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基于网络数据库及WGCNA-lasso算法胃癌预后lncRNA分子标志物筛选

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基于网络数据库及WGCNA-LASSO算法胃癌预后lncRNA分子标志物筛选

作者：刘辉华北理工大学

学位级别：硕士

目的基于网络数据库中胃癌和癌旁组织的RNA测序数据及临床特征数据,运用系统生物学方法联合机器学习算法进行生物信息学分析,筛选出胃癌预后长链非编码RNA（long noncoding RNA,lncRNA）分子标志物,为研究胃癌发生发展的分子学机制提供... 详细信息

目的基于网络数据库中胃癌和癌旁组织的RNA测序数据及临床特征数据,运用系统生物学方法联合机器学习算法进行生物信息学分析,筛选出胃癌预后长链非编码RNA（long noncoding RNA,lncRNA）分子标志物,为研究胃癌发生发展的分子学机制提供参考。方法1从癌症基因组图谱官网下载胃癌和癌旁组织RNA测序数据及临床特征数据,提取lncRNA数据并进行标准化处理,运用“edge R”函数包筛选胃癌差异表达lncRNA,采用加权基因共表达网络分析（Weighted Gene Correlation Network Analysis,WGCNA）鉴定与胃癌总体生存时间相关的lncRNA模块。2运用最小化绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,lasso）算法对模块内lncRNA构建胃癌预后lncRNA模型,绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic,ROC）并计算曲线下面积（Area Under Curve,AUC）评价模型。根据模型计算胃癌和癌旁样本对应的风险评分,据风险评分中位值将胃癌分为高风险组和低风险组,利用Kaplan-Meier法进行生存分析评估模型预测胃癌预后的能力。对模型内lncRNA绘制单基因ROC曲线并计算AUC,识别出胃癌预后关键lncRNA分子,并运用生存分析加以验证。通过star Base数据库、Mutil Experiment Matrix（MEM）数据库进行胃癌预后关键lncRNA分子靶基因的预测。结果1本研究纳入345例胃癌及32例癌旁组织的RNA测序数据及临床特征数据,筛选出3301个胃癌差异表达lncRNA,其中有2439个lncRNA表达上调,862个lncRNA表达下调;对差异表达lncRNA运用WGCNA构建加权基因共表达网络,划分成17个模块,与胃癌总体生存时间显著相关的是绿色模块。2运用lasso算法对绿色模块内100个lncRNA进行特征提取,筛选出11个lncRNA构建胃癌预后lncRNA模型;模型生存分析结果表明,高风险组中位生存时间短于低风险组,模型的AUC为0.641,提示模型预测性能良好。计算模型内单个lncRNA的AUC,结果发现LINC00665的AUC值最大,为0.695,提示LINC00665可有效独立预测胃癌预后;生存分析发现LINC00665划分的胃癌高低表达组在生存时间上具有差异（P=0.007）,差异具有统计学意义,可作为胃癌预后可能分子标志物。运用star Base数据库、MEM数据库进行靶基因预测分析,发现HKR1可能是LINC00665的靶基因,相关性分析发现LINC00665与HKR1在胃癌中具有明显相关性（r=0.401,P=6.93e-16）。结论1基于TCGA联合WGCNA鉴定出包含100个lncRNA的胃癌预后lncRNA模块,为筛选胃癌预后相关lncRNA分子标志物提供数据支持。2基于lasso算法筛选出LINC00665可能是胃癌预后lncRNA分子标志物,可能通过调控靶基因HKR1影响胃癌的发生发展过程。图18幅;表4个;参135篇。

关键词：胃癌预后长链非编码RNA 加权基因共表达网络分析 lasso算法 LINC00665

采用BP神经网络优化的振动信号压缩感知方法

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振动工程学报 2023年第5期36卷 1234-1243页

作者：朱一凯陈安妮余哲帆万华平东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室江苏南京211189 浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058

