自身免疫性葡萄膜炎患者外周血转录组差异表达基因分析

目的分析自身免疫性葡萄膜炎(AU)患者外周血转录组差异表达基因。方法选择AU患者4例,采集外周静脉血4 mL,分离有核细胞,采用流式细胞术检测HLA-B27。利用高通量测序技术对细胞中所有mRNA进行测序,通过云平台分析获得与AU相关的差异表达基因、功能富集分析和蛋白-蛋白互作网络(PPI)等转录组学特征。结果样本有效浓度均达标,Q20、Q30符合测序质量要求,GC含量无明显偏倚,测序结果有效。共筛选出差异表达基因2638个,其中表达上调基因1876个、表达下调基因762个;聚类分析显示,组内样本差异表达基因的高低表达分布集中,组间样本则距离较远,提示差异表达基因的聚类性较好。差异表达基因GO富集分析显示,差异表达基因能够参与免疫应答、白细胞激活、细胞活化等生物学过程;KEGG通路富集分析显示,差异表达基因主要富集于破骨细胞分化、NF-κB、趋化因子等信号通路;PPI分析发现,POLR2A、RBPJ、SUPT5H等基因处于PPI的核心位置。结论AU患者外周血转录组差异表达基因较多,其中CXCL8、FFAR2、HBB等表达上调,SLC4A10、CD27、PAQR等表达下调。这些差异表达基因能够通过多种途径参与AU的发生、发展。

建立检验项目参考区间的探讨

参考区间又称参考范围。临床实验室应为各检验项目提供适合的参考区间,才能使临床医生对患者或健康普查者的检验结果做出准确判断。美国临床实验室标准化协会（clinical laboratory standard institute,CLSI）C28-A3就如何定义、建立和验证临床实验室参考区间作了详尽的论述,但在临床实际操作中会遇到诸多的问题。因此,了解相关的知识,制定完善的实施方案显得十分重要。

Top-k相似连接算法性能优化

相似连接算法在数据清理、数据集成和重复网页检测等领域有着广泛的应用.现有相似连接算法有两种类型：基于相似度阈值的相似连接和Top-k相似连接.Top-k连接算法非常适合于相似度阈值未知的应用场景,目前最为有效的Top-k相似连接算法是Xiao等人提出的Topk-join.为了解决Topk-join中存在的性能问题,提出了一种Top-k相似连接算法Opt-join,该算法将Token批处理技术集成在现有的事件驱动框架中,以降低前缀事件的处理代价;通过置换哈希查找与过滤操作的执行位置来降低哈希查找代价,并理论证明了该置换的正确性.实验结果表明：与Topk-join算法相比,Opt-join取得了1.28倍~3.09倍的性能提升.实验数据还显示：随着数据长度的增加或k值的增长,Opt-join的性能优势有不断增加的趋势.

支持网络学习的超媒体写作系统的设计与实现

写作环境理论的研究及写作系统的开发是计算机辅助教学领域的主要研究方向之一,而网络学习对写作系统提出了新的要求,对基于网络的写作系统的理论和相关技术进行了深入的分析,开发了支持网络学习的超媒体写作系统,经实际使用表明,该系统取得了较好的效果。

紫杉醇联合顺铂治疗中晚期非小细胞肺癌34例分析

目的：观察紫杉醇联合顺铂治疗中晚期非小细胞肺癌的近期疗效及毒副作用。方法：对34例中晚期非小细胞肺癌患者应用国产紫杉醇135 mg/m^2,d1静脉滴注;顺铂75 mg/m^2,d2-4静脉滴注,21天为1疗程,连用2个疗程。结果：34例均可评价疗效,总有效率（完全缓解＋部分缓解）为41.2%。鳞癌和腺癌、Ⅲ期和Ⅳ期患者总有效率差异均无统计学意义（P〉0.05）,而初治患者总有效率高于复治患者（P〈0.05）。毒副作用主要表现为骨髓抑制、脱发和关节肌肉疼痛,其他毒副作用较轻。结论：紫杉醇联合顺铂治疗中晚期非小细胞肺癌疗效较好,毒副作用可以耐受。

多核平台下Esper数据流管理系统性能分析研究

Esper事件处理系统可用于复杂事件处理与数据分析,适用于处理大量历史的或实时的消息和事件流。分析多核计算平台下基于Esper引擎所构建的数据流处理系统,介绍基于Esper引擎实验平台的设计与实现,给出完整的查询语句和测试用例,并使用该实验平台对多核平台下Esper引擎的性能进行测试,通过实时监控和离线数据分析给出系统的各项性能指标。实验结果表明,Esper数据流系统对多核平台并不能够提供良好的支持。

