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高洁

作品数：26 被引量：38H指数：4
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共 26 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于动态网络生物标志物的甲流疫情早期预警算法研究被引量：1
2018年
为了让各个国家在甲型流感病毒暴发前做好预防措施有效应对甲流疫情,选取了中国、埃及和印度三个发展中国家,以及美国、英国、澳大利亚、加拿大、意大利、荷兰和韩国7个发达国家的甲型流感病毒蛋白质数据,利用特征向量构建十个蛋白质相互作用的动态网络,找出动态网络生物标志物,构造早期预警指标,从而有效识别甲流疫情暴发的早期预警信号。通过模型分析与各国报道的实际暴发年比较,发现该模型可以较准确、可靠地识别出各国甲流暴发前的临界点。
祝姗姗高洁
关键词：甲型流感病毒
DNA序列的多重分形Hurst分析被引量：1
2009年
为了深入研究基因组序列的多重分形性质,首先选取12条较长的DNA序列,并根据此12条DNA序列的编码/非编码片段将DNA序列转换成相应的12条时间序列,其次对这12个时间序列进行多重分形Hurst分析,计算它们的Hurst指数,并且利用Hurst指数分析序列的自相似性,进一步将得到的Hurst指数与DNA一维游走模型相比较,发现12条序列均具有长程相关性,这说明DNA序列中确实存在着长程相关现象。
蒋丽丽徐振源高洁
关键词：HURST指数
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CGR的DNA序列的时间序列模型(英文)
2010年
利用DNA序列的混沌游戏表示(chaos game representation,CGR),提出了将2维DNA图谱转化成相应的类谱格式的方法。该方法不仅提供了一个较好的视觉表示,而且可将DNA序列转化成一个时间序列。利用CGR坐标将DNA序列转化成CGR弧度序列,并引入长记忆ARFIMA(p,d,q)模型去拟合此类序列,发现此类序列中有显著的长相关性且拟合度很好。
高洁蒋丽丽徐振源
关键词：时间序列模型DNA序列长记忆
存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计被引量：3
2004年
利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。本文通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题,得到存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计。
高洁
关键词：ARFIMA模型最大似然估计状态空间模型KALMAN滤波缺失值
甲型H1N1流感病毒DNA序列碱基的预测被引量：4
2011年
甲型流感H1N1亚型曾给人类带来了重大灾难。本文提出了一种利用时间序列模型预测碱基的方法,对所选取的1970年～2010年同源性相对较高的41条H1N1流感病毒数据利用ARIMA(p,d,q)模型对前20个位置去拟合并且预测,除极个别外由预报区域图显示原始数据都在预报区域内,表明模型建立的比较合理,预报效果很好,这对H1N1病毒的研究有着重要的意义。
刘娟高洁
关键词：H1N1时间序列模型
甲型H1N1流感病毒三维空间结构预测
2014年
采用从头计算思想,用改良的遗传算法对甲型H1N1流感病毒的蛋白质空间结构进行预测研究。基于蛋白质空间结构的HP模型,构建甲型H1N1流感病毒蛋白质空间结构的3DHP模型,并利用改良的遗传算法找到最小自由能结构,从而预测得到甲型H1N1流感病毒蛋白质三维空间结构。利用蛋白质空间结构数据建立距离矩阵,通过相关性分析和显著性检验,表明预测结构与已知结构存在高度的一致性。该模型提供了一种快速预测甲型H1N1流感病毒结构的方法。
靳佩轩高洁
关键词：距离矩阵
基于基因簇判别的人类miRNA功能预测研究被引量：3
2016年
随着新一代测序技术的不断发展,面对海量的序列数据,如果仅靠生物实验的方法来挖掘微RNA(microRNA,miRNA)的基因功能似乎不可能,因此,通过判别新miRNA家族归属来预测其相关生物学功能为实际生物实验的研究开辟新的思路。该文运用基因簇判别方法,基于原始家族信息,对未确定家族归属或新发现的miRNA进行判别,确定其基因家族。研究发现,同一家族的成熟体miRNA成员序列之间存在高度相似性,并且参与相同的调控通路或作用于相同的靶基因,具有相似的生物学功能。因此,通过基因簇判别预测新miRNA家族归属,对新miRNA的基因表达实验与验证具有十分重要的指导意义。
丁涛高洁
关键词：MIRNA
乙型、丙型流感病毒的长记忆ARFIMA模型被引量：3
2011年
用时间序列模型来分析乙型、丙型这两种流感病毒,对乙流、丙流病毒DNA序列提供了一种新的时间序列模型,即CGR弧度序列。利用CGR坐标将乙流、丙流病毒DNA序列转换成CGR弧度序列,且引入长记忆ARFIMA模型去拟合这两类序列。发现随机找来的10条乙流序列,10条丙流序列都具有长相关性且拟合很好,并且还发现这两种病毒序列可以尝试用不同的ARFIMA模型ARFIMA(0,d,4)模型,ARFIMA(1,d,1)模型去识别。
刘娟高洁
关键词：乙型流感时间序列模型
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