生物医学研究中的小样本推断

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10561008
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    唐年胜
  • 依托单位：
    云南大学
  • 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

在生物医学研究中经常需处理分类数据，分类数据分析始于20世纪60年代，是目前国内外研究的热门课题。在过去40多年的研究中无论是理论研究者还是实际应用者几乎都假设了数据的样本量很大。然而为了获得及时、准确的信息，样本量通常都不大或许很小，如SARS病理的初期研究。为此本项目将从小样本的角度研究生物医学问题中的四格表、带零结构的四格表、高维四格表和带零结构的高维四格表及有序分类数据构成的K×K表的如下问题：配对设计实验和二次感染数据中有关敏感度和特异度的单边或区间假设的精确非条件检验；敏感度和特异度的精确非条件置信区间；基于精确非条件检验和置信区间的样本量和Bayes分析；上述小样本理论研究在生物医学、艾滋病防治中的应用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（31）
专著数量（2）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（19）
专利数量（0）
Statistical inference for correlated data in ophthalmologic studies
眼科研究中相关数据的统计推断
  • DOI：
    10.1002/sim.2425
  • 发表时间：
    2006-08-30
  • 期刊：
    STATISTICS IN MEDICINE
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Tang, Man-Lai;Tang, Nian-Sheng;Rosner, Bernard
  • 通讯作者：
    Rosner, Bernard
相关个体基因型联合概率分布及其在身份鉴定中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物数学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡跃清;贾新刚
  • 通讯作者：
    贾新刚
Influence diagnostics in nonlinear reproductive dispersion mixed models
非线性生殖分散混合模型的影响诊断
  • DOI：
    10.1080/02331880600688197
  • 发表时间：
    2006-06
  • 期刊：
    Statistics
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Wei BC;Tang NS;Zhang WZ
  • 通讯作者：
    Zhang WZ
The transmission disequilibrium test and imprinting effects test based on case-parent
基于案例亲本的传递不平衡检验和印迹效应检验
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Genetic Epidemiology
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Hu YQ, Zhou JY, Fung WK
  • 通讯作者：
    Hu YQ, Zhou JY, Fung WK
半参数非线性再生散度模型的渐近推断
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    数学年刊A辑(中文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈雪东;李保东;唐年胜
  • 通讯作者：
    唐年胜

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其他文献

Bayesian Analysis for Mixture of Latent Variable Hidden Markov Models with Multivariate Longitudinal data
潜变量隐马尔可夫模型与多元纵向数据混合的贝叶斯分析
  • DOI：
    10.1016/j.csda.2018.08.004
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Computational Statistics and Data Analysis
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    夏业茂;唐年胜
  • 通讯作者：
    唐年胜
Estimation and variable selection in generalized partially nonlinear models with nonignorable missing responses
具有不可忽略的缺失响应的广义部分非线性模型中的估计和变量选择
  • DOI：
    10.4310/sii.2018.v11.n1.a1
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Statistics and Its Interface
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    唐年胜;唐琳
  • 通讯作者：
    唐琳
Regression analysis of interval-censored failure time data with time-dependent covariates
具有时间依赖性协变量的区间删失故障时间数据的回归分析
  • DOI：
    10.1016/j.csda.2019.106848
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Computational Statistics and Data Analysis
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    易凤婷;唐年胜;孙建国
  • 通讯作者：
    孙建国
含不可忽略缺失数据非线性再生散度模型参数的Bayes估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物数学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    和燕;彭燕梅;唐年胜
  • 通讯作者：
    唐年胜
GENERALIZED EMPIRICAL LIKELIHOOD INFERENCES FOR NONSMOOTH MOMENT FUNCTIONS WITH NONIGNORABLE MISSING VALUES
具有不可忽略缺失值的非光滑矩函数的广义经验似然推论
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Statistica Sinica
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    赵普映;唐年胜;朱宏图
  • 通讯作者：
    朱宏图

其他文献

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唐年胜的其他基金

分布式张量回归的变分推断
  • 批准号：
    12271472
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    46 万元
  • 项目类别：
    面上项目
高维缺失数据半监督支持向量机研究
  • 批准号：
    12126362
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
数学学科2021-2035年中长期发展规划及“十四五”发展规划战略研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    10 万元
  • 项目类别：
    专项基金项目
国际贝叶斯分析学会2020年世界大会
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    20 万元
  • 项目类别：
2018年统计学研究生暑期学校
  • 批准号：
    11826027
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
2017年全国统计学研究生暑期学校
  • 批准号：
    11726024
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
超高维数据统计推断
  • 批准号：
    11731011
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    250.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
删失数据超高维共线性模型的变量选择
  • 批准号：
    11726615
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
2016年统计学研究生暑期学校
  • 批准号：
    11626020
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    68.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
不可忽略缺失数据模型的统计推断方法研究
  • 批准号：
    11671349
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    50.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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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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