乳腺癌基因芯片实验数据分析与挖掘

目的 对公共数据库上下载得到的乳腺癌基因芯片试验结果进行数据分析,找出在正常组织与癌组织中呈现差异表达的基因,并寻找差异表达基因的相关基因.方法 综合运用显著性分析(SAM)、顶级评分基因对(TSP)、关联规则挖掘等方法,对数据进行处理.结果 筛选出若干呈现差异表达的基因,并且寻找了其中一部分基因的可能高度相关的基因....     

基因芯片数据分析方法研究进展

基因芯片是生物芯片的一种,是最先研究也是最成熟的生物芯片。其产生的海量数据中隐含着许多有价值的生物信息,人们越来越重视探索和开发用以分析这些数据的方法。目前已有统计分析、聚类分析、自组织映射等众多的方法用于大规模的基因表达的数据挖掘整理。对基因芯片试验数据现有的基础分析方法进行综述,并介绍一些新的分析方法。     

基因芯片数据分析方法研究进展

基因芯片是生物芯片的一种,是最先研究也是最成熟的生物芯片.其产生的海量数据中隐含着许多有价值的生物信息,人们越来越重视探索和开发用以分析这些数据的方法.目前已有统计分析、聚类分析、自组织映射等众多的方法用于大规模的基因表达的数据挖掘整理.对基因芯片试验数据现有的基础分析方法进行综述.并介绍一些新的分析方法.     

基因芯片数据分析方法研究进展

基因芯片是生物芯片的一种,是最先研究也是最成熟的生物芯片.其产生的海量数据中隐含着许多有价值的生物信息,人们越来越重视探索和开发用以分析这些数据的方法.目前已有统计分析、聚类分析、自组织映射等众多的方法用于大规模的基因表达的数据挖掘整理.对基因芯片试验数据现有的基础分析方法进行综述.并介绍一些新的分析方法.     

CPP-SOM整合cDNA基因芯片平台的建立

目的　在转录组水平全面迅速地了解疾病发生和药物作用的分子机理 ,以及寻找潜在的治疗靶标。方法　通过建立基因芯片平台 ,用全反式维甲酸诱导急性早幼粒细胞白血病来源的 NB4细胞分化作为模型 ,并应用自主开发的自组织图结合成分平面展示 (componentplane presentation integrated self-organizing map,CPP- SOM)的方法对数据进行初步分析。结果　建立的 c DNA芯片共有 12 6 30条克隆 ,其中已知基因 94 36条。应用该芯片进行实验 ,结果重复性好、准确性高。CPP- SOM不仅可以将功能相关的基因进行聚类 ,而且可以动态性地从全基因组水平观察药物作用过程中基因的表达变化。结论　我们建立的芯片平台是稳定、可靠的技术平台 ,CPP- SOM是一种新型有效的芯片数据的处理方法。     

基因芯片技术进展及应用

1.　基因芯片概述随着人类基因组计划 (Human genome project)即全部核苷酸测序的即将完成 ,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代 (Postgenom e Era) ,向基因的功能及基因的多样性倾斜 [1 ,2 ] 。对基因组的表达全貌进行扫描或对具有大量多态性的人群基因组进行真正的了解 ,运用传统技术分析是非常困难的 ,而基因芯片 (DNA chip)的出现恰好弥补了这方面的技术空白 ,它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划 ,通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析 ,研究相应基因在生物体内的功…     

基因芯片数据的聚类分析方法在疾病诊断中的应用

基因芯片技术是后基因组时代功能基因组研究的主要工具,如何处理和分析这些数据并从中提取出有价值的生物学信息是一个极为重要的问题。聚类分析是基因芯片数据分析中广泛使用的一类方法，本文就基因芯片数据的聚类分析方法及其在疾病诊断中的应用作一综述。     

基因芯片核心技术及其进展

基因芯片是最近发展起来的一项高通量的基因表达分析技术.就基因芯片核心技术的关键环节及其最新进展作一综述,主要包括:载体(或基片)表面化学修饰,核酸片段制备,基因芯片制备,标记,杂交和芯片扫描分析.全面介绍了目前各个技术环节的工艺要点及其优缺点.指明了需要进一步改进的技术方向,旨在推进这一技术的推广应用.     

中医临床数据分析挖掘的研究进展

随着计算机采集和存储技术的发展,中医电子病历日益普及.如何将这些数据变活,从中获得知识以推动中医传承和理论技术的创新发展已成为重要研究课题.从“病-症-证-治-效”研究框架介绍中医临床数据分析挖掘研究中具有挑战性的几个专题,并就各个专题介绍当前最新研究进展.包括中医临床数据分析挖掘的重要意义以及包含的主题研究内容和最新成果,其包括7个方面:病症分析,研究症状之间的关系,为疾病选择主症子集;通过病症与证候(疾病)之间的相关性分析来对症-证关系进行建模;证候分析;核心方及药物加减分析;方证效关系挖掘;数字化病症采集;中医知识工程.     