支持处理移动实时只读事务的更新分发协议

研究了移动实时计算环境下更新分发的问题,提出了混合前向多版本数据广播方案,该方案在保证事务一致性的同时满足了数据和事务本身的定时约束,模拟实验表明该方案能够有效地降低事务错过率和提高数据流行性。

基于双曲线边界的多处理器实时任务可调度性判定

Lopez等学者求解出基于单调速率算法和首次适应分派策略的多处理器实时任务可调度性判定边界.该边界在所有O(m)复杂度的判定边界中是最优的.基于Bini等学者针对单处理器提出的双曲线可调度性判定方法,给出了一种多处理器实时任务可调度性判定边界.新边界在相当数量的利用率分布下明显优于已有边界.新边界与已有边界具有相容性,所以虽然新边界无法在所有情况下超越已有边界,但在实际应用中可联合两种边界进行判定,在不增加计算复杂度的同时全面提高可调度任务集的数量.

基于Aurora系统的持续型查询语言设计与实现

随着新型数据应用的不断出现,针对流形态数据的数据流管理系统已经成为数据管理领域研究的新热点。针对目前通用数据流管理系统只支持基于操作符流图的查询表达方式这一不足,设计了一种新的持续型数据流查询语言,并在通用数据流处理系统Aurora上进行了实现。为验证新语言的表达能力,该系统使用新语言定义了数据流基准测试Linear Road Benchmark的查询集,在Aurora系统上部署运行。测试结果表明针对Linear Road Benchmark的测试用例,新语言具有较完备的语义和良好的表达能力。

一种基于确定度的交互式迭代数据清洗方法

自动化的数据清洗技术可以极大地提升数据清洗的效率,但会导致一定的错误率和不可靠的结果,通过引入人的参与,对建议修改值进行检查可避免错误的修改,同时对最终结果的可靠性有直观的评估。基于上述考虑,本文提出了一种基于确定度的交互式迭代清洗方法,该方法利用主动学习技术,将基于统计方法的数据清洗技术和人的参与相结合,在迭代过程中不断提升清洗模型的清洗能力和数据质量,同时最小化人的参与度。具体地,此方法包含一个基于确定度的自动清洗模型,对数据是否需要修改的必要性进行度量,可有效减少错误的修复;此外,本文还定义了确定度增益,表示数据是保留、还是修改的分歧程度,将分歧最大的建议修改值交与人查看,以减小人的参与度。最终,本文在多个实验数据上验证了方法的有效性。

唑来膦酸治疗恶性肿瘤骨转移疼痛20例临床观察

目的 :评价注射用唑来膦酸治疗恶性肿瘤骨转移疼痛的疗效和安全性。方法 :4 0例患者随机分为治疗组和对照组各 2 0例。治疗组用唑来膦酸 4mg加入生理盐水溶液 5 0ml,静滴 30min ,对照组用帕米膦酸二钠 90mg加入生理盐水溶液 75 0ml,静滴 6h。两组均一次性给药后连续观察 2 8d。结果 :治疗组有效率为 80 % ,对照组 70 % ,不良反应发生率分别为 2 5 %和 5 5 % ,两者差异均无显著性 (P >0 .0 5 )。结论 :唑来膦酸是新一代骨吸收抑制剂 ,对恶性肿瘤骨转移所致疼痛有较好的止痛效果 ,且安全性高。

分布式平台下MinHash算法研究与实现

MinHash作为位置敏感哈希(LSH)算法中的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度,查找网络上的重复网页或者相似新闻网页,MinHash算法使用Jaccard相似度来度量对象的相似程度。本文针对MinHash算法在分布式平台上的实现和性能表现进行分析和研究,给出了MinHash的分布式算法。最后通过具体的实验,验证了提出的MinHash算法在处理实际问题上的正确性和准确性。

高中体育教学与高中学生积极心理品质培养之探析

心理品质是影响人的综合能力与素质的一个重要组成部分。高中体育教学内容对锻炼学生体能、增强学生体质、提升积极心理品质具有重要影响作用。该文基于问卷调查所获得的数据,对高中体育教学与高中学生积极心理品质培养之间的关系进行剖析,简单阐述了高中体育教学对高中生积极心理品质培育的影响,对加强高中生积极心理品质培养进行了思考,提出充分发挥体育运动中的"勇气"作用,提升学生"勇敢心理品质";充分发挥体育运动中的"协作"作用,提升学生"合作心理品质";充分发挥体育运动中的"自信心"作用,提升学生"自信心理品质"等几点建议。

