简介:摘 要:神经网络是当今最具魅力的一个新兴学科生长点,已发展成为现代科学技术的新热点,其迅猛发展将对整个信息科学产生巨大的影响。神经网络在数学建模中的应用也非常的广泛。
简介:摘要目的通过生物信息学及机器学算法筛选及分析前列腺癌的关键表达基因,探究诊断前列腺癌的生物标志物及与前列腺癌免疫细胞浸润的相关性。方法使用生物信息学方法从基因表达谱(GEO)数据库中下载3个前列腺癌组织信使RNA(mRNA)芯片数据集:其中GSE46602和GSE69334作为训练集,GSE32571作为验证集。对数据集GSE46602及数据集GSE69223两个数据集进行合并分析后获得差异表达基因(DEGs),京都基因与基因组百科全书(KEGG)、基因本体论(GO)、疾病富集分析(DO)与基因富集分析(GSEA)用于功能富集分析。Lasso回归筛选特征基因11个,支持向量机(SVM)筛选特征基因2个,取交集为两个特征基因丝氨酸蛋白酶(HPN)、角蛋白23(KRT23),将两个基因在数据集GSE32571中进行验证,同时通过实时荧光定量聚合酶链反应在前列腺癌相关细胞系中进行验证,最后进一步分析了两个特征基因与免疫细胞浸润相关联系,两组间使用Student’s t检验评估统计学意义。结果通过对GEO数据库3个前列腺癌数据集使用R语言及机器学习等方法进行分析,总共发现35个DEGs和两个核心基因,其中20个为下调基因,15个为上调基因。通过GO、KEGG、DO及GSEA通路分析发现这些基因富集在表皮细胞分化、角质形成等功能中,以细胞外基质受体相互作用及雌激素受体通路等信号上。通过套索算法(LASSO)及SVM筛选出的特征基因与数据集GSE32571进行检验,发现HPN、KRT23是前列腺癌的2个诊断生物标志物,在前列腺腺癌细胞系中mRNA水平进行验证符合生物信息分析结果,HPN在Du145、PC3、Vcap、Lncap、C4-2、22RV1组相对表达量(1.10±0.29、0.46±0.12、3.02±0.79、1.58±0.09,0.39±0.02,0.41±0.07)指标高于RWPE1组(0.09±0.01),差异有统计学意义(t=6.000、5.030、6.400、27.980、15.600、6.870,P<0.05),KRT23在Du145、PC3、Vcap、Lncap、C4-2、22RV1组相对表达量(0.42±0.01、0.15±0.03、0.15±0.02、0.15±0.03、0.62±0.09、0.04±0.01)指标低于RWPE1组(1.01±0.19),差异有统计学意义(t=5.210、7.600、7.620、7.580、3.120、8.630,P<0.05),且HPN、KRT23与免疫细胞相关,HPN与T细胞CD8、静息肥大细胞、静息树突状细胞呈负相关,与巨噬细胞M0呈正相关;KRT23与巨噬细胞M0呈负相关,与静息树突状细胞、静息肥大细胞呈正相关。结论HPN、KRT23可以作为前列腺癌的诊断性生物标志物,且HPN、KRT23与滤泡辅助性T细胞及调节性T细胞等免疫细胞相关。
简介:摘要:图像匹配是信息领域中的一项重要技术,同时也是其它一些图像处理技术的基础。因此,对现有匹配算法展开研究以提高图像处理质量具有十分重要的意义。本文分析了图像匹配常用方法的优点和不足之处,讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。
简介:摘要目的探讨应用智能计算(IC)法对住院患者进行风险评估的准确性,旨在构建更具优势的住院风险评估系统。方法以天津市第五中心医院医院信息系统(HIS)为平台研发"搜索引擎"程序,自动抓取患者信息,应用IC法自动生成营养风险筛查2002量表(NRS 2002)评分、评估静脉血栓栓塞症(VTE)风险的Caprini评分和Padua评分、房颤脑卒中危险分层管理评分(CHA2DS2-VASc评分)以及房颤患者抗凝出血风险评分(HAS-BLED评分)。采用随机对照研究方法,按照各项评分适用条件,分别随机选取100例次应用IC法进行评分,定义为IC组;用与上述例次对应的同一患者相同时间的资料进行人工评分,定义为传统计算(TC)组。绘制Bland-Altman散点图分析两种方法计算各风险评分的一致性,比较两组评分消耗时间的差异。结果两组评分Bland-Altman散点图显示,NRS 2002评分、Caprini评分、Padua评分、CHA2DS2-VASc评分和HAS-BLED评分的95%一致性界限(95%LoA)分别为-0.46~0.41、-0.49~0.52、-0.50~0.41、-0.67~0.60、-0.44~0.43分,均P>0.05。在NRS 2002评分、Caprini评分、Padua评分、CHA2DS2-VASc评分和HAS-BLED评分中,分别有95%、96%、97%、97%、95%的点落在各自95%LoA内,且所有95%LoA内点均在临床可信区间内(-0.5~0.5分)。IC组计算NRS 2002评分、Caprini评分、Padua评分、CHA2DS2-VASc评分和HAS-BLED评分所消耗时间均明显短于TC组〔分别为0.72(0.71,0.73)s比361.02(322.41,361.02)s,0.72(0.72,0.73)s比196.68(179.99,291.20)s,0.72(0.72,0.73)s比105.75(92.32,114.70)s,0.72(0.71,0.72)s比72.66(56.24,84.20)s,0.72(0.71,0.72)s比51.30(38.88,57.15)s,均P<0.001〕。结论在上述5项住院风险评分中,IC法与TC法的评分结果存在良好的一致性,而IC法计算速度更快,值得临床信任与推广。