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NeoHunter:Flexible software for systematically detecting neoantigens from sequencing data

Quantitative Biology 2024年第1期12卷 70-84页

作者： Tianxing Ma zetong zhao Haochen Li Lei Wei Xuegong Zhang MOE Key Lab of Bioinformatics Bioinformatics Division of BNRIST and Department of AutomationTsinghua UniversityBeijingChina School of Medicine Tsinghua UniversityBeijingChina School of Life Sciences Tsinghua UniversityBeijingChina

Complicated molecular alterations in tumors generate various mutant *** of these mutant peptides can be presented to the cell surface and then elicit immune responses,and such mutant peptides are called *** detection of neoantigens could help to design personalized cancer *** some computational frameworks for neoantigen detection have been proposed,most of them can only detect SNV-and indel-derived *** addition,current frameworks adopt oversimplified neoantigen prioritization *** factors hinder the comprehensive and effective detection of *** developed NeoHunter,flexible software to systematically detect and prioritize neoantigens from sequencing data in different *** can detect not only SNV-and indel-derived neoantigens but also gene fusion-and aberrant splicing-derived *** supports both direct and indirect immunogenicity evaluation strategies to prioritize candidate *** strategies utilize binding characteristics,existing biological big data,and T-cell receptor specificity to ensure accurate detection and *** applied NeoHunter to the TESLA dataset,cohorts of melanoma and non-small cell lung cancer *** achieved high performance across the TESLA cancer patients and detected 79%(27 out of 34)of validated neoantigens in ***-and indel-derived neoantigens accounted for 90%of the top 100 candidate neoantigens while neoantigens from aberrant splicing accounted for 9%.Gene fusion-derived neoantigens were detected in one *** is a powerful tool to‘catch all’neoantigens and is available for free academic use on Github(XuegongLab/NeoHunter).

关键词： cancer vaccine molecular alteration neoantigen neoantigen prioritization

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基于卷积神经网络的高光谱遥感地物多分类识别

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激光与光电子学进展 2019年第2期56卷 191-198页

作者：闫苗赵红东李宇海张洁赵泽通河北工业大学电子信息工程学院天津300401 中国电子科技集团公司第五十三研究所光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

在进行遥感图像多分类识别时,针对使用传统方法遇到的分类模型特征提取困难、分类精度不理想、分类种类少等问题,研究了卷积神经网络(CNN)模型在高光谱遥感地物多分类识别中的可行性及不同CNN模型对高光谱遥感地物多分类的识别效果。从I... 详细信息

在进行遥感图像多分类识别时,针对使用传统方法遇到的分类模型特征提取困难、分类精度不理想、分类种类少等问题,研究了卷积神经网络(CNN)模型在高光谱遥感地物多分类识别中的可行性及不同CNN模型对高光谱遥感地物多分类的识别效果。从ISPRS(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)提供的Vaihingen及Google Earth中采集数据,制作了包含6类地物的数据集一。在此基础上增加10类地物制作数据集二,再增14类地物制作数据集三。在预处理图像数据之后,通过设置神经网络结构、调整模型参数、对比神经网络模型等,上述3类数据集的地物分类识别率均达到95%以上。通过分析不同CNN模型对高光谱遥感地物多分类识别效果的影响,证实了CNN模型在高光谱遥感地物多分类识别应用的可行性且具有较高的识别率。实验结果为CNN模型在高光谱遥感地物多分类识别中的应用提供了一定的参考。

关键词：遥感高光谱图像图像分类卷积神经网络特征提取

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复杂背景下车型识别分类器

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激光与光电子学进展 2019年第4期56卷 166-173页

作者：张洁赵红东李宇海闫苗赵泽通河北工业大学电子信息工程学院天津300401 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

细粒度车型图像的类间特征差异小,在复杂图片背景中识别干扰因素多。为提高模型在复杂背景中对图像的特征提取能力和识别准确度,提出了基于支持向量机(SVM)和深度卷积神经网络(DCNN)的分类器集成模型Softmax-SVM。它将交叉熵代价函数与h... 详细信息

