基于单细胞测序构建胶质母细胞瘤预后模型

[目的]基于单细胞测序筛选胶质母细胞瘤特征基因并构建预后模型。[方法]分析GEO数据库单细胞RNA测序数据集GSE84465,筛选出GBM细胞分化相关的差异基因。下载TCGA数据库GBM的基因表达谱和临床数据,采用Lasso回归、Cox回归分析筛选出特征基因构建预后模型,根据独立预后因素构建列线图,GSE83300作为外部验证集。基于风险评分中位数将患者分组,比较两组生存差异。[结果]通过scRNA-seq得到492个分化差异基因,经过回归分析得到基于6个基因(PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81)的预后模型。其1、3、5年ROC曲线下面积均大于0.7;KM分析显示高低风险组预后存在差异(P<0.001),GSE83300验证结果与TCGA一致。多因素Cox回归分析表明年龄和风险评分可以作为独立影响因素(P<0.01);C-Index(0.679)、校准图显示列线图预测模型有良好的拟合度。GSEA分析示高低风险组差异基因集参与细胞因子受体相互作用、抗原处理与提呈等通路。[结论]由PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE...     

中草药提取物中缩合类单宁的选择性脱除

以皮胶原纤维为原料,通过甲醛交联反应制备吸附材料。采用外加单宁的方法研究了这种吸附材料对中草药提取物中缩合类单宁的选择性吸附能力。结果表明,胶原纤维吸附材料对落叶松单宁、黑荆树单宁和杨梅单宁等3种典型的缩合类单宁都具有非常好的吸附选择性,在实验条件下单宁的去除率达到100％,而对有效成份的吸附率较低。该吸附材料对与缩合类单宁具有相似结构的低聚原花青素的吸附率也较低。对比试验表明,胶原纤维吸附材料对单宁的吸附选择性优于聚酰胺。     

基于图像特征的实蝇自动识别初步研究

针对实蝇图象识别,提出了基于局部模板匹配和分层约束的虫身局部特征检测的算法,该算法将虫身局部特征搜索分为三个层次:首先是图像中的实蝇虫身检测,找到实蝇图像上虫身的大概位置;其次是用虫身明显特征模板作虫身检测;最后根据不同实蝇的典型特征区别出这些实蝇所属的不同类别.在图像预处理时采用主成分分析(PCA)方法进行主轴定位并旋转归一化处理.在对虫身翅膀上的明显特征进行检测时,提出了翅膀斑纹模板匹配算法.