《现代生物医学进展》被英国Global Health数据库收录

Global Health是英国国际农业与生物科学研究中心主办的、国际上权威的公共健康研究数据库。读者范围主要针对专业学术机构、研究人员、非政府组织、政策制定者、从业医师、健康机构专业人士及学生。该数据     

EikoBeal实时焚光定量PCR检测系统

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21世纪以来闽三角城市群人类景观开发强度的时空演变——基于能值-GIS方法

在快速的城市化进程中,城市群作为城市发展到成熟阶段的高级空间组织形式,其在推进城市群区域社会经济一体化的同时,也在一定程度上加剧了城市群的人地关系矛盾和景观开发强度。为量化城市群的人类景观开发强度,揭示自然环境对人类资源消耗过程的压力响应机制,选取闽三角城市群在2000、2005和2013年的夜间灯光数据(DMSP/OLS)作为刻画人类经济活动范围的基础数据,通过能值分析理论,耦合可更新能源(太阳能、风能、地热能和降雨化学能等)与基于统计数据的不可更新能源进行能值核算,并进一步描述人类景观开发强度(Landscape development intensity,LDI)的时空演变特征,基于人类活动对自然生态系统的干扰程度划分为5级进行空间展示与分析。结果表明:(1)在时间尺度上,闽三角城市群的年可更新能值密度均值在2000、2005和2013年,分别为9.42×10~(16) sej/hm~2、7.25×10~(16) sej/hm~2和7.88×10~(16) sej/hm~2,呈现出先减后增的趋势,在空间尺度上,闽三角城市群可更新资源由环海湾地带向内陆地区呈环形逐层增加,其中在2000年表现尤为明显;(2)在不可更新资源的利用上,闽三角城市群的本地不可更新能源能值投入在2000、2005和2013年,分别为4.64×10~(24) sej、4.63×10~(24) sej和4.66×10~(24) sej,只出现轻微浮动,而外部输入能源的能值投入则在2000、2005和2013年,分别为1.41×10~(24) sej、3.18×10~(24) sej和5.71×10~(24) sej呈现逐年上升趋势,且其中对原煤的需求表现最高,占比高达90%;(3)LDI在空间分布上,自内陆至沿海干扰等级逐渐上升,其中,强度干扰与剧烈干扰主要覆盖厦门市、龙海市、晋江市和石狮市;在时间分布上,呈现出强度干扰和剧烈干扰逐渐增大的趋势。研究有助于政府对不同干扰等级区域的城乡建设与规划管理提供决策依据,为实现城市群可持续发展提供数据参考。     

疫苗效果的病例对照研究

病例对照方法学常用于评估疫苗获证后的效果。这些研究的结果可深入认识疫苗在“真实世界”环境中显示的保护水平,并常用于指导疫苗决策。然而,该方法的重大限制是存在偏倚及混乱因素的可能,病例对照研究中的不规范实施或不准确的解释其结果均会误导决策。2012年,数位专家齐聚一堂就近期用于评价疫苗效果的一些病例对照研究展开讨论;专家组对疫苗效果病例对照研究的数据收集、分析和结果报道最佳方案的建议,我们对其进行了总结。疫苗接种状况是关注的首要问题,但准确地和最小偏倚地评估可能是挑战性的。调查员应了解与疫苗接种有关的所有因素,研究范围内疫苗接种状况记载的有效性;在许多儿童缺乏免疫接种史记录情况下,病例对照研究或许不是评价疫苗效果的有效方法。为了避免偏倚,使用相同的方法从病例组、对照组收集疫苗接种数据是至关重要的。尽可能全面地捕获能导致疾病和疫苗接种之间的关联性混杂的变量也是非常重要的,只要有关,在依据分析计划中对之作出调整。在报道病例对照疫苗有效性研究结果时,调查员应描述适宜病例、对照中的入选者以及缺乏疫苗接种史记录的个体所占的比例。应重视疫苗效果的置信区间,而非点估计。病例对照研究是评价疫苗效果的有用方法;然而,为了更好地遵循循证疫苗的政策,必须高度关注数据的收集、分析及报道。     

肿瘤表达谱基因芯片数据的混合效应模型分析

目的:研究混合效应模型(Mixed Effects Model)在肿瘤表达谱基因芯片数据分析中的检验效能,并探讨其分析效果。方法:采用混合效应模型分析肿瘤实例基因芯片数据,并以基因集富集分析方法(GSEA)作为参照比较分析结果的有效性和科学性,探讨其检验效果。结果:通过混合效应模型和基因集富集分析(GSEA)两种方法对肿瘤基因芯片数据的分析和比较,两种方法筛选出共同的差异表达通路外,混合效应模型额外地筛选出来GSEA未能检验到的8条差异表达通路,且得到文献支持;混和效应模型筛选出的前10个差异表达通路中有6个已有生物学证明而基因集富集分析方法(GSEA)筛选出的前10个差异表达通路中仅有4个已有生物学证明。结论:混合效应模型作为top-down方法中的典型代表,其优势在于通过构建潜变量达到降维目的,可有效地减少多个复杂的变异来源从而保证了结果的准确性和科学性,其检验效能优于基因集富集分析方法(GSEA),是一种行之有效的筛选肿瘤基因芯片数据的分析方法。     

