《多標記生物數據建模與預測方法的研究》是2017年8月同濟大學出版社出版的圖書,作者是王曉。
基本介紹
- 中文名:多標記生物數據建模與預測方法的研究
- 作者:王曉
- 出版社:同濟大學出版社
- 出版時間:2017年8月
- 頁數:111 頁
- 定價:42 元
- 開本:16 開
- 裝幀:精裝
- ISBN:9787560868608
《多標記生物數據建模與預測方法的研究》是2017年8月同濟大學出版社出版的圖書,作者是王曉。
《多標記生物數據建模與預測方法的研究》是2017年8月同濟大學出版社出版的圖書,作者是王曉。內容簡介《同濟博士論叢:多標記生物數據建模與預測方法的研究》主要圍繞多標記生物數據的屬性識別方法展開深入的研究。多標記生物數據的...
《面向蛋白質功能預測的多標記學習方法研究與套用》是依託西南大學,由余國先擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 蛋白質功能預測是生物信息學領域的關鍵問題。針對當前的預測方法通常假定已知蛋白質標註準確無缺失,不符合現實特徵的...
本項目計畫從系統生物學角度出發,研究針對異質性複雜疾病的動態網路生物標記識別的可計算建模與高性能算法,包括異質性疾病的多層次動態網路模型與構建算法、整合多層次生物數據的動態網路生物標記模型、以及高效的動態網路生物標記識別算法等。
《基於多源生物數據的長非編碼RNA預測方法研究》是依託揚州大學,由孫磊擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 長非編碼RNA(lncRNA)參與調節DNA甲基化、組蛋白修飾、染色質重構及作為小RNA前體,在相關疾病形成和生命活動中發揮著...
生物序列數據的基本特徵決定了生物序列的建模必然是基於數理統計學理論。本項目以大數據統計計算為基礎,在貝葉斯統計分析的理論框架之下,系統地研究生物序列數據的統計分析、建模和計算,實現對生物序列信息,特別是蛋白質數據信息的推斷。主...
《基於多生物網路的蛋白質功能預測算法研究》是依託昆明理工大學,由彭瑋擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 隨著基因組序列數據和其功能注釋數據之間差距的日益增大,高效的蛋白質功能預測方法成為後基因組時代的研究熱點。考慮到細胞...
擬通過基於核函式的非線性時空分離策略,更精確的揭示隱藏在大量生物醫學系統數據背後的動態分布本質規律,進而設計分散式的模型預測控制(MPC)策略,並開發出相應的實用軟體。研究內容包括:核函式提煉方法研究;非線性時空分離建模方法的研究...
英國食品研究院(IFR)在FM基礎上開發了Growth Predictor,該軟體包含了18種病原微生物預測模型,使用的是Baranyi和Roberts模型,操作簡單,使用方便,適合研究者進行數據分析和結果參比。PMP 美國農業部開發的病原菌模型程式PMP包括10種重要...
在本基金的資助下,課題組針對基因組序列分析與組裝、蛋白質結構及功能預測、生物網路構建與分析、疾病-miRNA和lncRNA關係預測、生物顯微圖像重構等複雜生物數據處理中的若干關鍵問題展開研究,主要成果如下:1. 深入分析了序列數據、蛋白質...
利用智慧型計算技術高效、精準地實現miRNA與疾病關聯預測正在受到前所未有的關注與重視。本項目以“基於多源異構數據融合的miRNA與疾病高精度關聯預測研究”為核心目標,擬提出一整套基於張量分解的miRNA和疾病相關多源異構生物數據的有機融合和...
2. 主要研究內容本項目的主要研究內容如下:(1)疾病基因識別與疾病驅動突變預測算法;(2)多組學數據整合算法;(3)生物網路的建模與挖掘算法。3. 重要成果針對乳腺癌轉移,開發了高效智慧型算法,識別了乳腺癌轉移相關的驅動突變,並...
預期在疾病生物分子網路系統建模和調控機理分析的多個方面取得突破性進展,從而為綜合套用系統科學、信息科學、控制科學中的理論與方法研究生命科學與醫學問題探索新的途徑。結題摘要 從生物分子網路的角度理解人類疾病的內在機理是當今生物信息...
項目的主要研究內容為:1.研究比較該類數據的結構化表示以及相似性度量方法;2.在數據結構化表示的基礎上設計能夠同時對數據結構化信息和數據多義性信息建模的概念標註方法;3.研究在有噪聲和類別不平衡條件下,針對該數據構建具有較好泛化...
本項目將根據一些易產生惡性突變的疾病的生物分子數據,利用動力系統原理、機率論和數理統計等數學理論和方法,結合大規模科學計算,對這些疾病突變的時間進行預測。我們擬在以下兩方面開展工作,一是數學方法及理論方面的研究,探索某些動力...
目前,柔性建模已是蛋白質結構學中的一個研究熱點,除實驗方法外,主要分成物理計算模型和智慧型計算兩大部分,各類計算方法都存在一定的優缺點。其中,智慧型計算方法具有成本低、高效、數據處理規模大等特點,但套用於柔性預測研究才剛剛起步,還有...
本項目擬以該數據為主要背景,研究若干重要的生物學問題和其中的統計方法,包括:基因識別中剪下位點及其他調控基因表達信號的建模和預測;基於mRNA抽樣數據和微陣列數據的基因表達數據分析;基於單核苷酸多態性研究其鄰近核苷酸效應和單體型結構...