生物信息学在肝细胞癌风险预测中的应用

生物信息学是一门交叉科学,通过综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具,来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。随着基因组学测序技术的不断发展,产生大量的生物学数据资源,从大数据中挖掘所蕴藏的生物学意义,已成为了当前亟待解决的主要任务之一。本文主要归纳总结基于特征基因的肝癌风险预测模型,为肝癌的早期检测、预后和治疗方案的优化提供新观点。     

如何理解受试者工作特征曲线及曲线下面积?

受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线分析是医学研究常用统计方法,但因其与原始数据对应关系不直接且通常借助统计软件绘制,ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)虽有明确理论释义但理解起来较为抽象,对于初学者和非专业人士而言难于透彻理解。本文在简要梳理ROC曲线概念、由来及应用现状的基础上,提出了“非标化ROC曲线”这一概念,借此将ROC曲线与原始数据直接对应起来,并形象阐释了ROC曲线在本质上刻画了某定量指标对经金标准判定的二分类指标的排序轨迹。本文还基于非标化ROC曲线,采用图示法解析了2个AUC计算公式及其衍生公式,形象阐释了AUC在本质上刻画了某定量指标对二分类指标做出判别的相对准确程度,AUC既反映平均真阳性率又反映平均真阴性率,且两者在数值上是相等的。本文针对ROC英文名称及其中文译名也给出了思考与建议。     

双胎妊娠孕中晚期胎儿体格发育超声生物学参数参考范围研究

目的 描述不同绒毛膜性双胎妊娠胎儿体格发育超声生物学参数变化特征,构建双胎妊娠胎儿孕中晚期双顶径、头围、腹围和股骨长四个参数的参考范围.方法 依托国家重点研发计划项目"高龄产妇妊娠期并发症防治策略研究"双胎专项课题,以北京大学第三医院2007年至2017年双胎妊娠胎儿为研究对象,基于临床病案资料获取绒毛膜性等基础特征和...