地理信息系统在林业生产数据统计中的应用

随着我国信息技术的发展,地理信息系统(GIS)广泛应用于林业生产中,在林业生产上发挥着越来越重要的作用。本文主要阐述了GIS的含义,对目前GIS的应用和发展展开一系列的分析。     

生物数据标准化研究进展

随着生物测序技术的快速发展,积累了海量的生物数据。生物数据资源作为生物分析研究及应用的核心和源头,为保证数据的正确性、可用性和安全性,对生物数据资源进行标准化的管理非常重要和迫切。本文综述了目前国内外生物数据标准化研制进展,目前国内外对生物数据缺少一个总体的规划,生物数据语义存在大量的不兼容性,数据格式多种多样,在生物数据收集、处理、存储和共享等方面缺乏统一的标准。国内外生物数据标准化处于起步阶段,但各国生物专家都在努力进行标准研制工作。文章最后从生物数据术语、生物数据资源收集、处理和交换、存储、生物数据库建设和生物数据伦理规范等方面出发,对标准研制工作进行一一探讨,期望能为生物数据标准制定提供一定的参考和依据。     

奇异数据筛选法在玉米籽粒蛋白质近红外光谱检测中的应用

相对于传统生化测定方法,基于近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)玉米籽粒蛋白质含量检测是一种快速、非破坏、且适用于多组分同时检测的新方法。但在建模过程中,由于奇异数据(异常值)的存在会影响近红外光谱模型的预测精度和稳定性,我们采用奇异数据筛选法剔除了玉米籽粒近红外光谱中的奇异数据并建立了玉米籽粒蛋白质含量的偏最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)模型。本文分别采用杠杆值法(Leverage)、半数重采样法(Resampling by Half-Mean,RHM)和蒙特卡洛采样法(Monte-Carlo Sampling,MCS)剔除了玉米籽粒蛋白质光谱数据中的奇异数据并对模型结果进行比较。在剔除奇异数据的基础上,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)提取主成分,并基于小生境蚁群算法(Niche ant colony algorithm,NACA)优化偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型参数(γ和σ2),建立基于LS-SVM的玉米籽粒蛋白质定量分析模型。结果表明,采用3种奇异数据筛选法剔除奇异数据后所建LS-SVM模型的预测结果都优于采用原光谱数据所建模型,相比较而言,蒙特卡洛采样法为基于近红外光谱检测玉米籽粒蛋白质的最佳奇异数据筛选法。     

基于TM/ETM~+数据的沈阳市各区城市热岛特征

应用2001年8月和2010年8月Landsat TM/ETM+数据,计算沈阳市区及三环内各区的地表热岛强度(SUHI),根据土地利用数据和热岛源汇特征提取源汇信息,分析SUHI与土地利用类型、热岛源汇面积及边界长度、归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)的关系。结果表明:2001年沈阳市区的中等热岛强度以上区域主要集中在三环内和苏家屯区,强热岛地区主要出现在铁西区和皇姑区;2010年中等以上热岛强度地区,与城区发展相一致,主要向西南,南面扩展,弱热岛、中等强度和强热岛地区有较大幅度的增加;城市热岛强度与NDVI存在显著的负相关,与NDBI存在显著的正相关;热岛源在区域内的面积比重与中等强度以上热岛存在较显著的相关关系,源汇边界长度与弱热岛和中等热岛存在较显著的相关关系。     

Estimates of subtropical forest biomass based on airborne LiDAR and Landsat 8 OLI data

 快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。该研究基于机载激光雷达(LiDAR)点云与Landsat 8 OLI多光谱数据, 借助江苏省常熟市虞山地区55块调查样地数据, 首先提取并分析了87个特征变量(53个OLI特征变量, 34个LiDAR特征变量)与森林地上、地下生物量的Pearson’s相关系数以进行变量优选, 然后利用多元逐步回归法建立森林生物量估算模型(OLI生物量估算模型和LiDAR生物量估算模型), 并与基于两种数据建立的综合生物量估算模型的结果进行比较, 讨论预测结果及其精确性。结果表明: 3种模型(OLI模型、LiDAR模型和综合模型)在所有样地无区分分析时, 地上和地下生物量的估算精度均达到0.4以上, 基于不同森林类型(针叶林、阔叶林、混交林)分析时地上和地下生物量的估算精度均有明显提高, 达到0.67及以上。利用分森林类型模型估算生物量, 综合生物量估算模型精度(地上生物量: R²为0.88; 地下生物量: R²为0.92)优于OLI生物量估算模型(地上生物量: R²为0.73; 地下生物量: R²为0.81)和LiDAR生物量估算模型(地上生物量: R²为0.86; 地下生物量: R²为0.83)。