高血压性心脏病生物标志物的筛选：基于中国重庆市7家医疗机构的数据分析研究

目的:筛选高血压性心脏病(HHD)的影响因素,建立HHD的预测模型,为HHD的发生提供预警。方法:选取中国重庆市某医科院校数据研究院平台2016年1月1日至2019年12月31日主要诊断为高血压性心脏病和高血压患者。通过单因素分析、多因素分析筛选HHD的影响因素,采用R语言分别构建Logistics模型、随机森林(RF)模型和极限梯度上升(XGBoost)模型。结果:单因素分析筛选出60项差异指标,多因素分析筛选出18项差异指标(P0.05)。Logistics模型、RF模型、XGBoost模型曲线下面积(AUC)分别为0.979、0.983和0.990。结论:本文建立的3种HHD预测模型结果稳定,其中XGBoost模型对于HHD的发生具有良好的诊断效应。     

高血压性心脏病生物标志物的筛选：基于中国重庆市7家医疗机构的数据分析研究*

目的: 筛选高血压性心脏病（HHD）的影响因素,建立HHD的预测模型,为HHD的发生提供预警。方法: 选取中国重庆市某医科院校数据研究院平台2016年1月1日至2019年12月31日主要诊断为高血压性心脏病和高血压患者。通过单因素分析、多因素分析筛选HHD的影响因素,采用R语言分别构建Logistics模型、随机森林（RF）模型和极限梯度上升（XGBoost）模型。结果: 单因素分析筛选出60项差异指标,多因素分析筛选出18项差异指标（P<0.05）。Logistics模型、RF模型、XGBoost模型曲线下面积（AUC）分别为0.979、0.983和0.990。结论: 本文建立的3种HHD预测模型结果稳定,其中XGBoost模型对于HHD的发生具有良好的诊断效应。     

矿区生态产业评价指标体系

论述了煤炭矿区生态产业评价指标体系设置的理论依据,针对煤炭矿区生态产业链的特点和发展模式,从自然资源、经济效益、环境效益和社会效益四个角度出发选择筛选指标,构建了煤炭矿区生态产业评价指标体系.建立了模糊综合评价模型,探讨了运用层次分析法并通过熵值法修正的确定评价指标权重的新方法,构建了各因素指标的模糊隶属度函数.应用龙口矿区2010年的指标数据对所建模型和方法进行检验,对龙口矿区生态产业发展及生态产业链延伸提出了具体建议.     

人工心脏瓣膜置换术后近期死亡因素的Logistic回归模型与分析

主要研究人工心脏瓣膜置换手术中导致病人术后近期死亡的重要影响因素．目的是通过统计学方法分析病人身体状况与治疗手段的数据,探讨导致病人死亡的因素,为临床上改善治疗方法,减少或消除危险因素,降低手术的死亡率提供参考．通过Logistic回归模型,对所有变量作单因素分析和相关因素分析,在此基础上,结合医学背景知识,对入选因素进行多因素的逐步筛选;对所得模型作残差分析,用刀切法加以检验,保证了模型的正确性。     

农用抗生素筛选模型的发展概述

农用抗生素是指微生物产生的,可用于防治农业有害生物的次级代谢产物。随着筛选模型的贫乏,发现新型农用抗生素的难度越来越大,同时农用抗生素的研究应用与筛选模型密切相关,并随筛选模型的不断改进而向前推进。近年来,随着新技术特别是现代生物技术在微生物研究中的应用,从微生物中筛选新的农用抗生素的几率逐渐加大。主要对传统筛选模型、特定筛选模型以及高通量筛选模型进行了阐述,并对我国未来农用抗生素筛选模型的发展方向提出了预测。     

长白山林区森林生物量变化定量驱动分析

根据研究区单木生物量模型及森林资源清查资料计算样地生物量,采用试验精度较高的遥感模型进行4期遥感数据的森林生物量估算,获得区域单位面积生物量变化值,并利用bootstrap方法对引起这种变化的气象因素、森林经营活动因素和社会经济因素等驱动因子进行变量筛选,利用偏最小二乘算法建立不同时间段的森林生物量变化驱动模型,计算变量投影重要性指标（VIP）定量刻画各因素对森林生物量变化的影响重要程度.结果表明：目前人为因素对长白山林区森林生物量变化的影响程度（VIP值）已经小于自然因素,说明国家对林区的森林保护政策已经起到了明显的效果.本文拓宽了森林生物量变化驱动分析的内容,引入了VIP值对森林生物量的变化驱动因子进行定量刻画,为定量分析森林生物量的变化提供了一条新的途径.     

