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基于图神经网络的单细胞RNA测序数据聚类方法研究

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基于图神经网络的单细胞RNA测序数据聚类方法研究

作者：田圣文曲阜师范大学

学位级别：硕士

传统的测序方法主要侧重于研究由数百万细胞组成的群体,但忽视了不同细胞在特性上的变异以及稀有细胞在发育过程中的潜在重要性。单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术能够使研究人员精确量化单个细胞的基因表达水... 详细信息

传统的测序方法主要侧重于研究由数百万细胞组成的群体,但忽视了不同细胞在特性上的变异以及稀有细胞在发育过程中的潜在重要性。单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术能够使研究人员精确量化单个细胞的基因表达水平,可以有效地弥补传统测序方法的不足。近年来,单细胞RNA测序技术的快速进展已经使其成为探索细胞异质性和区分稀有细胞类型的强大工具,不仅在推进肿瘤细胞和免疫细胞研究方面发挥了重要作用,而且对疾病诊断和治疗效用也日益彰显。由此,研究人员在富集巨量单细胞基因表达谱数据的基础上,如何从海量scRNA-seq数据中挖掘出有价值的生物信息便成为当前研究的重要热点课题。在处理与分析单细胞RNA测序数据过程中,聚类并注释细胞类型是非常关键的挖掘步骤。尽管国内外研究人员已经开发了诸多分析单细胞RNA测序数据的模型与算法,但在数据预处理与聚类分析方面仍面临一系列挑战。首先,scRNA-seq数据对应的基因表达矩阵具有显著的高维度和稀疏性,相较于批量RNA测序数据,其噪声水平更高,数据处理难度更大。其次,受测序技术的限制或基因表达低丰度的影响,某些转录本可能无法被检测到,因而会导致假阴性错误,即所谓的“丢失事件”(dropoutevents)。另外,由于实验条件、试剂或仪器等因素的多样性,不同样本间可能存在变异性,由此引发批次效应,严重影响下游的数据分析。值得注意的是,细胞大小和细胞周期状态的变化也可能影响基因表达计数的准确性。为了解决scRNA-seq数据分析中所面临的高维度、高稀疏、丢失事件以及批次效应,本文基于图神经网络提出了 MSVGAE、scGCC和scAFGCC三种聚类模型。需要说明的是,三种模型先进行特征学习,并将学到特征用聚类算法进行聚类,因此将整个过程称为聚类任务,模型称为聚类模型。(1)基于图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)和多个变分图自编码器(Variational Graph AutoEncoder,VGAE)的聚类模型(MSVGAE)。模型采用多个编码器捕捉不同尺度的特征,从而有效滤除不相关特征的干扰。并融入不同的噪声到编码器之中,以有效传播图结构信息和分布不确定性,从而能够捕捉复杂的后验分布,具备了处理高维且稀疏scRNA-seq数据的显著优势。最后,将不同编码器学到的特征融合一起,利用K-means或HDBSCAN算法进行聚类。在24个模拟多种生物情境的数据集和8个真实世界的数据集上的聚类分析、数据可视化和标记基因分析实验结果表明,MSVGAE具有出色的准确性和稳健性。(2)基于自监督的图对比聚类模型(scGCC)。模型包括表示学习和聚类两个模块。表示学习模块首先采用余弦距离将基因表达谱转换为全局细胞关系图,然后通过子图采样并利用GAT对其进行训练,以学习低维且去噪的特征表示。引入GAT能使模型能够专注于细胞内在特性,从而提高聚类的准确性。利用图对比学习策略比较不同数据增强方法生成的视图,能使模型学习到更加稳定和鲁棒的特征表示。应用掩蔽基因表达、添加高斯噪声及交换邻居特征等五种数据增强方法,不仅有利于增加数据的多样性和减少过拟合,而且能进一步提高聚类的精确性和稳定性。聚类模块利用训练好的编码器对全局细胞关系图进行特征提取,使用HDBSCAN算法完成聚类。在14个真实世界scRNA-seq数据集上的广泛实验结果表明,scGCC在聚类任务中具有出色的准确性和稳健性,而且对批次效应消除、轨迹推断和标记基因分析等下游任务具备生物学有效性。(3)基于免数据增强的图对比聚类模型(scAFGCC)。模型结合图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)和对比学习策略,旨在深入挖掘细胞间的复杂关系,而无需进行数据增强和依赖负样本学习图的表示。scAFGCC通过探索目标节点的局部结构信息和全局语义信息自动生成正样本,避免了传统对比学习方法对负样本的依赖。将特征表示学习与聚类任务相结合,scAFGCC实现了端到端的训练。引入重建模块进行预训练,不但有助于加快模型训练速度,而且有效提升了模型性能。在24个模拟数据集和11个真实数据集上的多样性实验表明,scAFGCC在聚类任务的准确性和稳健性方面均优于Seurat、scVI和scziDesk等七种方法,对细胞注释和标记基因识别等下游任务亦具有一定优势。

