目录
1绪论 (1)
2第一部分：汉族儿童哮喘易感基因预测模型的优化 (6)
2.1引言 (6)
2.2材料 (7)
2.2.1研究对象 (7)
2.2.2主要试剂耗材 (7)
2.2.3主要仪器 (9)
2.3方法 (10)
2.3.1标本采集 (10)
2.3.2口腔拭子基因组DNA提取 (10)
2.3.3SNP位点的选择 (11)
2.3.4基因分型 (11)
2.3.5统计学分析 (25)
2.4结果 (26)
2.4.1基因分型图 (26)
2.4.2Hardy-Weinberg平衡吻合度检验结果 (27)
2.4.3单一SNP位点与儿童哮喘的关联分析 (27)
2.4.4采用MDR方法进行基因-基因高阶交互作用分析 (29)
2.4.5MDR最佳模型所含SNP位点在儿童哮喘中的协同作用分析 (29)
2.5讨论 (35)
2.6结论 (38)
3第二部分：汉族儿童哮喘易感基因预测模型在出生队列中的验证 (39)
3.1引言 (39)
XI
3.2材料 (39)
3.2.1研究设计和研究对象 (39)
3.2.2主要试剂 (40)
3.2.3主要仪器 (40)
3.3方法 (41)
3.3.1脐带血采集 (41)
3.3.2脐带血样品处理 (41)
3.3.3基因组DNA抽提 (42)
3.3.4SNP位点的选择 (43)
3.3.5基因分型 (43)
3.3.6根据基因分型结果进行哮喘高、低危判别 (47)
3.3.7cs-IgE浓度检测 (48)
3.3.8问卷调查及过敏性疾病诊断 (52)
3.3.9统计学分析 (53)
3.4结果 (54)
3.4.1哮喘高、低危分组结果及随访完成情况 (54)
3.4.2Hardy-Weinberg平衡吻合度检验结果 (54)
3.4.3哮喘高、低危组脐血IgE水平比较 (54)
3.4.4哮喘高、低危组过敏性疾病或症状患病率比较 (54)
3.5讨论 (55)
3.6结论 (56)
4第三部分：汉族儿童哮喘易感基因预测模型在喘息儿童中的验证 (57)
4.1引言 (57)
4.2材料 (57)
4.2.1研究对象 (57)
4.2.2主要试剂耗材 (58)
4.2.3主要仪器 (58)
XII
4.3方法 (58)
4.3.1病史采集 (58)
4.3.2标本采集 (58)
4.3.3口腔拭子基因组DNA提取 (59)
4.3.4SNP位点的选择 (59)
4.3.5TaqMan探针法进行SNP位点分型 (59)
4.3.6根据基因分型结果进行哮喘高、低危判别 (59)
4.3.7宽松、严格哮喘预测指数阳、阴性判定 (59)
4.3.8统计学分析 (59)
4.4结果 (59)
4.4.1基因分型图 (59)
4.4.2哮喘高、低危分组结果 (63)
4.4.3Hardy-Weinberg平衡吻合度检验结果 (63)
4.4.4哮喘高、低危组宽松API阳性喘息比较 (64)
4.4.5哮喘高、低危组严格API阳性喘息比较 (64)
4.5讨论 (64)
4.6结论 (65)
5全文结论 (66)
6参考文献 (67)
7附录 (75)
7.1附录一：出生队列2岁龄过敏性疾病随访问卷 (75)
7.2附录二喘息儿童病史采集问卷 (84)
8致谢 (86)
9攻读学位期间发表的学术论文目录 (88)
XIII
提高GM(1,1)模型预测精度的的两种方法 安强 (西安理工大学理学院，西安 710054) 摘要：GM(1,1)模型具有一定的适用范围.本文谈到两种增加预测精度的模型：小波—GM(1,1)模型以及改进的GM(1,1)模型。前者用小波变换处理序列后减少序列的随机性，然后用GM(1,1)模型进行预测。后者通过对参数的精确化使得模型更加精确。 关键词：GM(1,1)模型；小波变换 Two methods to improve the GM (1, 1) model of the prediction precision AN Qiang (science institute, xi’an university of technology, xi’an 710054,China) Abstract:GM(1,1) model have it’s own local. This text talk about two model to increase the precision of forecasting: small wave GM(1,1) model and improved GM(1,1) model. The fomer use small wave to reduce the random of the order, then use GM(1,1) model to forecast. The Latter make the model more exact by accurate the parameter. Keywords: GM(1,1) model: Wavelet Transform 1 前言 随着人类科学知识的日益深化和扩展，需要对未来的事物做出预测，20世纪80年代，邓聚龙教授创立灰色系统理论并受到众多学者和实际工作者的热情支持和关注。