细粒度车型图像的类间特征差异小,在复杂图片背景中识别干扰因素多。为提高模型在复杂背景中对图像的特征提取能力和识别准确度,提出了基于支持向量机(SVM)和深度卷积神经网络(DCNN)的分类器集成模型Softmax-SVM。它将交叉熵代价函数与hinge损失函数相结合,代替Softmax函数层,减少了过拟合的发生。同时,设计了一个10层的DCNN提取特征,避免了手工提取特征的难题。实验数据集为复杂背景下的27类精细车型图像,尤其还包含同一汽车厂商的相近车型。实验结果表明,在不进行大量预处理的前提下,Softmax-SVM分类器识别269张测试样本能够获得97.78%的准确率,识别每张样本的时间为0.759s,明显优于传统模式识别方法和未改进前的DCNN模型。因此,基于DCNN的Softmax-SVM分类器能够适应环境的复杂变化,兼顾识别精度与效率,为复杂背景下的细粒度车型分类提供了实际参考价值。

关键词：机器视觉 Softmax-SVM 深度卷积神经网络复杂背景细粒度车型

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新生大鼠原代软骨细胞分离和培养方法的改进

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吉林大学学报（医学版） 2024年第5期50卷 1438-1449页

作者：杨丹聃陈骄阳王馨珩赵泽彤潘莹薛百功高长曌吉林大学基础医学院病原免疫细胞遗传学实验中心吉林长春130021 吉林大学中日联谊医院皮肤科吉林长春130033 吉林大学基础医学院细胞学系吉林长春130021 吉林大学中日联谊医院放疗科吉林长春130033

目的:探讨新生大鼠原代软骨细胞分离和培养的改进方法,以建立高效经济的体外软骨细胞培养体系。方法:从新生大鼠关节中分离原代软骨细胞,分为过夜消化(OD)组和快速消化(RD)组进行分离,OD组软骨细胞采用Ⅱ型胶原酶过夜消化,RD组软骨细胞... 详细信息

