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人工智能在骨质疏松症中的应用研究综述 被引量:5
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作者 尹梓名 孙大运 +2 位作者 胡晓晖 孔祥勇 黄正行 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1839-1850,共12页
骨质疏松症是一种发病率高、起病隐匿的疾病.若不及时发现,导致病情加重和死亡率增加,将给患者及家庭带来沉重的负担.人工智能技术可有助于骨质疏松症的早期发现,预测患者患病风险.首先综述了常用于骨质疏松领域的医学人工智能技术的基... 骨质疏松症是一种发病率高、起病隐匿的疾病.若不及时发现,导致病情加重和死亡率增加,将给患者及家庭带来沉重的负担.人工智能技术可有助于骨质疏松症的早期发现,预测患者患病风险.首先综述了常用于骨质疏松领域的医学人工智能技术的基础理论和研究现状,然后从骨质疏松症的危险因素分析、风险预测、识别与诊断三方面入手,分析回顾了相关研究,以期为国内同行提供关于该领域研究的最新进展.同时指出目前人工智能技术在骨质疏松应用的制约因素和挑战,并提出未来展望,为国内开展相关研究提供参考. 展开更多
关键词 人工智能 骨质疏松 智能算法 综述
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霜霉菌侵染后葡萄叶片酵母双杂交cDNA文库构建 被引量:9
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作者 刘露露 曲俊杰 +3 位作者 郭泽西 孙大运 潘凤英 尹玲 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期829-835,共7页
【目的】构建霜霉菌侵染后葡萄叶片的酵母双杂交cDNA文库,筛选致病因子在寄主葡萄体内的互作靶标,为葡萄霜霉病菌致病的分子机理研究提供材料基础。【方法】以一年生欧亚种葡萄西拉盆栽苗为试验材料,提取并等量混合霜霉菌侵染后0、12、1... 【目的】构建霜霉菌侵染后葡萄叶片的酵母双杂交cDNA文库,筛选致病因子在寄主葡萄体内的互作靶标,为葡萄霜霉病菌致病的分子机理研究提供材料基础。【方法】以一年生欧亚种葡萄西拉盆栽苗为试验材料,提取并等量混合霜霉菌侵染后0、12、18、24和36 h的葡萄叶片总RNA,利用基于Gateway技术的CloneMinerⅡcDNA文库构建试剂盒:首先将cDNA与pDONR222载体进行BP重组反应连接,连接产物转化大肠杆菌DH10B感受态细胞构建初级文库;然后初级文库质粒与pGADT7-DEST载体通过LR重组反应,重组反应产物转化大肠杆菌DH10B感受态细胞构建次级文库;再随机挑取次级文库转化Y187酵母菌株构建酵母双杂交cDNA文库;最后利用ImageJ软件和PCR反应分别统计库容量和鉴定重组率。【结果】构建的初级文库库容量为4.6×10^7 CFU,次级文库库容量为2.7×10^7 CFU,均达到构建cDNA文库的标准。酵母双杂交cDNA文库的插入片段主要集中在1000~2000 bp,且具有很好的多态性,文库质量较高。【结论】构建的霜霉菌诱导葡萄叶片酵母双杂交cDNA文库符合酵母双杂交筛选要求,可用于筛选霜霉菌致病效应蛋白在寄主体内的靶标及霜霉菌侵染寄主葡萄早期抑制寄主免疫过程中的致病机理研究。 展开更多
关键词 霜霉菌 葡萄 酵母双杂交 CDNA文库
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葡萄霜霉菌糖基水解酶基因家族的生物信息学分析 被引量:1
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作者 刘露露 曲俊杰 +3 位作者 潘凤英 孙大运 郭泽西 尹玲 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1229-1237,共9页
【目的】分析预测葡萄霜霉菌糖基水解酶(Glycoside hydrolases,GHs)基因家族,为深入研究GHs基因在葡萄霜霉菌致病过程中的作用机理提供理论依据。【方法】利用SignalP 5.0 Server、Cluster W、MEGA 6.0和MEME等生物信息学相关软件对已... 【目的】分析预测葡萄霜霉菌糖基水解酶(Glycoside hydrolases,GHs)基因家族,为深入研究GHs基因在葡萄霜霉菌致病过程中的作用机理提供理论依据。【方法】利用SignalP 5.0 Server、Cluster W、MEGA 6.0和MEME等生物信息学相关软件对已发表的葡萄霜霉菌全基因组60个GHs基因的基本特征、基因组分布特点及其编码蛋白保守基序、结构域和亚细胞定位等进行生物信息学分析。【结果】葡萄霜霉菌60个GHs基因编码的蛋白长度在128~774 aa,且大部分集中在200~500 aa,其中53个蛋白具有信号肽,蛋白质分子量在14.90~85.45 kD,理论等电点(pI)在3.85~10.39;这些基因在基因组中分布不均匀,其中有27个GHs基因存在串联重复和成簇聚集分布现象,数目最多的3个GHs家族(GH131、GH17和GH6)集中分布在7个scaffold中;序列比对和系统发育进化树分析发现,串联重复和成簇聚集分布的GHs基因处于同一个分支中;motif富集分析发现3个不同的motif,且motif2在葡萄霜霉菌GH6、GH17和GH131等3个家族基因中保守,结构域分析推测大部分GHs家族基因均参与细胞壁的生物过程;亚细胞定位预测结果表明,有53个GHs蛋白定位于细胞外,3个定位在细胞质内,4个定位于线粒体上。【结论】葡萄霜霉菌在侵染寄主的过程中可能会分泌多种GHs酶类来破坏细胞壁的结构,以帮助其在寄主植物中成功定殖。 展开更多
关键词 葡萄霜霉菌 糖基水解酶 分泌蛋白 生物信息学
