癌症基因表达谱挖掘中的特征基因选择算法GA/WV

鉴定癌症表达谱的特征基因集合可以促进癌症类型分类的研究,这也可能使病人获得更好的临床诊断?虽然一些方法在基因表达谱分析上取得了成功,但是用基因表达谱数据进行癌症分类研究依然是一个巨大的挑战,其主要原因在于缺少通用而可靠的基因重要性评估方法。GA/WV是一种新的用复杂的生物表达数据评估基因分类重要性的方法,通过联合遗传算法(GA)和加权投票分类算法(WV)得到的特征基因集合不但适用于WV分类器,也适用于其它分类器?将GA/WV方法用癌症基因表达谱数据集的验证,结果表明本方法是一种成功可靠的特征基因选择方法。     

十齿花化学成分研究

从十齿花的地上部分分离得到11个化合物,经理化方法和光谱分析鉴定为3,3'-二甲氧基鞣酸-4'-鼠李糖苷(1)、槲皮素-3-O-β-D-葡萄糖苷(2)、3,3'-二甲氧基鞣酸-4'-葡萄糖苷(3)、isolariciresinol-9-O-α-L-arabinopyranoside(4)、对苯二酚(5)、对羟基苯甲酸(6)、α-hydroxy-(4-hydroxyphenyl)acetonitrile(7)、6-O-methyldhurrin(8)、3,3',4',5,7-五羟基黄烷(9)、对羟基苯甲醛(10)、槲皮素-3-O-β-L-鼠李糖苷(11)。其中化合物2、4、6~11为该种首次分得。