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基线成纤维细胞生长因子23与长...
背景：这项研究的目的是研究炎性血浆蛋白浓度与长期死亡率之间的关联，其中ST-高度心肌梗死（STEMI）。方法：对于2009年至2013年间记录的343例STEMI患者，基于人群的心肌梗塞登记处Augsburg，使用Olink Inflammation Fanel在指数事件上测量了92个炎性血浆蛋白。在多变量调整的COX回归模型中，研究了每种血浆蛋白与全原因长期死亡率之间的关联。中值随访时间为7.6（IQR：2.4）年。对血浆蛋白显示与长期死亡率有很强的关系，进行了5年的生存ROC分析。结果：一种血浆蛋白，即成纤维细胞生长因子23（FGF-23），与多变量调整后的COX模型的长期死亡率尤为相关，而FDR调整后的P值<0.001 <0.001，危险比（HR）为1.57 [95％CI：1.5％CI：1.29 - 1.29 - 1.91]。在5年ROC分析中，估计FGF-23的AUC为0.6903 [95％CI：0.594 - 0.781]。所有其他等离子体蛋白的DID显示出很强的关联，每个标记在多变量调整后的COX模型中都具有FDR调整后的P值> 0.05。结论：FGF-23与STEMI后的长期死亡率独立相关，并且可能在对心肌损伤的反应中起重要作用。结果表明，FGF-23在长期治疗STEMI患者和药物发育的潜在靶标中是有用的标记。
血液蛋白水平预测英国生物库的主要事件疾病和死亡率
图1。对23种入射疾病和死亡率的蛋白质组学评估（n = 49,234）。 首先，单个COX比例危害（pH）模型用于概述基线蛋白分析物与入射疾病或死亡之间的关系。 在基本和完全调整的模型中都保留了P Bonferroni <5.4x10 -6的关联。 确定了与多种病因相关的蛋白质。 接下来，使用COX pH弹性净回归培训了蛋白质组学预测因子（蛋白质库），其中20个最少150例的事件结果。 使用随机列车和测试样品分配和情况：每个性状的对照比为1：3。 在测试集中选择了蛋白库，该蛋白库在5年或10年的发病率（根据特征的时间分布的适用性）中产生了中位数差异。 在基本模型中显着改善了AUC（p Bonferroni <0.0025）的11个蛋白质被前进，以进行更详细的协变量集进行分析。 HBA1C（一种临床使用的生物标志物）和多基因风险评分（PG）进一步检查了2型糖尿病蛋白库。对23种入射疾病和死亡率的蛋白质组学评估（n = 49,234）。首先，单个COX比例危害（pH）模型用于概述基线蛋白分析物与入射疾病或死亡之间的关系。在基本和完全调整的模型中都保留了P Bonferroni <5.4x10 -6的关联。蛋白质。接下来，使用COX pH弹性净回归培训了蛋白质组学预测因子（蛋白质库），其中20个最少150例的事件结果。使用随机列车和测试样品分配和情况：每个性状的对照比为1：3。蛋白库，该蛋白库在5年或10年的发病率（根据特征的时间分布的适用性）中产生了中位数差异。在基本模型中显着改善了AUC（p Bonferroni <0.0025）的11个蛋白质被前进，以进行更详细的协变量集进行分析。HBA1C（一种临床使用的生物标志物）和多基因风险评分（PG）进一步检查了2型糖尿病蛋白库。
个人简历 Andreas Kaltzoglou
一些杂环硫酮”，A. Kaltzoglou、P. Cox 和 P. Aslanidis，Inorganica Chimica Acta 358, 3048 (2005)。2.“I 型包合物 Cs 8 Sn 44 中的有序-无序相变”，A. Kaltzoglou、S.
