左半结直肠癌术后吻合口瘘的LASSO回归分析

探讨基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析对左半结直肠癌术后吻合口瘘(AL)的预测价值。收集2018年1月—2021年1月收治的521例左半结直肠癌手术患者相关资料,随机抽样将其分为训练集(n=365)和验证集(n=156),观察AL发生情况。在训练集行LASSO-Logistic回归模型基于CLS评分筛选AL的危险因素,建立改良CLS评分模型,利用ROC曲线评估模型效能。521例患者中,46例(8.83%)发生AL,其中训练集365例中发生AL 32例(8.77%)归为AL组,未发生AL的333例归为非AL组;训练集中两组性别、年龄、BMI、不良嗜好、ASA分级、吻合口与肛缘距离、急诊状态、出血量、手术时间、附加手术、辅助治疗、艰难梭菌感染、预防性造瘘、吻合口血供、吻合口张力对比差异有统计学意义(P<0.05);LASSO回归算法从CLS评分系统中选择出吻合口血供、吻合口与肛缘距离、附加手术、艰难梭菌感染、预防性造瘘5个具有非零系数的显著相关指标。进一步Logistic回归分析:吻合口血运欠佳(OR=8.124,95%CI:2.363~27.935)、艰难梭菌感染(OR=3.375,95%CI:1.185~9.612)、附加手术(OR=5.662,95%CI:1.992~16.093)为左半结直肠癌术后AL的危险因素(均P<0.05);吻合口与肛缘距离(OR=0.760,95%CI:0.584~0.990)、预防性造瘘(OR=0.072,95%CI:0.015~0.355)为左半结直肠癌术后AL的保护因素(均P<0.05);验证集156例中发生AL 14例(8.97%),改良CLS评分预测训练集发生AL的AUC为0.819(95%CI:0.756~0.872),预测验证集发生AL的AUC为0.808(95%CI:0.703~0.889)。改良CLS评分可以更准确地预测左半结直肠癌术后AL的发生。

基于多组学Lasso回归分析构建肝癌预测模型

目的:通过生物信息学方法整合肝癌转录组和甲基化组数据,利用Lasso回归分析筛选肝癌特异性标志物,并构建肿瘤预测模型。方法:在GEO(gene expression omnibus)中下载GSE70091、GSE77314数据集,共53例肝癌患者的转录组测序(RNA-seq)和全基因组甲基化测序(WGBS)数据,分别将肝癌与癌旁对照间的转录组、甲基化组数据进行差异分析,并对差异表达基因(DEG)和差异甲基化基因(DMG)进行整合,以筛选出候选肝癌标志基因。对候选肝癌标志基因进行GO(gene ontology)和Reactome通路富集分析,使用Lasso回归分析筛选标志基因,构建肝癌预测模型,并在其他队列中进行性能验证。结果:共筛选出288个DEG(|log2FC|>1,P.adj<0.05)和28528个DMG(P<0.05),通过DEG和DMG的交叉分析找到51个高甲基化下调(Hyper-Down)基因和111个低甲基化上调(Hypo-Up)基因。GO和Reactome通路富集分析显示,Hypo-Up基因主要富集在细胞有丝分裂通路上(FDR<0.05,P<0.05),Hyper-Down基因主要与转录激活的功能相关(FDR<0.05,P<0.05)。使用Lasso回归分析筛选出11个具有非零系数的基因并构建肝癌预测模型。最后在GSE77314、外部验证队列(TCGA-LIHC)中验证出模型曲线下面积(AUC)分别为1、0.998。结论:通过整合肝癌多组学数据,使用Lasso回归分析筛选出11个基因标志物,并构建肝癌预测模型。

