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卵巢癌基因共表达网络及预后标志物的研究被引量：2: 2020年; 卵巢癌是一种早期诊断率低而致死率较高的恶性肿瘤,对其预后标志物的鉴定和生存率的预测仍是生存分析的重要任务。利用卵巢癌预后相关基因构建基因共表达网络,鉴定预后生物标志物并进行生存率的预测。首先,对TCGA(The cancer genome atlas)数据库下载的卵巢癌基因表达数据实施单因素回归分析,利用得到的747个预后相关基因构建卵巢癌预后加权基因共表达网络。其次,考虑网络的生物学意义,利用蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)数据对共表达网络中的模块重新加权,并根据网络中基因的拓扑重要性对基因进行排序。最后,运用Cox比例风险回归对网络中的重要基因构建卵巢癌预后模型,鉴定了3个预后生物标志物。生存分析结果显示,这3个标志物能够显著区分不同预后的患者,较好地预测卵巢癌患者的预后情况。; 顾云婧朱平; 关键词：卵巢癌生物标志物预后模型

丹顶鹤繁殖地气候数据特征的聚类分析被引量：2: 2014年; 以1981—1990年我国东北地区繁殖的候鸟野生丹顶鹤为例，调查其繁殖地分布区域内的月平均气温、月平均最高温度、月平均最低温度、月平均降水和月平均净辐射五个气候因子数据的基础上，采用分区间统计及基于归一化距离的分层聚类和聚类融合等理论和方法进行相关气候数据的特征分析，获得丹顶鹤在东北繁殖地的最适宜栖息时间为5～9月份。这一结果与东北地区丹顶鹤的生物学和生态学特征相吻合。与以往文献中用于物种分布预测的气候因子提取方法不同的是，该方法完全依赖于预测物种在调查分布区内的气候数据，通过数据挖掘与数据处理而获得，而不是通过预测物种的生物学与生态学特征及其在分布区内的气候因子相关性分析得到。这一研究方法具有一般性，将为未来气候变化对候鸟在东北地区栖息地的影响的研究提供基础。; 彭丽潭晏寒冰唐旭清; 关键词：丹顶鹤气候因子分层聚类聚类融合

基于动态评价选择策略的改进人工蜂群算法被引量：6: 2015年; 针对标准人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极值的问题,对标准ABC算法的轮盘赌选择机制进行了修改,提出了一种基于动态评价选择策略的改进人工蜂群(DSABC)算法。首先,根据到当前为止一定迭代次数内蜜源位置的连续更新或停滞次数,对每个蜜源位置进行动态评价;然后,利用所得的评价函数值为蜜源招募跟随蜂。在6个经典测试函数上的实验结果表明:与标准ABC算法相比,动态评价选择策略改进了标准ABC算法的选择机制,使得DSABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于两种不同维数的Rosenbrock函数,所得最优值的绝对误差分别由0.0017和0.0013减小到0.000049和0.000057;而且,DSABC算法克服了进化后期因群体位置多样性丢失较快而产生的早熟收敛现象,提高了整个种群的收敛精度及解的稳定性,从而为函数优化问题提供了一种高效可靠的求解方法。; 徐向平鲁海燕程毕芸; 关键词：群体智能人工蜂群算法函数优化

流感病毒组成蛋白质序列的分析与预测被引量：4: 2016年; 在NCBI数据库中获得1902—2013年关于流感病毒10种组成蛋白的所有氨基酸序列,在MATLAB中采用大数据编程分析,结合详细的HP模型,并基于CGR-WALK模型的方法将全部流感病毒蛋白质序列转化为数据形式,引入时间序列ARFIMA(p,d,q)模型来拟合所有序列,分析10种组成蛋白的序列在近80年的变化趋势,并对其未来10年的发展趋势进行预测.通过分析可以发现,其对流感病毒变异趋势的预测有很好的效果,这为基于大数据分析流感病毒蛋白质序列,预测流感病毒的爆发提供一定的的研究参考价值.; 靳佩轩高洁; 关键词：流感病毒蛋白质序列

