Loss of antibody production accompanied by chromosome loss in a cloned hybrid line secreting antibodies to sheep red blood cells

Summary Somatic cell hybrids between Sp2/O-Ag14 mouse myeloma cells and lymphocytes derived from BALB/c mice hyperimmunized with sheep red blood cells (SRBC) were produced. One hybrid producing IgG₁ antibody to SRBC was selected, cloned twice and subsequently transferred to BALB/c mice. After a number of transfers it was found that the antibody titer in ascitec fluid gradually decreased. Cytogenetic analysis revealed gradual chromosome loss in the hybrid clone, which produced progressively less antibody.     

Endorcine cells producing regulatory peptides

Summary Recent data on the immunologication of regulatory peptides and related propeptide sequences in endocrine cells and tumours of the gastrointestinal tract pancreas, lung, thyroid, pituitary (ACTH and opioids), adrenals and paraganglia have been revised and discussed. Gastrin, xenopsin, cholecystokinin (CCK), somatostatin, motilin, secretin, GIP (gastric inhibitory beenrevised and discussed. Gastrin, xenopsin, cholecystokinin (CCK), somatostatin, motilin, secretin, GIP (gastric inhibitory polypeptide), neurotensin, glicentin/glucagon-37 and PYY (peptide tyrosine tyrosine) are the main products of gastrointestinal endocrine cells; glucagon, CRF (corticotropin releasing factor), somatostatin, PP (pancreatic polypeptide) and GRF (growth hormone releasing factor), in addition to insulin, are produced in pancreatic islet cells; bombesin-related peptidesare the main markers of pulmonary endocrine cells; calcitonin and CGRP (calcitonin gene-related peptide) occur in thyroid and extrathyroid C cells; ACTH and endorphins in anterior and intermediate lobe pituitary cells, -MSH and CLIP (corticotropoin-like intermediate lobe peptide) in intermediate lobe cells; met- and leu-enkephalins and related peptides in adrenal medullary and paraganglionic cells as well as in some gut (enterochromaffin) cells; NPY (neuropeptide Y) in adrenalin-type adrenal medullary cells, etc.. Both tissue-appropriate and tissue-inappropriate regulatory peptides are produced by endocrine tumours, with inappropriate peptides mostly produced by malignant tumours.     

基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。     

基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks,QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。