侯艳
- 作品数：64 被引量：176H指数：8
- 供职机构：哈尔滨医科大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省青年科学基金黑龙江省博士后基金更多>>
- 相关领域：医药卫生生物学自动化与计算机技术理学更多>>
- ARTIVA在时间序列基因表达数据网络构建中的应用
- <正>背景与目的:基于时间序列(time series)实验的基因表达数据记录了基因表达在诸多生理过程中随时间推移发生的变化。依据时间序列基因表达数据构建调控网络,将直观地反映基因之间的相互作用关系,全面深入地阐述生物学...
- 刘会娟侯艳李康
- 关键词：生物学基因表达时间序列
- 文献传递
- 临床试验统计分析报告SAS与R语言图形表达宏程序的实现
- 目前我国的临床试验统计分析工作,通常由具有临床试验经验的统计人员通过SAS软件实现并给出统计分析报告。对于重要的研究结果,若能在统计分析报告中恰当配合统计图形则更便于对临床试验结果的理解和解释[1]。在SAS系统中,SA...
- 张雷吴莹侯艳李康
- 文献传递
- 基于二维最大重叠离散小波变换的代谢组质谱数据的预处理方法被引量：2
- 2017年
- 目的通过二维最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform,MODWT)对代谢组学质谱数据进行预处理,去除一定的噪声和批次效应,提高分析方法的有效性和稳定性。方法针对卵巢癌和卵巢囊肿的质谱数据,选取Haar小波函数对其进行二维MODWT的数据变换,获得不同尺度的数据,再对其中的细节数据置0和进行重构。对预处理后的数据用随机森林(RF)方法筛选差异变量和建立判别模型,评价预处理的效果。结果经过二维MODWT处理后的质谱数据建模判别效果明显优于使用原始数据得到的结果。结论针对质谱数据,二维MODWT方法能够更好地进行特征提取,提高模型的判别能力,具有研究价值和应用价值。
- 邓魁李贞子侯艳李康
- 关键词：代谢组学数据预处理小波变换
- ARTIVA在时间序列基因表达数据网络构建中的应用被引量：1
- 2018年
- 目的探讨时间序列基因表达数据网络构建的ARTIVA模型与方法。方法通过实例研究ARTIVA模型构建网络的效果。结果实例分析表明,ARTIVA模型对时间序列数据具有良好的适应性,在具有3个时间点和9个时间点两种情况下,ARTIVA模型均能准确地模拟生物网络,并且能识别网络结构的动态变化过程。结论 ARTIVA模型适用于时间序列基因表达数据网络构建,具有较高的实用价值。
- 刘会娟侯艳李康
- 关键词：网络构建时间序列
- 聚乙醇酸生物支架与胰岛的共培养被引量：1
- 2009年
- 背景:以往的研究表明,胰岛细胞体外培养的时间不宜过长,否则会出现纤维组织过度增生,使胰岛大量死亡,而导致移植失败,所以改善胰岛细胞体外培养环境是非常重要的。目的:将大鼠胰岛种植在聚乙醇酸生物支架上,并进行胰岛与支架共培养,观察支架上胰岛细胞的生长状态、胰岛细胞的形态和胰岛细胞的分泌功能,以寻找胰岛细胞体外生存的良好环境。设计、时间及地点:体外培养,对比观察实验,于2005-06/2008-12在哈尔滨医科大学附属第一医院,卫生部细胞移植重点实验室完成。材料:聚乙醇酸支架纤维直径15μm,网孔100～150μm,空隙率为97%,厚度为1.0～2.0mm。细胞培养前将支架浸泡入体积分数为75%乙醇溶液中30min,PBS冲洗3次,吹干后放入2g/L多聚赖氨酸中浸泡30min,消毒后备用。方法:采用胶原酶Ⅴ分离和消化大鼠胰岛,对照组胰岛加入含体积分数20%胎牛血清、10g/L青霉素-链霉素-两性霉素、10mmol/L Hepes的RPMI-1640培养液;支架组胰岛放在多聚赖氨酸包被的聚乙醇酸支架上,再加入同样的培养基,每个培养皿中细胞浓度为0.6×103,将两组细胞置于体积分数5%CO2、37℃的恒温培养箱中培养。