基于MATLAB的隐马尔可夫模型预测蛋白质结构类

目的 准确预测蛋白质结构类,为研究其空间结构及生物功能打下基础.方法 应用隐马尔可夫模型(HMM)预测蛋白质结构类,分别构建3-状态HMM和8-状态HMM.数据来源于Chou和Zhou构建的蛋白质数据集,分别包含有204条蛋白质序列和498条蛋白质序列,通过留一法预测其准确率.结果 所构建的3-状态HMM和8-状态HMM对全α类的预测准确率最高,尤其是3-状态HMM的预测准确率达到95％以上.与Chou数据集相比,Zhou数据集对于全β类和α/β类的预测准确率也有所提高,同时,总体预测率也提高了2％左右;但α+β类的预测准确率有所下降.结论 将整条蛋白质序列作为预测模型的输入信息所构建的HMM模型能有效地预测蛋白质的结构类.     

基于神经网络的川崎病并发冠状动脉病变预测模型

建立川崎病并发冠状动脉病变预测模型。从电子病历数据库中收集1 000例(343例患冠状动脉病变)川崎病患儿的人口学资料、实验室检验数据、超声心动图数据,对数据进行预处理后用关联规则筛选川崎病并发冠状动脉病变的危险指标,划分训练集和测试集分别为总样本集的70%和30%,分别建立神经网络模型和Logistic回归模型,并用灵敏度及特异性等指标对模型的预测效果予以评估。结果显示,神经网络模型的灵敏度=0.718,特异性=0.746,准确率=0.737及AUC(ROC曲线下面积)=0.796,优于Logistic回归模型[灵敏度=0.175,特异性=0.893,准确率为0.647及AUC=0.624]。研究结果表明,神经网络模型对川崎病并发冠状动脉病变的预测效果优于Logistic回归模型。     

基于18F-FDG PET/CT影像组学的非小细胞肺癌病理亚型分类

目的：旨在建立一种基于¹⁸F-FDG PET/CT的临床—影像组学相结合的综合模型用于区分非小细胞肺癌中的腺癌和鳞癌。方法：回顾性收集上海交通大学附属胸科医院120例经病理学验证为腺癌(65例)和鳞癌(55例)的患者,从预处理的CT图像和PET图像中分别提取1218、108个影像组学特征,并纳入10个临床特征因素;卡方检验和Wilcoxon检验用于对临床特征进行筛选,并使用Relief算法和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)对影像组学特征进行筛选;通过6种机器学习分类器分别建立临床、影像组学、综合模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)来评价模型的分类能力。结果：综合模型在训练集和测试集中均表现出最高的AUC值和准确率,其中随机森林(RF)和Bagging分类器表现出的分类效果最佳。经五折交叉验证后,训练集中RF和Bagging的AUC值和准确率分别为0.92±0.03、0.86±0.06和0.92±0.02、0.83±0.02;测试集中RF和Bagging的AUC值和准确率分别为0.92、0.81和0.91、0.86。结论：结合^1...     

基于局部支持向量机的蛋白质相互作用的预测方法

针对蛋白质相互作用的预测问题,我们提出了一种基于局部支持向量机的预测方法。该方法充分考虑了蛋白质相互作用数据的局部相似性特征,提出在待测样本附近构建支持向量机模型。对两个真实的蛋白质相互作用数据集H.pylori和Human的测试表明,基于局部支持向量机的预测方法能够有效剔除无用样本对待测样本的负面影响有效地提高了蛋白质相互作用预测的性能与其它方法相比具有一定的优势。     

基于SFS-SVM的乳腺癌预测模型的构建

目的:构建基于序列前向选择算法(SFS)与支持向量机算法(SVM)分类器融合的乳腺癌预测模型,提高计算机辅助诊断技术对乳腺癌细针穿刺细胞病理的准确率。方法:对456组乳腺肿瘤病理数据作为训练集,利用SFS-SVM算法对30个特征进行筛选,得到最优的特征组合,再用112组乳腺肿瘤病理数据作为测试集验证,构建乳腺癌预测模型。该模型的预测精度通过5折交叉验证进行评价。评价指标包括:受试者工作特性曲线(ROC)下面积(AUC)、准确率(ACC)、敏感度和特异度。结果:构建了基于SFS-SVM的乳腺癌预测模型,该模型(AUC为98.39%,ACC为97.35%)相对于单独SVM算法(AUC为97.00%, ACC为92.42%)有一定的提高。结论:基于SFS特征选择的SVM分类器乳腺癌预测模型能较好地对乳腺癌进行辅助诊断。     

