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甲状腺机能亢进症患者血清微量元素谱的计算机模式识别研究
目的 探讨甲亢患者血清微量元素谱的变化及其与甲状腺功能状态的关系.方法 对照组60例,甲亢组67例,测定血清微量元素(Mg、Ca、Cr、Mn、Fe、Cu、zn、Sr、Mo和Ba)以及甲状腺激素(FT3、FT4)水平,比较两组间各微量元素的差异;并将甲亢患者各微量元素与FT3、FT4分别作相关分析;采用计算机模式识别技术中的马氏距离判别法,作多因素分类判别,筛选特征参量.结果 甲亢组血清zn、Mg和Cr水平降低,Cu、Fe、Ca和Mn水平升高,与对照组比,差异有显著性(P＜0.01,P＜0.05),Sr、Mo和Ba水平无显著变化;且血清zn、Mg与FT3、FT4水平呈负相关,血清Cu与FT3、FT4水平呈正相关;甲亢患者微量元素谱的特征参量为:Zn、Fe、Cu、Ca和Mn.结论 甲亢患者存在血清微量元素谱的变化,微量元素与甲状腺功能状态相互关联,微量元素在甲亢的病理生理机制中可能起着重要作用.
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计算机模式识别法对关节变形强直性脊柱炎微量元素谱的研究
测定了关节变形强直性脊柱炎患者及健康人头发样本中的十五种微量元素含量,运用计算机模式识别技术研究两类样本的微量元素谱差异,选择Ca、Pb、Zn、Ti、Ni、Mg和Sr元素为特征参量,用马氏距离法对两类样本进行回判和预报,其准确率均高于92%,高维空间分类成功,表明两类人的微量元素谱确实存在明显差异.
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结合基因本体论和计算机模式识别技术筛选应答神经损伤的重要效应基因
目的 利用基因本体论(gene ontology,GO)方法结合计算机模式识别技术从基因芯片的海量数据中筛选出应答神经损伤的重要基因,并选择一种可能的关键基因Cd44对生物信息学结果进行验证.方法 利用MATLAB软件对基因芯片数据(GSE26350)进行数据挖掘和GO分析,利用不同功能模块的基因在主成分得分图上的位置分布,从得出的核心基因分子谱中选择Cd44.干扰Cd44与其配体硫酸软骨素C(chondroitin sulfate C,CSC)的正常结合,观察其对神经突起延伸的影响.结果 GO分析结果显示,主成分得分图上红色* 标记的第1类基因在分子功能方面主要与信号传递、受体活动和蛋白结合等相关.Cd44是此类基因6个外围效应蛋白基因之一,其功能多样.向培养的神经元培养基中添加不同试剂干扰CSC与Cd44的正常结合可不同程度缓解CSC对神经突起延伸的抑制作用.结论 本实验初步证明CSC与筛选出的神经元表面分子Cd44的结合可抑制神经突起的延伸,这说明利用GO分析基因芯片可筛选出特定生理过程中的重要分子.
