检索结果-南通市图书馆

Tsinghua Science and Technology 2018年第2期23卷 115-125页

作者： Yajun Liu Junying Zhang Aimin Li Zhaowen Liu Zhongzhen He xiguo yuan Shouheng Tuo Xi'an University of Technology Xi'an 710048 China. School of Computer Science and Technology Xidian University Xi'an 710071China

piwi-interactingRNAs(piRNAs) are valuable biomarkers, but functional studies are still very *** research shows that piRNA-mediated cleavage acts on Transposable Elements(TEs), messengerRNAs(mRNAs), and long non-codingRNAs(lncRNAs). This study aimed to predict cancer-associated piRNA-mRNA and piRNA-lncRNA interactions as well as piRNA regulatory functions. Four cancer types(BRCA, HNSC, KIRC,and LUAD) were investigated. Interactions were identified by integrated analysis of the expression and sequence data. For the expression analysis, only piRNA–mRNA and piRNA–lncRNA pairs with expression profiles that were significantly inversely correlated were retained to reduce false-positive rates during the prediction. For the sequence analysis, miRanda was used for the target prediction. We identified 198 piRNA–mRNA and 10 piRNA–lncRNA pairs. Unlike mRNA and lncRNA expressions, the piRNA expression was relatively consistent across the cancer types. Furthermore, the identified piRNAs were consistent with previously published cancer biomarkers, such as piRNA-36741, piR-21032, and piRNA-57125. More importantly, predicted piRNA functions were determined by constructing an interaction network, and piRNA targets were placed in gene ontology categories related to the cancer hallmarks "activating invasion and metastasis" and "sustained angiogenesis".

关键词： co-expression piRNA-mRNA interaction piRNA-lncRNA interaction integrated analysis target prediction

Novel Method of Mining Classification Information for SVM Training

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2011年第6期16卷 475-480页

作者： SHEN Fengshan ZHANG Junying yuan xiguo School of Computer Science and Engineering Xidian UniversityXi＇an 710071 Shaanxi China

Support vector machine （SVM） is an important classi- fication tool in the pattern recognition and machine learning community, but its training is a time-consuming process. To deal with this problem, we propose a novel method to mine the useful information about classification hidden in the training sample for improving the training algorithm, and every training point is as- signed to a value that represents the classification information, respectively, where training points with the higher values are cho- sen as candidate support vectors for SVM training. The classifica- tion information value for a training point is computed based on the classification accuracy of an appropriate hyperplane for the training sample, where the hyperplane goes through the mapped target of the training point in feature space defined by a kernel fimction. Experimental results on various benchmark datasets show the effectiveness of our algorithm.

关键词： support vector machine (SVM) classification information incremental training candidate support vector

Effective Masses of Baryons in Asymmetry Hyperon-rich Nuclear Matter

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近代物理研究所和兰州重离子加速器实验室年报：英文版 2006年第1期 21-22页

作者： Li xiguo Gao yuan Supported by Chinese Academy of Sciences Knowledge Innovation Project National Natural Science Foundation of China

Effective Mass of Kaon in Asymmetry Hyperon-rich Nuclear Matter1

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近代物理研究所和兰州重离子加速器实验室年报：英文版 2006年第1期 20-21页

作者： Li xiguo Gao yuan Liu Xinyu Supported by Chinese Academy of Sciences Knowledge Innovation Project National Natural Science Foundation of China.

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面向新一代测序数据的病原微生物检测算法

计算机工程与应用 2021年第19期57卷 282-289页

作者：李杰李苗袁细国西安翻译学院商学院西安710105 西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071

病原微生物是导致交叉感染疾病甚至重大传染性疾病传播的重要因素之一,准确检测病原微生物对于感染或传染疾病的有效防御和精准诊疗具有十分重要的意义和价值。传统检测方法往往是采用培养手段进行观察和鉴别,但由于可培养的微生物种类... 详细信息

病原微生物是导致交叉感染疾病甚至重大传染性疾病传播的重要因素之一,准确检测病原微生物对于感染或传染疾病的有效防御和精准诊疗具有十分重要的意义和价值。传统检测方法往往是采用培养手段进行观察和鉴别,但由于可培养的微生物种类有限,难以满足现代精准医疗中对病原微生物的准确且完备的检测要求。基于DNA分子水平上的病原微生物新型检测手段在当前得到发展和密切关注,其核心问题是如何利用被检样本的DNA测序数据,运用统计计算或机器学习方法判别样本中含有哪些病原微生物。以新一代测序数据为背景,以16S rDNA序列为分析对象,建立一种基于朴素贝叶斯的病原微生物精准检测算法,其核心思想在于:将16S rDNA序列的测序读段与病原微生物参考基因组序列进行比对,依据比对状态提取三种特征,以此构建基于朴素贝叶斯的分类模型,判别病原微生物库中每种微生物在被检样本中是否存在,从而达到病原微生物的精准检测。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性,并与国际同行算法做了比较,表明该算法的优势。

关键词：新一代测序技术病原微生物检测特征提取朴素贝叶斯

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富集分析框架下的致病SNP位点识别

西安电子科技大学学报 2016年第3期43卷 43-48页

作者：杨利英殷黎洋袁细国张军英西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

针对复杂疾病致病单核苷酸多态性位点识别中单一方法的片面性问题,提出了基于富集分析的致病单核苷酸多态性位点识别方法.通过富集分析机制设计了一种集成学习框架,可将不同的方法有机结合以提升学习性能.基于此组合框架,将ReliefF和CA... 详细信息

针对复杂疾病致病单核苷酸多态性位点识别中单一方法的片面性问题,提出了基于富集分析的致病单核苷酸多态性位点识别方法.通过富集分析机制设计了一种集成学习框架,可将不同的方法有机结合以提升学习性能.基于此组合框架,将ReliefF和CA趋势检验进行了集成,在识别单个致病位点的同时兼顾位点之间的交互作用.在模拟数据集和真实数据集上进行了实验研究,结果表明所提出的方法能显著地提升致病单核苷酸多态性位点的识别性能,且所设计的组合框架具有良好的扩展性,可为其他方法的组合研究提供借鉴.

