基于游离DNA的乙肝相关肝细胞癌高危人群风险筛查的临床应用

目的 探究基于游离DNA(cell free DNA,cfDNA)检测的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)高/低风险组的相关人群特征,分析并构建预测HCC发生的多因素预测模型。方法 对2021年12月至2023年7月来自兰州大学第二医院门诊及住院部就诊的慢性乙型肝炎(CHB)患者中HCC高危、极高危人群进行回顾性分析。依照cfDNA检测的HIFI值分为:HCC高风险组(HIFI值≥1)和HCC低风险组(HIFI值<1);对上述患者进行随访至2023年12月,依照随访中是否临床诊断HCC分为:HCC组与非HCC组。分别回溯收集2组患者的临床资料进行组间差异性比较,并进一步行相关性及多因素分析并构建多因素预测模型。结果 共纳入140例CHB患者,其中高风险组60例、低风险组80例;随访中HCC组24例,非HCC组116例。高低风险组在经过1∶1倾向性匹配去除混杂因素后,两组人群在随访发生HCC的人数占比的差异有统计学意义(P=0.048)。对研究人群的随访结果(经1∶4倾向性匹配)中,与非HCC组患者数据相比,HCC组患者呈现甲胎蛋白(AFP)偏高(P<0.001),异常凝血酶原(PIVKA-Ⅱ)偏高(P<0.001)以及存在拷贝数变异(CNV)的人数占比偏高(P=0.018)的特征。Logistic回归分析提示异常凝血酶原、存在拷贝数变异为CHB患者发生HCC的独立危险因素。基于发生HCC的独立危险因素构建的多因素HCC预测模型B[AUC 0.831 (95%CI:0.734~0.928)]与AFP联合PIVKA-Ⅱ预测模型[AUC 0.818(95%CI:0.718-0.912)]对HCC发生均有较好预测价值。结论 预测HCC的发生应结合多因素考虑,高PIVKA-Ⅱ水平、存在拷贝数变异,同时合并高甲胎蛋白水平的CHB患者存在发生HCC的较高潜在风险,应予以临床的密切随访。

最大匹配问题的三链DNA计算模型

三螺旋结构的DNA链具有稳定性,在一定条件下易分解等特点,因此得到的三链模型具有错解率低的优点。利用三链模型来讨论最大匹配问题,拓展了DNA计算解决问题的方法和应用领域。

最大匹配问题的粘贴DNA算法

最大匹配问题(MMP)是图论中经典的组合优化问题。针对此问题提出了基于DNA粘贴计算模型的求解算法,阐述了该算法如何利用DNA链构建最大匹配问题的初始编码,说明了应用粘贴计算模型寻求最终解的生物操作过程,同时分析了此DNA并行算法的计算复杂度,最后给出了该算法的计算机模拟仿真结果和应用实例,得到了所给问题的最大匹配解,并对算法的可行性进行了验证和总结。

一种最大匹配问题DNA计算算法

DNA计算作为基于生化反应的一种新的计算模式,凭借其巨大的并行性和海量的存储能力已经成为解决NP难题的潜在解决方案之一.把传统计算机中的剪枝技术引入到DNA计算算法的设计中,提出一种基于Adleman模型生物操作与粘贴模型解空间的最大匹配问题DNA计算新算法.算法由图编排器、预解空间生成器、匹配生成器及最大匹配搜索器组成.与已有同类算法的对比分析表明:该算法在保持多项式操作时间的条件下,将求解最大匹配的解空间从O(2m)减少到O(1.618m),将DNA计算机在试管内可求解的最大匹配问题的规模从60(260≈1018)提高到86(1.61886≈1018).同时,与传统的穷举算法相比,该算法具有高效的空间利用率及容错技术的优点.

最大匹配问题的DNA表面计算模型

本文给出了一个最大匹配问题的DNA表面计算模型 ,我们在表面上逐步生成解空间的同时 ,利用酶切技术删除所产生的“不可行解” ,从而大大减少了最终生成的解空间 .最后 ,我们还研究了边的排列顺序对解空间的生成过程的影响 .结果表明 ,通过对图中的边进行合理的编排也能减小不可行解的生成 .

