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[硕士论文] 冯郁
生物工程 内蒙古大学 2017(学位年度)
摘要:转录组测序技术(RNA-seq)是研究基因表达的常用方法,目前已有近百种分析RNA-seq数据的软件。本研究基于相同硬件设备,利用传统Tophat2等软件和新开发HISAT2等软件搭建了两套RNA-seq数据分析平台并进行比较。结果显示,HISAT2的运算时间比Tophat2的运算时间快5倍左右,运算占用的最大内存少1GB左右,比对率提高5%到6%,HISAT2可以将更多的reads比对到基因组上。Stringtie的运算时间要比Cuffiinks的运算时间快2到3倍,运算过程中占用的最大内存为1/6到1/7,Stringtie比Cuffiinks多组装出854个transcripts和109个genes。同样的数据,Ballgown运算需要3s,而Cuffdiff2需要将近2d,Ballgown占用的最大内存仅为Cuffdiff2的1/78,Ballgown检测到的差异表达基因数目大概为Cuffdiff2的两倍。整体来看,基于HISAT2软件组合的平台完成全部运算需要10h3min4s,占用最大内存为4.279GB;基于Tophat2软件组合的平台需要4d左右,占用最大内存为163.84GB。新分析平台能够节省大量机时和人时,提高分析灵敏度。
  本研究利用基于HISAT2等软件搭建的平台,对核移植(nuclear transfer,NT)细胞、诱导多能干细胞(induced pluripotent stem cells,iPS cells)、人胚胎干细胞(human embryonic stem cells,hESC)三种多能性细胞进行生物学比较、基因差异表达分析、GO分析、KEGG分析和基因互作网络分析。结果显示,iPS细胞和hES细胞之间上调差异表达基因为961个,大部分基因显著富集到DNA转录调控过程中,下调为577个,富集最显著的通路是胞吞;NT细胞与hES细胞之间上调差异表达基因为124个,下调为104个,大部分基因显著富集到先天性免疫应答。NT细胞与iPS细胞之间上调差异表达基因1153个,富集最显著的通路是调控干细胞多能性的信号通路,暗示在多能性方面NT细胞优于iPS细胞;下调为647个。从差异基因数和富集结果来看,相比于iPS细胞和hES细胞,NT细胞和hES细胞的基因表达谱更加相似。随后对核移植(NT)、转录因子诱导(iPS)、人胚胎干细胞(hESC)和胎儿成纤维细胞(HDF)这四类细胞进行生物学比较,找到一些与重编程过程相关通路,如DNA合成与修复、干细胞多能性维持和mRNA稳定性调节等。本研究对于进一步揭示重编程的分子机制提供了一些理论依据。
[硕士论文] 秦爽
基础数学 兰州交通大学 2017(学位年度)
摘要:生物数学是一门交叉学科,它使用数学学科上的一些方法和理论来处理生物学方面的许多问题,而且还研究和生物学相关的许多数学上的方法。许多的生态现象都可以通过数学模型去描述,通过研究数学模型可以对其做出科学的解释。传染病它是一类由病原体所引起的疾病,因为传染病它的传播速度快速,而且还能导致感染者死亡,所以对传染病的研究受到了各个领域专家学者的广泛关注。传染病是人类最大的杀手是毫无疑问的,对于人类来说怎么样去有效的预测、防止、隔离受感染的人群以此来实现对传染病的治疗,是多年来人们一直关注的问题。研究传染病模型是为了更好地揭示疾病发展的过程和传播的规律,以便人们能够找到其预防的措施和控制的策略。本文主要针对几类生物模型,根据非线性动力学理论从理论和数值两方面详细分析了该类模型的动力学特性。对这几类传染病模型平衡点的存在性、稳定性以及唯一性及其多种分岔行为进行了研究,对一些旧的理论和方法做了适当的改进,并且发现了一些新的规律。本论文的主要内容为:
  1.对生物模型的研究现状和研究目的意义进行了简单的综述,另外阐述了动力系统、结构稳定性、分岔、离散系统的Flip分岔和Neimark-Sacker分岔、连续系统的Hopf分岔以及第一Lyapunov系数的计算方法,针对离散系统和连续系统发生各种分岔的条件做了简要的归纳和说明。
  2.通过使用向前的欧拉差分方法,将一类具有饱和接触率和垂直感染的SIR模型变成离散的SIR模型。首先,分析了该离散模型的平衡点的存在性与局部稳定性,并得到了平衡点稳定性的条件。其次,运用中心流形定理与范式理论,讨论了地方病平衡点E2的Flip分岔与Neimark-Sacker分岔的存在性、稳定性和方向。研究发现,当模型中选定的分岔参数穿过其临界值时,离散的SIR模型会发生Flip分岔和Neimark-Sacker分岔。最后,分别给出了Flip分岔与Neimark-Sacker分岔的数值仿真图,由图形可以验证了前面得到的理论的正确性。
