近年来,许多计算方法提出了解决出现的问题,在分析各种大规模高维数据在生物学和医学。有用的技术已经由传统的使用统计建模和分析,有助于揭示许多生物机制。然而,随着高通量技术的迅速发展,生物和医学数据生成现在越来越多异构的和复杂的。因此有必要开发更有效和高效的方法来分析这些数据,需要更强大的方法像先进的机器学习算法和基于网络的方法。
小说在这个特殊问题,十八岁的调查,包括许多新提出的最新数据分析和应用的技术系统有趣的生物和医学问题。
b .王等人提出的计算方法来确定新的候选基因与细胞凋亡有关。这个方法首先应用最短路径算法在大型蛋白质交互网络搜索新的候选基因,然后由排列候选基因筛选测试。26个基因获得和分析关于他们被小说apoptosis-related基因的可能性。
f .元等人提出了一个计算方法来确定基于目前已知基因的新候选基因和化学品和化学品与前列腺癌相关的应用在混合网络最短路径的方法是根据有关化工信息交互,构建chemical-protein相互作用,蛋白质-蛋白质之间的关系。
b .太阳等人设计了一个分析管道研究之间的关系八个类型的有害蛋白质转译后的修改(天车)和一些人类遗传性疾病和癌症。结果表明,一些人类遗传性疾病或癌症可能损害天车的相互作用有关。
y詹等人发现预测患者预后的这肾肾透明细胞癌(KIRC)。从RNA-sequencing RNA表达数据和523 KIRC患者临床资料进行了分析。ROC曲线下面积(AUC)这是0.783显示的高敏感性和特异性。
z吉等人开发了一种基于非负矩阵分解(NMF)的特征选择方法(NMFBFS)为HCC患者分层识别潜在的临床症状。结果407年肝癌患者样本有57症状显示NMFBFS方法的有效性识别重要的临床特征,这将非常有利于肝细胞癌的诊断。
c .张等人提出的自适应权重正规化ADSIR低剂量CT的重建。三个数值实验与其他算法进行评价和比较。
j . i Galvan-Tejada等人提出了基于x射线的多元的潜力预测模型来预测慢性膝关节疼痛的发生。使用x射线定量image-assessments多元模型可以用来预测学科发展中膝盖疼痛的危险的骨关节炎。
y崔等人开发了一个名为ROC-Boosting选择重要的Haar-like特性的方法提取舌图像对健康鉴定。他们分析了1322例舌和选择特性的图像集中在根,顶部,边地区的舌头可以健康和生病的情况进行分类。
美国王等人提出了一种新颖的自动方法在神经元树突棘的识别形象。综合小波分析和基础条件对称方法正规化形态shared-weight神经网络。其良好的性能和与现有方法的比较表明,该方法的效用。
美国杨等人提出的使用磨边机和DESeq分析microrna的测序数据与大样本大小。
r .胡锦涛等人提出了一个自动资源配置方法,在IaaS G2LC,生物信息学应用。它保证应用程序性能和提高资源的利用率。评估在实际序列搜索数据的爆炸,G2LC节省多达20.14%的资源。
胡锦涛和c·r·李提出一种改进的PID算法基于insulin-on-board估计使用组合数学模型,血液中血glucose-insulin监管的动态系统。仿真结果表明,改进的PID算法可以执行在不同的碳水化合物摄入和胰岛素敏感性的情况。与传统的PID算法相比,控制性能明显改善,可以避免低血糖。
j·g·Rodriguez-Escobedo等人描述使用“先验”算法在解决吉珥与血液学的恶性肿瘤相关基因模式,之前未揭露的通过传统的统计方法。
z江等人建立了一个新的方法来预测基于本体信息的化学毒性的化学物质。这种方法比以前的方法更有效,提供新见解研究化学物质的化学毒性和其他属性。
l .元等人探索隐藏的microrna和印迹基因在细胞多能性之间的关系。他们发现在分子印迹基因网络的邻居被浓缩在模块如癌症,肿瘤细胞死亡和生存,形态。印地区可能提供一个新的寻找那些感兴趣的细胞多能性hiPSCs和为。
t·刘等人回顾了最近的发现,推进领域的进化发育生物学的发展大规模的组学研究。
j . a . Vanegas等人提出了一项调查的最先进的文本挖掘方法提取生物分子事件,它是有用的对于理解底层的生物机制。流行的自然语言处理和机器学习方法和工具分析了这个任务的阶段变化特征提取,触发/边缘检测后处理。
z曾庆红等人调查了生物信息学的自然语言处理技术。首先,他们寻找的生物学知识和检索引用使用文本挖掘方法和重建数据库。然后,他们分析了文本挖掘的应用在生物信息学和自然语言处理技术。最后,许多方法和应用进行了讨论,以供将来使用文本挖掘和自然语言处理的研究人员。
总之,这个特殊的问题收集大量的创新研究,解决各种挑战性的问题在生物学和医学的分析数据。出版我们希望这将成为一个里程碑国际发展的相关文献,也将有助于鼓励更多的研究人员和从业人员从事这个日益重要的领域。