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51.
黏着斑激酶生物信息学分析 总被引:1,自引:0,他引:1
杨琦 《西安工业大学学报》2008,28(4)
从生物信息学的角度对黏着斑激酶进行分析,为进一步研究其高级结构及探寻黏着斑激酶的潜在功能提供理论数据.用生物信息学方法对已在GenBank上注册的人、牛、鸡、非洲蟾蜍、斑马鱼等动物黏着斑激酶基因的核苷酸序列以及推导的氨基酸序列、组成成分、氨基酸翻译后修饰、信号肽、跨膜拓朴结构域、疏水性/亲水性、蛋白质二级结构以及三级结构等进行分析预测和推断.结果表明:这些动物的黏着斑激酶属于非跨膜的亲水性蛋白,α-螺旋和不规则卷曲是其蛋白质二级结构的主要结构元件,β-转角和延伸链散布在整个蛋白质中,包含三个结构域,即N末端FERM同源结构域,中部的激酶结构域和C末端富含脯氨酸的位点和FAT结构域. 相似文献
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肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task) 模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。 相似文献
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设计了一种基于粗糙集与支持向量基的乳腺肿瘤图像识别方法.其基本思想是首先对图片进行降噪预处理,接着提取纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,然后将特征离散归一化处理,再用粗集方法进行特征属性约简,最后利用支持向量基进行识别.结果表明,该方法取得了比较理想的识别效果. 相似文献
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在乳腺肿瘤识别优化的研究中,传统的识别方法容易漏诊.为提高乳腺肿瘤识别准确率,提出基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)参数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)辅助诊断方法.首先采用PSO选择最佳的SVM惩罚系数c,核函数参数γ;然后,利用最佳参数c和γy训练SVM;再利用PSO-SVM实现乳腺肿瘤分类识别,进而实现辅助诊断.将PSO-SVM乳腺肿瘤识别方法的仿真结果与LVQ神经网络识别方法、BP神经网络识别方法的结果做比对分析,表明PSO-SVM具有较高的识别准确率和较低的假阴性率.PSO-SVM乳腺肿瘤辅助诊断,可以提供决策支持,辅助医生尽可能地减少和避免采用传统的细针穿刺细胞病理学检查方法诊断乳腺肿瘤时的漏诊、误诊情况,具有非常重要的价值和意义. 相似文献
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肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义,对肿瘤的不同亚型进行准确判别是当前生物信息学研究的重要课题.本文首先利用Relief算法排序基因并选出初始的肿瘤信息基因子集,然后利用向基于邻域粗糙集模型的向前属性约减算法FARNeM来计算加权基因集合,最后用加权KNN算法对肿瘤对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达。实验结果表明了上述方法的可行性和有效性。 相似文献
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幽门螺杆菌TNF-α诱导蛋白的生物信息学分析 总被引:1,自引:0,他引:1
肿瘤坏死因子诱导蛋白Tipα是幽门螺杆菌特有的一个膜相关蛋白.它可以激活核因子κB,并诱导多种细胞因子和趋化因子的表达,导致胃炎和随后的肿瘤发生.它是幽门螺杆菌和胃癌发生之间的关键分子.本文利用生物信息学工具分析Tipα序列,预测其信号肽、跨膜区、疏水性、二级结构、三级结构等性质.结果:Tipα具有一段信号肽、脂蛋白信号肽酶切位点及脂盒模体.另外该蛋白没有跨膜区,可能是一个外周膜蛋白.Tipα的三级结构说明,该蛋白形成了一个致密的球状结构,Tipα的二级结构以α螺旋为主. 相似文献
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近几十年来,尽管研究人员一直在努力开发新的诊断和治疗技术,癌症仍然是世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。其中关键点是在肿瘤发生的早期进行诊断。现有的肿瘤早期诊断方法有很多缺点,比如对病患肿瘤组织的侵入。因此,与肿瘤相关的无创诊断的研究已经越来越多并已经取得进展。研究发现,蛋白、DNA或者RNA等生物大分子都有可能成为潜在的肿瘤标志物,已有的检测方法也存在许多缺点。纳米孔因具有独特的物理和电学性质,对生物分子的检测有快速、无需标记和扩增等优点,已被广泛使用和证明。在不远的将来,应用纳米孔对肿瘤标志物进行检测,进行肿瘤诊断并监控治疗过程值得期待。主要介绍了纳米孔传感技术应用于肿瘤早期诊断中肿瘤标志物检测的研究进展。 相似文献