  3.首先,对一类潜伏期和染病期都具有传染力的连续的SEIR传染病模型的平衡点的存在性与稳定性进行了分析,并基于Hopf分岔准则、范式理论和中心流形定理对该模型Hopf分岔的存在性、稳定性与方向做了详细地讨论。此外,通过使用向前的欧拉差分方法,构造出了一个新的离散的潜伏期和染病期都具有传染力的SEIR传染病模型。研究了该离散模型的无病平衡点的存在性、稳定性以及Neimark-Sacker分岔的存在性、稳定性与方向。最后,将连续SEIR传染病模型与其离散SEIR传染病模型的Hopf分岔的临界值进行了比较,得到了它们发生Hopf(Neimark-Sacker)分岔的时间顺序的参数条件。经过详细地理论分析与数值仿真可以得到,离散的SEIR流行病模型具有更加丰富的动态特性。
  4.首先,通过理论分析得到了一类连续的分数阶SIRS传染病模型的解的存在性和唯一性的充分条件,而且还对该模型平衡点的Hopf分岔的存在性进行了讨论。此外,本节还提出了一类新的离散的分数阶SIRS传染病模型,针对该模型详细分析了其稳定性的充要条件,还得到了Neimark-Sacker分岔发生的参数条件。最后,针对连续的和离散的分数阶SIRS传染病模型,分别对它们做了数值仿真。结果显示:分阶数θ的取值对离散的分数阶SIRS传染病模型的稳定性有着一定的影响;随着s的减小,离散的分数阶SIRS传染病模型越容易趋于稳定状态;另外当分阶数θ的值增大时,离散的分数阶SIRS传染病模型越容易出现混沌吸引子。数值结果表明,离散的分数阶SIRS传染病模型有着Neimark-Sacker分岔、吸引子危机以及混沌吸引子等丰富的动力学特性。
[硕士论文] 胡强
物理电子学 湖南师范大学 2017(学位年度)
摘要:高强度聚焦超声(High-Intensity Focused Ultrasound,HIFU)技术是21世纪以来肿瘤治疗中最为有效且最具潜力的治疗方式之一,目前已被广泛应用于临床医疗领域。HIFU肿瘤治疗技术主要是利用HIFU的高温热效应机制来破坏肿瘤组织,使肿瘤组织高温消融,达到切除肿瘤的目的。为了更有效的切除肿瘤且不损伤人体正常组织,在治疗过程中对温度的实时监控尤为关键。本文利用普罗公司的高强度聚焦超声实验系统,获取了HIFU辐照前后离体猪肉组织的B超图像和对应的温度信息,并对实验数据进行相关预处理,对无损测温方法也做了进一步的研究。
  本研究主要内容包括:⑴对实验获取的离体猪肉组织B超图像进行预处理。主要包括对B超图像进行筛选、辐照前后B超图像相互对应、灰度变换以及图像大小的裁剪等,为后续的研究做好充足准备。⑵对辐照前后图像的增强及配准。利用空间域灰度级-彩色变换伪彩色增强算法对HIFU辐照前后的B超图像进行伪彩色增强,使B超图像的色彩信息更加明显。同时,介绍了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF(Speed-Up Robust Feature)两种基本图像配准算法,引入了一种能够充分利用图像颜色信息和全局信息进行图像匹配的CSURF(Color Speed-Up Robust Feature)配准算法,并将其应用于HIFU辐照前后的B超图像配准,结果表明,利用CSURF算法对伪彩色增强后的HIFU辐照前后图像进行配准,能精确确定出辐照区域,为后续的无损测温提供重要的图像数据。⑶提出了一种基于频谱图像灰度共生矩阵的无损测温方法。利用高强度聚焦超声辐照新鲜离体猪肉组织,获取辐照前后的B超图像的减影图像。采用Hadamard变换对B超减影图像进行处理,获取频谱图像,将频谱图像的灰度共生矩阵惯性矩作为反应温度变化的信息参数。实验表明:不仅单组数据的Hadamard-GLCM惯性矩(HGMI)和温度能很好的线性拟合,而且多组数据的Hadamard-GLCM惯性矩与温度也成近似的线性关系,且斜率非常接近,拟合度更接近1。拟合误差小,对温度的分辨能力高,容错能力强。与传统的测温方法相比有着明显的优势,能为HIFU治疗过程中的无损测温提供有效的实时依据。
[硕士论文] 马赛歌
药物化学 郑州大学 2017(学位年度)
摘要:近年来,对于各种有机小分子、金属离子以及其他生物体内化合物的识别检测,是人们研究的重要领域之一。在各种检测方法中,荧光检测法由于其具有高的选择性、好的灵敏度以及实时检测等各种优点而受到广泛关注。
  在各类荧光探针的使用中,1,8-萘酰亚胺荧光团的应用研究非常活跃,其原因莫过于萘酰亚胺荧光团自身良好的光学性质:较高的光稳定性、较大的Storks位移和较强的荧光发射。本文基于1,8-萘酰亚胺设计了两个荧光探针即M1、M2,其中M1可用于高选择性识别检测HS-,M2可用于高灵敏度识别检测HS-和生物体中的氨基酸(GSH和Cys)。探针M1、M2均已通过细胞成像实验确定其具有实际应用潜力,为其后期在生物中的应用奠定了基础。
