临床生物样本库技术标准体系探讨

针对目前国内缺乏临床生物样本库技术标准体系的现状,在参考国内外相关研究的基础上,提出笔者所认为的临床生物样本库技术标准体系,包括:生物样本库伦理建设共性标准、生物样本库信息建设关键技术标准、生物样本质量控制标准、生物样本库建设共性技术标准、样本库共享机制。该体系可为生物样本库的国标和行标研制提供参考。     

基于智能管控的生物样本库全流程管理系统的建设

目的：通过智能管控的生物样本库全流程管理系统信息化建设,实现样本管理、容器管理、样本信息查看以及样本生命周期的追溯记录等功能,并实时监控样本状态和使用情况。方法：通过统一的管理和一体化应用模式,采用Saas系统,构建微服务架构,实现系统的快速部署和上线运行,并对系统的运行效果进行评价。结果：该系统能够对样本的收集、处理、存储、入库、出库、运输、使用等全过程进行信息化管理,带动样本库的闭环式管理,从而实现样本信息的追踪和记录,并对生物样本的收集存放、检测信息和实验数据等进行信息系统化管理,提高样本管理的规范性和流程管理的自动化水平。结论：通过生物样本库全流程管理系统的建设,形成了完整的样本数据管理规范,保障了数据安全、精细化和闭环化管理,并在保障隐私权的前提下,支持多家分布式样本库的建设,促进样本资源的数据共享、互联互通。     

三维拉曼显微成像技术研究进展（特邀）

拉曼显微成像技术无需样本制备,具有无损、无创、对水溶液不敏感的优点,可在微米或纳米尺度下表征样本的生化组分及分布,成为生命科学领域重要的研究工具。随着对复杂生物样本研究的不断深入,拉曼显微成像也被期待能够实现对生物样本中的分子组成与分布的动态立体观测。首先,系统性地梳理近年来三维拉曼显微成像技术的研究进展,包括基于自发拉曼散射、相干拉曼散射、表面增强拉曼散射以及拉曼标签的不同三维成像方法的技术手段、改进策略与实验结果。然后,总结了不同成像技术在细胞生物学、发育生物学等方面的应用进展。最后展望了不同三维拉曼显微成像技术在生物医学光学显微成像技术应用中所面临的挑战和发展前景。     

样本扩充的稀疏表示单样本人脸识别

人脸识别中,表情、光照与遮挡变化引起的同类间的类内差异特征可在不同类间共享,为此,从已知样本数充足的样本库中可提取类内差异特征,从而达到扩充单样本训练库的目的。欠样本条件下扩展的稀疏表示人脸识别算法（Extended SRC,ESRC）利用类内图像相减,得到一个扩充的训练样本库,在一定程度上提高了单样本人脸识别率。但是,其扩充样本库的方法过于简单,样本库包含的特征信息有限。针对这点,本文引入联合稀疏模型（Jointly Sparse Model,JSM）提取类内差异特征,该模型将一连串相关联的信号表示成共同特征与差异特征之和,用该模型对样本数充足的人脸图像进行特征提取,把得到的类内差异特征与单样本一起作为稀疏表示识别算法的训练样本。基于AR人脸数据库的实验结果表明,该算法取得了较高的识别率,为单样本人脸识别问题提供了一个有效的解决途径。      

基于多引导滤波器的单幅图像超分辨率技术

提出了一种基于多引导滤波器的单幅图像超分辨率方法。首先,该方法通过大量的自然图像建立高低分辨率图像块样本训练库,并通过聚类算法将具有相似性质的高低分辨率样本块进行聚类;其次,将输入低分辨率图像进行重叠分块,并在样本库中搜索最近邻的高低分辨率样本聚类;再次,将输入低分辨率图像块作为输入图像,与样本库中最近邻的低分辨率聚类样本作为引导图像,运用本文提出的多引导滤波器计算引导滤波器的参数;最后,利用样本库中最近邻的高分辨率聚类样本和引导滤波器的参数,通过多引导滤波器就可以重构高分辨率图像。实验结果表明,本文算法不仅能很好地重构图像的高频细节,还能很好地恢复图像的纹理特征。     

