回归分析中纳入的变量必须要先单因素后多因素分析再决定吗？
Q：回归分析中纳入的变量必须要先单因素后多因素分析再决定吗？
A1：不一定，可以将与要分析的因素有关的因素加入直接进行多因素回归分析
在统计分析的过程中，当结局存在多个影响因素的时候，我们常常需要借助多因素分析的方法得到每个因素的独立效应。对于这类分析，临床流行病学经典的做法是先通过单因素分析，初步筛选出可能有意义的变量（不同的研究者推荐的初筛界值略有差异，通常为p＜0.1， p＜0.15或p＜0.2）。经过初筛后，再将①初筛p值符合上述标准，或是②p值大于上述界值但是临床或之前的研究中认为该因素确为结局影响因素的指标，将这两类指标纳入多因素分析进一步验证是否有效应，并估计效应大小。
在这一过程中，涉及了两类分析手段的过渡，就是从单因素分析到多因素分析。在多数临床研究中，如果样本量足够负担多因素分析时，单因素分析往往只用作初步变量筛选，而不作为最终的结论。不少研究者也习惯接受这样的看法，但是您的单因素分析真的用对了么？这里面有个至关重要的问题，就是您的单因素分析、多因素分析中，自变量（影响因素）和因变量（结局变量）的尺度是否是一致的？
举个例子，假设我们想研究我国成年社区居民中血清总胆固醇（TG）过高的危险因素，初步纳入了BMI、家族史、年龄、性别等指标。此时，反应肥胖的BMI可能是TG过高的危险因素，假设我们最关心的结局是TG是否达到或超过了有临床意义的高值。毕竟TG一般意义上的增高似乎临床意义也不大，只有达到了一个水平（比如大于5.98mmol/L）才会有临床意义。这也就意味着，在最终分析的时候，研究者很可能会将TG作为一个二分类变量，使用logistic回归进行多因素分析。
A2：在回归分析中，是否需要进行单因素分析取决于研究的具体目的和研究者的判断。单因素分析可以帮助确定哪些因素与因变量存在显著关联，从而确定哪些变量值得纳入回归模型中，这有助于避免不必要的变量干扰，提高回归模型的准确性和可靠性。但是，对于某些变量已经被认为与因变量存在显著关联或者已经得到充分研究的情况下，单因素分析可能不是必需的，可以直接进行多因素回归分析。
一般而言，多因素回归分析是在单因素分析的基础上进行的，因为单因素分析可以帮助我们先初步筛选出哪些变量与因变量存在显著关联。但是，如果已经有足够的先验知识或者研究目的要求，研究者也可以直接进行多因素回归分析。
因此，是否进行单因素分析取决于研究的具体情况，但多因素回归分析通常是在单因素分析的基础上进行的。最终的决策应该是根据实际情况和研究目的而定。
A3：一般的步骤是先单因素筛选再多因素，但是也可以直接多因素，毕竟单因素无法检测相互作用，多因素可以检测相互作用
Q：空间转录组瘤内微生物的分析需要去除背景噪音嘛？
A1：空间转录组瘤内微生物的分析需要去除背景噪音。这是因为在分析过程中，背景噪音会影响到微生物的检测和定量，从而影响到分析结果的准确性。因此，在进行空间转录组瘤内微生物的分析时，需要对数据进行去噪处理。
A2：对于空间转录组瘤内微生物的分析，去除背景噪音是很重要的步骤之一。在瘤内微生物的检测中，可能会存在一些背景噪音，例如非特异性的DNA或RNA片段，可能会干扰结果的准确性和可靠性。
为了去除这些背景噪音，可以使用一些特定的实验步骤或数据处理方法。例如，在测序前可以进行质控和过滤，去除低质量的读取和非特异性的序列；在数据处理中，可以使用一些去除背景噪音的软件或算法，例如MetaPhlAn2、Kraken2等。这些工具可以根据序列比对、分类和过滤等方式，从总的测序数据中分离出特异性的微生物序列，以便进行更准确和可靠的分析。
需要注意的是，在去除背景噪音的过程中，需要进行严格的质量控制和验证，以确保不会误判或漏判微生物种类和数量。同时，需要在实验设计和数据分析中充分考虑微生物丰度和分布的异质性，以便得出更可靠和有意义的结果。
