基于用户标签的社区发现方法研究

为充分挖掘标签中潜在的用户信息、提供更好的个性化服务,在分析用户标签使用情况的基础上,提出一种面向用户的社区发现方法。综合考虑标签使用频率和稀疏度,并同时使用二者构造一个邻接矩阵进行聚类,最终完成社区发现,并且论证了该方法的可行性。     

基于因果关系发现的关键化学组分辨识方法

由于传统的组分分离-测试方法效率低并难以发现组分间的协同关系,逐步回归等传统统计分析方法又不可靠．用因果关系发现算法发现了关键化学组分,针对组效关系数据多为高维小样本的特点,提出了一种新的关系发现算法,并用此算法成功辨识出一种中药材川芎的关键组分,证明了该方法的可行性．     

广域网中网络拓扑算法研究

网络拓扑发现是网络管理系统中的一个重要组成部分。介绍了在广域网中用于拓扑发现的两种算法,即以CNRG算法为代表的基本算法和启发式算法,并比较了两者的发现结果。结果表明,启发式算法与基本算法相比,在高效性、完整性以及准确性方面都有所提高。     

基于DNA G-四链体识别的抗肿瘤分子筛选及结构设计研究进展

以生物靶分子为基础进行抗肿瘤药物先导化合物的筛选是抗肿瘤药物研究的热点之一. DNA G-四链体结构的发现和现代分子生物学技术对其与癌症关系的揭示, 为目前抗肿瘤药物研发提供了一个新的契机. 能够诱导DNA形成G-四链体结构或者与G-四链体特异性结合并使之稳定的化合物有望抑制肿瘤细胞的生长, 从而达到抗癌的作用. 以G-四链体为抗癌药物作用靶点对化合物进行筛选和结构设计是目前化学家和生物学家的关注点. 本文旨在针对靶向G-四链体的抗肿瘤分子筛选、结构设计以及抗肿瘤药物开发三个方面的最新研究进展进行综述. 首先, 介绍两种基于G-四链体对其配体结构特异性识别而对化合物进行结构筛选的研究方法: 基于核磁共振进行抗肿瘤化合物筛选方法以及计算机虚拟筛选. 其次, 从化合物与G-四链体之间静电相互作用方面来进行G-四链体配体的结构设计, 主要包括以下4种类型: (1) 原位胺的质子化; (2) 通过杂环芳香族化合物上的N-甲基化; (3) 中心金属离子的存在; (4) 不带电荷的化合物. 最后, 对目前基于G-四链体为抗肿瘤作用靶点、已经走向临床实验的CX-3543, AS1411两个抗肿瘤药物的开发与作用机制进行介绍.     

基于路由表的网络层拓扑发现算法

分析网络层节点路由器、三层交换机等设备的路由表,从指定的路由器开始,按照无向图的广度优先遍历过程逐步发现网络层元素问的连接关系,处理了一台路由器对应多个IP地址的问题,并分析了算法的复杂度为O（n^2）．测试结果表明,算法能发现路由器一路由器、路由器一子网连接关系,适合实际的网络层拓扑发现．     

门诊处方不合理用药分析

目的：分析延吉某医院门诊处方不合理用药情况,为提高临床合理用药水平提供理论依据。方法：随机抽取医院门诊处方3624张,分析处方不合理用药情况,统计不合理用药处方比例。结果：不合理用药处方75张,占所抽查处方的2．01％。其中药物作用相互拮抗的5张,占不合理用药处方的4．1O％;重复用药的15张,占不合理用药处方的20．54％;选药不当的56张,占不合理用药处方的76．71％。结论：该院门诊用药基本合理,但还存在一些问题,应引起临床医生和药师的重视。同时医院需加强处方点评的力度,进一步提高,临床合理用药水平。     

疫苗类药物缓控释剂型研究进展

介绍了疫苗类药物控释制剂的研究进展;综述了近10年来国内外疫苗缓控释剂型的研究与开发的品种,采用一些如聚乳酸一聚羟乙酸（PLGA）、聚乳酸（PLA）、聚羟乙酸（PLG）和聚乳酸一聚乙二醇（PELA）等可降解的高分子材料,制备包括微球、微囊、微乳、纳米囊和纳米球等作为栽体传输抗原或佐剂．以生物可降解聚合物为囊材的微囊化技术,能够有效地保护疫苗免于被降解,并使抗原到达病灶部位或产生最佳的免疫应答,是开发研制缓控释疫苗的有效途径,且颇有发展前途．     

脊髓损伤药物治疗进展

脊髓损伤(Spinalcordinjury,SCI)是严重危害人类健康的疾病,其后果严重。根据其病理机制分为原发性损伤和继发性损伤两个阶段及脊髓横断伤、完全性脊髓损伤、不完全性脊髓损伤及脊髓震荡伤四型。SCI治疗的药物主要有:甲基强的松龙、神经节苷酯、细胞生长因子、抗氧化剂及钙通道拮抗剂等。治疗方法虽多,但其治疗效果并不十分理想。结合了SCI病理演变的特性,对目前药物治疗的研究进展进行概述并提出展望。     

现代数据挖掘技术研究进展

数据挖掘是一个多学科交叉融合而形成的新兴的学科.笔者介绍了数据挖掘的一些基本知识及有关概念,阐述了数据挖掘的一些基本方法(传统的统计学方法、神经网络、决策树、进化式程序设计、基于事例的推理方法、遗产算法、非线性回归方法),然后对当前数据挖掘在各种领域的应用进行了概括,并提出了一些难点(数据质量、信息可视化、极大数据库、信息分析员技能)和今后的研究方向.