代谢综合征风险、趋势预测和干预模型的构建论文设计.pdfVIP

代谢综合征风险、趋势预测和干预模型

注：因数据问题，未能得到最终结果，只给出模型及思路

摘要

有关代谢综合征(MS)风险、趋势预测和人工干预是通过数据库中的生物分

子相互作用和基因通路信息，构建生命量化动态模型。分析影响代谢综合征

（MS）关键通路的因素以及预测代谢综合征（MS）的患病风险与主要因素。

本文旨在通过基因的表达评价、各类小分子的含量评价和临床检测数据评价等方

面深入分析。建立数学模型，在对人类各因素进行定量分析，确定对每个人的个

性化风险预测与关键因素分析，探讨构建一个早期的代谢综合征趋势预测模型的

可行性。

针对问题一，我们首先从NCBI,EBI,DDBJ等公开数据库中提取了大量生物

分子相互作用和基因通路信息数据，通过建立Logistic回归模型和非线性拟合

对各因子与通路之间的关系进行探讨，直观有效的表明了生命量化公示的含义。

构建了如下所示的生命量化模型：

针对问题二，我们基于所提供的数据，通过二分类Logistic回归模型的构

建以及因子分析的方法，根据各通路评分分析得出部分因素(数据特征或相互作

用网络)是代谢综合征的关键通路；并验证了我们所建立的模型的可靠性与准确

性。

针对问题三，我们建立了Cox回归风险预测模型，将所搜集到的样本数据

代入模型进行验证。结果表明其准确性达到97.5%。

关键词：

代谢综合征（MS），logistic静态回归模型，多元因子分析模型，Ｃ

ｏｘ回归风险预测模型，相关性分析，spss，BP神经网络算法

一、问题重述与分析

如何对人类生命进行量化分析和代谢综合征的患病风险预测是人类生物医

学数据分析的重要方面，代谢综合征风险、趋势预测和干预就是通过分析人类相

关生物医学数据，确定人类患病风险和各数据含量对风险的影响。在本文中，我

们主要对以下问题进行讨论：

问题一：请参考NCBI,EBI,DDBJ等公开数据库中的生物分子相互作用和基

因通路信息，构建人类生命量化的动态模型。

分析:根据NCBI等数据库中的信息，分别研究不同基因对代谢综合征的病

态的独立影响程度，并且构建logistic静态回归模型，运用spss对已有数据进

行回归分析，得到不同基因对代谢综合征的影响的权重，再运用道路拓补的分析

方法对生物分子相互作用和基因通路进行分析，通过spss绘制基因通路网络图。

问题二：结合临床检测数据，哪些因素(数据特征或相互作用网络)是代谢综

合征（一种临床诊断结论）的关键通路。

分析：我们建立了因子分析模型。

确定代谢综合征发展的关键通络可以视为确定人类生命量化动态模型输入

端个因素对代谢综合征发展所占的权重。这一点利用多元分析中的因子分析可以

做到。因子分析通过研究变量之间的部依赖关系，并用少数几个假想变量来表示

其基本的数据结构，反映原资料的大部分信息的统计学方法。这几个假想变量能

够反映原来众多的变量的主要信息。

问题三：若给定一个新的人类群体数据集（~10人），包含了每个个体的

基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组和（或）代谢组的部分测量，请问这些

人有多大的代谢综合征风险？造成他们的代谢综合征风险的主要因素分别是什

么？

分析：我们建立了Cox回归风险预测模型。

由于问题需要对患者更清楚地了解发病的风险，认识自己疾病的危险等级，

提高对疾病危险因素防治的认识，并建立“综合危险干预”的防治理念。Cox

回归风险预测模型符合问题的要求，可以研究生命科学中疾病发生、一种治疗的

反应、病情的复发或死亡。生存时间可以是无病生存时间，从一种治疗到开始有

反应的时间，缓解时间或出现死亡时间。能够建立针对个人的代谢综合征风险预

测评估机制，可以分析造成罹患代谢综合征风险的主要因素，完成对每个人个性

化的干预。

二、模型假设

1、假设赛题中100人规模的人类群