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1.
目的:基于生物信息学探讨骨质疏松症与 2 型糖尿病的关系。方法:通过基因表达汇编(GEO)数据库检索骨质疏松症和2型糖尿病的相关数据集,并筛选骨质疏松症-2型糖尿病共同差异表达基因,将数据导入STRING数据库找寻关键基因,以一个单细胞测序数据集作为检验集验证关键基因细胞层面的表达水平,对筛选结果进行基因本体(GO)功能及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,并对关键靶点、相关中药进行频数统计及功效分类。结果:骨质疏松症与 2 型糖尿病相关通路集中在 ErbB信号通路、丝活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、神经营养素信号通路、NOD样受体信号通路。频数统计结果显示,与骨质疏松症-2型糖尿病关键基因相关的中药有51味,以功效分类,可分为清热解毒药、止痛药、祛风药、补虚药、止呕药。结论:骨质疏松症和2型糖尿病都是复杂的代谢性疾病,涉及众多基因表达网络和信号通路。尽管两种疾病存在复杂的基因网络背景,但是分析结果表明两种疾病之间仍存在高度重合的差异基因表达和信号通路。这表明两种疾病的分子机制密切相关,可能存在共同调控的靶点,因此这些靶点可能成为药物同时干预两种疾病的治疗靶点。 相似文献
2.
通过对准噶尔盆地中部Ш区块原油或油砂抽提物的饱和烃气相色谱-质谱分析,研究了原油或油砂抽提物中25-降藿烷的分布规律.结果表明,不同井区或同一口井不同深度(层位)的原油25-降藿烷的相对含量存在比较明显的差别,表明其所遭受的生物降解程度有所差异,沿构造带从南到北,同一油层中原油的生物降解程度增强,比如位于构造北部(构造部位相对较高)的永1井、永3井侏罗系原油25-降藿烷丰度较高,表明生物降解比较明显,而位于南部(构造低部位)的永6井白垩系和侏罗系油层中的原油均无明显的生物降解现象;同一口井随深度增大生物降解作用将弱,如永2井浅部白垩系油层的原油降解较严重,而深部西山窑组的原油降解作用则不明显.根据原油生物降解的特征,结合车-莫古隆起调整对研究区油气成藏的影响,讨论了原油生物降解差异分布的成因机制. 相似文献
3.
通过对我国主要金矿类型中黄铁矿导电类型的分析表明,黄铁矿“电子。空穴心”与金矿床的成因类型具有密切的联系,华北地台太古代变基性火山岩中的金矿床(绿岩带型)、热水淋滤型(卡林型)金矿床,黄铁矿多为单一的“电子心”型导电。大多数产于中生代岩体中的中深脉状金矿、火山次火山岩中的金矿床,黄铁矿为“电子心”、“空穴心”混合型导电,个别的为单一的“空穴心”导电。黄铁矿的“电子.空穴心”受杂质成分As、Co、Nl在成矿背景中的丰度,进入黄铁矿品格中的替代能力的差异、补偿类质同象现象、成矿时温度以及.f(S2)等多种因素的耦合制约。 相似文献
4.
5.
阐述了改造型含煤盆地煤储层被改造的两种形式;煤体结构的改造及构造煤的形成原因;后生充填物对煤层孔隙的改造及形成原因。提出了以构造煤发育程度作为改造型含煤盆地改造强度的一个指标。概述了华北克拉通盆地由中生代剪压应力转化为新生代剪张应力和拉张应力,而在盆地内形成以挤压构造为主到伸展构造为主的演化历程,及不同构造类型的区域分布,指出这种演化极易形成构造煤和后生充填物。提出将华北克拉通含煤盆地分为3种改造类型及其分布区域,分析了各自区域的煤储层物性及对煤层气开发选区的影响。提出应重视鄂尔多斯盆地侏罗纪煤层的煤层气.研究与开发. 相似文献
6.
智能型全站仪结合边角后方交会原理在高速铁路测量工作中得到广泛应用,其在CPⅢ高精度铺轨控制网的基础上进行自由重叠设站的精度能满足高铁测量的精度要求。在板式无碴轨道底板放样和轨道板安装时,可以根据仪器误差参数计算得出每个测站进行放样时误差不超限的最远放样距离,供测量人员参考。 相似文献
7.
设计了一种基于自然语言处理和分层匹配的地理信息服务语义发现框架,实现用户输入关键词与地理信息服务的语义匹配。框架基于Word Net知识库,利用消歧技术确定所提取词汇的含义;根据所提取的信息来源以及相关关系将地理信息服务上下文划分为6个信息层匹配,并使用遗传算法确定各信息层在匹配过程中具有的权重。最后将所提出的发现方法与常用的发现方法做实验验证,结果表明该方法可以提高地理信息服务语义发现的查准率。 相似文献
8.
9.
10.
This paper presents an application of Airborne Laser Scanning (ALS) data in conjunction with an IRS LISS-III image for mapping forest fuel types. For two study areas of 165 km2 and 487 km2 in Sicily (Italy), 16,761 plots of size 30-m × 30-m were distributed using a tessellation-based stratified sampling scheme. ALS metrics and spectral signatures from IRS extracted for each plot were used as predictors to classify forest fuel types observed and identified by photointerpretation and fieldwork. Following use of traditional parametric methods that produced unsatisfactory results, three non-parametric classification approaches were tested: (i) classification and regression tree (CART), (ii) the CART bagging method called Random Forests, and (iii) the CART bagging/boosting stochastic gradient boosting (SGB) approach. This contribution summarizes previous experiences using ALS data for estimating forest variables useful for fire management in general and for fuel type mapping, in particular. It summarizes characteristics of classification and regression trees, presents the pre-processing operation, the classification algorithms, and the achieved results. The results demonstrated superiority of the SGB method with overall accuracy of 84%. The most relevant ALS metric was canopy cover, defined as the percent of non-ground returns. Other relevant metrics included the spectral information from IRS and several other ALS metrics such as percentiles of the height distribution, the mean height of all returns, and the number of returns. 相似文献