检索结果-南通市图书馆

作者：屈扬上海师范大学

学位级别：硕士

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基于加权因子分析的微生物组学分析

基于加权因子分析的微生物组学分析

作者：邹天森上海师范大学

学位级别：硕士

基于集成学习的房产价值评估模型研究 ——以上海市为例

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基于集成学习的房产价值评估模型研究 ——以上海市为例

作者：孙浚腾上海师范大学

学位级别：硕士

一类马尔可夫随机场的生成算法及其在空间转录组数据模拟中的应用研究

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一类马尔可夫随机场的生成算法及其在空间转录组数据模拟中的应用...

作者：杨纪元上海师范大学

学位级别：硕士

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基于空间转录组数据的图约束PCA模型

基于空间转录组数据的图约束PCA模型

作者：王璐上海师范大学

学位级别：硕士

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B细胞抗体文库的统计建模与数据挖掘

B细胞抗体文库的统计建模与数据挖掘

作者：张森欣上海师范大学

学位级别：硕士

人体的适应性免疫是人类对抗外来抗原最有力的武器之一,是人体免疫活动中灵活多变且具有记忆性的免疫应答。其中,B淋巴细胞亲和力成熟后可以分泌抗原特异性抗体,是体液免疫的重要组成。但由于抗体结构的特殊,目前除了运用代价高昂且通... 详细信息

人体的适应性免疫是人类对抗外来抗原最有力的武器之一,是人体免疫活动中灵活多变且具有记忆性的免疫应答。其中,B淋巴细胞亲和力成熟后可以分泌抗原特异性抗体,是体液免疫的重要组成。但由于抗体结构的特殊,目前除了运用代价高昂且通量较低的单细胞测序技术之外,很难获得抗体重链和轻链正确配对的抗体序列文库。本文首先对B细胞抗原受体（BCR）文库测序数据整体分析做文献综述,归纳并总结了其主要的三个步骤:1.抗体V（D）J序列的注释;2.克隆型系统发育的推断;***文库的信息侧写与挖掘。并进一步介绍了每个步骤中常用的算法及其原理。总体而言,BCR文库的分析流程还处于发展中阶段,尚存在亟待解决的两个主要问题。其一是单细胞测序的成本过高,大部分的研究者只能使用抗体重链的数据进行分析。其二是对于抗体序列注释后的分析环节,除了系统发育分析外,目前并无成体系的分析框架与工具,而如今抗体文库数据日益产生,对其分析的深度与广度却远远不足。针对这两个问题,本文分别展开了相关的研究。对于第一个问题,本文基于一种低成本而高效率的实验建库技术,即原位配对技术（Natively paired sequencing,NPS）所产生的数据,开发了重轻链配对算法,并探究了不同假设下检验的可靠性。通过加入超参数进优化调整,最终筛选出高可信度的重轻链配对的抗体序列。我们对肿瘤患者癌旁淋巴结样本的B细胞抗原受体文库数据进行检验,并优化配对算法以及流程,在此基础上进一步开发了容纳克隆型聚类、重轻链配对和系统发育分析为主的一体化的B细胞抗原受体文库的下游分析工具,称之为NPS-TZ。对于第二个问题,由于完成全程接种者感染SARS-CoV-2的在案病例不断增加,其突破性感染现象已经成为一项严峻的挑战。抗体反应较差的接种者较易被感染,而抗体反应较强的接种者则可形成消除性免疫。而到目前为止,学界仍然缺乏与疫苗引发的抗体反应水平相关的生物标志物。在这里,我们对控制了年龄（20-30岁）和性别（女性为主）的健康人群中研究了接种灭活SARS-CoV-2疫苗的抗体反应,并在纵向样本中分析了B细胞受体库。接种疫苗后,所有接种疫苗的个体都出现了共享的抗体克隆型和与公共数据库中的中和抗体的趋同反应。引人注目的是,较差的疫苗应答者与强疫苗应答者的区别部分在于疫苗接种前的抗体重链V基因片段的使用偏好以及Ig G与Ig M m RNA的比率。这些发现揭示了与不同水平相关的疫苗诱导抗体反应的分子特征,这些特征可以进一步发展为设计疫苗接种策略的生物标志物。

关键词： B细胞受体重轻链配对 SARS-Cov-2 灭活疫苗抗体反应

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基于局部保留投影的空间转录组快速降维算法

基于局部保留投影的空间转录组快速降维算法

作者：沈琰上海师范大学

学位级别：硕士

本文主要研究空间转录组数据的降维问题。空间转录组技术可以在测量基因表达的同时保留了细胞在组织上的空间位置信息,弥补了单细胞转录组技术因细胞解离而导致的细胞位置信息丢失。与单细胞数据类似,空间转录组数据同样具有高维、复杂... 详细信息

