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binomial distribution

肿瘤

关键词肿瘤 临床研究术语 统计学

词汇介绍

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解析

Binomial   英 /baɪˈnəʊmiəl/   美 /baɪˈnoʊmiəl/

释    义   adj. 二项式的;双名的,二种名称的

               n. 二项式;双名词组,二种名称;成对词

例    句   If you follow through from the independent theory, there's one of the basic relations in probability theory--it's called the binomial distribution. 根据独立理论,概率论中有一个基本关系,叫做二项分布。

 

Distribution   英 /ˌdɪstrɪˈbjuːʃn/   美 /ˌdɪstrɪˈbjuːʃn/

释    义   n. 分布;分配;供应

同根词   distributed adj. 分布式的,分散式的

               distributive adj. 分配的;分布的;分发的

               distributional adj. 分配的;分发的

               distributively adv. 分配地;分发地;

               distributor n. 经销商;[电] 分配器;分配者;散布者;[电] 配电盘

               distributer n.分销商;分配器

               distributive n. [语] 分配词

               distribute vt. 分配;散布;分开;把…分类

例    句   They were then given another $2, which they could give either to the person directly above or below them in the distribution. 然后他们又被给予了2美元,这笔钱他们可以直接给予在分配中比自己高或者低的人。

概述

概述


在随机现象中,最简单的是只有两个可能结果的随机现象。如接受治疗后的结果是有效、还是无效;手术后是生存,还是死亡。对这类问题的研究,不仅要确定2个可能出现的随机事件的概率,有时还要计算在独立、重复地进行N次观察时,某一事件出现k次的概率。

 

早期的统计学家对这类问题进行了研究,并总结出离散型随机变量中最常见的分布-二项分布。假设某个试验是伯努利试验,其成功概率用p表示,那么失败的概率为q=1-p。进行n次这样的试验,成功了x次,则失败次数为n-x,发生这种情况的概率可用下面公式二项分布(Binomial distribution)的概率质量函数来计算:





是组合公式,表示从n个不同元素中取出x个元素的所有组合的个数。

 

感叹号!是阶乘运算符,例如:5!=5x4x3x2=120,在R中可用内置的factorial()函数来计算阶乘。此外R内置choose()函数可用来直接计算组合数。

 

在医学领域中,有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件,称为二项分类变量,如对病人治疗结果的有效与无效,某种化验结果的阳性与阴性,接触某传染源的感染与未感染,在毒理实验中,动物的生存与死亡;在动物诱导实验中,动物的发癌与不发癌,均表现为两种相互对立的结果,每个个体的观察结果只能取其中之一。


特征


np是二项分布的两个参数,所以二项分布的形状取决于nPp=0.5时分布对称,近似对称分布。当P≠0.5时,分布呈偏态,特别是n较小时,P偏离0.5越远,分布的对称性越差,但只要不接近10时,随着n的增大,分布逐渐逼近正态。当P1-P不太小,而n足够大,通常nPn1-P)均大于或等于5,我们常用正态近似的原理来处理二项分布的问题。

 

条件


每次实验结果,只能是两个互斥的结果之一;相同的实验条件下,每次实验中事件A的发生具有相同的概率P;各次实验独立,各次的实验结果相互不影响。


二项分布的应用


可以用于总体率的区间估计、样本率和总体率的比较和两样本率的比较。


应用举例


某医院肿瘤科3年中共治疗乳腺癌患者n=131例,每例均观察满5年,其中单纯手术治疗组观察n1=84例,存活x1=57例,存活率p1=67.9%,联合治疗(手术+术后化疗)组观察n2=47例存活x2=39例,存活p2=83.0%,问两组存活率有无差别?


则:H0π1=π2  

H1π1≠π2

α=0.05


用正态近似检验,检验统计量u为:



 

式中p1p2分别为两样本率,Sp1-p2为率差的标准误;n1n2分别为两样本例数,pc为两样本合计率,pc=x1+x2/n1+n2=0.733,则U=1.874。按照α=0.05来判断,则差别无统计学意义。所以,不能认为单纯是手术疗法与联合疗法对乳腺癌患者治疗效果有差别。

SiCloneFit: Bayesian inference of population structure, genotype, and phylogeny of tumor clones from single-cell genome sequencing data复制标题

SiCloneFit: 基于单细胞基因组测序数据的群体结构、基因型和肿瘤克隆系统发育的贝叶斯推断

发表时间:2019-08-17

影响指数:9.9

作者: Hamim Zafar

期刊:Genome Res.

Accumulation and selection of somatic mutations in a Darwinian framework result in intra-tumor heterogeneity (ITH) that poses significant challenges to the diagnosis and clinical therapy of cancer. Identification of the tumor cell populations (clones) and reconstruction of their evolutionary relationship can elucidate this heterogeneity. Recently developed single-cell DNA sequencing (SCS) technologies promise to resolve ITH to a single-cell level. However, technical errors in SCS data sets, including false-positives (FP) and false-negatives (FN) due to allelic dropout, and cell doublets, significantly complicate these tasks. Here, we propose a nonparametric Bayesian method that reconstructs the clonal populations as clusters of single cells, genotypes of each clone, and the evolutionary relationship between the clones. It employs a tree-structured Chinese restaurant process as the prior on the number and composition of clonal populations. The evolution of the clonal populations is modeled by a clonal phylogeny and a finite-site model of evolution to account for potential mutation recurrence and losses. We probabilistically account for FP and FN errors, and cell doublets are modeled by employing a Beta-binomial distribution. We develop a Gibbs sampling algorithm comprising partial reversible-jump and partial Metropolis-Hastings updates to explore the joint posterior space of all parameters.

译文

达尔文框架中的体细胞突变的积累和选择导致了肿瘤内的异质性(ITH),这对肿瘤的诊断和临床治疗提出了重大挑战。肿瘤细胞群(克隆)的鉴定及其进化关系的重建可以阐明这种异质性。最近发展起来的单细胞DNA测序(SCS)技术有望将ITH解析到单细胞水平。 然而,SCS数据集中的技术错误,包括等位基因丢失引起的假阳性(FP)和假阴性(FN)以及细胞加倍,使这些任务变得非常复杂。在这里,我们提出了一种非参数贝叶斯方法,将克隆群体重构为单个细胞簇、每个克隆的基因型以及克隆之间的进化关系。它采用树型结构的中餐馆过程作为克隆种群数量和组成的先验。 克隆种群的进化由克隆系统发育和有限进化位点模型来模拟,以考虑潜在的突变复发和丢失。我们概率地考虑了FP和FN误差,并采用β二项分布对细胞加倍进行了建模。我们发展了一个包含部分可逆跳跃和部分Metropolis-Hastings更新的Gibbs抽样算法来探索所有参数的联合后验空间。

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