严重急性呼吸综合征冠状病毒多肽抗原筛选的研究

严重急性呼吸综合征(SARS)可从SARS病人分泌物中分离出SARS冠状病毒(SARS-CoV)。目前检测SARS-CoV方法有三类：分子生物学检测、免疫学检测(抗体检测)和细胞分离培养。本研究用克隆表达的SARS-CoV的各种蛋白，以重组抗原片段检测病人血清中对应抗体，并通过试验筛选出SARS-CoV表面有效性多肽抗原，进行临床研究。     

人乙型肝炎病毒包膜蛋白多态性的生物信息学分析及其意义

目的 构建乙肝病毒生物数据库（Bio-HBV Database），针对HBV包膜蛋白序列进行多态性分析。方法 构建Bio-HBV生物数据库获得国际基因序列库中所有完整的包膜蛋白并进行比对，采用信息熵评价序列位点的保守性，结合BLOSUM90评分系统和PAML（phylogenetic analyses by maximum likelihood）软件包寻找选择压力下的异常氨基酸替换模式。结果包膜蛋白中ps35，ps132，s49和s127等氨基酸替换具有高度的统计学意义。此外包膜蛋白内有多个重要区段，直接影响HBV生物学功能。我们对这些区段逐一分析了功能与结构的关系。结论 通过Bio-HBV生物数据库，用生物信息学方法不仅验证了已知生物学特性的功能域的保守性，更提出了潜在的可以作为研究切入点的新功能域。     

药物基因组学与个性化药物设计研究进展

药物基因组学是采用基因组学的信息和研究方法，通过分析DNA的遗传变异和监测基因表达谱，以阐明药物反应差异的遗传学本质。这不仅有利于根据药物代谢和药物反应的遗传学特点指导合理用药，而且有利于开发和设计新的药物。综述药物基因组学研究进展，论述与药物开发和临床用药相关的药物代谢的基因组学原理，给出CYP450、药物转运蛋白等实例，概述药物基因组学的一些潜在的用途，预测药物基因组学的发展和临床应用前景。     

基于分子指纹相似性的药物-药物网络

根据分子指纹相似性构建了FDA批准的小分子药物的药物药物网络,结合药物ATC分类系统中定义的药物治疗功能信息,提出了一种基于网络的药物功能预测方法。预测了1 277个药物治疗功能关系对,其中有59.44%得到了文献的证实;337个已知ATC分类的药物(占ATC药物的55.89%)的预测功能与已知功能相符;那些尚未有文献支持的药物治疗功能关系对,很可能暗示了药物潜在的新功能。     

日本血吸虫腺嘌呤磷酸核糖转移酶的生物信息学鉴定与分析

目的 鉴定日本血吸虫中存在的腺嘌呤磷酸核糖转移酶,分析其蛋白结构特征.方法 采用双向同源比对、结构域搜索和系统发育分析等生物信息学手段,在已有转录组和蛋白质组数据基础上鉴定日本血吸虫的腺嘌呤磷酸核糖转移酶,并采用同源建模方法获得日本血吸虫腺嘌呤磷酸核糖转移酶的结构特征.结果 获得了2条腺嘌呤磷酸核糖转移酶的同源蛋白序列;分析了这2条序列的EST丰度、理化性质及蛋白三维结构等信息.结论 日本血吸虫至少存在2个腺嘌呤磷酸核糖转移酶的异构体.     

基于GPU运算的宏基因组第二代测序模拟软件

提出一个新的宏基因组模拟系统NeSSM (NextGeneration Sequencing Simulator for Metagenomics)。通过结合目前数据库中所有的基因组信息和一些初步的宏基因组测序信息,该系统可以产生一个接近于实际情况的模拟宏基因组测序数据。为了加快该系统的运行时间,运用了显卡计算(GPU并行化计算),通过并行化运算有效地缩短了程序运行所需时间。目前,NeSSM支持454和Illumina的测序平台。     

基于宫颈上皮与血管特征的阴道镜图像深度学习模型探索

 目的 通过识别阴道镜图像中的上皮与血管特征,探讨深度学习的目标检测技术在宫颈癌前病变定位及分类中的可行性。方法 收集2018年3月至2019年7月复旦大学附属妇产科医院病理诊断为宫颈低级别（5 708例）、高级别（2 206例）癌前病变和宫颈癌（514例）患者的28 975张阴道镜图像。依照国际宫颈病理与阴道镜联盟及美国阴道镜与病理协会阴道镜标准化术语,基于16类宫颈上皮与血管征象,对图像进行像素级标注后得到有效标签39 858个。为降低细粒度标注可能存在的误差,进一步将标签归并为低级别、高级别和癌三大类。采用经过二次迁移学习的ResNet101预训练网络作为特征提取器,分别构建基于Faster-RCNN网络结构的高级别病变目标检测和低、高、癌三类目标检测模型。结果 基于ImageNet预训练的ResNet101模型,通过宫颈转化区分类的开源阴道镜数据进行第一次迁移学习,再以自有数据的病变分类为目标进行第二次迁移学习得到特征提取器。所构建的高级别和三类病变定位检测模型在测试集上的识别精度均值mAP@IOU=0.5分别为0.82和0.67。结论 利用国内最大阴道镜中心的大样本数据,基于上皮与血管特征的精细标注,深度学习模型在宫颈癌前病变检测中取得较好效果。深度学习的目标检测技术在宫颈癌前病变定位及分类中可行,尽管在识别精度上仍有提升空间,但已显示其辅助宫颈癌筛查尤其是指导定位的可行性。     

人乙型肝炎病毒包膜蛋白多态性的生物信息学分析及其意义

目的 构建乙肝病毒生物数据库（Bio-HBV Database），针对HBV包膜蛋白序列进行多态性分析。方法 构建Bio-HBV生物数据库获得国际基因序列库中所有完整的包膜蛋白并进行比对，采用信息熵评价序列位点的保守性，结合BLOSUM90评分系统和PAML（phylogenetic analyses by maximum likelihood）软件包寻找选择压力下的异常氨基酸替换模式。结果 包膜蛋白中ps35，ps132，s49和s127等氨基酸替换具有高度的统计学意义。此外包膜蛋白内有多个重要区段，直接影响HBV生物学功能。我们对这些区段逐一分析了功能与结构的关系。结论 通过Bio-HBV生物数据库，用生物信息学方法不仅验证了已知生物学特性的功能域的保守性，更提出了潜在的可以作为研究切入点的新功能域。     

跨膜蛋白拓扑结构预测的研究进展

跨膜蛋白拓扑结构预测是生物信息学的研究热点之一。本文简述了跨膜蛋白预测算法的研究进展 ,并给出了基于欧洲生物信息中心测试集的各种算法的预测结果。通过结果的比较 ,指出了各种算法的优缺点 ,并就可能提高算法预测准确度的方法时行了讨论。     

血吸虫血红蛋白降解途径的重构及关键酶蛋白保守结构域的分析

利用生物信息学方法,以疟原虫的血红蛋白降解途径为基础,成功地构建出了日本血吸虫和曼氏血吸虫的血红蛋白降解途径,并对降解途径上的关键酶蛋白的保守结构域进行了序列及结构分析。预测得到的血吸虫血红蛋白降解酶保守结构域,与疟原虫相比,在序列上催化位点高度保守,在结构上空间相对位置较一致,为研究血吸虫血红蛋白降解酶,及其与底物或抑制剂在三维结构上的相互作用提供了理论基础。