基于乳酸代谢相关基因的头颈部鳞状细胞癌分子亚型和临床特征的生物信息学分析

目的:筛选头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)差异预后乳酸代谢相关基因(LRGs),构建HNSCC的LRGs预后模型,并阐明其潜在的作用机制。方法 :由癌症基因组图谱(TCGA)数据库和基因表达综合(GEO)数据库获取HNSCC基因表达及临床数据,由GeneCards数据库中获取LRGs,采用R软件筛选HNSCC的LRGs。采用单因素Cox回归分析得到预后相关基因,基于预后相关LRGs鉴定出2种不同亚型,采用Kaplan-Meier (K-M)曲线分析比较2组患者预后,采用CIBERSORT算法进行2组患者间的免疫相关分析。采用多因素Cox回归分析和LASSO回归分析构建预后模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)和K-M生存曲线评估LRGs与HNSCC患者生存和预后的关系。采用GSE27020、GSE41613和GSE65858数据集验证预后模型。基于风险评分进行分组,并进行免疫相关分析和肿瘤相关评分分析。结果:通过TCGA数据库从HNSCC样本中差异分析筛选出1 196个LRGs,单因素Cox回归分析筛选出27个差异表达基因(DEGs)与HNSCC患者预后相关,根据预后相关基因鉴定出2种不同的LRGs亚型(分组1和分组2),K-M生存曲线显示分组2患者总生存期(OS)明显高于分组1,分组2患者免疫细胞浸润水平明显高于分组1。多因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出9个LRGs,包括次黄嘌呤磷酸核糖基转移酶1 (HPRT1)、淀粉样蛋白前体蛋白(APP)、糖原磷酸化酶(PYGL)、尿激酶型纤溶酶原激活物(PLAU)、大麻素受体2(CNR2)、斯钙素2(STC2)、核苷酸结合寡聚化结构域样受体1 (NLRP1)、整合素连接激酶(ILK)和叉头框蛋白B1 (FOXB1),构建预后模型,K-M曲线和ROC曲线显示上述9个基因表达水平与HNSCC患者生存和预后有关联,且均具有良好的1、 2和3年生存预测作用,ROC曲线下面积(AUC)均大于0.650,且预后模型的预后预测作用在GSE27020、GSE41613和GSE65858数据集中得到验证。根据风险评分分类的患者具有可区分的免疫状态。结论:基于生物信息学方法筛选出的HNSCC差异表达LRGs与HNSCC患者生存和预后有关联,由9个LRGs构建的预后模型可预测HNSCC患者的生存情况和治疗反应。

基于LASSO回归的新型冠状病毒感染泛素化风险模型的构建

目的 探究泛素蛋白酶体功能激活与新型冠状病毒感染(COVID-19)之间的关系,构建风险模型,为COVID-19的预后评估提供潜在的生物标志物。方法 使用生物信息学分析公共数据库中COVID-19患者的转录组数据,对非COVID-19和COVID-19患者以及聚类分析得到的簇1和簇2分别进行差异分析,以其重合的差异基因构建最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归+Cox多因素回归分析预后模型,绘制生存曲线并使用受试者工作特征(ROC)曲线评估预后模型效果,结合其对应的临床信息验证该模型的可靠性。结果 取簇1和簇2差异表达基因(DEGs)与非COVID-19和COVID-19患者DEGs的交集,得到的230个基因进行LASSO回归分析,其中9个关键DEGs用于构建风险模型。以0.79为临界值将患者分为高风险组和低风险组,两组的机械通气概率曲线具有统计学意义(P<0.05)。多因素Cox回归分析训练集的10、20、30 d的ROC曲线下面积分别为0.919、0.962和0.987,经过测试集验证,同时结合临床信息分析,结果表明该风险模型具有一定的预测性和稳定性。结论 基于泛素化特征的预后分层和生物标记物筛选在临床管理和药物开发中可能发挥重要作用。

中医疗法对慢性心力衰竭患者利尿剂抵抗的影响

目的探讨中医疗法对慢性心力衰竭患者利尿剂抵抗的影响,为该病患者利尿剂抵抗的预防及诊疗提供参考。方法回顾性收集2020年1月—2022年12月在上海市浦东新区光明中医医院住院的慢性心力衰竭患者资料,将患者分为发生利尿剂抵抗组和未发生利尿剂抵抗组,比较2组一般资料、中医治疗情况,采用Lasso回归和Logistic回归分析中医疗法预防利尿剂抵抗的效果及影响因素。结果符合入组标准慢性心力衰竭患者419例,其中发生利尿剂抵抗组154例,未发生利尿剂抵抗组265例,2组均使用中西医标准治疗。2组患者使用中药涂擦、耳针疗法、灸法、手指点穴、穴位敷贴、中药包熨烫和中医定向透药疗法的比例差异均有统计学意义(P均<0.05),应用耳穴压丸、推拿和中药塌渍疗法的比例差异均无统计学意义(P均>0.05)。Logistic回归(模型3)分析结果显示,中药涂擦(OR=0.608,95%CI:0.377~0.979)、耳针疗法(OR=0.458,95%CI:0.268~0.782)、灸法疗法(OR=0.621,95%CI:0.403~0.956)、手指点穴疗法(OR=0.624,95%CI:0.405~0.962)、穴位敷贴疗法(OR=0.612,95%CI:0.399~0.938)、中药包熨烫疗法(OR=0.599,95%CI:0.373~0.961)和中医定向透药疗法(OR=0.552,95%CI:0.349~0.873)是利尿剂抵抗发生的保护因素,与模型1和模型2结果一致。结论中医疗法能够有效预防慢性心力衰竭患者利尿剂抵抗的发生,应积极发挥中医优势,为慢性心力衰竭的临床研究提供循证医学证据。

