主办单位: 共青团中央   中国科协   教育部   中国社会科学院   全国学联  

承办单位: 贵州大学     

基本信息

项目名称:
ADAM33基因及气道重塑引发哮喘机制的统计学研究
小类:
数理
简介:
探讨ADAM33基因单核苷酸多态性与哮喘发生机制的联系。同时借助对此机制的研究,建立基于贝叶斯网络的哮喘诊断模型。
详细介绍:
为了检测 ADAM33 基因 S2位点及F+1位点多态性在支气管哮喘患者中的分布频率, 运用统计学方法探讨S2位点及F+1位点单核苷酸多态性与支气管哮喘的相关性,采用等位基因特异性聚合酶链反应(AS-PCR)技术及DNA 测序的方法, 对126例哮喘患者及121例健康人进行ADAM33 基因S2位点及F+1位点单核苷酸多态性分析,运用生物统计学方法处理数据。得到结果:ADAM33基因S2位点及F+1位点在病例组和对照组中基因型分布均符合Hardy-Weinburg平衡定律;ADAM33基因S2位点 3 种基因型(CC、CG、GG)在哮喘组分布为64(50.8%)例、45( 35.7%)例、17( 13.5%)例,在对照组分布为72( 59.5%)例、44(36.4%)例、5( 4.1%)例(χ2=6.929, P<0.05), 两组比较有统计学差异。哮喘组ADAM33基因S2位点等位基因C和G的频率分别为0.687、0.313;对照组ADAM33基因S2位点等位基因C和G 分别为0.777、0.223。哮喘组与对照组C及G等位基因频率比较差异有显著性 (χ2=5.122, P<0.05); ADAM 33基因 F+ 1位点3种基因型 ( CC、 CT、 TT )在哮喘组分布分别为 68( 54 . 0 % )、 48( 38 . 1 % )、 10( 7 . 9% ), 在对照组分布分别为 70( 57 . 9% )、 46( 38 . 0% )、 5( 4 . 1% ), 无显著性差异 (χ2=1 . 638 , P > 0 . 05)。哮喘组和对照组 ADAM 33基因 F+ 1位点等位基因 C和 T的频率分别为 0 . 730、0 . 270、 0 . 769、0 . 231 , 两组等位基因频率比较差异无显著性 ( χ2=0 . 970 , P > 0 . 05)。因此结论为:ADAM33基因S2位点在支气管哮喘人群中存在CC、CG、GG 多态性,与支气管哮喘有明显相关性。F+1位点在支气管哮喘人群中存在CC、CT、TT 多态性,但与支气管哮喘没有明显相关性。同时运用贝叶斯网络(Bayesian network, BNT)分析哮喘病人资料,探索哮喘致病因素及其相互关系,以及利用所得网络对病人进行哮喘诊断。依据最小描述长度(Minimal Description Length, MDL)准则学习网络结构,对完整数据运用极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)获得网络参数,并对含有缺失值的数据运用期望最大化(Expectation Maximization, EM)算法进行参数学习。通过带入测试数据对BNT对预后的预测能力作出评价。最终通过对含有50个样本的哮喘病人资料的学习,构建了一个含有8个结点,8条有向边的BNT模型,并获得了各结点参数。网络中的有向边反映了哮喘发病影响因素之间的相互作用或影响,网络参数反映其强度。分析了直接影响哮喘发病和分级的指标,并依据网络模型和参数,通过带入测试数据,检验了模型诊断哮喘分级的能力。发现BNT模型具有较强的处理缺失数据的能力,应用BNT分析哮喘病人资料,揭示了影响哮喘发病的多因素间,多层次的因果关系,且可从概率角度定量描述各因素间的影响强度。

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  • ADAM33基因及气道重塑引发哮喘机制的统计学研究

作品专业信息

撰写目的和基本思路

探讨ADAM33基因单核苷酸多态性与哮喘发生机制的联系。同时借助对此机制的研究,建立基于贝叶斯网络的哮喘诊断模型。

科学性、先进性及独特之处

国内外有ADAM33与支气管哮喘相关文献多侧重于探讨欧美人种中ADAM33与哮喘发病的关系。本文立足汉族人,探求汉族人种中ADAM33基因多态性与哮喘发病的关系。现在在医学领域残缺数据较多,先验知识丰富的领域,贝叶斯网络在各方面都具有很大的优势,然而收到的重视和普及仍不足。同时作为目前机器学习领域的主流研究方向,贝叶斯网络的理论研究进展迅速,突出成果大量涌现,应用前景广阔。