A3：空间转录组瘤内微生物的分析需要去除背景噪音
A4：需要去除背景噪音，避免背景干扰。
Q：联合组学分析是将什么与什么相结合？
A1：联合组学分析是将不同组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）进行联合分析，以探究从基因到蛋白的全景图，发掘常规单个组学未能发现的新结果。
A2：联合组学分析是将多个组学数据相结合的一种分析方法。组学是研究生物系统中全套生物分子的科学领域，包括基因组学（genomics，研究基因及其功能）、转录组学（transcriptomics，研究RNA分子及其表达）、蛋白质组学（proteomics，研究蛋白质及其功能和相互作用）、代谢组学（metabolomics，研究代谢物及其变化）以及其他组学领域。
联合组学分析结合了多个组学数据，旨在揭示生物系统中的复杂关系和相互作用。通过整合不同组学数据，研究人员可以更全面地理解生物过程、疾病发展、药物作用机制等，从而有助于开发更有效的治疗策略。例如，通过将基因组学和转录组学数据相结合，可以更好地了解基因表达调控；将蛋白质组学和代谢组学数据相结合，有助于研究蛋白质及其相互作用在生物过程中的作用。
综合组学分析需要高度复杂的计算和统计方法以及专业的数据集成和分析工具。通过这种方法，研究人员可以获得更深入的生物系统洞察，为生物医学研究和临床实践提供重要信息。
A3：是将两种或两种以上组学联合起来的意思，可以是任意两种组学
Q：人类染色体g显带标本制备与g带染色体识别中胰酶消化时间不足或过度会怎样？
A1：在人类染色体g显带标本制备和g带染色体识别中，中胰酶消化时间不足或过度会对结果产生不良影响。
如果消化时间不足，未能充分消化染色体中的蛋白质和核酸，导致染色体上的结构和带型不明显或不清晰，从而影响染色体的识别和鉴定。此外，未消化完全的蛋白质和核酸会附着在染色体上，形成噪音和干扰信号，进一步干扰染色体的观察和分析。
如果消化时间过度，会导致染色体的结构和带型严重受损，从而无法进行准确的识别和鉴定。过度消化还可能导致染色体断裂和缩短，影响染色体的完整性和可视性。
A2：消化过度，全没了，消化不够，带纹显现不出来，染色后都是紫红的
Q：血液病患者治愈后如果备孕，应该选择哪些细胞遗传学检查？
A1：如题，白血病等经骨髓移植治愈的血液病患者，在后续备孕时可以选择哪些标本类型和检验方法，才能避免供者的遗传物质影响结果？在产前诊断的结果解读时有哪些需要注意的事项？
检查标本主要是血液和羊水。进行基因序列和染色体检测看有无突变等。
A2：在后续备孕时，建议白血病等经骨髓移植治愈的血液病患者选择孵化时间较长的胚胎移植，以减少供者的遗传物质对结果的影响。此外，可以选择以下标本类型和检验方法：
无创产前基因检测（NIPT）：通过孕妇血液中的胎儿游离DNA进行检测，不需要对胎儿进行取样，避免了胎儿的伤害，同时也减少了供者遗传物质的干扰。
组织细胞型分析（Karyotyping）：通过对胎儿羊水或绒毛取样，检测供者的遗传物质，确定胎儿是否存在染色体异常。
在产前诊断的结果解读时，需要注意以下事项：
结果可能存在误差：无论是基因检测还是染色体分析，都存在一定的误差率。因此，在解读结果时需要考虑到这一点。
仅供参考：产前诊断结果仅供参考，不能代替临床医生的诊断和治疗建议。
对结果有疑问应及时咨询医生：如果对产前诊断结果有疑问或需要进一步解读，应及时咨询医生，以免影响治疗效果和产妇及胎儿的健康。
A3：需要做染色体方面的检测，包括缺失断裂重叠等异常。
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最后编辑于 2023-05-18 · 浏览 1323