骨关节炎核心基因的生物信息学鉴定

背景:目前骨关节炎成为影响老年人生活质量的主要疾病,治疗效果欠佳,临床治疗措施主要集中在阻止疾病的进程,同时骨关节炎的发病机制尚不完全清楚。为了探索骨关节炎的主要发病机制和基因编码调控的相关机制,进行生物信息学分析。目的:通过基因表达谱筛选出在骨关节炎中起主要作用的核心差异基因。方法:从基因表达综合数据库(GEO)下载数据集:GSE114007、GSE117999和GSE129147,利用R软件筛选出GSE114007和GSE117999数据合集的差异基因,将差异基因进行加权基因共表达网络分析,选择和骨关节炎最相关的模块基因并进行蛋白互作分析,利用cytocape软件筛选出候选核心基因,随后将候选核心基因进行最小绝对收缩和选择算子回归(LASSO回归)和COX分析,鉴定出在骨关节炎中起关键作用的核心基因,利用外部数据集GSE129147验证核心基因的准确性。结果与结论:①共鉴定出477个差异基因,加权基因共表达网络分析获得265个和骨关节炎相关的差异基因,共鉴定8个候选核心基因,LASSO回归分析最终获得了一个具有核心价值的差异基因ASPM并进行了外部验证;②提示通过生物信息学筛选出基因ASPM表达异常在骨关节炎中起到关键核心作用。

主动脉夹层动脉瘤腔内介入术后长期生存状况可视化Nomogram模型的构建与验证

目的:探讨主动脉夹层动脉瘤(ADA)腔内介入术后长期生存状况的影响因素,构建其可视化Nomogram预测模型,并对模型预测性能进行检验。方法:选取2018年1月—2020年2月中国人民解放军空军军医大学第一附属医院收治的290例接受腔内介入术的ADA病人,按7∶3分为模型建立人群(203例)与模型验证人群(87例),根据术后2年生存状况分为死亡组、生存组,对腔内介入术后长期生存状况进行单因素分析,LASSO回归分析筛选各预测因素,并分析生存状况的影响因素,绘制生存状况的可视化Nomogram预测模型。结果:术后2年55例(18.97%)死亡,235例(81.03%)生存。经单因素分析,模型建立人群、模型验证人群中死亡组高血压、慢性肾功能不全、心房颤动、Stanford分型A型、累及冠状动脉系统、累及颈部血管、累及腹部大血管、心电图ST段或T波改变病人占比与纤维蛋白原降解产物(FDP)、D-二聚体高于生存组,左室射血分数(LVEF)、血小板计数、纤维蛋白原(FIB)低于生存组,活化部分凝血酶时间(APTT)、凝血酶原时间(PT)长于生存组(P<0.05);LASSO回归分析选出7个预测变量为心房颤动、Stanford分型A型、累及冠状动脉系统、累及颈部血管、累及腹部大血管、心电图ST段或T波改变、LVEF,经Logistic回归分析,7个预测变量均为ADA腔内介入术后长期生存状况的影响因素(P<0.05),拟合良好(χ^(2)=1.902,df=8,P=0.544);绘制ADA腔内介入术后长期生存状况的Nomogram可视化预测模型,该模型C-index为0.944,预测能力良好。经校准曲线分析,模型建立人群、模型验证人群校准度分别为0.833,0.816,提示模型预测生存状况的校准度良好。结论:心房颤动、Stanford分型A型、累及冠状动脉系统、累及颈部血管、累及腹部大血管、心电图ST段或T波改变、LVEF是ADA腔内介入术后长期生存状况影响因素,基于以上因素所构建预测模型具有良好预测能力,可为临床预测ADA腔内介入术后长期生存状况提供参考,有利于指导临床随访、干预及管理。

