冯斐斐
- 作品数：71 被引量：182H指数：8
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- 相关领域：医药卫生文化科学环境科学与工程农业科学更多>>
- 测定人TERT基因rs2853669位点多态性的方法及试剂盒
- 测定人TERT基因rs2853669位点多态性的方法及试剂盒。该方法，包括：提供待测人基因组DNA；提供扩增人TERT基因rs2853669位点附近序列的上游引物和下游引物，其中上游引物具有错配碱基A；以所述待测人基因组...
- 王威冯晓蕾吴拥军燕贞李尊税段晓冉王团伟王彭彭李春阳冯斐斐姚武杨永利施学忠
- 文献传递
- 基于“最优肿瘤标志群”建立的人工神经网络模型对肺癌辅助诊断的作用
- 目的建立基于最优肿瘤标志群及联合临床基本资料的人工神经网络(ANN)模型,并探讨其在肺癌辅助诊断中的作用。方法收集67例肺癌患者、53例肺良性疾病患者及61例正常对照基本临床资料,并测定其血清中癌胚抗原、胃泌素、神经元特...
- 冯斐斐吴拥军聂广金吴逸明
- 关键词：人工神经网络肺癌肿瘤标志
- 文献传递
- 不同分类技术联合肿瘤标志在诊断和预测肺癌方面的研究被引量：1
- 2009年
- 目的 探讨何种统计分类模型适于建立多肿瘤标志肺癌预测诊断模型。方法 采用放射免疫分析法（RIA）、双抗体夹心酶联免疫吸附试验法（ELISA）、分光光度法（SP）、高效液相色谱法（HPLC）及原子吸收分光光度法（AAS）分别测定肺癌患者、肺良性疾病患者和健康对照者血清中的癌胚抗原（CEA）、糖链抗原-125（CA125）、胃泌素（gastrin）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）、β2-微球蛋白（β2-MG）、可溶性白细胞介素-6受体（sIL-6R）、唾液酸（sialicacid，SA）、一氧化氮（NO）、Cu、Zn、Ca及尿样中的伪尿核苷／肌苷（pseud／trop）含量，并分别建立logistic回归分析、决策树分析以及人工神经网络的数据挖掘分类预测模型。结果 logistic回归分析、决策树分析和人工神经网络模型联合12项肿瘤标志诊断肺癌的总敏感性分别为94．00％、100．00％、100．00％；特异度分别为100．00％、98．89％、100．00％；总准确性分别为94．29％、95．00％、90．00％。结论 12项肿瘤标志的3种分类模型对肺癌分类预测和诊断结果均比较理想，尤其是C5．0决策树模型和人工神经网络模型更适于解决职业性肺癌的预测和辅助诊断。
- 聂广金冯斐斐吴拥军吴逸明
- 关键词：肺肿瘤
- 一条与乙脑病毒E蛋白相结合的多肽及其应用
- 本发明主要涉及乙脑病毒E蛋白结合多肽及其应用，该多肽序列为HRHHV，是一种线性结合多肽，以多肽序列为核心，可以对此多肽序列进行延长和修饰，修饰材料包括但不局限于纳米材料、荧光材料、酶类、生物素及特定蛋白质。本发明借助噬...
- 樊剑鸣张晓峰冯斐斐胡梦华张巧
- 文献传递
- 抗核抗体与补体检测在系统性红斑狼疮诊断中的意义被引量：9
- 2008年
- 目的探讨抗核抗体(ANA)和补体C3、C4检测在系统性红斑狼疮(SLE)诊断中的意义。方法对我院52例SLE患者和40例健康体检者用间接免疫荧光法检测ANA,用散射比浊法检测C3、C4。结果52例SLE患者的ANA阳性率为92.3%,与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。补体C3、C4值(x-±s)分别为(0.74±0.34)、(0.18±0.09),比对照组低,差异有统计学意义(P<0.05)。3个指标间相关关系为:C3与C4呈正相关关系,C4与ANA呈负相关关系,且相关有统计学意义(P<0.05);而C3与ANA未呈现相关关系。判别分析得到的分类方程式为病例组:Y1=-43.858+7.316×性别+0.425×年龄+14.701×C3+57.190×C4+10.125×ANA;对照组:Y2=-36.500+9.520×性别+0.397×年龄+19.694×C3+44.672×C4+4.893×ANA;利用上述分类函数方程式,对病例和对照进行判断,判断SLE患者的符合率为88.5%,判断正常对照的符合率为100%。结论检测ANA、C3、C4对SLE有较高的诊断价值,其中C4的意义最大,在诊断SLE的实验室检测中是必不可少的3个指标。
- 李冰冯斐斐杨新周聂广金张鹏
- 关键词：ANAC3C4
- 人工神经网络模型在肺癌与胃癌或肠癌中的鉴别分析被引量：3
- 2011年
- 目的:应用人工神经网络技术,联合检测6种肿瘤标志对肺癌与胃癌或肠癌进行区分判别,建立肿瘤标志联合检测肺癌的辅助诊断模型。方法:采用放射免疫学、分光光度法、原子吸收分光光度法等方法,测定67例肺癌患者、47例胃癌患者和50例大肠癌患者血清中癌胚抗原(CEA)、胃泌素(gastrin)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、唾液酸(SA)、铜锌比值(Cu/Zn)、钙(Ca)等6项指标。建立基于人工神经网络的肺癌肿瘤标志智能诊断模型。结果:肺癌-胃癌的人工神经网络模型判别肺癌的灵敏度,特异度和准确度分别为100%、83.3%和93.5%;肺癌-肠癌模型判别肺癌的灵敏度、特异度和准确度分别为76.9%、100%和87.0%。结论:本研究成功建立基于人工神经网络技术的肿瘤标志物联合检测的人工智能诊断模型,对肺癌-胃癌、肺癌-肠癌中肺癌的鉴别诊断有助于提高肺癌的诊断率。
- 周晓蕾冯斐斐张昭秦利娟吴拥军聂广金倪然吴逸明王静
- 关键词：肺癌肿瘤标志胃癌肠癌
- 评价双能X线骨密度仪预测绝经女性骨质疏松性椎体骨折的价值被引量：1
- 2010年
- 目的 探讨双能X线骨密度仪预测绝经女性骨质疏松性椎体骨折的价值.方法 采用双能X线骨密度仪对100例椎体骨折绝经后女性患者及100例相应年龄的健康者进行腰椎各部位骨密度(BMD)检测.结果 椎体骨折与第2腰椎、第3腰椎、第4腰椎、第2～4腰椎(L2～4)BMD值均呈负相关,且差异均有统计学意义(P＜0.05);设骨折发生率为80%的L2～4BMD值为骨折上限值,绝经女性椎体骨折的L2～4BMD上限值为0.641 g/cm2.结论 双能X线骨密度仪检测腰椎骨密度值,对绝经女性椎体骨折的预报有较高的实用价值.