关键词：模式识别集成学习交互作用富集分析致病SNP位点识别

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冲击噪声环境下双基地MIMO雷达角度估计

西安电子科技大学学报 2015年第4期42卷 182-187页

作者：刘宝宝张军英袁细国徐聪刘曌雯西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071 西安润和软件信息技术有限公司陕西西安710071

针对基于二阶统计量的双基地多输入多输出雷达目标的波离方向和波达方向估计方法在冲击噪声环境下性能严重恶化,甚至失效的问题,提出了基于分数低阶矩Unitary ESPRIT的双基地多输入多输出雷达角度估计算法.首先从分数低阶统计量的基本... 详细信息

针对基于二阶统计量的双基地多输入多输出雷达目标的波离方向和波达方向估计方法在冲击噪声环境下性能严重恶化,甚至失效的问题,提出了基于分数低阶矩Unitary ESPRIT的双基地多输入多输出雷达角度估计算法.首先从分数低阶统计量的基本定义出发,构造出分数低阶矩的矩阵,进而根据Unitary ESPRIT算法的基本原理,实现了双基地多输入多输出雷达角度的正确估计,且估计参数可以自动配对.与传统的基于二阶统计量的Unitary ESPRIT算法和ESPRIT算法相比,所提算法能够有效地抑制冲击噪声,提高目标的角度估计性能.

关键词：双基地多输入多输出雷达分数低阶矩波离方向波达方向 Unitary ESPRIT

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泛癌症DNA甲基化位点聚类分析

西安电子科技大学学报 2018年第4期45卷 23-28页

作者：杨利英杨胜楠袁细国耿芳歌张军英西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

当前对脱氧核糖核苷酸甲基化的研究大多局限在单一疾病中单个基因或者某个较小的区域.针对这一局限,提出了一种基于聚类的甲基化分析方法,从泛癌症角度、在全基因组水平上挖掘甲基化模式.首先对多种癌症进行差异甲基化位点筛选;然后对... 详细信息

当前对脱氧核糖核苷酸甲基化的研究大多局限在单一疾病中单个基因或者某个较小的区域.针对这一局限,提出了一种基于聚类的甲基化分析方法,从泛癌症角度、在全基因组水平上挖掘甲基化模式.首先对多种癌症进行差异甲基化位点筛选;然后对差异甲基化位点进行聚类;最后进行生物富集分析.在泛癌症项目提供的6种癌症上进行了实验研究,通过筛选得到2 184个差异甲基化位点,通过聚类得到9个甲基化簇.在甲基化簇中进行的模式分析结果显示,不同类型的癌症在甲基化模式上存在共性,甲基化和基因表达之间关系较为复杂,不是单纯的正负相关关系.富集分析结果表明,该项研究得到的基因集合在多个癌症的通路中存在显著富集.

关键词：模式识别脱氧核糖核苷酸甲基化差异位点聚类分析基因表达

Dependence of Density Kaon and Antikaon Mass In-medium

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近代物理研究所和兰州重离子加速器实验室年报：英文版 2002年第1期 9-9页

作者： Li xiguo and Gao yuan

The study of hadron properties in dense medium created in relativistic heavy ion collision is a subject of considerable current interest. Of particular importance is the in-medium modification of kaon properties. The knowledge is useful for our understanding of both chiral symmetry restoration in dense matter and the properties of the dense nuclear matter existing in neutron stars.

关键词： K介子反K介子质量密度粒子物理学重离子碰撞中子星研究

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基于聚类的多样本复发拷贝数变异检测算法

聊城大学学报（自然科学版） 2021年第6期34卷 20-28页

作者：陈念华袁细国西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

拷贝数变异是人类基因组中一种重要的结构变异类型。不同样本中相同区域出现的拷贝数变异称作复发拷贝数变异。研究表明,复发拷贝数变异与人类复杂疾病紧密关联。提出一种基于聚类思想的多样本复发拷贝数变异的检测算法,该算法首先提取... 详细信息

拷贝数变异是人类基因组中一种重要的结构变异类型。不同样本中相同区域出现的拷贝数变异称作复发拷贝数变异。研究表明,复发拷贝数变异与人类复杂疾病紧密关联。提出一种基于聚类思想的多样本复发拷贝数变异的检测算法,该算法首先提取两种与复发拷贝数变异密切相关的特征:即多样本中每个位点的拷贝数变异比率和拷贝数变异幅度均值,然后利用聚类算法在这两种特征上进行聚类,根据聚类结果找出发生复发拷贝数变异的位点。通过两种模拟数据来评估该算法的性能,同时与三种同行方法进行比较,结果表明该算法具有较好的检测性能;本文还将该算法应用至两种真实数据,检测结果中包含一定数量的疾病相关基因,这表明本文所提算法的有效性。

关键词：复发拷贝数变异聚类算法多样本疾病相关基因