甲型流感病毒蛋白质序列的长记忆模型: 2012年; 基于CGR-游走模型和分数阶差分,运用时间序列模型分析甲型流感病毒。基于详细HP模型,先将甲流病毒H5N1的蛋白质序列转化成CGR时间序列,再引入长记忆ARFIMA(p,d,q)模型拟合此类序列。发现随机得到的9条H5N1的蛋白质序列都具有长相关性且拟合良好,还发现这类序列都可以用ARFIMA(1,d,1)模型加以识别。; 张玲高洁; 关键词：甲型流感蛋白质时间序列模型

基于H~距离对P53肿瘤抑癌基因的研究与应用（英文）: 2016年; 为了更深入的研究P53肿瘤抑癌基因,首先我们基于扩展的碱基表C={D,A,C,O,G,T,P}分别获得了加法运算和乘法运算,然后根据密码子集C^3={XYZ},定义了汉明距离d_H,继而通过加权和改进的汉明距离提出了H~*距离.进一步地,我们定义了密码子的外积和H~*内积.此外,也获得了DNA序列间的H~*距离d_(H~*)和H~*内积,当氮基酸的第一位或第三位碱基突变时,值都大于0;而当氮基酸第二位碱基突变时,-2≤≤4,但其中65.22%都小于或等于0,且氨基酸的理化性质都发生了变化.同时,我们也可认为当; 谈承杰闫艳艳朱平; 关键词：汉明距离

基因转录爆发的信号转导机制: 2019年; 随着单分子检测技术水平的提高,学术界发现了与传统认知大相径庭的转录现象———转录爆发。基因转录不是连续平稳且波动较小的过程,而是表现出发生时间极不规律、信使RNA产量波动极大的特征。转录爆发本质上是编码和传递调控信号的方式。本文综述了转录爆发现象、转录爆发的两态模型、转录爆发信号转导机制以及其重要的生物学意义。最后,指出了该领域亟待解决的问题。; 戚家铭王耀来唐旭清

基于拟比对CNN方法的人类p53癌症基因二级数据库构建及分析被引量：2: 2019年; 以NCBI维护的一级数据库为数据源建立人类癌症p53核苷酸序列二级数据库,该数据库设计主要包括4个方面:癌症信息、p53序列信息、样本信息和参考文献信息。以XML格式为中间格式保存一级数据库数据,并通过解析提交到二级数据库,初步实现数据的检索、链接和统计分析等功能。本文提出一种拟比对CNN方法对p53癌症基因序列进行比对分析,通过改善传统CNN相似度评估公式,增强两序列全局比对相似度的敏感性和可靠性。结果表明,将改进的序列比对算法应用于乳腺癌和非小细胞肺癌p53外显子基因序列比对,发现外显子5突变后序列比对结果存在较大差异,可以作为区别这两种癌症的参考。此外,通过将一级数据库以XML形式转化成二级数据库,实现了网络数据与本地数据的动态交换。; 王丹丹李晨鸿徐海阳蔡蓉朱平; 关键词：癌症细胞神经网络

4D Graphical representation research of DNA sequences被引量：1: 2015年; Chengjie Tan Shanshan Li Ping Zhu; 关键词：DNA序列分析生物分类学信息特征

基于碱基三周期性研究P53家族基因的特征被引量：2: 2013年; 为了进一步研究P53抑癌基因的性质,采用信号处理和分析的方法,在Voss数值映射下,利用离散傅里叶变换,结合出现最大功率谱位置的频率与1/3的差值(d)及信噪比(R)两个指标,来讨论P53家族基因的碱基三周期性。选取人类P53家族(P53、P63和P73)DNA序列及家鼠P53家族DNA序列的外显子,讨论了其三周期性与外显子长度、碱基成分及碱基分布的关系,在三周期性的前提下分析了P53基因密码子的偏好性。结果表明:P53家族基因的短外显子(N<100)碱基三周期性不显著,P53家族基因的较长外显子(100≤N<1000)碱基三周期性较显著;具有三周期性的外显子GC、GC3含量较高,且GC含量和功率谱峰值显著相关,说明三周期性与碱基成分及分布相关;具有三周期性的外显子频谱最大值处为G或C的可能性高,且GC3含量高,R值与最优密码子使用频率正相关,说明功率谱峰值与P53家族基因密码子偏好性具有相关性。该研究结果对P53家族基因的进一步研究具有重要的理论和现实意义。; 王其强谈承杰晏寒冰朱平; 关键词：功率谱信噪比

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