邓聚龙教授提出的灰色系统理论，是以信息不完全的系统为研究对象，运用特定的方法描述信息不完全的系统并进行预测、决策、控制的一种系统理论．灰色GM(1,1)模型是灰色系统理论的主要内容之一．该模型是一种时间序列预测模型，它能根据少量信息建模和预测，因而已得到广泛的应用。但是GM(1,1)模型在许多情况下预测精度并不高，即使拟合纯指数序列也得不到满意的结果，因此一些学者对其进行了研究．刘思峰研究了GM(1,1)模型的适用范围，谢乃明提出了离散GM(1,1)模型，李大军提出了GM(1,1)模型，每一种研究对于提高灰色预测模型的精度都有一定的意义．本文将从分析灰色GM(1,1)模型缺陷的基础上，从背景值构造和初始值扰动两个方面改进GM(1,1)模型．所以，先用小波对原始序列进行预处理，消弱数据列的波动变化，减少随机性，强化了事物发展的客观
基于灰色预测模型的上海世博会分析 张文彬华北电力大学保定 张静峰华北电力大学科技学院保定 摘要：众所周知，世博会正日益成为全世界人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。世博会的举行可以推动该城市经济的发展。本文基于灰色预测模型从第一、第二、第三产业、进出口贸易、居民消费价格指数等方面对上海世博会的举行对上海经济的发展进行了分析和说明。 关键词：灰色预测模型，世博会，经济发展 一前言 世界博览会是人类文明的驿站。自1851年伦敦的万国工业博览会开始，世博会正日益成为全球经济、科技和文化领域的盛会，成为各国人民总结历史经验、交流聪明才智、体现合作精神、展望未来发展的重要舞台。 中国是一个历史悠久的文明古国，2010年世界博览会的成功举行，让中国了解了世界，也让世界更多的了解中国，同时上海世博会的成功举行对上海经济的发展也起到了巨大的推动作用。而评价经济体系的指标有很多，本文选择有代表性的第一产业（农业、林业、牧业、渔业等）、第二产业（采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业等）、第三产业（交通运输业、邮电通讯业、商业饮食业等流通类行业和金融业、保险业、旅游业、教育文化、酒店业等服务类产业）、居民消费价格指数、进出口贸易等指标[1][2]，根据上海统计年鉴中1997-2002年各指标的数据，剔除世博会举行的因素，利用灰色预测模型对2003-2009年的相关数据进行预测，并进行了残差分析，然后根据实际世界博览会举行时各项指标数据，通过与预测数据的图形对比，可以直观反映出上海世博会对上海经济发展的影响力，并对相关数 据进行了分析。 二灰色预测模型[3][4] 灰色系统理论最早由华中理工大学邓聚龙教授提出，先后发表过灰色控制、灰色预测、灰色决策等多部专著，较详细在阐述了灰色系统理论的产生、原理与应用。什么叫灰？用邓先生自己的话来讲：“完全已知的系统称作白系统；完全未知的系统称作黑系统；部分已知、部分未知的系统称作灰色系统。”，而灰色预测就是采用已知的数据来预测未知的数据的一种方法。其中G表示Grey(灰，M表示Model(模型，前一个“1”表示一阶，后一个“1”表示一个变量，GM(1, 1则是一阶，一个变量的微分方程预测模型。其算法流程如下： 1．由已知数据得初始，并按生成新的数列 。
糖尿病易感基因检测 糖尿病具有明显遗传易感性，研究发现父母都有糖尿病者，其子女患糖尿病的机会是普通人的15——20倍。哪些因素导致糖尿病的遗传性呢，基因组学的发展发现糖尿病属于多基因遗传病，是由多个基因的累加效应与环境因素共同作用所引起的疾病，这些与糖尿病有关的基因称为糖尿病的易感基因。 糖尿病易感基因检测是最近几年新出现的技术，它对于糖尿病患病风险评估、饮食指导、运动效果评估具有重要意义。但很多人对其不甚了解，不清楚到底什么情况下适合做易感基因检测，所以现介绍以下它的主要适用人群： 1. 有糖尿病家族史的人群。糖尿病是多基因遗传病，上一代或上两代都具有糖尿病史的人群，他们的子女患糖尿病的风险会明显增高，易感基因检测可以更早了解到有那些问题基因可以导致日后的糖尿病，从而提前进行预防。 2. 体重超重的人群。超重的原因很多，但可以确定的是有一大部分是遗传因素引起。先天的肥胖基因我们可能没有办法避免，但如果在一个人的体内发现超重易感基因，就可以正确的饮食从而避免肥胖以及肥胖引起的相关疾病，比如糖尿病。 3. 有代谢性疾病病史的人群。代谢性疾病主要包括高血压、糖尿病、高脂血症、肥胖等，患有其中一种疾病便很容易引起其他代谢病的发生，所以有必要行糖尿病易感基因检测。 4. 高热高脂饮食且少运动的人群。这类人群本身就是糖尿病高发群体，爱吃甜食、不爱运动也是有遗传因素的，易感基因检测可以区分这类爱好为先天还是后天从而给予区别对待。 5. 有胰岛素抵抗、高血糖、葡萄糖不耐受征兆的人群。这些都是糖尿病早期的表现，糖尿病易感基因检测可以分清导致这些情况的原因并给予对症处理，从而避免这类人群进一步发展为糖尿病。 糖尿病易感基因的检测的意义 1. 糖尿病患病风险的评估。 通过基因检测手段，了解是否携带糖尿病易感基因，在遗传水平对个体的患病风险进行量化评估，使人们提早获知抗病能力并做到防患于未然。 ????