关键词：单细胞转录组测序图神经网络聚类变分自编码器对比学习

控制减压通过调控NDRG2信号通路抑制星形胶质细胞的坏死性凋亡在颅高压中发挥神经保护作用

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控制减压通过调控NDRG2信号通路抑制星形胶质细胞的坏死性凋亡在...

作者：圣正伟安徽医科大学

学位级别：硕士

改进YOLOv5s的无人机图像小目标检测算法

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改进YOLOv5s的无人机图像小目标检测算法

作者：薛圣峰长江大学

学位级别：硕士

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面向块稀疏系统辨识的自适应滤波算法研究

面向块稀疏系统辨识的自适应滤波算法研究

作者：谢圣为西南科技大学

学位级别：硕士

检查点激酶SsChk2调控核盘菌对DMI类药剂敏感性机制探究

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检查点激酶SsChk2调控核盘菌对DMI类药剂敏感性机制探究

作者：扈圣群吉林大学

学位级别：硕士

核盘菌(Sclerotinia sclerotiorum(Lib.)de Bary)可侵染多种植物引起菌核病,寄主范围广泛,对农业生产造成严重的经济损失。菌核病的防治以化学防治为主,但由于杀菌剂长期单一使用,核盘菌抗药性问题也日益突出。戊唑醇属于DMI类杀菌剂,... 详细信息

