基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明:经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R_(v)^(2)/R_(c)^(2)为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。

CO_(2)−荷载耦合作用下煤体细观统计损伤本构模型及验证

CO_(2)吸附会对煤体产生损伤劣化作用进而降低其稳定性,对CO_(2)封存的长期安全性提出挑战,明确CO_(2)劣化作用并建立本构模型至关重要。采用损伤力学理论和统计理论推导出能够综合反映CO_(2)吸附和荷载耦合作用下煤体总损伤变量的计算公式,并重点考虑了压密段的影响,分段建立了CO_(2)作用下煤体的细观统计损伤本构方程,明确了模型各参数的确定方法。最后通过CT扫描实验系统、MTS 816实验系统确定了本构模型参数,并采用自主研制的气−固耦合实验系统对不同CO_(2)压力下煤体进行了单轴压缩实验,验证了模型的合理性。研究结果表明:①基于CT扫描获取的裂隙率和运用Weibull分布理论分别定义了吸附和受载作用下的损伤变量,结合损伤理论进一步得到二者耦合作用下的总损伤变量,并建立了细观统计损伤本构模型;②基于CT扫描技术的裂隙三维重构真实反映了CO_(2)作用前后裂隙扩展特征,CO_(2)压力越高,裂隙扩展越充分,煤样三维裂隙参数和损伤变量越大,所形成的空间裂隙网络越复杂;③CO_(2)对煤体力学性质劣化作用显著,煤体的抗压强度与弹性模量随CO_(2)压力增加分别降低了49.78%和22.63%,CO_(2)对煤体的溶胀效应、塑化效应和气楔效应的综合作用导致了力学参数的降低;④建立的CO_(2)作用下煤体细观统计损伤模型理论曲线与单轴实验曲线具有较高的吻合度,说明损伤本构模型能够较好地反映出CO_(2)对煤体力学特性的损伤劣化作用,体现了损伤本构模型及模型参数确定方法的合理性与适用性。

不同山葡萄品种CO_(2)响应模型拟合及评价

为探索不同山葡萄品种叶片CO_(2)响应特征差异,以5 a生山葡萄‘北冰红’‘北国红’‘双红’和‘雪兰红’为试材,采用Li-6400便携式光合仪,测定果实膨大期山葡萄叶片光合-二氧化碳响应曲线(photosynthetic CO_(2)response curve,P_(n)-C_(i))以及胞间CO_(2)浓度(intercellular CO_(2)concentration,C_i)、气孔导度(stomatal conductance,G_s)、水分利用率(water use efficiency,WUE)和蒸腾速率(transpiration rate,T_r)等气体交换参数,基于直角双曲线模型、Michaelis-Menten模型和直角双曲线修正模型3种模型拟合山葡萄叶片P_(n)-C_(i)响应曲线。结果表明,直角双曲线修正模型拟合的山葡萄P_(n)-C_(i)响应曲线,其拟合参数与实测值最为接近,可直接计算CO_(2)饱和点(CO_(2)saturation point,CSP)。随大气CO_(2)浓度(atmospheric CO_(2)concentration,C_a)的增加,4个山葡萄品种C_i呈线性递增趋势;G_s和T_r总体呈先升后降趋势;WUE先降后升,呈“U”型变化趋势。主成分分析提取出2个主成分,累计贡献率达84.613%。综合评价‘雪兰红’得分最高,光能转化利用率最高,在低C_a环境下的适应性最佳;‘双红’在不同C_a水平下均可保持较高光合效率,排名第2。综上所述,直角双曲线修正模型拟合山葡萄叶片P_(n)-C_(i)响应曲线效果最优。

