2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計學(xué)》專業(yè)題庫——統(tǒng)計學(xué)在癌癥基因治療研究中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共20分）1.在一項評估新型基因療法A對晚期肺癌患者生存期影響的臨床試驗中，研究人員隨機(jī)將患者分為兩組：治療組接受基因療法A加常規(guī)治療，對照組僅接受常規(guī)治療。請簡述此試驗設(shè)計可能采用的類型，并說明其優(yōu)點。2.假設(shè)一項研究發(fā)現(xiàn)，某種基因突變（M）與肺癌風(fēng)險增加有關(guān)。研究人員檢測了200名肺癌患者和200名健康對照者該基因的突變情況，得到如下數(shù)據(jù)（此處僅描述，非表格）：在肺癌患者中，有45人攜帶該突變，155人未攜帶；在健康對照者中，有20人攜帶該突變，180人未攜帶。請解釋如何使用卡方檢驗判斷該基因突變與肺癌風(fēng)險是否相關(guān)，并說明卡方檢驗的基本原理。3.解釋什么是生存分析，并列舉至少三種在癌癥研究中常用的生存分析終點指標(biāo)。4.在一項比較兩種不同劑量基因療法B（低劑量組vs高劑量組）對小鼠腫瘤抑制效果的動物實驗中，研究人員測量了每組小鼠腫瘤的大?。w積）作為療效指標(biāo)。請問在分析這兩種劑量組腫瘤體積的差異時，選擇獨立樣本t檢驗還是方差分析（ANOVA）更合適？請說明理由。二、論述題（每題10分，共30分）5.詳細(xì)闡述在癌癥基因治療研究中，進(jìn)行假設(shè)檢驗（如t檢驗、卡方檢驗）時，p值的具體含義是什么？研究者通常如何根據(jù)p值來判斷結(jié)果的統(tǒng)計顯著性？請討論p值在實際應(yīng)用中存在的局限性。6.多元線性回歸分析常被用于探討多個因素（如不同基因的表達(dá)水平、患者的臨床特征）對一個癌癥相關(guān)指標(biāo)（如腫瘤大小、治療反應(yīng)）的影響。請闡述進(jìn)行多元線性回歸分析的基本步驟，并解釋回歸系數(shù)、R2和F統(tǒng)計量在模型評估中的意義。在解釋回歸系數(shù)時，需考慮如何處理多重共線性問題。7.為什么在分析癌癥基因治療試驗的數(shù)據(jù)時，除了關(guān)注總體生存期的差異，還需要關(guān)注中位生存期、生存曲線的形狀以及無進(jìn)展生存期（PFS）等指標(biāo)？結(jié)合具體的生物學(xué)背景，解釋這些不同指標(biāo)所能提供的信息差異。三、計算與分析題（每題15分，共45分）8.某研究旨在比較兩種基因治療藥物C和藥物D在抑制某癌癥細(xì)胞系增殖方面的效果。研究人員在體外培養(yǎng)條件下，用兩種藥物處理細(xì)胞，并在不同時間點測定細(xì)胞的存活比例。部分?jǐn)?shù)據(jù)如下（此處僅描述，非表格）：藥物C處理組在24小時、48小時、72小時后的細(xì)胞存活比例分別為80%、60%、40%；藥物D處理組對應(yīng)時間點的細(xì)胞存活比例分別為90%、70%、50%。請說明如果需要比較這兩種藥物在不同時間點對細(xì)胞存活比例的影響是否存在差異，可以考慮使用哪些統(tǒng)計方法？并簡述選擇這些方法進(jìn)行分析時需要滿足的前提條件。9.一項研究評估了某基因治療療法E對緩解癌癥患者術(shù)后疼痛的效果。研究人員記錄了30名接受該療法的患者在治療前和治療后的疼痛評分（采用0-10分的視覺模擬評分法，分?jǐn)?shù)越低表示疼痛越輕）。治療前的平均疼痛評分為6.5分（標(biāo)準(zhǔn)差1.2分），治療后的平均疼痛評分為4.0分（標(biāo)準(zhǔn)差1.5分）。假設(shè)數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布，且滿足獨立性。