核盘菌(Sclerotinia sclerotiorum(Lib.)de Bary)可侵染多种植物引起菌核病,寄主范围广泛,对农业生产造成严重的经济损失。菌核病的防治以化学防治为主,但由于杀菌剂长期单一使用,核盘菌抗药性问题也日益突出。戊唑醇属于DMI类杀菌剂,通过抑制麦角甾醇的生物合成,破坏细胞膜的完整性与流动性,从而发挥抑菌作用,病原菌产生抗性的主要原因有靶标基因CYP51的点突变和过量表达以及转运蛋白的过量表达等。前期实验研究发现在DNA损伤反应中发挥重要作用的检查点激酶2(Checkpoint kinase 2,Chk2)的敲除突变体菌株ΔSs Chk2对DMI类药剂表现出明显的抗药性,本研究以核盘菌检查点激酶Ss Chk2为研究对象,通过基因敲除和基因回补方法,结合分子对接及转录组测序分析技术,探究Ss Chk2对核盘菌生长发育影响,对戊唑醇敏感性变化及调控核盘菌耐受戊唑醇的分子机制,有利于系统解析核盘菌对DMI的抗性机制。深入解析Ss Chk2对核盘菌抗药性机制,旨在为制定高效防控菌核病方案提供理论依据。研究结果如下:(1)生物信息学分析结果表明Ss Chk2具有CAMK家族丝氨酸/苏氨酸激酶(STKs)的催化结构域和FHA叉头结构域,是重要的信号转导分子。(2)通过扩增Ss Chk2上游及潮霉素右臂验证ΔSs Chk2敲出突变体菌株;利用PYF11载体构建原生质体转化技术,获得回补突变体菌株ΔSs Chk2-C。采用菌丝生长速率法和离体叶片法,检测核盘菌菌株对戊唑醇的敏感性。结果表明,ΔSs Chk2菌株对戊唑醇敏感性下降,RF为3.12,对其他DMI类药剂苯醚甲环唑,氟环唑敏感性也下降,RF分别为6.27、6.4,回补菌株敏感性上升接近野生型。形态学观察结果表明野生型UF-1,敲除突变体ΔSs Chk2以及回补菌株ΔSs Chk2-C菌丝生长速率以及产生菌核数量和干重无明显差异。(3)扩增核盘菌Ss CYP51基因,通过序列同源性分析,ΔSs Chk2菌株的Ss CYP51无点突变与野生型序列一致。ΔSs Chk2菌株对DMI类药剂的敏感性下降不是由靶标基因Ss CYP51点突引起。利用RT-q PCR方法检测靶标基因Ss CYP51的表达量,有无药剂选择压ΔSs Chk2菌株中Ss CYP51表达量均高于野生型菌株。通过高效液相色谱法检测麦角甾醇含量,结果显示ΔSs Chk2菌株麦角甾醇含量显著高于野生型和回补突变体。(4)利用转录组测序分析,构建UF-1和ΔSs Chk2菌株(分别在有无戊唑醇药剂处理下)的RNA测序(RNA-seq)文库,ΔSs Chk2与UF-1戊唑醇处理后存在与抗药相关的差异表达基因(DEGs)。戊唑醇诱导的ΔSs Chk2转录组中鉴定了ABC/MFS转运蛋白编码基因、麦角甾醇(ERG)合成代谢成分等9个差异表达基因的功能富集。药剂处理后与未施药相比,ΔSs Chk2与UF-1的Ss CYP51(ERG11)、ABC1、ERG3、ERG5、ERG6差异基因表达量上调表达,且在药剂处理后与细胞周期相关基因表现出显著差异。ΔSs Chk2菌株抗药性可能与转运蛋白,麦角甾醇合成以及细胞周期相关基因差异表达有关。(5)通过分子对接结果表明Ss Chk2与DMI类药剂有一定的结合能力,Ss Chk2敲除后可能使杀菌剂与菌体靶标蛋白的结合能力下降,导致ΔSs Chk2菌株对药剂敏感性下降。

关键词：核盘菌 SsChk2 DMIs 转录组测序分析分子对接

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无人机网络拓扑识别技术研究与应用

无人机网络拓扑识别技术研究与应用

作者：陆圣麟电子科技大学

学位级别：硕士

自支撑双金属氧化物电极材料的制备及光辅助电催化析氧性能研究

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自支撑双金属氧化物电极材料的制备及光辅助电催化析氧性能研究

作者：魏圣杰云南师范大学

学位级别：硕士

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可解释性睡眠分期系统设计与实现

可解释性睡眠分期系统设计与实现

作者：郭圣威黑龙江大学

学位级别：硕士

睡眠质量直接影响个体的健康和生活品质,准确的睡眠分期是评估睡眠质量的关键。传统的人工睡眠分期方法效率低下且耗时费力。相比之下,自动睡眠分期技术不仅可以直接评估睡眠质量,还能辅助睡眠专家进行评估,显著提高睡眠监测的效率并降... 详细信息

