曹红艳
- 作品数：16 被引量：20H指数：3
- 供职机构：山西医科大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于时间序列的急性髓系白血病融合基因表达网络差异分析被引量：1
- 2020年
- 目的探讨急性髓系白血病(acute myelocytic leukemia,AML)不同融合基因的时间序列基因表达数据的网络差异,识别靶基因。方法采用网络差异分析的方法,针对AML的不同融合基因相关的基因表达数据构建网络,对联合网络的全局属性进行统计分析,使用邻域相似性指数(CompNet neighbor similarity index,CNSI)分析不同融合基因对应的网络间的相似性,使用"fast-greedy"算法检测联合网络中的社区,最后识别枢纽基因。结果通过网络差异分析确定了网络的相似性:NUP98-HOXA9-3 d和NUP98-HOXA9-8 d间的CNSI值为0.73,AML1-ETO-6 h和PML-RARA-6 h间的CNSI值为0.25;并识别出了10个AML的枢纽基因,其中有7个已在文献中报道:TNF,VEGFA,EP300,EGF,CD44,PTGS2,SMAD3。结论网络差异分析揭示了AML的基因表达的时间转化模式及网络中基因表达的异质性,为不同融合基因类型的AML治疗提供了靶基因。
- 王慧慧萨建曹红艳曹红艳
- 关键词：急性髓系白血病融合基因
- 贝叶斯广义线性混合模型及其医学应用
- 对同一观察对象某研究指标在不同时间或空间上进行的多次观察或测量的重复测量资料(Repeated Measurement Data)是医学研究中常见的形式，它以节省样本含量、资料容易收集、检验效能高等优点受到医学界科研人员...
- 曹红艳
- 关键词：贝叶斯方法参数估计
- 文献传递
- 基于生存结局加权多组学数据整合的胶质瘤分子分型
- 2024年
- 目的探讨将生存结局加权的多组学数据整合方法survClust应用于胶质瘤(glioma)数据,以识别具有显著分子异质性和预后差异的胶质瘤分子分型。方法采用survClust方法对中国胶质瘤基因数据库(Chinese glioma genome atlas,CGGA)的胶质瘤多组学数据进行结局加权整合分型,并拟合Cox比例风险模型评估不同分型患者预后。对不同分型间的差异表达基因(DEmiRNAs,DEmRNAs,DMGs)进行筛选,对DEmiRNAs靶基因、DEmRNAs、DMGs的重合基因进行GO功能注释;最后对不同分型患者进行免疫浸润分析。结果survClust将胶质瘤患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的2.931倍。不同分型差异基因的分布存在差异,共筛选出194个DEmiRNAs,3396个DEmRNAs,1230个DMGs。将189个重合基因进行GO功能注释,得到52条差异具有统计学意义的GO生物项。此外,不同分型在B淋巴细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和髓样树突状细胞的免疫浸润水平存在统计学差异。结论结局加权整合算法survClust能够有效识别兼具分子异质性和显著预后差异的胶质瘤亚型,同时基于分型结果筛选出的潜在生物标志物将为胶质瘤的个性化治疗提供科学理论依据。
- 贾聪聪杜港赵鑫师国京房瑞玲李治张岩波曹红艳
- 关键词：分子亚型胶质瘤
- 基于组学-组学核交互的多组学数据整合肿瘤分型方法
- 本发明属于医疗数据分析技术领域，具体涉及一种基于组学‑组学核交互的多组学数据整合肿瘤分型方法，以提高分型准确性。本方法包括：获取肿瘤患者的多组学数据，所述多组学数据包括但不限制于：mRNA数据、miRNA数据和DNA甲基...
- 曹红艳 田雅昕王彤赵鑫 徐昭阳张岩波余红梅 房瑞玲
- 基于平均影响值的SVM在遗传数据疾病分类和特征提取中的应用被引量：3
- 2019年
- 目的探讨基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)在遗传数据疾病分类预测和变量筛选中的应用,为遗传数据的疾病分类与特征提取方面提供方法学参考。方法以GAW18(genetic analysis workshop 18)数据为例,采用基于MIV的SVM建立预测模型,并和logistic回归模型、SVM、多层感知机和决策树分类模型进行比较分析,评价基于MIV的SVM预测分类和变量筛选效果。结果经过平均影响值的支持向量机算法处理后,六个SNPs位点(1328567172、3127394820、11658093、9123969834、1174996637、1717498492)组合的变量子集,获得78.125%的分类准确率,明显优于其他分类模型。结论基于MIV的SVM能比较有效的在实现遗传数据变量筛选的同时提高分类预测能力,避免了变量间的交互作用,为探索各种疾病发病机制和寻找易感SNPs位点提供线索,具有一定的研究和应用价值。
- 张阳阳曹红艳武淑琴
- 关键词：支持向量机单核苷酸多态性
- 网络增强核融合方法的改进及其在乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子分型中的应用
- 2024年