基于hACE2转导建立SARS-CoV-2 spike假病毒感染病证结合的小鼠病毒肺炎模型

目的建立与评价一种安全、经济、有效的病证结合小鼠新冠病毒感染肺炎模型。方法30只KM种小鼠随机分为空白组、对照组及实验1组、实验2组、实验3组,每组各6只。每天把KM小鼠置于模拟寒湿环境中4 h,将表达hACE2的重组腺相关病毒(pAAV-hACE2)采用改良悬挂法气管内给药转导至肺组织,继以新型冠状病毒(SARS-CoV-2)spike假病毒采用相同的气管内给药方式造模。观察各组小鼠一般情况,检测体重变化、肺指数、血清炎性因子及肺部病理变化。结果免疫组化法显示h ACE2在小鼠肺组织中有效表达;在寒湿环境中给予SARS-CoV-2 spike假病毒后,实验组小鼠表现出类似疫毒犯肺证候的体征;且同样喂养条件和时间下,与空白组和对照组小鼠比较,实验组小鼠出现体重下降;实验1、2、3组小鼠出现肺指数显著增大(P<0.05或P<0.01),血清炎性因子白细胞介素-1β(IL-1β)、白细胞介素-6(IL-6)、白细胞介素-8(IL-8)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)显著升高(P<0.01),肺组织病理改变明显。结论本研究成功建立了一种安全、经济、有效的病证结合小鼠新冠病毒感染肺炎模型。

基于Word2Vec和LDA主题模型的中国省级五年规划“文化政策”文本研究

运用Word2Vec和LDA相结合的主题模型分析技术,对我国31个省份三个时期五年规划文本中文化政策部分进行主题识别,从时间和空间两个维度进行“文化政策”主题挖掘和演化分析。研究发现,“文化政策”主题在发展趋势、重点转移、政策导向、技术应用等方面随时间推移呈现不同演化趋势;四大区域受经济发展水平、文化资源禀赋、政策导向影响,在企业角色强调程度、地区特色旅游发展以及国家级项目和竞争力方面存在地域差异。

氧化物中存在O2p空穴的典型实验结果和磁性氧化物的O2p巡游电子模型

负二价氧离子具有满壳层价电子结构(2s^(2)2p^(6)).负一价氧离子的价电子结构为2s^(2)2p^(5),相当于存在1个O2p空穴.传统的凝聚态物理和材料化学研究中都假设氧化物中的氧离子全部为负二价离子,在迄今为止的绝大多数研究氧化物磁性和电输运性质的报道中,采用关于磁有序的超交换和双交换作用模型,都没有考虑O2p空穴的影响.然而,许多价电子状态实验证明,在氧化物中存在不可忽略的O2p空穴,即存在不可忽略的负一价氧离子,其占比可达30%或更多.基于这些实验结果,对传统磁有序模型进行改进,英美学者首先进行了探讨,笔者所在课题组与中国科学院物理研究所磁学国家重点实验室合作进行了系统的研究.介绍了相关的典型实验结果和理论模型.

高校教师混合式教学持续使用意愿研究——基于UTAUT2模型

结合混合式教学模式的特点,构建基于UTAUT2理论的混合式教学持续使用意愿模型,通过实证分析发现:在教师对混合式教学的持续使用意愿中,期望绩效、享乐动机起正向作用;努力绩效、社会影响、便利条件的作用不显著;努力绩效通过影响期望绩效起正向作用;创新性对教师的期望绩效和努力绩效都产生正向影响。最后根据实证分析、问卷调查及访谈的结果提出相应的建议。

基于MS(2)-AR-TVTP模型的I_(BD)波动周期非对称性和持续性分析

国际干散货运输市场源于国际贸易的衍生需求,受世界经济的影响,是一个典型的周期性市场。选取1999年11月~2021年12月的波罗的海干散货运价指数(I_(BD))月度数据,在检验序列平稳性的基础上,确定最优滞后长度,构建两区制的时变转换概率马尔科夫转换自回归模型,分析I_(BD)波动周期的持续时间、转换拐点和非对称性等主要特征。研究结果表明:模型能有效拟合I_(BD)波动周期的主要特征,周期平均持续时间为33.7个月,自2008年9月之后呈缩短态势,上升期和下降期交互更频繁;I_(BD)波动周期具有非对称性,周期内上升期持续时间比下降期长,I_(BD)维持上升期更具有稳定性。周期性特征结果可为干散货航运业造船投资和市场经营提供决策依据。