无线传感网络逐渐应用于结构健康监测,但是因能耗问题难以实现长期、高频的数据采集工作。压缩感知技术可利用少量的采样点重构原始信号,有望降低无线传感网络的能耗。实测振动信号因受到噪声干扰而导致稀疏性有限,常用于压缩感知的LASS... 详细信息

无线传感网络逐渐应用于结构健康监测,但是因能耗问题难以实现长期、高频的数据采集工作。压缩感知技术可利用少量的采样点重构原始信号,有望降低无线传感网络的能耗。实测振动信号因受到噪声干扰而导致稀疏性有限,常用于压缩感知的lasso算法难以精确求解稀疏系数,进而影响振动信号重构效果。引入BP神经网络优化lasso算法解得的稀疏系数,BP神经网络经ADAM优化算法训练后,可有效提升振动信号重构精度。用三层框架结构的模拟加速度数据和广州塔的监测加速度数据验证方法的有效性,并探讨了正则化参数和优化迭代次数的影响。结果表明,基于BP神经网络优化的压缩感知方法的信号重构效果在不同压缩率下均优于非优化的压缩感知方法。

关键词：结构健康监测压缩感知 BP神经网络稀疏系数 lasso算法

采用多源信息融合的妊娠猪舍环境质量评价方法

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农业工程学报 2022年第18期38卷 212-221页

作者：迟宇郭艳娇冯涵李寒郑永军中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 现代农业装备与设施教育部工程研究中心北京100083

妊娠猪舍作为养殖场猪只繁育的基础条件,其环境质量对母猪的生产性能有显著影响。为合理评价妊娠猪舍环境质量,该研究提出一种基于模拟退火的粒子群算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization,SA-PSO)、套索算法(Least Abso... 详细信息

妊娠猪舍作为养殖场猪只繁育的基础条件,其环境质量对母猪的生产性能有显著影响。为合理评价妊娠猪舍环境质量,该研究提出一种基于模拟退火的粒子群算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization,SA-PSO)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,lasso)和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的环境质量评价模型。利用卡尔曼滤波和分批估计自适应加权融合算法,实现多节点环境数据的时间与空间序列融合;构建猪舍环境质量非线性评价模型,采用lasso算法,筛选得出与环境质量强相关的特征参数,实现输入降维;融合SA-PSO算法实现网络初始权值和阈值的优化,形成SA-PSO-lasso-BP神经网络评价模型。通过对数据采集系统获取的实际妊娠猪舍环境数据进行验证,结果表明:提出的环境质量评价模型决定系数为0.918、总准确率为95.85%,相比单纯使用BP神经网络,加入lasso和SA-PSO算法后决定系数与总准确率分别提高了37.43%、11.09个百分点,具有更高的评价精度和性能,可更好地拟合复杂环境参数与环境质量间的非线性关系,为妊娠猪舍环境质量评价提供参考。

关键词：模型环境妊娠猪舍环境质量 BP神经网络 lasso算法 SA-PSO算法

农户安全施药行为:选择倾向与影响因素——基于Logistic回归和lasso算法的实证研究

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中国食品安全治理评论

中国食品安全治理评论 2017年第1期 3-29+205页

作者：马玉婷武汉大学经济与管理学院

本文利用河南、山东、江苏、浙江及黑龙江5省100个行政村986位农户的调查数据,运用Logistic回归和lasso系数缩减算法对影响农户施药行为的一系列因素进行实证研究。研究发现:农户的性别、年龄、受教育程度、对农药残留及相关风险的认知... 详细信息

本文利用河南、山东、江苏、浙江及黑龙江5省100个行政村986位农户的调查数据,运用Logistic回归和lasso系数缩减算法对影响农户施药行为的一系列因素进行实证研究。研究发现:农户的性别、年龄、受教育程度、对农药残留及相关风险的认知、对安全生产的态度、政府的处罚落实程度、农药施用技术培训、农药的价格等因素对农户施药行为产生了显著的影响;农户对主要农作物价格的预测、安全农产品的种植标准、农产品市场销售中的成本收入不平衡等对农户施药行为的影响很复杂。

