ROC曲线及其推广型统计量的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11101396
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    王占锋
  • 依托单位：
    中国科学技术大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本项目的目标是研究两分类问题中ROC曲线及其推广型统计量的性质和应用。ROC曲线是度量标记物或分类器分类能力的一个重要指标。在医学诊断中,常使用一个权威的指标和它的阈值来确诊疾病,该指标称为金标准变量,但金标准变量常取连续值,且没有明确的阈值,此时传统的ROC型统计量不适合来评价标记物的诊断能力。这对ROC型统计量的理论和应用带来了新的挑战和研究方向。本项目与传统的ROC型统计量的研究不同，它基于没有明确阈值的连续值金标准,探索度量标记物诊断能力的ROC型统计量，特别是研究标记物联合诊断时的最优组合系数；并在原诊断模型下构造评估新标记物诊断能力的ROC型统计量，研究具有诊断能力的新标记物的选择方法。另外，基因学中有时把相关功能的基因合为一个集合，称为基因集合。我们用ROC型统计量来鉴别具有不同表达的基因集合,寻找基因集合的最优线性组合。这些方法都将被应用于实际数据分析。

结项摘要

本项目主要致力于研究两分类问题中ROC曲线及其推广型统计量的性质和应用。通过研究文献中方法的优点和不足，基于应用问题的背景，我们提出了各种数据结构下度量标记物分类能力的ROC型指标: 度量基因集合分类能力的ROC型统计量，度量连续金标准下标记物分类能力的ROC型统计量, 评价新生标记物对提高已存在分类模型能力的ROC型指标和评估带有测量限制的标记物分类能力的ROC型指标。在不假设标记物的总体分布下, 我们也深入研究了各个ROC型统计量的理论性质，建立计算方法，使得所提方法可以实现，利用数值模拟和实际例子分析来评估了所提各个方法的效果。我们在三年的研究中，共发表和完成（不含完成未被接收）相关论文11篇，其中有9篇为SCI收录的杂志。培养出3名硕士, 达到了研究计划中所提出的技术指标和要求。

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Asymptotic properties of maximum likelihood estimator for two-step logit models
两步 Logit 模型的最大似然估计量的渐近性质
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Statistics and Probability Letters
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Yin Changming;Wang Zhanfeng;Zhang Hong
  • 通讯作者：
    Zhang Hong
Identifying differential gene sets using the linear combination of genes with maximum AUC
使用具有最大 AUC 的基因线性组合识别差异基因集
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Proteomics and Bioinformatics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang Zhanfeng;Tsai Chen-An;Chang Yuan-chin Ivan
  • 通讯作者：
    Chang Yuan-chin Ivan
Distribution approximation of shrinkage estimate in censored regression model via randomly weighting method
通过随机加权方法对删失回归模型中的收缩估计进行分布近似
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Acta Mathematicae Applicatae Sinica-English Series
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Liu Xianhui;Wang Zhanfeng;Wu Yaohua
  • 通讯作者：
    Wu Yaohua
删失回归模型中SCAD型变量选择与估计(英文)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中国科学技术大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘显慧;王占锋;吴耀华
  • 通讯作者：
    吴耀华
Composite quantile regression estimation for left censored response longitudinal data
左删失响应纵向数据的复合分位数回归估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Acta Mathematicae Applicatae Sinica-English Series
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Xiao Liqun;Wang Zhanfeng;Wu Yaohua
  • 通讯作者：
    Wu Yaohua

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其他文献

水泡性口炎病毒感染犊牛口腔黏膜上皮细胞的超微结构变化
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    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 作者：
    王占锋;魏兴;张凤斌;李昕
  • 通讯作者：
    李昕
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    吴耀华;赵林城;王占锋
  • 通讯作者：
    王占锋
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨理工大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李昕;王占锋;张凤斌;魏兴
  • 通讯作者：
    魏兴
基于主元分析的多传感器故障检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    南京航空航天大学学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    杜海莲;王占锋;吕锋;杜文霞
  • 通讯作者：
    杜文霞

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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