請簡述如何使用這些信息來推斷該基因治療療法是否具有緩解疼痛的統(tǒng)計學(xué)證據(jù)。在描述推斷過程時，請?zhí)峒靶枰嬎愕年P(guān)鍵統(tǒng)計量及其含義。10.研究人員收集了100名晚期胃癌患者的臨床數(shù)據(jù)，包括三個自變量：年齡（歲）、腫瘤分期（I期=1,II期=2,III期=3,IV期=4）以及一個因變量：治療后的總體生存時間（月）。研究者希望了解這三個因素是否共同影響患者的生存時間。請說明在這種情況下，最適合使用的統(tǒng)計方法是什么？并解釋為什么這種方法比簡單使用單因素生存分析（如Kaplan-Meier和Log-rank檢驗）更全面。試卷答案一、簡答題（每題5分，共20分）1.答案：此試驗設(shè)計可能采用隨機(jī)對照試驗（RCT）設(shè)計。其優(yōu)點包括：通過隨機(jī)分配可以有效控制已知和未知的混雜因素，減少選擇偏倚；與對照組相比，更能客觀地評價基因療法A的療效和安全性；是當(dāng)前評估干預(yù)措施有效性的goldstandard方法。2.答案：使用卡方檢驗判斷基因突變M與肺癌風(fēng)險是否相關(guān)的基本原理是比較觀測頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異。具體步驟是：構(gòu)建2x2列聯(lián)表，計算每個單元格的期望頻數(shù)（基于行totals和列totals計算得出），然后計算卡方統(tǒng)計量（χ2=Σ((觀測頻數(shù)-期望頻數(shù))2/期望頻數(shù))），將計算出的χ2值與來自卡方分布表（自由度為1）的臨界值比較，或計算p值來判斷統(tǒng)計顯著性。3.答案：生存分析是研究生存時間數(shù)據(jù)（如從治療開始到死亡或疾病進(jìn)展的時間）統(tǒng)計方法的總稱。在癌癥研究中常用的生存分析終點指標(biāo)包括：總體生存期（OverallSurvival,OS，即從治療開始到死亡的時間）、無進(jìn)展生存期（Progression-FreeSurvival,PFS，即從治療開始到腫瘤進(jìn)展或死亡的時間）、無病生存期（Disease-FreeSurvival,DFS，即從治療開始到復(fù)發(fā)或死亡的時間）。4.答案：選擇獨立樣本t檢驗更合適。因為研究目的是比較兩個獨立組（低劑量組和高劑量組）在某個連續(xù)變量（腫瘤體積）上的平均水平是否存在差異。獨立樣本t檢驗正是用于比較兩個獨立總體均值差異的統(tǒng)計方法。如果還要考慮其他分組因素（如性別），則可能需要使用協(xié)方差分析。二、論述題（每題10分，共30分）5.答案：p值是指在原假設(shè)（通常認(rèn)為沒有效應(yīng)或沒有差異）為真的情況下，觀察到當(dāng)前數(shù)據(jù)或更極端數(shù)據(jù)概率的大小。通常，研究者會設(shè)定一個顯著性水平α（如0.05），如果計算得到的p值小于α，則認(rèn)為結(jié)果具有統(tǒng)計顯著性，傾向于拒絕原假設(shè)，認(rèn)為觀察到的效應(yīng)或差異并非由隨機(jī)因素造成。p值的局限性在于：它只表明觀察到的效應(yīng)在統(tǒng)計上是否偶然發(fā)生，不表明效應(yīng)的大小、實際重要性或臨床意義；它依賴于樣本量和研究設(shè)計，樣本量越大，即使是微小的效應(yīng)也可能產(chǎn)生小的p值；p值本身不能證明因果關(guān)系；容易受到“p值操縱”的影響。6.答案：多元線性回歸分析的基本步驟包括：1)確定因變量和自變量；2)檢查數(shù)據(jù)分布和線性關(guān)系，確保滿足回歸分析的前提條件（如線性關(guān)系、正態(tài)性、同方差性）；3)擬合回歸模型，計算回歸系數(shù)（β?,β?,...,β?），得到預(yù)測方程Y?