程苗
- 作品数：6 被引量：140H指数：5
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金创新研究群体科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生更多>>
- 调节性T细胞在急慢性痛风患者中的变化及意义被引量：5
- 2019年
- 目的探讨调节性T细胞(Treg)在急、慢性痛风患者外周血中的变化及意义。方法采用流式细胞术检测健康对照、急性痛风和慢性痛风患者外周血调节性T细胞的比值,ELISA方法检测血浆中TGF-β、IL-1β浓度,采用F检验、Kruskal-Walls H检验、q检验以及Pearson、Spearman相关分析等方法分析它们在痛风不同阶段的变化及意义。结果①健康对照组外周血CD4+CD25+Foxp+调节性T细胞/CD4+T细胞百分率为(1.22±0.27)%、急性痛风组为(1.51±0.43)%、慢性痛风组为(0.47±0.26)%,3组间差异有统计学意义(F=101.39,P<0.05),急性痛风较健康对照组、慢性痛风组调节性T细胞百分率均升高,慢性痛风较健康对照组降低,差异均有统计学意义(P均<0.01)。②健康对照组血浆TGF-β浓度为(170±12)ng/L、急性痛风组为(214±77)ng/L、慢性痛风组为(179±21)ng/L,3组间差异有统计学意义(F=6.20,P<0.05)。急性痛风较健康对照组、慢性痛风组均升高,差异有统计学意义(P=0.003,P<0.05),慢性痛风组与健康对照组间差异无统计学意义(P>0.05)。③健康对照组血清IL-1β浓度为(4.8±1.3)ng/L、急性痛风组为(10.1±8.5)ng/L、慢性痛风组为(11.5±12.6)ng/L,3组间差异有统计学意义(χ^2=7.54,P<0.05)。急性痛风、慢性痛风较健康对照组均升高,差异有统计学意义(Z=2.76,P<0.05;Z=2.29,P<0.05),急性痛风与慢性痛风组间差异无统计学意义(Z=0.54,P>0.05)。④痛风患者外周血调节性T细胞百分率与病程、6个月内发病次数均呈负相关(病程:r=-0.381,P<0.05;发病次数:r=-0.518,P<0.01),与血浆TGF-β、IL-1β浓度均无相关。结论调节性T细胞在急性痛风中升高,参与了痛风炎症缓解;在慢性痛风中降低,可能与痛风迁延不愈有关。调节性T细胞在急、慢性痛风转换中起重要调控作用。
- 陶金辉程苗刘勤张敏马艳李向培厉小梅汪国生
- 关键词：痛风转化生长因子-Β
- 基于云计算的Web数据挖掘被引量：53
- 2011年
- 因特网是一个巨大的、分布广泛的信息服务中心,其上产生的海量数据通常是地理上分布、异构、动态的,复杂性也越来越高,若用已有的集中式数据挖掘方法则不能满足应用的要求。为了解决这些问题,提出了一种基于云计算的Web数据挖掘方法:将海量数据和挖掘任务分解到多台服务器上并行处理。采用Hadoop开源平台,建立一个基于Apriori算法的并行关联规则挖掘算法来验证了该系统的高效性。还提出"计算向存储迁移"的设计思想,将计算在数据存储节点就地执行,从而避免了大量数据在网络上的传递,不会占用大量带宽。
- 程苗
- 关键词：云计算数据挖掘MAP/REDUCE关联规则
- 基于云计算的经济预测系统研究被引量：6
- 2011年
- 目前普遍使用的经济预测系统在运行时是由政府决策者自行选择预测模型,而不能够由系统自动筛选最优预测模型,这使得最后得到的预测结果不是最优的。同时,现有的预测系统运行于单台小型机上,随着金融数据的不断增多以及预测模型的不断复杂,这势必将会超过小型机的工作负荷,大大降低系统的计算分析能力,增加等待时间。因此,就需要充分利用本地或网络中的高性能计算资源。基于云计算的经济预测系统(EFSC)能够自行选取最优预测模型进行经济预测,从而得出最优预测值,为政府决策提供强有力的依据。
- 程苗
- 关键词：云计算经济预测并行调度
- 云计算技术在web日志挖掘中的应用研究
- 如何解决数据挖掘中海量数据处理的问题一直是数据挖掘领域一个非常重要的研究课题。尤其是随着网络技术的迅猛发展，web上的数据正以指数级形式飞速增长，且web上的数据具有海量、多样、异构、动态变化等特点，这使得基于单一节点的...
- 程苗
- 关键词：数据挖掘云计算WEB日志
- 基于Hadoop的Web日志挖掘被引量：65
- 2011年
- 基于单一节点的数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在计算瓶颈,针对该问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,设计一种基于云计算的Hadoop集群框架的Web日志分析平台,提出一种能够在云计算环境中进行分布式处理的混合算法。为进一步验证该平台的高效性,在该平台上利用改进后的算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径。实验结果表明,在集群中运用分布式算法处理大量的Web日志文件,可以明显提高Web数据挖掘的效率。
- 程苗陈华平
- 关键词：云计算WEB日志挖掘遗传算法
- 基于云计算的用户浏览偏爱路径挖掘算法被引量：7
- 2011年
- 从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径是一个重要的研究课题。目前的挖掘算法注重客观访问频度,忽略了用户对这一频繁访问路径是否感兴趣。在分析目前用户偏爱路径挖掘算法存在的问题的基础上,结合网站拓扑结构图修正基于频度的用户偏爱路径的衡量标准,提出了有用偏爱度的概念,从而剔除由于页面放置和链接等因素对挖掘的影响;针对目前基于单一节点的挖掘系统的计算能力不足的问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,给出了一种基于云计算的数据处理方法,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。实验表明,该算法针对大数据量的日志进行挖掘,准确率和效率比普通基于频度进行用户浏览偏爱路径挖掘的算法有所提高。
- 程苗
- 关键词：云计算WEB使用挖掘WEB日志