严肃游戏评估青少年自杀风险的探索

目的:探索基于严肃游戏构建的青少年自杀风险机器学习预测模型的性能。方法:从医院和学校共招募1135名9～18岁青少年，医生依据临床症状诊断、既往自杀史等资料，心理老师依据量表、观察、访谈等心理普查资料，将青少年自杀风险程度评估为无风险、低风险、中风险或高风险，通过严肃游戏软件获取其行为反应特征数据，运用机器学习算法建立行为反应特征和自杀风险的模型，并评估模型的预测性能。结果:机器学习模型对高风险的预测准确度最高(AUC=0.92),其次依次是中风险(AUC=0.85),无风险(AUC=0.74),低风险(AUC=0.62)。模型在区分自杀风险的4个类别(无风险、低风险、中风险、高风险)上的预测准确率为0.81,召回率为0.69,精确率为0.64,F1值为0.66;在区分有无自杀风险上的预测准确率为0.84,召回率为0.80,精确率为0.66,F1值为0.69。结论:通过严肃游戏软件获取的行为反应特征数据集能够在一定程度上解释和预测青少年的自杀风险。     

基于改进支持向量机方法的蛋白质相互作用预测

蛋白质与蛋白质相互作用研究是蛋白质组学的重要研究内容之一.本研究采用支持向量机学习方法,将氨基酸物理化学特性和序列信息方法相结合构建支持向量,选取DIP数据库中的酵母表达蛋白序列进行蛋白质相互作用预测.在34 000对酵母表达蛋白实验数据中,预测准确率达到83.72%,而单独运用基于氨基酸物理化学特性的方法和基于序列信息的方法预测准确率分别为75.86%和79.63%.在提高预测准确率的同时通过引入离散信息度量函数(FDOD)减少支持向量的维数,使支持向量学习时间缩短,提高相互作用预测的速度.     

lncRNA与自身免疫病关系的研究进展

长链非编码RNA(long noncoding RNA,lncRNA)是长度超过200nt非编码蛋白的ncRNA,参与调节生物学过程如基因转录、蛋白合成。研究发现lncRNA可通过与相关的DNA、RNA和蛋白质相互作用调节基因表达,通过各种机制与人类疾病密切相关,尤其与系统性红斑狼疮、类风湿关节炎等多种自身免疫病相关。了解它们之间的关系,有助于我们进一步了解自身免疫病的分子机制,为开发治疗药物提供帮助。本文综述lncRNA的分类、结构和作用机制,以及近年来关于lncRNA参与自身免疫病发生发展的研究进展。     

基于K近邻的蛋白质功能的预测方法

蛋白质功能预测是后基因组时代研究的重要问题之一.利用蛋白质相互作用网络,提出了一种基于K近邻的蛋白质功能的注释方法,该方法首先计算待注释的蛋白质与所有已知功能的蛋白质间的注释环境相似度,选择其中最相似的K个蛋白质,将该K个蛋白质的功能注释进行加权平均,作为待注释的蛋白质最终的功能注释.在构建的芽殖酵母的两组大规模相互作用数据集上的测试表明,该方法能够有效的对蛋白质功能进行预测,在蛋白质功能预测性能上优于现有的一些方法.     

基于认知测查的支持向量机模型对精神分裂症的判别

目的:探索基于认知测查(MCCB)数据的支持向量机模型对精神分裂症的判别作用。方法:入组符合DSM-IV精神分裂症诊断标准的患者425例和正常对照404例,使用MCCB量表评定两组被试的认知功能,然后应用支持向量机模型对MCCB量表中的所有34个变量数据进行判别分析,此外,经过Relief算法筛选出16个变量再次应用支持向量机模型进行判别分析,最后应用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评价模型的性能。结果:采用MCCB量表全部34个变量对精神分裂症的识别准确率为78.0%,经过Relief算法进行变量筛选后,选择权值最高的前16个认知变量的验证准确率可达77.0%,与全部认知变量准确率接近,34个变量和16个变量的支持向量机模型的AUC分别为0.78和0.76。结论:基于认知数据的支持向量机模型对精神分裂症患者与正常对照具有一定的判别作用,模型具有较好的可靠性。     