一株具有抑制单胺氧化酶作用的干酪乳杆菌筛选

【目的】通过体外模型从健康人体粪便内分离筛选出具有抑制单胺氧化酶(MAO)活性的乳酸菌,为今后乳酸菌体内抗衰老的研究提供参考。【方法】采用单胺氧化酶体外抑制模型对乳酸菌的发酵上清及无细胞提取物进行了筛选,并对筛选出的样品进行了两种指标的测定,即样品的剂量效应,以及样品与酶的预保温时间对酶活抑制率的影响;同时利用膜分离技术对不同分子量范围的样品进行了MAO的抑制测定。以筛选出的菌株JH-23为目的菌,通过16S rDNA序列分析及API细菌鉴定系统对菌株进行鉴定。【结果】筛选出的菌株JH-23无细胞提取物对MAO的抑制率达到33.7%。样品经冻干后,在反应浓度为16 mg/mL时抑制率达到53.2%,且MAO抑制率随预保温时间的增加而上升,在30 min之后抑制效果趋于平稳;粗样品经48 h透析后,透析液中的MAO抑制率较透析前明显升高。菌株JH-23的鉴定结果显示其属于干酪乳杆菌。【结论】开发了一种以单胺氧化酶作为靶位酶的新式体外筛选模型,该模型方便快捷且灵敏性高,对之后的抗衰老体内研究有所帮助。筛选出的干酪乳杆菌JH-23细胞裂解物对MAO有抑制作用,其中起到MAO抑制作用的主要是细胞内的小分子类物质。     

基于受体的药物高通量筛选研究进展

受体是药物筛选的重要靶标,基于受体的药物高通量筛选是药物筛选的主要类型之一。本文根据受体作用原理,按照检测对象的不同,从直接与间接检测的角度,将基于受体的药物高通量筛选进行了分类,总结了基于受体的几种不同的药物筛选模型,并简要介绍了高通量筛选技术在中药研究中的应用,对药物筛选的发展进行了展望。     

药物跨膜转运细胞模型影响因素及应用

本文详细介绍了Caco-2细胞系和MDCK细胞系的特点、跨膜转运细胞模型的建立及其影响因素,包括细胞模型的选择、细胞接种密度、细胞单层的紧密性等细胞因素和Transwell多微孔膜的性质等环境因素。概述了国内外关于利用Caco-2和MDCK细胞系作为模型进行药物筛选、药物相互作用和研究药物吸收转运机制等方面的内容及MDCK细胞模型作为肠道模型、肾脏模型及血脑屏障模型的应用。比较了Caco-2细胞和MDCK细胞在肠道模型方面的差别,MDCK细胞主要用于选择性研究药物在小肠吸收及转运机制,特别用于细胞旁被动转运药物的研究,而Caco-2细胞用于双向转运或能量依赖主动转运研究。MDCK细胞模型可在体外培养条件下平稳转染人类MDR1基因,因此可高表达P-gp基因,可作为可用于评估肾脏药物相互作用、快速进行候选药物筛选及研究药物转运机制的理想模型。     

城市综合医院床位利用效率的评价指标筛选初步探讨

指标的筛选是进行评价模型选取与构建的重要前提，在阅读大量文献与专家咨询的基础上，利用北京地区17家综合医院2010年的完整病历首页信息与基本情况，采用统计学方法为主的筛选方法，运用因子分析、聚类分析和相关分析等方法，筛选出评价城市综合医院床位利用的4个投入指标与4个产出指标。     

黄土高原马栏林区不同森林类型的土壤肥力研究

用灰色关联分析法对黄土高原马栏林区主要森林类型优势层生长状况与土壤养分因子的关联性进行分析,并对土壤肥力进行评价。结果表明腐殖质层和有机质是影响森林乔木层生长的主导土壤因子,其次是全氮和碱解氮,然后依次为速效钾、速效磷、全磷、pH值。土壤肥力的综合评价排序总体结果显示,辽东栎占优势的林型肥力最高,油松林、山杨占优势的混交林居中,辽东栎+白桦混交林较差,而白桦占优势的混交林最差。人工油松林对土壤有一定的改良作用;而多数混交林的土壤肥力高于以其中某一树种占优势的林型,但以辽东栎为优势种的林型比辽东栎混交林土壤肥力高,且辽东栎的重要值百分数越大,其土壤肥力越高。     

