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中国皮划艇、举重运动员线粒体高变区Ⅱ同质序列多态性分析
目的:通过对线粒体基因(mtDNA)高变区Ⅱ(HVR-Ⅱ)作序列多态性分析,探讨与人类运动能力相关的基因标记及其分子机制.方法:受试者均为中国汉人,其中皮划艇运动员123人,举重运动员70人,对照组132人.通过特异性扩增mtDNA HVR-Ⅱ片段并测序,分析其序列多态性变化.结果与结论:中国皮划艇、举重运动员和普通汉人对照的mtDNA HVR-Ⅱ具有很高序列多样性,遗传变异性大,遗传多样性丰富.3组人群mtDNA HVR-Ⅱ同质性序列多态性无显著性差异,并具有共同特征:(1)碱基替换频率高于重排频率,碱基替换以转换为主,碱基转换中以嘌呤转换为主,嘌呤转换中以A-G频率高;(2)重排以碱基插入为主,其中插入C频率高,其次为CC;(3)3组人群mtDNA HVR-Ⅱ与HVR-Ⅰ具有相似的碱基替换频率.在HVR-Ⅱ中,np73位点的A-G多态性频率具有明显的种族和地域差异.
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一种医学图像去噪程序的并行优化
目的:在采集、处理和传输过程中,医学图像会存在各种噪声,严重影响医学图像的质量和后续对图像的各种处理,因此医学图像去噪具有重要意义.同时医学图像数据量大,去噪处理算法复杂,在一般个人电脑上进行医学图像去噪仍是一个非常耗时的过程,很难满足实际应用中高实时性的要求,因此需要通过优化来提高去噪的处理速度.方法:本文利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行编程对基于同质算法的三维医学图像去噪进行加速,CPU和GPU(Graphic Processor Unit)异构编程方式能发挥GPU高强度的计算能力,提高算法的执行速度.通过使用纹理存储器将图像数据与纹理绑定,优化存储器访问,提高数据访问速度.优化过程中,合理选择三维图像数据的分块方式和线程块维度,可以获得更快的加速.结果:与基于同质的matlab和CPU去噪程序相比,并行优化后GPU程序在保持去噪图像质量的前提下可以达到几百倍的加速.结论:CUDA加速大大缩短了三维医学图像去噪的运行时间,解决了医学图像去噪的速度瓶颈问题,可以应用于对运行速度有要求的图像处理中.