关键词：农户施药行为安全生产 Logistic回归 lasso算法

基于lasso算法的临空高科技产业选择与入区评价研究

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郑州航空工业管理学院学报 2021年第1期39卷 5-16页

作者：董磊中国航空规划设计研究总院有限公司北京100120

围绕航空枢纽发展的临空经济区,正逐步成为高新技术产业和高端装备制造产业选址的首选地之一。文章通过对临空高科技产业的系统分析,得出了临空高科技产业入区的影响因素,包括航空依赖属性、高科技产业特点、效率与影响三个方面。通过... 详细信息

围绕航空枢纽发展的临空经济区,正逐步成为高新技术产业和高端装备制造产业选址的首选地之一。文章通过对临空高科技产业的系统分析,得出了临空高科技产业入区的影响因素,包括航空依赖属性、高科技产业特点、效率与影响三个方面。通过建立由5个一级指标、10个二级指标和16个三级指标构成的临空高科技产业入区评价指标体系,采用lasso算法模型对长沙临空经济示范区进行了实证研究。根据评价结果提出了提高机场运输能力和效率、建立开放包容的生态系统、拓展产业链形成高关联度的产业集群、实现产业与生态良性融合发展的针对性建议。

关键词：临空高科技产业长沙临空经济示范区 lasso算法入区选择与评价

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

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中国管理科学 2022年第4期30卷 1-12页

作者：欧阳资生杨希特黄颖湖南师范大学商学院湖南长沙410081 四川大学商学院四川成都610064 中国科学院亚热带农业生态研究所湖南长沙410125

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数lasso算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建... 详细信息

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数lasso算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明:(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。

关键词：单指标非对称CoVaR模型系统性风险有向网络 lasso算法网络舆情指数

基于lasso方法的污染气体自适应探测算法

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光学学报 2019年第5期39卷 398-406页

作者：崔方晓李大成吴军王安静李扬裕中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所

在开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,利用lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合重构背景光谱,提取目标... 详细信息

在开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,利用lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合重构背景光谱,提取目标特征。为了验证所提算法的有效性,开展了不同背景下的甲烷遥测实验、不同相对湿度条件下的氨气遥测实验,以及室内近距离乙烯探测实验。将所提算法与Harig算法进行对比,结果表明:所提算法能更好地扣除背景,具有较强的实用性。

关键词：遥感自适应 lasso算法亮温光谱

网络大数据在消费者信心指数预测中的应用——基于lasso算法和KPLSR方法

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网络大数据在消费者信心指数预测中的应用——基于LASSO算法和KPL...

血清IL-6和TNF-α对重症急性胰腺炎的早期诊断价值分析

2015年（第四届）全国大学生统计建模大赛

作者：沈淑张璇田晓春焦雨领中南财经政法大学

消费者信心指数是一个国家或地区的消费者对当前经济状况满意程度和未来经济走向预期的综合指数,它与国家经济形势有着密切的联系,本文将消费者信心指数的影响因素分成宏观经济、家庭经济、就业形势、房地产、物价、汽车和利率等七个方... 详细信息

