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6 个结果
  • 简介:统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性或横断面调查研究);实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等);临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。

  • 标签: 统计处理 设计类型 来稿 临床试验 横断面调查 实验设计
  • 简介:应告知研究设计的名称和主要方法。如调查设计分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究,实验设计应告知具体的设计类型,临床试验设计应告知属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等;主要做法应围绕重复、随机、对照、均衡概要说明,尤其要告知如何控制重要非试验因素的干扰和影响。应注明所采用的统计学处理方法,在P值前标注统计量,如t值、F值、x2值等。统计学符号按GB3358—82(统计学名词及符号》的有关规定书写,一律用斜体。

  • 标签: 统计学方法 医学论文 横断面调查 设计类型 临床试验 统计学处理
  • 简介:背景:结直肠癌(CRC)是消化系统常见肿瘤,发病率和死亡率较高。目的:应用生物信息学方法对CRC差异表达基因进行分析,筛选与CRC发生、发展相关的基因。方法:从公共基因表达数据库(GEO)下载CRC基因芯片GSE32323、GSE21510、GSE9348数据集,使用R语言筛选差异表达基因。在DAVID数据库中对差异表达基因行GO和KEGG分析。应用STRING、Cytoscape构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,筛选出CRC的核心基因。结果:在三个数据集中共筛选出834个CRC共同差异表达基因,包括376个上调基因和456个下调基因。GO分析表明差异表达基因主要参与细胞分裂、增殖、代谢等过程。KEGG分析显示差异表达基因主要富集于p53通路和细胞外基质蛋白通路。PPI网络共筛选出20个核心基因。结论:运用生物信息学方法对CRC基因芯片进行分析可为CRC发病机制、肿瘤标记物的筛选和治疗药物靶点的选择提供理论基础。

  • 标签: 结直肠肿瘤 生物信息学 微阵列分析 差异表达基因