- 目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fusion,improved ne-SNF)方法,并探讨其在乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)分子分型中的应用,识别PRCC高危患者,筛选重要通路及免疫浸润细胞。方法通过模拟研究评估improved ne-SNF分型性能,并将其用于PRCC多组学数据的整合分型,利用Cox回归模型分析不同分型患者的预后风险;筛选不同分型的差异表达mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)及差异甲基化基因(DMGs),并对其重合基因进行KEGG通路分析;最后对不同分型患者进行免疫细胞浸润分析。结果模拟研究结果表明improved ne-SNF在不同信号比例和噪声强度下的分型准确性均优于SNF和ne-SNF。improved ne-SNF方法将PRCC患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的7.727倍;筛选出3511个DEmRNAs,96个DEmiRNAs及3426个DMGs,其联合分析的649个重合基因得到42条有统计学差异的KEGG通路。此外,筛选出3种在不同分型中存在统计学差异的免疫浸润细胞。结论improved ne-SNF分型性能优于SNF和ne-SNF,且能够有效识别PRCC预后高风险患者,并筛选出PRCC重要通路及相关免疫浸润细胞,为PRCC的治疗及预后提供新的思路和参考依据。
- 师国京李灵梅魏亿芳赵鑫房瑞玲杨海涛余红梅张岩波张岩波
- 关键词：乳头状肾细胞癌分子亚型
- 基于相似核融合的多组学数据结直肠癌分子亚型研究
- 2021年
- 目的探讨相似核融合(similarity kernel fusion, SKF)方法在整合多组学数据的结直肠癌分子分型中的应用,识别结直肠癌预后高危患者,筛选出潜在的生物标志物以及重要通路。方法采用SKF对结直肠癌患者多组学数据进行整合,得到融合核,在融合核基础上采用谱聚类进行聚类分型,进一步采用Cox回归研究不同分型患者的预后风险;针对不同分型,筛选差异表达的mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)以及异常甲基化基因,对三者进行联合分析获得重合基因;最后利用GO和KEGG分析得到重合基因富集的通路。结果结直肠癌患者分为预后高危组和低危组,其中高危组的死亡风险是低危组的2.72倍,并筛选出1908个DEmRNAs, 30个DEmiRNAs, 7763个异常甲基化基因,联合分析得到35个基因同时受到mRNA、miRNA及DNA甲基化调控,并富集到有统计学差异的17个GO生物项和23条KEGG通路。结论 SKF能够有效地识别出结直肠癌预后高风险患者,并筛选出结直肠癌的潜在生物标志物及重要通路,为结直肠癌的临床诊断和治疗预后提供重要的思路和依据。
- 武永清郭志飞房瑞玲李治曹红艳崔跃华
- 关键词：分子亚型差异基因结直肠癌
- 从正学风、比勤奋学习竞赛活动中探析影响优良学风的因素及对策
- 2014年
- 营造良好的学风是高校培养人才的重要工作,其在高校教学管理中具有举足轻重的作用。着眼于山西医科大学基础医学院近年开展的"正学风、比勤奋"学习竞赛活动发现的问题,从提高院系教学管理质量、加强教师授课水平,常抓学生思想政治教育等三个方面,对学风建设问题进行悉心研究与思考,探析促进高校学风建设的方法和途径。
- 宋峰张剑声曹红艳
- 关键词：高校教学管理学风
- 基于循证医学的出生缺陷发病风险预测模型被引量：4
- 2019年
- 目的在循证医学的基础上利用Rothman-Keller模型建立出生缺陷发病风险预测模型,为中国有针对性的制定干预措施提供依据。方法通过评价Meta分析的文献获得出生缺陷危险因素及相应比值比(odds ratio,OR)值,构建Rothman-Keller模型的危险评分表,再利用模拟数据构建模型,确定风险预测危险程度划分界值,并采用实际数据验证。结果通过17篇文献收集了先天畸形家族史和居住地有污染源等20个出生缺陷的主要危险因素。在山西省的实际数据中,Rothman-Keller模型筛选出的高危人群实际发病率为10.9%,并与其他组有统计学差异(χ~2=147.58,P<0.001)。除此之外, Rothman-Keller模型能将先天畸形家族史的患者100%识别到高危人群。结论通过中国出生缺陷的Meta分析文献,找出出生缺陷主要危险因素,构建风险预测模型,可用于预测出生缺陷的发病风险,帮助筛选高危人群。同时为预测其他疾病的发病风险提供了思路。
- 赵晶华李鹭曹红艳宋春英郭兴萍张岩波
- 关键词：循证医学
- 基于加权随机森林的三阴性乳腺癌microRNA组学数据的分类预测被引量：1
- 2020年
- 目的基于microRNA组学数据,探讨加权随机森林在三阴性乳腺癌分类预测中的应用,为疾病诊断提供方法学支撑。方法以TCGA乳腺癌数据为例,采用加权随机森林构建三阴性乳腺癌的分类预测模型,并与随机森林、logistic回归、支持向量机、LASSO和岭回归五种模型进行比较。结果通过比较六种模型的5个评价指标,加权随机森林模型的预测性能明显优于其他五种模型,加权随机森林模型的灵敏度为0.852、特异度为0.873、准确度为0.871、AUC值为0.862和G-means值为0.861。结论加权随机森林构建的分类预测模型较好地识别了三阴性乳腺癌患者,可为三阴性乳腺癌的诊断提供方法学上的参考。
- 郭志飞王碧珏杨海涛李治王菊平曹红艳周立业
- 关键词：MICRORNA三阴性乳腺癌
