基因芯片数据分析方法研究进展

基因芯片技术的出现改变了生物医学研究的前景,其产生的海量数据是限制其发展的瓶颈问题。为提取其中所隐含的有价值的信息,在基因芯片数据分析的复杂计算工具和方法方面近年来有很多尝试。本文对近5年来基因芯片表达数据的分类分析方法进行综述,既分类比较了以聚类分析为基础的分类方法,也吸收了当前应用数据挖掘、信息融合等系统生物学思路的研究技术,并对数据的分析结果进行评价。     

生命机体危险因子信息特征分析

旨在生命机体与危险因子间建立生命物质信息对话平台,以物质化的信息,或信息化的物质的思维进行理解和推论,建立物质承载信息,信息通过物质的形式传递的思维模式,对生命信息中危险因子的属性、分类以及生命机体对危险因子的识别方式进行分析,从以上两个方面不同角度阐述危险因子与生命机体机制信息的相关互动关系。在分析与解读的过程中,主张建立合乎自然生成逻辑的科学概念,而摒弃一些主观是非逻辑所推导建立起来的概念,还原生命物质和生命过程的本来生物学位置及性质;主张一元化的思考方式和整体性理解生命信息安全控制机制的核心部分。分析结果:就生命信息中危险因子的属性和分类进行了分析,指出危险因子具有生命信息属性和生命安全属性两个属性,依据危险因子物质来源的不同,分外源性和内源性两类,绘出危险因子来源分类汇总图;从机体方面对危险因子识别方式不同,分为PRR识别方式和抗原(样)受体识别方式两类,并绘出危险因子识别方式分类汇总图。综合危险因子的属性、分类和生命机体对危险因子的识别方式,绘制出危险因子与生命机体机制信息的相关互动图,从保守性结构信息、生理产物信息、对机体损伤信息、代谢通路信息、对机体变应信息、精细纯外观构象信息及内在性核心信息7个方面对两者的相互关系进行了引证和分析,进一步阐释了生命信息安全控制机制。     

受损背根节神经元自发放电节律的整数倍模式及其动力学变化

本文记录了大鼠损伤背根节神经元的自发放电活动。采用背根节慢性压迫动物模型,记录慢性压迫手术后３－１０ｄ背根节的自发放电。在记录的１５６根纤维中,观察到１７根（占１１Ａ％）出现的动作电位峰峰间期以某一基础间期的整数倍模式出现的整数倍时间节律形式,其回归映射图为晶格状点阵结构,并且该时间形式受细胞膜上钠,钾通道的调控。     

基于物候特征的盐渍化信息数据挖掘研究

盐渍化是影响植被和作物长势的重要因素,精确反演盐渍化的时空分布信息至关重要。基于MOD13A1-NDVI数据反演生长季开始日期(SOS)、生长季结束日期(EOS)、生长季长度(LEN)等物候参数和计算出能高精度反演盐渍化空间分布的多种植被指数、盐分指数、地形指数、干旱指数等参数后作为BP-ANN人工神经网络的输入因子来反演盐渍化信息,同时按照植被类型和地貌类型进行分区来反演盐渍化信息,以探讨盐渍化受植被和地貌类型的影响。主要结论如下:(1)盐渍化的形成受多种因素的影响,与物候参数大多呈非线性关系,不能单纯的以某拟合公式来进行表达,需要借助人工神经网络超强的非线性拟合能力来反演盐渍化信息。(2)通过深入挖掘植被物候信息,在融入物候参数后的反演精度显著提高。可决系数R2从0.68(非物候参数)增加到0.79(包括物候参数),但是需要加入地形、影像数据和土壤水分等方面的信息来更加精确的反演盐渍化信息。生物累积量指标LSI(Large seasonal integral)和SSI(Small seasonal integral)能够很好的表征盐渍化的信息。(3)划分植被类型后的盐渍化提取精度进一步提高,可决系数R~2达到了0.88。(4)以地貌特征作为类型分区后,反演结果的R~2达到了0.85,精度较高,比以植被类型作为分区的精度略小。高程较低区域的盐渍化现象普遍较重,盐渍化程度受到地形和地貌因素的影响显著。(5)农用地区域多为非盐渍化和轻度盐渍化地,稀疏植被区多为重盐渍化地。研究区的非盐渍化和轻盐渍化地、中盐渍化地和重度盐渍化地比例分别为53.42%,13.71%,32.87%。以上的研究结果提出了一种融合物候信息和非物候参数来反演盐渍化信息的方法,进行深入的协同植被物候监测盐渍化信息方面的数据挖掘,在融入了物候参数后,盐渍化的预测精度显著提高。     

沉默信息调节因子1在消化系统肿瘤中的作用

沉默信息调节因子1(SIRT1)是Sirtuin 家族中的一员,属于烟酰胺（NAD⁺）依赖的Ⅲ类组蛋白去乙酰化酶,能通过对多种非组蛋白及组蛋白赖氨酸残基进行去乙酰化修饰调节基因表达。近来的研究发现,SIRT1不仅能使肿瘤抑制因子去乙酰化,促进肿瘤发生,还能使肿瘤促进因子去乙酰化,抑制肿瘤发生。SIRT1与肿瘤的生物学特性密切相关,影响肿瘤分期及患者预后。在消化系统肿瘤中,SIRT1具有双面性,既可作为抑癌因子,也可发挥癌因子的作用。近年来,许多研究对SIRT1在肿瘤中的作用靶点及相关信号通路做了深入研究,关于SIRT1在肿瘤中作用机制的新研究不断出现。SIRT1已成为人们攻克肿瘤的一个研究热点。本文通过对SIRT1在肿瘤中的双重作用,尤其是在消化系统肿瘤中的不同作用靶点和参与的信号通路作一综述,希望为临床上治疗消化系统肿瘤提供更有说服力的证据。     