第4卷第1期2004年2月 交通运输系统工程与信息 Jo ur nal of T r anspo rt atio n Sy stems Eng ineer ing and Infor matio n T echno lo gy Vo l.4No.1Febr uar y 2004 文章编号:1009-6744(2004)01-0071-05 LOGIT 模型参数估计方法研究 金 安 (广州市规划局交通研究所,广州510030) 摘要: 离散选择模型,特别是L OG IT 模型在交通需求模型建立过程中,应用非常广泛,许多实际的交通政策问题都涉及到方式选择,然而L OG IT 模型的建立非常困难,尤其是效用函数及参数估计.本文重点就L O GIT 模型参数估计的有关问题进行讨论,特别是运用统计方法如何对效用函数的变量进行选取及比较不同形式效用函数. 关键词: L O GI T 模型;参数估计;t 检验;似然率检验中图分类号: N 945.12 On Methodology of Parameter Estimation in L OGIT Model JIN An (Instit ute o f T r aspo r tatio n,G uang zho u P la nning Bur eau,Guang zho u 510030,China ) Abstract : Disagg reg ate choice mo del ,especially L O GIT m odel ,hav e been used w idely in dev elo pment of tr avel demand mo del ,many pr actical tr anspor tation policy issues ar e concerned w ith mode choice.But pro cedure o f development of L OG IT mo del is difficult,especially mo del calibr atio n and for m of utility functio n.T his paper discuss r elat ional pr oblems o n development of L OG IT model,P articular emphasis is placed o n pr actical pr ocedur es for selection the co rr ect ex planato ry var iables and on compar ing differ ent ver sions of utility functio n using st atistical metho ds.Keywords : L OG IT mo del;par ameter est imation;t -test;likeliho od test CLC number : N 945.12 收稿日期:2003-11-24 金安:广州市规划局交通研究所工程师,工学硕士.研究方向为交通规划及交通需求模型. 1 引 言 实践过程中,LOGIT 模型效用函数不可能预先知道,模型师在建立LOGIT 模型最初阶段几乎没有效用函数任何信息,最多认为在效用函数中会有哪些可能的变量,但也不能确定所有的变量是否都需要,更不可能知道哪些变量需要进行函数变换或效用函数参数的具体数值是多少.这些问题只有通过拟合合适的观测数据,并检验这些模型来确定哪一个最能够描述观测数据.本文主要介绍拟合和测试LOGIT 模型方法. 2 数据的要求 估计和检验过程的第一步是选择合适的观测数据,用于建立LOGIT 方式选择模型所需的数据有: (1)对个体实际方式选择行为的观测.例如, 要建立工作出行方式选择模型,需要对上班出行者方式选择进行观测的数据. (2)所有被选择和没有被选择方式的相关属性值.这些属性可能作为模型中的变量.例如,假设总出行时间被认为是模型中的一个变量,则对于样本中每一个个体而言,所需数据包括每一种可能方式的总出行时间.如果属性数据仅包含被选择方式,LOGIT 模型就不能建立. (3)任何可能作为变量的个体属性值.例如,汽车拥有水平,则需要样本中每个个体家庭汽车拥有水平数. 3 模型的设定 所需数据收集后,下一步工作是设定一种或多种效用函数形式.设定步骤包括确定效用函数中变量、属性的函数变换以及效用函数的形式.这个步
预测模型 最近几年，在全国大学生数学建模竞赛常常出现预测模型或是与预测有关的题目，例如疾病的传播，雨量的预报等。什么是预测模型？如何预测？有那些方法？对此下面作些介绍。 预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现，但作为一门科学的预测学，是在科学技术高度发达的当今才产生的。“预测”是来自古希腊的术语。我国也有两句古语：“凡事预则立，不预则废” ，“人无远虑，必有近忧” 。卜卦、算命都是一种预测。中国古代著名著作“易经”就是一种专门研究预测的书，现在研究易经的人也不少。古代的预测主要靠预言家，即先知们的直观判断，或是借助于某些先兆，缺乏科学根据。预测技术的发展源于社会的需求和实践。20 世纪初期风行一时的巴布生图表就是早期的市场预测资料，哈佛大学的每月指数图表为商品市场、证券市场和货币市场预测提供了依据。然而这些预测都未能揭示1929－1930 年经济危期的突然暴发，使工商界深感失望。尔后，经济学家们从挫折中吸取了教训，采用趋势和循环技术对商业进行分析和预测，科学预测也因此开始萌生。20 世纪30 年代凯思斯提出政府干预和市场机制相结合的经济模型，1937 年诺依曼又提出了扩展经济模型，对近代经济模型产生重要的影响，科学的经济和商业预测也就步入发展阶段。 技术预测开始于二次世界大战后的20 世纪40 年代，直到20 世纪50 年代未才广泛应用于工农业和军事部门。由于社会、科学技术和经济的大量需求， 预测技求才成为一门真正的科学，预测未来是当 代科学的重要任务 20 世纪以来，预测技术所以得以长足进步，一方面，与社会需求有很大关
