山东省莒南县汉坦病毒宿主动物监测评价

山东省莒南县为国家级肾综合征出血热(HFRS)监测点,2006-2007年对汉坦病毒(HV)宿主动物进行监测并与山东大学、山东省疾病预防控制中心合作,对HV宿主动物躯体度量等指标做了进一步调查.     

地理抽样单元面积对疾病空间分布量化指标的影响

[目的]探讨地理抽样单元面积大小对疾病空间分布概率模型及其量化指标的影响.[方法]采用模型模拟和指标模拟方法,观察地理抽样单元面积由小到大变化时,概率模型类型及其参数和量化统计指标是否变化.[结果]随着地理抽样单元面积的变化,概率模型类型及其参数和量化统计指标也随之变化.[结论]疾病空间分布的概率模型及其量化统计指标是空间尺度的函数,具有空间尺度依赖性,应用时必须根据研究目的事先确定空间尺度;疾病空间分布的概率模型及其量化统计指标存在空间尺度依赖性的缺陷,应建立不依赖空间尺度的疾病空间相关-自相关模型.     

基于地理信息系统的中国人群HLA-A、B位点的空间遗传结构

目的分析中国人群HLA-A、B位点HLA的空间遗传结构, 为研究人口迁移、民族融合等群体遗传学和人类学问题、揭示HLA与疾病关联性以及合理设计多表位疫苗提供依据。方法应用主成分分析方法及地理信息系统中的空间插值技术,从基因频率矩阵中提取综合指标,用以反映中国人群HLA-A、B位点的空间遗传结构。结果中国人群HLA-A位点的第一主成分自北向南形成了明显的遗传地理梯度变异。在黄河流域以南,第一主成分梯度呈南北走向;在西北地区,呈西北东南走向;在华北及东北地区,呈东北西南走向。HLA-B位点第一主成分自北向南形成了明显的遗传地理梯度变异;HLA-B位点的空间遗传结构的异质性程度高,而 HLA-A位点空间遗传结构的异质性程度相对较低。结论中国群体HLA-A、B位点的空间遗传结构呈现明显的南北地理遗传梯度变异性;南方人群HLA-A、B位点空间遗传结构异质性程度高,群体之间差异较大;中国人群HLA B位点空间异质性程度高于HLA-A位点空间异质性程度     

山东省食品安全预警系统构建

食品安全预警是通过对食品安全隐患的监测、追踪、量化分析等,对潜在的食品安全问题及时发出警报,从而达到早期预防和控制食品安全事件,最大限度地降低损失,变事后处理为事先预警的目的〔1〕。2009年,山东省规模以上食品企业工业总产值为9 278.9亿元,占全省工业份额的27.5%,产品远销国内外,但食品安全形势不容乐观。     

基于靶向最大似然估计模型在高血压药物疗效评价中的应用

目的  依托山东省胶南市“全人群高血压、糖尿病综合防治项目”建立队列,借助靶向最大似然估计(targeted maximum likelihood estimation, TMLE)模型评价高血压患者服用卡托普利或尼群地平对血压控制的平均因果效应和个体化因果效应,在大数据背景下辅助精准医疗以实现高血压控制。 方法  筛选只服用卡托普利或尼群地平的患者,将其第一次随访血压控制情况作为结局,将年龄、性别、职业、BMI、吸烟、饮酒及运动情况纳入分析,采用嵌入Super Learner组合预测算法的靶向最大似然估计模型拟合条件均值结果的初始估计并进行波动,更新初始拟合,对目标参数做出最优偏差-方差权衡优化模型,从而得到平均因果效应,并进一步分析个体化因果效应。 结果  共纳入13 676名高血压患者。总体上相比服用卡托普利,服用尼群地平更有利于血压控制(OR=1.24, 95% CI: 1.13~1.35, P=0.004)。从个体净效应来看,98.65%的患者使用尼群地平的血压控制效果更好。 结论  靶向最大似然估计模型能够分析平均因果效应和个性化因果效应,为现实世界的因果推断研究提供方法借鉴。     

