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Mining and Integrating Reliable Decision Rules for Imbalanced Cancer Gene Expression Data Sets

Tsinghua science and {1. 2012年第6期17卷 666-673页

作者： Hualong Yu 1 , jun ni 2 , yuanyuan dan 3., sen xu 4 1. school of computer science and engineering,{3., zhenjiang 212003. china 2. Department of Radiology, Carver College of Medicine, The university of Iowa, Iowa City, IA 52242, USA 3. school of Biology and Chemical engineering,{3., zhenjiang 212003. china 4. school of Information engineering, Yancheng Institute of technology, Yancheng 224051, {13. school of {1. science and {3. Jiangsu University of Science and Technology Zhenjiang 212003 China Department of Radiology Carver College of Medicine The University of Iowa Iowa City IA 52242 USA school of Biology and Chemical {1. Jiangsu University of Science and Technology Zhenjiang 212003 China school of Information {1. Yancheng Institute of Technology Yancheng 224051 China

There have been many skewed cancer gene expression datasets in the post-genomic era. Extraction of differential expression genes or construction of decision rules using these skewed datasets by traditional algorithms will seriously underestimate the performance of the minority class, leading to inaccurate diagnosis in clinical trails. This paper pre{1.ts a skewed gene selection algorithm that introduces a weighted metric into the gene selection procedure. The extracted genes are paired as decision rules to distinguish both classes, with these decision rules then integrated into an ensemble learning framework by majority voting to recognize test examples; thus avoiding tedious data normalization and classifier construction. The mining and integrating of a few reliable decision rules gave higher or at least comparable classification performance than many traditional class imbalance learning algorithms on four benchmark imbalanced cancer gene expression datasets.

关键词： cancer gene expression data class imbalance paired differential expression genes decision ruleensemble learning majority voting

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腐殖酸-重金属对ANAMMOX菌脱氮性能的影响及其动力学分析

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环境科学 2022年第6期43卷 3221-3229页

作者：李芸崔楠熊星星黄志远李泽兵王东亮李朝明许丹李军东华理工大学核资源与环境国家重点实验室南昌330013 东华理工大学水资源与环境工程学院南昌330013 北京工业大学建筑工程学院北京100124

通过批次实验研究了两种典型重金属离子[Cu(Ⅱ)和ni(Ⅱ)]与腐殖酸对厌氧氨氧化(ANAMMOX)脱氮效果(SAA)的影响并进行了动力学模型分析,同时探讨了腐殖酸-重金属对ANAMMOX脱氮的影响.结果表明,在投加ρ[Cu(Ⅱ)]和ρ[ni(Ⅱ)]均为3.mg·L^(... 详细信息

通过批次实验研究了两种典型重金属离子[Cu(Ⅱ)和ni(Ⅱ)]与腐殖酸对厌氧氨氧化(ANAMMOX)脱氮效果(SAA)的影响并进行了动力学模型分析,同时探讨了腐殖酸-重金属对ANAMMOX脱氮的影响.结果表明,在投加ρ[Cu(Ⅱ)]和ρ[ni(Ⅱ)]均为3.mg·L^(-1.时,对ANAMMOX有促进作用,SAA分别提高了8.64%和7.78%;当ρ[Cu(Ⅱ)]和ρ[ni(Ⅱ)]分别为20 mg·L^(-1.和5 mg·L^(-1.时则对ANAMMOX有抑制作用,抑制效果随重金属离子浓度增加而越发显著,指数拟合表明Cu(Ⅱ)和ni(Ⅱ)对ANAMMOX的IC50分别为29.67 mg·L^(-1.和28.75 mg·L^(-1..在投加ρ(腐殖酸)为1.mg·L^(-1.时SAA提高了7.3.%,40 mg·L^(-1.时抑制率即达到3..80%,线性拟合表明腐殖酸对ANAMMOX菌的IC50为58.3. mg·L^(-1..修正的Michaelis-Menten模型能较好地描述重金属和腐殖酸对ANAMMOX的抑制动力学行为,拟合获得的Cu(Ⅱ)、ni(Ⅱ)和腐殖酸对ANAMMOX菌活性完全抑制时的浓度(I)分别为49.59、74.46和84.27 mg·L^(-1..适量的腐殖酸有利于改善重金属对ANAMMOX菌活性的抑制,过量的腐殖酸又会重新对ANAMMOX菌形成抑制.