基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌象苔质分离方法

目的舌苔、舌质分离对后续肿瘤患者舌象的客观化辨证具有重要的意义。常用的算法是基于颜色空间通道舌图像的K-means聚类算法。CIELAB颜色空间的a*通道舌图像相较于其他颜色空间通道的舌图像分割结果稳定,常用于后续的分割。对于部分舌图像,a*通道舌图像的舌苔、舌质虽然具有一定的区分度,但二者的区分度并不是十分明显,影响后续的分割结果。因此,本文提出一种基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌苔、舌质分离方法。方法采用200幅肿瘤患者的舌图像作为实验样本。首先将舌图像从RGB颜色空间转换到CIELAB颜色空间,对a*通道舌图像进行直方图均衡化增强以及伽马校正,然后利用K-means聚类方法对增强后的舌图像舌苔、舌质分离,得到直方图均衡化以及伽马校正后的a*通道舌图像和分割后的舌苔、舌质图像。为了验证算法的可行性,请5位专业中医医生对200例肿瘤患者的舌图像舌苔、舌质分割效果进行辨析。结果进行直方图均衡化以及伽马校正后的a*通道舌图像舌苔、舌质分割结果明显强于未经处理的a*通道舌图像分割结果。经辨析,分割合格率为97%。结论该方法可以很好地实现舌苔、舌质分离,具有一定的应用价值。     

单侧膝内翻型膝骨关节炎患者足底压力 分布特征研究

目的对比分析单侧膝内翻型膝骨关节炎(knee osteoarthritis,KOA)患者和健康人在步态周期中的足底压力分布特征的差异,为KOA患者的康复治疗评估提供量化参考。方法利用Footscan足底压力测试系统对40名单侧膝内翻型KOA患者(Kellgren-Lawrence评分符合Ⅰ～Ⅲ级KOA,左右膝各20人)及20名健康人自然行走时的步态进行测试,采集受试者足底各区域的压力峰值、受力时间百分比、冲量,及单足支撑期参数和足轴角等参数,并进行对比分析。结果对于足中部区域所受冲量,左KOA患者(左足98. 57 N·s±38. 58 N·s)和右KOA患者(右足65. 11 N·s±32. 52 N·s)均比健康人(左足45. 53 N·s±12. 69 N·s,右足39. 58 N·s±15. 74 N·s)大60%以上(P<0. 05);患者第1趾区域压力峰值比健康人减小40%以上(P<0. 001);患者足跟内外侧压力峰值比健康人减小27%以上(P<0. 001)。与健康人相比,患者足轴角、足底各区域受力时间百分比、整足支撑阶段时间百分比均增大(P<0. 05),足跟着地阶段时间百分比和前足离地阶段时间百分比减小(P<0. 05)。结论单侧膝内翻型膝骨关节炎患者与健康人相比足底压力分布特征有显著差异,足轴角明显增大,整足支撑期阶段时间延长,第1趾和足跟内外侧压力峰值及足中部所受冲量差异尤为显著,这些指标可为KOA患者的康复疗效评估提供量化参考。     

液态金属柔性热敷实验研究及仿真分析

目的利用液态金属和导热硅橡胶制备柔性电热膜进行相关实验,探究其对人体肘关节皮肤加热效果。利用计算机仿真方法对简化模型进行数值模拟,分析其加热过程中温度场,为基于液态金属导线的热敷临床应用提供实验依据。方法采用3D打印和模板方法制备含硅橡胶管的柔性弹性膜,并通过管内灌注镓铟锡合金形成液态电阻加热丝,将制备的液态金属柔性膜贴敷肘关节,实验研究不同加热功率下热敷性能,最后利用数值模拟方法分析液态金属热敷过程中机体温度变化规律。结果液态金属柔性膜具有显著的加热效果,在加热功率2.4W并持续900s后,肘关节表皮温度达到37.6℃;而当加热功率5.4W并持续700s后,表皮温度高达42.8℃。结论本文提出的可拉伸柔性液态金属电热膜可对各种弯曲状态下肘部实施热敷,通过改善电热膜内层热导率可显著提升其传热性能,为人体表皮热敷提供了新思路。     

