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环状RNA在感染性疾病中的研究进展
被引量：
3
1
作者
黄纪(综述)
李瑞曦
徐军发(审校)
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2020年第12期1320-1325,共6页
随着基因测序技术和生物信息分析技术的快速发展,被忽略近20年的环状RNA(circRNA)再度成为研究热点。circRNA在生物体内广泛表达,具有高度的稳定性、特异性和保守性等特性,其生物学功能包括竞争性结合miRNA、调控基因表达、与RNA结合蛋...
随着基因测序技术和生物信息分析技术的快速发展,被忽略近20年的环状RNA(circRNA)再度成为研究热点。circRNA在生物体内广泛表达,具有高度的稳定性、特异性和保守性等特性,其生物学功能包括竞争性结合miRNA、调控基因表达、与RNA结合蛋白互作、编码蛋白等,在疾病的诊断和治疗方面应用潜力巨大。文章总结circRNA在肺结核、病毒性肝炎、艾滋病等感染性疾病中的研究,为circRNA在感染性疾病的基础研究临床应用等方面提供理论依据。
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关键词
环状RNA
感染性疾病
肺结核
病毒性肝炎
艾滋病
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职称材料
基于深度学习构建大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌的快速诊断模型
被引量：
3
2
作者
赖丽莎
邓任堂
+4 位作者
张露
揭育帮
丘文峰
徐军发
付文金
《临床检验杂志》
CAS
2021年第5期354-357,共4页
目的构建一种基于深度学习的革兰染色图像自动分类模型EKNet,实现对泌尿系统感染常见的大肠埃希菌(Eco)和肺炎克雷伯菌(Kpn)的快速诊断。方法将预处理后的细菌图像输入残差网络模型,计算交叉熵损失,通过反向传播算法进行参数优化,获得...
目的构建一种基于深度学习的革兰染色图像自动分类模型EKNet,实现对泌尿系统感染常见的大肠埃希菌(Eco)和肺炎克雷伯菌(Kpn)的快速诊断。方法将预处理后的细菌图像输入残差网络模型,计算交叉熵损失,通过反向传播算法进行参数优化,获得预训练模型EKNet。共采集368例Eco和292例Kpn显微图像,其中272例Eco和214例Kpn进行训练,40例Eco和30例Kpn进行验证,余下104例图像进行测试。以ResNet50模型和AlexNet模型作为对照,评估EKNet模型的实用性。结果EKNet模型测试一个样本的平均用时是0.165 s,优于ResNet50模型的0.38 s和AlexNet模型的0.66 s;图像识别准确率达98.8%,优于ResNet50模型的96.4%和AlexNet模型的78.6%。EKNet模型对104例临床测试的显微图像输出结果与尿培养的结果完全吻合,正确率为100%。结论成功构建Eco和Kpn的图像诊断模型EKNet,为临床泌尿系统感染的快速诊断提供参考。
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关键词
深度学习
图像分类
泌尿系统感染
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职称材料
题名
环状RNA在感染性疾病中的研究进展
被引量：
3
1
作者
黄纪(综述)
李瑞曦
徐军发(审校)
机构
广东医科大学检验医学研究所
出处
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2020年第12期1320-1325,共6页
基金
国家自然科学基金(81870016,81570009)。
文摘
随着基因测序技术和生物信息分析技术的快速发展,被忽略近20年的环状RNA(circRNA)再度成为研究热点。circRNA在生物体内广泛表达,具有高度的稳定性、特异性和保守性等特性,其生物学功能包括竞争性结合miRNA、调控基因表达、与RNA结合蛋白互作、编码蛋白等,在疾病的诊断和治疗方面应用潜力巨大。文章总结circRNA在肺结核、病毒性肝炎、艾滋病等感染性疾病中的研究,为circRNA在感染性疾病的基础研究临床应用等方面提供理论依据。
关键词
环状RNA
感染性疾病
肺结核
病毒性肝炎
艾滋病
Keywords
circRNA
infectious diseases
pulmonary tuberculosis
viral hepatitis
AIDS
分类号
R521 [医药卫生—内科学]
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职称材料
题名
基于深度学习构建大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌的快速诊断模型
被引量：
3
2
作者
赖丽莎
邓任堂
张露
揭育帮
丘文峰
徐军发
付文金
机构
广东医科大学检验医学研究所
广东
医科
大学
生物
医学
工程学院
广东
医科
大学
附属厚街医院
检验
科
出处
《临床检验杂志》
CAS
2021年第5期354-357,共4页
文摘
目的构建一种基于深度学习的革兰染色图像自动分类模型EKNet,实现对泌尿系统感染常见的大肠埃希菌(Eco)和肺炎克雷伯菌(Kpn)的快速诊断。方法将预处理后的细菌图像输入残差网络模型,计算交叉熵损失,通过反向传播算法进行参数优化,获得预训练模型EKNet。共采集368例Eco和292例Kpn显微图像,其中272例Eco和214例Kpn进行训练,40例Eco和30例Kpn进行验证,余下104例图像进行测试。以ResNet50模型和AlexNet模型作为对照,评估EKNet模型的实用性。结果EKNet模型测试一个样本的平均用时是0.165 s,优于ResNet50模型的0.38 s和AlexNet模型的0.66 s;图像识别准确率达98.8%,优于ResNet50模型的96.4%和AlexNet模型的78.6%。EKNet模型对104例临床测试的显微图像输出结果与尿培养的结果完全吻合,正确率为100%。结论成功构建Eco和Kpn的图像诊断模型EKNet,为临床泌尿系统感染的快速诊断提供参考。
关键词
深度学习
图像分类
泌尿系统感染
分类号
R446.5 [医药卫生—诊断学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
环状RNA在感染性疾病中的研究进展
黄纪(综述)
李瑞曦
徐军发(审校)
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2020
3
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职称材料
2
基于深度学习构建大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌的快速诊断模型
赖丽莎
邓任堂
张露
揭育帮
丘文峰
徐军发
付文金
《临床检验杂志》
CAS
2021
3
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职称材料
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