- 王天才张鹏冯斐斐王利民
- 关键词：骨密度仪绝经女性骨质疏松性椎体骨折骨密度值健康者
- 基于6项肿瘤标志联合检测的3种分类模型判别肺癌的对比分析被引量：13
- 2009年
- 目的联合检测6项血清肿瘤标志,建立人工神经网络(ANN)、分类回归决策树(CART)和Fisherχ2检验判别分析3种分类模型,并对肺癌进行判别,以探讨3种模型在判别肺癌中的差异。方法采用放射免疫学、分光光度法、原子吸收分光光度法等方法,测定50例正常对照、40例肺良性疾病患者及50例肺癌患者血清中癌胚抗原、胃泌素、神经元特异性烯醇化酶、唾液酸、铜锌比值(Cu/Zn)、钙(Ca)6项指标,并建立基于这6项指标的ANN、CART和Fisher判别分析3种诊断肺癌的分类模型。结果ANN、CART和Fisher判别分析模型对肺癌检出的灵敏度分别为100%、93.33%、84.00%,特异度分别为100%、100%、98.89%,对预测集正常、肺良性疾病和肺癌识别的准确度分别为91.67%、86.11%、85.00%,三模型对全部样本判别肺癌的ROC曲线下面积分别为0.964、0.953、0.812,其中ANN与CART模型ROC曲线下面积差异无显著性(P>0.05),而ANN、CART与Fisher判别分析模型ROC曲线下面积差异均有显著性(P<0.05)。结论基于6项肿瘤标志建立的ANN、CART模型判别肺癌的效果优于Fisher判别分析。
- 冯斐斐聂广金吴拥军吴逸明
- 关键词：人工神经网络FISHER判别分析肺癌肿瘤标志肿瘤
- 预防医学研究生专业英语教学效果评价
- 2017年
- 目的分析预防医学研究生开设专业英语课程前后学生的英语写作能力,对教学效果进行评价并提出进一步改进措施。方法收集本校2011—2015年毕业的299名预防医学硕士研究生的学位论文英文摘要,对常见问题进行归纳整理,采用SPSS 21.0软件进行统计分析。结果与专业英语课程开设前相比较,课程开设后毕业生的学位论文英文摘要中,时态错误、拼写错误和主谓语不一致发生率均下降,而专业术语错误发生率无显著变化。已修专业英语课程毕业生以任意作者排名发表英文文章的比率高于未修专业英语课程的毕业生。结论预防医学硕士研究生开展专业英语教学,可以减少硕士学位论文英文摘要中的错误发生率,提高研究生英语学术论文的撰写能力。
- 崔玲玲王玲宋春花冯斐斐巴月
- 关键词：专业英语教学
- 血清LncRNAs对肺癌骨转移的诊断价值被引量：1
- 2022年
- 目的探讨血清LncRNA HOTAIR、HOTTIP、CRNDE和AFAP1-AS1在肺癌骨转移(LCWBM)患者血清中的表达情况,阐明其对LCWBM的诊断价值。方法收集发生骨转移与未发生骨转移肺癌(LCWOBM)患者各38例,调查问卷收集其基本资料,采集其外周静脉血,分离血清。荧光定量PCR技术检测血清HOTAIR、HOTTIP、CRNDE和AFAP1-AS1的表达水平,分析其对LCWBM的诊断价值。结果LCWBM患者血清中HOTAIR的表达水平明显低于LCWOBM患者(P<0.05),血清HOTAIR诊断LCWBM的ROC曲线下面积为0.722,敏感度和特异性分别为70.0%和81.3%;LCWBM患者血清中HOTTIP的表达水平明显高于LCWOBM患者(P<0.05),血清HOTTIP诊断LCWBM的ROC曲线下面积为0.784,敏感度和特异性分别为100%和45.5%。血清HOTAIR、HOTTIP两指标联合诊断LCWBM的ROC曲线下面积为0.818,敏感度和特异性为87.5%和72.7%,阳性预测值和阴性预测值为70.0%和88.9%。结论血清LncRNA HOTAIR和HOTTIP有作为预测肺癌骨转移生物标志物的潜力。
- 张鹏高敏冯斐斐李梦圆刘金燕黄玲玲
- 关键词：长链非编码RNA生物标志物肺癌骨转移肺癌
