肺纤维化风险预测的临床生物化学模型

论文摘要

目的应用数据挖掘技术分析肺纤维化（pulmonary fibrosis,PF）患者及对照组血清生物化学数据,为疾病的早期诊断提供有益线索。方法本研究收集PF患者（n=29）和健康对照（n=55）的生物化学检测数据,采用Z-计分和Log2转换方式将数据进行归一化处理,用主成分分析与贝叶斯回归分析方法提取特征指标,构建PF患者血清生物化学指标的风险预测模型,并进行受试者操作特征分析。结果与正常对照相比,PF患者血清中的α-羟丁酸脱氢酶、乳酸脱氢酶、白蛋白、白蛋白与球蛋白比值、前白蛋白及钙浓度差异有统计学意义（P <0. 05）。其中α-羟丁酸脱氢酶是一种有效预测潜在PF风险的生物化学检测指标。结论本研究对PF血清生物化学数据进行挖掘分析,成功构建了PF血清生物化学预测模型。

论文目录

• 1 资料与方法
•   1.1 肺纤维化及对照组血清生化数据选取
•   1.2 数据准备与预处理
•   1.3 主成分分析与贝叶斯回归分析
•   1.4 判别分析与受试者操作特征分析
•   1.5 统计学方法
• 2 结果
•   2.1 生物化学检测数据的整合和特征性生物化学指标
•   2.2 数据降维与特征参数选取
•   2.3 特征性生物化学指标的判别能力
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冷冬,李桂芹,王颖,缪冉,陈铎,黄骁舾

关键词: 肺纤维化,临床生物化学,数据建模

来源: 首都医科大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技

专业: 呼吸系统疾病

单位: 首都医科大学附属北京朝阳医院检验科,首都医科大学附属北京朝阳医院疾病预防控制处,首都医科大学附属北京朝阳医院医学研究中心,首都医科大学附属北京朝阳医院呼吸与危重症医学科

基金: 国家自然科学基金青年项目(81700061,81300049),北京市医院管理局临床医学发展专项经费(ZYLX201811),国家临床重点专科建设项目~~

分类号: R563

页码: 875-880

总页数: 6

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