主要观察指标:应用双硫腙胰岛特异性染色,计算胰岛的数量及检测胰岛的纯度;MTT法检测胰岛的成活率;放射免疫法测定胰岛细胞培养上清液中的胰岛素含量;并用扫描电镜对支架上胰岛的黏附生长进行观察。结果:分离和消化后的胰岛被双硫腙染成红色,胰岛外分泌腺不着色,胰岛纯度≥85%;MTT及胰岛功能检测结果显示,支架组的胰岛成活率及胰岛功能明显增高,与对照组相比差异有显著性意义(P<0.05);扫描电镜观察,胰岛紧密黏附在聚乙醇酸支架上,支架上胰岛成三维立体生长。结论:聚乙醇酸支架与大鼠胰岛共培养可改善胰岛的成活率、胰岛的功能及形态,并使胰岛体外生存期延长。
- 宋纯黄玉东侯艳宋一民谢万均黄任平魏争张增岭石于波宋春芳
- 关键词：聚乙醇酸胰岛双硫腙扫描电镜
- 基于随机森林和解卷积优化算法的宫颈癌代谢组学生物标志物筛选及相关网络研究
- 研究目的:内源小分子代谢物浓度水平的变化为恶性肿瘤诊断和化疗敏感标志物的研究提供了丰富的信息。从生物学上看，首先是DNA（基因组）被转录为mRNA（转录组），然后由核糖体对mRNA进行翻译产生蛋白质（蛋白质组），最后蛋白...
- 侯艳
- 关键词：宫颈癌生物标志物
- 基于bootstrap方法的贝叶斯网络结构学习算法在构建基因调控网络中的应用
- 目的：探讨基于bootstrap重抽样方法的贝叶斯网络结构学习算法构建网络的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析.方法：通过模拟实验和实例验证本文给出的算法构建网络的有效性,同时将这种算法应用于构建基因调控网络.结...
- 李海龙侯艳柯朝甫李康
- 关键词：卵巢癌基因表达谱贝叶斯网络BOOTSTRAP方法
- 文献传递
- 多组学数据分析中关联网络融合ANF算法及应用研究
- 2020年
- 目的引入关联网络融合(affinity network fusion,ANF)方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法模拟产生两组学数据,改变总体差异大小等情况比较多种多组学整合方法的效果。实例分析中目标人群选择TCGA数据库中对铂类药物敏感并拥有mRNA和甲基化两个组学的卵巢癌患者,目标基因是TCGA数据库和ImmPort数据库中共有基因,目标甲基化位点是目标基因对应的所有甲基化位点。使用ANF、SNF、K-means、系统聚类和iCluster五种方法比较聚类效果。结果模拟实验提示存在总体差异的两亚型间差异较小时ANF方法的效果明显优于其他方法。实例分析结果表明,通过ANF方法进行多组学数据整合得到的分子分型较单组学得到的分子分型有更好的生物学意义且多组学聚类效果优于其他方法。结论ANF方法可以应用于多组学数据整合分析,具有实际应用意义。
- 徐臻旖王策侯艳李康
- 关键词：免疫分型
- 基于小波变换特征提取的代谢组低浓度标志物的筛选被引量：2
- 2018年
- 目的利用连续小波变换对代谢组色谱数据进行变换分析,获得重要的低丰度肿瘤标志物。方法将代谢组一维色谱数据通过不同多尺度连续小波变换获得二维系数图像,再使用random forest(RF)算法对其图像进行模式识别和特征提取,筛选潜在的低浓度生物标志物。结果针对色谱数据经过连续小波变换处理后,RF建模判别效果较原始色谱数据有很大的提高。结论针对色谱数据进行小波变换后的特征提取结果,对质谱数据的某一段进行重点分析,能够筛选出重要的低丰度肿瘤标志物,具有重要研究价值。
- 李贞子侯艳邓魁李康
- 关键词：生物标志物小波变换
- 非劣效性临床试验中两组率差值的协变量调整方法
- 按照科学原则设计并进行临床试验是评价一种新药有效性和安全性的基础。在新药临床试验中,非劣效性试验有广泛地应用,因为在现实中可能存在一些相对毒性较低、或者容易实施、成本较低更容易让患者接的药物,如果能够证明它们在允许的范围...
- 侯艳李康
- 文献传递