关键词：重金属厌氧氨氧化(ANAMMOX) 腐殖酸动力学协同抑制

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基于高光谱的草坪草叶绿素含量模拟估算

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光谱学与光谱分析 2020年第8期40卷 2571-2577页

作者：纪童王波杨军银柳小妮王洪伟王彩玲潘冬荣徐君甘肃农业大学草业学院甘肃兰州730070 草业生态系统教育部重点实验室(甘肃农业大学) 甘肃兰州730070 中国人民武装警察部队工程大学陕西西安710086 西安石油大学计算机学院陕西西安710065 甘肃省草原技术推广总站甘肃兰州730000 西安航空学院陕西西安710077

草坪色泽是草坪观赏价值的最直接体现。探索基于高光谱的草坪草叶绿素含量的估算和反演对草坪质量评定具有重要意义。以3.常用草坪草种——"红象"高羊茅(Festuca arundinacea cv. Hongxiang)、"百灵鸟"多年生黑麦草(Lolium perenne cv.... 详细信息

草坪色泽是草坪观赏价值的最直接体现。探索基于高光谱的草坪草叶绿素含量的估算和反演对草坪质量评定具有重要意义。以3.常用草坪草种——"红象"高羊茅(Festuca arundinacea cv. Hongxiang)、"百灵鸟"多年生黑麦草(Lolium perenne cv. Bailing{1.ao)和"肯塔基"草地早熟禾(Poa pratensis cv. Kentucky)为试样,通过盆栽实验,在草坪草生长旺盛期,使用SOC71.VP成像光谱仪和TYS-A3.00叶绿素仪分别测定了草坪草冠层光谱数据和叶绿素相对含量(SPAD),并通过Person相关系数分析了原始SPAD, 1.SPAD和log(1.SPAD)与1.个植被指数:GI(绿度植被指数)、 ARVI(大气阻抗植被指数)、 VARI(可视化气压阻抗指数)、 NDVI705(归一化植被指数705)、 MSR705(改进红边比值植被指数)、 NDVI670(归一化植被指数670)、 CI(叶绿素指数)、 PSRI(植被衰减指数)、 RGI(相对绿色指数)和EVI(增强植被指数)的相关性,筛选与叶绿素相关性较高的高光谱波段植被指数,构建植被指数反演叶绿素含量模型,最后通过精度检验,筛选最优草坪草叶绿素估算模型。研究结果如下:(1.不同草坪草光谱曲线整体趋势相差不大,但不同种间反射率(REF)还是有所区别。在73.~1.000 nm波段,"百灵鸟"多年生黑麦草与"红象"高羊茅REF差异不大,但"肯塔基"草地早熟禾REF较高,光谱特征更为明显;(2)1.个植被指数中, VARI, RGI和PSRI与草坪草3.叶绿素指标极显著相关,相关系数R^2绝对值均大于0.65,可作为首选植被指数进行草坪草叶绿素含量估算;(3.植被指数与叶绿素指标逐步回归分析发现,单因素回归模型中,利用VARI, RGI和PSRI估算1.SPAD的模型决定系数R^2均在0.6以上,普遍高于SPAD与log(1.SPAD)的估算模型;而多元线性回归中, 1.个植被指数中, RGI与叶绿素指标1.SPAD所构建的模型决定系数R^2同样最高,为0.81.,说明SPAD倒数形式适用于草坪草叶绿素反演;(4)选择决定系数较高(>0.7)的模型进行精度检验,筛选的最优的草坪草叶绿素指标反演模型为:y1.SPAD=0.1.1.RGI+0.007xGI-0.054(R^2=0.81., RMSE=0.023.。

关键词：高光谱草坪草叶绿素植被指数模型

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会仙岩溶湿地丰平枯水期地表水污染及灌溉适用性评价

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环境科学 2021年第5期42卷 2240-2250页

作者：朱丹尼邹胜章李军樊连杰赵一谢浩朱天龙潘民强徐利中国地质科学院岩溶地质研究所自然资源部/广西岩溶动力学重点实验室桂林541004 河北建筑工程学院河北省水质工程与水资源综合利用重点实验室张家口075000 桂林理工大学环境科学与工程学院桂林541006 河北省张家口生态环境监测中心张家口075000

以我国典型的亚热带低海拔岩溶湿地为研究区,对该区丰水期、平水期和枯水期共采集的27组地表水样品进行1.种常规离子和1.种金属元素检测,在分析地表水主要离子化学特征基础上,分别运用内梅罗污染指数法以及钠吸附比法(SAR)、钠含量法(SC... 详细信息

