纤维肌痛综合征生物标记物的筛选及免疫细胞浸润分析

背景:纤维肌痛综合征作为常见风湿病,其发病与中枢敏化及免疫异常有关,但具体过程尚未阐明,缺乏特异性诊断标志物,不断探索该病的发病机制具有重要的临床意义。目的:基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)等生物信息学方法和机器学习算法筛选纤维肌痛综合征潜在的诊断相关标志基因,并分析其免疫细胞浸润特征。方法:对来自基因表达综合数据库(GEO)的纤维肌痛综合征数据集转录谱进行差异分析和WGCNA分析,整合筛选出差异共表达基因,进一步采用机器学习套索回归(LASSO)算法、支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)机器学习算法来识别核心生物标志物,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线以评估诊断价值。最后,采用单样本基因集富集分析(ssGSEA)和基因集富集分析(GSEA)评估纤维肌痛综合征的免疫细胞浸润情况及通路富集。结果与结论:①对GSE67311数据集按照log2|(FC)|>0,P<0.05的条件进行差异分析后获得8个下调的差异表达基因;进行WGCNA分析后获得正相关性最高(r=0.22,P=0.04)的模块(MEdarkviolet)内含基因497个,负相关性最高(r=-0.41,P=6×10-5)的模块(MEsalmon2)内含基因19个;将差异表达基因与WGCNA的2个高相关性模块基因取交集,获得7个基因。②对上述7个基因进行LASSO回归算法筛选出4个基因,进行SVM-RFE机器学习算法筛选出5个基因,两者取交集后确定了3个核心基因,分别为重组1号染色体开放阅读框150蛋白(germinal center associated signaling and motility like,GCSAML)、整合素β8(Integrin beta-8,ITGB8)和羧肽酶A3(carboxypeptidase A3,CPA3);绘制3个核心基因的ROC曲线下面积分别为0.744,0.739,0.734,提示均具有很好的诊断价值,可作为纤维肌痛综合征的生物标志物。③免疫浸润分析结果显示,与对照组相比纤维肌痛综合征患者记忆B细胞、CD56 bright NK细胞和肥大细胞显著下调(P<0.05),且与上述3个生物标志物显著正相关(P<0.05)。④富集分析结果提示,纤维肌痛综合征的富集途径包括9条,主要与嗅觉传导、神经活性配体-受体相互作用及感染等通路密切相关。⑤上述结果显示,纤维肌痛综合征的发生发展与多基因参与、免疫调节异常及多个通路失调有关,但这些基因与免疫细胞之间的相互作用,以及它们与各通路之间的关系尚需进一步研究。

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略在VRPTM问题上的应用

该文探讨了如何将基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略应用于求解有时间窗的车辆路径(VRPTM)问题,给出了相应的应用算法。实验结果表明,这种将禁忌搜索作为变异操作的混合策略对VRPTM问题是行之有效的,其优化性能优于简单的遗传算法。

物流配送车问题中电子地图的研究

为有效存储配送车电子地图,以快速获得地图上节点间拓朴关系,分析了地图中道路的拓朴和几何元素,提出了一种适于存储配送车间电子地图的数据库结构,并采用MapinfoProfessional对地图进行矢量化处理,完成地图数据的采集工作.将电子地图用于配送车问题的实验表明,这种地图数据库结构可以快速获得配送中心及送货点间的拓朴关系,满足配送车问题的要求.

有时间窗物流配送车路由问题的改进遗传算法

给出了有时间窗物流配送车路由问题的数学模型 .通过引入新颖交叉算子 RC′,构造了一种改进的遗传算法 .实验结果表明 ,该算法在解决有时间窗的物流配送车路由问题时 ,比 PMX及 RC算子具有更优的性能 ,在满足所有需求点的前提下达到各评价指标的综合最优 。

数据库优化设计方法初探

从范式优化、索引优化、表的优化及查询优化探讨数据库优化设计的方法,并对它们的综合使用进行分析。数据库优化设计时,在逻辑设计阶段,要根据范式优化及表优化中的要求设计数据库逻辑结构,对两者的利弊进行权衡,选出折衷的方案,既可以避免不一致性和数据异常现象,又不影响整体的性能;在数据库物理设计阶段,要根据索引优化中的要求在有关属性或属性的组合上建立索引,以优化数据库物理结构;在数据库查询阶段,采用在条件子句中使用索引,嵌套查询,迟早执行选择操作,迟早消除不满足条件的记录,分组计数和避免困难的正规表达式6种优化策略,可大大提高查询效率。

