陈瑜
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于环境与遗传风险的2型糖尿病发病风险预测模型的比较被引量：8
- 2016年
- 目的尝试采用logistic回归、神经网络、支持向量机3种方法,构建适合中国人群特点的2型糖尿病（T2DM）发病风险评估模型,为T2DM高危人群筛查、健康管理和个性化预防提供科学依据。方法在现况调查资料的基础上,在北京市房山区选取745例T2DM患者及1 964例对照。采用统一的调查问卷收集全部研究对象的一般人口学资料、行为生活方式、既往病史等信息;采用标准化的方法对研究对象进行统一体检及生化检查;实验室采用飞行时间质谱方法对既往全基因组关联研究（GWAS）报道的15个T2DM易感基因的27个SNP位点进行基因型检测,并采用非加权遗传风险评分法综合评估研究对象的遗传风险。分别采用logistic回归模型、神经网络及支持向量机方法构建包含基因和环境危险因素的T2DM发病风险评估模型。结果 （1）logistic回归模型：单独纳入传统危险因素或遗传风险评分时,模型的曲线下面积（AUC）分别为0.647（95%CI：0.623～0.670）和0.579（95%CI：0.554～0.604）;同时纳入传统危险因素和遗传风险评分时,模型的AUC为0.670（95%CI：0.647～0.693）。（2）神经网络模型：单独纳入传统危险因素或遗传风险评分时,模型的AUC分别为0.690（95%CI：0.668～0.713）和0.579（95%CI：0.554～0.604）;同时纳入传统危险因素和遗传风险评分时,模型的AUC为0.728（95%CI：0.706～0.749）。（3）支持向量机模型：单独纳入传统危险因素或遗传风险评分时,模型的AUC分别为0.733（95%CI：0.663～0.803）和0.562（95%CI：0.484～0.640）;同时纳入传统危险因素和遗传风险评分时,模型的AUC为0.765（95%CI：0.700～0.831）。结论与只纳入传统危险因素相比,同时纳入传统危险因素和遗传风险评分时,T2DM发病风险评估模型的预测效果更好。与logistic回归模型相比,采用神经网络或支持向量机构建的T2DM发病风险评估模型的预测效果更好�
- 张留伟李文桓段芳芳刘志科陈瑜吉振鹏吴柯叶胡永华陈大方
- 关键词：风险评估
- NOD小鼠淋巴细胞成熟比例的研究
- 研究背景:外周淋巴细胞数量不足会引发稳态扩增,从而会产生部分自身反应倾向的淋巴细胞。目的:探索自免动物模型NOD小鼠的自身反应性是否与稳态扩增相关
- 陈瑜张毓
- 关键词：自身免疫
- 文献传递
- 胸腺迁出细胞的胸腺内和胸腺外成熟
- T淋巴细胞在胸腺微环境内经历严格有序的发育过程后,成为CD4或CD8单阳性细胞并迁出胸腺,汇入外周T细胞库。迁出胸腺细胞的数量、功能和迁出的不间断性是外周T细胞库的质量、TCR多样性及自身耐受性的重要决定因素之一。研究发...
- 葛青董杰陈瑜徐希金容
- 关键词：巨噬细胞TH细胞
- 文献传递
- 脂肪组织内源性产生的H2S是胰岛素抵抗发病的重要因素被引量：1
- 2007年
- 冯雪娟姜志胜陈瑜陈晶晶唐志晗赵战芝卜梓斌许戈阳耿彬唐朝枢
- 关键词：病理学与病理生理学硫化氢脂肪组织胰岛素抵抗
- 自身免疫调节因子与中枢免疫耐受被引量：2
- 2010年
- 陈瑜于姝滕飞董洁金容张毓
- 关键词：自身免疫调节因子免疫耐受胸腺上皮细胞特异性抗原自身免疫病调控分子