系，另一方面通过社会实践和长期历史验证，表明事物的发展是可以预测的。而且借助可靠的数据和科学的方法，以及预测技术人员的努力，预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度，这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。 科学技术、经济和社会预测的应验率也是很高的。维聂尔曾预言20 世纪是电子时代，法国思想家迈希尔18 世纪末到19 世纪初对巴黎未来几百年的发展进行了预测。从1950 年的实际情况分析，他的预测中有36％得到证实，28％接近实现，只有36％是错误的。法国哲学家和数学家冠道塞在法国大革命时期曾采用外推法进行了一系列社会预测，其中75％得到证实。沙杰尔莱特1901 年在《二十世纪的发明》一书中的一些预测，其中64％得到证实。凯木弗尔特在1910 年和1915年公布的25项预测中，到1941年只有3 项未被证实，3 项是错误的。我国明朝开国功臣刘基就预测将来是天上铁鸟飞，地上铁马跑，那时还没有火车、飞机。 预测的目的在于认识自然和社会发展规律，以及在不同历史条件下各种规律的相互作用，揭示事物发展的方向和趋势，分析事物发展的途径和条件，使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情，并能动地控制其发展，使其为人类和社会进步服务。因而预测是决策的重要的前期工作。决策是指导未来的，未来既是决策的依据，又是决策的对象，研究未来和预测未来是实现决策科学化的重要前提。预测和决策是过程的两个方面，预测为决策提供依据，而预测的目的是为决策服务，所以不能把预测模型和决策模型截然分开，有时也把预测模型称为决策模型。
灰色预测模型理论及其应用 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可，这和时间序列分析，多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此，对于只有少量观测数据的项目来说，灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。 一、灰色系统及灰色预测的概念 1.1灰色系统 灰色系统产生于控制理论的研究中。 若一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是充足完全的，我们称之为白色系统。 若一个系统的内部信息是一无所知，一团漆黑，只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统。 灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。 特点：灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 1.2灰色预测 灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析，并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性，可以用它来建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类： (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。 (2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。 (3) 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测，是对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型，在预测系统整体变化的同时，预测系统各个环节的变化。 上述灰预测方法的共同特点是： （1）允许少数据预测； （2）允许对灰因果律事件进行预测，比如 灰因白果律事件：在粮食生产预测中，影响粮食生产的因子很多，多到无法枚举，故为灰因，然而粮食产量却是具体的，故为白果。粮食预测即为灰因白果律事件预测。白因灰果律事件：在开发项目前景预测时，开发项目的投入是具体的，为白因，而项目的效益暂时不很清楚，为灰果。项目前景预测即为灰因白果律事件预测。
结直肠癌术前N分期的随机森林预测模型的建立与验证 目的:研究基于CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查并结合临床及病理资料建立的随机森林(RF)模型在预测结直肠癌术前N分期方面的价值。方法:回顾性收集并分析从2016年1月到2017年12月在吉林大学第一医院接受手术,经病理证实为结直肠癌的患者,在病理科得到每位患者的N分期,筛选出术前接受过 CT结肠平扫+增强检查的239例患者(其中N0、N1、N2期患者数目分别为119例、99例、21例),使用计算机随机分配软件以大致2:1的比例将患者分为训练集(167)测试集(72)。 分别检测病灶平扫、动脉期、静脉期的CT值,并计算动脉期、静脉期的对比强化率。病变均为单发病灶,入组患者在术前均接受CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查。 在PACS系统中收集影像学资料,在医生工作站上收集临床及病理资料(年龄、性别、糖类抗原19-9、癌胚抗原、糖类抗原72-4、肿瘤最大直径、肿瘤的位置、强化率、术后病理N分期)。使用SPSS软件分别对连续变量(性别和肿瘤位置) 进行t假设检验,对离散变量(年龄、癌胚抗原、糖类抗原19-9、糖类抗原72-4、肿瘤最大径、强化率)进行卡方检验,筛选出相关度最高的特征,进而用降维后得到的特征进行机器学习建模,通过ROC曲线和敏感度特异度等参数评价模型。 结果:结直肠癌N分期与CA199、A、V、A-P、V-P、A-P/P、V-P/P这七个特征有相关性(P值均<0.05,与年龄、最大直径、CEA、CA72-4均无相关性。随机森林模型预测的N分期与术后病理N分期具有高度一致性,训练集Kappa系数为0.78452(95%置信区间为0.69073-0.87830),测试集Kappa系数为0.58333(95%置信区间为0.39579-0.77088)。
建设与管理工程学院 课程设计 课程名称: 物流系统分析与优化课程设计课程代码:1204179 题目:某物流公司订单额预测 年级/专业/班:2012级物流管理2班 学生姓名:杨超 学号:312012********* 开始时间: 2016年6月6日 完成时间: 2016年6月 20日 课程设计成绩： 指导教师签名：年月日