  邻苯二甲酸酐类荧光团具有合成步骤简单、成本低、水溶性很好等优点,本文基于该类荧光团设计并合成了探针M3、M4,分别用于比率检测pH和高选择性识别Cys。其中M3已通过标准pH计的检测对比证实其检测结果的准确性,目前虽存在许多同时检测生物内硫醇的探针,但多数探针并不能将GSH和Cys进行区别检测,本文通过简单的步骤设计并合成的M4则可以将对Cys与GSH、Hcy等生物硫醇的识别检测明显区分开,对Cys具有专一的选择性。针对该探针的实际应用,我们也做了相关试纸实验,得到了较为满意的结果。
[硕士论文] 覃姜色
数学 广东工业大学 2017(学位年度)
摘要:生态位构建是指有机体通过自身新陈代谢、活动和选择行为,部分的创建和部分的毁灭自身或其它有机体的进化生态位,进而改变其环境中生物与非生物自然选择源的一种能力.生态位构建体现的是有机体与环境在进化过程中的相互反馈关系.通过这种反馈,使进化成为自然选择与生态位构建共同作用的过程,进而引起进化惯量、进化动量、自催化效应、进化时滞、导致有害基因固定、支持稳定多态现象、消除其他稳定多态型或影响进化系统的不稳定性等一系列进化结果.作为生态学中的基本核心理论,生态位构建不仅丰富了现有的进化思想,还为物种适应性的研究提供了新的理论依据,也为解释不同尺度上的进化生态学现象提供了有效的机制模式.然而,目前关于生态位构建理论的研究除了双位点种群遗传模型外,多以生态学模型或试验研究为主,缺乏有效的进化模型理论,该理论可以引起重要的进化作用.因此,本文将以有机体的生态位构建特征为研究对象,利用进化入侵分析方法之一——进化分布动态模型与分析方法,探究具有构建特性的有机体的进化动态与表型分布模式及其对物种形成、多态维持机制以及进化稳定条件等方面的重要影响,从而阐明生态位构建特征对生态系统下物种进化的作用记录,评价生态位构建理论对物种适应性进化的意义.本文主要分为四个部分:一、介绍适应性进化动态和进化分布动态的基本理论研究方法,概况总结生态位构建基本内容以及当前的国内外研究;二、建立具有特征构建的单物种进化分布模型,并对其进行数值模拟.结果表明:表型特征的进化轨迹出现分岔,即进化分支.初始的表型特征逐渐消亡,形成新的特征子物种,物种呈现出多样性的分化特点.系统中不同的参数还会对物种的分化速度有影响.而在非对称情况下,物种的多样性出现了递减趋势,特征密度则出现不同的变化;三、建立具有生态位构建特征的互惠系统的协同进化动态模型,通过对其进行数值模拟发现:不同特征之间的种内竞争核、生态位构建宽度等参数指标会对物种的多样性产生显著的影响;四、结论及展望.
  本文在生态位构建理论的研究中首次使用进化分布动态模型.直接以有机体的进化特征为研究目标,探讨其在构建作用下的进化动态与分布模式,具有明显的创新性.这对于进一步发展生态位构建理论提供了有效的理论支持和丰富的研究模式.
  
[硕士论文] 李尚毅
软件工程 武汉科技大学 2017(学位年度)
摘要:DNA和RNA核酸分子在生物的整个进化过程中是不可缺少的一部分。近年来随着生物技术的发展,经过优化设计的核酸分子的自组装技术在生物分子计算、生物传感器、靶向药物治疗等领域也有着重要应用。在这些领域中,核酸分子的优化设计和结构预测是一个重要的研究内容。核酸分子可以通过碱基的氢键吸引,折叠自身而形成多样的二级结构。任意的单链核酸分子都存在海量的碱基匹配组合,究竟哪种匹配的结构是核酸分子最稳定的结构是个复杂的组合优化问题。此外,包含假结的核酸分子二级结构预测问题已被证明是一个NP完全问题。因此,预测含假结的核酸分子的二级结构是一个重要的热点问题和难点问题,具有重要的理论意义和应用价值。目前,国内外许多学者已提出了预测核酸分子二级结构的各种算法。在目前已有的算法中,精确算法在核酸分子规模较小时有不错的搜索效果,但随着核酸分子碱基数量的增多,这些精确算法就显得有些无能为力,无法在有限的时间内预测出核酸分子的结构,且传统的动态规划算法无法预测出假结;另一方面,有些近似算法虽然能够处理碱基数量较多的核酸分子序列,但收敛速度过慢。
  本研究提出一种基于遗传算法的含假结的二级结构预测算法,允许在RNA分子骨架的下方连接氢键形成可平面的假结,最大程度地降低核酸分子的自由能。算法用茎区的长度和自由能一起作为作评估个体的标准,针对核酸分子的特点,提出了改进的交叉、变异遗传算子。本文利用PseudoBase数据库的核酸实例进行了测试,并与ProbKnot、Mfold、HotKnots等其它著名的核酸二级结构预测算法进行比较,分析结果证明了本文算法的有效性和可靠性。为了进一步提高求解较长的核酸分子的计算效率,本文选择了NVIDIA公司推出的CUDA并行计算模型,将遗传算法中种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异等重要的遗传算子进行并行化,利用GPU进行并行计算。实验结果表明,和传统的基于CPU的遗传算法相比,这种基于GPU的并行计算模式可以显著提高算法的效率。
