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水稻S5-ORF3蛋白质的进化分析被引量：1: 2014年; 生殖隔离在形成新物种和物种同一性的保持中有重要作用,因而在水稻优化育种中有重要的意义。S5位点是一个已克隆的控制水稻生殖隔离的基因,它产生的S5-ORF3,ORF4和ORF5蛋白质共同调控着indica-japonica杂交后代的育性,特别是S5-ORF3蛋白质在打破水稻亚种indica-japonica之间的生殖隔离与促进物种间的基因交流中发挥重要作用。针对S5-ORF3的进化分析对于研究它的功能和起源很重要,但目前尚无报道。本文基于序列和进化分析,提出S5-ORF3为一种定位在内质网中的新的HSP70家族蛋白,但缺乏HSP70的C端的多肽结合结构域,推测S5-ORF3可能通过影响alpha-淀粉酶的合成来作用于内质网压力;找到了ORF3的19条同源蛋白,并用极大似然算法构建了可靠的进化树,发现水稻的S5-ORF3与节节麦的luminal-binding蛋白进化关系最为密切;作了置信度100%的S5-ORF3蛋白质的三维结构预测,预测了居中的配体绑定位点;发现了水稻的S5-ORF3与其他HSP70蛋白相比独特的基序,为进一步研究S5-ORF3的作用机理和演化历史提供了线索和数据支持。; 张达瀚张屹; 关键词：水稻进化树配体结合

基于条件关联互补基因的乳腺癌预后分析: 2020年; 为了提高乳腺癌患者的生存率,改善病人的临床治疗效果,从分子机制上研究了乳腺癌的致病基因。首先对113个正常组织和1109个癌症组织的表达量进行差异分析,然后对差异表达的基因采用条件联合分析方式对互补基因进行分组,并用逐步Cox回归挑选出一组基因拟合预后模型。研究结果显示:VWCE,SPDYC,CRYBG3,DEFB1,SEL1L2,NMNAT26个基因对患者生存率是有害的,AMZ1,GJB2,CXCL2,ALDOC 4个基因对患者生存率是有利的,最终确定10个基因的预后模型能够显著地将样本分为高风险组和低风险组,并且对乳腺癌患者5年和10年的生存率进行了预测,依赖时间的AUC值均可达0.7以上。所提方法能够利用基因与基因之间的关联性,很好地对高维数据进行降维,消除基因与基因之间的共线性问题,10个基因的预后模型可以对患者的临床预测提供帮助。; 张屹闫双双张成王冠方黄海云韩珊珊; 关键词：生物数学乳腺癌预后模型

昆虫几丁质酶的进化与保守性质的比较基因组学研究被引量：2: 2013年; 昆虫几丁质酶家族属于第18家族糖苷键水解酶,主要参与昆虫蜕皮、细胞增殖和免疫等生理过程。在7个物种基因组数据中通过BLASTP和PSI-BLAST的方法获得131条chitinase和chitinase-like的同源蛋白质,利用隐马尔科夫算法,找到了几丁质蛋白的保守模体区域。通过进化树分析,将所选的蛋白分为9组,与糖苷水解酶18催化结构域和几丁质结合结构域的特性一致。通过PAML软件计算出几丁质酶的正向选择位点,发现了豌豆蚜虫中的A.pisum xp003243674.1为一条新的几丁质酶蛋白。对深入研究昆虫几丁质酶结构与功能很有帮助。; 黄海云张屹万张勇; 关键词：几丁质酶同源蛋白进化树

基因组装配中存在重复序列叠加时重叠群计数的推广的Lander-Waterman定理被引量：1: 2012年; 针对基因组组装算法理论进行了改进,该研究对于经典的Lander-Waterman定理在repeatcollapse存在的情况下进行了推广,对于判断基因组组装的contig的个数是否合理,组装质量是否可靠有重要的参考价值。; 黄海云张屹; 关键词：重叠群