分批配送的有时间窗车辆路径问题的遗传算法

给出了分批配送的有时间窗车辆路径问题(BVRPTM)的数学模型。通过引入改进的路径可行化方法和MRC交叉算子,构造了一种适于求解BVRPTM的遗传算法。实验结果表明,该算法能有效地解决BVRPTM,并取得了较好的优化结果。

一种基于颜色拮抗感受野的轮廓检测模型

轮廓检测在目标识别、图像分割和模式识别等图像分析领域有着非常重要的意义。根据视觉的生物学原理,研究人员已提出了针对灰度图像的轮廓检测方法,并取得了较好的检测结果。但是,颜色信息可以表示出图像的大部分信息,在轮廓检测中发挥的作用不可忽视。杨开富等人提出的CO模型可以较好地提取图像中的目标轮廓,但该模型的计算效率还有待提高。文中提出一种轮廓检测模型CRFM(Color-opponent Receptive Field Model),该模型依据视觉信息处理机制,分别模拟视网膜神经节细胞和外侧膝状体细胞感受野的响应。此外,CRFM采用两个不同尺度的高斯偏导函数之差来模拟初级视皮层细胞的颜色双拮抗感受野响应,拟合视觉特征,且由于模拟双拮抗感受野的滤波器通常产生较小的数值,因此加快了其与图像信息卷积的计算速度,降低了运行开销。利用BSDS300数据库的图像进行实验,结果表明,CRFM模型能够获得较好的轮廓检测效果,且具有较CO模型更高的执行效率,具有较好的实用性。

一种基于最少片段删除模型重建单体型的粒子群优化算法

利用最少片段删除(MFR)模型研究了个体单体型重建的算法。利用单核苷酸多态性(SNP)位点杂合率低的特性,引入了一种短粒子编码方式,提出了一种重建单体型的粒子群优化算法P-MFR。利用国际人类基因组单体型图计划发布的CEPH样本(祖籍是北欧或西欧的美国犹他州人)中60个个体在1号染色体上的单体型进行实验分析,实验结果显示,与以往求解MFR模型的算法相比较,P-MFR算法能够获得更高重建率的单体型。此外,由于采用了较短的粒子位置编码方式,P-MFR算法在重建长单体型时仍具有较高的执行效率,有很好的实用价值。

求解创建者序列重建问题的单亲遗传算法

利用最大片断长度MFL(Maximum Fragment Length problem)模型研究创建者序列重建问题的算法。首先提出一种求解该模型的启发式算法HF,该算法采用向前探测技术确定列值,并充分利用重组体列向0、1取值比例,以及该比例与创建者矩阵的列向0、1取值比例的相关性等启发式信息。其次,通过引入基于HF算法的遗传算子,提出一种重建创建者序列的单亲遗传算法PGMFL。实验结果表明,在相同的时间约束内,PGMFL算法能获得较其他算法更少的断点个数和更长的片段平均长度,是求解创建者序列重建问题的一种有效方法。

求解两物种小系统发育问题的遗传算法题

基于复制-丢失比对(DLA)问题模型,研究了复制-丢失(D-L)演化模型下两物种(2-species)小系统发育问题(SPP),缩写为2-SPP-DL问题。通过引入比对算法、标记算法及3种智能变异算子,提出了求解2-SPP-DL问题的遗传算法——G2SP算法。G2SP算法采用普通算子和智能算子相结合的方式,普通算子能有效地保持种群的多样性,而智能算子则能提高种群的收敛性,使其更快地进化到最优解区域。利用4种真实菌属的tRNA和rRNA基因数据对算法性能进行测试,实验结果表明,G2SP算法能够获得较PBLP算法更小的进化代价,是求解2-SPP-DL问题的一种有效方法。

求解复杂有时间窗装卸货问题的遗传算法

有时间窗装卸货问题是为一个车队安排最优的服务路径以满足客户的运输需求,每个客户的装卸货任务由一辆车完成,即在该客户的装货点装载一定数量的货物后运往该客户的卸货点,所有任务的完成必须满足车辆的容量约束、行程约束和客户装卸货点的时间窗约束。从多车库、多货物类型和满载三个方面对一般有时间窗装卸问题(PDPTW)进行了扩展,提出一种解决复杂PDPTW问题的遗传算法,实验结果表明,该算法能有效解决复杂PDPTW问题,并取得较好的优化结果。

基于Linux下的数据库驱动网站开发环境的建立

介绍基于 L inux下的数据库驱动网站的 3个开发工具 :Apache服务器、PHP语言和Mysql数据库 ,详述基于 L inux下 WEB数据库环境的构建过程和网站数据库驱动的实现技术。指出基于 L inux的 Apache+PHP+数据库是商业网站动态