[硕士论文] 王晓燕
数学 太原理工大学 2017(学位年度)
摘要:种群动力学是生物数学的一个重要分支.国内外许多学者通过建立生物数学模型,运用数学理论和数学方法对模型的动力学行为进行研究来探索生物种群的生态发展规律,进而为生物种群的管理提供重要的理论依据。
  本文中我们基于古典的Lotka-Volterra种群动力学模型,考虑扩散、时滞、功能反应以及随机扰动对其的影响,建立相应的随机种群模型,通过构造适当的Lyapunov函数,运用Ito公式和随机微分方程比较定理,讨论这三类随机模型的动力学行为,并利用数值模拟的方法验证了所得结论的正确性。
  第一章,我们介绍了种群动力学模型的研究背景、研究意义和目前国内外的研究现状,并给出了与本文相关的一些定义和预备知识。
  第二章,我们研究了带有扩散的两种群Lotka-Volterra随机竞争模型的动力学行为,通过对确定的模型引入随机干扰和考虑扩散,建立了带有扩散的随机竞争模型。运用Ito公式,我们证明了系统解的全局正性。其次,通过构造合适的Lyapunov函数,讨论了系统解的随机最终有界性。最后,给出了一个导致系统灭绝的充分条件,并用数值模拟的方法验证了所得结论的正确性。
  第三章我们研究了具Holling-type II型功能反应的随机时滞捕食模型。通过构造合适的 Lyapunov函数,运用Ito公式,讨论了系统解的全局正性,分析了解的随机最终有界性,并给出了解的渐近矩估计。
  第四章,我们讨论了具扩散和Holling-type II型功能反应的随机捕食-食饵模型的动力学行为。首先,证明系统解的全局正性。进一步,利用随机微分方程的比较定理,分析了系统灭绝与平均持久生存,给出了系统灭绝和平均持久生存的充分条件。最后,用数值模拟的方法验证了所得结论的正确性。
  第五章,我们对本文进行了总结,并指出本文的不足之处和下一步的研究工作。
[硕士论文] 张效辉
概率论与数理统计 山东大学 2017(学位年度)
摘要:本文主要介绍了生物数学中一个经典的舱室传染病模型亦即SIR模型,目标是确定当给定原始传染数据时利用GA算法实现参数的优化反演,从而得到参数传染系数、恢复系数及基本再生率与基本再生数,进而对传染病本身的流行趋势和防治措施给出相应的参考价值。
  文章首先介绍了传染病动力学模型的历史发展及研究意义,综述了动力学在传染病预防控制上的优势与必要性。
  文章第二部分给出了基本的概念定义和理论铺垫,以随机过程-马氏过程-生灭过程为概念递进,有序给出了各自的定义及其继承式发展,以带移入的生灭过程为出发点进入下一部分的讨论;后续讨论了BDI(λ,μ,v)过程的统计推断,以对BDI过程的模拟、参数向量的估计及其数值解求解为线展开。对BDI过程的模拟采用了经典的Gillespie's Algorithm算法;参数向量的估计是建立在推导出的似然函数上,并且在求解过程中未得到λ,v的显式解;然后给出了三种意义下可行的参数估计方法,包括遗传算法的应用。
  文章第三部分主要以遗传算法实现传染病动力学模型SIR模型参数反演为主。首先给出了经典的传染病动力学模型SIR模型的概念及微分方程;接下来对固定参数下的SIR过程实现路径模拟,分别给出了ODE路径下的模拟和BDI路径下的模拟;本部分的重点是对于遗传算法的介绍及其在在参数反演中的应用,给出了遗传算法的概念,详细分析了遗传算法中涉及到的一个函数三个算子的实施细节,其中一个函数指的是算法中适应度函数的确定,三个算子指的是选择算子、交叉算子、变异算子,是算法运行中必须给出的三个关键运行主体,是种群进化的潜在操盘手。
  文末以某寄宿制学校爆发的大范围的流感为SIR模型主体,其基本符合该模型的假设,对该流感的传染系数、恢复系数、基本再生率给出了GA算法下的参数反演结果,与参考文献中采取其他方法得到的参数估值相近,肯定了GA算法在该模型行参数中估计中的适用性和稳定性。
[硕士论文] 闫洁
基础数学 郑州大学 2017(学位年度)
摘要:随着自然环境的破坏日趋严重,生物种群丧失的速度也越来越快,各种资源的循环利用也引起了科学家的严肃思考,这也就使得许多生物学家对Allee效应的关注度越来越高.本文主要运用中心流形定理和分岔理论等动力学知识对具有Allee效应的离散食饵-捕食系统的平衡点稳定性和分岔情况进行理论的分析.计算证明出模型平衡点的全局稳定性和发生Flip分岔和Hopf分岔的条件,并且运用Matlab程序对所得的理论结果进行数值模拟,给出相关的结论及对应的生物学意义.