本文主要研究空间转录组数据的降维问题。空间转录组技术可以在测量基因表达的同时保留了细胞在组织上的空间位置信息,弥补了单细胞转录组技术因细胞解离而导致的细胞位置信息丢失。与单细胞数据类似,空间转录组数据同样具有高维、复杂、高噪声和高稀疏性等特点,在下游分析之前有必要对空间转录组数据进行降维。但由于空间转录组数据中邻近位点的表达存在高度相关性,许多经典的降维方法(如主成分分析等)无法有效利用。因此,我们迫切需要一种快速、高效的,适用于空间转录组数据的降维方法。利用位点的空间邻域网络和局部保留投影算法,本文提出了一种针对空间转录组数据的降维算法Spatial LPP,该方法通过提取空转基因表达信息,保留了组织位置之间的空间相关性,提升了空间域检测等下游分析问题的准确性。本文首先,介绍了空间转录组实例数据集的具体信息;其次,介绍数据预处理的步骤,包括质量控制、数据归一化、对数化、空间高变基因(SVG)筛选等;再次,分别对预处理后的数据进行三种类型的降维操作,包括主成分分析(PCA)、非负矩阵分解(NMF)和Spatial LPP三种算法,对于三种降维方法得到的数据做Kmeans聚类,并比较专门为空间转录组数据聚类开发的算法Bayes Space与Spa GCN,这三种算法的空间域检测性能差异以及下游分析能力。对于降维算法,我们还测试了不同维度对模型性能的影响。结果显示,Spatial LPP在常用的三个数据集(人类脑背外侧前额叶皮质数据、由10X Visium生成的鼠脑数据、从STARmap获取的小鼠内侧前额叶皮质数据)上的降维性能优于其它四种算法。最终结果表明,Spatial LPP降维算法可以充分利用空间转录组数据中组织的空间位置信息,提高包括空间域检测在内的有效下游分析性能,有望应用于不同技术平台下获取得的空间转录组数据。

关键词：空间转录组降维算法 SpatialLPP PCA NMF BayesSpace SpaGCN

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有部分参考信号的肿瘤异质性反卷积算法研究

有部分参考信号的肿瘤异质性反卷积算法研究

作者：南四威上海师范大学

学位级别：硕士

肿瘤异质性的研究有助于了解肿瘤发生转移的分子机制,对肿瘤患者的诊断和治疗策略的选择具有潜在的指导意义,因此将异质性肿瘤样本反卷积成不同的细胞群是一个十分重要的问题。但在实际的临床实践中,参考信号往往仅有一部分是可用的。... 详细信息

肿瘤异质性的研究有助于了解肿瘤发生转移的分子机制,对肿瘤患者的诊断和治疗策略的选择具有潜在的指导意义,因此将异质性肿瘤样本反卷积成不同的细胞群是一个十分重要的问题。但在实际的临床实践中,参考信号往往仅有一部分是可用的。解决这一问题的传统方法是使用部分可用的参考信号对混合样本进行回归,并将剩余的信号作为一个新的细胞类型。然而,在我们的模拟研究中,这种方法往往会高估已知细胞类型的比例,而且无法检测出新的细胞类型。本文提出了PREDE模型,它是一种基于迭代的非负矩阵分解算法,该算法利用已知的部分参考信号对异质性肿瘤样本进行反卷积。通过在模型参数的不同设置下进行大量的模拟分析,我们证明了该方法在估计未知细胞的比例和表达谱方面极具有效性。将该方法应用于TCGA肿瘤样本,我们发现了利用癌细胞的细胞比例比浸润性免疫细胞的细胞比例能更好地识别出肿瘤样本的不同亚型。此外,我们还对乳腺癌、皮肤癌、膀胱癌这三种肿瘤样本进行反卷积,并利用得到的细胞类型比例对肿瘤患者进行了生存分析。总的来说,我们的模型推广了现存的异质性肿瘤样本的反卷积算法,并且该方法可广泛应用于多种类型的高通量数据。本论文第一章主要概述了肿瘤异质性反卷积的研究背景及意义,并详细介绍了反卷积算法的研究历史及发展现状,还比较了这些反卷积方法所适用的情况、各自的优点及缺陷。第二章,详细介绍了经典的非负矩阵分解(NMF)算法的原理及求解方法。在NMF模型的基础上,通过固定基矩阵W的一部分列,对NMF模型的数学形式进行修改得到PREDE模型。第三章,将处理后的CCLE数据导入PREDE模型求解,然后从四个方面对模型分析:细胞类型数的选择、不同模型参数下将PREDE模型和现存的方法进行比较、加入免疫细胞进行研究和用三种大鼠组织的混合RNA-seq数据进行模拟。第四章,使用PREDE模型对TCGA真实数据进行研究,并对患者进行生存分析。第五章,对全文进行总结和展望,讨论了PREDE模型的优缺点及未来的研究方向。