外科手术患者红细胞输注有效率的影响因素

目的探讨外科手术患者红细胞输注有效率的影响因素,为临床提高红细胞输注有效率提供参考依据。方法选取驻马店市中心医院2020年1月至2022年12月接受红细胞输注的外科手术患者162例,统计红细胞输注有效率,收集临床资料,采用Lasso-logistic回归分析外科手术患者红细胞输注有效率的影响因素。结果162例接受红细胞输注的外科手术患者中,红细胞输注有效130例(80.25%)、无效32例(19.75%)。无效患者中女性、既往输血史、自身免疫性疾病史、恶性肿瘤史、感染、肝脾肿大、贫血史占比高于有效患者(P<0.05)。无效患者红细胞保存天数、输血前白细胞计数、中性粒细胞百分比高于有效患者,无效患者输血前血红蛋白、红细胞压积低于有效患者(P<0.05)。无效患者的血浆与红细胞占比与有效患者比较,差异有统计学意义(P<0.05)。Lasso回归分析筛选出10个因素:既往输血史、自身免疫性疾病史、恶性肿瘤史、感染、贫血史、红细胞保存天数、血浆与红细胞比例、输血前血红蛋白、红细胞压积、白细胞计数,经logistic回归分析,以上10个因素均为外科手术患者红细胞输注有效率的独立影响因素(P<0.05)。据此构建外科手术患者红细胞输注有效率的预测模型,校正曲线显示,该预测模型的校准度为0.827,一致性指数为0.809,ROC曲线显示,该预测模型预测外科手术患者红细胞输注有效率的AUC为0.918。结论根据既往输血史、自身免疫性疾病史、恶性肿瘤史、感染、贫血史、红细胞保存天数、血浆与红细胞比例、输血前血红蛋白、红细胞压积、白细胞计数等影响因素构建外科手术患者红细胞输注有效率预测模型具有可靠的预测价值,能为临床提供指导信息。

支气管肺泡灌洗术对肺炎支原体肺炎伴肺不张患儿治疗效果的影响因素分析

目的研究支气管肺泡灌洗术(BAL)对肺炎支原体肺炎(MPP)伴肺不张患儿治疗效果的影响因素。方法将75例MPP伴肺不张患儿根据BAL疗效分为效果明显组(51例)和效果不明显组(24例),进行LASSO logistic回归分析,探讨影响BAL疗效的因素,并利用受试者工作特征(ROC)曲线及限制性立方样条模型评估BAL治疗时的病程对BAL疗效的预测价值。结果BAL治疗效果不明显组与效果明显组相比,支气管肺泡灌洗液中淋巴细胞比例更低,多个肺叶不张比例及支气管管腔或开口炎性狭窄比例更高,BAL治疗时的病程及阿奇霉素治疗时的病程更长(P<0.05)。LASSO logistic回归分析显示:BAL治疗时的病程较长(OR=1.23)、多个肺叶不张(OR=11.99)、支气管管腔或开口炎性狭窄(OR=5.31)为BAL疗效不佳的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示,行BAL治疗时的病程≥11.5 d提示BAL疗效不佳,其灵敏度和特异度分别为91.7%和54.9%。限制性立方样条分析结果显示,BAL治疗时的病程连续性变化与BAL疗效的关联强度呈非线性剂量反应关系(P<0.05)。结论对于MPP伴肺不张的儿童,早期BAL治疗效果更佳;多个肺叶不张及支气管管腔或开口炎性狭窄等支气管镜下表现提示BAL治疗效果不佳。

建立与验证经皮内窥镜腰椎间盘切除后复发风险的预测模型

背景:腰椎间盘突出症的复发是经皮内窥镜腰椎间盘切除术后的不良事件。准确预测术后复发腰椎间盘突出症的风险仍然是脊柱外科医生面临的重大挑战。目的:探究经皮内窥镜腰椎间盘切除术后复发的危险因素,并开发和验证一个有效的预测模型。方法:回顾性收集了2017-01-01/2020-01-01在徐州医科大学附属医院接受经皮内窥镜腰椎间盘切除术的365例腰椎间盘突出症患者的临床数据。根据LASSO回归分析,筛选出与术后腰椎间盘突出症复发显著相关的预测因子,建立预测模型。使用增强Bootstrap验证法对模型进行内部验证;使用受试者工作特征曲线和校准曲线评估模型的性能;使用决策曲线和临床影响曲线分析了模型的临床实用性。结果与结论:①纳入的365例患者中,经皮内窥镜腰椎间盘切除术后有33例复发腰椎间盘突出症(9.0%);②通过LASSO回归,选择了6个与经皮内窥镜腰椎间盘切除术后复发有显著关联的因素,包括年龄、手术节段、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史和高强度体力劳动史;③模型的偏差校正曲线与表观曲线拟合良好,受试者工作特征曲线下面积为0.909,95%置信区间为(0.860-0.958);④该模型具有良好的临床实用性,有利于临床医师术前识别高风险患者并进行个体化治疗。