[硕士论文] 郝占龙
电子科学与技术 广西师范大学 2017(学位年度)
摘要:使用机器学习方法进行图像的分类是当下热门的研究方向之一,Google的AlphaGo与人类的围棋大战,更是促进了机器学习的进一步发展,卷积神经网络是应用广泛的机器学习算法,当下在金融风险预警,企业决策,字符识别等领域都有较多的应用。
  医疗影像技术随着科技的进步在临床上得到广泛应用,使得很多疾病可以更早发现、更早治疗,医学图像分类主要依靠人眼观察,耗时、耗力、且容易受到医生主观因素影响,医学细胞图像的计算机分类也成为研究的热点和难点。
  本文研究对机器学习算法——卷积神经网络模型进行改进并应用于单细胞图像分类,完成的主要研究工作如下:
  1、阐述了卷积神经网络的基本理论,介绍了从感知机模型演变到卷积神经网络的过程,以及Softmax分类器等理论知识,为模型的建立和改进提供理论基础。
  2、针对公开的HEp-2细胞图像库和宫颈细胞图像库中图像数量较少,且大小尺寸不一,无法直接训练卷积神经网络模型;本文研究使用缝裁剪法、高阶插值法对图像进行缩放,使得单细胞图像具有相同的尺寸,同时使用裁剪、对比度、亮度变换、旋转、规范化等方式对于小数据集进行数据提升,扩大了训练集合。
  3、针对经典的卷积神经网络模型不能有效的进行单细胞图像分类的问题,设计了一种改进的卷积神经网络模型,通过批技术、局部响应归一化,Softmax等六个方面改进了卷积神经网络模型。
  4、为了进一步提高卷积神经网络模型对单细胞图像的分类识别能力,考虑到人类视觉过程中感受野并非固定不变,设计了一种改进的卷积神经网络模型——同层多尺度核卷积神经网络,通过增加多尺度感受野、使用ReLUs、变更核函数数量等方式对卷积神经网络模型进行了改进。
  5、使用Google的Tensorflow框架编写改进的卷积神经网络模型,并通过ICPR2012HEp-2数据集和宫颈细胞集对改进模型进行分类仿真测试。
  仿真结果表明:本文设计的两个模型具有较好的鲁棒性和抗扰性,对于图像残缺、对比度亮度不同以及旋转等都仍然能够很好的完成HEp-2单细胞图像的六分类和宫颈细胞图像的二分类识别。
[硕士论文] 周帅
应用数学 合肥工业大学 2017(学位年度)
摘要:寄生可通过间接效应调节物种间相互作用强度,从而对生态系统中种群动态及物种共存产生重要影响.近些年有关寄生调节的生活史特征对物种共存和动态变化的影响得到了迅速的发展,已成为数学生态学研究的前沿和热点问题,本论文基于生态-传染病模型,考虑寄生对种内竞争的特征调节作用,并探讨了物种共存对寄生调节的易感种群和已感染种群之间种内竞争的响应。
  本研究分为五个部分:第一章对寄生的特征调节效应和Allee效应的概念、理论与研究现状进行综述;第二章介绍了模型构建方法;第三章在生态-传染病理论的基础上,建立了具有寄生调节的种内竞争集团内捕食系统模型,并探讨了寄生调节种内竞争的特征变化对物种共存以及种群动态变化的影响;第四章构建Allee效应调节下的集团内捕食系统的生态-传染病模型,并进一步讨论了弱Allee效应对物种共存以及种群动态变化的影响;第五章对本论文进行总结和展望。
  本研究表明:⑴不同特征调节下的种群竞争力对物种共存产生不同影响,其中寄生调节导致易感染者相对较强的种内竞争关系对物种共存起促进作用,而寄生调节引起的已感染种群相对弱的种内竞争关系则不利于物种共存;⑵不同特征调节下的共存区域差别明显:强类间竞争时,共存区域最大,而发生弱类间竞争时,共存区域最小;⑶弱Allee效应对捕食者和食饵都有影响,但是对食饵的影响更加明显,甚至会导致食饵灭绝进而使得物种共存区域减小;⑷弱Allee效应的存在使得捕食者占据优势,种群密度增大;⑸弱Allee阈值越大,捕食者和食饵单独存在的区域增大,共存的区域减小。
[硕士论文] 张倩
计算机科学与技术 广西师范大学 2017(学位年度)
摘要:SNP的研究对探索三倍体物种的遗传特性和表型差异等方面发挥着重要的作用,而单体型数据比单个SNP位点携带更多的遗传信息,其在生物个体的表型差异、基因表达和疾病预测等方面发挥的作用更大。由于目前的实验技术水平有限,直接通过生物学手段来测定一个个体的单体型的时间和金钱成本过高,因此通过计算方法来获取个体单体型成为生物学关注的热点问题。本文主要研究三倍体个体单体型组装问题,具体工作如下:
  针对带基因型信息的最少错误更正模型对组装问题进行研究,提出一种基于支持度的重建算法HTMS(Haplotyping a Triploid individual with Most Support)。HTMS算法依次重建三条单体型上的每一个SNP位点取值,对于给定位点,首先根据其基因型取值枚举该位点的三种单体型取值情况,然后选择获片段支持度最高的取值作为该位点的重建值。实验测试数据由CELSIM和MetaSim两种测序片段模拟生成器生成,在片段覆盖率、错误率、单片段长度、单体型长度和单体型海明距离等参数的不同设置下,比较分析算法HTMS、T-HC、GTIHR、W-GA和Q-PSO的重建率和运行时间。实验结果显示,算法HTMS在不同的参数设置下,都能用最快的运行速度获得最高的重建率。
  针对带基因型信息的最少错误更正模型,提出一种基于差异度的重建算法HTLD(Haplotyping a Triploid individual with Least Difference)。HTLD算法采取一种新的计算方法度量片段和单体型间的距离。当由基因型枚举出待重建位点的三种取值时,分别计算三种取值下,单体型与覆盖该位点的片段之间的距离和,选择对应最小片段差异度的取值,即对应距离和最小的取值。实验结果表明,在不同的参数取值下,算法HTLD和HTMS具有相近的问题求解性能,且都比算法T-HC、GTIHR、W-GA和Q-PSO的重建精度更高,运行时间更短。