longvidacúrcuma，curcumina e Pitencial para asaúdehumana1,2
1。Cotha，R.R.，Luthria，D.L。 分子。 2019; 24（16）。 2。 Coal，B。，Holy，N。食品科学和营养中的复兴。 2017; 57（13）。 3。 Anand，P。和Al。 parm mol。 2007; 4.（6）：807-18。 4。 Hegde，M。和Al。 ACS Omega。 2023; 8（12）：10713-46。 5。 山羊，V.S。和Al。 J农业食品化学。 2010; 58：2095-9 6。 Nahar，P.P。和Al。 j用食物。 2015; 186-9 7。 杜斯（Div），P.A。和Al。 J炎症res。 2019; 12：145-5 8。 Rein，M.J。和Al。 BR J Pharmacol Clin。 2013; 75：588-602。 9。 Cox，K.H.M.和Al。 营养。 2020; 12（6）。 10。 Corony，Y。和Al。 JCI Insight。 2017; 2（16）。 11。 Rafii，M.S。和Al。 行为前神经科学。 2015; 9：239。 12。 Frost，S。和Al。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2014; 10：P234-P5。 13。 Cox，K.H。和Al。 英国牛津。 2015; 29（5）：642-51。 14。 不喜欢的R.A.和Al。 non J. 2012; 11：79。 15。 Santos-Parker，J.R。和Al。 衰老。 2017; 9（1）：187-208。 16。 杜斯（Div），P.A。和Al。 炎症复活的洪水。 2019; 12：145-5 17。Cotha，R.R.，Luthria，D.L。分子。2019; 24（16）。 2。 Coal，B。，Holy，N。食品科学和营养中的复兴。 2017; 57（13）。 3。 Anand，P。和Al。 parm mol。 2007; 4.（6）：807-18。 4。 Hegde，M。和Al。 ACS Omega。 2023; 8（12）：10713-46。 5。 山羊，V.S。和Al。 J农业食品化学。 2010; 58：2095-9 6。 Nahar，P.P。和Al。 j用食物。 2015; 186-9 7。 杜斯（Div），P.A。和Al。 J炎症res。 2019; 12：145-5 8。 Rein，M.J。和Al。 BR J Pharmacol Clin。 2013; 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英国基于工程项目的学习方法
2 英国财政部，2005 年，《考克斯商业创造力评估：发挥英国优势》，HMSO（www.hm- treasury.gov.uk/coxreview_index.htm） 3 英国皇家工程院，2007 年，《培养 21 世纪工程师》（www.raeng.org.uk/news/releases/pdf/Educating_Engineers.pdf）
计算如何改变统计信息（并且正在发生变化……）
戴维·考克斯（David Cox）的职业生涯始于可编程的电子合并者仍在研究实验室（和军事机构）中。我聚集在一起，直到1960年代（几个）统计学家才获得了“自己的”计算机，例如牛津的生物特征在1962年收购了一个（这是第一个牛津单元）。
生物统计学要求的选项
o因果推理o总结数据：探索性数据分析，表和图形o概率概念和分布o假设测试和置信区间o p值和统计显着性o样本量和功率o线性和逻辑多变量回归分析o生存分析和Cox回归分析
致心律失常性右心室心肌病的右心劳损：对心血管结果的影响
使用 TomTec ImageArena 分析了 70 名患者的右心尖聚焦视图中的 RVGLS 和 RAGLS，并确定了与综合终点（持续性室性心律失常和心血管死亡）的关联。在 4.9 年的中位随访期内，26 名 (37%) 患者达到了终点。事件组的 RVGLS 显著受损（-11.5 [-13.3 至 -10.2] %），而无事件组（-15.8 [-17.1 至 -14.5] %，P < 0.001），RAGLS 也是如此（分别为 22.8 [21.4–27.4] % 和 31.5 [25.1–39.6] %，P < 0.001）。在 Cox 回归中，RVGLS（HR 1.36，P < 0.001）和 RAGLS（HR 0.92，P = 0.002）与不良事件风险较高相关。在多变量 Cox 回归模型中，RVGLS 和 RAGLS 与年龄、性别和常规 RV 参数无关，且随其递增，当 RVGLS 和 RAGLS 同时应用而非单独应用时，模型拟合度会得到改善。
利用循环微生物组特征来预测非小细胞肺癌患者的肿瘤免疫微环境和预后
高和地图 - 低组。与免疫相关DEG的火山图和差分排名图如图6a和B.此外，GO和KEGG富集分析表明，这些与免疫相关的DEG参与体液免疫反应，对细菌，免疫球蛋白复合物，细胞因子活性，抗原加工和表现途径等的防御反应，等等（图6C）。 根据单变量COX回归分析和Kaplan-Meier生存分析，我们进一步鉴定了12个与NSCLC患者OS显着相关的免疫相关DEG（图 6d）。 中，IGKV3D-7和AGTR1是有利因素，而DKK1，SEMA3C，HTR3A，VEGFC，KLRC2，EPGN，NRG2，MPO，KLRC3和IFNE是风险因素（图>6C）。根据单变量COX回归分析和Kaplan-Meier生存分析，我们进一步鉴定了12个与NSCLC患者OS显着相关的免疫相关DEG（图6d）。中，IGKV3D-7和AGTR1是有利因素，而DKK1，SEMA3C，HTR3A，VEGFC，KLRC2，EPGN，NRG2，MPO，KLRC3和IFNE是风险因素（图6d）。