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影响硅橡胶涂层疏水性的因素 被引量:2
4
作者 王崇鑫 刘利国 +3 位作者 周雯 刘玥 孙达云 路宽 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期119-123,共5页
目的寻找影响硅橡胶涂层疏水性的因素,并找到相应的提升改进方法。方法以液体硅橡胶为基体,通过燃烧橡胶条熏附、添加纳米SiO2粉末混合和喷洒纳米SiO2粉末附着这三种不同方式,来制备超疏水表面涂层。通过改变纳米粉末的加入方式、加入质... 目的寻找影响硅橡胶涂层疏水性的因素,并找到相应的提升改进方法。方法以液体硅橡胶为基体,通过燃烧橡胶条熏附、添加纳米SiO2粉末混合和喷洒纳米SiO2粉末附着这三种不同方式,来制备超疏水表面涂层。通过改变纳米粉末的加入方式、加入质量,研究疏水性的最佳条件。并通过光学显微镜测量静态接触角评价表面疏水性能,寻找影响其疏水性的因素。结果最佳的方法为熏烧的烟尘附于液体硅橡胶涂层表面,大多数试验样本出现超疏水特性,静态接触角最高可达159°,平均值150°,静态接触角提高40°以上;次之为均匀喷洒纳米SiO2粉末,部分试验样本出现超疏水特性,静态接触角最高为145°,平均值135.5°,静态接触角提高30°~40°;简单搅拌混合的提升效果最差,没有试验样本出现超疏水特性,静态接触角最高可达124°,平均值108.5°,静态接触角只提高5°~15°。结论构建超疏水涂层的关键在于能否成功构建出微纳米的二级微观结构,简单的物理混合、搅拌会使纳米粉末被覆盖掉,无法表现出其特性。涂层的疏水能力与接触周围的实际微观长度有关。 展开更多
关键词 硅橡胶 纳米粉末 超疏水 涂层 微观结构 无量纲常数
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Genetic Analysis and QTL Mapping of Large Flag Leaf Angle Trait in Japonica Rice 被引量:1
5
作者 HU Wen-de ZHANG Hong +5 位作者 JIANG Jian-hua WANG Ying-ying sun da-yun WANG Xiao-shuai LIANG Kui HONG De-lin 《Rice science》 SCIE 2012年第4期277-285,共9页
Genetic segregation analysis for flag leaf angle was conducted using six generations of P1, P2, F1, B1, B2 and F2 derived from a cross of 863B (a maintainer line of japonica rice) and A7444 (a germplasm with large ... Genetic segregation analysis for flag leaf angle was conducted using six generations of P1, P2, F1, B1, B2 and F2 derived from a cross of 863B (a maintainer line of japonica rice) and A7444 (a germplasm with large flag leaf angle). Genotypes and phenotypes of flag leaf angle were investigated in 863B (P1), A7444 (P2) and 141 plants in BC^F~ (863BIA744411863B) population. An SSR genetic linkage map was constructed and QTLs for flag leaf angle were detected. The genetic map containing 79 information loci was constructed, which covers a total distance of 441.6 cM, averaging 5.6 cM between two neighboring loci. Results showed that the trait was controlled by two major genes plus polygene and the major genes were more important. Fifteen markers showed highly significant correlations with flag leaf angle based on single marker regression analysis. Two QTLs (qFLA2 and qFLA8) for flag leaf angle were detected by both composite interval method in software WinQTLCart 2.5 and composite interval method based on mixed linear model in QTL Network 2.0. The qFLA2 explained 10.50% and 13.28% of phenotypic variation, respectively, and was located at the interval of RM300 and RM145 on the short arm of chromosome 2. The qFLA8 explained 9.59% and 7.64% of phenotypic variation, respectively, and was located at the interval flanking RM6215 and RM8265 on the long arm of chromosome 8. The positive alleles at the two QTLs were both contributed from A7444. 展开更多