自噬促进基因在胃癌中的预后价值

目的:利用自噬促进基因构建胃癌预后预测模型并进行验证。方法:利用TCGA胃癌队列筛选存在显著表达差异及与预后显著相关的基因,通过LASSO回归分析建立预后预测模型,并利用GEO胃癌队列对模型的预后预测效能进行验证。结果:139个自噬促进基因中21.6%在胃癌和邻近正常组织中表达存在显著差异,单因素Cox回归分析显示其中33.1%与胃癌患者预后显著相关。构建由12个基因构成的预后预测模型,以中位风险值将病例分为高、低风险组。高风险组OS显著短于低风险组。Cox单因素与多因素分析显示风险评分与患者预后显著相关。时间依赖性ROC肯定了模型的预后预测效能。结论:自噬促进基因在胃癌中具有预后预测价值。

CT影像组学在神经内分泌肿瘤患者中的诊断价值及效能ROC曲线研究

目的:探讨CT影像组学在神经内分泌肿瘤患者中的诊断价值及效能受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。方法:选取2019年3月—2022年11月广西壮族自治区人民医院收治的神经内分泌肿瘤患者73例为研究对象,根据病理分级分为G1组(n=51)和G2-G3组(n=22)。所有患者均经手术病理证实,收集CT增强图像,采用CT影像组学技术自动分割动脉期、静脉期CT图像上的肿瘤边界,提取肿瘤全容积的组学特征,完成LASSO回归分析及Logistic回归分析,建立神经内分泌肿瘤的影像组学模型;绘制ROC曲线,对其诊断效能进行评价。结果:G1组和G2-G3组肿瘤大小、边界、增强强度、血管侵犯及远处转移情况差异具有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析表明:肿瘤大小、边界、增强强度、血管侵犯、远处转移均为神经内分泌瘤患者诊断的预测因素并构建影像表现模型;成功构建CT影像组学模型。ROC曲线结果表明:CT影像组学模型用于神经内分泌瘤诊断中AUC曲线下面积为0.841,诊断灵敏度为84.92%,特异度为78.58%。结论:CT影像组学用于神经内分泌肿瘤患者中,具有较高的诊断效能(灵敏度和特异度),能更好地为后续诊疗提供参考依据。

个体化预测恶性淋巴瘤患者合并贫血风险的Nomogram模型建立

目的构建预测恶性淋巴瘤患者合并贫血的风险列线图模型。方法选取2016年1月~2021年7月在我院进行诊治的132例恶性淋巴瘤患者作为研究对象,采用LASSO分析和Logistic回归分析筛选独立危险因素,采用R(R3.5.3)软件建立预测恶性淋巴瘤患者合并贫血的风险列线图模型。结果所选取的132例恶性淋巴瘤患者中有46例患者发生贫血,贫血的发生率为34.85%(46/132)。LASSO分析和Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、性别、放疗、血清白蛋白<35 g/L、抽烟及饮酒是恶性淋巴瘤患者合并贫血的独立危险因素(P<0.05)。基于六项独立危险因素建立预测恶性淋巴瘤患者合并贫血的风险列线图模型,模型一致性指数(C-index)为0.862(95%CI:0.829~0.895),校正曲线与理想曲线基本一致,ROC曲线下面积(AUC)为0.845(95%CI:0.819~0.871),决策曲线显示阈值概率在3%~100%范围内时,具有较高的净获益值。结论列线图有助于预测恶性淋巴瘤患者发生贫血的风险。