目的:探讨新生大鼠原代软骨细胞分离和培养的改进方法,以建立高效经济的体外软骨细胞培养体系。方法:从新生大鼠关节中分离原代软骨细胞,分为过夜消化(OD)组和快速消化(RD)组进行分离,OD组软骨细胞采用Ⅱ型胶原酶过夜消化,RD组软骨细胞采用预消化的物理化学消化相结合的手段分离细胞。采用含0%(空白组1)、1%、2%、4%和10%胎牛血清(FBS),0(空白组2)、0.1、0.2、0.4、0.8、1.0、2.0 g·L^(-1)维生素C(VC)和0(空白组3)、0.5、1.0、2.0、4.0、8.0、10.0μg·L^(-1)聚乳酸-羟基乙酸共聚体(PLGA)纳米粒子的改良培养液培养软骨细胞。将杜氏改良Eagle培养基F12营养混合液(DMEM/F12)与含不同浓度FBS、VC和PLGA的培养液分别混合,并按照各成分浓度进行相应分组。采用细胞计数仪计数各组细胞并检测各组细胞存活率和直径,采用甲苯胺蓝特异性染色法检测各组细胞形态表现,采用CCK-8法检测各组细胞增殖活性,采用细胞黏附实验检测各组细胞黏附率,采用Hoechst/碘化丙碇(PI)染色检测各组细胞凋亡情况,采用MTT法检测改良培养液培养后各组细胞增殖活性,将细胞分为DMEM/F12+10%FBS组(对照组)、DMEM/F12+1%FBS组、DMEM/F12+1%FBS+0.4 g·L^(-1)VC+1μg·L^(-1)PLGA组,采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)法检测改良培养液培养后各组细胞中性别决定区域Y框转录因子9(SOX9)、Ⅱ型胶原α1链(Col2A1)、Ⅹ型胶原α1链(Col10A1)和基质金属蛋白酶13(MMP13)mRNA表达水平,采用免疫荧光染色检测改良培养液培养后各组细胞中Ⅱ型胶原(COLⅡ)和SOX9表达情况。结果:OD组原代软骨细胞存活率小于RD组,细胞平均直径大于RD组。OD组原代软骨细胞形态较大,呈梭形,大多数细胞出现伪足;RD组原代软骨细胞形态较小,大多数细胞呈菱形,仅部分细胞出现伪足。2组原代软骨细胞经甲苯胺蓝特异性染色均显色明显,但RD组消化时间较短,软骨细胞实际培养时间较OD组缩短9~13 h,原代软骨细胞形态更为幼稚。OD组原代软骨细胞在培养24 h时增殖较为缓慢,培养48 h时增殖速度升高,较培养12 h时增殖活性明显升高(P<0.01)。RD组原代软骨细胞在培养24 h时增殖稍缓,培养48 h时增殖速度加快,较培养12 h时增殖活性明显升高(P<0.01);培养24和48 h时,与OD组比较,RD组原代细胞增殖速度升高(P<0.05)。RD组软骨凋亡细胞数少于OD组,2组均无坏死软骨细胞。大鼠软骨细胞增殖活性随着培养液中FBS浓度升高而升高,与空白组1比较,培养液中含1%、2%、4%和10%FBS时,软骨大鼠细胞增殖活性明显升高(P<0.05)。与空白组2比较,培养液中含0.2~1.0 g·L^(-1)VC时大鼠软骨细胞增殖活性明显升高(P<0.05),其中含0.4 g·L^(-1)VC时大鼠软骨细胞增殖活性最高(P<0.01)。与空白组3比较,培养液中含1~4μg·L^(-1)PLGA时,大鼠软骨细胞增殖活性明显升高(P<0.05),其中含1μg·L^(-1)PLGA时大鼠软骨细胞增殖活性最高(P<0.05)。与DMEM/F12+10%FBS组比较,DMEM/F12+1%FBS组大鼠软骨细胞中SOX9 mRNA和COL2A1 mRNA表达水平均明显升高(P<0.05或P<0.01)。与DMEM/F12+10%FBS组比较,DMEM/F12+1%FBS+0.4 g·L^(-1)VC+1μg·L^(-1)PLGA组大鼠软骨细胞中SOX9 mRNA和COL2A1 mRNA表达水平明显升高(P<0.01)。免疫荧光染色,荧光显微镜下DMEM/F12+10%FBS组部分软骨细胞中出现COLⅡ绿色荧光信号和SOX9红色荧光信号,荧光强度弱;DMEM/F12+1%FBS组大多数软骨细胞中出现COLⅡ绿色荧光信号和SOX9红色荧光信号,荧光强度明显强于DMEM/F12+10%FBS组;DMEM/F12+1%FBS+0.4 g·L^(-1)VC+1μg·L^(-1)PLGA组软骨细胞中均出现COLⅡ绿色荧光信号和SOX9红色荧光信号,荧光强度较DMEM/F12+10%FBS组和DMEM/F12+1%FBS组明显升高。DMEM/F12+1%FBS组软骨细胞中COLⅡ和SOX9蛋白表达量明显高于DMEM/F12+10%FBS组,DMEM/F12+1%FBS+0.4 g·L^(-1)VC+1μg·L^(-1)PLGA组软骨细胞中COLⅡ和SOX9蛋白表达量明显高于DMEM/F12+10%FBS组。结论:改良后的大鼠原代软骨细胞分离和培养方法可以弥

关键词：软骨细胞原代细胞培养体外技术条件培养基血清

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多比例车辆目标的分类识别

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传感器与微系统 2020年第7期39卷 134-137,141页

作者：赵泽通李宇海赵红东闫苗张洁河北工业大学电子信息工程学院天津300401 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

应用卷积神经网络(CNN)进行车型分类识别时,系统研究了车辆目标在图像中的比例变化对CNN识别率的影响,发现比例过大或过小都会降低识别率。针对这种影响,研究和分析了卷积核尺寸、堆叠卷积结构和加入批归一化(BN)层对多比例车辆目标的... 详细信息

应用卷积神经网络(CNN)进行车型分类识别时,系统研究了车辆目标在图像中的比例变化对CNN识别率的影响,发现比例过大或过小都会降低识别率。针对这种影响,研究和分析了卷积核尺寸、堆叠卷积结构和加入批归一化(BN)层对多比例车辆目标的识别效果。建立了6个具有不同目标比例的数据集,分别测试经典CNN模型Lenet-5和构建的4个不同结构的CNN模型。以Lenet-5的实验结果为参照,并对比不同模型的实验结果,研究了不同层次结构对消除目标比例影响的作用。其中表现最优的模型能够把识别率的波动稳定在1.0%以内,最高识别率为97.33%。多种目标比例混合后测试模型,发现CNN对于目标比例为50%的样本识别率最高。实验结果为CNN在车辆目标分类识别的研究和应用提供了参考价值。

