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亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。 相似文献
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建立了一种快速、高效的QuEChERS-高效液相色谱-质谱联用法(QuEChERS-HPLC-MS/MS)测定谷类杂粮制品中脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)、3-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇(3-ADON)、15-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇(15-ADON)和玉米赤霉烯酮(ZON)共4种真菌毒素。样品前处理采用乙腈-水溶剂提取,经Florisil+C18+无水硫酸镁净化后检测。以0.10%甲酸-乙腈作为流动相,在质谱检测器的多反应监测模式下进行分析。结果表明,4种真菌毒素在各自的线性范围内线性关系良好,相关系数R2均大于0.999,回收率在85.1%~102.0%,相对标准偏差(RSD)为2.11%~6.22%。该方法具有前处理简单、净化效果好、灵敏度高和检测速度快的优点,适用于谷类杂粮制品中DON、3-ADON、15-ADON 和ZON的分析和定量检测。 相似文献
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如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度,在大数据背景下,同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此,本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,为了同时兼顾数据项的概率和权重,计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝;然后,为了减少对数据集的多次扫描,结合Spark框架的优点,设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘;最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时,提高了效率. 相似文献
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主要介绍了NEAX61Σ程控交换机远端控制附加业务的功能,以及实现该业务的方法、局数据的设定等。 相似文献