共济失调蛋白2结合蛋白1基因多态性与奥氮平所致体重增加的关联研究

目的:既往研究表明,共济失调蛋白2结合蛋白1(A2BP1)基因多态性可能与精神分裂症、孤独症及肥胖等复杂疾病关联,但目前尚无相关文献提示A2BP1基因多态性与抗精神病药所致体重增加的关联.本研究拟探讨A2BP1基因多态性与奥氮平治疗精神分裂症所致体重增加的关联.方法:本研究共入组350例精神分裂症患者,其中完成奥氮平(治疗剂量5～20 mg/d)治疗8周者为328例.采用阳性与阴性症状量表(PANSS)减分率评估药物疗效;分别于治疗前和治疗8周后测量并记录患者的清晨空腹体重并计算治疗前后体重增加率(％).提取患者外周血DNA,采用DNA测序基因分析方法,在328例汉族精神分裂症患者中,检测A2BP1基因4个单核苷酸多态性(SNP)位点(rs8048076,rs1478697,rs10500331,rs4786847)的基因型,并采用数量性状位点分析方法(QTL)探索A2BP1基因多态性与奥氮平治疗所致体重增加率的关联.结果:A2BP1基因rs8048076 (T=3.237;P=0.0012)及rs1478697 (T=2.956;P=0.0032)位点与奥氮平治疗精神分裂症8周后所致体重增加率关联(P＜0.05),经多重检验Bonferroni校正后仍有统计学意义;而rs10500331 (T=-0.293;P=0.769)与rs4786847(T=0.666; P=-0.505)在本样本中与奥氮平所致体重增加的关联无统计学意义(P＞0.05).结论:本研究结果提示在中国汉族人群中,A2BP1基因多态性可能与奥氮平治疗精神分裂症患者所致体重增加副反应关联,如能进一步验证及机制探索,则有望在精神科个体化治疗方面对药物所致体重增加的预测与防治提供线索依据.     

基于BP神经网络与ETM+遥感数据的盐城滨海自然湿地覆被分类

高效而精确的湿地遥感分类是大范围湿地资源动态监测与管理的必要保障。本研究使用ETM 遥感数据,借助Matlab神经网络工具箱,构建了基于BP神经网络的滨海湿地覆被分类模型,并将其应用于江苏盐城沿海湿地珍禽国家级自然保护区的核心区的自然湿地覆被分类研究中。本研究选择3、4、7、8波段作为输入层变量,单隐藏层设为10个节点,输出层变量对应待划分的8种覆被类型,构建三层式BP神经网络滨海湿地覆被分类模型。结果显示,BP分类总精度为85.91%,Kappa系数为0.8328,与最小距离法和极大似然法的分类总精度相比,分别提高了7.99%和6.08%,Kappa系数也相比提高。研究结果表明,BP神经网络分类法是一种较为有效的湿地遥感影像分类技术,能够提高分类精度。     

基于深度卷积神经网络识别可变剪接位点

可变剪接源于多外显子基因生成多个转录本的调控过程。随着高通量测序,尤其是RNA-seq的研究进展,剪接序列和剪接位点可以通过挖掘海量的测序数据进行预测。可变剪接现象拓宽了人们对基因结构和蛋白质亚型的知识。然而现有的短序列比对软件受到随机性比对的影响,产生很多假阳性剪接位点,干扰下游数据分析。本研究发现,可变剪接位点周边序列的结构特征可被深度学习模型提取,并利用深度卷积神经网络识别剪接位点。本研究的模型具有识别率高、计算速度快,模型泛化能力强、鲁棒性高等优势。     