消费者信心指数是一个国家或地区的消费者对当前经济状况满意程度和未来经济走向预期的综合指数,它与国家经济形势有着密切的联系,本文将消费者信心指数的影响因素分成宏观经济、家庭经济、就业形势、房地产、物价、汽车和利率等七个方面。根据消费者行为理论,消费者在做出最终购买决策之前会有消费需求产生以及相关信息检索。而随着互联网的日益发展,居民在购买决策之前常使用搜索引擎、网络媒体等对信息进行搜索,因此,网络搜索热词可以实时反映消费者对某一事物的关注度,进而反映消费者信心。由于我国网民用户习惯使用百度搜索引擎进行信息检索,因此,本文基于百度的热门相关检索词以及百度新闻获取搜索关键词,并以对应的百度指数作为解释变量,用以预测消费者信心指数。然而,考虑到构建的解释变量矩阵是一组高维数据,变量间存在较强的多重共线性,因此利用lasso算法对变量进行选取,剔除多余变量,选择关键变量。在模型建立的过程中,首先使用传统的统计计量方法,建立逐步最小二乘回归模型,对模型参数进行检验并利用建立的模型进行预测。进一步考虑到变量之间可能存在着非线性相关关系,本文对模型进行优化,选择建立核偏最小二乘回归模型,探讨了核偏最小二乘回归模型在消费者信心指数预测中的可行性和优劣。最后,本文对建立的预测模型进行对比分析,发现核偏最小二乘回归模型的预测效果优于逐步最小二乘回归模型,并且可以较好地预测消费者信心指数的波动趋势。这有助于我们更好地衡量消费者信息的波动,进一步提高我国消费者信心指数的应用发展水平,同时对国家政策的制定、经济形势的预测及在其它领域的应用有着一定的参考价值。

关键词：消费者信心指数网络搜索数据 lasso算法 KPLSR方法

来源： cnki会议评论

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临床肝胆病杂志 2023年第7期39卷 1657-1664页

作者：何健俞隼张静苏州大学附属常熟医院(常熟市第一人民医院)重症医学科江苏常熟215501

目的评估血清细胞因子在重症急性胰腺炎(SAP)早期诊断中的价值,并利用lasso算法构建复合指标的数理模型以提高对SAP诊断的准确性。方法纳入2019年1月-2022年6月在常熟市第一人民医院就诊的130例急性胰腺炎患者,其中SAP患者73例,非SAP... 详细信息

目的评估血清细胞因子在重症急性胰腺炎(SAP)早期诊断中的价值,并利用lasso算法构建复合指标的数理模型以提高对SAP诊断的准确性。方法纳入2019年1月-2022年6月在常熟市第一人民医院就诊的130例急性胰腺炎患者,其中SAP患者73例,非SAP患者57例。收集所有患者的外周血清样本并通过Luminex xMAP液相芯片技术完成13种血清细胞因子的精准检测。同时,所有患者均进行APACHEⅡ、BISAP和CTSI评分。使用Kolmogorov-Smirnov法进行正态性检验,对符合正态分布的计量资料两组间比较采用成组t检验;对非正态分布的计量资料两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料两组间比较采用χ^(2)检验。此外,通过二元Logistic回归分析评估细胞因子对SAP的影响,应用线性回归分析评估细胞因子与SAP疾病的严重程度之间的关联。偏相关分析在校正协变量(年龄、性别、BMI、高血压、糖尿病病史)后分析细胞因子与SAP疾病的严重程度评分的关联性。利用lasso算法构建复合指标的数理模型,并采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析血清细胞因子对SAP临床诊断的效能,计算曲线下面积(AUC)。结果非SAP组APACHEⅡ、BISAP和CTSI评分、改良Marshall评分均低于SAP组,差异均有统计学意义(P值均lasso算法联合IL-6和TNF-α构建的风险评分区分SAP和非SAP的AUC值最大(AUC=0.925),而IL-6和TNF-α的AUC分别为0.885、0.878;偏相关分析发现,在校正性别、年龄、BMI、慢性疾病史(糖尿病、高血压)后,SAP患者风险评分与APACHEⅡ评分呈显著正相关(r=0.565,P<0.001)。结论血清IL-6和TNF-α水平可反映AP疾病严重程度。联合血清IL-6和TNF-α构建的风险评分可显著提高SAP早期诊断的准确性,对SAP的临床诊疗具有重要的临床价值。

关键词：胰腺炎白细胞介素6 肿瘤坏死因子α lasso算法