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识别表达不稳定的基因
1
作者
杨昆
李建中
+1 位作者
徐德昌
戴国骏
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第9期2148-2160,共13页
提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个...
提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个真实数据,实验结果显示:所识别的不稳定基因在两个数据中的表达不一致;利用表达不稳定基因可以提高差异表达基因的筛选结果,而去除表达不稳定基因可以有效地提高微阵列数据分类.实验结果表明,提出的方法是有效的,并且表达不稳定基因可以为微阵列数据分析提供有价值的信息.
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关键词
微阵列
基因表达数据分析
整数规划
差异
表达
基因
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职称材料
基于药理学分析巴戟天治疗阿尔茨海默病的机制
被引量：
2
2
作者
丁其莹
刘鑫源
+4 位作者
覃佳运
吴永雷
肖连臣
周兰庭
李珍珍
《食品工业科技》
CAS
北大核心
2024年第16期36-46,共11页
目的:基于网络药理学、分子对接和GEO数据分析巴戟天治疗阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的潜在靶点和作用机制。方法:利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP),获取巴戟天的主要活性成分,用SwissTargetPrediction获取巴...
目的:基于网络药理学、分子对接和GEO数据分析巴戟天治疗阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的潜在靶点和作用机制。方法:利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP),获取巴戟天的主要活性成分,用SwissTargetPrediction获取巴戟天全部作用靶点。从DrugBank、PathCard、Chemogenomic Database和PubChem数据库获得AD相关靶点。使用韦恩图取交集,得到巴戟天治疗AD的共同作用靶点。利用Cytoscape3.8.0构建靶点的“成分-靶点”网络图,并分析靶点的相互作用PPI网络图、基因本体论(GO)和KEGG信号通路等。使用Autodock对关键成分和靶点进行分子对接,并用Pymol和Discovery Studio展示对接结果。最后利用GEO数据库Alzdata分析关键靶点基因在AD中的表达。结果:预测得到巴戟天的50种主要活性成分,636个作用靶点,674个AD相关靶点,其中巴戟天治疗AD共同靶点124个。GO富集分析得到蛋白质磷酸化、磷酸化的正调控、细胞对氮化合物的反应、水解酶活性的调节、细胞对化学刺激的反应。KEGG富集分析显示阿尔茨海默病为最显著的通路。分子对接显示,巴戟天的5个核心成分2-羟基-1,5-二甲氧基-6-(甲氧基甲基)-9,10-蒽醌、1-羟基-3-甲氧基-9,10-蒽醌、大黄素-A、甲基异茜草素、甲基异茜草素-1-甲醚和3个核心靶点EGFR、PARP1、FTO的结合较好,并且Egfr在AD病人中显著(P<0.05)上调表达,Parp1和Fto在AD病人中显著(P<0.05)下调表达。结论:巴戟天可能通过多个成分、多个靶点、多个通路,参与调控AD疾病进程。
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关键词
巴戟天
阿尔茨海默病
整合药理学
分子对接
基因表达数据分析
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职称材料
基于自劈分合并竞争学习的HMMs聚类方法
被引量：
1
3
作者
卢鸣
王士同
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期172-174,177,共4页
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于信号处理和模式识别中。但当将其应用于聚类时,对隐马尔可夫模型的训练,即参数估计,是一个非常重要的问题,训练方法的优劣将对整个应用效果产生重要的影响。论文针...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于信号处理和模式识别中。但当将其应用于聚类时,对隐马尔可夫模型的训练,即参数估计,是一个非常重要的问题,训练方法的优劣将对整个应用效果产生重要的影响。论文针对这一问题,将自劈分合并竞争学习运用于HMMs。实验结果证实了提出方法的有效性。
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关键词
基因表达数据分析
自劈分合并竞争学习
隐马尔可夫模型
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职称材料
题名
识别表达不稳定的基因
1
作者
杨昆
李建中
徐德昌
戴国骏
机构
杭州电子科技大学计算机学院
哈尔滨工业大学计算科学与技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第9期2148-2160,共13页
基金
国家自然科学基金No.60903086
浙江省自然科学基金No.Y1080973~~
文摘
提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个真实数据,实验结果显示:所识别的不稳定基因在两个数据中的表达不一致;利用表达不稳定基因可以提高差异表达基因的筛选结果,而去除表达不稳定基因可以有效地提高微阵列数据分类.实验结果表明,提出的方法是有效的,并且表达不稳定基因可以为微阵列数据分析提供有价值的信息.