  综上所述,本文基于带基因型信息的最少错误更正模型,提出两种重建算法HTMS和HTLD。大量的实验结果显示,HTMS和HTLD算法都能以更快的求解速度获得精度更高的单体型,是解决三倍体个体单体型组装问题的实用方法,具有很强的应用价值。
[硕士论文] 郭磊
电子科学与技术 广西师范大学 2017(学位年度)
摘要:目前传统的宫颈细胞识别主要都是先经过细胞图像分割,人工设计算子选取特征,然后选用分类器进行识别。在宫颈细胞分割与特征提取阶段,使用此类方法需要掌握一定的病理医学常识,而且由于特征是人为选取,有时候选取的特征并不具有代表性,会导致识别效果不明显,因此本文将深度学习框架下的卷积神经网络应用于宫颈细胞识别的领域进行研究。
  卷积神经网络是将人工神经网络和深度学习相结合的一种新型人工神经网络,能够将特征提取与识别分类工作相结合,其最主要的特点是局部感受野、权值共享和空间子采样,能够提取数据的局部特征,因此在图像识别领域获得了广泛的应用。本文将卷积神经网络模型应用到宫颈细胞图像识别中,本文的方案具有图像可以直接输入,特征自主提取的特点,可以提高宫颈细胞图像识别的智能化水平与效率。本文完成的主要研究工作如下:
  (1)本文详细阐述了卷积神经网络的理论、特点和结构,为模型的改进提供理论基础。本文在LeNet-5模型的基础上,构造了若干个具有不同的层间连接方式的抽取特征的滤波器层的卷积神网络模型,并将这些模型应用到宫颈细胞图像的识别中,通过仿真实验比较各个模型的分类效果,分析了不同数量的过滤器对网络性能的影响。
  (2)在上文研究的基础上继续探究影响网络识别性能的因素,通过调整卷积神经网络的卷积核尺寸、下采样方法、激活函数以及扩增图像数据集来进行对比仿真实验。仿真结果表明,合理的参数及方法选择都会提高网络的分类识别性能,尤其是增加图像数据集对网络性能提升效果明显。
  (3)经过分析了卷积神经网络识别分类性能的影响因素之后,总结了合理选择参数以及方法的规律,构造了一个宫颈细胞图像分类识别性能最佳的网络结构。本文构造了一个增加卷积层过滤器数量的网络,并加入了BN算法作为BN层,BN算法能够加快网络训练速度与网络收敛速度,然后加入dropout方法,随机抑制网络中的神经元,最后使用softmax作为分类器,对宫颈细胞进行病变分类识别。
  仿真实验结果表明:本文构建的改进卷积神经网络对宫颈细胞图像二分类识别率达到98.36%,识别效果优于ANN方法、SVM方法、KNN方法、贝叶斯方法和线性判别方法等多种方法,识别率比传统贝叶斯方法提高了12.21%,比人工神经网络方法(ANN)提高了5.65%,具有一定的实用价值。
[硕士论文] 赵小春
概率论与数理统计 合肥工业大学 2017(学位年度)
摘要:神经系统由大量的神经元集群构成,实验证明神经系统的同步放电行为与神经信息传递和处理密切相关。在神经系统中,过度的同步或不同步均会导致神经疾病发生。突触间隙的存在以及神经信息的有限传播速度会导致时滞的产生。真实的神经系统不可避免地会受到外部周期刺激和噪声的影响。因此,研究周期刺激、噪声和时滞等因素对耦合神经元集群同步动力学行为的影响是理解神经系统信息处理的关键。本文提出了周期刺激作用下时滞耦合神经振子集群的相位模型,引入平均数密度描述神经振子集群的整体活动,利用时滞FPK方程导出了平均数密度的演化方程。
  本研究主要内容包括:⑴研究了周期刺激和噪声对神经元集群同步活动的影响,结果表明:刺激对神经振子群同步活动的影响取决于刺激强度和刺激频率。当刺激频率比系统特征频率小很多或者大得多时,神经振子集群的数密度呈现出减幅振荡行为;当刺激频率接近系统特征频率时,神经振子集群趋于完全同步。在相同的刺激频率条件下,刺激越强神经振子集群的同步程度越高。同时噪声强度的增大会抑制神经振子集群的振荡性同步活动。⑵研究周期刺激作用下时滞耦合神经振子集群的放电模式。首先分析了无刺激作用下神经元集群的同步活动,结果表明:在时滞的作用下,神经振子集群的数密度表现为幅值逐渐增大的同步振荡,且时滞越大,同步程度越大。其次进一步考虑了周期刺激作用下时滞耦合神经振子集群的放电模式,结果发现:当刺激频率比系统特征频率小很多时,刺激强度的变化可以改变神经元集群的同步放电模式,且弱刺激条件下时滞能增强集群的同步程度,强刺激条件下时滞不影响集群的放电行为。当刺激频率接近系统特征频率时,弱刺激条件下,神经振子集群的同步活动仅由刺激强度主导;强刺激条件下,神经振子集群的同步活动由刺激强度和时滞同时主导。
[硕士论文] 关利南
应用数学 郑州大学 2017(学位年度)
摘要:沿着脊椎动物胚胎的前后轴连续形成的周期模式称为体节发生,它是胚胎发育过程中节段性模式过程的显著例子,同时也是发育生物学中一个主要的悬而未解的问题.在本文中,我们主要研究一个可以解释胚胎中体节模式形成过程的二维模型.这一模型既可以探索体节发生的设计空间,也可以解释体节发生过程中之前模型不能解释的许多方面.我们首先应用Hopf分岔定理、中心极限定理等来研究其在没有扩散发生时的动力学行为,然后运用平衡点的线性稳定性分析得出扩散发生时Hopf分岔、图灵分岔、以及不稳定振荡边界发生的条件,同时运用弱非线性多尺度分析和泰勒展开,得出固定模式的振幅方程.通过分析振幅方程,我们了解到系统具有复杂动力学特征,会产生点状斑图,条状斑图,点状和条状混合的斑图,迷宫斑图等.最后,我们进行数值模拟,来验证我们理论分析的正确性.由于体节发生在生物发育过程中占据重要位置,而且也可作为研究胚胎发育中斑图形成的模式过程,所以我们的研究对胚胎发育、基因表达、细胞分化等过程有极大帮助.更重要的是,它对研究与骨骼相关的先天性疾病有很大帮助.所以,通过研究模式生物学获得的相关知识对人类疾病的诊断和治疗具有重要指导意义.
