG分布统计处理,健康人群与IFG人群的血糖值符合高斯分布,由IPG人群的FPG分布获得IFG的FPG切点5.842 mmol/L,与临床工作中监测到的血糖值吻合。