遥感数据支持下不同地表覆盖的区域蒸散

将地表能量平衡系统(SEBS)扩展成遥感日蒸散估算模型,利用MODIS遥感数据估算了黄淮海地区的区域蒸散,并在地理信息系统的支持下分析了不同地表覆盖下的区域蒸散统计分布特征.在缺乏各地表覆盖类型相应蒸散量实测值进行对比的情况下,以2001年4月17日估算的日蒸散量为例,通过各地表覆盖类型日蒸散量间的相互对比分析表明,SEBS估算的区域日蒸散量具有一定的合理性.分析结果表明：在黄淮海地区,荒地具有最低的蒸散量;森林、灌木、草地等地表覆盖类型具有中等的蒸散量;而水体、湿地以及耕地具有较高的蒸散量.可能由于包含绿地和水面,城镇用地的蒸散量也较高.土壤含水量的空间差异性导致森林、灌木、草地和耕地等地表覆盖类型的蒸散量具有明显的空间差异性.耕地蒸散量的空间差异性可以为制定合理、高效的农田灌溉计划提供指示作用.SEBS遥感日蒸散模型的局限性在于有可能低估水体和湿地等地表覆盖类型的蒸散量.     

大鼠初级传入纤维与脊髓背角神经元间的动作电序列的突触传递

外周感觉神经元通过动作电位序列对信号进行编码,这些动作电位序列经过突触传递最终到达脑部。但是各种脉冲序列如何通过神经元之间的化学突触进行传递依然是一个悬而未决的问题。研究了初级传入A6纤维与背角神经元之间各种动作电位序列的突触传递过程。用于刺激的规则,周期、随机脉冲序列由短簇脉冲或单个脉冲构成。定义“事件”(event)为峰峰问期(intefspike interval)小于或等于规定阈值的最长动作电位串,然后从脉冲序列中提取事件间间期(interevent interval,IEI)。用时间,IEI图与回归映射的方法分析IEI序列,结果表明在突触后输出脉冲序列中可以检测到突触前脉冲序列的主要时间结构特征,特别是在短簇脉冲作为刺激单位时。通过计算输入与输出脉冲序列的互信息,发现短簇脉冲可以更可靠地跨突触传递由输入序列携带的神经信息。这些结果表明外周输入脉冲序列的主要时间结构特征可以跨突触传递,在突触传递神经信息的过程中短簇脉冲更为有效。这一研究在从突触传递角度探索神经信息编码方面迈出了一步。     

基于专利信息分析的中国3D生物打印技术发展与产业化研究*

目的:基于专利信息对我国3D生物打印技术的发展态势进行分析。方法:本文基于incopat和TDA两大专利分析平台对中国3D生物打印的专利发展态势从专利统计分析与专利计量分析两个维度进行了跨库组合分析,总结了我国3D生物打印技术的专利前沿动态特征。结果:研究发现,中国3D生物打印技术从2013年起进入专利激增态势,中国作为潜在技术市场的国际竞争日趋激烈,本文还从专利申请人、技术领域分布、专利文本关键词聚类、专利价值、专利合作等方面进行了深度挖掘分析。结论:最后,结合对中国3D生物打印专利申请人的专利产业化案例深度分析与专利特征总结,为中国3D生物打印技术发展与产业化提供参考建议。     

我国动物地理学研究的前景─—方法论探讨

本文着重从方法论的角度探讨在新形势下我国动物地理学的前景，提出建立两类资料地图──动物学资料图（ Ｚｏｏｌｏｇｉｃａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｍａｐ）和地理学资料图（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍａｐ），以比较地理学分析法（Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ），进行不同时空尺度的研究，并建议了在最近时期内应优先选择开展研究的关键性地区及其中心问题。     

Errors-in-variables in joint population pharmacokinetic/pharmacodynamic modeling

Pharmacokinetic (PK) models describe the relationship between the administered dose and the concentration of drug (and/or metabolite) in the blood as a function of time. Pharmacodynamic (PD) models describe the relationship between the concentration in the blood (or the dose) and the biologic response. Population PK/PD studies aim to determine the sources of variability in the observed concentrations/responses across groups of individuals. In this article, we consider the joint modeling of PK/PD data. The natural approach is to specify a joint model in which the concentration and response data are simultaneously modeled. Unfortunately, this approach may not be optimal if, due to sparsity of concentration data, an overly simple PK model is specified. As an alternative, we propose an errors-in-variables approach in which the observed-concentration data are assumed to be measured with error without reference to a specific PK model. We give an example of an analysis of PK/PD data obtained following administration of an anticoagulant drug. The study was originally carried out in order to make dosage recommendations. The prior for the distribution of the true concentrations, which may incorporate an individual's covariate information, is derived as a predictive distribution from an earlier study. The errors-in-variables approach is compared with the joint modeling approach and more naive methods in which the observed concentrations, or the separately modeled concentrations, are substituted into the response model. Throughout, a Bayesian approach is taken with implementation via Markov chain Monte Carlo methods.