物流系统分析与优化课程设计 任务书 学院名称：建设与管理工程学院课程代码：__1204179_ 专业：物流管理年级：2012 一、题目 自选题目，题目可以选择当前物流或流通领域热点问题或企业实际情况，开展物流系统分析与优化活动，提交成果，写出总结。选题尽量细小，避免假、大、空。 选题参考： 选题参考： 1、针对当前物流或流通领域的相关问题，在国内外公开出版的刊物上发表论文。 2、物流或流通相关领域的发明创造、创业计划书。 4、针对当前物流或流通领域热点问题的物流系统分析与优化课程设计等。 本人题目：某物流公司订单额预测 二、主要内容及要求 内容与物流或流通领域相关的物流系统分析，形式上可以是（但不限于）以下之一： 1.一人一题，不允许重复。调查类型的题目允许以小组为单位，但个人论文题目应有所区 别，各有侧重。 2.格式要求（附后，含目录、摘要、引言、正文、致谢、参考文献） 3.工作量要求：正文部分字数4000以上 4.阶段性要求：每周必须与导师见面，寻求指导；选题须经导师同意后才可进 入下一阶段； 5.本课程特别强调物流系统分析与优化。抄袭者将不予成绩且无重新提交报告 的资格。 6.提交材料： Ａ、最终成果：（装订顺序为：封面、任务书、课程论文，可能的案例或调查计划。）Ｂ、参考的资料（可以是原始文稿电子文档或纸质件、书、手写的读书笔记、摘抄等反应），共指导教师检查、不存档。
ｃｌｉｎｉｃａｌｐｒｏｆｉｌｅａｎｄａｎａｐｐｒｏａｃｈｔｏｄｉａｇｎｏｓｉｓ［Ｊ］．ＤｉｇＤｉｓＳｃｉ， ２０１０，５５（１２）：３６１０－３６１６．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１０６２０－０１０－１１７５－８．［２９］ ＷｉｔｔＨ，ＬｕｃｋＷ，ＨｅｎｎｉｅｓＨＣ，ｅｔａｌ．Ｍｕｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｇｅｎｅｅｎｃｏｄｉｎｇｔｈｅｓｅｒｉｎｅｐｒｏｔｅａｓｅｉｎｈｉｂｉｔｏｒ，Ｋａｚａｌｔｙｐｅ１ａｒｅａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈｃｈｒｏｎｉｃｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ［Ｊ］．ＮａｔＧｅｎｅｔ，２０００，２５（２）：２１３－ ２１６． ［３０］ ＢａｄａｌｏｖＮ，ＢａｒａｄａｒｉａｎＲ，ＩｓｗａｒａＫ，ｅｔａｌ．Ｄｒｕｇ－ｉｎｄｕｃｅｄａｃｕｔｅｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ：ａｎｅｖｉｄｅｎｃｅ－ｂａｓｅｄｒｅｖｉｅｗ［Ｊ］．ＣｌｉｎＧａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ Ｈｅｐａｔｏｌ，２００７，５（６）：６４８－６６１． ［３１］ ＷｈｉｔｃｏｍｂＤＣ．Ｖａｌｕｅｏｆｇｅｎｅｔｉｃｔｅｓｔｉｎｇｉｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ［Ｊ］．Ｇｕｔ，２００４，５３（１１）：１７１０－１７１７． ［３２］ ＳｕｌｔａｎＭ，ＷｅｒｌｉｎＳ，ＶｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉＮ．Ｇｅｎｅｔｉｃｐｒｅｖａｌｅｎｃｅａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｃｈｉｌｄｒｅｎｗｉｔｈｒｅｃｕｒｒｅｎｔｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ［Ｊ］．Ｊ ＰｅｄｉａｔｒＧａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌＮｕｔｒ，２０１２，５４（５）：６４５－６５０．ＤＯＩ：１０． １０９７／ＭＰＧ．０ｂ０１３ｅ３１８２３ｆ０２６９． ［３３］ ＬｕｃｉｄｉＶ，ＡｌｇｈｉｓｉＦ，Ｄａｌｌ′ＯｇｌｉｏＬ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｅｔｉｏｌｏｇｙｏｆａｃｕｔｅｒｅｃｕｒｒｅｎｔｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓｉｎｃｈｉｌｄｒｅｎ：ａｃｈａｌｌｅｎｇｅｆｏｒｐｅｄｉａｔｒｉｃｉａｎｓ ［Ｊ］．Ｐａｎｃｒｅａｓ，２０１１，４０（４）：５１７－５２１．［３４］ ＥｌｌｉｓＩ．Ｇｅｎｅｔｉｃｃｏｕｎｓｅｌｉｎｇｆｏｒｈｅｒｅｄｉｔａｒｙｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓｔｈｅｒｏｌｅｏｆｍｏｌｅｃｕｌａｒｇｅｎｅｔｉｃｓｔｅｓｔｉｎｇｆｏｒｔｈｅｃａｔｉｏｎｉｃｔｒｙｐｓｉｎｏｇｅｎｇｅｎｅ，ｃｙｓｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓａｎｄｓｅｒｉｎｅｐｒｏｔｅａｓｅｉｎｈｉｂｉｔｏｒＫａｚａｌｔｙｐｅ１［Ｊ］． ＧａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌＣｌｉｎＮｏｒｔｈＡｍ，２００４，３３（４）：８３９－８５４． ［３５］ ＷｏｒｋｉｎｇＧｒｏｕｐＩＡＰ／ＡＰＡＡｃｕｔｅＰａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓＧｕｉｄｅｌｉｎｅｓ．ＩＡＰ／ＡＰＡｅｖｉｄｅｎｃｅｂａｓｅｄｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓｆｏｒｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆａｃｕｔｅ ｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ［Ｊ］．Ｐａｎｃｒｅａｔｏｌｏｇｙ，２０１３，１３（４Ｓｕｐｐｌ２）：ｅ１－ｅ１５． ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｐａｎ．２０１３．０７．０６３． ［３６］ ＷｉｔｔＨ，ＬｕｃｋＷ，ＨｅｎｎｉｅｓＨＣ，ｅｔａｌ．Ｍｕｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｇｅｎｅｅｎｃｏｄｉｎｇｔｈｅｓｅｒｉｎｅｐｒｏｔｅａｓｅｉｎｈｉｂｉｔｏｒ，Ｋａｚａｌｔｙｐｅ１ａｒｅａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈｃｈｒｏｎｉｃｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ［Ｊ］．ＮａｔＧｅｎｅｔ，２０００，２５（２）：２１３－２１６．［３７］ ＲｏｂｅｃｈｅｋＰＪ．