简介:摘要:miRNA (microRNA)与疾病关联关系预测是生物信息学研究领域中一直备受关注的问题。开发出能够快速准确识别miRNA-疾病关联关系的计算方法可以帮助研究人员系统和有效地预测miRNA与疾病的潜在关联性,对指导生物实验、降低实验成本、提高实验效率,进一步为人类的健康做出更大贡献。多视角的miRNA和疾病数据库已成为研究这些关系的有力工具,现在的miRNA-疾病关联预测的方法也从不同角度改善了预测中的一些局限性。
简介:摘要:随着大数据技术的迅猛发展,其在疾病预测与防控领域的应用日益受到关注。本文旨在探讨基于大数据的疾病预测与防控策略,并分析其在医疗领域中的优势。首先,阐述大数据在疾病预测中的作用,包括数据的收集、整合与存储等现状。其次,深入探讨了机器学习和数据挖掘等大数据分析方法在疾病预测中的应用,强调了这些方法对于模型建立的重要性。然后,介绍了基于大数据的疾病预测模型的构建步骤,并强调了特征选择和特征工程在模型性能提升中的关键作用。针对不同类型的疾病,如传染病和慢性病,列举了相应的预测模型案例。此外,本文还探讨了基于大数据的疾病防控策略制定,分析了疾病防控策略的重要性以及影响因素。在疾病监测、预警和溯源方面,阐述了大数据的应用,特别是在疫情防控和流行病管理等方面的案例研究。
简介:摘要目的探讨MRI征象预测胎盘植入谱系疾病评分表的临床价值。材料与方法回顾性分析我院收治的102名怀疑胎盘种植异常的孕妇资料。选取MRI征象及临床危险因素共9项内容制订MRI征象预测胎盘植入谱系疾病评分表并进行评分,计算各型胎盘植入的平均总得分。采用单因素方差分析,最小显著性差异法进行组间比较,绘制ROC曲线计算各型胎盘植入的评分界值。结果102例孕妇中,非植入性35例,总分(2.94±1.28)分;粘连性28例,总分(5.54±1.75)分;植入性32例,总分(9.88±2.37)分;穿透性7例,总分(13.57±1.90)分。各组间评分比较,差异有统计学意义(F=115.688,P<0.05)。ROC曲线显示,非植入性与粘连性胎盘植入间、粘连性胎盘植入与植入性胎盘植入间及植入性胎盘植入与穿透性胎盘植入间评分的平均界值分别为3.5分、7.5分及10.5分。结论MRI征象评分表对胎盘植入谱系疾病及胎盘植入深度有较好的预测价值。