DNA甲基化介导BMI对胰岛素-妊娠期糖尿病的中介效应

目的  探索DNA甲基化是否为BMI和胰岛素-妊娠期糖尿病(insulin-treated gestational diabetes mellitus, I-GDM)之间的中介变量,并估计其中介效应。 方法  研究资料来自基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO),检索号为GSE88929,由产科医生收集44例I-GDM病例和64例对照,共纳入212 991个胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤双核苷酸(cytosine-phosphate-guanine pairs of nucleotides, CpG)位点。采用因果推断检验(causal inference test, CIT)筛选出潜在的中介CpG位点。调整孕龄、胎儿性别和胎龄三个混杂因素,进一步通过CpG位点估计BMI对I-GDM的中介效应。 结果  CIT过程第一步结果表明BMI与I-GDM有关联(OR=1.057, 95% CI: 1.014~1.105, P=0.010);第二步调整BMI,采用伪发现率(false discorery rate, FDR)方法进行多重检验校正,共筛选出与I-GDM相关联的6 348个CpG位点纳入下一步分析;第三步调整I-GDM后,确定529个CpG位点分别与BMI有关联;第四步分别调整6个CpG位点后,BMI与I-GDM相互独立。因此,CIT检验出6个CpG位点(cg00542041、cg08589721、cg25775742、cg15819225、cg26824326、cg15110463)作为BMI与I-GDM的中介变量。进一步采用中介分析因果推断模型,证实上述6个CpG存在中介效应。 结论  本研究发现6个DNA甲基化CpG位点在BMI和I-GDM之间发挥了中介作用,均可能作为I-GDM发病机制中新的生物标记物,为研究BMI和I-GDM之间复杂的生物学机制提供了参考依据。     

Logistic回归中误调整工具变量对因果效应估计的影响

目的  通过统计模拟和实例数据分析,探索当存在不可观测的混杂因素时,Logistic回归分析模型中调整工具变量(instrumental variable, Ⅳ)对估计因果效应的影响。 方法  设定变量均服从二项分布,在Logistic回归分析模型中依次使用不同的参数进行统计模拟,以因果效应估计值的偏倚和标准误作为评价指标;实例数据分析是基于山东省多家医院健康体检中心的体检随访数据,以高血压为目标结局,构建纵向观察队列,筛选单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)位点rs12149832作为Ⅳ,在Logistic回归分析模型中,采用不同策略(纳入/不纳入rs12149832协变量)来分析BMI与患高血压风险之间的关系。 结果  统计模拟结果显示在以Logistic回归分析模型估计暴露与结局间的效应时,协变量集中纳入Ⅳ会增大效应估计的偏倚和标准误,但增大程度较小;实例分析中,高血压队列共纳入1 240名女性,基线年龄为(37.7±10.5)岁,BMI为(22.1±3.1)kg/m²。纳入Ⅳ的模型所得的效应估计值为0.225(P＜0.001),略小于不包含Ⅳ的回归模型所得的效应估计值(0.228, P＜0.001),基本验证了关于纳入Ⅳ进行调整的统计模拟结果。 结论  观察性流行病学研究中,Logistic回归分析模型误纳入Ⅳ对效应估计值的偏倚和标准误均有影响。     

联邦学习在多中心遗传健康指数构建中的应用进展

个体健康指数是根据健康指数构建的一个重要维度。而遗传因素是个体健康水平评估的重要组成部分。众所周知,复杂疾病不遵循孟德尔遗传定律,其受多个效应微小基因位点影响。多基因风险评分（polygenic risk score,PRS）是近年来被广泛应用的个体遗传因素评分。PRS可以综合与疾病相关的基因位点,从而对复杂疾病实现风险预测和精准预防。但是种族的不平衡问题会影响多基因风险评分的泛化能力。而充分整合多个数据中心的数据可以有效增加不同种族样本量从而减轻不平衡性,是缩小种族之间健康差距的重要方法。随着人们对数据隐私安全和所有权的关注度不断提高,如何在保护数据隐私的前提下充分利用各个数据中心的数据资源和计算资源引起了越来越多学者的重视。而基因组数据的独特性使个体基因组数据的隐私保护变得格外重要。本文将讨论多中心基因组数据分析中的隐私保护方法,包括同态加密、安全多方计算、Meta分析、联邦学习、同态加密与联邦学习的结合。进而讨论联邦学习框架下多中心PRS构造的统计方法。     

计划免疫工作质量综合评价方法探讨

<正> 目前,对某社区的年度计划免疫工作质量的综合评价,还没有一个十分合理、统一、标准的方法。而用以综合评价某社区年度计免工作质量的指标是多方面的,其资料有些来源于常规工作,或来源于横断面的抽样调查,或来源于实验流行病学研究,并且影响它们的因素是比较复杂的,其分布类型也多种多样,有些其分布未知。所以可以为计划免疫年度工作     

山东省莒南县汉坦病毒宿主动物监测评价

山东省莒南县为国家级肾综合征出血热(HFRS)监测点,2006-2007年对汉坦病毒(HV)宿主动物进行监测并与山东大学、山东省疾病预防控制中心合作,对HV宿主动物躯体度量等指标做了进一步调查.