Chromatin accessibility is a highly informative structural feature for understanding gene transcription regulation,because it indicates the degree to which nuclear macromolecules such as proteins and RNAs can access c...Chromatin accessibility is a highly informative structural feature for understanding gene transcription regulation,because it indicates the degree to which nuclear macromolecules such as proteins and RNAs can access chromosomal DNA.Studies have shown that chromatin accessibility is highly dynamic during stress response,stimulus response,and developmental transition.Moreover,physical access to chromosomal DNA in eukaryotes is highly cell-specific.Therefore,current technologies such as DNase-seq,ATAC-seq,and FAIRE-seq reveal only a portion of the open chromatin regions(OCRs)present in a given species.Thus,the genome-wide distribution of OCRs remains unknown.In this study,we developed a bioinformatics tool called Char Plant for the de novo prediction of OCRs in plant genomes.To develop this tool,we constructed a three-layer convolutional neural network(CNN)and subsequently trained the CNN using DNase-seq and ATACseq datasets of four plant species.The model simultaneously learns the sequence motifs and regulatory logics,which are jointly used to determine DNA accessibility.All of these steps are integrated into Char Plant,which can be run using a simple command line.The results of data analysis using Char Plant in this study demonstrate its prediction power and computational efficiency.To our knowledge,Char Plant is the first de novo prediction tool that can identify potential OCRs in the whole genome.The source code of Char Plant and supporting files are freely available from https://github.com/Yin-Shen/Char Plant.展开更多
蛋白质的三维结构是研究其生物功能及活性机理的基础.为了提高蛋白质结构的预测精度,在进化计算的框架下,提出一种接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法(Contact Map-assistedProcess Resampling Protein Conformation Space O...蛋白质的三维结构是研究其生物功能及活性机理的基础.为了提高蛋白质结构的预测精度,在进化计算的框架下,提出一种接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法(Contact Map-assistedProcess Resampling Protein Conformation Space Optimization Algorithm,CM PR). CM PR算法基于残基接触图设计打分模型,用于选择构象以构建过程片段库,使用基于过程重采样策略的片段组装技术执行变异操作,残基接触先验知识和种群进化过程统计知识辅助采样,可以增强近天然态构象区域的搜索能力,提高蛋白质结构预测精度.在12个测试蛋白上的实验结果表明,所提方法具有良好的近天然态构象采样能力和较高的预测精度.展开更多
目的:探讨术前尿动力学检查(UDS)对术后新发压力性尿失禁(de novo SUI)的阴性预测价值。方法:对北京大学人民医院妇科2014年1月至2016年12月因盆腔脏器脱垂住院并手术、术前行UDS的177例患者进行回顾性研究。结果:177例患者,UDS对de nov...目的:探讨术前尿动力学检查(UDS)对术后新发压力性尿失禁(de novo SUI)的阴性预测价值。方法:对北京大学人民医院妇科2014年1月至2016年12月因盆腔脏器脱垂住院并手术、术前行UDS的177例患者进行回顾性研究。结果:177例患者,UDS对de novo SUI的阴性预测值(NPV)为89.9%;UDS无SUI的138例患者中,术前无SUI症状者83例,术中未行抗SUI手术,10例患者术后发生了de novo SUI,其中1例需手术治疗,做了抗SUI手术,再手术率1.2%(1/83)。98例行经阴道网片置入的盆底重建术(TVM),UDS对这部分患者de novo SUI的NPV 89.6%;UDS无SUI,但有SUI症状患者36例,19例术中同时行尿道中段悬吊术手术,17例未做,前者de novo SUI发生率10.5%,后者无de novo SUI发生。结论:术前UDS对de novo SUI有较高的阴性预测价值,对术前有SUI症状的患者,UDS也可作为协助决定是否同时抗尿失禁手术的方法。展开更多
预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法(Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Meth...预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法(Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Method,DHM A).首先根据亲疏水性构建氨基酸的回转半径来指导构象空间采样,达到提高搜索效率的目的;然后,利用距离谱构建距离分布估计模型和疏水概率模型,指导种群更新,缓解能量函数不精确带来的误差.在10个测试蛋白的预测结果表明,DHM A具有良好的搜索性能和预测精度,是一种有效的蛋白质结构预测方法.展开更多