Ｈｅｒｅｄｉｔａｒｙｃｈｒｏｎｉｃｒｅｌａｐｓｉｎｇｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ．Ａｃｌｕｅｔｏｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓｉｎｇｅｎｅｒａｌ［Ｊ］？ＡｍＪＳｕｒｇ，１９６７，１１３（６）：８１９－８２４．［３８］ ＥｖａｎｓＷＢ，ＤｒａｇａｎｏｖＰ．Ｉｓｅｍｐｉｒｉｃｃｈｏｌｅｃｙｓｔｅｃｔｏｍｙａｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｐｔｉｏｎｆｏｒｉｄｉｏｐａｔｈｔｉｃａｃｕｔｅｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ？［Ｊ］．ＮａｔＣｌｉｎ ＰｒａｃｔＧａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌＨｅｐａｔｏｌ，２００６，３（７）：２５６－２５７． （收稿日期：２０１６－０６－０２） （本文编辑：屠振兴） 慢性胰腺炎遗传学研究进展邹文斌 廖专 陈建敏 李兆申 慢性胰腺炎（ＣＰ）是指各种病因引起的胰腺组织和功能不可逆的慢性炎症性疾病，其病理特征为胰腺腺泡萎缩、破坏和间质纤维化［１］。胰腺炎的遗传易感性以及遗传和环境相互作用进行的修饰过程，在胰腺疾病的发生、发展、严重性和结局中起到主要作用。遗传学检测与常用的临床诊断手段（如生物标志物、淀粉酶检测或腹部影像学等）相比较，后者常能反映胰腺结构改变、病理变化以及对治疗的药理学反应［２］，而前者无论其是在正常或异常条件下均能提供决定细胞分子组成的信息和功能特点。 随着评估复杂胰腺疾病的新概念和新方法的出现，经济和社会因素正在调整复杂疾病的评估和处理方法。反复采用腹部影像学检查和功能检测诊断胰腺疾病的费用是昂贵的，同时存在潜在风险（如穿刺出血、穿孔、放射暴露等），且其敏感性低，不能提供病因和预后相关信息。随着与胰腺炎相关的基因不断被发现，早期胰腺疾病的基因评估将变得越来越重要。但是，遗传学检测的推广应用仍受诸多因素限制，如临床医师工作繁忙，无法全面察觉复杂的各种病因及其相互作用；基因检测的费用昂贵，医疗保险尚未覆盖；获取 ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－１９３５．２０１６．０５．０１８ 作者单位：２００４３３ 上海，第二军医大学长海医院消化内科，上海胰腺病研究所（邹文斌、廖专、李兆申）；法国ＩＮＳＥＲＭＵ１０７８（陈建敏）通信作者：李兆申，Ｅｍａｉｌ：ｚｈａｏｓｈｅｎ－ｌｉ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ基因数据和解读信息的方法尚未得到充分证实。本文就目前ＣＰ的遗传学研究现状和进展做一综述。 一、ＣＰ遗传学及其作用 与其他器官相比，胰腺的解剖学和功能相对简单，且受环境因素影响小，因而使得胰腺成为分析复杂疾病的最佳模型之一［３］。首先，ＣＰ的主要临床特征为炎症的症状和体征，而非病因学。防治该疾病须明确其潜在的病因学和个体化特异因素。由于胰腺并不直接暴露于外界环境中，其主要功能是合成消化酶和激素而非清除代谢性产物或外源性化学物质，损伤和炎症的原因与基因突变相关。其次，不同胰腺炎易感性和并发症的基因方面危险因素会出现不同的结果，因此需要个体化的诊疗方式，“精准医疗”成为全球医学界的关注热点。常染色体显性遗传的ＰＲＳＳ１相关遗传性ＣＰ为解读、咨询和处理孟德尔疾病的先证者和家族提供模型［４］。相似的是，囊性纤维化，一种重型ＣＦＴＲ突变的退行性疾病，为多系统遗传综合征提供了参考模型［５］。解读基因和突变对于早期发现胰腺炎易感性和复发的内在原因至关重要，可以阻止进一步昂贵和侵入性的诊断或治疗操作。此外，发现一系列表观上与单基因胰腺疾病相似的复杂基因型病例，有利于促进复杂疾病遗传咨询模型的研究［６］。 二、新发现的胰腺炎相关基因和突变 近年来，新发现与ＣＰ易感或保护性突变相关的基因不断增多。主要的易感基因包括ＰＲＳＳ１、ＣＦＴＲ、ＳＰＩＮＫ１和 万方数据
上传是为了分析数学的乐趣，请粘贴复制的时候也多思考哈。为了更多的 学子们。 2014年数学建模论文 第二套 题目：人口增长模型的确定 专业、姓名：土木135 提交日期： 2015/7/2晚上
题目：人口增长模型的确定 摘要 对美国人口数据的变化进行拟合，并进行未来人口预测，在第一个模型中，考虑到人口连续变化的规律，用微分方程的方法解出其数量随时间变化的方程，用matlab里的cftool工具箱求出参数，即人口净增长率r=0.02222,对该模型与实际数据进行对比，并计算了从1980年后每隔10年的人口数据，与实际对比，有很大出入。因此又改进出更为符合实际的阻滞增长模型，应用微分方程里的分离变量法和积分法解出其数量随时间变化的方程，求出参数人口增长率r=0.02858和人口所能容纳最大值m x=258.9,与实际数据对比，拟合得很好，并预测出1980年后每隔10年的人口数据，与实际对比，比较符合。为了便于比较两个模型与实际数据的描述情况作对比，又做出了两个模型与实际数据的对比图，以及两个模型的误差图。 关键词：人口预测微分方程马尔萨斯人口增长模型阻滞增长模型 一、问题重述 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。 表1 人口记录表 试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年 预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。 如果数据不相符，再对以上模型进行改进，寻找更为合适的模型进行预测。 二、问题分析 由于题目已经说明首先用马尔萨斯人口增长模型来刻划，列出人口增长指数增长方 程并求解，并进行未来50年内人口数据预测，但发现与实际数据有较大出入。考虑到 实际的人口增长率是受实际情况制约的，因此，使人口增长率为一变化的线性递减函数， 列出人口增长微分方程，求出其方程解，并预测未来五十年内人口实际数据。 三、问题假设
