一类信号转导通路模型参数辨识中最小应测量状态的确定

建立信号转导通路的数学模型是系统生物学的一个重要目标．但是信号转导通路本身的复杂结构及其所表现出的强非线性特征,使得对该类模型的参数辨识十分困难．参数辨识所需要的测量数据的选择对于辨识结果有重要影响．本文研究了一类信号转导通路模型参数辨识中最小应测量状态的计算问题．给出了用于确定该最小应测量状态的目标函数,通过对目标函数进行简单的运算,确定了用来估计未知参数的最小应测量状态的数量,同时给出了一种计算系统状态对应于未知参数的敏感性系统曲线的新方法．以TNFα诱导的NF-κB信号转导通路为例进行了仿真研究,并给出了仿真结果．     

用人工神神经网络法辨识发酵动力学模型参数

本文提出发酵动力学模型参数辩识的人工神经网络方法,并对几种典型的模型进行了具体尝试,结果表明,用这种方法估计参数效果极好。     

基因突变的分子检测技术

基因突变的分子检测是确定生物性状与某种遗传变异的关系、探讨生物物种内基因的差异、了解生物种间亲缘和进化的关键技术,对群体遗传学和生物分类学研究、遗传病诊断等都有着重要的理论意义和实用价值。因此,对于基因突变的检测方法的研究目前受到广泛关注。对基因突变的形式及其分子检测技术作了全面综述。     

环磷酰胺对小鼠免疫抑制作用过程中代谢通路变化的代谢组学研究

目的采用代谢组学方法,研究环磷酰胺对小鼠免疫抑制作用过程中代谢通路的变化。方法采用流式细胞术了解免疫细胞变化情况,通过建立偏最小二乘法模型多结果进行判别。以偏最小二乘法模型中变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)参数筛选潜在的生物标志物,通过统计分析确定差异性代谢物,借助代谢组学小分子化合物快速鉴定分析软件系统对差异性代谢物进行进一步鉴定分析,通过搜库及运算最终确定差异代谢物质9种,通路富集结果分析差异代谢通路3条。结果环磷酰胺对正常机体的不饱和脂肪酸的生物合成、线粒体脂肪酸代谢、甘油磷脂代谢、甾类激素的生物合成、花生四烯酸代谢、脂肪酸代谢、嘧啶的生物合成等代谢通路均产生明显影响。结论环磷酰胺在正常组与实验组中影响最重要的代谢通路为花生四烯酸代谢、甘油磷脂代谢和嘧啶代谢。     

生物鲁棒性的研究进展

生物鲁棒性是指在受到外部扰动或内部参数摄动等不确定因素干扰时,生物系统保持其结构和功能稳定的一种特性。目前已经发现生物鲁棒性普遍存在于生物系统整体、器官、细胞、分子等各种层次,如细菌趋化、细胞周期、细胞信号通讯、基因突变、生物发育、基因网络等等。产生生物鲁棒性的作用机制主要是生物系统的反馈、冗余、模块和结构稳定等。稳定鲁棒性和品质鲁棒性是生物鲁棒性研究的两个重要命题,数学模型是生物鲁棒性研究的重要手段。认识生物鲁棒性对癌症、MDS、糖尿病等疾病的发生、发展和治疗有重要意义。丈章从上述几个方面综述了生物鲁棒性的研究进展。     

生化网络中基序的适应性与敏感性

复杂生物系统的适应性和敏感性是许多生物网络中的两个基本特性,改善这两者有着十分重要的意义。然而,要同时改善两者往往有一定的困难。基于生物系统自适应调控的思想,一种能同时改善两者的方法被提出,并用40种典型的生化网络中的基序为例说明此方法的可行性。结果表明此方法对于所有40种基序均有效。此外,还从数值上论证了方法对参数的鲁棒性。     

生物组织光学特性的测量方法及医学应用

对生物组织光学特性参数的测量方法及其在医学上的应用进行了全面论述,分析了测量误差的来源,结果表明测量结果的客观性取决于模型假设（如散射的各向同性或异性、边界的匹配与否等）、测量技术、实验装置、定标方法和介质非均匀性等。测量方法可用于诊断生物组织的生理病理状态和测量组织结构     

一个基于基因表达谱的基因逻辑网络模型的建立与应用

基因之间除了线性关联作用关系外,还存在着非线性的逻辑关系.用这种逻辑关系构建的生物系统网络模型对研究细胞内的各种生物通路和细胞分子网络非常重要.首先,根据图着色原理确定了基因的低阶和高阶逻辑关系,然后应用结肠癌基因表达谱数据分析了51个癌基因和抑癌基因的逻辑关系,在此基础上构建了结肠癌基因表达的逻辑网络.通过这个网络模型发现了与KEGG数据库中结肠癌通路一致的转化生长因子信号通路,并分析了各生物通路成员之间错综复杂的关系.实验结果表明,基因逻辑网络模型在一定程度上揭示了结肠癌基因和抑癌基因之间并行、分叉等复杂的相互作用关系,反映了结肠癌发病的复杂分子机制,为分子生物医学家提供了一个参考模型.     