术后新发压力性尿失禁是盆腔脏器脱垂(POP)修复术的主要并发症,该并发症的发生易导致患者术后生活质量下降,降低患者对手术治疗的满意度。本文对POP术后新发压力性尿失禁(de novo SUI)风险预测模型的研究展开综述,包括POP术后de novo SU...术后新发压力性尿失禁是盆腔脏器脱垂(POP)修复术的主要并发症,该并发症的发生易导致患者术后生活质量下降,降低患者对手术治疗的满意度。本文对POP术后新发压力性尿失禁(de novo SUI)风险预测模型的研究展开综述,包括POP术后de novo SUI的概念和危险因素、风险预测模型的概述、国内外研究现状,以及不同风险预测模型的比较分析和研究展望,以期为临床实践和完善术后de novo SUI风险预测模型提供参考。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.31871269)the Hubei Provincial Natural Science Foundation of China(Grant No.2019CFA014)the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China(Grant No.2662019PY069)。
文摘Chromatin accessibility is a highly informative structural feature for understanding gene transcription regulation,because it indicates the degree to which nuclear macromolecules such as proteins and RNAs can access chromosomal DNA.Studies have shown that chromatin accessibility is highly dynamic during stress response,stimulus response,and developmental transition.Moreover,physical access to chromosomal DNA in eukaryotes is highly cell-specific.Therefore,current technologies such as DNase-seq,ATAC-seq,and FAIRE-seq reveal only a portion of the open chromatin regions(OCRs)present in a given species.Thus,the genome-wide distribution of OCRs remains unknown.In this study,we developed a bioinformatics tool called Char Plant for the de novo prediction of OCRs in plant genomes.To develop this tool,we constructed a three-layer convolutional neural network(CNN)and subsequently trained the CNN using DNase-seq and ATACseq datasets of four plant species.The model simultaneously learns the sequence motifs and regulatory logics,which are jointly used to determine DNA accessibility.All of these steps are integrated into Char Plant,which can be run using a simple command line.The results of data analysis using Char Plant in this study demonstrate its prediction power and computational efficiency.To our knowledge,Char Plant is the first de novo prediction tool that can identify potential OCRs in the whole genome.The source code of Char Plant and supporting files are freely available from https://github.com/Yin-Shen/Char Plant.
文摘蛋白质的三维结构是研究其生物功能及活性机理的基础.为了提高蛋白质结构的预测精度,在进化计算的框架下,提出一种接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法(Contact Map-assistedProcess Resampling Protein Conformation Space Optimization Algorithm,CM PR). CM PR算法基于残基接触图设计打分模型,用于选择构象以构建过程片段库,使用基于过程重采样策略的片段组装技术执行变异操作,残基接触先验知识和种群进化过程统计知识辅助采样,可以增强近天然态构象区域的搜索能力,提高蛋白质结构预测精度.在12个测试蛋白上的实验结果表明,所提方法具有良好的近天然态构象采样能力和较高的预测精度.
文摘目的:探讨术前尿动力学检查(UDS)对术后新发压力性尿失禁(de novo SUI)的阴性预测价值。方法:对北京大学人民医院妇科2014年1月至2016年12月因盆腔脏器脱垂住院并手术、术前行UDS的177例患者进行回顾性研究。结果:177例患者,UDS对de novo SUI的阴性预测值(NPV)为89.9%;UDS无SUI的138例患者中,术前无SUI症状者83例,术中未行抗SUI手术,10例患者术后发生了de novo SUI,其中1例需手术治疗,做了抗SUI手术,再手术率1.2%(1/83)。98例行经阴道网片置入的盆底重建术(TVM),UDS对这部分患者de novo SUI的NPV 89.6%;UDS无SUI,但有SUI症状患者36例,19例术中同时行尿道中段悬吊术手术,17例未做,前者de novo SUI发生率10.5%,后者无de novo SUI发生。结论:术前UDS对de novo SUI有较高的阴性预测价值,对术前有SUI症状的患者,UDS也可作为协助决定是否同时抗尿失禁手术的方法。
文摘预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法(Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Method,DHM A).首先根据亲疏水性构建氨基酸的回转半径来指导构象空间采样,达到提高搜索效率的目的;然后,利用距离谱构建距离分布估计模型和疏水概率模型,指导种群更新,缓解能量函数不精确带来的误差.在10个测试蛋白的预测结果表明,DHM A具有良好的搜索性能和预测精度,是一种有效的蛋白质结构预测方法.
文摘术后新发压力性尿失禁是盆腔脏器脱垂(POP)修复术的主要并发症,该并发症的发生易导致患者术后生活质量下降,降低患者对手术治疗的满意度。本文对POP术后新发压力性尿失禁(de novo SUI)风险预测模型的研究展开综述,包括POP术后de novo SUI的概念和危险因素、风险预测模型的概述、国内外研究现状,以及不同风险预测模型的比较分析和研究展望,以期为临床实践和完善术后de novo SUI风险预测模型提供参考。