基于主成分分析的古树土壤肥力综合评价

以广州市海珠区登记在册的40株古树为研究对象,调查其生长状况,采集土壤测定pH、EC值、容重、通气度、有机质、全N、全P、全K、水解N、有效P、速效K含量等11项理化指标,采用主成分分析和聚类分析对古树土壤肥力进行综合评价.结果表明:海珠区大多数古树土壤EC值偏低(<0.35 mS·cm-1),表现为强变异;土壤有机质...     

黑土农田土壤肥力质量综合评价

黑土是我国东北主要土壤类型之一,也是我国宝贵的土壤资源．本项研究在分析了黑土南北样带上采集的115个土样理化性质的基础上,建立黑土肥力评价指标体系,运用模糊数学和因子分析方法对黑土肥力水平进行评估、分级．采用地理信息系统软件Arclnfo绘制黑土区土壤肥力状况图．研究发现,深厚黑土主要分布于黑土区北部,中厚与薄层黑土则分别集中在黑土区的中部和南部,这主要与黑土分布区的气候条件和黑土的成土过程有关．另外,黑土肥力水平分布规律在东西向为东高西低;南北向为中部最高,北部次之,南部最低,且大部分地区肥力水平处于中等。占整个黑土区的73．6%．     

Microbial indices of soil fertility

AIMS: To find the new microbial parameters explaining the soil fertility from the microbial community viewpoint. METHODS AND RESULTS: Fatty acid methyl ester (FAME) analysis and terminal-restriction fragment length polymorphism (T-RFLP) analysis were carried out using 16 differently treated plots from the same field that had been kept under different fertilizer management systems since 1984. It was found that organic fertilizer application had small impact, whereas chemical fertilizer application, especially ammonium-nitrogen fertilizer, had strong impact on microbial community structures. Principal component analysis was conducted based on soil chemical and physical parameters, crop yields, FAMEs and terminal-restriction fragments (T-RFs) to provide 10 FAMEs and 10 T-RFs showing strong relation with soil fertility. CONCLUSION: We defined these 10 FAMEs and 10 T-RFs as 'keystone' biological parameters explaining soil fertility in the soil. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: This is the first report on the FAMEs and T-RFs related to soil fertility. Both analyses are rapid, inexpensive and reproducible means. As field assessment needs precise and rapid analysis, FAME and T-RFLP analyses and these new parameters are very useful to analyse soil fertility at biological viewpoint.     

桉树人工林地土壤酶活性与微量元素含量的关系

运用典范相关分析研究了桉树人工林地土壤酶活性和土壤微量元素含量关系。结果表明,Zn和Mn对土壤蛋白酶活性的促进作用最大。Zn在一定程度上对脲酶和过氧化氢酶有抑制作用;而Mn对脲酶和过氧化氢酶有促进作用。结合林地生物的生长特征等因子,"综合土壤酶因子"可作为土壤肥力评价的一个指标,对桉树林地土种的划分有一定意义。     

不同植被恢复类型的土壤肥力质量评价

科学确定森林土壤肥力指标并进行肥力质量的评价,对立地生产力和多目标森林经营的研究有着重要意义。以采伐(径级12 cm择伐)迹地上发育来的稀树灌丛、针叶林、针阔混交林和常绿阔叶林为研究对象,进行每木调查与群落分析,并比较各群落土壤因子间的差异,用典范对应分析(CCA)和因子分析对土壤肥力质量进行定量评价。结果表明,CCA可以有效地筛选土壤肥力质量指标,有助于质量指标的科学确定;土壤肥力质量综合评价分值为稀树灌丛(0.438)常绿阔叶林(0.414)针阔混交林(-0.170)针叶林(-0.331);演替初期(19 a)的植被恢复并未使土壤结构发生明显变化,土壤肥力质量是下降的;无人为干扰的3种群落类型,针叶林表现为更高的生物量积累,而天然更新的常绿阔叶林则更有利于生物多样性的增加与土壤养分的保蓄。     