求解三倍体个体单体型重建问题的遗传算法

针对最少错误更正(the minimum error correction,MEC)模型,对三倍体个体单体型重建问题进行研究,提出一种基于遗传算法的三倍体个体单体型重建算法GTIHR.该算法采用一种新颖的染色体编码方法和一种有效的爬山算子.这种较短的染色体编码方式能够构造较小的解空间,以便于算法快速收敛到较优解.此外,爬山算子通过为染色体编码注入随机信息来避免早熟现象,并充分利用SNP片段中的有效信息来逐步修正染色体编码取值.实验利用鸟枪法测序模拟片段生成器CELSIM生成片段数据.与以往求解算法的比较分析结果显示,GTIHR算法能够获得更高重建率的单体型,具有较强的实用价值.

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法。

基于C语言与SQL Server2000的嵌入式SQL编程技术

文章旨在研究用嵌入式SQL语言开发SQL Server数据库应用的方法。首先介绍了C语言与SQL Server2000的嵌入式SQL的形式,然后给出嵌入式SQL语句与C宿主语言之间的通信方式及程序结构,最后给出了代码实例。

一种快速精确的个体单体型重建算法

在最少错误更正模型的基础上,提出一种重建单体型的启发式算法H-MEC。按照单体型的单核苷酸多态性(SNP)位点顺序依次构建算法步骤,根据某SNP位点取值将覆盖该SNP位点的片段划分为2个集合,利用包含片段数较多集合中的片段进行重建。使用HapMap计划发布的CEPH样本中的60个个体,在1号染色体的单体型上进行实验。结果表明,H-MEC算法在各种参数设置下,能获得较Fast Hare算法和DGS算法更高的单体型重建率。此外,该算法在重建长单体型时也具有较高的执行效率。

一种多元聚合酶链反应的引物集选择算法

多元聚合酶链反应(multiplex PCR,MP-PCR)是一种运用多对引物同时扩增多条DNA序列或一条DNA序列上多个区域的生物学实验方法.引物集设计对于实验的成功至关重要.由于引物合成是实验成本的主要来源,且引物需要满足许多约束条件,因此设计满足多约束条件的最小引物集是保证实验成功、降低实验成本的有效手段.首先给出多约束最小引物集选择问题(minimum primer set selection problem with multiple constraints,MPSSPMC)的数学模型,通过引入新颖的遗传算子,提出一种求解该问题的单亲遗传算法MG-PGA.实验结果表明MG-PGA在满足多约束条件下能获得较小的引物集,为MP-PCR引物设计提供了一种有效的解决方法.

创建者序列重建问题MFL模型的改进算法

创建者序列重建问题即根据后代基因信息推断其祖先基因信息,最大片断长度问题(the Maximum Fragment Lengthproblem,MFL)模型是求解该问题的有效模型.Roli提出一种求解MFL模型的构造性启发式算法,该算法通过0、1取值比例来确定创建者序列的取值,且通过引入随机信息来解决0、1等比例的情形,导致求解方案的不确定性.针对该问题,提出一种有效的改进算法I-R-Heric,该算法充分利用重组体和创建者矩阵的列向0、1取值比例的相关性等启发式信息,对随机取值问题做出有效限定.实验结果显示,I-R-Heric算法能快速有效地求解MFL问题,并能获得较改进前算法更少的断点个数和更长的片段平均长度.此外,在重组体序列规模较大的情况下,I-R-Heric仍具有较高的执行效率,有很好的实用价值.

一种用带权SNP片断重建单体型的启发式算法

近年来,单体型检测问题已经得到了广泛的研究,成为计算生物学最热门的领域之一.本文对个体单体型重建问题进行研究,提出一种基于带权最少字符修改模型重建单体型的启发式算法HAW.HAW算法首先生成一对初始单体型,然后通过对初始单体型的不断扩充完成重建.实验结果表明HAW算法能有效求解模型,得到较以往算法更高的重建率,且算法运行速度较快,具有很高的实用价值.

数据库虚拟教学平台的构建与研究

针对目前计算机专业"数据库原理"课程教学中呈现的问题,结合课程特点,分析了"数据库原理"虚拟教学平台应解决的主要问题,并借助计算机技术和网络技术进行平台的构建。此平台采用三层体系结构,主要由课程介绍、教师团队、在线学习、在线测试、资料下载和学习交流等功能框架构成,极大地扩展了教学空间,丰富了教学方法,提高了教学效率,为师生提供了一个便捷、有效的网上教学环境。