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对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先,利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集,然后,利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题,分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示,基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别,同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。 相似文献
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基于动态贝叶斯网构建基因调控网络 总被引:1,自引:0,他引:1
动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network,DBN)是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。 相似文献
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基于局部支持向量机的蛋白质相互作用的预测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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我们提出了一种新的肿瘤特征基因调控网络构建方法,首先用P-tree方法快速筛选肿瘤特征基因集;然后结合GO体系中对基因的注释信息与芯片数据信息对特征基因进行聚类;最后通过文献挖掘方法,以聚类获得的每个功能类中的基因为核心,建立肿瘤特征基因功能类网络模块.实验结果表明:本研究的方法明显提高了特征基因筛选速度,网络构建基于生物功能过程进一步细化,同时通过文献挖掘方法在网络中补充入大量与肿瘤特征基因发生直接或间接关系的基因,网络内容更加丰富与条理化.通过结合芯片数据,GO体系与相关文献中信息构建肿瘤特征基因调控网络能够构建更为细致、丰富,并针对具体调控过程的网络模块,为肿瘤的产生,发展与转移过程分析提供有效的指导. 相似文献
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目的研究右美托咪定辅助全身麻醉在腹腔镜结直肠癌根治术中的应用价值。方法选取2018年12月至2019年6月于该院行腹腔镜结直肠癌根治术的96例患者为研究对象,按照随机数字表法分为观察组与对照组,每组各48例;观察组采用右美托咪定辅助全身麻醉方式,对照组将右美托咪定换为等量生理盐水;观察两组患者麻醉前(T1)、气管插管后即刻(T2)、气管拔除后即刻(T3)、拔管后10min(T4)血流动力学指标,围麻醉期各项指标,接受手术后炎症因子水平及不良反应发生状况。结果手术过程中,对照组患者T2、T3的心率(HR)、平均动脉血压(MAP)较T1明显上升,差异有统计学意义(P<0.05),而观察组患者各时刻的血流动力学指标比较,差异无统计学意义(P>0.05),且观察组T2、T3HR、MAP明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者的血氧饱和度(SpO2)比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组患者呼吸恢复时间、睁眼时间、拔管时间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。观察组患者苏醒后呛咳、躁动评分明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者T2、T3、T4白细胞介素-6、肿瘤坏死因子-α与干扰素-γ水平较T1依次上升,差异有统计学意义(P<0.05),且观察组与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05);两组患者不良反应发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论右美托咪定辅助全身麻醉在腹腔镜结直肠癌根治术中具有很好的应用价值,有助于维持血流动力学稳定,减少术后呛咳、躁动症状,减轻机体炎性反应,疗效明显,安全性高。 相似文献
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