睡眠质量直接影响个体的健康和生活品质,准确的睡眠分期是评估睡眠质量的关键。传统的人工睡眠分期方法效率低下且耗时费力。相比之下,自动睡眠分期技术不仅可以直接评估睡眠质量,还能辅助睡眠专家进行评估,显著提高睡眠监测的效率并降低成本,对持续的睡眠监测尤其有益。目前,国内外研究人员广泛采用机器学习和深度学习技术,通过分析单通道脑电信号进行睡眠分期研究。然而,现有方法在模型的计算效率、轻量化和可解释性方面存在不足。本文针对这些问题提出了基于睡眠专家先验知识的神经网络架构,并对模型的轻量化和可解释性进行了充分的研究。最后,本文开发了一套适用于可穿戴和便携设备的可解释性睡眠分期系统,以推动其在健康医疗领域的应用本研究的主要贡献包括:(1)提出了一种基于端到端的神经网络模型DetectsleepNet,该模型仅使用无需额外处理的单通道脑电信号,在公开的大型睡眠分期数据集SHHS1和Physio2018上分别取得了80.9%和88.0%的准确率,相较于现有的方法更简单方便,达到了更先进的水平。(2)提出了高效易部署的轻量化睡眠分期模型DetectsleepNet-tiny。其模型参数量仅为现有公开小模型的6%,但睡眠分期准确率却达到了最先进水平的99%以上,有助于将自动睡眠分期技术从临床设备应用到便携式设备中。(3)引入特定结构的模型推理头部,使模型能够评估每个睡眠帧的脑电数据对于特定脑电片段的关注程度,实现了模型决策的可视化。降低了深度学习模型的黑盒特性,提高了可解释性。(4)开发了一套可解释性睡眠分期系统。利用生理数据进行自动化的睡眠分期,并提供高效、可解释性的睡眠监测。系统包括基于枕部单通道脑电和多模态生理信号的睡眠分期方法,提供灵活、可扩展的睡眠监测与诊断方案。

关键词：人工智能深度学习可解释性神经网络脑电信号睡眠分期

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福柯话语理论对马克思主义的接受研究

福柯话语理论对马克思主义的接受研究

作者：林一圣西安工业大学

学位级别：硕士

话语理论是福柯整个思想体系的基石,研究福柯话语理论对马克思理论的接受不论是对福柯研究的发展还是对马克思主义研究的深入都具有一定的推动作用。本文采用文献法和对比分析法,综合系统地研究马克思理论对福柯话语理论的重要影响。论... 详细信息

话语理论是福柯整个思想体系的基石,研究福柯话语理论对马克思理论的接受不论是对福柯研究的发展还是对马克思主义研究的深入都具有一定的推动作用。本文采用文献法和对比分析法,综合系统地研究马克思理论对福柯话语理论的重要影响。论文分为几个部分:第一,探求马克思与福柯在话语概念上的联系以及明晰福柯话语理论的主要轮廓;马克思与福柯都没有对话语下定义,因为二者都在客观性的主观问题上如履薄冰,二者都认为话语是一种包含了一定意志且言之则立的实践活动。意识形态的掩盖性与阶级性与陈述的稀少性和外在性存在一定的关联。第二,探研福柯的话语理论对马克思意识形态理论的接受与延申,福柯的话语理论以话语—意识形态为主线,从微观的角度出发延伸了马克思的意志,通过对表象的分析和发现语言思想后的普通语法来断定语言是某种游戏,进而提出“知识型”。第三,探明马克思关于资本的理论对福柯的话语理论之财富分析的启发,马克思的货币价值论对福柯的启发颇大,福柯受“G—W—G”的启发在话语理论中提出了“财富表象”的概念,并参考剩余价值论提出了货币作为表象符号在整个话语体系中充当的引擎角色。第四,探讨马克思异化理论对福柯话语理论的影响与福柯对之的发展。马克思认为语言和思想的关系在构建意识形态的同时也造成了人本质的异化,人成为了“抽象物”。福柯在此基础上明晰了语言和思想之间的能自我复制的表象是“抽象物”产生的原因。此外,他借道马克思主体观,从全人类的解放问题回归到了个体的自治。

关键词：福柯话语理论马克思主义意识形态异化