复发事件和成组数据的统计推断及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10571169
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    孙六全
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

复发事件数据和成组数据是生物和医学等领域中常见的两种复杂删失数据，是现代统计学的研究热点之一，也是各相关学科发展的重要内容。本项目诣在建立这两类复杂删失数据的各种统计模型，包括一些重要的半参数模型，变系数回归模型，随机效应模型和非线性回归模型等，进行建模的理论和方法创新。针对一些重要的统计模型，利用各种似然方法和经验过程以及计数过程鞅理论等现代统计工具，对模型中的参数和非参数进行统计推断，进而讨论

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
Marginal Regression of Multiple Type Recurrent Event Data Based on Transformation Models
基于变换模型的多类型重复事件数据边际回归
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
    Chinese Journal of Engineering Mathematics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Regression analysis of failure time data with informative interval censoring
具有信息区间删失的故障时间数据的回归分析
  • DOI：
    10.1002/sim.2721
  • 发表时间：
    2007-05-30
  • 期刊：
    STATISTICS IN MEDICINE
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Zhang, Zhigang;Sun, Liuquan;Finkelstein, Dianne A.
  • 通讯作者：
    Finkelstein, Dianne A.
A class of accelerated means regression models for recurrent event data
一类针对经常性事件数据的加速均值回归模型
  • DOI：
    10.1007/s10985-008-9087-z
  • 发表时间：
    2008-09-01
  • 期刊：
    LIFETIME DATA ANALYSIS
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Sun, Liuquan;Su, Bin
  • 通讯作者：
    Su, Bin
Marginal regression model with time-varying coefficients for panel data
面板数据时变系数的边际回归模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Regression analysis of longitudinal data in the presence of informative observation and censoring times
在存在信息观察和审查时间的情况下对纵向数据进行回归分析
  • DOI：
    10.1198/016214507000000851
  • 发表时间：
    2007-12-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Sun, Jianguo;Sun, Liuquan;Liu, Dandan
  • 通讯作者：
    Liu, Dandan

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其他文献

基于转移模型的多类复发事件的边际回归
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    工程数学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姜芳艽;罗羡华;杨振海;孙六全
  • 通讯作者：
    孙六全
带终止事件纵向数据半参数部分线性单指标模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    中国科学：数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周洁;周晓华;孙六全
  • 通讯作者：
    孙六全

其他文献

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AI技术路线图

孙六全的其他基金

病例队列设计下复发事件数据的统计建模分析
  • 批准号：
    12171463
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    51 万元
  • 项目类别：
    面上项目
带有信息的混合区间删失数据的联合分析及其应用
  • 批准号：
    11926341
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
带信息观察时间和终止事件的纵向数据联合建模分析
  • 批准号：
    11771431
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
复杂纵向数据的统计推断
  • 批准号：
    11231010
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    220.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
带终止时间的复发事件数据的统计分析及其应用
  • 批准号：
    11171330
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    45.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
任意区间删失数据的统计分析
  • 批准号：
    10071092
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    7.5 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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