基于网络的基因芯片数据存储分析系统

基因芯片技术是当前功能基因组研究中十分重要的工具。基于网络的基因芯片数据存储分析系统为基因芯片相关实验提供了实验室信息管理,数据存储和发布,数据分析等功能。文中介绍了该系统的基本组成,并比较了常见的基因芯片数据库和实验室信息管理系统,列举了部分基因芯片数据在线分析系统,并对系统的改进和发展进行了展望。     

应用基因芯片技术对Graves病免疫相关基因的研究

应用基因芯片技术研究Graves病 (GD )和正常成人甲状腺组织免疫相关基因的差异表达。分别用Cy5和Cy3两种不同的荧光染料通过逆转录反应将GD组和对照组甲状腺组织的mRNA分别标记成探针 ,并与载有一组靶基因的基因表达谱芯片进行杂交。通过扫描荧光强度 ,计算机软件分析 ,寻找两组差异表达基因。GD组和正常对照组之间共筛选出 80条差异表达基因 ,其中表达增加的基因有 31条 (2 0倍以上 ) ,表达降低的基因有 4 9条 (0 5倍以下 )。基因表达谱芯片筛选GD与正常成人甲状腺组织差异表达基因具有样品用量少、高速度、高敏感、高通量等特性。通过筛选所得差异基因提示GD的发病涉及细胞因子、受体信号转导等多个方面 ,为进一步阐明GD的发病机制提供新线索。     

GeneSifter在基因表达谱芯片数据挖掘中的应用

介绍一款基因芯片数据分析工具——GeneSifter软件。具有快速、直观、便捷等特点，尤其适用于基因表达谱的数据挖掘。芯片数据一般以格式化文本文档形式上载，根据实验目的、设计不同，总共有4种上载向导工具，数据分析从控制台Analysis项目下的Pairwise或Projects进入，需要设置滤过、阈值和统计分析等参数，Pairwise可获得的结果有：差异显著性基因列表、基因本体报告和KEGG通路报告等，Projects有更为强大的功能，可获取聚类等6种结果。GeneSifter独特的一站式单击设置，可获得相关基因的11个数据库最新链接。GeneSifcer适用于基因芯片数据挖掘的生物研究人员。     

RadMonitor: Radiology Operations Data Mining in Real Time

This paper describes the web-based visualization interface of RadMonitor, a platform-independent web application designed to help manage the complexity of information flow within a health care enterprise. The system eavesdrops on Health Layer 7 traffic and parses statistical operational information into a database. The information is then presented to the user as a treemap—a graphical visualization scheme that simplifies the display of hierarchical information. While RadMonitor has been implemented for the purpose of analyzing radiology operations, its XML backend allows it to be reused for virtually any other hierarchical data set.     

健康心理学研究与数据挖掘

本文首先介绍了数据挖掘 ( Data Mining,DM)的基本概念和处理过程 ,然后对数据挖掘这一新兴数据分析技术进行了综述 ,最后对怎样利用 DM进行健康心理学研究作了初步设想。     

医学数据挖掘的技术、方法及应用

医学数据挖掘是提高医院信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学的、准确的决策，促进远程医疗和社区医疗发展的需要。本文对医学数据挖掘的关键技术——数据的预处理、多属性信息的融合、挖掘算法的高效性与鲁棒性、提供知识的准确性与可靠性等进行了论述；阐述了基于计算智能的医学数据挖掘方法，介绍了人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法、粗糙集理论和支持向量机在医学数据挖掘中的应用；最后对医学数据挖掘的特点和亟待解决的问题进行了总结。     

低剪应力作用下内皮细胞的基因差异表达

用含 4 0 96点的 c DNA芯片高通量、大范围、高效率地研究人脐静脉内皮细胞受剪应力 (4.2 0 dyne/cm2 ,2 h)作用后基因的表达情况 ,以期了解低剪应力短时间作用对脐静脉内皮细胞基因表达的影响。结果显示 :低剪应力作用内皮细胞后与未行剪应力处理的对照组比较 ,共有 10 8条基因 (5 3条基因表达增加 ,5 5条基因表达下降 )出现差异表达 ,约占芯片上基因总数的 0 .0 2 6 %。其中抑癌基因、与脂质代谢的有关基因明显上调 ,而与应激反应、细胞代谢的有关基因的表达则明显降低。本实验为寻找内皮细胞剪应力诱导表达的新基因提供了新的思路。     

A Flexible Database Architecture for Mining DICOM Objects: the DICOM Data Warehouse

Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) has brought a very high level of standardization to medical images, allowing interoperability in many cases. However, there are still challenges facing the informaticist attempting to data mine DICOM objects. Images (and other objects) from different vintage equipment will encompass different levels of the standard, and there are also proprietary “shadow” tags to be aware of. The database architecture described herein “flattens” such differences by compiling a knowledge base of specific DICOM implementations and mapping variable data elements to a common lexicon for subsequent queries. The project is open sourced, built on open infrastructure, and is available at GitHub.     

基因芯片研究与衰老相关免疫基因的表达

目的:利用基因表达谱芯片,研究免疫相关基因在衰老过程中表达水平的改变。方法:分别提取20只20月龄SD大鼠和20只4月龄SD大鼠的脾脏mRNA,并通过逆转录制备成杂交探针;老年大鼠用Cy5d-UTP标记,青年大鼠用Cy3 d-UTP标记。将两种探针等量混合后与包含416个免疫相关基因的cDNA芯片进行杂交。通过扫描仪扫描芯片荧光信号和计算机分析,比较老年组和青年组大鼠脾脏的基因表达水平的差异。同步检测老年组大鼠和青年组大鼠的心、肝、肾和血液中的与自由基相关的生化指标。结果:生化指标检测证实20月龄老年大鼠与4月龄青年大鼠清除自由基的能力有显著的差异,说明其生理机能有显著差异,适用于芯片的研究。而芯片结果显示在所研究与免疫相关的基因中,13个基因在老年大鼠脾脏中表达下调,其中包括参与应激和免疫应答的基因,部分参与细胞增殖、分化的调节基因和参与DNA/RNA修复基因;只有1个基因,即编码良性肿瘤淀粉酶的基因在老年大鼠脾脏中表达特异增高。结论:运用基因表达谱芯片可以帮助我们了解免疫系统在衰老过程中的变化,深入理解衰老的发生和发展机制。