基于隐马氏模型对编码序列缺失与插入的检测(英)

在基因组测序工作完成后,利用计算工具进行基因识别以及基因结构预测受到了越来越多人的重视.人们开发了大量的相关应用软件,如GenScan, Genemark, GRAIL等,这些软件在寻找新基因方面提供了很重要的线索.但基因的识别和预测问题仍未得到完全解决,当目标基因的编码序列有缺失和插入时,其预测结果和基因的实际结构相差很大.为了消除测序错误对预测结果的影响,希望能找出编码序列区的测序错误.基于这种想法,尝试根据DNA序列的一些统计特性,利用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）,引入缺失和插入状态,然后用Viterbi算法,从中找出含有缺失和插入的外显子序列片段.在常用的Burset/Guigo检测集进行检测,得到的结果在外显子水平上,Sn(sensitivity)和Sp(specificity)均达到84%以上.     

MRI中电磁场对神经及心脏刺激的研究进展

电磁场对人体产生的生物效应近年来引起人们的极大关注。文章先简单介绍了电磁场生物效应的早期研究,然后着重介绍现代磁共振医学成像应用中时变电磁场对神经和心脏刺激的潜在危险,并对该领域的研究方法和研究进展做出综述和展望。     

低频电流场颅内异物检测技术重建算法的研究

电磁场数值计算方法可用于检测颅内异物。使用的重建算法有拟牛顿法、Bulirsch-Stoer外推法、局部加速收敛法。这些算法对改善重建计算的精度起着至关重要的作用。最后,仿真计算说明算法是有效的。     

实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统的构建和测试

针对双翅目实蝇科果实蝇属昆虫的自动识别,本文提出利用翅及中胸背板图像的局部二进制模式（local binary pattern, LBP）特征,采用Adaboost算法, 设计和开发“实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统”（Automated Fruit fly Identification System-Bactrocera, AFIS-B）。该系统包括图像采集、图像裁剪、预处理、特征提取、分类器设计、识别和显示,共7个模块。研究结果表明： LBP特征可以有效鉴别实蝇科果实蝇属昆虫;在对实蝇科果实蝇属8个种的测试中, 该系统表现出较高的准确性和稳定性,平均识别率可达80%以上。此外,还对果实蝇属昆虫翅膀及中胸背板图像在光照不均匀、姿态扭曲、样本受损及样本量大小等不同条件下的识别率进行了试验测试。结果表明, 该系统对测试样本的光照不均匀、 姿态扭曲和样本受损都表现出良好的鲁棒性,正确识别率与训练集样本各个种数量在一定条件下明显正相关,与训练集样本物种总量负相关。该项研究为实蝇科有害昆虫自动识别系统的构建及实际应用提供了理论、 方法及基础数据的支撑, 亦可为其他昆虫自动识别系统的研究和构建提供有益借鉴。 关键词：     

基于K-means聚类算法的叶螨图像分割与识别

【目的】叶螨(spider mite)是为害多种农作物的主要害虫,叶螨识别传统方法依靠肉眼,比较费时费力,为研究快速自动识别方法,引入计算机图像分析算法。【方法】该方法基于K-means聚类算法对田间作物上的叶螨图像进行分割与识别。【结果】对比传统RGB彩色分割方法,K-means聚类算法能够有效地对叶片上叶螨图像进行分割和识别。K-means聚类算法平均识别时间为3.56 s,平均识别准确率93.95%。识别时间 T 随图像总像素 Pi 的增加而增加。【结论】K-means聚类组合算法能够应用于叶螨图像分割与识别。     

丹霞梧桐群体遗传结构及其遗传分化

丹霞梧桐(Firmiana danxiaensis)是分布于我国韶关地区北部丹霞地貌的特有物种, 其分布范围狭窄, 种群数量小。本文利用EST-SSR分子标记位点, 分析丹霞梧桐群体(丹霞山组群和南雄组群)的遗传多样性和遗传结构, 研究群体的分化历史, 探讨该物种的可能分布和科学保护策略。结果表明: 丹霞梧桐总的遗传多样性中等(Ht = 0.631), 群体内遗传多样性较高(Hs = 0.546), 遗传变异主要存在于群体内(79.66%), 但不同地理组群间存在显著的遗传分化(F_ST = 0.150)。长期地理隔离和现代人为干扰是形成丹霞梧桐当前遗传变异模式的主要原因。STRUCTURE分析可将研究群体划分为清晰的两个基因库(gene pool), 其遗传结构与系统发育地理格局之间有密切关系。丹霞梧桐不同地理群体经历了独立的进化路线, 但丹霞山群体的杂合性高, 遗传背景更为复杂。近似贝叶斯运算法(Approximate Bayesian Computation, ABC)分析表明, 丹霞山和南雄地理群体在10万年前由同一个祖先群体分化而来, 分化时有效群体大小分别为7,290和5,550。结合丹霞梧桐的遗传变异和生态位信息, 可推测丹霞梧桐曾广泛分布于南岭地区, 受第四纪第三次亚冰期的影响, 南岭北部的丹霞梧桐群体因气候剧烈变化而灭绝, 仅在南岭南部适宜的环境中得以保存并繁衍至今, 丹霞山和南雄是丹霞梧桐最主要的两个冰期避难所。在全面掌握丹霞梧桐的自然分布, 开展就地保护的基础上, 通过建立种质资源圃、人工种苗扩繁、自然回归试验等措施, 对于该物种的异地保护、种群恢复和开发利用具有重要意义。     