DNA生物传感器的进展

DNA生物传感器是分子生物学与微电子学、电化学、光学等相结合的产物,它将在生命科学与信息科学之间架起一道桥梁,成为DNA信息分析检测最重要的技术之一。简要介绍了电化学DNA生物传感器、压电石英晶体DNA生物传感器、光学DNA生物传感折结构原理。     

基于欠样本混合内变基字典的扩展协同表示算法

协同表示算法对人脸图像具有快速分类的特点,但在单样本或欠样本情况下,对变化复杂的人脸识别率还不够理想,无法满足工程要求。针对该问题,提出一种基于欠样本混合内变基字典的扩展协同表示算法。首先借助在同一环境下采集到的不同人脸的变化过程,提取人脸的变化共同特征并生成内变基,再融合两种及两种以上不同人脸变化的共同特征生成混合内变基,提高内变基的通用性,建立训练样本与测试样本之间变化的稀疏字典。训练样本在字典帮助下近似构建出测试样本的特征人脸,达到扩展训练样本集的目的,再对人脸协同分类。利用AR库、ORL库、Yale库和Yale B库进行识别实验。结果表明,本文算法能有效提高协同表示算法的识别率,在欠样本情况下识别率提高7.33%～33.17%,在单样本情况下识别率提高6.78%～24.47%。     

生命科学本科教学中设立导师制的必要性

生命科学与人类的生存、健康、经济建设、和社会发展有着密切关系,是当今全球最受关注的基础学科之一。为了适应生命科学发展的需要,培养厚基础、宽口径、强技能,创新性的生命科学高科技人才,我国高校的生命科学人才培养模式需要进一步的改革,其中在本科教学中设立导师制,是提高生命科学教学效果的有效形式。本文从生命科学的课程设置特点、生命科学的课堂教学特点、生命科学的教学管理特点3个方面探讨了在生命科学本科教学中设立导师的必要性,以期推动高校生命科学本科教育导师制模式的拓展。     

基于激光雷达图像处理的低空风切变类型识别研究

基于多普勒激光雷达,结合大气流场理论实现对下击暴流、侧风切变、低空急流及顺逆风切变四种低空风切变的三维模拟仿真,建立雷达图像样本库,解决了风场数据难以获得及样本库难以建立的难题。基于图像处理方法实现风切变类型识别,针对同类样本差异较大的难题,采用多特征提取方法提取图像的形状特征和纹理特征进行组合识别。同时,采用基于SOM-SVM的二次识别算法实现了对缺失信息的图像的有效识别,提高了整体识别率。与传统的风切变研究相比,所用方法忽略气象因素,完全转化为图像处理问题,实现了低空风切变的类型识别,识别率达到97%。     

生物样本运输智能化监管系统的开发

为解决生物样本运输过程中的安全问题,设计了将GPS定位系统、GPRS移动通信网和Internet网络、Web-GIS地理信息系统进行有机组合,对以STM8L151超低功耗微控制器为控制核心的智能化便携式生物样本冷藏箱进行监控的系统。实现对生物样本运输过程的实时温度检测、实时准确位置定位等操作,建立了生物样本运输智能化监管系统。实验结果表明温度数据测量与传输准确可靠,物品位置与运输路径显示准确。     

一种基于属性测度的改进时域融合识别方法

基于时域融合的辐射源识别方法提高了单个传感器的识别准确度。文中提出了一种采用属性测度法获取基本概率赋值函数(BPAF),同时应用D-S(Dempster-Shafer)证据理论将多个量测周期识别结果进行有效融合的方法。该方法通过对已知辐射源库中的样本训练,获取样本特征参数的统计分布和权重来计算BPAF。当辐射源库中样本模式较多时,由于引入了统计的思想,在低信噪比情况下的正确识别率较其他时域融合方法得到提高。此外,由于大量的计算在样本识别之前已经完成,融合识别的速度很快。仿真和实验表明该算法是一种实时、有效的辐射源识别方法。     

农村信息服务样本交流研讨会和《中国农村信息服务样本库》一书样本征集启事

为了切实推进我国农村信息化事业,农业部信息中心、中国信息界杂志社拟联合召开“全国农村信息服务样本交流研讨会”(2007年8月)和编辑出版《中国农村信息服务样本库》一书(2008年1月)。现将样本(信息服务先进典型的调研文稿)征集有关事项通知如下:     