1.1.5 两岸间液体化工品贸易前景预测 从上述分析可见，两岸间液体化工品贸易总体上呈现上升的增长趋势。然而，两岸间的这类贸易受两岸关系、特别是台湾岛内随机性政治因素影响很大。因此，要对这一贸易市场今后发展的态势做出准确的定量判断是相当困难的；但从另一方面来说，按目前两岸和平交往的常态考察，贸易作为两岸经济与贸易交往的一个有机组成部分，其一般演化态势有某些规律可寻的。故而，我们可以利用其内在的关联性，通过选取一定的数学模型和计算方法，对之作一些必要的预测。 鉴此，本研究报告拟采用一定的预测技术，借助一定的计算软件，对今后10余年间大陆从台湾进口液化品贸易量作一个初步的预测。 (1) 模型的选择 经认真考虑，我们选取了灰色系统作为预测的技术手段，因为两岸化工品贸易具有的受到外界的因素影响大和受调查条件限制数据采集很难完全的两大特点，正好符合灰色系统研究对象的主要特征，即“部分信息已知，部分信息未知”的不确定性。灰色系统理论认为，对既含有已知信息又含有未知信息或不确定信息的系统进行预测，就是在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程进行的预测。尽管这一过程中所显示的现象是随机的，但毕竟是有序的，因此这一数据集合具有潜在的规律。灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。 本报告以灰色预测模型，对两岸间化工品贸易进行的预测如下： 灰色预测模型预测的一般过程为： ① 一阶累加生成（1-AGO ） 设有变量为) 0(X 的原始非负数据序列 )0(X =[)1()0(x ,)2()0(x ,…)() 0(n x ] （1.1） 则) 0(X 的一阶累加生成序列 )1(X =[)1() 1(x ,)2()1(x …)()1(n x ] （1.2） 式中 ) ()(1 )0() 1(i x k x k i ∑== k=1,2…n ② 对) 0(X 进行准光滑检验和对进行准指数规律检验
核子基因科技 https://www.doczj.com/doc/526415415.html, 综合性?一站式?多元化基因检测服务 主要项目：?儿童天赋基因?肿瘤基因检测?产前基因检测?亲子鉴定 儿童肥胖易感基因检测 有的孩子在青春的时候有可能会因为涨势过猛，体重要比普通的孩子超出很多，家长们也会担心孩子过度肥胖，因此还没有在弄清楚的时候就开始给孩子减肥，结果就造成了孩子的正常发育突然停止。提醒各位家长一定要分清楚青春期孩子到底是正常发育还是长胖了。 肥胖的确切含意是身体内脂肪的过度沉积，只有多余的脂肪才和高血压、脂质异常症、糖尿病等疾病有关系，而且明显增加成年后发胖的可能性。所以，区别孩子“蹿个”和肥胖这两者的关系是很重要的。 那么，如何进行区分呢？ 首先可以计算体质指数（BMI ）。如前所说，体质指数=体重/身高2（单位是公斤/米2），这个指标准确地反映了皮下脂肪以及全身脂肪的含量。而且，体质指数和血压、血脂以及脂蛋白呈正相关，也就是说，体质指数越高，血压、血脂以及脂蛋白也就越高。另外，青春发育期的体质指数越高，成年后就越容易发胖，也就越容易患肥胖有关的疾病，如高血压、脂质异常症、糖尿病、冠心病等等，因而寿命也越短。 肥胖儿童的体质指数会异常升高，而正常青春发育的孩子拥有正常的体质指数，所以用体质指数来鉴别肥胖和正常青春发育是很可靠的。 另外，也可以直接测量儿童皮下脂肪的厚度。 方法是让儿童直立，从锁骨的中点向下画一条垂直线，再沿着肚脐画一条水平线，找到两条线的交汇处，用左手的拇指和食指放在皮肤上，两指间距3厘米，捏起皮肤，用精密卡尺测量皮摺的厚度。这样就可以直接反映皮下脂肪的多少。脂肪多的就是肥胖，脂肪不多的则是正常青春发育。请家长注意，可别给孩子错戴上“小胖墩”的帽子。 给孩子肥胖的孩子减肥肥胖基因检测是最好的帮助
预测模型分类及优缺点分析 灰色(系统)预测模型 神经网络预测模型 趋势平均预测法 1 微分方程模型 当我们描述实际对象的某些特性随时间(或空间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段时,通常要建立对象的动态微分方程模型。微分方程大多是物理或几何方面的典型.问题,假设条件已经给出,只需用数学符号将已知规律表示出来,即可列出方程,求解的结果就是问题的答案,答案是唯一的,但是有些问题是非物理领域的实际问题,要分析具体情况或进行类比才能给出假设条件。作出不同的假设,就得到不同的方程。比较典型的有:传染病的预测模型、经济增长预测模型、正规战与游击战的预测模型、药物在体内的分布与排除预测模型、人口的预测模型、烟雾的扩散与消失预测模型以及相应的同类型的预测模型。其基本规律随着时间的增长趋势是指数的形式,根据变量的个数建立初等微分模型。微分方程模型的建立基于相关原理的因果预测法。该法的优点:短、中、长期的预测都适合,而.既能反映内部规律,反映事物的内在关系,也能分析两个因素的相关关系,精度相应的比较高,另外对初等模型的改进也比较容易理解和实现。该法的缺点:虽然反映的是内部规律,但是由于方程的建立是以局部规律:的独立性假定为基础,故做中长期预测时,偏差有点大,而且微分方程的解比较难以得到。 2 时间序列法 将预测对象按照时问顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从所构成的这一组时间序列过去的变化规律,推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变
化、随机性变化。考虑一组给定的随时间变化的观察值,t=1,2,3,?,n},如何选取合适模型预报,t=n+1,n+3, n+k}的值。 上面的模型统称ARMA模型,是时间序列建模中最重要和最常用的预测手段。 事实上,对实际中发生的平稳时间序列做恰当的描述,往往能够得到自回归、滑动平均或混合的模型,其阶数通常不超过2。时间序列模型其实也是一种回归模型,属于定量预测,其基于的原理是,一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析就能推测事物的发展趋势;另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据,进行统计分析,并对数据进行适当的处理,进行趋势预测。优点是简单易行,便于掌握,能够充分运用原时间序列的各项数据,计算速度快,对模型参数有动态确定的能力,精度较好,采用组合的时间序列或者把时间序列和其他模型组合效果更好。缺点是不能反映事物的内在联系,不能分析两个因素的相关关系,常数的选择对数据修匀程度影响较大,不宜取得太小,只适用于短期预测 3 灰色预测理论模型 灰色预测的基本思路是将已知的数据序列按照某种规则构成动态或非动态的 白色模块,再按照某种变化、解法来求解未来的灰色模型。它的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的模型方法。优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据就够,能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成数列,运算简便,易于检验,具有不考虑分布规律,不考虑变化趋势。缺点是只适用于中长期的预测,只适合指数增长的预测,对波动性不好的时间序列预测结果较差。 4 BP神经网络模型
