现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设...现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设计一种能控制随机游走运动方向和整合多种数据源的候选疾病基因识别方法将是一个迫切需要解决的问题.为此,首先构建多层网络和多层异构基因网络.然后,提出一种游走于多层网络和多层异构网络的拓扑偏置重启随机游走(Biased random walk with restart,BRWR)算法来识别疾病基因.实验结果表明,游走于不同类型网络上的识别候选疾病基因的BRWR算法优于现有的算法.最后,应用于多层异构网络上的BRWR算法能预测未诊断的新生儿类早衰综合征中涉及的疾病基因.展开更多
介绍产电微生物胞外电子传递(extracellular electron transfer,EET)研究的背景和意义,概述细胞色素c、菌毛蛋白、电子介体等多种分子在EET过程中的作用,综述近年来利用网络方法和组学方法研究产电微生物EET过程的相关工作。从蛋白网络...介绍产电微生物胞外电子传递(extracellular electron transfer,EET)研究的背景和意义,概述细胞色素c、菌毛蛋白、电子介体等多种分子在EET过程中的作用,综述近年来利用网络方法和组学方法研究产电微生物EET过程的相关工作。从蛋白网络、调控网络与整合网络等方面总结网络分析方法在关键电子传递分子识别、电子传递模块挖掘、电子传递途径推断等方面的应用;从基因组、转录组、蛋白组、多组学与宏组学等方面总结使用组学方法识别电子传递基因及其功能分析方面的研究;介绍整合生物网络与组学数据在产电微生物EET过程生物分子协调利用、关键基因与基因簇识别等方面的研究。探讨当前存在的问题,展望未来整合多种生物网络和组学数据开展产电微生物EET研究的方向。展开更多
针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)自主航行过程中的避障与遵守海事交通规则之间潜在的冲突问题,设计基于生物启发神经网络并且遵守《1972年国际海上避碰规则》(Convention on the International Regulations for Preventin...针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)自主航行过程中的避障与遵守海事交通规则之间潜在的冲突问题,设计基于生物启发神经网络并且遵守《1972年国际海上避碰规则》(Convention on the International Regulations for Preventing Collisions At Sea,1972,COLREGs)的实时避障路径规划方法。运用STM32嵌入式平台搭建包括超声波、红外激光、陀螺仪和GPS传感器的小型USV水面环境感知硬件架构,将多传感器输出的动态环境信息通过栅格地图映射到二维神经网络中。USV根据神经网络活性势图自动规划通向目标点的无碰撞路径。通过多种船舶航行交汇局面的实验,证明该方法既安全又符合COLREGs的要求。展开更多
文摘现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设计一种能控制随机游走运动方向和整合多种数据源的候选疾病基因识别方法将是一个迫切需要解决的问题.为此,首先构建多层网络和多层异构基因网络.然后,提出一种游走于多层网络和多层异构网络的拓扑偏置重启随机游走(Biased random walk with restart,BRWR)算法来识别疾病基因.实验结果表明,游走于不同类型网络上的识别候选疾病基因的BRWR算法优于现有的算法.最后,应用于多层异构网络上的BRWR算法能预测未诊断的新生儿类早衰综合征中涉及的疾病基因.
文摘介绍产电微生物胞外电子传递(extracellular electron transfer,EET)研究的背景和意义,概述细胞色素c、菌毛蛋白、电子介体等多种分子在EET过程中的作用,综述近年来利用网络方法和组学方法研究产电微生物EET过程的相关工作。从蛋白网络、调控网络与整合网络等方面总结网络分析方法在关键电子传递分子识别、电子传递模块挖掘、电子传递途径推断等方面的应用;从基因组、转录组、蛋白组、多组学与宏组学等方面总结使用组学方法识别电子传递基因及其功能分析方面的研究;介绍整合生物网络与组学数据在产电微生物EET过程生物分子协调利用、关键基因与基因簇识别等方面的研究。探讨当前存在的问题,展望未来整合多种生物网络和组学数据开展产电微生物EET研究的方向。
文摘在气候变化和过度放牧等的影响下,全球草地灌丛化现象愈发严重。然而,高寒草地土壤微生物群落对灌丛化的响应尚不清楚。以青藏高原东缘3种典型灌丛化草地(高山绣线菊Spiraea alpina、金露梅Potentilla fruticosa、小叶锦鸡儿Caragana microphylla)和无灌丛生长的草地为研究对象,通过分析植物群落结构、土壤碳组分、细菌群落结构及菌群互作关系,拟揭示高寒草原灌丛化对土壤微生物群落结构和土壤碳库的影响。基于16S rRNA基因测序技术研究土壤细菌群落及其共生特征,并结合傅立叶变换红外光谱(FTIR)分析了土壤有机碳(SOC)化学组成。结果表明,灌丛化草地(小叶锦鸡儿和金露梅)地上植物群落组成均发生显著改变(P<0.01),而地上植物群落多样性和丰富度无显著变化(P>0.05)。三种灌丛样地地上生物量均显著高于草地(P<0.05),而地下生物量则无显著差异(P>0.05)。灌丛化对SOC和全氮(TN)含量无显著影响,但减小了表层与深层SOC含量的差异,具体表现为草地表层土壤SOC显著高于其深层(P<0.05),但三种灌丛样地无此趋势。三种灌丛和草地表层和深层土壤SOC组分均以芳香族为主(除小叶锦鸡儿深层土壤外),灌丛和草地样地间芳香族含量无显著差异(P>0.05),但小叶锦鸡儿样地中芳香族含量呈表聚型分布(P<0.05)。通过随机森林模型分析发现,酸杆菌门和放线菌门分布是表层和深层土壤中灌丛化的最重要预测因子。非度量多维尺度分析(NMDS)结果表明,灌丛化显著改变了高寒草地土壤细菌群落组成(P<0.05),且植物群落结构和SOC化学组成是影响土壤细菌群落结构变化的主要因子。通过功能预测分析得到4个生物代谢通路,分别为细胞过程(Cellular processes)、环境信息处理(Environmental information processing)、代谢(Metabolism)和遗传信息处理(Genetic information processing),其中土壤微生物的代谢功能在灌丛表层和深层土壤中富集(P<0.05)。三种灌丛草地表层和深层土壤细菌共现网络均较未灌丛化草地更为复杂和稳定,并且偏利共生或共生关系在高寒草地细菌群落结构建立中发挥重要作用。综上所述,灌丛化对土壤细菌群落结构及土壤碳库有重要调控作用,研究结果丰富了高寒草地土壤微生物群落组成和多样性的研究内容,为高寒草地土壤碳源汇效应提供了一定的理论基础。
文摘针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)自主航行过程中的避障与遵守海事交通规则之间潜在的冲突问题,设计基于生物启发神经网络并且遵守《1972年国际海上避碰规则》(Convention on the International Regulations for Preventing Collisions At Sea,1972,COLREGs)的实时避障路径规划方法。运用STM32嵌入式平台搭建包括超声波、红外激光、陀螺仪和GPS传感器的小型USV水面环境感知硬件架构,将多传感器输出的动态环境信息通过栅格地图映射到二维神经网络中。USV根据神经网络活性势图自动规划通向目标点的无碰撞路径。通过多种船舶航行交汇局面的实验,证明该方法既安全又符合COLREGs的要求。