超临界CO_(2)管道止裂韧性预测模型研究

碳中和目标下,超临界态CO_(2)管道输送已成为碳捕集利用与封存(CCUS)技术发展的必然趋势。然而,目前超临界CO_(2)管道止裂控制体系尚未构建,管材止裂韧性难以预测,成为限制其广泛应用的瓶颈问题之一。针对该问题,通过归纳国内外相关文献及规范标准,对超临界CO_(2)管道止裂控制研究进展及最新标准体系进行了简要综述;在系统收集已开展CO_(2)管道全尺寸爆破试验信息及数据的基础上,对现有止裂韧性预测模型适用性进行了讨论,由此确定了CO_(2)管道止裂韧性预测模型修正形式,并对不同模型适用范围及预测结果进行了讨论。研究结果表明,建立的修正模型解决了传统止裂预测模型过于激进的问题,同时降低了DNV推荐方法的保守性。建议将修正模型与DNN预测方法相结合,以使管材韧性值处于止裂区域;同时开展高效准确的CO_(2)管道裂纹动态扩展数值模拟。所得结果可为我国CO_(2)管道止裂设计提供指导。

江苏省科技赋能农业保险的农户接受机制研究--基于UTAUT2科技接受模型

在江苏省农业保险进入高质量发展新阶段的背景下,明确影响江苏省农户接受科技赋能农业保险的因素有利于农险业务在江苏省的深入推广与普及。基于整合型技术接受与使用统一理论(UTAUT2)模型、创新扩散理论和感知风险理论,构建科技赋能农业保险接受与使用的影响因素使用模型。通过问卷调查法获取976份有效数据,以结构方程(SEM)验证假设及变量的净效益,结果表明:绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件、个体创新性、感知信任和感知安全正向影响接受意愿,促进条件、习惯和接受意愿正向影响接受行为,接受意愿、相对优势和感知安全也发挥着显著中介效应。同时,农户规模、家庭收入和谷物种植结构对各主要路径存在部分异质性效应。基于此,提出从农险关键价值链环节赋能、增强农户科技管理意识、加强科技赋能农业保险监管等方面促进科技赋能农业保险的应用。

2型糖尿病患者认知功能障碍风险预测模型的构建

目的探讨2型糖尿病患者认知功能障碍的影响因素并构建风险预测模型。方法采用便利抽样法选取2022年6—12月延安大学附属医院133例2型糖尿病患者为研究对象,分为非认知功能障碍组(n=63)和认知功能障碍组(n=70)。通过Logistic回归分析评估认知功能障碍的影响因素并构建风险预测模型,通过Hosmer-Lemeshow检验检测模型的拟合度,通过受试者工作特征曲线、曲线下面积等判断预测模型对认知功能障碍的诊断价值。结果2型糖尿病患者认知功能障碍患病率为52.6%。基于Logistic回归分析结果,将受教育时间(OR=0.297)、糖尿病病程(OR=3.141)、纤维蛋白原水平(OR=5.118)纳入风险预测模型。结论利用受教育时间、糖尿病病程和纤维蛋白原水平可以有效预测2型糖尿病患者发生认知功能障碍的风险。

2型糖尿病合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的列线图预测模型构建

目的 构建2型糖尿病(T2DM)合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)的列线图预测模型。方法 选取2018年9月至2020年4月自贡市第四人民医院完成多导睡眠监测的526例T2DM患者为研究对象,并按照7∶3的比例随机分为训练组和验证组。通过对T2DM患者进行单变量和多变量的logistic回归分析,本研究确定了OSAHS的风险因素,并据此构建了一个预测模型。模型的有效性通过计算受试者工作特征曲线下的面积(AUC)、使用校正曲线和决策曲线(DCA)进行评估。结果 多因素logistic分析结果显示,体重指数(OR=1.09,95%CI:1.01~1.17)、高血压病史(OR=3.80,95%CI:3.43~4.26)、血清低密度脂蛋白(OR=1.35,95%CI:1.03~1.56)及25(OH)维生素D(OR=0.94,95%CI:0.91~0.96)水平是T2DM合并OSAHS发生的独立预测因素(P <0.05)。根据上述变量建立列线图预测模型,并在训练组和验证组中预测T2DM合并OSAHS发生的AUC分别为0.742和0.789。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型具有较好的拟合度(P> 0.05)。DCA显示预测模型能够获得净收益的风险阈值大于0.9。结论 本研究成功建立并验证了一种性能良好的列线图预测模型,有助于提高T2DM患者合并OSAHS的早期识别和筛选能力。

