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基于R语言的益气活血方药中丹酚酸B提取工艺研究
目的 应用正交试验法、R语言结合BP神经网络和遗传算法优化益气活血方药组方丹参中水溶性成分丹酚酸B的提取工艺.方法 以丹酚酸B的提取率为指标,采用正交试验设计方法进行提取考察.应用R语言结合BP神经网络及遗传算法对正交试验数据进行目标寻优,从而得到佳提取工艺条件.结果 丹酚酸B的佳提取工艺条件为12倍体积的水,煎煮3次,每次1h,提取液加乙醇使醇沉浓度达70％.网络预测值为110.52 mg/g,验证试验平均值为116.174 mg/g,相对误差为4.87％,具有良好的网络预测性.结论 本实验建立的丹酚酸B提取工艺的数学模型可用于丹酚酸B提取工艺的分析和预测,同时为实现中药有效成分的目标寻优提供新的参考.
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基于数据挖掘防治小儿反复呼吸道感染方药配伍规律研究
目的 探讨小儿反复呼吸道感染中药内服复方配伍规律.方法 检索收集中国生物医学文献数据库、知网、维普、万方4个数据库中防治小儿反复呼吸道感染的中药内服复方文献,检索时间为2006年1月至2016年7月,将文献整理得到符合要求的中药内服复方进行术语规范化等处理,抽取信息,建立Excel表,应用开源软件包R i386 3.3.0对数据进行频数、关联规则分析及聚类分析.结果 筛选出311首方,208味中药进行分析,发现配伍频数较高的中药为白术、甘草、防风、黄芪、太子参、茯苓、陈皮等;强关联规则提示以黄芪、白术、防风等核心药物组成的玉屏风散加减为防治小儿反复呼吸道感染的基本方;聚类分析结果发现黄芪-龙骨-牡蛎、白术-茯苓-甘草-黄芪-党参等中药配伍.结论 通过对药物频数、强关联规则、药物聚类的分析,可以揭示小儿反复呼吸道感染防治组方的配伍规律,为临床优化处方、提高疗效提供参考依据.
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R软件nlme程序包在网状Meta分析中的应用
nlme程序包是基于广义小二乘法和线性混合效应模型研发的、可通过R软件实现广义线性和非线性混合效应模型下的Meta分析.该程序包实现Meta分析时,需要对数据先行转化为效应量的对数值才可进行.本文介绍了使用R软件nlme程序包实现网状Meta分析的过程,详细呈现了如何转化数据这一核心步骤.
关键词： 网状Meta分析 广义线性混合效应模型 R语言 nlme程序包 -
基于影像组学预测乳腺癌雌激素受体表达情况的可行性分析
本文利用影像组学的方法预测乳腺肿瘤分子标记物雌激素受体(ER).首先采用基于相位信息的动态轮廓模型(PBAC)对乳腺图像进行分割,其次对乳腺超声图像中肿瘤的形态、纹理、小波三个方面的404个高通量特征进行提取并予以量化,然后利用R语言以及结合大相关小冗余(mRMR)准则的遗传算法进行特征筛选,后利用支持向量机(SVM)和AdaBoost进行分类判别,实现根据乳腺超声图像预测分子病理指标ER的目的.对104例临床乳腺肿瘤超声图像数据进行实验,在使用AdaBoost作为分类器的情况下得到了优指标,即分子标记物ER的预测准确率高可以达到75.96％,受试者操作特性曲线下的面积(AUC)高达到79.39％.实验结果证明了利用影像组学方法预测乳腺癌ER表达情况的可行性.
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R语言在Pubmed数据库文献检索方面的应用
文献检索贯穿于生物学科研项目研究的始终,对项目的 立项、跟进以及评判具有不可忽视的重要作用.PubMed是生物科学研究者获取全面和第一手科研资料的重要来源.开源的R语言在生物学特别是生物信息学领域获得了越来越广泛的应用,有趋势成为生物科学研究者不可或缺的计算和编程工具.本文利用R语言编写程序,实现了从浩如烟海的Pubmed数据库中检索资源、实现及时更新,并对其中宝贵的免费全文资源进行自动下载和管理等功能.
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基于GEO数据库的前列腺癌发生相关基因筛选
目的:探索前列腺癌发生的关键基因,为前列腺癌的治疗寻找新的靶点.材料方法:根据标准流程提取GEO数据库中GSE55495芯片数据:13例前列腺癌8例正常前列腺癌进行收集处理、整合,分析.采用计算机R语言编程分析并绘制芯片热图(pheatmap)、火山图(Volcano Plot)显示差异基因,并提取其中的关键差异基因,绘制蛋白-蛋白相互作用图.结果:测样本中共存在328个表达差异基因,其中上调的基因有233个,下调的基因有95个.通过STRING在线工具对差异基因及其编码的蛋白分析,结果发现差异蛋白及编码其的基因主要集中在RND3、CAV2、CAV1、CALM1、FLNA等22个基因上.再通过热图及火山图分析进一步缩小关键基因的范围,并对关键基因进行文献挖掘发现,FLNA等基因可能与前列腺癌的发生密切相关.结论:通过GEO芯片数据再分析,缩小探索前列腺癌发生相关基因的范围,其中显示FLNA、DLX2等基因与前列腺癌的发生关系密切,为深入研究前列腺癌的发病机制提供新的潜在基因位点.