应用价值和现实意义

ADAM33基因单核苷酸多态性与哮喘密切相关。因此该研究对我国的哮喘控制和医药发展具有重要意义。同时,将贝叶斯网络模型理论应用于医学预测、诊断,一方面可以提高模型对残缺数据的容忍度和利用好医学领域丰富的专家知识,另一方面由于贝叶斯网络的可解释性,建立的模型结构更容易被经验丰富的医师所理解和接受。也为医师对模型的进一步校正提供了可能。

学术论文摘要

其一: 目的 检测 ADAM33 基因 S2位点及F+1位点多态性在支气管哮喘患者中的分布频率, 运用统计学方法探讨S2位点及F+1位点单核苷酸多态性与支气管哮喘的相关性。结论 ADAM33基因S2位点在支气管哮喘人群中存在CC、CG、GG 多态性,与支气管哮喘有明显相关性。F+1位点在支气管哮喘人群中存在CC、CT、TT 多态性,但与支气管哮喘没有明显相关性。 其二: 目的 运用贝叶斯网络分析哮喘病人资料,探索哮喘致病因素及其相互关系,以及利用所得网络对病人进行哮喘诊断。方法 依据最小描述长度准则学习网络结构,对完整数据运用极大似然估计获得网络参数,并对含有缺失值的数据运用期望最大化算法进行参数学习。通过带入测试数据对BNT对预后的预测能力作出评价。结果 通过对含有50个样本的哮喘病人资料的学习,构建了一个含有8个结点,8条有向边的BNT模型,并获得了各结点参数。网络中的有向边反映了哮喘发病影响因素之间的相互作用或影响,网络参数反映其强度。分析了直接影响哮喘发病和分级的指标,并依据网络模型和参数,通过带入测试数据,检验了模型诊断哮喘分级的能力。

获奖情况

正在投稿

鉴定结果

情况属实

参考文献

[ 1 ]Van Eerdewegh P,Little RD,Dupuis J,et al.Association of the ADAM33 gene with asthma andbronchial hyperresponsiveness [J]. Nature, 2002, 418 (6896) : 426-430. [ 2 ] 中华医学会呼吸病学分会哮喘学组.支气管哮喘防治指南.中华结核和呼吸杂志,2008,3l(3):177—185. [ 3 ] Hirota T, Hasegawa K, Obara K,et a1.Association between ADAM33 polymorphisms and adult asthma in the Japanese population [J].Clin Exp Allergy,2006,36(7):884-891. [ 4 ] de Faria IC, de Faria EJ, Toro AA, et a1.Association of TGF-β1,CDl4,IL-4,IL-4R and ADAM33 gene polymorphisms、with asthma severity in children and adolescents.J Pediatr(Rio J).2008 May-Jun;84(3):203-10.

同类课题研究水平概述

目前全世界约有100多万的哮喘患者,且仍在逐年增加,每年用于治疗的费用高达55亿美元,哮喘严重威胁着人们的健康。如何能控制哮喘的反复发作、提高生活质量迫在眉睫。研究显示ADAM33基因具有高度多态性,其单核苷酸多态性(SNPs)与哮喘密切相关。因此进行支气管哮喘的ADAM33基因的SNPs研究,对我国的哮喘控制和医药发展具有重要意义。 检索知国内外有ADAM33与支气管哮喘的文献报道;但相关文献多侧重于探讨欧美人种中ADAM33与哮喘发病的关系,以及该方面研究的综述。 本研究希望探讨汉族人中ADAM33基因单核苷酸多态性与哮喘发生机制的关系 检索未见国内外有相同研究。 现在在医学领域,应用人工智能诊断模型来提高疾病诊断技术已经较为普遍。也有很多较为成熟的网络模型,如神经网络模型。但是在残缺数据较多,先验知识丰富的领域,贝叶斯网络在各方面都具有很大的优势。同时作为目前机器学习领域的主流研究方向,贝叶斯网络的理论研究进展迅速,突出成果大量涌现,应用前景广阔。如果将贝叶斯网络模型理论应用于医学预测、诊断,一方面可以提高模型对残缺数据的容忍度和利用好医学领域丰富的专家知识,另一方面由于贝叶斯网络的可解释性,建立的模型结构更容易被经验丰富的医师所理解和接受。同时也为医师对模型的进一步校正提供了可能。
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