贝叶斯模型大数据分析的软件实现——以河北科技大学图书馆为例被引量：4: 2018年; 文章利用贝叶斯模型整合图书馆的读者信息和借阅记录,用以预测读者的借阅行为,为读者提供图书借阅的参考,并对图书购买和使用提出建议。文章用MATLAB的贝叶斯工具箱FULLBNT1.0.7训练出用于借阅行为分析的贝叶斯模型bnet,开发软件Borrowbehavior实现了这种行为分析的功能,也对bnet中的概率矩阵进行知识挖掘。Borrowbehavior可根据读者信息给出读者借阅22类图书的可能性,bnet的5个节点之间的关联知识可给出关于图书馆建设的一些优化建议。; 黄海云韩育张达瀚李伟樊晶晶牛晓燕张屹; 关键词：贝叶斯模型大数据

基于AUC Optimized Gibbs方法的MHCⅡ-短肽配体结合特异性预测(英文): 2014年; 在以短肽定义的或以抗原定义的疫苗设计中,识别哪个来自病原体的蛋白质片段会结合MHCⅡ分子是个重要问题.多数MHCⅡ表位预测的研究很少给出结合特异性的定量分析,所以这些模型的精确度仍然需要进一步提高.AUC Optimized Gibbs(AOG)使用约化同源性的AUC值而不是相对熵来引导采样,使得正样本和负样本的信息都被用于模型的训练.在10个HLA-DR4(B1*0401)原测试集和约化同源性测试集的测试中,AOG得到的平均AUC值分别是0.771和0.713,优于Gibbs的0.744和0.673.在定量IEDB的MHCⅡ测试集中,AOG得到的平均AUC值是0.766,而TEPITOPE得到的平均AUC值是0.718.从HLA-DR4(B1*0401)数据提取的信息可以识别某些有明显特异性的位置,即P1、P4、P6和P9位置,其对MHC-短肽结合有明显的影响.; 盛浩卢玉峰张屹; 关键词：表位

甲状腺良恶性结节超声二维灰阶图像鉴别的数学模型比较研究被引量：2: 2022年; 目的构建并比较甲状腺良恶性结节超声二维灰阶图像的多种数学模型。方法收集河北医科大学第三医院2015年6月至2021年6月行超声检查发现甲状腺结节的504例患者。术中共切取546个甲状腺结节样本行病理学检查,其中良性结节415个,恶性结节131个。根据甲状腺结节超声二维图像的灰度值,找到区分良恶性的显著征象;通过数学模型建立多种分类器,比较不同分类器显示良恶性结节的精度和覆盖度,找到最优的数学分类模型。结果通过用良恶性的显著特征构建Fisher分类、回归分类、贝叶斯分类和Libsvm分类。Libsvm分类诊断甲状腺结节良恶性的精度和覆盖度最优,诊断甲状腺良性结节的精确度为93.8%,覆盖度为78.9%;甲状腺恶性结节精确度为81.8%,覆盖度为94.7%。结论Libsvm分类器可以快捷精准地判断甲状腺结节良恶性,进一步促进甲状腺结节的临床诊断及治疗。; 隋鑫解朋刘宗杰赵颖陈思美赵冰歆刘佳张屹; 关键词：甲状腺结节超声数学模型

蛋白质二级结构预测概率图模型的改进: 2016年; 蛋白质二级结构与蛋白质三级结构及蛋白质功能密切相关,是生物信息学研究的热点,其中概率图模型隐马尔可夫算法(HMM)是该领域研究的重要工具。但是在实际应用中,存在着HMM训练下溢、不同训练集的效果差异较大及参数优化困难等问题。对预测蛋白质二级结构时HMM遇到的训练下溢问题提出了改进方案;首次提出8-状态HMM来预测蛋白质二级结构,并且将参数B改进成为包含状态转移信息的三维参数;为了改进最优HMM模型的确定方法,用每个样本分别对初始HMM模型进行训练,得到一系列新的模型,然后对这些新模型的参数求均值,将求得的均值作为最优模型的参数。这些改进方法提高了HMM预测蛋白质二级结构的准确率,为HMM的进一步优化打下良好的基础。; 赵凌琪朱丽娟王柯静董小庆张屹; 关键词：应用生物化学蛋白质二级结构 HMM 参数优化

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张屹