个体化预测ICU机械通气患者发生呼吸机肺炎的风险列线图模型的建立

目的构建预测重症监护病房(ICU)机械通气患者发生呼吸机肺炎的风险列线图模型并进行验证。方法回顾性分析2016年3月至2021年7月于马鞍山十七冶医院ICU进行机械通气治疗的198例患者临床资料,采用LASSO分析和logistic回归分析筛选患者发生呼吸机肺炎的危险因素,采用R(R3.5.3)建立预测ICU机械通气患者发生呼吸机肺炎的风险列线图模型并进行验证。结果年龄≥60岁、联用抗菌药物、血清白蛋白<40 g/L、机械通气时间≥7 d、住院时间≥14 d、使用抑酸剂、气管切开及糖尿病是ICU机械通气患者发生呼吸机肺炎的危险因素(P<0.05)。基于上述危险因素建立列线图模型,模型一致性指数为0.836,模型预测概率与实际概率基本一致,受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积为0.815,决策曲线显示阈值概率在5%~84%范围内时,具有较高的净获益值。结论ICU机械通气患者发生呼吸机肺炎的危险因素较多,建立列线图风险预测模型可为临床甄别呼吸机肺炎高危患者并改善其预后提供参考依据。

黑骨藤追风活络胶囊联合枸橼酸托法替布治疗寒痹证类风湿关节炎短期疗效达标预测模型的建立研究

目的:分析黑骨藤追风活络胶囊联合枸橼酸托法替布治疗寒痹证类风湿关节炎的疗效相关影响因素,构建3个月内短期疗效预测模型。方法:回顾性分析2019年1月至2021年9月在贵州中医药大学第一附属医院收治的198例寒痹证类风湿关节炎患者的临床资料,根据最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归法筛选变量确定独立危险因素并建立预测模型,ROC曲线评估模型效能。结果:来氟米特的使用、初始治疗的DAS28(DAS280)、治疗1个月后的CRP(CRP1)是黑骨藤追风活络胶囊联合枸橼酸托法替布治疗寒痹证类风湿关节炎预后短期疗效达标的主要影响因素,并构建列线图预测模型,模型ROC曲线下面积为0.768,准确度为73.5%。结论:该临床预测模型具有较好的区分度和准确度,根据该模型可快速计算出患者达到低疾病活动度的概率。

首发未治疗抑郁症合并糖调节受损的危险因素及预警风险模型的建立

目的 探讨首发未治疗抑郁症合并糖调节受损的危险因素,并建立首发未治疗抑郁症合并糖调节受损的的列线图模型。方法 选取180例首发未治疗抑郁症患者作为研究对象,采用LASSO分析和Logistic回归分析筛选首发未治疗抑郁症合并糖调节受损的的危险因素,并建立首发未治疗抑郁症患者糖调节受损的列线图模型。结果 糖调节受损组和糖调节正常组年龄、体质量指数、高血压、高血脂、糖尿病史及活动不足方面比较差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析的结果显示,年龄≥60岁、体质量指数≥24 kg/m^(2)、高血压、高血脂、有糖尿病史及活动不足是首发未治疗抑郁症患者糖调节受损的独立危险因素(P<0.05)。首发未治疗抑郁症患者糖调节受损的列线图模型的预测值和实测值基本一致,C-index指数为0.843(95%CI:0.812~0.875),列线图模型的AUC为0.807,阈值概率在1%~69%范围内时,采用本列线图来预测首发未治疗抑郁症患者糖调节受损的发生风险具有较高的净获益值。结论 年龄、体质量指数、高血压、高血脂、糖尿病史及活动不足等是首发未治疗抑郁症患者糖调节受损的独立危险因素,基于以上六项独立危险因素所建立的列线图有助于预测首发未治疗抑郁症患者糖调节受损的发生风险。

基于大数据建模的玉米淀粉糖工艺参数预测系统开发

近年来,传统制造业面临着数字化挑战。建立基于大数据的智能工厂能够通过模型有效识别,将隐性和碎片化的工业问题显性化,形成新的知识积累。本文根据玉米深加工制备淀粉糖工艺中记录的实时数据,首先基于大数据技术对原始数据进行数据清洗,随后提出了三种数据降维与人工神经网络(ANN)相结合的策略对玉米深加工工艺的关键参数进行识别,并建立了过滤工段压差的预测模型,包括两步神经网络预测(T-ANN)法、聚类分析结合神经网络预测(C-ANN)法、Lasso回归结合神经网络预测(L-ANN)法。结果表明,三种方法均能准确地关联玉米淀粉上游工段的工艺条件与过滤工段压差的关系,复相关系数R均在0.99以上。通过以上三种模型,依据Olden权值排序法筛选出了权值较大的20个控制位点,从而大幅降低输入变量的维数,达到筛选关键控制位点的目的。通过对三种方法进行机理分析、敏感性分析以及超参数分析,发现L-ANN法对数据集的敏感性最低,预测精度较高,且能筛选出更多的具有机理可解释性的关键位点。