最佳匹配问题的DNA表面计算模型

基于最佳匹配问题的问题解空间,采用荧光标记的策略,给出了一种新的最佳匹配问题的DNA表面计算模型,该模型首先将问题解空间的DNA分子固定在固体载体上,然后通过进行相应的生化反应来求得最佳匹配问题的所有解.与已有的最大匹配问题的DNA表面计算模型相比,新模型在检测边的过程中不需要使用观察法,且边的排列顺序不影响解空间的生成过程.因此,新模型具有更好的性能.

CUDA加速的DNA-蛋白质匹配及其优化

设计实现了一种使用统一计算设备架构(CUDA)加速DNA-蛋白质匹配的方法。详细介绍了一种基于退火算法的DNA-蛋白质匹配方法和CUDA的特点,从计算的角度对匹配方法进行了分析。基于CUDA设计实现并行化方法,并根据CUDA的线程调度策略对并行方法进行了优化。实验结果表明,最大可获得15倍左右的加速比。

基于质粒DNA匹配问题的分子算法

给定无向图 ,图的最小极大匹配问题是寻找每条边都不相邻的最大集中的最小者 ,这个问题是著名的NP 完全问题 .1994年Adleman博士首次提出用DNA计算解决NP 完全问题 ,以编码的DNA序列为运算对象 ,通过分子生物学的运算操作解决复杂的数学难题 ,使得NP 完全问题的求解可能得到解决 .提出了基于质粒DNA的无向图的最大匹配问题的DNA分子生物算法 ,通过限制性内切酶的酶切和凝胶电泳完成解的产生和最终接的分离 ,依据分子生物学的实验手段 。

DNA自组装计算模型求解二部图完美匹配问题

针对二部图完美匹配问题,提出了一种基于DNA计算自组装模型的算法.首先,通过该算法求解了一个具有10个顶点的二部图完美匹配问题的实例,实例中给出DNA计算自组装模型算法所涉及到的DNA Tile的编码设计方案、自组装计算步骤及结果分析;然后,给出了任意二部图完美匹配问题的求解方案;最后,针对DNA计算自组装模型算法解决任意二部图完美匹配问题的时间和空间消耗进行了讨论.结果表明:对任意二部图只需14种Tile类型就能够得到完美匹配.

一种基于分治的三维匹配问题DNA计算算法

本文基于Aldeman-Lipton模型的生物操作与粘贴模型的解空间,提出一种三维匹配问题的DNA计算新模型;同时基于此模型和传统计算机中分治策略,提出一种求解三维匹配问题的DNA计算新算法.将提出的算法与已有文献结论的对比分析表明:本算法将穷举算法中的DNA链数从O(2n)减少至O(2n/2)≈O(1.414n),同时生物操作数由O(n2)减少至O(15n+30q),测试试管数由所需的O(n)减少至O(1),最大链长由O(15n+45q)减少至O(15n/2+45q).因此,本算法理论上在试管级生化反应条件下能将求解三维匹配问题的规模从67(267≈1022)提高到134(67×2=134).同时,与传统的穷举搜索算法相比,该算法具有高效的空间利用率及容错技术的优点.

最大权匹配问题的闭环DNA算法

给出并证明了在DNA计算中处理实数问题的策略,即首先在误差限范围内用有理数集合代替实数集合;再取出与有理数集合一一对应的最小的整数集合.针对赋权匹配问题,给出了基于闭环DNA计算模型的赋权匹配问题算法.该算法首先按边进行三组编码并合成初始闭环DNA;再以相邻两条边为约束条件用删除实验获得所有匹配,并用电泳实验得到所有最大权匹配,最后用检测实验输出最优解.证明了算法的正确性,讨论了算法复杂度,并以一个例子说明了算法的有效性.

基于字符和0/1码的DNA压缩模式匹配算法

分析对DNA序列数据进行压缩和压缩模式匹配的重要性,采用0/1编码的非自适应算法进行压缩,提出两类压缩模式匹配思路,设计实现了四种算法,并进行了性能比较。

基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配及其实现

提出了一种基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配新方法。图像立体匹配和生物信息学中双DNA序列比对的实质都是在匹配准则下搜索最佳匹配基元,因而新颖地将双序列比对算法引入图像立体匹配。首先介绍了基于动态规划的双序列比对算法原理及其用于图像立体匹配的实现方法,然后根据左右摄像机的最大视差是一个有限定值,进行了算法改进,极大地减少了计算量,并给出了VC6.0中的实现流程,最后采用4组不同的图像对进行了实验验证。该方法具有较低的计算复杂度和适宜于并行计算的特点,生成的视差图效果表明双序列比对算法为图像立体匹配提供了一个实用有效的方法。