一种改进的Radon倾斜校正方法

车牌倾斜校正是车牌识别系统中的一项关键技术,校正效果将直接影响后续字符分割和识别的效果。为此,提出了一种改进的基于Radon倾斜车牌校正方法。该方法将车牌倾斜分成水平倾斜和垂直倾斜两部分。对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果表明:该算法简单实用,能够准确地对车牌进行校正。

一种改进的夜间车牌定位和字符分割算法

针对传统的车牌定位算法对夜间车牌图像定位效果差的缺点,提出了基于支持向量机的定位方法;针对夜间车牌图像的灰度分布不均匀的缺点,采用局部二值拟合模型方法进行字符分割。实验结果证明该方法定位精确,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像,定位方法均有效,并且提供了准确的光滑闭合边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高。

一种考虑实时约束的数据流卸载技术

在数据流管理系统中,流数据的高到达速率和迸发性等特点会引起系统过载,为此人们提出了各种卸载技术来缓解过载问题.目前几乎所有的卸载技术都使用随机丢弃数据的方法,由于随机丢弃数据策略对数据丢弃过程没有任何控制,这对某些考虑实时约束的数据流管理系统是不适合的.本文认为更为精确的卸载模型,比如文中使用的(m,k)截止期模型,更适合于一类重要的实时数据流事件检测应用.基于(m,k)截止期模型,提出一种新的策略SOSA,该策略一方面提供了可证明的卸载能力,同时也保证了系统的时间约束.为验证SOSA的有效性,设计了一种新的数据流调度算法SOSA-DBP.理论分析与模拟实验证明了SOSA-DBP比现有的算法有更好的性能.

On-Demand数据广播环境下实时有序查询处理

在On-Demand数据广播环境下,广播服务器基于用户发送的数据请求等信息进行调度决策来满足用户的数据访问需求。在很多实际应用中,用户的数据请求需要在一定时间段内得到满足,即数据请求是有截止期的。现有研究只考虑了具有截止期约束的单个数据请求的调度问题,而实时查询处理即用户以查询为单位依次发送多个数据请求的研究尚未得到足够的关注。本文重点研究了On-Demand数据广播环境下如何有效地处理实时有序查询这一问题。基于对该问题的分析,定义了一类新的调度问题ROBS并证明了ROBS的Off-Line版本是NP-Hard的;提出了一种新的考虑查询语义的On-Line调度算法OL-ROBS,该算法通过综合考虑数据请求个数、查询截止期和查询剩余数据请求个数来确定待广播数据项的优先级;为提高OL-ROBS的执行效率,设计了一种裁减算法,用以减少调度决策的搜索空间。模拟实验将OL-ROBS与目前最为有效的实时数据请求调度算法Sinθ-进行了比较,结果显示OL-ROBS具有更低的错过截止期比率。

基于HSV的夜间车牌识别算法

本算法利用HSV颜色模型能根据夜间车辆图像特征,很好地将车牌区域与车灯及其形成的光束和道路上的车道线等大量噪声分离开来,将饱和度较高但不符合车牌颜色特征的区域剔除;将传统算法中字符分割采用的最大最小优化熵[1]阈值分割法以及字符区域的前景、背景分布等方面提出了改进。实验结果证明该方法实现简单快捷,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像,定位方法均有效,有效降低了单个字符之间的粘连和孤立噪声点,系统的识别准确率高。

普通高中男生1000米锻炼方案的研究

1000m跑是反映普通中学男生中长跑耐力素质及奔跑速度能力的指标,耐力水平的高低同时也是衡量一个中学生体质的特别重要的依据。本文运用正交试验设计方法,通过实验对1000m跑的速度、耐力、速度耐力三个因素进行定量研究,选取最佳因子组合成1000m锻炼的优选方案,同时引入乳酸强度训练这一概念,为其进行1000m锻炼提供科学依据。

基于支持向量机的车牌识别方法

车牌识别(LPR)是智能交通中关键技术之一.针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于支持向量机的车牌字符识别方法,字符特征提取方式采用一种基于半分积分投影法,选用高斯径向基作为核函数对字符进行训练.仿真实验结果表明效果良好.