以我国典型的亚热带低海拔岩溶湿地为研究区,对该区丰水期、平水期和枯水期共采集的27组地表水样品进行1.种常规离子和1.种金属元素检测,在分析地表水主要离子化学特征基础上,分别运用内梅罗污染指数法以及钠吸附比法(SAR)、钠含量法(SC)、渗透指数法(PI)和残余碳酸钠法(RSC)这4种评价体系对不同时期地表水进行污染评价和灌溉适用性评价.结果表明,研究区内地表水主要为弱碱性水,Ca^(2+)和HCO_(3.^(-)为优势离子.常规指标中仅NH_(4)^(+)超过生活饮用水卫生标准限值,超标率为25.93.,金属元素中超标组分为Al(1..1.%)、Mn(44.44%)和Hg(3..04%).常规指标浓度受时空尺度影响程度整体低于金属元素,两者均具有丰水期>平水期>枯水期的时期分布特征.据污染评价结果,区内地表水总体水质尚可,内梅罗综合污染指数介于0.75~2.69,主要污染指标为NH_(4)^(+)、Mn、Al和Hg,部分样点存在季节性污染,污染级别为轻度~中度,丰水期污染程度最高,污染点多分布于湿地核心区.综合农田灌溉水质标准和地表水环境质量标准限值以及SAR、SC、PI和RSC灌溉适用性评价结果,会仙岩溶湿地地表水总体适合灌溉,枯水期灌溉适用性优于丰水期和平水期,平水期PH1.Hg浓度1.91.g·L^(-1.)和丰水期FH8(NH_(4)^(+)浓度1.0}70 mg·L^(-1.)地表水已不适用于农业灌溉.

关键词：会仙岩溶湿地地表水常规指标金属元素污染灌溉适用性

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小P值并不能保证可靠结果:以帕金森病的静息态脑功能成像元分析为例

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science Bulletin 2021年第21期66卷 2148-2152,M0003页

作者：贾熙泽赵娜董昊铭孙家伟 Marek Barton Roxana Burciu nicolas Carrière Antonio Cerasa 陈博宇陈俊 Stephen Coombes Luc Defebvre Christine Delmaire Kathy Dujardin Fabrizio Esposito 范国光 Federica Di Nardo 冯怡萱 Brett W.Fling Saurabh Garg Moran Gilat Martin Gorges Shu-Leong Ho Fay B.Horak 胡晓胡晓飞黄飚黄沛钰贾泽娟 Christina Jones Jan Kassubek Lenka Krajcovicova Ajay Kurani 李静李晴刘爱萍刘波刘虎刘卫国 Renaud Lopes 娄毓婷罗巍 Tara Madhyastha 毛妮妮 Grainne McAlonan Martin J.McKeown Shirley Pang Andrea Quattrone Irena Rektorova Alessia Sarica 商慧芳 James M.Shine Priyank Shukla Tomas Slavicek 宋潇鹏 Gioacchino Tedeschi Alessandro Tessitore David Vaillancourt 王健王珏 Z.Jane Wang 魏鲁庆邬霞徐晓俊闫磊杨靓杨万群姚乃琳张得龙张久权张敏鸣张艳玲周彩红严超赣左西年 Mark Hallett 吴涛臧玉峰 Center for Cognition and Brain Disorders the Affiliated HospitalHangzhou Normal UniversityHangzhou 310015China Zhejiang Key Laboratory for Research in Assessment of Cognitive Impairments Hangzhou 311121China National Basic science Data Center Beijing 100190China State Key Laboratory of Cognitive Neuro{1. and Learning&McGovern Institute for Brain Research Beijing Normal UniversityBeijing 100875China school of Information and Electro{1.cs technology Jiamusi UniversityJiamusi 154007China Neuroscience Program Central European Institute of TechnologyCEITECMasaryk UniversityBrno 62500Czech Republic Department of Applied Physiology and Kinesiology University of FloridaGainesville FL 32611USA Univ.Lille InsermCHU LilleU1172-LilNCog-Lille Neuroscience&CognitionLille F-59000France The Institute for Biomedical Research and Innovation National Research CouncilMangone CS 87050Italy Department of Radiology The First Affiliated Hospital of China Medical UniversityShenyang 110001China Department of Radiology Guangdong Provincial Hospital of Chinese MedicineGuangzhou 510120China Department of Medicine Surgery and DentistryScuola Medica SalernitanaUniversity of SalernoFiscianoSA 132-84084Italy Department of Advanced Medical and Surgery sciences University of Campania“Luigi Vanvitelli”Caserta 81100Italy Eye Center of the 2nd Affiliated Hospital Medical College of Zhejiang UniversityHangzhou 310020China Zhejiang Provincial Key Lab of Ophthalmology Hangzhou 310020China Department of Health and Exercise science Colorado State UniversityFort Collins CO 80523USA Pacific Parkinson’s Research Centre University of British ColumbiaVancouver BC V6E 2M6Canada Department of Medicine(Neurology)university of British Columbia Vancouver BC V6T 1B7Canada Brain and Mind Center The University of SydneySydney NSW 2006Australia Department of Neurology Ulm UniversityUlm 89081Germany Division of Neurology Department of MedicineQueen Mary HospitalUniversity of Hong KongHong Kong 999077China Department of

Thousands of resting state functional magnetic resonance imaging(RS-f MRI)articles have been published on brain *** precise localization of abnormal brain activity,a voxel-level comparison is *** of the large number of voxels in the brain,multiple comparison correction(MCC)must be performed to reduce false positive rates,and a smaller P value(usually including either liberal or stringent MCC)is widely recommended[1..

关键词：帕金森病 precise correction

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