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基于随机森林和富集分析的阿尔茨海默症GWA研究被引量：10: 2012年; 阿尔茨海默症是一种严重的神经退行性疾病,其确切成因至今尚未阐明.全基因组关联分析为阿尔茨海默症的研究提供了一种有效的途径,但目前常用的单变量假设检验分析技术不能有效检测与疾病密切相关的生物学机制.本文提出了一种将随机森林同富集分析技术联合用于阿尔茨海默症全基因组关联(GWA)数据分析的新思路.利用随机森林的后向特征选择方法对一组APOEε4基因携带者的阿尔茨海默症GWA数据进行了分析,筛选出1058个与疾病相关的单核苷酸多态性位点(SNPs),其中包括多个已被确认的阿尔茨海默症易感SNPs.进一步对这些SNPs进行富集分析,检测到"可变剪接","糖基化","神经元发育"等多个与疾病显著相关的基因功能标注,显示相应的生物学机制与APOEε4基因携带者中阿尔茨海默症的发生存在密切联系,为进一步揭示其发病机制提供了思路.这种将随机森林和富集分析相结合的策略,也适用于其他复杂疾病的GWA研究.; 邹亮黄琼李骜王明会; 关键词：全基因组关联分析阿尔茨海默症

基于机器学习的蛋白激酶识别算法研究: 作为真核生物细胞中最常见的蛋白质翻译后修饰形式之一，可逆的磷酸化过程被形象地描述为生命活动的分子开关，几乎调节着包括细胞生长、发育、分化、凋亡在内的所有生命活动。探索磷酸化修饰的生物机理及其对生命活动的影响具有重要的研究...; 邹亮; 关键词：蛋白激酶支持向量机磷酸化位点; 文献传递

基于贝叶斯决策理论的磷酸化位点蛋白激酶识别算法: 2014年; 目的通过提出一种新颖的生物信息学算法,以准确识别已知磷酸化位点的蛋白激酶信息,进而解决蛋白激酶的信息缺乏问题。方法根据人类激酶的聚类规则,首先从最新版本的磷酸化数据库Phospho.ELM(9.0)中提取出激酶特异性的磷酸化数据,构建用于激酶识别的数据集。然后基于贝叶斯决策理论,分析阳性数据和阴性数据中磷酸化位点附近的氨基酸分布规律,进而给出相应的统计模型并使用留一法对模型进行评估。结果对MAPK、PKA和RSK 3个激酶家族的测试表明,在假阳性率不超过1%的高置信度水平下,激酶识别的准确率分别达到了23%、24%和33%。同时,该算法的识别结果明显优于KinasePhos、Netphosk等蛋白质磷酸化位点预测方法。结论本文提出的基于贝叶斯决策理论的磷酸化位点激酶信息识别算法可有效提高对已知磷酸化位点的蛋白激酶识别性能,有助于理解蛋白质磷酸化的生物机制。; 邹亮李骜韩燕冯焕清王明会; 关键词：蛋白激酶磷酸化生物信息学

基于贝叶斯决策理论的磷酸化位点蛋白激酶识别算法: 目的通过提出一种新颖的生物信息学算法，以准确识别已知磷酸化位点的蛋白激酶信息，进而解决蛋白激酶的信息缺乏问题.方法根据人类激酶的聚类规则，首先从最新版本的磷酸化数据库Phospho.ELM (9.0)中提取出激酶特异...; 邹亮李骜韩燕冯焕清王明会; 关键词：蛋白激酶磷酸化生物信息学

无线传感器网络中能量有效的目标监测技术研究: 基于无线传感器网络(WSN)的目标监测是无线传感器网络最广泛和最重要的应用之一，也是当前研究热点之一。由于具有自适应性、灵活性和低能耗性等特点，基于无线传感器网络的目标监测在很多实际应用中取代了雷达监测、卫星监测等传统监...; 邹亮; 关键词：无线传感器网络 MAC协议数据预测; 文献传递

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邹亮