【摘 要】
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目的:利用术前指标基于机器学习算法预测肝癌手术病人麻醉诱导期血流动力学的影响因素。分析其主要的影响因素,提高麻醉诱导期对于血流动力学波动的预测能力,有效减少麻醉风险;并证实机器学习算法用于影响因素预测分析的可行性。方法:选择广西医科大学附属肿瘤医院2017年1月至2019年12月全麻下行肝癌手术病人515例,以麻醉诱导开始后10分钟出现血流动力学不稳定（血流动力学不稳定定义为诱导期平均动脉压＜65
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目的:利用术前指标基于机器学习算法预测肝癌手术病人麻醉诱导期血流动力学的影响因素。分析其主要的影响因素,提高麻醉诱导期对于血流动力学波动的预测能力,有效减少麻醉风险;并证实机器学习算法用于影响因素预测分析的可行性。方法:选择广西医科大学附属肿瘤医院2017年1月至2019年12月全麻下行肝癌手术病人515例,以麻醉诱导开始后10分钟出现血流动力学不稳定（血流动力学不稳定定义为诱导期平均动脉压＜65mm Hg）为主要结果,并以术前用药、术前并存基础疾病、术前检验指标、诱导用药等为特征,将所收集的病历随机分为训练数据集和测试数据集,70%作为训练集,30%作为测试集。利用术前指标基于随机森林、神经网络、逻辑回归、支持向量机（SVM）四种机器学习算法,预测肝癌手术病人诱导期血流动力学波动的影响因素,并在测试数据集中对机器学习算法模型进行评价。使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、准确性、精确度和F1分数来总结学习模型的表现。结果:在515例患者中,160例出现血流动力学不稳定,利用术前指标基于四种机器学习算法,使用逻辑回归预测肝胆手术病人诱导期血流动力学波动的模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.61,神经网络为0.52,支持向量机为0.85,随机森林为0.61.结论:基于机器学习算法预测肝癌手术诱导期血流动力学影响因素,在所有算法中支持向量机算法表现较好,其性能取决于模型的选择和适当的调整。运用机器学习算法提示影响血流动力学的重要影响因素是:患者术前基础平均动脉压和年龄。
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第一部分基于生物信息学探讨ZEB1对上皮性卵巢癌多药耐药的潜在机制目的:卵巢癌是一种早期隐匿、预后差,对传统治疗有耐药性的疾病。化疗药物的耐药和上皮性卵巢癌细胞易侵袭转移的特性是导致其生存率低的主要原因。Mi RNA-429是细胞内源性非编码类小RNA,能与靶基因3’端非编码序列结合并调节其翻译来显示功能。ZEB1在肿瘤化疗耐药和侵袭方面发挥关键作用,但其在卵巢癌多药耐药中的机制尚不明确。在这篇章
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