C 題 NIPT 的時點選擇與胎兒的異常判

問題 1?試分析胎兒 Y 染色體濃度與孕婦的孕周數和 BMI 等指標的相關特性，給出相應的關系模

型，并檢驗其顯著性。

思路1：
針對附件中孕婦的 NIPT 數據，首先對數據進行預處理，并對多次采樣的情況采取均值或選取最可靠數據的方法進行整合。隨后以胎兒 Y 染色體濃度作為因變量，將孕周數、BMI 等指標作為自變量，采用多元線性回歸模型或非線性回歸模型（如二次回歸、對數模型）建立濃度與各指標之間的關系式。為分析變量間的相關性，先進行皮爾遜相關系數或斯皮爾曼秩相關檢驗，再通過回歸分析中的t 檢驗和 F 檢驗評估模型參數及整體顯著性，并結合R2與調整 R2檢驗模型擬合優度。必要時可進行分組回歸（不同 BMI 分組）或交互項分析，以揭示 BMI 對孕周—Y 染色體濃度關系的調節作用，從而獲得合理的數學模型和可靠的顯著性檢驗結論。

問題 2?臨床證明，男胎孕婦的 BMI 是影響胎兒 Y 染色體濃度的最早達標時間（即濃度達到或超

過 4%的最早時間）的主要因素。試對男胎孕婦的 BMI 進行合理分組，給出每組的 BMI 區間和最佳 NIPT

時點，使得孕婦可能的潛在風險最小，并分析檢測誤差對結果的影響。

思路2：
針對男胎孕婦數據，首先整理出?首次 Y 染色體濃度 ≥4% 的孕周，若只知道在兩次檢測之間達標，則視為區間刪失數據，若到末期仍未達標則為右刪失數據。然后利用?生存分析方法（如?Turnbull 區間估計?或?AFT 模型）來估計不同 BMI 下的“達標時間分布”。接著，將 BMI 進行合理分組，可以通過?CART 決策樹?或?網格搜索+交叉驗證來確定分組區間，使各組的?最佳 NIPT 時點（可取 80%–90% 分位數的孕周）最優，從而降低檢測失敗和晚發現風險。最后，考慮檢測誤差的影響，可采用?測量誤差模型?或?SIMEX 方法?進行敏感性分析，檢驗推薦時點和分組結果的穩健性。

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問題 3?男胎 Y 染色體濃度達標時間受多種因素(身高、體重、年齡等)的影響，試綜合考慮這些因

素、檢測誤差和胎兒的 Y 染色體濃度達標比例（即濃度達到或超過 4%的比例），根據男胎孕婦的 BMI，

給出合理分組以及每組的最佳 NIPT 時點，使得孕婦潛在風險最小，并分析檢測誤差對結果的影響。

思路3：
我們先整理男胎的數據，把多次檢測和測序失敗情況合并，定義“Y 染色體濃度第一次 ≥4% 的孕周”為達標時間。接著，以 Y 染色體濃度為因變量，孕婦的?BMI、身高、體重、年齡等為自變量，建立?混合效應模型?或?Cox 回歸/加速失效時間模型?來刻畫達標時間與各因素的關系；同時用?LASSO 回歸做變量選擇，BMI 用 樣條函數擬合非線性關系。根據模型結果，計算不同孕周的“達標概率”，并構造一個包含“未達標風險、超過 28 周風險、復檢次數”的?風險函數，通過最小化風險函數確定每個 BMI 區間的最佳 NIPT 檢測時點。BMI 分組可以用?CART 決策樹或?模型驅動分區來自動尋找切點。最后，用?SIMEX 方法或?貝葉斯測量誤差模型分析檢測誤差的影響，保證結果穩健。

問題 4?由于孕婦和女胎都不攜帶 Y 染色體，重要的是如何判定女胎是否異常。試以女胎孕婦的 21

號、18 號和 13 號染色體非整倍體（AB 列）為判定結果，綜合考慮 X 染色體及上述染色體的 Z 值、GC

含量、讀段數及相關比例、BMI 等因素，給出女胎異常的判定方法。

思路4：先對女胎孕婦的數據做整理，把 21、18、13 號和 X 染色體的?Z 值、GC 含量、讀段數及比例、以及孕婦的?BMI?等特征標準化處理，并去掉測序失敗或極端值。然后以 AB 列的“是否異常”作為判定結果，建立判別模型。可以先用?邏輯回歸，也可以嘗試?LASSO 回歸或?梯度提升樹（XGBoost/GBDT）?來選擇和組合變量。由于數據里“異常”樣本可能很少，要用?SMOTE 過采樣或類別加權的方法平衡訓練。模型訓練后，通過交叉驗證評估，指標重點看?AUC、靈敏度和特異度。最后在?ROC 曲線上選擇一個合適閾值，保證高靈敏度，輸出一個“異常風險分數”，并根據分數把女胎分為低、中、高風險，輔助進一步診斷。

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