=β?+β?X?+...+β?X?；4)評估模型擬合優(yōu)度，使用R2（決定系數(shù)）表示模型解釋的因變量變異比例；5)進(jìn)行整體模型顯著性檢驗，使用F統(tǒng)計量及其對應(yīng)的p值判斷自變量整體上是否對因變量有顯著預(yù)測作用；6)對每個回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗（t檢驗），判斷每個自變量對因變量的獨立影響是否顯著。多重共線性是指自變量之間存在高度線性相關(guān)。其影響是使得回歸系數(shù)估計不穩(wěn)定、方差增大、難以解釋單個自變量的獨立效應(yīng)。處理方法包括：移除高度相關(guān)的自變量、合并相關(guān)的自變量、使用嶺回歸或主成分回歸等。7.答案：在癌癥研究中關(guān)注多個指標(biāo)是因為癌癥的復(fù)雜性和治療的多樣性。總體生存期（OS）是衡量治療效果最根本的指標(biāo)，但它不能反映治療對不同階段或不同反應(yīng)患者的效果差異，也不能區(qū)分腫瘤是進(jìn)展了還是因為其他原因死亡。中位生存期提供了一個集中趨勢的描述，但可能掩蓋個體間的差異。生存曲線的形狀（如曲線陡峭程度、有無平臺期）可以提供關(guān)于疾病進(jìn)展速度、治療反應(yīng)持久性以及患者群體異質(zhì)性的信息。無進(jìn)展生存期（PFS）關(guān)注腫瘤本身的進(jìn)展情況，不受治療相關(guān)死亡的影響，對于評估化療或放療等旨在延緩腫瘤生長的治療特別重要。綜合分析這些指標(biāo)，可以更全面、更深入地評價基因治療的效果、安全性以及不同亞組患者的反應(yīng)。三、計算與分析題（每題15分，共45分）8.答案：可以考慮使用重復(fù)測量方差分析（RepeatedMeasuresANOVA）或混合效應(yīng)模型（Mixed-effectsModel）。如果假設(shè)在不同時間點測量是相關(guān)的（即重復(fù)測量），且滿足方差齊性和正態(tài)性等前提，重復(fù)測量ANOVA適用。它可檢驗藥物主效應(yīng)（比較兩種藥物的平均存活比例差異）和時間主效應(yīng)（比較不同時間點的平均存活比例差異），以及藥物與時間的交互效應(yīng)（比較兩種藥物存活比例隨時間變化的趨勢是否不同）。混合效應(yīng)模型更為靈活，能處理不滿足正態(tài)性假設(shè)的數(shù)據(jù)，可以包含隨機(jī)效應(yīng)（如個體差異），更能反映生存數(shù)據(jù)的實際特征。9.答案：推斷基因治療療法E是否具有緩解疼痛的統(tǒng)計學(xué)證據(jù)，需要比較治療前后患者的疼痛評分是否存在顯著差異。由于是配對數(shù)據(jù)（同一患者在治療前后都被測量），應(yīng)使用配對樣本t檢驗。計算配對樣本t檢驗的統(tǒng)計量t=(均值差/標(biāo)準(zhǔn)差差)*√n，其中均值差為治療后平均評分減去治療前平均評分（4.0-6.5=-2.5分），n為樣本量（30）。計算出的t值需要與t分布表（自由度df=n-1=29）的臨界值比較，或計算p值。如果p值小于預(yù)設(shè)的顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設(shè)（治療前后疼痛評分無差異），認(rèn)為基因治療療法E具有統(tǒng)計學(xué)上顯著的緩解疼痛效果。效應(yīng)量（如Cohen'sd）可以進(jìn)一步說明差異的大小。關(guān)鍵統(tǒng)計量是配對樣本t值和對應(yīng)的p值。10.答案：最適合使用的統(tǒng)計方法是Cox比例風(fēng)險回歸模型（CoxProportionalHazardsRegression）。原因在于：該模型用于分析一個或多個自變量（年齡、腫瘤分期）對生存時間（總體生存