【摘 要】
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目的:分析基底细胞癌患者皮肤菌群特征.方法:将2016年1月-2019年12月于笔者医院接诊的BCC患者63例作为BCC组,并纳入同期接诊的常规患者138例作为对照组.对两组患者做倾向性评分匹配,比较两组的一般临床资料和皮肤微生物菌群情况等,并分析皮肤菌群特征与BCC的相关性.结果:两组患者经倾向性评分匹配后有53组配对成功,匹配后两组一般资料对比,差异无统计学意义(P>0.05);BCC组皮肤菌群多样性低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05).PCA结果显示,两组间能显著区分.LEfse多级物种差异
【机 构】
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恩施土家族苗族自治州中心医院皮肤科 湖北 恩施 445000
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目的:分析基底细胞癌患者皮肤菌群特征.方法:将2016年1月-2019年12月于笔者医院接诊的BCC患者63例作为BCC组,并纳入同期接诊的常规患者138例作为对照组.对两组患者做倾向性评分匹配,比较两组的一般临床资料和皮肤微生物菌群情况等,并分析皮肤菌群特征与BCC的相关性.结果:两组患者经倾向性评分匹配后有53组配对成功,匹配后两组一般资料对比,差异无统计学意义(P>0.05);BCC组皮肤菌群多样性低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05).PCA结果显示,两组间能显著区分.LEfse多级物种差异判别分析显示:在属水平上,对照组与BCC组均有4个菌属丰度更高;对照组患者中丙型链球菌、梭杆菌、嗜血杆菌及普雷沃菌丰度较高;而在BBC组中弯曲杆菌、巴氏杆菌、普氏杆菌及奈瑟菌丰度较高.结论:分析BCC的皮肤菌群特征显示,弯曲杆菌、巴氏杆菌、普氏杆菌及奈瑟菌丰度较高,可能与BCC的发生有关.
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随着三维建模技术不断提升,三维模型数据量急剧增加,手工地处理和分析大量的三维模型数据难度极大。在此背景下,用机器自动化地分析和处理三维模型,具有重要的意义。基于深度学习的人工智能方法,研究三维模型的语义提取技术,让计算机自主地理解三维模型的整体语义和部分语义,分别对应着三维模型的形状识别和语义分割技术。本论文对三维模型的语义提取技术展开研究,包括三维模型的特征提取、形状识别技术和语义分割技术,具体
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