关键词：图像识别卷积神经网络(CNN) 目标比例车型分类

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Vertically stacked skin-like active-matrix display with ultrahigh aperture ratio

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Light(Science & Applications) 2024年第9期13卷 1828-1840页

作者： Juntong Li Yanping Ni Xiaoli zhao Bin Wang Chuang Xue zetong Bi Cong Zhang Yongjun Dong Yanhong Tong Qingxin Tang Yichun Liu Key Laboratory of UV-Emitting Materials and Technology of Ministry of Education Northeast Normal UniversityChangchunChina

Vertically stacked all-organic active-matrix organic light-emitting diodes are promising candidates for high-quality skinlike displays due to their high aperture ratio,extreme mechanical flexibility,and low-temperature processing ***,these displays suffer from process interferences when interconnecting functional layers made of all-organic *** overcome this challenge,we present an innovative integration strategy called“discrete preparationmultilayer lamination”based on microelectronic *** this strategy,each functional layer was prepared separately on different substrates to avoid chemical and physical damage caused by process interferences.A single interconnect layer was introduced between each vertically stacked functional layer to ensure mechanical compatibility and *** to the previously reported layer-by-layer preparation method,the proposed method eliminates the need for tedious protection via barrier and pixel-defining layer processing ***,based on active-matrix display,this strategy allows multiple pixels to collectively display a pattern of“1”with an aperture ratio of 83%.Moreover,the average mobility of full-photolithographic organic thin-film transistors was 1.04 cm2 V−1 s−1,ensuring stable and uniform *** strategy forms the basis for the construction of vertically stacked activematrix displays,which should facilitate the commercial development of skin-like displays in wearable electronics.

关键词： interconnection matrix Vertical

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Discovery of dinoflagellates from the Dengshan Group in NE Jiangxi Province and its significance

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Chinese Science Bulletin 1999年第18期44卷 1688-1690页

作者： Zhengguo Zhou Changshuo Yue Kezhao He Chonghe zhao zetong Nie Daoqian Tai Nan Ye China Univ Geosci Beijing 100083 Peoples R China Geol Battal NE Jiangxi Prov Shangrao 334128 Peoples R China

From the stratotype section of the Bazhukeng Formation, Dengshan Group (formerly assigned to the late Proterozoic), situated at Dengshan Village, Zhujia, Yiyang County, Jiangxi Province, three dinoflagellate-bearing horizons have been found, in which the lower two contain ?Conochitina sp. and Cyathochitina sp., while the upper yields ?Conochitina sp.

关键词： NE Jiangxi Dengshan Group early Paleozoic dinoflagellata.

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Textured Perovskite/Silicon Tandem Solar Cells Achieving Over 30% Efficiency Promoted by 4-Fluorobenzylamine Hydroiodide

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Nano-Micro Letters 2024年第9期16卷 557-570页

作者： Jingjing Liu Biao Shi Qiaojing Xu Yucheng Li Yuxiang Li Pengfei Liu zetong SunLi Xuejiao Wang Cong Sun Wei Han Diannan Li Sanlong Wang Dekun Zhang Guangwu Li Xiaona Du Ying zhao Xiaodan Zhang Renewable Energy Conversion and Storage Center Solar Energy Conversion CenterInstitute of Photoelectronic Thin Film Devices and TechnologyNankai UniversityTianjin 300350People’s Republic of China Key Laboratory of Photoelectronic Thin Film Devices and Technology of Tianjin Tianjin 300350People’s Republic of China Haihe Laboratory of Sustainable Chemical Transformations Tianjin 300192People’s Republic of China Engineering Research Center of Thin Film Photoelectronic Technology of Ministry of Education Tianjin 300350People’s Republic of China Collaborative Innovation Center of Chemical Science and Engineering(Tianjin) Tianjin 300072People’s Republic of China Center of Single‑Molecule Sciences Institute of Modern OpticsTianjin Key Laboratory of Micro‑Scale Optical Information Science and TechnologyCollege of Electronic Information and Optical EngineeringNankai University38 Tongyan RoadJinnan DistrictTianjin 300350People’s Republic of China Shenzhen Research Institute of Nankai University 16Th FloorYantian Science and Technology BuildingHaishan StreetYantian DistrictShenzhen 518083People’s Republic of China