植被恢复对土壤碳氮循环的影响研究进展

植被恢复重建是治理水土流失的主要手段之一,能够有效地促进侵蚀土壤发育、提高土壤肥力、增强土壤微生物活性,进一步影响土壤碳氮循环.因此,植被的恢复重建过程对土壤有机碳库、氮库累积以及温室气体的排放具有一定作用.本文综述了植被恢复对土壤碳、氮循环过程的影响以及土壤质量与植被修复之间的协同效应,并提出了今后进一步研究的方向.对评价植被恢复在应对全球气候变化中所起的作用具有借鉴与参考价值,对促进土壤肥力改善和退化生态系统的恢复及可持续发展也有重要的现实意义.     

喀斯特峰丛洼地不同生态系统的土壤肥力变化特征

基于喀斯特峰丛洼地坡耕地、草丛、灌丛、人工林、次生林、原生林6种典型生态系统的土壤主要养分、矿质养分和微生物这3组变量共计20个指标的调查、取样和分析,运用多重比较分析、主成分分析和典范相关分析探讨了其土壤肥力变化特征、主要影响因子及两两之间的相互关系。结果表明,喀斯特峰丛洼地土壤pH值为6.60—7.75,土壤主要养分、微生物种群数量和微生物生物量明显高于同纬度地区地带性红壤,矿质养分含量相对较低,其中SiO2、Al2O3、Fe2O3占矿质全量的90%以上。土壤肥力的总体趋势为原生林>次生林>灌丛>草丛>坡耕地>人工林。喀斯特石漠化地区实行林草结合的退耕还林还草模式更有利于土壤生态系统的环境改善,坡耕地应多施有机肥和氮肥,人工林应多施氮肥。原生林植物与养分之间达到了良好的平衡状态,主要应加强森林抚育管理,改善森林环境,保障植物、土壤养分及微生物之间的良好协调关系。确保土壤资源的合理利用,促进喀斯特峰丛洼地乃至整个西南喀斯特区域植被的迅速恢复和生态重建。     

不同有机物料对渭北旱塬耕地土壤短期培肥效应的综合评价

通过田间试验和室内分析,研究了施用不同有机物料对渭北旱塬耕地土壤化学性质和酶活性的影响,选取有机质等10个能够反映土壤肥力质量特性的定量因子作为评价指标,采用因子分析对土壤肥力质量进行综合评分,然后用欧氏距离最短距离法对其进行聚类,最后利用作物产量结果进行验证.结果表明：通过土壤有机培肥,土壤肥力质量和作物产量均有显著提高,与单施化肥相比,施加秸秆堆肥和厩肥处理的小麦产量分别提高了20.43%和22.38%;对土壤肥力综合进行评价,秸秆堆肥配施化肥的土壤肥力质量最高,综合得分达56.53,厩肥配施化肥较高,高量秸秆配施化肥次之.可见,通过秸秆堆肥或厩肥配施化肥进行培肥土壤,能显著提高土壤肥力水平,从而提高作物产量;利用有机质等10项土壤肥力特性因子,采用因子分析对土壤肥力质量进行综合评价,能够准确反映土壤肥力水平,预测土壤生产力状况.     

Factors affecting the fruiting of bilberries: an analysis of categorical data set

The present study is an application of categorical data analysis in ecological research. The approach is based on logistic regression following an exploratory graphical analysis. The material was collected in an extensive forest inventory in which a set of observations was made by eye in a stratified random sample of 262 mature upland forest stands in South Finland. The problem was to interpret the variation in the fertility of the tillers of bilberry (Vaccinium myrtillus). In the field, the fertility was recorded as a three-class ordinal variable. The information available for the interpretation included the visually estimated density of the tree crowns, the soil fertility class determined using Cajander's forest site types and the percent cover of V. myrtillus.The GLM framework was employed in successive stages of the data analysis in order to find a model to fit the data. For this, the three-class ordinal response variable was reduced to two classes: stands characterized by (a) sterile and (b) fertile bilberry tillers. Successful prediction of the distribution of these two types of forest stands was achieved with a logistic-regression model by using canopy coverage and soil fertility classes as predictor variables. The generalized linear modelling framework is suitable for studying many ecological problems even when only rough categorical estimates of environmental scalars are available.