农村信息服务样本交流研讨会和《中国农村信息服务样本库》一书样本征集启事

为了切实推进我国农村信息化事业,农业部信息中心、中国信息界杂志社拟联合召开“全国农村信息服务样本交流研讨会”(2007年8月)和编辑出版《中国农村信息服务样本库》一书(2008年1月)。现将样本(信息服务先进典型的调研文稿)征集有关事项通知如下:     

一种自动化数据挖掘预处理方法

数据挖掘一直是大数据应用的重点。在数据挖掘中,数据清洗和数据预处理,格外重要。本文解决的是数据挖掘中自动化数据预处理问题,主要是通过构建规则库和样本库,将新数据与已有的样本数据进行字段映射,将新数据的字段变换成已有样本库中的特征字段,并使用相应的数据预处理方法进行自动化的数据预处理。同时,通过对预处理结果进行评分和反馈,调整字段映射函数,提高预处理的质量。     

一种提高雷达HRRP识别和拒判性能的新方法

针对传统雷达HRRP自动目标识别算法中识别率较低和库外样本拒判效果不理想的问题,提出了一种基于数据预处理和子像空间的新识别方法。该方法一方面通过对数据的预处理来消除噪声的影响,另一方面通过建立子像空间进一步提高了库内样本的识别率,并基于假设检验理论引入了拒判门限,用于对库外样本进行拒判。实验表明,该方法不仅在识别率方面优于传统识别算法,且能有效对库外样本进行拒判。     

智能制造背景下生物制药MES的应用

在当今现代化的医学生产制造过程中,基于智能制造背景下的生物医药行业特点,应用MES系统能够有效确保生物医药的合规与高效生产。基于此,文章就智能制造背景下生物制药MES系统如何实现生物制药全过程的质量检测进行分析,并始终贯穿于全过程的条码、批号物料管理,以此在生物医药制造过程中对不合规操作进行识别判断,最终确保生物制药企业生产合规及生产数据的全过程可追溯要求。     

基于样本熵的DNA序列相似性分析

针对传统方法在分析DNA序列相似性方面的不足,提出了一种基于样本熵的DNA序列相似性分析方法.以5种东亚钳蝎神经毒素的基因序列作为分析对象,首先通过DNA序列的图形表示把DNA序列转换为时间序列,然后运用样本熵算法计算出时间序列的样本熵值,将样本熵的互值大小作为分析序列之间相似性的依据,最后将样本熵方法与DTW(Dynamic Time Warping,动态时间弯曲)方法的实验结果进行比较.实验结果表明,样本熵分析方法能有效分析序列之间的相似性,与DTW分析方法相比较,显示出更强的相似性和区别度,可将其进一步应用于生物序列的分析.     

一种核正交鉴别保局投影算法

 正交鉴别保局投影算法是一种有效的特征提取方法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法,因此提出一种核保局正交鉴别投影算法。实现这一算法的关键是高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计算,对此根据eigenfaces中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想及核函数技术,将高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题,并且所提出的算法能够有效地解决小样本问题。在人脸库上的实验结果验证了所提出的算法是可行的和有效的。     

基于分段STC的音频隐写算法

在隐写领域中,STC（syndrome-trellis code）隐写编码是时下最为先进的隐写算法之一。提出了一种基于STC的隐写算法——分段STC。该算法利用分段、局部优化,可有效降低载体失真。首先对音频最低有效位（least significant byte,LSB）载体流进行了分段切割,随后利用最佳子校验矩阵将分段的密信嵌入分段载体中。该隐写算法在现有的语音样本库TIMIT库以及通过网络歌曲自制的样本库上进行了隐写实验。实验结果表明,该思路下的算法可以有效地降低载体的失真元素个数和提高隐写算法的不可检测性。本文算法相较于传统STC算法,失真元素个数的优化程度最高可达到24%;对比同类音频隐写算法,本文算法生成的隐写后音频具备更加优秀的不可感知性能。     

ARP公司发布“TeraSpectra”光谱仪

ARP公司（Applied Research and Photonics）在2009年6月2-4日美国巴尔第摩会议中心举行的2009年激光与电子光学会议（2009 CLEO/photonXpo）上宣布,一种新型的太赫兹光谱仪——“TeraSpectra”已经研制成功。该仪器在生物学、生物医药、制药学以及其他生命科学领域具有潜在的应用前景。太赫兹技术克服了所谓的“太赫兹空白”地带,