全基因组关联研究通路分析方法现状

全基因组关联研究(genome-wide association study, GWAS)自2005年首次发表以来已不断增进人们对疾病遗传机制的认识,结合系统生物学并改进统计分析方法是对GWAS数据进行深度挖掘的重要途径。通路分析(pathway analysis)将GWAS所检测的遗传变异根据一定的生物学含义组合为集合进行分析,有利于发现对疾病单独效应小却在通路中相互关联的遗传变异,更有利于进行生物学解释。当前通路分析在GWAS数据上已有较为广泛的应用并取得初步成果。与此同时,通路分析的统计方法仍在不断发展。本文旨在介绍现有直接以SNP为对象的GWAS通路分析算法,根据方法中是否采用核函数分为非核算法和核算法两大类,其中非核算法主要包括基因功能富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA)和分层贝叶斯优取(hierarchical Bayes prioritization, HBP),核算法包括线性核(linear kernel, LIN)、状态认证核(identity-by-status kernel, IBS)和尺度不变核(powered exponential kernel)。通过介绍这些方法的计算原理和优缺点,以期为新算法的构建提供更好的思路,为GWAS领域研究方法的选择提供参考。     

利用粒子群算法在菱形网格上预测蛋白质结构

本文在菱形网格上研究讨论了二维HP模型。首先,将蛋白质结构预测问题转化成一个数学问题,并简化成氨基酸序列中每个氨基酸与网格格点的匹配问题。为了解决这个数学问题,我们改进并扩展了经典的粒子群算法。为了验证算法和模型的有效性,我们对一些典型的算例进行数值模拟。通过与方格网上得到的蛋白质构象进行比较,菱形网上的蛋白质构象更自然,更接近真实。我们进一步比较了菱形网格上的紧致构象和非紧致构象。结果显示我们的模型和算法在菱形网格上预测氨基酸序列的蛋白质结构是有效的有意义的。     

基于BP神经网络和RBF神经网络预测老年痴呆症疾病进展的对比研究

目的:比较反向传播算法(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络预测老年痴呆症疾病进展的效果。方法:以老年痴呆症随访数据为研究对象,以性别、年龄、受教育程度、有无高血压、有无高胆固醇、有无心脏病、有无中风史、有无家族史8个指标作为输入变量,以五年随访的MMSE差值为输出变量,构建基于BP神经网络和RBF神经网络的老年痴呆症疾病进展预测模型。结果:与BP神经网络模型相比,RBF神经网络预测的结果更好,能够有效地预测老年痴呆症疾病进展。结论:神经网络模型将老年痴呆症疾病进展预测问题转化为随访数据中相关测量指标与MMSE差值的非线性问题,为复杂的老年痴呆症疾病进展预测提供了新思路。     

时间序列荧光图像中精确检测高密度快速运动多囊泡的“自校正”算法

本文提出了一种“自校正”算法,用于提高时间序列荧光图像中的多个运动目标识别的正确率(如囊泡)．此算法的主要思想是构建一个由核函数叠加构成的模型,然后用这个模型去拟合无法分辨时刻的数据,通过最小二乘拟合后得到的模型与真实数据的χ²统计残差及拟合得到的核函数的参数,来确定该时刻囊泡的数目及各囊泡的中心位置．我们在合成图像上比较加入了自校正算法和未加自校正算法的识别正确率,结果表明,加入了自检算法以后识别正确率得到了明显提高．同时,提出了一个优化的囊泡追踪流程,并应用到小鼠β细胞的囊泡荧光图像分析中．统计分析显示,加入葡萄糖刺激后,小鼠β细胞囊泡轨迹数目会增加,平均锚定时间会减少,这是由于胰岛细胞需要借助囊泡的转运和分泌来调控血糖平衡．因此我们进一步在亚细胞水平定量分析了活细胞中囊泡的活动．