三酰甘油-葡萄糖指数和尿酸水平对2型糖尿病患者并发颈动脉粥样硬化的影响及风险列线图模型构建

目的探讨三酰甘油-葡萄糖(TyG)指数和尿酸水平对2型糖尿病(T2DM)患者并发颈动脉粥样硬化的影响,并构建T2DM并发颈动脉粥样硬化的风险预测模型。方法选择2020年1月至2022年12月新乡市第一人民医院收治的125例T2DM患者为研究对象。根据是否并发颈动脉粥样硬化将患者分为颈动脉粥样硬化组(n=33)和非颈动脉粥样硬化组(n=92)。通过电子病历系统收集患者的性别、年龄、病程、体质量指数(BMI)、舒张压(DBP)及收缩压(SBP)等一般临床资料;使用全自动生化分析仪测定患者的三酰甘油(TG)、空腹血糖(FPG)、肌酐(Cr)、空腹胰岛素(FINS)、糖化血红蛋白(HbA1c)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、总胆固醇(TC)水平,尿酸酶法测定尿酸水平;应用单因素和多因素logistic回归分析T2DM患者并发颈动脉粥样硬化的危险因素。使用R3.5.3软件绘制预测T2DM患者并发颈动脉粥样硬化的列线图模型,应用受试者操作特征(ROC)曲线对列线图模型预测效能进行检验,并应用Bootstrap法检验模型的准确性。另选择2023年1月至2023年6月新乡市第一人民医院收治的27例T2DM患者对模型预测效能进行验证。结果单因素分析结果显示,颈动脉粥样硬化组与非颈动脉粥样硬化组患者的年龄、病程、Cr、FINS、FPG、TC、TG、TyG指数及尿酸水平比较差异有统计学意义(P<0.05);2组患者的性别、BMI、DBP、SBP、HbA1c、HDL-C、LDL-C比较差异无统计学意义(P>0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、高水平Cr、低水平FINS、高水平TC、高TyG指数和高水平尿酸为T2DM患者并发颈动脉粥样硬化的危险因素(P<0.05)。使用Bootstrap法验证基于年龄、Cr、FINS、TC、TyG指数及尿酸水平建立的预测T2DM患者并发颈动脉粥样硬化的风险预测模型结果显示,该模型的C-指数为0.762(95%置信区间:0.728~0.808),ROC曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.779、77.34%、82.46%。27例T2DM患者中实际并发颈动脉粥样硬化8例,风险列线图模型预测并发颈动脉动脉硬化7例;ROC曲线显示,曲线下面积、灵敏度及特异度分别为0.785、80.47%、75.36%。结论高TyG指数及尿酸水平是T2DM患者并发颈动脉粥样硬化的危险因素,基于TyG指数、尿酸水平、年龄、Cr、FINs及TC构建的风险列线图模型对T2DM患者并发颈动脉粥样硬化具有较好的预测效能。

含杂质CO_(2)混合体系的气液相平衡计算模型

对含杂质CO_(2)体系相平衡的准确表征是CCUS(碳捕集、利用与封存)应用中的关键。为探讨针对此类体系相平衡计算的最佳热力学模型,基于CO_(2)/N_(2)、CO_(2)/O_(2)与CO_(2)/H_(2)O等3种二元混合工质的气液相平衡数据,分别使用状态方程(PR、SRK、BWRS、CPA、GERG-2008)和活度系数模型(NRTL、UNIQUAC)进行了气液闪蒸计算。结果表明,针对含杂质CO_(2)二元混合体系,CPA方程具有最高的计算精度,其结果与实验值的平均偏差仅为4.75%。随后,采用CPA方程对CO_(2)/N_(2)、CO_(2)/N_(2)/O_(2)和CO_(2)/N_(2)/O_(2)/H_(2)O等混合物的相包络线进行了预测,其对泡点、露点压力的计算与NIST(美国国家标准与技术研究院)方法计算结果的平均偏差小于3.5%,表明了CPA方程可作为一种简单且准确的含杂质CO_(2)混合体系相平衡计算方法。