关键词：异质性部分参考信号非负矩阵分解 PREDE

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潜在新的治疗靶点ARHGEF2的泛癌分析

潜在新的治疗靶点ARHGEF2的泛癌分析

作者：范诗语上海师范大学

学位级别：硕士

癌症一直是人类公共健康领域的主要威胁之一,是全球第二大死因,每年全世界约有上千万人死于癌症。本文基于癌症基因组图谱计划(TCGA)数据库中的泛癌基因组数据,使用多种统计分析方法评估了ARHGEF2基因在泛癌中的影响和作用,探究并证明... 详细信息

癌症一直是人类公共健康领域的主要威胁之一,是全球第二大死因,每年全世界约有上千万人死于癌症。本文基于癌症基因组图谱计划(TCGA)数据库中的泛癌基因组数据,使用多种统计分析方法评估了ARHGEF2基因在泛癌中的影响和作用,探究并证明了其潜在的治疗靶点功能。本文首先对基因表达数据进行对数标准化,使用Wilcoxon秩和检验分析了目标基因在正常样本和肿瘤样本中的表达差异,发现目标基因在29种肿瘤样本中具有差异表达。随后使用Kruskal-Wallis检验分析了该基因在不同临床分期中的表达差异,发现基因在7种癌症的临床分期中具有差异表达,并通过Wilcoxon符号秩检验找出了具体存在差异的临床分期阶段。通过相关分析,分别分析了ARHGEF2基因与肿瘤干性、肿瘤突变负荷之间的影响关系,找出了那些与肿瘤干性相关性较强的癌种类型,以及对肿瘤突变负荷有着促进和抑制作用的癌种。通过Cox比例风险回归模型和Kaplan-Meier生存估计,发现了GBM(多形成性胶质细胞瘤)等在内的死亡风险率较高的癌症,和THCA(甲状腺癌)等在内的生存率较高的癌症。最后,本文使用5种免疫浸润分析方法(Timer、CIBERSORT、QUANTISEQ、EPIC和MCPcounter)评估了各种癌症类型下的免疫浸润分数,然后对免疫浸润分数和目标基因表达量进行相关分析。我们发现ARHGEF2基因在ACC(肾上腺皮质癌)等在内的11种癌症类型中的免疫浸润得分显著相关。本文的分析结果有望为开发针对ARHGEF2基因的靶向治疗药物提供新的思路和解决方案。

关键词：泛癌分析生存分析免疫浸润分析相关分析 Wilcoxon检验

CellScanner：一种基于YOLO与RESNET的高精度可迁移细胞识别模型

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CellScanner：一种基于YOLO与RESNET的高精度可迁移细胞识别模型

作者：蔡康文上海师范大学

学位级别：硕士

细胞焦亡是细胞程序性死亡的一种特殊方式,其释放的炎症因子能够招募免疫细胞对炎症组织进行杀伤。临床的医学成像识别焦亡细胞的比例的研究能够应用于多种炎症性疾病的诊断与防治,具有重要的科研意义和临床应用价值。传统方法中,用试... 详细信息

细胞焦亡是细胞程序性死亡的一种特殊方式,其释放的炎症因子能够招募免疫细胞对炎症组织进行杀伤。临床的医学成像识别焦亡细胞的比例的研究能够应用于多种炎症性疾病的诊断与防治,具有重要的科研意义和临床应用价值。传统方法中,用试验方法逐一识别焦亡细胞容易产生误判且耗时耗力。因此,亟待开发一种自动识别细胞形态的工具减少人工识别的人为误差和工作量。同时,临床工作者往往缺乏部署深度学习环境的时间与熟练度,目前医学成像深度学习模型往往停留在模型的建立上,而没有考虑到临床工作者的实际需求和痛点,故本文旨在建立精准焦亡细胞识别模型的同时搭建起操作简单便捷的焦亡细胞识别平台,使得临床工作者可以方便地使用这个模型进行临床的研究和分析。本文以焦亡细胞的自动识别为研究对象,通过整合YOLOv5与RESNET算法开发了Cell Scanner,可以实现对焦亡细胞的高精度的选框与识别。针对临床上类似焦亡细胞识别的任务,本文建立了Cell Scanner在线平台以实现在线识别焦亡细胞与微调,其主要功能包含:针对焦亡细胞的预测功能,与HE染色图像细胞预分割的功能和细胞微调模型训练功能。Cell Scanner解决了拍摄中的批次效应、训练目标差异等问题,为临床任务带来了极大地便利。通过测试,该在线微调模型针对淋巴瘤中的中心母细胞微调后的结果达到了预期水平,Io U阈值为0.5的条件下平均准确率为92.1%,Io U阈值为0.05到0.95的平均准确率为54.1%。Cell Scanner模型能够精准地识别特定细胞、辨别细胞间差异,且其在线平台功能可以为临床研究提供极大地便利。

关键词： YOLOv5 RESNET 细胞识别在线平台