[硕士论文] 邬慧敏
计算机科学与技术 广西师范大学 2017(学位年度)
摘要:在生物科技发展迅速的二十一世纪,遗传变异研究在人类基因组测序计划项目完成后成为了最为关注的热门研究之一。而单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms,SNP)在各类遗传变异中是最为突出常见的一种形式,针对SNP的研究可以探索生物进化历程,解决很多遗传性疾病的诊疗问题、了解易感机制,以及对药物研制等方面发挥重要作用。在一些相关研究中得知,单体型所携带的遗传信息相比单个SNP位点要更丰富。然而,使用生物学的传统方法进行个体单体型测序会受到实验条件和昂贵开销的限制,个体单体型重建这个计算问题应运而生,即根据个体DNA测序片段,利用计算技术完成单体型的重建。本文针对二倍体个体单体型重建问题展开研究。
  HapCompass算法是求解最少带权边删除模型(The Minimum Weighted Edge Removal,MWER)的有效启发式算法,该算法采用删除权值绝对值最小的边的方式消除冲突环基,当同时存在多条权值绝对值最小的边时,HapCompass随机选择删除边,导致求解方案的不确定性,降低重建效果。针对此问题,本研究提出算法IHapCompass,该算法改进去边规则,利用0011和0110分型的片段支持差异数与总片段数之间的比值来确定删除边,对随机取值问题做出有效限定。此外,IHapCompass以单体型中0/1取值的概率为图中孤立点赋值,明确孤立点取值。采用HapMap发布的CEPH样本中的单体型数据,由CELSIM和MetaSim两种测序片段模拟生成器生成片段数据,在片段覆盖率、错误率、单片段长度和单体型长度等参数的不同设置下,比较分析算法IHapCompass、HapCompass、DGS和Fast Hare的重建率和运行时间。实验结果显示,IHapCompass算法在不同的参数设置下,均能获得最高的单体型重建率,具有较高的执行效率。
  最少错误更正模型MEC试图更正最少的测序错误来确定单体型唯一分型,本文针对该模型提出一种有效启发式算法HIEF。通过分析真实测序数据NA12878的数据特征,发现存在于真实DNA测序片段数据中的规律,即测序片段的非空位点数越多,则携带的信息越可靠。基于这个思路,算法HIEF首先选取测序片段中非空位点最多的一条片段作为基准,然后基于MEC模型将剩下的片段划分为两个不相容的集合,划分过程中不断地对非空位点数最多的测序片段做扩展,最终扩展完成重建得出二倍体单体型。采用CELSIM生成的模拟数据和NA12878的真实测序片段数据对算法性能进行测试和分析,实验结果显示,算法在多个评价指标中均能获得较Exact、Fast Hare和DGS三个算法更好的性能。
  综上所述,本文对二倍体单体型重建问题进行算法研究,大量实验下的多个评价指标表明,本文提出的IHapCompass和HIEF算法均能获得较高精准度的重建结果,有效地解决单体型重建的实验开销与时间成本问题,为生物学研究人员提供参考和帮助。
[硕士论文] 费晓琪
概率论与数理统计 合肥工业大学 2017(学位年度)
摘要:相响应曲线(phase response curve,简称PRC)反映了当重复放电的神经元受到外部刺激作用时,刺激是如何影响峰电位的发放时间。它也可以描述神经振子在受扰动时相位的偏移,如神经振子接受突触输入或外部刺激时相位的偏移。
  本研究利用相响应曲线建立具有兴奋性与抑制性突触输入和外部周期刺激的神经振子集群模型。引入复序参数描述神经元集群的同步活动。通过数值模拟表明抑制性突触输入降低了神经元集群的同步程度,抑制性突触输入减弱了神经元集群同步模式改变时的外部刺激。在弱刺激或低频率刺激下,神经元集群出现完全同步;在强刺激或高频率刺激下,神经元集群出现阵发性同步。在模型和由实验控制的神经元集群中,PRC形状对神经元集群的同步活动起到重要作用。通过数值模拟表明在抑制性突触输入和外部周期刺激的作用下,Ⅱ型相响应曲线比Ⅰ型相响应曲线表现出更加有节律的同步活动以及更高的同步程度。
[硕士论文] 曹月
生物医学仪器 合肥工业大学 2017(学位年度)
摘要:生物标志物是一类能够反映人体疾病、自然环境等相关情况的信号指标,在疾病预判与诊断、药物疗效评估、环境暴露评估等领域具有广泛应用。头发由于便于收集、运输方便、性质稳定、保存成本低、易于被接受等优点,已被广泛认可为评估疾病、环境、药物和毒物的理想生物标志物。头发暴露于皮肤的最外层,相对于皮肤其更易受到紫外辐照,因此头发可以作为紫外辐照评估的靶器官。紫外会对头发造成损伤,从而头发的光损伤程度可以用于评估人体接收的紫外辐照量。基于多光谱成像技术,本文通过分段研究的方式对头发的光损伤进行定性分析,并通过电子扫描电镜进行表征。研究结果表明,生长时间越长的头发具有更严重的光损伤程度,其平均光谱反射值在近红外区域也显著升高。在进一步实验中,我们将同一段头发在紫外灯下辐照特定时间并测定辐照前后的胱氨酸含量。研究结果表明,紫外辐照可以精确再现生长不同时间的头发段的光谱反射值;且辐照后头发的胱氨酸含量减小,表明胱氨酸含量的损失是导致头发纤维表面形貌变化,从而导致头发光谱反射值的变化的主要原因。在另一方面,头发中的重金属含量有助于评估人体重金属暴露及体内重金属含量水平。本文基于多光谱成像技术,研究了头发纤维表面的重金属累积。研究结果表明,头发表面重金属累积越多,在505nm~700nm处的光谱反射值越低;且头发的损伤程度越严重,吸附重金属离子的能力越强。本工作表明多光谱成像技术可以应用于头发光损伤和重金属累积的快速、无损评估,为建立模型评估紫外辐照及重金属累积程度提供了可行性,并且为后期通过多光谱成像技术检测头发以评估人体的重金属含量、环境暴露、药物和毒物暴露等提供了理论基础,对于促进人体健康研究具有重要意义。