正己烷职业暴露人群尿液中吡咯加合物及相关指标分析

目的探讨正己烷职业接触人群尿液与血液多项生物监测指标的差异,分析其内在相关性,为该人群的健康监护提供依据。方法用溶剂解吸气相色谱法测定工作场所空气中正己烷浓度;采用酶标仪比色法测定受检者尿液中吡咯加合物的水平;全自动生化分析仪进行血清主要生化指标检测;全自动血细胞分析仪进行全血细胞计数分析;采用SPSS20.0软件进行均数t检验、秩和检验、双变量Pearson相关分析。结果正已烷职业接触组和对照组车间空气中正己烷时间加权平均浓度(TWA)分别为32.6±6.9mg/m^3和<0.15mg/m^3,两组工人尿液中吡咯加合物水平为1.91±0.29nmol/mL和1.17±0.18nmol/mL,两个指标在两组中差异均有统计学意义(P<0.05)。职业接触组血清总胆红素(TBIL)、间接胆红素(IBIL)、碱性磷酸酶(ALP)、钾离子(K^+)分别是15.76±5.29μmol/L、11.87±4.14μmol/L、64.1±14.9U/L、4.34±0.33mmol/L,对照组上述4项指标分别为11.89±4.1μmol/L、8.36±3.92μmol/L、43.34±9.68U/L、4.49±0.41mmol/L,两组比较(t检验),各指标差异均有统计学意义(P<0.05)。接触组平均红细胞血红蛋白水平(MCHC)、大血小板比例(P-LCR)、单核细胞绝对值(MONO)、嗜酸性细胞绝对值(EOS)指标分别为337.3±9.37g/L、(28.93±1.17)%、(0.35±0.09)×10^9/L、(0.163±0.079)×10^9/L,与对照组指标341.7±13.58g/L、(27.45±0.99)%、(0.39±0.11)×10^9/L、(0.129±0.083)×10^9/L比较,差异均有统计学意义(t检验,P<0.05);尿液中吡咯加合物水平与TBIL、IBIL、ALP呈正相关,相关系数r分别为0.577、0.566、0.431;与MCHC呈负相关,相关系数r为-0.433;与EOS呈正相关,相关系数r为0.517。结论正己烷职业接触人群尿中吡咯加合物水平,血清TBIL、IBIL、ALP、K^+水平与非接触人群相比有显著性差异,建议作为正己烷职业接触者健康监护的监测指标;其中尿液吡咯加合物水平与血液多项功能指标存在相关关系。     

数字病理扫描在颈动脉粥样硬化斑块组织学研究中的应用

目的颈动脉粥样硬化斑块的形成是脑血管病变的独立危险因素之一。对颈动脉内膜剥脱术(carotid endarterectomy,CEA)斑块进行充分的组织学判读和研究,将有助于全面把握CEA斑块的组织学表现,进而推进临床辅助诊断。方法本文我们将运用数字病理扫描仪对CEA斑块的切片经H&E染色后进行扫描,介绍数字病理扫描在CEA斑块组织学研究中的应用。结果经数字病理扫描所得的图片,有助于全面掌握和保存CEA斑块组织切片的全层面信息;在软件的帮助下有助于非常方便地测量斑块内各成分的大小;有助于精确评估斑块的狭窄程度。结论综上,数字病理成像应用于CEA斑块,结合MRI,有助于高效且准确地判读斑块组成和预测斑块稳定性,亦有助于人工智能的训练。     

痉挛型脑瘫儿童动态足底压力分布特征研究

目的量化分析痉挛型脑瘫儿童足底压力分布特征,为临床诊断提供参考。方法选取12名GMFCSⅠ级或Ⅱ级的痉挛型脑瘫儿童和16名正常儿童作为研究对象,应用0. 5 m足底压力分布测试系统(Rsscan International@,比利时)对受试者进行自然行走过程的步态测试,采用独立样本t检验和配对t检验分别对脑瘫儿童和正常儿童及脑瘫儿童患侧、健侧步态参数的差异性进行检验。结果痉挛型脑瘫儿童足跟着地期、足后部所受冲量百分比、足中部和足跟中部压强峰值、第一趾骨和第一跖骨单位时间负荷率显著小于健康儿童(P<0. 001、P=0. 029、P=0. 035、P=0. 027、P=0. 017、P=0. 026),而全足支撑期、足中部所受冲量百分比、足弓指数、足底第三到第五跖骨和足中部所受冲量显著大于健康儿童(P=0. 041、P=0. 031、P=0. 034、P=0. 024、P=0. 007、P=0. 045、P=0. 046);痉挛型脑瘫儿童受累侧和非受累侧足底压力分布参数的差异无统计学意义。结论痉挛型脑瘫儿童行走过程中足底压力特征发生明显改变,并且非受累侧存在代偿作用。     

