基于演化超网络的DNA微阵列数据分类方法

为能够更好地从高特征维度的DNA微阵列数据中挖掘癌症相关基因,实现对恶性肿瘤的分子分型,提出了一种基于演化超网络模型的DNA微阵列数据分类方法?演化超网络是受生物网络启发而建立的一种认知学习模型,其学习过程非常适用于发掘基因间的相互作用?该方法采用信噪比进行基因选择,选择后的基因经归一化后用于演化超网络的学习和分类?通过急性白血病和结肠癌2种数据集进行实验,结果表明,演化超网络在分类精度方面与当前其他方法有较高的可比性?     

希罗达治疗晚期结肠癌18例临床分析

目的观察希罗达作为一线药物治疗晚期结肠癌的疗效及安全性.方法对18例具有可测量指标的晚期结肠癌患者采用希罗达2 500 mg/(m2.d),分早晚2次服用,用药前予格拉司琼预防呕吐,防止喉痉挛,减少末梢神经副反应,21 d为1周期,完成2周以上评价疗效.18例患者共完成78周期.结果CR 0例,PR 8例(44.4%),总有效率44.4%,NC 8例(44.5%),PD 2例(11.1%).结论希罗达作为一线药物治疗晚期结肠癌有较好疗效,副作用小,特别适宜于年老体弱患者.     

基于支持向量机的癌细胞经典分泌蛋白与非经典分泌蛋白识别研究

基于支持向量机算法,本文提出了一种能快速准确区分癌细胞经典分泌蛋白与非经典分泌蛋白的方法.通过严格的特征筛选,氨基酸组成、位置特异性得分矩阵和信号肽组成了最优特征集.测试集检测结果表明,本方法对癌细胞经典分泌蛋白与非经典分泌蛋白具有较强的区分能力,可为寻找到不同种类癌症间通用的生物标志物提供理论参考.     

支持向量机算法用于癌症数据建模

支持向量机算法(Support Vector Machine)是基于统计学习理论(SLT)发展起来的新一代机器学习方法,并被成功地应用到很多模式识别问题中。文中支持向量机分类算法用于卵巢癌病变与非卵巢癌病变质谱数据建模。对卵巢癌数据进行判别预测,预报正确率达到98%。通过与KNN、神经网络等算法的预报结果相比较,其预报能力强于KNN、神经网络算法在这个问题中的应用,为支持向量机算法可以应用于癌症疾病辅助检测提供一例证。     

渤海莱州湾凹陷走滑-伸展叠覆型复杂斜坡带特征及油气成藏

利用地震、钻井及地球化学等资料,对渤海海域莱州湾凹陷走滑-伸展叠覆型复杂斜坡带的构造特征与成因机制及对成藏作用的影响进行综合研究。受伸展断陷引起的掀斜翘倾与郯庐断裂带双支走滑引起的释压与增压应力控制,研究区发生多次块体旋转与差异隆降,形成了“坡隆频繁转换、地层掀斜翘倾”的斜坡带演化模式。该构造演化模式控制了双洼双套烃源岩的差异发育、早期“潜山成储-近源成扇-台地混积滩”的沉积体系以及多种构造样式与圈闭类型的形成。在此基础上,总结了莱州湾凹陷南部缓坡带的油气成藏规律：莱州湾凹陷南部缓坡带油气主要分布在中央构造带,表现出明显的源控特征;古近系辫状河三角洲砂体和区域性不整合面控制了斜坡区油气优势运移方向及油气层位的差异分布;新构造运动控制斜坡带油气超晚期充注。莱州湾凹陷南部斜坡带受多期走滑-伸展构造相互叠置影响,形成了多源供烃、储层发育、圈闭多样的有利成藏条件,是有利的石油富集区。     

实现癌症诊断个性化的关键

癌症形成有较以往所知的更多癌症基因的参与,细胞生存的方式是其数量的增长和繁殖,那是它们最擅长的行为。阻止细胞一分为二、二分为四、四分八的分裂是困难的。然而在多细胞生物体内这却是十分重要的,甭则细胞就会处于无政府状态。因此演化生成了承担这一任务的特种基因。当这类基因发生突变并出现错误行为时,就会发生癌症。     

"基因与癌症"研究编年史

基因异常和癌细胞反常行为之间的联系最初是100多年前由德国生物学家西奥多·博韦里(Theodor Boveri)及其他科学家率先提出的。但近几十年来基因变异直接     

美国开发癌症疫苗

美国华盛顿大学和佛瑞德哈金森癌症研究中心的研究人员，正致力开发一种预防癌症的疫苗。如果疫苗研制成功，将像免疫系统抵抗传染病一样抑制癌症的入侵。该实验研制的疫苗，目前正在一些已经痊愈但随时可能复发的乳癌患者中进行临床试验。研究人员认为，绝大部分患者可以马上获得对癌症的免疫反应，现在的问题是，这种免疫反应是否真的切实有效。     

RNA m5C甲基化修饰在消化系统癌症中的作用机制

RNA的5-甲基胞嘧啶(m⁵C)甲基化是一种常见的转录后修饰类型，该RNA甲基化修饰过程受到RNA m⁵C甲基转移酶及其结合蛋白等调控体系的联合作用。RNA m⁵C甲基化调控与消化系统癌症密切相关，其水平异常影响癌症的发生发展进程，m⁵C水平升高可促进特定的癌细胞增殖、侵袭和迁移。RNA m⁵C甲基化及调节体系有望成为消化系统癌症的新型生物标志物，为其预防、干预和治疗提供潜在的作用靶点。     

中、美两国癌症流行特征分析——《2023美国癌症统计报告》解读

2023年1月，《临床医师癌症杂志》（CA:A Cancer Journal for Clinicians）发布了《2023美国癌症统计报告》，披露了新型冠状病毒感染大流行以来美国癌症流行现状，描述了主要癌症疾病负担的长期变化趋势，并预测了2023年美国癌症发病和死亡情况。对该报告进行了解读，并结合中国癌症统计数据，描述了中、美两国癌症在时间、地区和人群间的分布特征，分析了美国在癌症防控中取得的进步及可能原因，总结了中国癌症防控当前面临的困境和挑战。