关键词 RICE flag leaf angle out-crossing rate segregation analysis quantitative trait locus
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Retesting Early Generation Stability of a Japonica Rice Variety 84-15 by Using Allelic Differences of Two Qualitative Traits
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作者 Lu Zuo-mei Xu Bao-qin sun da-yun 《Rice science》 SCIE 2011年第2期148-151,共4页
Early generation stability of a japonica rice variety, 84-15, was retested by using the allelic differences of two qualitative traits, i.e., glume tip color and waxy endosperm. Results showed that both glurne tip colo... Early generation stability of a japonica rice variety, 84-15, was retested by using the allelic differences of two qualitative traits, i.e., glume tip color and waxy endosperm. Results showed that both glurne tip color and waxy endosperm segregated in progenies of single F1 plants derived from two crosses of 84-15/Zi 18 (purple color) and 84-15/Dahuaxiangnuo (waxy). The results denied the conclusion obtained in previous studies that 84-15 had a characteristic of early generation stability. Moreover, it was found that using the coefficient of variation as an indicator of early generation stability was unreasonable by analyzing plant height as an example. Importance of avoiding systematic error in research works was also discussed. 展开更多
关键词 japonica rice qualitative trait genetic analysis early generation stability systematic error
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基于深度神经网络Mask R-CNN胆囊癌辅助识别系统临床应用价值研究 被引量:12
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作者 尹梓名 孙大运 +8 位作者 翁昊 任泰 杨自逸 李永盛 王广义 王传磊 曹宏 刘颖斌 束翌俊 《中国实用外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期310-314,共5页
目的探讨基于深度神经网络的目标检测技术在腹部双源CT胆囊癌辅助识别系统的临床应用价值。方法选取2017年1月至2019年12月上海交通大学医学院附属新华医院普外科、吉林大学第一医院肝胆胰外一科和吉林大学中日联谊医院普外科收治的88... 目的探讨基于深度神经网络的目标检测技术在腹部双源CT胆囊癌辅助识别系统的临床应用价值。方法选取2017年1月至2019年12月上海交通大学医学院附属新华医院普外科、吉林大学第一医院肝胆胰外一科和吉林大学中日联谊医院普外科收治的88例病理学检查诊断明确的胆囊癌,28例慢性胆囊炎胆囊结石病人和29例正常胆囊(影像学检查胆囊正常)病人,均行腹部双源CT检查。随机选取101例作为训练组,29例作为验证组,15例作为测试组。首先,利用已标注的10409张腹部双源CT图像对Mask R-CNN模型进行学习,从而建立自动胆囊癌辅助识别系统。然后对验证组的2974张CT图像通过专业的医师对其进行判断识别,与Mask R-CNN得出的结果进行对比分析。通过不同交并比阈值(IoU)下的平均检测精度(AP)和平均召回率(AR)来对性能进行评估。结果计算机通过学习组不断迭代训练,Mask R-CNN的损失函数值收敛,诊断误差不断降低。在IoU为0.5时,Mask R-CNN的边界框和掩膜的AP分别为0.929和0.929,IoU为0.75时的边界框和掩膜AP分别为0.901和0.890,IoU为0.5:0.95时的边界框和掩膜AP分别为0.723和0.707,平均召回率分别为0.794和0.774,模型的性能良好。结论基于深度神经网络的Mask R-CNN胆囊癌辅助识别系统具有较高的准确率和性能,可辅助进行临床诊断。 展开更多
关键词 胆囊癌 深度学习 目标检测 人工智能
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