辅助骨盆骨折复位的弹性牵引装置实验研究

目的提出弹性牵引理论,即通过下肢弹性牵引装置平衡骨盆周围主要肌肉的阻力,利用弹性牵引装置中弹性体在牵引过程中产生的弹性形变提升医生复位操作过程中的灵活性,以此解决现有骨折复位机器人无法兼顾大负载与操作灵活性要求,并在搭建的骨盆骨折复位过程中肌肉约束力模拟平台上进行重复复位实验,以探究弹性牵引对骨盆骨折复位力及操作灵活性影响,为骨盆骨折复位手术机器人开发提供实验依据。方法基于肌肉弹性体简化条件,搭建了模拟骨盆骨折复位过程中肌肉约束力的实验平台,模拟骨盆损伤状态下肌肉在复位过程中产生的阻力,并利用该模拟平台开展验证实验,测试比较了0 kg、5 kg、10 kg不同下肢弹性牵引条件下复位实验过程中复位力曲线,并对复位操作过程中复位力进行单因素误差分析及LSD事后多重检验分析,以此分析下肢弹性牵引装置对复位力大小的影响。最后,将患侧骨盆分别沿x、y方向平移3 cm,分析弹性牵引对平移操作灵活性的影响。结果弹性牵引可以显著减小复位操作力大小。在复位维持阶段,5 kg和10 kg弹性牵引使维持复位位置所需的把持力分别减小32. 99%和60. 85%(1号把持螺钉),以及31. 06%和62. 72%(2号把持螺钉)。在操作灵活性实验中,弹性牵引辅助下操作力相较于无弹性牵引时平均减小60%以上。结论本研究初步验证了弹性牵引对辅助骨盆骨折复位的有效性,下肢弹性牵引可以有效减小复位操作过程中复位力的大小,并兼顾操作灵活性,同时有利于正确复位位置的稳定维持。     

血清反复冻融对肾功能指标检测结果的影响

目的研究不同存储温度下(-80℃、-20℃)血清反复冻融对肾功能相关实验室指标包括尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、肌酐(creatinine,CREA)尿酸(uric acid,UA)检测结果的影响。方法分离胶真空采血管采集30份静脉血并分离血清进行CREA、BUN、UA的检测,检测结果作为初始水平,将检测后的血清分为2份分别于-20℃、-80℃冻存,复融后再次进行CREA、BUN、UA定量检测,如此反复进行5次,将检测结果与初始水平数据进行比较分析。结果-80℃冻存的血清样本反复冻融2次及以上CREA、BUN、UA检测结果与初始水平相比差异均有统计学意义(P<0.05)。-20℃冻存的血清样本第2次复融后BUN检测值发生显著性改变(P<0.05),而CREA和UA较稳定,反复冻融5次后未出现明显的升高或降低。结论反复冻融对血清中肾功能指标检测结果会产生较大影响,低温(-80℃、-20℃)冻存时的血清样本应进行分装,冷冻的血清样本应该解冻一次以保持最佳的性能;本实验有利于指导样本的保存和复查工作,提示临床检验者和科研工作者应避免反复冻融对检测结果的影响,以保证实验结果的准确性。     

乳腺癌伴2型糖尿病的临床特征分析

目的探讨伴有2型糖尿病乳腺癌患者的临床特征,为乳腺癌个体化治疗提供依据。方法回顾性分析2015年6月至2018年12月首都医科大学附属北京世纪坛医院乳腺外科收治的年龄大于55岁的205例浸润性乳腺癌患者临床资料,对伴2型糖尿病组及同期对照组的临床特征进行分析。结果伴2型糖尿病组及对照组均为绝经后女性,伴2型糖尿病组平均年龄高于对照组。与对照组比较,伴2型糖尿病的乳腺癌患者临床分期晚,Ⅱ期患者比例高,差异有统计学意义(P<0.05)。但分子分型及组织学分级差异均无统计学意义。结论伴有2型糖尿病组的乳腺癌患者,年龄偏大,临床分期偏晚,伴2型糖尿病是乳腺癌患者预后不良的危险因素。     

两款糖化血红蛋白床旁分析仪的正确性评价

目的借助二级参考测量程序(SRMP),探讨两款床旁(point-of-care testing,POCT)糖化血红蛋白(HbA1c)分析仪的正确性。方法依据美国临床和实验室标准化协会(CLSI)Ep9-A2选取40份临床EDTA抗凝静脉全血样本,用比对的方式,分别评价两款POCT HbA1c分析仪与SRMP间的偏倚。结果POCT-1和POCT-2相关方程分别为,Y=1.0424X-0.3144和Y=1.0054X-0.2242相关系数(r)分别为0.9959和0.9469。临床各诊断切点处,偏倚小于美国国家糖化血红蛋白标准化计划(NGSP)和美国病理家协会(CAP)的要求(±6%)。结论两款POCTHbA1c分析仪与溯源到IFCC参考方法的SRMP比对具有良好的正确性,可以满足临床使用。