关键词
微阵列
基因表达数据分析
整数规划
差异
表达
基因
Keywords
microarray
gene expression data analysis
integer programming
differential expression gene
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于药理学分析巴戟天治疗阿尔茨海默病的机制
被引量：
2
2
作者
丁其莹
刘鑫源
覃佳运
吴永雷
肖连臣
周兰庭
李珍珍
机构
湖北文理学院基础医学院
湖北文理学院附属襄阳市中心医院
湖北文理学院附属襄阳市中心医院
湖北文理学院附属襄阳市中心医院
出处
《食品工业科技》
CAS
北大核心
2024年第16期36-46,共11页
基金
国家自然科学基金(82301374)
湖北省自然科学基金(2022CFB572)
+2 种基金
湖北文理学院教师科研能力培育基金(2021kpgpzk03)
湖北文理学院大学生创新创业训练计划项目(S202310519048)
湖北文理学院神经科学与脑科学研究所开放课题(2023NBI07)。
文摘
目的:基于网络药理学、分子对接和GEO数据分析巴戟天治疗阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的潜在靶点和作用机制。方法:利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP),获取巴戟天的主要活性成分,用SwissTargetPrediction获取巴戟天全部作用靶点。从DrugBank、PathCard、Chemogenomic Database和PubChem数据库获得AD相关靶点。使用韦恩图取交集,得到巴戟天治疗AD的共同作用靶点。利用Cytoscape3.8.0构建靶点的“成分-靶点”网络图,并分析靶点的相互作用PPI网络图、基因本体论(GO)和KEGG信号通路等。使用Autodock对关键成分和靶点进行分子对接,并用Pymol和Discovery Studio展示对接结果。最后利用GEO数据库Alzdata分析关键靶点基因在AD中的表达。结果:预测得到巴戟天的50种主要活性成分,636个作用靶点,674个AD相关靶点,其中巴戟天治疗AD共同靶点124个。GO富集分析得到蛋白质磷酸化、磷酸化的正调控、细胞对氮化合物的反应、水解酶活性的调节、细胞对化学刺激的反应。KEGG富集分析显示阿尔茨海默病为最显著的通路。分子对接显示,巴戟天的5个核心成分2-羟基-1,5-二甲氧基-6-(甲氧基甲基)-9,10-蒽醌、1-羟基-3-甲氧基-9,10-蒽醌、大黄素-A、甲基异茜草素、甲基异茜草素-1-甲醚和3个核心靶点EGFR、PARP1、FTO的结合较好,并且Egfr在AD病人中显著(P<0.05)上调表达,Parp1和Fto在AD病人中显著(P<0.05)下调表达。结论:巴戟天可能通过多个成分、多个靶点、多个通路,参与调控AD疾病进程。
关键词
巴戟天
阿尔茨海默病
整合药理学
分子对接
基因表达数据分析
Keywords
Morinda officinalis
Alzheimer's disease
integrative pharmacology
molecular docking
gene expression omnibus(GEO)database
分类号
TS255.1 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
基于自劈分合并竞争学习的HMMs聚类方法
被引量：
1
3
作者
卢鸣
王士同
机构
江南大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期172-174,177,共4页
文摘
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于信号处理和模式识别中。但当将其应用于聚类时,对隐马尔可夫模型的训练,即参数估计,是一个非常重要的问题,训练方法的优劣将对整个应用效果产生重要的影响。论文针对这一问题,将自劈分合并竞争学习运用于HMMs。实验结果证实了提出方法的有效性。
关键词
基因表达数据分析
自劈分合并竞争学习
隐马尔可夫模型
Keywords
Gene Expression Data Analysis
Self-Splitting and Merging Competitive Learning（SSMCL）
Hidden Markov Model （HMM）
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
识别表达不稳定的基因
杨昆
李建中
徐德昌
戴国骏
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于药理学分析巴戟天治疗阿尔茨海默病的机制
丁其莹
刘鑫源
覃佳运
吴永雷
肖连臣
周兰庭
李珍珍
《食品工业科技》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于自劈分合并竞争学习的HMMs聚类方法
卢鸣
王士同
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
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