[硕士论文] 刘金露
软件工程 广西师范大学 2017(学位年度)
摘要:基因多态性源于单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms,SNP),对SNP进行分析研究在生物遗传学领域具有重要意义。而由SNP位点序列组成的单体型,比单个SNP携带更多遗传信息。单体型的分析和检测对于了解基因功能,诊断复杂疾病及精确定位物种遗传基因等具有重大作用。遗憾的是,当前利用生物学手段直接测定单体型的花销太过昂贵。所以,使用计算机技术确定并重建出单体型,具有重大现实意义。过去此研究主要围绕二倍体进行,随着研究水平进一步发展和适应社会发展的需求,有更多倍体的重建问题展开研究。
  本文主要围绕四倍体单体型重建问题研究,提出了基于MEC/GI模型(the MinimumError Correction with Genotype Information,带有基因信息最少错误更正模型)的EHTS算法和EHTD算法。EHTS算法计算单体型每个位点所有排列情况的支持度,并选取支持度值最大的排列作为该位点的SNP值。此过程反复迭代,直至确定所有位点取值确定出该单体型。通过算法对比实验,EHTS算法在各种参数条件下性能良好,运行速度较快,且与W-GA,Q-PSO算法相比有更高的重建率。EHTD算法主要通过计算各个位点的差异度,选取差异度值最小的排列情况重建出单体型。实验表明,该算法比W-GA,Q-PSO算法有更好的重建效果。少数情况下,EHTD比EHTS算法重建率高。
  本文在EHTD和EHTS算法实验基础上,设计了一个针对四倍体单体型重建的应用软件。该软件使用C#语言开发,软件功能主要分为输入模块,算法重建模块和输出模块。软件输入模块中主要以读文件方式输入数据;软件的运行模块主要实现单体型重建,该模块是整个软件核心部分,集成了EHTD和EHTS算法,可以高效重建出四倍体单体型;输出模块中,该软件重建的四条单体型显示在输出窗口,同时将输出结果写入文件方便数据留存。本软件参照通用片段数据规则,设计片段数据模块,可推广下性较好。
  综上所述,本文对四倍体单体型重建问题进行研究,提出了有效的重建方法,并设计了相关应用软件。这些研究工作具有一定科研价值和应用价值,为进一步深入展开四倍体物种研究奠定基础。
[硕士论文] 徐美娟
统计学 黑龙江大学 2017(学位年度)
摘要:随着基因测序技术的高速发展,人们能够从分子水平来探索复杂疾病的成因。大多复杂疾病都是由基因决定的,因此可通过疾病与基因位点之间的的关联进行精准诊断。研究发现除常见变异外,一些罕见变异也解释了人类疾病表型方差的一部分。因罕见变异的重要性,需提出统计方法来检验罕见变异与疾病之间的关联,且在人类基因组中越来越多的罕见变异被发现,这也为罕见变异的研究提供了可能性。复杂疾病的性状通常需记录成多种表现形式:如表型呈连续性分布的数量性状,间断分布的二分类及有序性状等,且多性状的遗传基础大都表现为与多个变异位点之间的关系,因此对复杂疾病的探究就不能只看单一性状与多位点之间的关联,而需同时考虑多个性状的联合信息。家庭成员之间因有更多机会共享相同的因果变异,故基因异质性相对较小,基于家系设计的罕见变异与多性状之间的关联检验将会是一个很好的策略。
  本文在常见疾病罕见变异的假设下,利用非参数广义Kendall'sΤ的方法构造了新的统计量U,并进一步给出了渐近分布W。用新的统计方法研究了多性状与多个罕见变异位点之间的关联性,给多性状遗传数据的基因关联检验提供了一种新的方法,为疾病基因定位问题的研究拓宽了新的思路。通过与已有成熟经典方法的比较,从而得出本文提出方法的可行性和有效性。阐述了基于个体的CAST方法、SUM方法、SKAT方法、SKAT-O方法以及NM-IRV方法,并重点阐述了本文提出的基于核心家庭三人组数据的NM-RV-FAM方法。通过模拟数据和真实COL6A3基因数据的应用,我们发现这6种方法的第一类错误率都落在置信区间内,具有适用性与可执行性。从功效上看,NM-RV-FAM方法具有较高的功效,尤其是当风险因素较高时,并且两个有序性状和两个混合性状时高于两个两值性状的功效。可见,本文中我们提出的方法在检验多性状遗传数据的基因关联检验时是稳健高效、可信赖的。
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