白明泽
- 作品数：43 被引量：42H指数：4
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市高等教育教学改革研究项目国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学文化科学理学更多>>
- 质谱图聚类网络法在鉴定多肽翻译后修饰中的应用及研究进展
- 2018年
- 蛋白质组学多肽鉴定方法一直以基于质谱分析和数据库搜索的方法为主,随着质谱仪技术的发展,海量的质谱数据被获取,这为大规模蛋白质的鉴定提供了一个强大的数据仓库,使得以质谱数据为基础的蛋白质组学研究成为主流。传统的串联质谱图搜库方法鉴定多肽翻译后修饰时具有诸多局限,质谱网络方法可以在一定程度上弥补局限。文中系统综述了基于质谱聚类的质谱网络和质谱图库搜索方法的发展历程、理论研究和应用研究,讨论了质谱网络库方法在鉴定多肽翻译后修饰的优势,并进行了分析和展望。
- 何明敏舒坤贤白明泽许睿
- 关键词：翻译后修饰
- 一种面向基因组变异数据的位图索引压缩方法
- 本发明属于信息检索、大数据分析领域，具体涉及一种面向基因组变异数据的位图索引压缩方法，包括：将原始基因组变异数据序列按照字段属性拆分，以列式数据库进行存储；对列式数据库中的基因组变异数据建立原始位图索引；将原始位图索引划...
- 白明泽胡昌星
- 微生物群落物种多样性数据的存储检索方法
- 本发明涉及生物信息学领域，具体涉及一种微生物群落物种多样性数据的存储检索方法，包括：确定需要存储到ElasticSearch中的数据；根据ElasticSearch的要求建立存储数据的index；收集并存储数据到Elas...
- 白明泽黄家顺覃春园邓川
- 偶氮苯调控DNA解链的机理研究被引量：2
- 2009年
- 采用半经典动力学模拟的方法研究了偶氮苯、2-甲基偶氮苯及2,6-二甲基偶氮苯3种分子的光致异构化反应,上述3种偶氮分子结构由反式变为顺式的时间顺序是偶氮苯2-甲基偶氮苯2,6-二甲基偶氮苯,说明光致异构化反应的活化能顺序是偶氮苯2-甲基偶氮苯2,6-二甲基偶氮苯。这就意味着2,6-二甲基偶氮苯发生光致异构化反应必须吸收足够高能量形成活化分子,从而克服过渡态能垒。较高的能量状态决定了分子在过渡态的热力学稳定性降低,因此反式的2,6-二甲基偶氮苯在过渡态更容易失活,形成顺式异构体。模拟结果解释了2,6-二甲基偶氮苯对DNA解链过程调控效率最高的实验现象。
- 袁帅王丹白明泽魏照林蒙平豆育升
- 关键词：偶氮苯光致异构化动力学模拟
- 一种构建汽车行驶工况的方法
- 本发明涉及汽车工况数据构建领域，具体涉及一种构建汽车行驶工况的方法，包括：获取汽车行驶的原始GPS数据，进行预处理；对预处理后的数据进行运动学片段的划分；对运动学片段进行特征计算，得到运动学片段的特征参数；采用K‑Mea...
- 白明泽邓川覃春园葛丝雨
- 基于谱图库的蛋白质鉴定策略研究进展
- 2018年
- 基于质谱的蛋白质组学快速发展,蛋白质质谱数据也呈指数式增长。寻找速度快、准确度高以及重复性好的鉴定方法是该领域的一项重要任务。谱图库搜索策略直接比较实验谱图与谱图库中的真实谱图,充分利用了谱图中的丰度、非常规碎裂模式和其他的一些特征,使得搜索更加快速和准确,成为蛋白质组学的主流鉴定方法之一。文中介绍基于谱图库的蛋白质组质谱数据鉴定策略,并针对其中两个关键步骤——谱图库构建方法和谱图库搜索方法进行深入介绍,探讨了谱图库策略的进展和挑战。
- 蔚德睿马洁解增言白明泽朱云平舒坤贤
- 关键词：蛋白质鉴定串联质谱
- 一种基于度量学习的蛋白质组学数据批次效应校正方法
- 本发明属于生物信息领域，具体涉及一种基于度量学习的蛋白质组学数据的批次效应校正方法，包括：对蛋白质组学数据进行清洗，得到高质量数据；对清洗后的高质量数据进行降维，同时在降维空间进行初次聚类，得到初次聚类标签；计算相互邻近...
- 白明泽胡宇栋
- 基于MongoDB的蛋白质组学大数据存储系统设计被引量：5
- 2016年
- 蛋白质组学质谱数据具有关系复杂、数据量大、查询方式多样等一系列的特点。在研究蛋白质组学质谱数据时,传统的存储系统一般采用文件和关系型数据库存储数据,往往需要预定义数据表结构,难以实现动态增加多样化蛋白质组信息的功能。此外,关系型数据库的集群架构关系复杂,维护成本高,代码处理也复杂。为解决传统存储系统在海量蛋白质组学数据的存储和访问的效率瓶颈问题,应用No SQL非关系型数据库,提出了一种基于Mongo DB分布式数据库存储结构的蛋白质组学数据存储系统设计方案。通过系统的功能测试、性能测试,结果表明,随着数据量和访问量的上升,Mongo DB显示出了更高的性能和更快的处理速度,该平台能够改善传统的文件存储和关系数据库存储所暴露的部分性能问题。
- 张琳谭军白明泽
- 关键词：蛋白质组学大数据DBSQL关系数据库
- 一种基于深度学习特征提取的胃癌蛋白质组学分型框架识别方法
- 本发明属于人工智能和蛋白质组学领域，具体涉及一种基于深度学习特征提取的胃癌蛋白质组学分型框架识别方法，该方法包括：获取待识别的蛋白表达谱，对蛋白表达谱进行预处理；将预处理后的蛋白表达谱输入到训练好的自动编码器，提取自动编...
- 白明泽赵雪霏
- 一种基于深度学习的生物医学文本命名实体识别方法及系统
- 本发明属于人工智能和自然语言处理领域，具体涉及一种基于深度学习的生物医学文本命名实体识别方法及系统；该方法包括获取带有基因组变异实体标注的生物医学文本训练数据，并对其增强得到增强数据；根据改进分词标签方法对增强数据进行分...
- 白明泽曾宏清