基于GABA能系统通路探讨失眠的机制

γ-氨基丁酸(GABA)是中枢神经系统中一种重要的抑制性神经递质,能够抑制兴奋的神经元,对神经元有保护性作用。许多研究表明,GABA能系统的异常和失眠有着密切的关系。但是,大部分的有关失眠的实验研究主要以GABA含量及其受体的变化为重点,对于GABA能系统通路上其他环节和失眠关系的研究比较少。而GABA能系统通路中GABA的合成、转运和代谢环节发生变化,都会间接地影响GABA的含量以及生物功能,进而影响睡眠。因此,本文经过对有关失眠的实验和理论研究的相关文献进行分析和总结,并以GABA能系统通路为基础,探讨该通路上的合成、转运和代谢三个环节和失眠发生的关系,希望有助于同道们全方位地把握失眠的动态机制,了解通路中不同环节之间相互变化的关系,为失眠的研究提供思路和方法。     

微生物发酵过程生理参数检测传感器技术与过程优化

工业生物发酵过程是一个复杂的代谢表达调控系统。阐述了开发和利用先进的发酵过程传感仪表技术,进行环境参数和细胞生理代谢特性参数的实时精确测定,是系统了解和分析工业微生物的宏观与微观代谢特性的基础。实现生物传感器与信息技术、过程多参数智能化过程分析的软件识别系统联合,是构建新型的智能化工业生物过程控制与生产模式、建立生产过程的绿色智能制造新技术的关键。     

利用偏相关系数算法挖掘遗传相互作用数据中的通路基因

在生物系统中,遗传相互作用指的是两个基因同时突变的表型异于它们分别突变表型叠加效果的现象.近年来,随着高通量技术的发展,遗传相互作用的高通量筛选得以实现,产生了大量遗传相互作用数据.通路基因指的是一组在同一条生物通路上相互协作的基因,它们共同完成某一项生命过程.发掘遗传相互作用数据中的通路基因可以研究基因之间如何进行相互作用共同影响某种表型,是理解生物学通路的结构和功能,生物系统进化规律,和研究复杂疾病的重要途径.然而,由于基因多效性以及高维数据处理困难等问题,如何发现遗传相互作用数据中的通路基因面临着很大挑战.本文中,我们通过计算基因间的条件独立性,即删除掉通路中的已知基因的影响后,研究基因间的相关性.而这些通路中的已知基因将在模型中作为种子基因发掘通路中的其他基因.我们将讨论该算法在模拟数据和实际数据中的计算效果,证明该算法在遗传相互作用数据应用中的有效性.     

一类具有潜伏期的虫媒传染病模型的动力学分析

研究一类具有潜伏期的时滞虫媒传染病模型,确定了疾病是否流行的阈值.利用特征值理论分析了无病平衡点和地方病平衡点的稳定性,以时滞为参数,得到了系统在地方病平衡点产生Hopf分支的条件.数值模拟验证了理论研究的有效性.     

实验动物骨髓改良组织病理学评价

骨髓组织病理学评价能够提供关于造血系统和药物相关毒性的重要信息,对于某种损伤的诊断,可以使用很多术语。为了提高评价的一致性,近年来,世界各国药品管理和专业学术机构都非常重视诊断术语的标准化,强调使用描述性的而不是解释性的术语。美国毒性病理学会（STP）推荐的“淋巴器官改良组织病理学评价”方法,其作为能够运用的一种工具来协助毒性病理学工作者辩识评价具有免疫调控作用的药物,具有较高学术价值。文中对骨髓的标本制备,基本形态学特征,改良组织病理学诊断要点以及评价方法进行了归纳和概括性介绍,为相关领域的科研人员提供参考。     

Wigner-Ville分布法估计生物组织散射元平均间距

生物组织散射元平均间距是描述生物组织微观结构和超声散射特性的重要参数。文中构造了生物组织散射元一维超声散射模型,提出用Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｅ分布函数方法估计生物组织散射元平均间距,仿真结果表明这一方法具有良好的空间分辨率,能检测出生物组织散射元平均间距细微的非均匀性变化,且有良好的抗噪声性等一系列优良特性     

结核病的免疫生物学标志

目前对于新型结核疫苗的评价、结核病的诊断和治疗方案变更等并没有确定的免疫学评价标准。对结核菌和宿主免疫系统之间相互作用的了解无疑可以找到合适的生物指标。在2011年4月Nature Review Im-     

