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基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法
本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法,涉及生物医学数据挖掘领域,该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合,然后执行训练阶段和测试阶段;所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据,以及细胞系的基因表达数据,进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练;所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据,以及细胞系的基因表达数据,进行嵌入的学习以获得节点嵌入,并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合,而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。
华中农业大学 2021-04-11
一种数控系统指令域序列异常数据检测方法
本发明公开了一种数控系统指令域序列异常数据检测方法,包括(1)获取训练样本数据中心线,获取包络线比率r;(2)构造窗宽N、临界长度X、连续异常点长度和阶梯点长度分界线Y、数据流分析长度Z的经验公式并根据经验公式设置相应参数;(3)利用N确定滑动窗口长度,利用滑动窗口分割数据流,利用简单移动平均法或多项式拟合法获取滑动窗口数据中心线,包络线外样本为当前滑动窗口内判定的异常点存入loutlier,利用过程记录序列lnew、过程记录正常序列lnormal、X、Y确定最终判定类型;(4)达到指定的数据流分析长度Z时,结束异常检查,否则清除序列号为(i-1)u+N+1、(i-1)u+N+2、...、i·u+N的数据缓存,进入第i+1个滑动窗口的分析。
华中科技大学 2021-04-14
以色谱中心策略算法(CCS)提高基于质谱的组学数据质量
南科大医学院教授张文勇、研究助理教授栾合密等在国际著名生物信息学与计算生物学期刊Bioinformatics上发表题为“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的论文。该研究创新提出了以色谱中心策略算法(CCS)提高基于质谱的组学数据质量,并搭建了R-Shiny的Web应用CPVA,实现了组学数据在线交互式的处理。 该论文提出了色谱中心策略算法(CCS),并开发了在线互动工具来解决该领域普遍存在的问题。色谱中心策略是指通过对组学数据中提取的色谱峰形状进行数字化描述,包括对称性(Symmetry)、锯齿度(Jaggedness)、形态(Modality)、色谱质量指数(MCQ)等,并以在线互动的方式直接展示色谱峰的形态特征。
南方科技大学 2021-04-11
西安交通大学口腔医院临床技能训练中心教学设备购置项目公开招标公告
西安交通大学口腔医院临床技能训练中心教学设备购置项目招标项目的潜在投标人应在西安市太白南路181号西部电子社区A座A区209标书发售室获取招标文件,并于2022年06月21日14点00分(北京时间)前递交投标文件。
西安交通大学 2022-05-31
北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商公告
北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商
北京交通大学 2022-05-27
西安交通大学科研团队在锂金属负极局部热管控领域取得新进展
锂离子电池是用于便携式电子设备和电动汽车的最先进的电化学储能技术,然而以石墨作为负极的传统锂离子电池的比容量较低且能量密度已接近极限,难以满足人们对高能量密度二次电池的需求。
西安交通大学 2022-06-13
上海交通大学智慧助力发现火星远古时代液态水存在新证据
上海交通大学物理与天文学院俞进教授与成都理工大学地科院行星科学国际研究中心赵宇鴳研究员、中国科学院上海技术物理研究所徐卫明研究员和中国科学院地球化学研究所刘建忠研究员为论文的共同通讯作者。
上海交通大学 2023-04-27
上海交通大学Nature发文,在聚合物电工绝缘材料研究领域取得重大突破
2023年3月2日,国际顶级学术期刊《Nature》刊发上海交通大学黄兴溢教授团队与合作者的研究成果“Ladderphane copolymers for high temperature capacitive energy storage”。黄兴溢教授和王庆教授为通讯作者,陈杰助理研究员、周垚博士和黄兴溢教授为共同第一作者,上海交通大学为论文的第一完成单位。
上海交通大学 2023-03-02
西安交通大学科研人员证实雷帕霉素是Graves眼病病因治疗重要突破
西安交通大学第一附属医院内分泌代谢科施秉银教授、王悦博士团队近十年来在多项国家自然科学基金项目的支持下,开展针对于GO发病机制和治疗靶点的基础到临床研究(from bench to bedside)。该团队前期已经通过单细胞RNA测序发现GO患者的外周血中存在一群以炎症、趋化为特征的CD4+毒性T细胞(CTL),是GO的治疗的可能新靶点。
西安交通大学 2023-02-23
基于聚类强化学习的城市道路交叉口交通信号优化方法
一种基于聚类强化学习的城市道路交叉口交通信号优化方法,该方法涉及智能优化技术领域,可以提高单位时间内通过道路交叉口的车辆数。道路交叉口是道路网的重要组成部分,也是路段交通流的瓶颈。研究显示,城市平面交叉口的通行能力只相当于路段上的40%-50%。平面交叉口所消耗的时间约占全程时间的31%,而车辆行驶延误时间中有80%-90%由平面交叉口延误造成。提高城市平面道路交叉口的通行能力,可以减少车辆延误,节约人们的出行时间,增强人们的出行安全,并能够减轻环境污染。  本发明能够根据交叉口的 交通状态自动选择合适的相位动作,以适应交叉口交通状况的变化,能够提高单位时间内通  过交叉口的车辆数,减少车辆延误。与其他聚类强化学习方法的不同之处在于,本发明在学 习过程中,能够根据回报值的标准差动态地增加或减少质心数,能在保证强化学习收敛的前  提下尽可能地减少质心数,从而尽可能减少Q值函数存储空间、提高收敛速度,使交通信号控制策略更快地适应当前交通流情况,从而尽可能减少交通延误。
青岛大学 2021-04-13
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