Monolithic textured perovskite/silicon tandem solar cells(TSCs)are expected to achieve maximum light capture at the lowest cost,potentially exhibiting the best power conversion ***,it is challenging to fabricate high-quality perovskite films and preferred crystal orientation on commercially textured silicon substrates with micrometersize ***,we introduced a bulky organic molecule(4-fluorobenzylamine hydroiodide(F-PMAI))as a perovskite *** is found that F-PMAI can retard the crystallization process of perovskite film through hydrogen bond interaction between F^(−)and FA^(+)and reduce(111)facet surface energy due to enhanced adsorption energy of F-PMAI on the(111)***,the bulky molecular is extruded to the bottom and top of perovskite film after crystal growth,which can passivate interface defects through strong interaction between F-PMA+and undercoordinated Pb^(2+)/I^(−).As a result,the additive facilitates the formation of large perovskite grains and(111)preferred orientation with a reduced trap-state density,thereby promoting charge carrier transportation,and enhancing device performance and *** perovskite/silicon TSCs achieved a champion efficiency of 30.05%based on a silicon thin film tunneling *** addition,the devices exhibit excellent longterm thermal and light stability without *** work provides an effective strategy for achieving efficient and stable TSCs.

关键词： Perovskite crystallization (111)preferred orientation Defect passivation Perovskite/silicon tandem solar cells

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基于格拉姆角差场和卷积神经网络的宽频振荡分类方法

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电网技术 2022年第11期46卷 4364-4372页

作者：赵妍唐文石聂永辉王泽通东北电力大学输变电技术学院吉林省吉林市132012 东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132012 东北电力大学教务处吉林省吉林市132012

宽频振荡模式具有时变性和时空分布特性,对振荡分类方法在准确性、自适应性等方面提出了更高的要求。为此,该文提出一种基于格拉姆差场(gram difference field,GADF)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合的宽频振荡... 详细信息

宽频振荡模式具有时变性和时空分布特性,对振荡分类方法在准确性、自适应性等方面提出了更高的要求。为此,该文提出一种基于格拉姆差场(gram difference field,GADF)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合的宽频振荡分类方法。首先,利用GADF将宽频振荡一维时间序列转换为二维特征图,保留了数据对时间的依赖性和数据间存在的潜在联系特征。然后,通过CNN对GADF特征图自适应地完成宽频振荡模态特征的检测和分类。仿真和实测数据分析结果表明,GADF-CNN方法可以有效检测宽频振荡类型,具有更高的分类检测准确率和自适应性。

关键词：宽频振荡分类格拉姆角差场卷积神经网络深度学习

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型钢混凝土异形柱抗震性能足尺试验研究

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工业建筑 2020年第6期50卷 156-160,188页

作者：刘平王泽桐崔赛月赵青山河北工业大学土木工程学院天津300401 河北省土木工程技术研究中心天津300401 河北拓为工程设计有限公司河北廊坊065000

通过对4个足尺型钢混凝土异形柱的低周往复荷载试验,对其滞回曲线、承载能力、位移、延性、刚度退化、耗能能力等性能指标进行分析。研究结果表明:相比于足尺钢筋混凝土异形柱试件,试件内部添加型钢,可以减缓试件裂缝的发展,降低试件破... 详细信息

通过对4个足尺型钢混凝土异形柱的低周往复荷载试验,对其滞回曲线、承载能力、位移、延性、刚度退化、耗能能力等性能指标进行分析。研究结果表明:相比于足尺钢筋混凝土异形柱试件,试件内部添加型钢,可以减缓试件裂缝的发展,降低试件破坏程度;剪跨比较大时试件发生弯曲破坏,剪跨比较小时试件发生剪切破坏;相比于足尺钢筋混凝土异形柱试件,在保证试件内部配筋率的前提下,通过内部增加型钢,可以提高试件的承载能力、滞回性能、变形能力、耗能能力和刚度退化率,改善抗震性能;当减少钢筋混凝土异形柱内部纵筋配筋率并内置型钢时,试件的承载力得到提高。

关键词：型钢混凝土异形柱抗震性能足尺试验低周往复荷载剪跨比

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