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小波-神经网络方法在基因表达数据分析中的应用研究被引量：2: 2010年; 目的针对基因表达数据,探索新的有效特征提取和分类方法。方法采用小波多分辨率分析(MRA)方法提取基因表达的特征和前馈式神经网络(BP神经网络)方法进行特征分类。结果基因表达具有明显的多尺度特征,最大平均分类率为94.72%。结论采用多尺度理论对基因表达数据进行分析是一种新的有效的生物信息学方法,值得进一步探索与研究。; 张玲伍亚舟陈军易东; 关键词：基因表达数据多分辨率分析前馈式神经网络

重庆市沙坪坝区社区居民慢性非传染性疾病调查分析被引量：3: 2011年; 目的了解重庆市沙坪坝区社区居民主要慢性非传染性疾病(慢性病)的流行现状及其危险因素,为制定相应的干预措施提供科学依据。方法通过分阶段系统抽样的方法,对沙坪坝区1 544名20岁以上社区居民进行慢性病患病情况及相关因素调查。结果共调查1 544人,其中男性723人,女性821人。慢性病患病率前三位依次是:高血压患病率为11.66%(标化率11.56%),糖尿病患病率为6.87%(标化率7.03%),脑卒中患病率为3.50%(标化率3.99%)。调查分析显示:年龄、文化程度、吸烟、喜咸食、喜甜食、常食油炸食物、未参加体育锻炼是慢性病主要相关危险因素。结论高血压、糖尿病、脑卒中是危害社区居民健康的主要慢性病,应当采取综合性预防措施,改变不良的生活习惯和方式,降低慢性病的发病率。; 曹正旺李军政伍亚舟; 关键词：慢性非传染性疾病患病率

BP网络与复杂疾病相关的SNPs数据分析被引量：2: 2011年; 反向传播(BP)神经网络在基因数据分析中具有重要意义。本文首先介绍了单核甘酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)的研究背景、分析热点及遇到的主要问题;在此基础上综述了当前常用的SNPs分析方法及其不足;随后介绍了BP神经网络在SNPs分析中的应用,如易感基因的筛选、肿瘤的诊断性分类等,并针对主要问题提出了解决方法,即用BP网络结合参数递减方法(parameter decreasing method,PDM)和聚类分析进行复杂疾病相关的SNPs数据分析。; 李军政伍亚舟; 关键词：SNPS BP神经网络

直肠癌相关基因多态性及环境因素的影响因素分析: 目的探讨各基因单核苷酸多态性及环境因素对直肠癌所造成的影响。方法采用病例对照研究方法,运用卡方检验、单因素及多因素非条件Logistic回归分析模型对直肠癌发生的危险因素进行分析,并比较各因素对直肠癌带来的影响程度。结果...; 陈军段炼伍亚舟易东; 关键词：单核苷酸多态性直肠癌影响因素; 文献传递

重庆市成年居民高血压前期患病及影响因素被引量：14: 2010年; 目的调查重庆市高血压前期患病率及相关因素,为高血压的早期预防提供科学依据。方法采取问卷调查方法 ,选择重庆市沙坪坝区>18岁常住居民59264人,计算人群中高血压前期患病率,应用Logistic回归模型进行危险因素分析。结果高血压前期患病率为64.72%;35～44岁高血压前期患病率最高,为71.11%;其次为25～34岁为70.52%;与正常血压组比较,高血压前期组的平均年龄、吸烟率、饮酒率、体质指数(BMI)、腰围(WC)及腰臀比(WHR)等增高;多因素Logistic回归分析表明,与高血压前期相关的因素有年龄、吸烟、WHR、WC和BMI;无论男女,肥胖是其重要高危险因素。结论重庆市居民高血压前期患病率较高,应尽早针对相关危险因素采取预防控制措施,对居民进行防治知识的宣传教育。; 张玲石凯易东李媛伍亚舟; 关键词：高血压前期患病率

重庆市社区居民超重肥胖及其与慢性病的关系被引量：26: 2010年; 目的了解重庆市居民超重与肥胖现状及其相关疾病的发病情况。方法采用分层整群抽样方法,对重庆市沙坪坝区人群进行问卷调查,获得居民个人基本情况,体检获取身高、体质指数（BMI）等数据。结果共收集有效问卷59 264份。样本人群BMI均值为（21.82±2.80）kg/m2,超重和肥胖的患病率分别为14.30%和1.83%;女性超重和肥胖（14.83%和2.07%）比例高于男性（13.70%和1.57%）,差异均有统计学意义（P〈0.05）;18~岁年龄组超重和肥胖率最低,随着年龄的增长,超重和肥胖率都呈上升趋势;65~岁组超重、肥胖率均最高（24.62%和3.48%）,随体质指数的增加,高血压、糖尿病、脑卒中、高脂血症的患病率均呈上升趋势（P〈0.05）。结论被调查人群中超重、肥胖及其相关疾病患病率较高,应尽早采取预防控制措施,对居民进行防治知识的宣传教育。; 张玲石凯易东李媛伍亚舟; 关键词：超重肥胖体质指数患病率慢性病

An Improved Approach for Estimating Empirical likelihood Based on Random Walk Metropolis Algorithm: It has been proved that empirical likelihood can be a likelihood function for Bayesian analysis.Based on this ...; DONG YI~(1*) BAOTONG GUO~2,PINYI CHEN~1,LING LIU~1, YANQI ZHANG~1,YAZHOU WU~1,XIAOHUA ZHOU~(3*) 1 Department of Health Statistics,Third Military Medical University,400038,Chongqing,China 2 The state intellectual property office,100043,Beijing,China 3 Department of Biostatistics,School of Public Health and Community Medicine,Seattle,WA,US 98105; 关键词：ESTIMATION

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