基于云计算的生物DNA指纹图谱大范围比对方法

针对DNA特征比对过程中,产生的生物DNA特征图谱特征较为复杂,生物特征极为琐碎,海量生物DNA特征的对比,依然是一项十分复杂的工作。传统算法多是基于单个DAN特征进行车轮式对比。一旦生物特征过于繁琐,造成比对匹配耗时,效率较低。本文提出了一种基于云计算的生物DNA特征海量数据对比技术。建立云计算网络模型,计算生物DNA泳道特征系数,将DNA限制性片断形成的谱带从背景中分离出来,完成海量DNA数据对比。实验证明,这种算法能够避免由于DNA图谱数量过大造成的匹配耗时缺点,提高了生物DNA指纹图谱大范围比对的效率。

基于动态规划的DNA碱基识别峰匹配方法的设计与实现

待检DNA序列预测峰与各碱基通道信号识别峰的匹配是碱基识别过程中的最复杂、最关键部分。本研究结合DNA测序荧光光谱信号的实际特点,根据预测峰和识别峰的特征信息,将动态规划的思想应用到实际DNA测序数据处理中,通过设计改进的匹配得分标准,动态规划可以最大限度的将识别峰和预测峰进行匹配,尽量做到不错配、不漏配。经理论分析和仿真实验证明,该方法适用于DNA测序动态匹配与碱基识别,能确定高准确度的待检DNA序列的碱基排序结果。

基于模式匹配算法的转基因大豆DNA快速检测方法

为实现基因大豆DNA序列的快速检测,以抗草甘膦转基因大豆的DNA序列为材料,比较模式匹配的KMP算法和BF算法查找相同基因的效率和准确性。对比试验结果表明,KMP算法的效率比BF算法效率高,能够提高转基因大豆的检测效率。

生物DNA图像中的破损图谱区域分割

对生物DNA图像中的破损图谱进行区域分割,为实现图谱的修复奠定基础,进而提高生物DNA图谱的分析和诊断能力。传统方法对生物DNA图像中的破损图谱采用小波尺度分解的分割方法,对统计特征丰富的生物DNA图像区域分割的特征表达和修复能力不好。提出一种基于子区域块匹配的生物DNA图像中的破损图谱区域分割算法。进行了生物DNA图像破损图谱区域特征和边缘轮廓特征提取,基于连续子空间降噪方法对DNA图像的破损图谱的进行降噪处理,采用子区域模板块匹配方法进行生物DNA图像破损图谱区域特征的变尺度多区域分割,实现分割算法的改进。实验表明,采用该方法进行生物DNA图像破损图谱区域分割,对基因信息的特征提取和降噪性能较好,避免的过分割和欠分割,误分率较低,有效提高了生物基因图谱的特征表达和分析能力。

最大匹配问题的闭环DNA算法

给出了一个解决最大匹配问题的闭环DNA算法模型,并对相应的生化实验做出了说明,实现了仅用删除实验直接构造最大匹配的构想。由于算法仅用到基本删除操作,使得算法的实现简捷、可靠。

计算DNA序列模式特征的匹配算法

分析了DNA序列特征计算过程中的特殊性,提出了一种基于"空间换时间"的模式匹配算法,设计了以map数据结构来存储中间结果的方案,使得扫描DNA序列一次即可同时计算所有元组模式在该序列中出现的次数。实验结果及分析表明,算法提升了DNA序列模式特征计算的效率,较好地解决了计算DNA序列模式特征的问题。

DNA-纳米颗粒共聚体在最大匹配问题中的应用

该文提出一种DNA计算模型,利用DNA-纳米金颗粒共聚体的自组装来解决图论中的一个NP完全问题——最大匹配问题。根据模型该文设计了能够基于一个具体的图进行自组装的特殊的DNA-纳米金颗粒共聚体,然后利用一系列的实验方法来获得最终的解。这种生物化学算法可以极大地降低求解最大匹配问题的复杂度,这将为DNA自组装计算模型提供一种切实可行的方法。