激光捕获显微分离-高可信度全基因组mRNA扩增技术的建立及其在食管癌细胞基因检测中的应用

目的:建立激光捕获显微分离(LCM)-高可信度全基因组mRNA扩增(GMA)技术,并用其分析食管癌细胞基因表达的变化。方法:应用LCM直接捕获15例食管癌组织中癌细胞,提取并纯化mRNA,在T7RNA聚合酶作用下扩增成cRNA直接用于表达谱筛选。用实时荧光定量RT-PCR验证MET和PTPN2基因的表达,并将LCM与组织匀浆法和显微镜下针挑法检测结果进行比较。结果:基因芯片筛选出上调基因MET,其高表达率为12/15;下调基因PTPN2,其低表达率为9/15;2个基因实时荧光定量RT-PCR检测结果与上述结果的一致率达100%。组织匀浆法、显微镜下针挑细胞法所获样品经实时荧光定量RT-PCR检测,MET结果与LCM-GMA结果的一致率分别为25%(3/12)和33%(4/12),PTPN2分别为22%(2/9)和33%(3/9)。结论:LCM-GMA技术十分有利于基因表达谱的芯片分析和单个基因表达变化的实时荧光定量RT-PCR研究。

高可信度加权的多分类器融合行为识别模型

为了提高基于智能移动设备的人体日常行为识别准确率,提出一种高可信度加权的多分类器融合行为识别模型(MCFM)。针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,优选出与人体行为相关度高的特征集作为该模型的输入,将决策树、支持向量机以及反向传播(BP)神经网络三个基分类器通过高可信度加权投票算(HRWV)法训练出一个新的融合分类器。实验结果表明,所提出的分类器融合模型能有效提高行为识别的准确率,对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种日常行为的平均识别准确率达到94.88%。

面向高可信度仿真的海量CAD模型实时绘制

复杂产品高可信度仿真中使用的高精度、全尺寸三维模型数据量庞大、复杂度高,仅仅依靠现有计算机硬件性能难以满足仿真应用对实时绘制效率的要求。通过提出一种基于最小包围盒与多视角投影的模型几何度量方法,能够准确识别出模型中狭长不规则的细小零件,并结合基于模型细节过滤的LOD自适应实时绘制算法,实现了对复杂产品海量CAD模型的实时绘制。最后,本文在波音777客机CAD模型上进行了实验验证,实验结果表明,采用本文算法能够显著提高海量CAD模型的实时绘制效率。

社交媒体舆论演化下个体观点交互的可信度研究

建立改进的CODA模型来分析研究个体观点可信度及倾向性的形成和变化过程,模拟并揭示群体观点极化的演化条件及演化过程。研究结果显示,高可信度(ρj=0.7-0.9)演化情况下个体最终形成集群,而低可信度(ρj=0.2-0.4)个体观点呈现分散状态。高、低可信度的差值越大,网络观点演化效率越明显;高可信度个体推动了群体极化现象的发生;而当低可信度值低于0.2时,也会出现群体极化现象。进一步探讨了网络群体极化的现实效应,针对高低可信度的演变边界,提出了网络舆论的干预方案,防控网络群体极化的危害。

基于模型研究质量评价的SWAT模型参数取值特征分析

SWAT模型是目前我国应用最为广泛的流域水环境模型之一.由于该模型拥有分布式参数并且基于美国环境特征建立,确定合理的和符合我国流域环境特征的参数取值是模型应用中的关键工作.有研究通过总结现有报告的参数取值,为模型本地化应用提供参数取值参考,但这些研究忽略了其中SWAT模型研究质量之间的差异,也未考虑参数取值的非均匀性以及极端值的影响,因而研究结果的实用性不佳.建立了综合考虑模型建立、参数率定和验证、模拟效果的SWAT模型研究质量评价指标体系,对中国知网收录的2015~2017年发表的428篇SWAT模型研究文献开展定量评价并筛选高可信度文献.基于高可信度文献报告的SWAT模型参数取值,分析了15个涉及水文、泥沙和水质过程模拟的参数取值特征,包括参数取值分布特征及其在不同地理区域间的差异,以及参数率定值与默认值的偏差等.研究表明,在筛选得到的129篇高可信度文献中,SWAT模型应用整体上更加规范,且具有较好的区域代表性;15个模型参数在我国流域的取值分布具有正偏态、负偏态等不同特征,其中4个参数在我国不同地理区域的取值分布存在显著差异,12个参数在我国流域的取值明显偏离默认值.基于模型参数取值特征,以置信区间的形式给出了SWAT模型在我国本地化应用的参数取值建议,并针对不同数据条件下的模型应用提出了参数取值建议.