实验指导书（ARIMA模型建模与预测） 例：我国1952-2011年的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 （1）数据录入 打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1952，终止年输入2011，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。 在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…， 找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，所以在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：
（2）时序图判断平稳性 双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框： 显著非平稳。 IM_EX 240,000 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 556065707580859095000510 （3 因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/526415415.html, 对比例预测模型的改进 作者：郑丽红 来源：《现代经济信息》2016年第21期 摘要：有许多预测因变量的模型存在，但是他们中大部分是破坏了因变量的原来的分布结构的，或者这些模型比较适合因变量类别较少的情况。而比例预测模型刚好相反，它的预测结果保留因变量原来的分布结构而且比较适合于因变量类别较多的情况。尤其在大数据的环境下，变量极其繁多，数据量也很大，比例预测模型有其重要的地位。事实上，用比例预测模型预测因变量类别的准确性可能并没有一些模型的高（如：逻辑回归模型，决策树等）。所以，在这里提出对比例预测模型的改进，使得模型的预测正确率有所提高，同时又使得预测的因变量的分布情况接近于原始数据中因变量的分布。 关键词：关联矩阵；混淆矩阵；提升度；蒙特卡罗模拟抽样；GK- 中图分类号：O212 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）021-000-02 怎样对比例预测模型进行改进： 1.提升度 这里，我们提出的提升度不是提升度[1]或者其他的提升度。这只是我在这里提出用来衡 量当x=i引入时，对y=s的提升程度。其中x，y分别表示自变量和因变量，而i，s分别表示x 的第i类和y的第s类别。下面我们用lifti，s来表示。 这里lifti，s≥0，当然提升度值越大越好，lifti，s越大，则表示x=i的引入对y=s的预测越有帮助。当表示x=i的引入对y=s的预测是有帮助的，相反如果lifti，s 这里，我们还发现，如果对提升度的分子进行求和，即，这便是[2]中的计算公式。而且 它也和[3]和[4]中GK-密切相关的。 2.对比例预测模型改进的步骤 （x-y 矩阵代表有自变量和因变量组成的列联表来源于原始数据） 根据比例预测模型的机理，我们可以通过蒙特卡罗模拟抽样对因变量进行预测。这里我们不妨将提升度也考虑进去，即把哪些lifti，s 总结出改进的步骤如下： （1）在x-y列联表和lifti，s两个矩阵中，同时去掉lifti，s
药物种类 常用品种、剂量及用法 备注 控制类药物 ICS 低剂量100~200ug/d（＜5岁250 ug/d） 中剂量~500 ug/d 高剂量>500 ug/d ICS是哮喘长期控制的首选药物 孟鲁司特(LTRA) ≥15岁，10mg，每日1次； 6～14岁，5mg，每日1次； 2～5岁，4mg，每日1次。 孟鲁司特颗粒剂(4mg)可用于1岁以上儿童。 可单独应用于轻度持续哮喘的治疗，尤其适用于无法应用或不愿使用ICS、或伴过敏性鼻炎的患儿，可部分预防运动诱发性支气管痉挛 LABA：（沙美特罗和福莫特罗） 吸入 沙美特罗（施立稳,施立碟）粉雾剂胶囊：50μg；气雾剂：每喷25μg(60喷、120喷）。 舒利迭（沙美特罗/丙酸氟替卡松）规格：50ug/100ug×60喷，50 ug /250 ug×60喷，50 ug /500 ug×60喷 信必可（布地奈德/福莫特罗）规格：80ug/4.5ug/60吸 LABA目前主要用于经中等剂量吸人糖皮质激素仍无法完全控制的≥5岁儿童哮喘的联合治疗。福莫特罗起效迅速，可以按需用于急性哮喘发作的治疗。 ICS与LABA联合应用具有协同抗炎和平喘作用，可获得相当于(或优于)加倍ICS剂量时的疗
效，并可增加患儿的依从性、减少较大剂量ICS的不良反应，尤其适用于中重度哮喘；患儿的长期治疗。 目前有限的资料显示了5岁以下儿童使用LABA的安全性与有效性。 茶碱： 茶碱缓释片规格：0.1/片 成人和12岁以上儿童起始量从0.1开始 茶碱可与糖皮质激素联合用于中重度哮喘的长期控制，尤其适用于预防夜间哮喘发作和夜间咳嗽。 控制治疗时茶碱的有效血药浓度在28～55μmol/L(5～10mg/L)。最好用缓释(或控释)茶碱，以维持昼夜的稳定血液浓度。 长效口服β2受体激动剂 沙丁胺醇控释片、特布他林控释片、盐酸丙卡特罗、班布特罗 硫酸沙丁胺醇控释片(全特宁、惠百释)：8mg/片，成人8mg bid 盐酸丙卡特罗（美喘清、美普清、扑哮息敏、异丙奎喘宁、普鲁卡地鲁）：成人：50μg，q12h；>6岁：25μg或5ml，q12h；≤6岁：1.25μg/kg，qd～bid次； 班布特罗有片剂及糖浆，适用于2岁以上儿童。2～5岁：5 mg或5 m1；>5岁：10 mg或10 ml，每日1次，睡前服用。 口服β2受体激动剂对运动诱发性支气管痉挛几乎无预防作用。 盐酸丙卡特罗口服15～30min起效，维持8～10h，还具有一定抗过敏作用。 班布特罗是特布他林的前体药物，口服吸收后经血浆胆碱酯酶水解、氧化，逐步代谢为活性物质特布他林，口服作用持久，半衰期约13 h。 全身用糖皮质激素 为减少其不良反应，可采用隔日清晨顿服。但因长期口服糖皮质激素副作用大，尤其是正在生长发育的儿童，应选择最低有效剂量，并尽量避免长期使用。 长期口服糖皮质激素仅适用于重症未控制的哮喘患者，尤其是糖皮质激素依赖型哮喘。 抗IgE抗体