【摘 要】
：
目的:利用Agilent蛋白芯片技术结合四种机器学习算法检测分析大鼠深静脉血栓（deep venous thrombosis,DVT）形成过程中血浆蛋白谱的变化,探讨血浆蛋白表达谱与血栓形成的时序性变化规律,以此进行血栓形成时间的推断。方法:建立大鼠DVT模型,分为对照组和手术组,对照组不做任何处理（n=10）,手术组包括血栓形成后1 h、6 h、12 h、1 d、2 d、3 d、4 d、5 d、
【基金项目】
：
国家自然科学基金国家自然基金面上项目（编号:81470088）； 山西省青年科技研究基金面上青年基金项目（编号:201901D211334）； 山西省应用基础研究面上自然基金项目（编号:201701D121175）；
论文部分内容阅读
目的:利用Agilent蛋白芯片技术结合四种机器学习算法检测分析大鼠深静脉血栓（deep venous thrombosis,DVT）形成过程中血浆蛋白谱的变化,探讨血浆蛋白表达谱与血栓形成的时序性变化规律,以此进行血栓形成时间的推断。方法:建立大鼠DVT模型,分为对照组和手术组,对照组不做任何处理（n=10）,手术组包括血栓形成后1 h、6 h、12 h、1 d、2 d、3 d、4 d、5 d、6 d、7 d、10 d、14 d、21 d组（n=10）,收集140例大鼠血浆样本,采用Agilent蛋白芯片技术检测大鼠血浆蛋白表达谱,结合支持向量机、logistic回归、随机森林和Fisher线性判别模型对样本数据进行分析,运用最优数学模型对样本变量进行重要性排序。结果:（1）对照组可见静脉血管瘀血样改变,无血栓形成,12 h后可见少量血小板聚集,1 d后可见大量的血小板聚集,3 d后出现少量成纤维细胞,血栓密度增高,5 d后成纤维细胞增多,纤维素样物质渗出也增加,14 d纤维素样物质堆积;（2）不同血栓形成时间点血浆样本蛋白表达谱存在差异,峰位置和各峰含量不同;（3）主成分分析和正交偏最小二乘判别分析显示各样本组均存在显著差异;（4）建立多个血栓形成时间点分类预测模型,支持向量机模型准确率为86.8%,ROC值为0.97,logistic回归模型准确率为63.1%,ROC值为0.95,随机森林模型准确率为86.8%,ROC值为0.98,Fisher线性判别模型准确率为81.5%,ROC值为0.94,综合分析显示随机森林模型更适用于本实验数据,其外部验证准确率为85.7%;（5）运用随机森林模型对样本变量进行重要性排序,显示蛋白峰P11和蛋白峰P10排序重要性最高,查阅文献和分子预测,认为分子量为56.9 KDa的蛋白峰P11和分子量为45.8 KDa的蛋白峰P10可能与血栓形成密切相关。结论:利用蛋白芯片技术可以快速检测并准确获得大鼠不同血栓形成时间点血浆样本蛋白表达谱,联合多种机器学习算法,分析DVT血浆蛋白表达谱的时序性变化规律,建立四种数学算法模型,其中随机森林模型准确率最高,准确率为85.7%,为血栓形成时间的推断提供新的方法和思路。
其他文献
目的:研究乳酸杆菌治疗女性绝经后骨质疏松的临床疗效分析。方法:选择2018年2月-2019年5月在本院就诊的绝经女性481例,其中骨质疏松患者126例,纳入排除标准后最终参与患者92例,将这些患者分为乳酸杆菌组、对照组,两组患者均连续治疗24周,定期进行随访,检测各组患者治疗前后的各种骨代谢指标,骨密度（BMD）、炎症指标（TNF-α、IL-6）及各组不良反应发生率。结果:经治疗后相比于对照组,乳
目的:通过相关问卷的调查,了解护理实习生的压力水平,分析护理实习生在实习后期的压力源。为减轻护理实习生压力,提出有效的干预措施提供参考依据,从而提高临床教学质量。方法:根据研究目的,按照整群便利抽样原则,经医院护理部同意,在本人自愿原则下,以2019年2月-4月,在吕梁市某医院实习的临床护理实习生（以下简称护理实习生）为调查对象。自制一般资料调查问卷,包括性别、年龄、生源地、是否独生子女、在校学习
目的:了解全面二孩政策实施后山西省育龄人群的生育意愿现状及影响因素,以期为完善山西省人口政策、促进人口健康发展提供参考。方法:自行设计山西省育龄人群生育意愿及影响因素调查问卷,于2020年9月至2020年11月运用“问卷星”对山西省11个地市18-49周岁之间的育龄人群进行调查,与现配偶已育二孩者不在本次调查范围内。调查内容包括调查对象基本情况、生育现状、生育意愿及生育原因等四方面。采用SPSS2
目的:探究S1P磷酸酶2（S1P phosphatase 2,SPPase2）调节胰岛β细胞增殖和内质网应激的关键基因。应用文献计量学的方法探讨关键基因研究领域的进展趋势和研究前沿。方法:GSE73131芯片数据集来自GEO数据库,选取SPPASE2基因敲除与野生型小鼠差异表达的基因,构建蛋白互作分析网络（Pro-tein-Protein Interaction,PPI）,将关键基因用STRING
目的:胃癌患病率在全球癌症人口中居第五位,在癌症相关性死亡原因中排第三位。胃黏膜萎缩是胃癌进展的关键阶段。早期诊断慢性萎缩性胃炎可以对患者进行生活方式或药物干预,对预防胃癌的发生发展具有重要意义。然而,内镜下诊断慢性萎缩性胃炎的敏感性仅为42%,临床上慢性萎缩性胃炎的诊断依据病理组织检查,导致临床工作中慢性萎缩性胃炎漏诊率较高。为提高慢性萎缩性胃炎的内镜下诊断率,我们旨在将人工智能技术应用于慢性萎
目的:汉化并修订患者隐私量表（Patient Privacy Scale,PPS）使其适用于实习护生,并进行信效度评价。了解实习护生保护患者隐私的认知与行为现状并分析其影响因素。方法:获得原量表作者授权后,对此量表进行汉化及专家函询,采用便利抽样方法,对山西省三所医学院校的130名实习护生进行施测,评价量表的信度、效度,后对六所山西医科大学附属医院的890名实习护生进行患者隐私保护量表（实习护生版