miR-409-3p通过调控SLBP影响肝癌细胞的增殖、迁移和侵袭

目的探讨miR-409-3p对茎环结合蛋白(SLBP)表达的调控作用及其对肝癌细胞增殖、迁移和侵袭的影响。方法采用qRT-PCR、Western blotting分别检测肝癌组织、癌旁组织及细胞系中miR-409-3p、SLBP的表达水平;以表达量最低的肝癌细胞Hep3B为研究对象,分别将miR-NC、miR-409-3p mimics、si-NC、si-SLBP、miR-409-3p mimics与pcDNA-NC、miR-409-3p mimics与pcDNA-SLBP转染至Hep3B细胞。MTT检测细胞增殖能力;Transwell小室实验检测细胞迁移和侵袭能力;双荧光素酶报告实验验证miR-409-3p与SLBP的相互作用。结果肝癌细胞株中miR-409-3p的表达水平明显低于THLE-3细胞(P<0.05),SLBP的表达水平明显高于THLE-3细胞(P<0.05);转染miR-409-3p mimics或si-SLBP均可抑制细胞增殖、迁移和侵袭;双荧光素酶报告实验证实miR-409-3p能与SLBP的3’UTR特异性结合;共转染miR-409-3p mimics与pcDNA-SLBP可拮抗miR-409-3p mimics对细胞增殖、迁移和侵袭的作用。结论miR-409-3p可靶向干扰SLBP基因的表达从而抑制肝癌细胞增殖、迁移和侵袭。

基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。

基于一种改进的LBP算法和超限学习机的肝硬化识别

肝硬化的计算机辅助诊断对肝脏疾病的早期治疗和诊断具有重要意义。针对B超图像中肝硬化病变区域边缘模糊和回声不均匀、尺度因素影响等问题,提出了改进的LBP算法并提取了相应的SLBP特征。该特征较传统的纹理特征更准确地描述了B超图像中肝硬化病变的特征,结合二维Gabor变换,解决了上述难题。鉴于传统的机器学习方法的训练时间较长,采用基于超限学习机的训练方法,并首次将其应用于肝硬化识别。实验结果表明,所提方法对测试集的分类准确率达到95.4%,在时间效率上较传统方法有很大提高。ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝硬化的临床诊断。

粒子滤波框架下多特征融合的视频目标跟踪方法

针对单一目标特征在复杂场景下难以实现有效的跟踪问题,提出了一种边缘纹理与颜色特征相融合的新方法。将Sobel算子与局部二值模式算子相结合,得到一种新的边缘纹理SLBP(Sobel Local Binary Pattern)特征提取方法,并与HSV(Hue,Saturation,Value)颜色特征融合应用于粒子滤波框架的视频目标跟踪。实验结果表明:本文提出的SLBP+HSV特征融合方法能够克服视频中光照变化、目标遮挡等复杂背景影响的问题,提高跟踪的精确度。

单层黑磷弯曲变形的各向异性及其失稳现象

利用密度泛函理论系统地研究了单层黑磷的纯弯变形特性,揭示了单层黑磷沿锯齿型方向弯曲时的失稳现象,并与石墨烯和单层二硫化钼的弯曲变形行为进行了比较.在此基础上,从连续介质力学的角度引入等效原子面积,计算了3种材料的弯曲刚度,并且与实测值和经验势的结果很好地符合.结果表明,单层黑磷的弯曲变形体现了明显的各向异性,刚度过大的锯齿型弯曲是导致其失稳区过早出现的力学根源,而单层黑磷孤电子对的排斥作用是弯曲变形呈现各向异性的主要物理机制.