秦玉芳
- 作品数：18 被引量：34H指数：3
- 供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市“科技创新行动计划”博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：医药卫生理学自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于机器学习的凋亡蛋白的亚细胞位点预测
- 2012年
- 准确预测凋亡蛋白的亚细胞位点有利于理解细胞死亡的机理和其生物学功能。本文利用裂解位点的蛋白质序列信息提出了一种新的凋亡蛋白的预测算法PSSP.对三个凋亡蛋白数据集进行Jackknife验证表明我们的方法得到了令人满意的结果。
- 秦玉芳
- 关键词：凋亡蛋白
- 基于通路活性的抗癌药物敏感性预测
- 2021年
- 通路数据库是系统分析基因功能,联系基因组信息和功能信息的知识库,通路作为基因功能集合能够提高预测模型的预测能力和解释能力。本研究通过整合KEGG通路数据和CCLE基因表达谱推断通路活性并结合药物数据建立药物敏感性预测模型。在推断通路活性时,并没有把通路简单地作为基因集合,而是选择通路中的高连接度基因,取高连接度基因的平均表达水平作为通路活性值,合并每个通路的活性向量得到通路活性矩阵,然后输入到弹性网进行药物敏感性预测。实验结果表明,对于大多数药物,使用基于通路中高连接度基因的计算分析方法更有利于药物敏感性预测,同时能识别出更多与药物相关基因的通路。
- 高冲秦玉芳陈明
- 关键词：癌症药物敏感性基因表达个性化医疗
- 基于多通道稀疏卷积神经网络的行人检测算法被引量：8
- 2018年
- 针对传统卷积神经网络(CNN)的输入是原始图像,冗余信息多,对局部边缘和纹理的刻画不明显的问题,提出了一种基于多通道输入的稀疏卷积神经网络(MCS—CNN)检测算法。将图像方向梯度直方图(HOG)特征构成的HOG特征图和色差(YUV)颜色空间组成3个通道,通过卷积层提取特征,并采用稀疏自动编码器稀疏化;使用Softmax分类器进行行人检测。模型充分利用图像的像素级特征,同时还融合HOG对于行人轮廓显著描述的优点。实验结果表明:与CNN,HOG结合支持向量机(HOG—SVM)检测算法相比,MCS—CNN模型检测准确度和检测速度均明显提高。
- 曹璐陈明秦玉芳
- 关键词：卷积神经网络方向梯度直方图多通道行人检测
- 一类Weyl型单李超代数
- 李超代数的研究主要分三个方面,分别是结构,分类和表示。单李超代数是研究李超代数结构的一个重要方面。本文主要围绕模李超代数的结构做了一些工作。
在任意特征域上,从∧/(2,2/)和它的特殊导子的...
- 秦玉芳
- 关键词：单李代数CARTAN型模李超代数
- 文献传递
- 拟南芥基因转录调控关系识别研究进展
- 2013年
- 系统研究基因组水平上的转录调控关系是功能基因组学研究中的一个重要方向,通过识别转录调控关系可以从分子水平认识细胞内的生理活动和功能,进而在系统尺度上理解其生物学进程。对拟南芥基因转录调控关系识别的生物信息学方法进行了综述,详细介绍了基于转录因子结合位点和基于机器学习的两类预测方法,指出了各自的优缺点,并探讨了可能的改进方向。
- 秦玉芳郑小琪
- 关键词：转录调控转录因子结合位点模式识别
- 基于LINCS-L1000扰动信号通过SAE-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性被引量：2
- 2021年
- 不同细胞在特定化合物作用下具有不同的扰动信号,基于这些扰动信号预测细胞的活性和挖掘隐藏在表型之下的药物敏感性非常重要。文中开发了一种基于LINCS-L1000扰动信号的SAE-XGBoost细胞活性预测算法。通过对LINCS-L1000、Achilles和CTRP三大数据集匹配和筛选,采用堆栈式深度自动编码器对基因信息进行特征提取,结合RW-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性,进而在NCI60和CCLE数据集上完成药物敏感性推断。与其他方法相比,该模型取得了良好效果,皮尔逊相关系数为0.85,并进行独立集验证,对应皮尔逊相关系数为0.68。结果表明,所提出的方法有助于发现新型有效的抗癌药物,为精准医疗提供帮助。
- 陆家兴陈明秦玉芳于晓庆
- 关键词：扰动信号细胞活性
- 局部环上典型群BN-对构造
- 2010年
- 构造群的BN-对是Building理论中的一个重要课题.由于每个BN-对都对应一个Weyl群,通过研究Weyl群可以得到群的各种性质,从而BN-对成为研究群的一个重要工具.假定R是一个局部环,通过采用矩阵方法构造了R上一般线性群、辛群、正交群的BN-对.构造了局部环上一族具有包含关系的一般线性群的BN-对,并且证明了这组一般线性群和对应的BN-对之间满足一个交换图.
- 秦玉芳南基洙
- 关键词：局部环典型群
- A一类Weyl型单李超代数(英文)被引量：2
- 2008年
- 本文研究了单李超代数的构造理论,借助于张量积方法,定义了一类Weyl型结合超代数和一类Weyl型李超代数,并且证明了这类Weyl型结合超代数和Weyl型李超代数是单的充分必要条件.
- 秦玉芳王颖陈玉珍
- 基于多输入神经网络的药物组合协同作用预测被引量：4
- 2020年
- 药物组合的协同作用在提高药物疗效或者减轻药物毒副作用方面非常重要。然而由于药物之间复杂的作用机制,通过试验筛选新的药物组合需要巨大的成本。众所周知,运用计算模型的虚拟筛选,可以有效降低试验成本。最近,国外学者运用深度学习模型DeepSynergy,成功预测了新的药物组合在癌症细胞系上的协同作用值。在本研究中,针对DeepSynergy采用two-stage方法和输入特征单一的问题,我们提出了一种新的端到端的深度学习模型MulinputSynergy。该模型通过整合癌症细胞的基因表达、基因突变、基因拷贝数特征和抗癌药物化学特征来预测药物组合的协同作用值。为了解决细胞系某些特征维度数高的问题,我们使用卷积神经网络对基因特征降维。实验结果表明,本文提出的模型优于DeepSynergy深度学习模型,均方误差从197下降到176,平均绝对误差从9.48下降到8.77,决定系数从0.53提升到0.58。研究结果表明本文模型能从多种特征中学习抗癌药物与细胞系的潜在关系,并且快速准确地定位有效的药物组合。
- 陈希秦玉芳陈明陈明
- 关键词：基因表达抗癌药物药物组合
- 基于图神经网络协同过滤的药物疾病关联预测
- 2023年
- 新药开发需要耗费很高的成本,建立高效且高准确度的药物新适应症预测方法非常重要,提出一种基于图神经网络协同过滤的药物疾病关联预测方法,获取药物与疾病治疗关系中的信息并结合药物相似性获得更好的预测表现。首先通过图神经网络提取药物-疾病治疗关系数据中的协作信号细化药物嵌入,然后利用嵌入计算药物之间的治疗关系相似性,再结合药物化学结构、蛋白质和副作用相似性预测药物的新作用。与现有的协同过滤方法在相同数据集上进行对比,本文方法获得了较高的预测精确率(0.664 8)。所提出的获取药物-疾病治疗关系中的潜在信息并结合相似性进行药物疾病关联预测的策略是有效的,有助于发现药物的新适应症,为药物开发提供帮助。
- 陈浩秦玉芳陈明
- 关键词：药物