利用LabVIEW构建血管生物反应器数据采集系统

对组织工程血管的参数监测在血管的培养过程中有着重要的意义。传统的仪表硬件系统能对反应器部分参数进行测量,但仍存在一些不足之处,本文通过分析确定血管生物反应器的监控参数,并利用虚拟仪器技术及LabVIEW软件开发平台构建了血管组织工程参数监测系统,该系统在实际应用中表明:系统简捷、运行稳定,能够监测血管的体外培养并达到了预定的精度要求。Labview的     

废气处理生物滤器微生物生态学研究进展

废气生物处理是一项新兴的气体污染控制技术,已成为当前环境领域的研究热点.本文概述了生物滤器系统(包括生物过滤器系统和生物滴滤器系统)结构及其去除气体污染物的原理,重点阐述了生物滤器微生物的分离、鉴定及其降解特性,微生物丰度、活性与微生物群落结构多样性之间的相关性,运行条件对微生物群落的影响,微生物群落结构时空变化规律,生物膜形成机理和模型等方面的研究进展,并对今后废气处理生物滤器微生物生态学研究方向进行了展望.     

骨关节炎相关生物标志物

骨关节炎（osteoarthritis）是关节软骨进展的退化性疾病,并累及周围组织结构的病变,是致老年人伤残主要原因之一。目前,以临床表现和影像学诊断为主,缺乏早期检测和预后评估的有效方法。生物标志物的检查是具有前景的研究方向,在关节软骨结构改变之前,各种生物标志物代谢发生变化,其能帮助诊断和预测骨关节炎的发生发展及其预后。然而,生物标志物在临床诊断和治疗相关的应用仍需加以证实。通过广泛查阅近年有关骨关节炎相关分子生物诊断的相关文献,有助于了解生物标志物对于骨关节炎的早期诊断意义和临床应用前景。本文就关节软骨、骨和滑膜等不同组织类型相关的生物标志物进行综述。     

人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用

对于一些复杂的农业生态系统,人们对其生态过程了解较少,且这些系统的不确定性和模糊性较大,用传统的方法难以模拟这些系统的行为,神经网络模型因为能较精确地模拟这些系统的行为,而引起生态学者们的广泛兴趣。该文着重介绍了误差逆传神经网络模型的结构、算法及其在农业和生态学中的应用研究。误差逆传神经网络模型一般采用三层神经网络模型结构,三层的神经网络模型能模拟任意复杂程度的连续函数,而且因为它的结构小而不容易产生与训练数据的过度吻合。误差逆传神经网络模型算法的主要特征是:利用当前的输入误差对权值进行调整。在生态学和农业研究中,误差逆传神经网络模型通常作为非线性函数模拟器用于预测作物产量、生物生产量、生物与环境之间的关系等。已有的研究表明:误差逆传神经网络模型的模拟精度要远远高于多元线性方程,类似于非线性方程,而在样本量足够的情况下,有一定的外推能力。但是误差逆传神经网络模型需要大量的样本量来保证所求取参数的可靠性,但这在实际研究中很难做到,因而限制了误差逆传神经网络模型的应用。近年来人们提出了强制训练停止、复合模型等多种技术来提高误差逆传神经网络模型的外推能力,也提出了Garson算法、敏感性分析以及随机化检验等技术对误差逆传神经网络模型的机理进行解释。误差逆传神经网络模型的真正优势在于模拟人们了解较少或不确定性和模糊性较大系统的行为,这些是传统模型所无法实现的,因而是对传统机理模型的重要补充。     

多层生物介质传感器的特性研究（英文）

目的 多层生物介质的生物传感器被广泛应用于各大领域,其检测特性对于传感器优劣的评估尤为重要。本文目的在于量化表征多层生物介质的电学特征。方法 基于生物电阻抗谱技术来探究多层生物介质的电化学阻抗谱特性,并结合保角映射的方法来量化表征多层生物介质,阐明其对阻抗的影响规律,继而为生物传感器的研制与开发提供理论基础。有效提取各生物介质层修饰后电阻抗参数(Z^*),从而量化表征多层生物介质层的电阻抗谱特性。结果 对多层模型进行了理论计算并构建了相关试验测试系统,研究结果表明,随着生物介质层的逐步修饰,检测区域电阻抗参数(Z^*)在f=0.1～50 MHz下持续上升,理论计算结果趋势与试验结果趋势较好吻合,论证了此理论计算方法的正确性。结论 本文证实了可根据生物电阻抗谱和保角映射方法量化表征多层生物介质的电阻抗谱特性,对生物传感器的研制与开发有一定的实用价值。