基于Group LASSO Logistic回归分析模型分析流行性乙型脑炎早期临床症状与预后的关联

目的探索Group LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)Logistic回归分析模型在研究流行性乙型脑炎(简称乙脑)早期临床症状与预后之间的关系中的应用。方法收集整理2017—2018年甘肃省乙脑报告发病数据,建立乙脑预后影响因素的Group LASSO Logistic回归分析模型,通过交叉验证法选择惩罚参数,筛选出影响乙脑预后的早期临床症状。结果纳入的866名乙脑患者中,有预后结局的共764名,其中死亡者占22.5%、有后遗症者占12.6%、好转者占17.8%、痊愈者占47.1%。筛选出的变量有意识障碍、呼吸衰竭、呼吸节律改变、肌张力增强及乙脑疫苗接种史。结论通过构建Group LASSO Logistic回归分析模型可以筛选出对预后有影响的早期临床症状。

一种新型肾透明细胞癌焦亡相关基因预后风险模型的建立和验证

目的建立一种新型肾透明细胞癌焦亡相关基因风险模型。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库、基因型组织表达(GTEx)数据库分别下载了522例肾透明细胞癌(KIRC)患者和72例正常组织样本。对TCGA和GTEx的数据进行差异分析,采用单因素和多因素COX回归分析以及LASSO Cox回归分析构建基因风险模型。使用国际癌症基因组联盟(ICGC)数据作为外部验证数据集。对TCGA_KIRC队列的高、低风险组进行基因本体论(GO)富集分析与京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,探讨高、低风险组之间基因功能和通路的差异。利用CIBERSORT数据库探讨高、低风险组的免疫浸润情况。结果通过差异分析,得到13个差异表达的焦亡相关基因。采用单因素、多因素和LASSO Cox回归分析构建1个6基因风险模型。Kaplan-Meier分析结果显示,两个队列中高风险组生存时间均短于低风险组。在TCGA_KIRC队列中,1、2、3年曲线下面积(AUC)分别为0.710、0.683和0.727。在ICGC_RECA队列中,1、2、3年曲线下面积为0.592、0.531和0.545。独立预后分析显示,风险分数是1个独立预后因素。GO功能富集分析和KEGG通路富集分析结果表明,其主要与免疫和炎症反应相关。肿瘤的免疫浸润结果表明,高风险组中CD4^(+)T细胞调节性T细胞、自然杀伤细胞、单核细胞、M2巨噬细胞和嗜酸性粒细胞浸润水平低,B细胞、CD8^(+)T细胞、滤泡辅助性T细胞浸润水平高。结论细胞焦亡相关基因可能在KIRC肿瘤免疫中发挥重要作用,联合与细胞焦亡相关的6基因风险模型可以为KIRC患者的个性化治疗方案提供预测依据。

恙虫病患者血清白蛋白降低相关因素分析

目的研究恙虫病患者血清白蛋白(ALB)浓度的相关影响因素。方法分析395例恙虫病患者的年龄、发水平的相关性,并采用LASSO法进行多因素回归分析。结果ALB水平与年龄的相关系数为-0.337(P<0.001)。入院时ALB水平与丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、球蛋白(GLO)、总胆红素(TBIL)、肌酐(CREA)、白细胞(WBC)、血小板(PLT)、血红蛋白(HGB)等的相关系数分别为-0.100、-0.248、-0.003、-0.349、-0.315、-0.325、0.390和0.355(P分别为0.046、<0.001、0.950、<0.001、<0.001、<0.001、<0.001和<0.001),ALB水平还与入院前发病时间之间存在一定的相关性(r=-0.192,P<0.001)。采用LASSO法回归分析,Lambda.min(log)为0.051(-2.976 2)时,得到最简模型ALB=-0.061 19×AGE-0.001 74×AST-0.019 7×TBIL-0.388 04×WBC+0.018 06×PLT+0.064 67×HGB-0.115 3×发病时间。结论恙虫病患者入院时血清白蛋白降低的主要相关因素是WBC、发病时间、HGB水平和年龄。