基于5P要素理论构建医院高质量研究生导师团队4C2G模型研究

探讨基于5P要素理论构建医院高质量研究生导师团队4C2G模型的可行性。方法:通过查阅文献与讨论基础上,构建研究生导师团队4C2G模型,针对模型中5P要素明确。通过咨询专家评价研究生导师团队4C2G模型的可行性情况。结果:在两轮咨询后,专家意见基本一致,对于模型验证其可行性较高,4C2G模型经专家验证其重要性、权重均较高,专家对团队模型的评价高。结论:基于5P要素理论构建医院高质量研究生导师团队4C2G模型的可行性高,为高质量研究生的培养奠定基础。

AERMOD模型在某钢铁厂SO_(2)扩散模拟中的应用

以某钢铁厂为例,通过对其及周边区域气象资料进行分析,应用AERMOD大气扩散模型对污染气体SO_(2)的最大小时、最大日均、季均、年均浓度进行模拟,并结合鞍山市空气质量监测数据对模拟的准确性进行了验证。研究结果显示,SO_(2)季平均浓度模拟值与各个监测站点监测值的变化规律基本一致,SO_(2)年平均浓度模拟值与监测值的误差仅为0.0014 mg/m^(3);钢铁厂SO_(2)小时浓度、年均浓度最大值均出现在厂区中心偏南的位置,SO_(2)气体主要向东北和西南方向扩散;SO_(2)的最大小时、最大日均、年均浓度均在《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中的二级标准限值内,且占标率在60%以下。

P2DR模型下的信息安全防御技术应用与举措

目前,传统网络安全技术存在的数据易被篡改、易被攻击等网络信息安全问题仍是困扰企业高效发展的关键因素。基于P2DR模型的信息安全防御技术的应用,能够在多个阶段实现对网络数据安全风险的预防、检测、应急响应和恢复,避免网络攻击行为给企业或个人带来损失和影响。研究详细讲述了P2DR模型的信息安全防御技术的4个阶段,针对该技术的防御措施进行了深入剖析,旨在为企业开展网络信息安全工作、灵活应用网络安全技术等提供重要参考。

FAR模型下国产电影字幕人机英译对比研究——以《流浪地球2》的字幕翻译为例

国产电影字幕的翻译对讲好中国故事,弘扬中国文化,增强民族凝聚力和文化自信起着十分重要的作用。作为一部在海外获得口碑与票房“双丰收”的科幻大片,《流浪地球2》为文化产业及国家形象“走出去”提供了借鉴和参考。本研究以瑞典学者Jan Pederson提出的FAR字幕翻译质量评估模型为研究框架,比较国产电影《流浪地球2》中字幕英译的三个不同版本:人工翻译、神经网络机器翻译和生成式AI翻译,分析不同版本的翻译质量及其局限性,对比不同翻译方法对电影情节架构、人物角色塑造产生的影响和效果;探究不同翻译方式对于文化差异、语言习惯等因素的适应性。基于实际应用需求,提出相应的优化策略和建议,为汉译英字幕翻译实践和研究以及FAR模型的实际操作提供参考,为提升国产电影字幕翻译的质量和效率提供借鉴,从而推动国产电影字幕翻译多元化,促进国产电影在国际市场上进一步推广和传播。

