简介:以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。
简介:制备聚吡咯/聚乳酸(PPy/PLA)电活性复合膜并对其表征。应用乳液聚合法制备PPy/PLA复合膜,通过扫描电镜、红外光谱检测复合膜的表面特征和结构特点,使用直流电刺激系统测定复合膜的导电稳定性。结果表明:扫描电镜观察PPy颗粒连续分散在PLA基质中,红外光谱检测显示有PPy和PLA的吸收峰,直流电刺激系统测定复合膜电导率缓慢下降,在560h到1146h之间电流持续保持在28~35μA。表明制备的PPy/PLA电活性复合膜确实含有PPy和PLA高分子聚合物,40天内在生理环境条件下仍具有生物意义的直流电。这种结合导电性和生物相容性的材料将在组织工程中有着广泛的应用。
简介:目的探讨鸡肌腱断裂修补后,聚-DL-乳酸可吸收膜预防肌腱粘连的可行性及其有效性。方法将100只实验用鸡随机分为2组,A组为实验组,B组为对照组,各50只。对每只鸡的左足趾总深屈肌腱进行断裂修补。A组修补后放置可吸收膜,B组修补后不放置可吸收膜。修补术后3周、6周、2月、3月、5月分别进行大体观察、组织形态学、生物力学及功能恢复的测定。同时进行2组间比较的统计学分析。结果死亡20只鸡,可吸收膜组和对照组各10只,80只进入实验结果统计中。肉眼下可吸收膜组同周围组织粘连较少,光镜下可吸收膜组未见明显坏死组织,与周围纤维组织粘连较少,胶原纤维排列整齐。电镜下可吸收膜组3月后以未成熟的成纤维细胞增生为主,对照组以成熟的成纤维细胞增生为主。生物力学结果无明显差异,3月后可吸收膜组的屈趾功能明显优于对照组。结论聚-DL-乳酸可吸收医用膜具有防止肌腱粘连的效果。
简介:为了在超声波图像中提取颈动脉斑块边缘,我们提出了一种基于GVF-测地线模型的图像分割算法。由于超声波图像含有大量噪声,首先使用加权均值空间平滑滤波器对图像进行预处理;再人工画出初始轮廓,分别采用GVF-Snake模型、GVF-测地线模型和改进后的GVF-测地线模型对图像进行分割,比较其结果。实验结果表明,改进后的方法分割精度很高,能够在颈动脉斑块边缘提取中取得非常好的效果。
简介:比较不同MHC-Ⅱ类抗原表位预测软件的优缺点,为后续应用提供依据。在众多HLA-Ⅱ类抗原表位中,选取HLA-DR的6个表位(DRB1*0101,0301,0401,0701,1101和1501)为代表,选取MHCBN数据库中的309条已知抗原表位的肽链为待测肽链。使用近年来常用的7个表位预测软件,根据不同软件的临界值确定入选结果数据,比较各软件所得结果与已有的实验结果之间的差距以确定其优劣。综合7个软件预测结果进行评价,得出NetMHCⅡ和NetMHCⅡpan所得结果准确率最高。可以用NetMHCⅡpan及NetMHCⅡ进行MHC-Ⅱ类分子抗原表位预测。不同软件HLA的各个亚型的预测所得指标不一致,提示综合运用不同软件对多肽表位进行预测十分必要。
简介:本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换
简介:胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。