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王萌
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- 所属机构:哈尔滨医科大学
- 所在地区:黑龙江省 哈尔滨市
- 研究方向:医药卫生
- 发文基金:国家自然科学基金
相关作者
- 侯艳
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- 作品数:64被引量:184H指数:8
- 供职机构:哈尔滨医科大学
- 研究主题:高维 数据分析 代谢组学 高维数据 非劣效性
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- 作品数:160被引量:584H指数:15
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- 杨朝阳
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- 作品数:3被引量:0H指数:0
- 供职机构:哈尔滨医科大学
- 研究主题:肺癌多药耐药 化疗药物 细胞系建立 逆转剂 体外筛选
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- 作品数:33被引量:58H指数:4
- 供职机构:哈尔滨医科大学
- 研究主题:胶质瘤 脑胶质瘤 神经胶质瘤 甲基化 甲基化状态
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- 作品数:96被引量:1,349H指数:12
- 供职机构:哈尔滨医科大学附属肿瘤医院
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- 目的:观察单独使用89Sr、双膦酸盐及两种药物联合使用治疗骨转移瘤的疗效,对三种治疗方法的疗效进行评价,并对89Sr对造血系统的影响进行分析。
方法:统计骨转移瘤治疗病人115名,其中89Sr单药治疗组36人,双膦...
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- 一种肺癌多药耐药细胞系
- 一种肺癌多药耐药细胞系,它涉及一种多药耐药细胞系。本发明的为了分析肿瘤细胞化疗耐药后的形态学及生物学习性的变化,筛选化疗药物及判断化疗药物的敏感性,分析肿瘤化疗多药耐药机制,体外筛选耐药逆转剂,提供了一种肺癌多药耐药细胞...
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- 文献传递
- 深度学习模型融合正则化方法在高维数据特征筛选中的应用研究被引量:4
- 2021年
- 目的探索基于深度学习模型联合正则化方法在小样本高维数据特征筛选中的优势。方法通过模拟实验和实际数据分析比较深度学习模型单独及联合正则化方法在小样本高维特征筛选准确性方面的差异;采用测试集中C指数作为两种模型泛化能力评价指标。结果在小样本研究中单纯的深度学习模型在变量之间存在复杂相关性时会表现过拟合,而深度学习模型联合正则化的方法比单独的深度学习模型在测试集中体现出防止过拟合的作用,具有更好的泛化能力。通过比较不同正则化的方法,发现深度学习联合组lasso相比于lasso在测试集中表现出更好的泛化能力。结论深度学习模型联合正则化的方法在小样本高维数据特征筛选中可以防止过拟合,保证外部测试具有较好的预测效果。
- 王萌王策栗思思卢宇红宋佳丽李康侯艳
- 关键词:正则化
- MIPE在临床试验转组研究中的应用
- 2021年
- 目的本文介绍一种新的处理临床试验转组数据的统计学方法——校正迭代参数法(MIPE),并通过模拟试验在不同情形下比较MIPE、IPE、意向性分析(ITT)三种方法对治疗效果估计的准确性。方法通过模拟数据探讨不同的治疗效应真值、潜在预后、转组率等24个假设场景中试验药疗效估计值的差异,并将MIPE、IPE、ITT方法应用于每个场景下进行效果比较。结果当试验药与安慰剂组疗效存在差异时,ITT和IPE方法得出的治疗效应估计均有偏,这种有偏估计与不同的治疗效应真值、潜在预后和转组率等因素相关,而MIPE方法不受上述因素影响,估计结果较为准确且稳定。结论 MIPE方法不受实际治疗效应、潜在预后、转组率等因素的影响,在各场景中治疗效应估计值的均值较为稳定,与其他方法相比,更接近真实值,在临床试验评价中使用更为可靠。
- 宋佳丽孙凤宇卢宇红王策王萌李康侯艳
- 药物活性预测方法、装置、设备及存储介质
- 本发明公开了一种药物活性预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:基于预设基因组数据库获取肿瘤细胞系对应的基因水平多组学信息;将基因水平多组学信息聚集至对应的目标生物通路,以获取肿瘤细胞系对应的细胞系特征;获取待预测药...
- 李康张刘超嵇建鑫王柳滢王鹤淞宋永振王萌李爽张萱
- Survivin和VEGF在非小细胞肺癌中的表达及相关性的研究
- 本文研究了Survivin、VEGF基因(血管内皮生长因子)在非小细胞肺癌中的表达和临床意义及其之间的相关性。
研究采用免疫组化法检测72例非小细胞肺癌组织和20例肺良性组织中Survivin、VEGF基因的表...
- 王萌
- 关键词:肺癌VEGFSURVIVIN免疫组织化学
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- 基于深度神经网络融合稀疏分组lasso的预测模型研究被引量:3
- 2021年
- 目的探索深度神经网络(DNN)联合不同正则化方法后模型预测准确性的差异;探索模型预测准确性较高时的样本特征规律。方法 R软件产生不同分组、不同样本量的模拟数据集,在不同数据特征下比较DNN模型及融合正则化后模型的预测能力。通过真实数据分析进一步评价两种模型的预测能力。结果 DNN融合不同正则化方法的结果均优于单纯DNN模型,其中DNN融合稀疏分组lasso(SDP)效果最好。稀疏组别组内变量个数的大小及样本量会影响预测准确性,组内变量个数≥8,样本量≥700时,SDP模型预测准确性较高。结论与单纯DNN模型相比,SDP模型预测准确性得到显著改善;考虑不同样本量和分组方式的情况,SDP模型的预测能力均有明显提高,并且其对预测相关重要特征的提取较为准确。在实际案例分析中发现在小样本的高维组学数据中,SDP模型预测准确性和防止过拟合的能力均有明显提升。
- 卢宇红宋佳丽王萌侯艳
- 关键词:正则化
- CXCR4/CXCL12轴在非小细胞肺癌中抗顺铂诱导的凋亡机制研究
- 背景:趋化因子CXCL12是细胞因子超家族成员中具有化学趋化作用的小分子蛋白质。趋化因子与相应的受体结合后,在胚胎发育、血管生成、造血、肿瘤的发展、转移过程中发挥重要作用。此外,最近研究发现趋化因子受体的抑制剂能够增加小...
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- 宫颈癌患者自我效能感与癌因性疲乏的关系:疾病不确定感的中介作用研究被引量:22
- 2018年
- 目的探讨宫颈癌患者自我效能感与癌因性疲乏的关系及疾病不确定感在宫颈癌患者自我效能感与癌因性疲乏间的作用。方法采用方便抽样法,对250例宫颈癌患者进行自我效能感量表、疾病不确定感癌因性疲乏量表中文版,并对各变量间进行相关分析、回归分析和中介作用分析。结果 (1)宫颈癌患者自我效能感与癌因性疲乏显著负相关(r=-0. 366,P <0. 01);自我效能感对癌因性疲乏三个维度认知疲乏、情感疲乏和躯体疲乏且存在负向预测作用(β=-0. 248,-0. 130,-0. 297,P <0. 05);(2)疾病不确定感在宫颈癌患者自我效能感与癌因性疲乏之间起着部分中介作用,中介效应占总效应的24. 17%。结论宫颈癌患者的自我效能感直接影响到患者的癌因性疲乏程度,又通过疾病不确定感间接影响癌因性疲乏程度。
- 宋旭生杨艳杰王文博褚海云王萌张雯刘娜娜邱晓惠
- 关键词:宫颈癌自我效能癌因性疲乏疾病不确定感