人参多糖干预创伤性骨关节炎模型大鼠前列腺素E_(2)/6-酮-前列腺素F_(1α)的表达

背景:目前已有研究发现植物人参提取物对骨关节炎有明显的改善作用,但是关于人参多糖提对骨关节炎的治疗作用尚未见报道。目的:探讨人参多糖干预创伤性骨关节炎模型大鼠前列腺素E_(2)/6-酮-前列腺素F_(1α)的表达变化。方法:选取60只雄性SD大鼠,随机分为健康组、模型组、人参多糖低、中、高剂量组、地塞米松组,除健康组外,其余大鼠均建立创伤性骨关节炎模型。造模成功后,健康组与模型组采用生理盐水0.2 mL腹腔注射,人参多糖低、中、高剂量组分别采用0.1,0.25,0.5μg/mL人参多糖0.2 mL腹腔注射,地塞米松组采用0.2 mg/kg地塞米松腹腔注射,均每3 d注射一次,连续干预4周。给药结束后采用ELISA法检测大鼠血清中前列腺素E_(2)、6-酮-前列腺素F_(1α)水平,Mankin’s评分法检测大鼠膝关节软骨功能,苏木精-伊红染色观察大鼠膝关节病理形态,免疫印迹与PCR分别检测关节软骨组织中肿瘤坏死因子α、白细胞介素1β、白细胞介素10的表达。结果与结论:①与模型组比较,人参多糖中剂量组、地塞米松组大鼠血清前列腺素E_(2)降低,6-酮-前列腺素F_(1α)升高(P<0.05);与人参多糖中剂量组、地塞米松组比较,人参多糖高剂量组大鼠上述指标显著改善(P<0.05);人参多糖中剂量组及地塞米松组无差异(P>0.05);②与模型组比较,人参多糖中剂量组、地塞米松组大鼠Mankin’s评分降低(P<0.05);与人参多糖中剂量组、地塞米松组比较,人参多糖高剂量组Mankin’s评分显著降低(P<0.05);人参多糖中剂量组及地塞米松组无差异(P>0.05);③模型组与人参多糖低剂量组大鼠软骨组织层明显变薄,深达骨质层的裂隙及软骨细胞大量丢失,潮线严重断裂、模糊,滑膜层胶原纤维增多、增粗,可见大量软骨细胞被破坏,排列不规则;人参多糖中剂量组、地塞米松组较模型组改善;人参多糖高剂量组较人参多糖中剂量组改善;④与模型组比较,人参多糖中剂量组、地塞米松组大鼠关节软骨组织中肿瘤坏死因子、白细胞介素1β表达降低,白细胞介素10表达升高(P<0.05);与人参多糖中剂量组、地塞米松组比较,人参多糖高剂量组大鼠骨关节中上述指标显著改善(P<0.05);人参多糖中剂量组及地塞米松组无差异(P>0.05);⑤提示人参多糖可改善创伤性骨关节炎大鼠炎性水平及病理形态,降低Mankin’s评分,其中人参多糖高剂量组效果最好,其作用机制可能与调控前列腺素E_(2)/6-酮-前列腺素F_(1α)表达水平有关。

2型糖尿病患者并发糖尿病肾病风险的列线图预测模型与验证研究

背景糖尿病肾病(DN)是糖尿病患者常见的并发症,对其发生风险进行预测与验证,有助于提前识别高风险患者并采取干预措施,以避免或延缓肾脏疾病的进展。目的分析影响2型糖尿病(T2DM)患者并发DN的风险因素,构建T2DM患者发生DN风险的预测模型并进行验证。方法选取2016年1月—2021年6月在新疆医科大学第一附属医院住院的5810例T2DM患者为研究对象,根据是否并发DN将患者分为DN组(481例)和非DN组(5329例)。对其中481例DN患者和非DN患者依据性别、年龄(±2岁)进行1∶1病例对照匹配,将匹配后的962例T2DM患者根据2∶1比例随机分为训练组(n=641)和验证组(n=321)。收集患者的基础数据,如临床特征、实验室检查结果及其他相关数据。采用LASSO回归优化筛选变量,利用多因素Logistic回归分析建立列线图预测模型。分别采用受试者工作特征(ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线和决策曲线分析(DCA)评价预测模型的区分度、校准度以及预测模型的临床有效性。结果DN组与非DN组患者性别、年龄、BMI、糖尿病病程、白细胞计数、总胆固醇、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇、血清肌酐、高血压、收缩压、舒张压、糖化血红蛋白载脂蛋白B、24 h尿微量总蛋白、定性尿蛋白比较,差异有统计学意义(P<0.05)。采用LASSO回归分析方法,筛选出5个与T2DM患者发生DN风险相关的预测变量,结合多因素Logistic回归分析结果显示,糖尿病病程、总胆固醇、血清肌酐、高血压、定性尿蛋白是T2DM患者并发DN的危险因素(P<0.05)。训练组DN发生风险的ROC曲线下的面积(AUC)为0.866(95%CI=0.839~0.894),验证组DN发生风险的AUC为0.849(95%CI=0.804~0.889)。Hosmer-Lemeshow校准曲线拟合度较好(训练组P=0.748;验证组P=0.986)。DCA显示当患者的阈值概率为0.15~0.95时,使用列线图预测模型预测T2DM患者发生DN风险更有益。结论本研究发现糖尿病病程、总胆固醇、血清肌酐、高血压、定性尿蛋白可能是T2DM患者并发DN的危险因素,建立了包含该5个危险因素的列线图预测模型,可用于预测T2DM患者发生DN的风险。