RNF8/RNF168信号通路在DNA损伤修复中的作用

细胞内DNA会受部分外界因素(如紫外辐射,电离辐射和化学毒素)和内部因素(如复制错误)的影响而发生损伤,包括DNA双链断裂、DNA错配和DNA交链等。DNA损伤发生后,损伤部位会被一些蛋白识别,进而招募一系列蛋白至损伤部位,形成一个修复系统。DNA双链断裂是最严重的一种DNA损伤,错误修复往往导致疾病的发生。DNA双链断裂(double strand break, DSB)后,细胞启动RNF8/RNF168信号通路进行修复。RNF8和RNF168是这条通路的枢纽蛋白;53BP和BRCA1是关键的效应蛋白,决定着DSB修复的方式;组蛋白泛素化、磷酸化和甲基化等翻译后修饰是这条通路顺利进行的基本条件;染色质重塑、泛素化酶/去泛素化酶平衡和蛋白稳定性是这条通路的主要调节方式。本综述对RNF8/RNF168信号通路进行了梳理总结,希望其能对相关研究者起到参考作用。     

基于卷积神经网络的大肠杆菌启动子预测

目的 基于位点特异性打分矩阵（position-specific scoring matrices,PSSM）的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）算法做了进一步研究。方法 采用PSSM将启动子序列处理成数值矩阵,通过CNN算法进行分类。大肠杆菌K-12（Escherichia coli K-12,E.coli K-12,下文简称大肠杆菌）的Sigma38、Sigma54和Sigma70 3种启动子序列被作为正集,编码（Coding）区和非编码（Non-coding）区的序列为负集。结果 在预测大肠杆菌启动子的二分类中,准确率达到99%,启动子预测的成功率接近100%;在对Sigma38、Sigma54、Sigma70 3种启动子的三分类中,预测准确率为98%,并且针对每一种序列的预测准确率均可以达到98%以上。最后,本文以Sigma38、Sigma54、Sigma70 3种启动子分别和Coding区或者Non-coding区序列做四分类,预测得到的准确性为0.98,对3种Sigma启动子均衡样本的十交叉检验预测精度均可以达到0.95以上,海明距离为0.016,Kappa系数为0.97。结论 相较于支持向量机（support vector machine,SVM）等其他分类算法,CNN分类算法更具优势,并且基于CNN的分类优势,编码方式亦可以得到简化。     

基于BP神经网络模型的全球森林土壤异养硝化过程N2O排放通量估算

N₂O作为重要的温室气体之一,对地球和人类都有很大的影响。为了深入探究对有机氮异养硝化作用及其产生N₂O过程的影响机制,完善全球N₂O通量估算模型,本研究采用Pearson相关性分析与广义可加模型(GAM)对全球135个样点有机氮异养硝化速率及其产生N₂O速率的影响因子进行分析,然后将主要影响因子作为BP神经网络的输入层来模拟全球森林土壤有机氮异养硝化速率及其产生N₂O速率的空间分布。结果显示,土壤pH和土壤C/N是影响有机氮异养硝化速率的主要因素,土壤C/N、土壤孔隙含水量(WFPS)以及土壤温度是影响有机氮异养硝化产生N₂O速率的主要因素。全球森林土壤异养硝化速率平均为0.4241(0.0014～0.689)μg N·g^-1·d^-1,异养硝化产生N₂O速率平均为0.2936(0.21～1.103)μg N₂O·kg^-1·d^-1     

神经网络提高肝细胞癌磁共振波谱诊断正确率

通过评价31磷磁共振波谱(31Phosphorus Magnetic Resonance Spectroscopy,31P-MRS)来辨别三种诊断类型:肝细胞癌,正常肝和肝硬化。运用反向传输神经网络(BP)和径向基函数神经网络(RBF)分析31P-MRS数据,分别建立神经网络模型,进行肝细胞癌的诊断分类以期提高识别率。实验结果证明,应用神经网络模型后,31P-MR波谱对活体肝细胞癌的诊断正确率从89.47%提高到97.3%,且BP更优于RBF。     

基于最大熵和改进PCNN的医学图像自动分割算法研究与实现

本文提出了基于最大熵和改进的PCNN(Pulse Coupled Neural Network)相结合的新方法,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数.提出的方法无需考虑PCNN参数的选择,可有效的自动分割各种医学图像,同时利用最大熵得到最优分割结果.该方法对于PCNN理论在医学图像分割领域的应用有着重要的意义.