简介：以生理信号分析为主,表情行为观察和情绪主观感受评价为辅,对多名被试的情绪进行识别.60名大学女生接受恐惧-快乐-轻松的情绪诱发,有效数据55名,对应每个情绪片段,根据信号标记以及GSR微分,截取1min的生理信号进行处理和分析,应用SPSS对各生理参数进行情绪的单因素方差分析,然后采用逐步多类判别法,提取特征参数以识别情绪.结果表明HR、HRV、R波、T波各生理参数对情绪较敏感;提取出HFP,HRmax,PNN50,LF/HF,Ratio,LFP,MeanNN7个特征参数,构建情绪判别函数Fuction1,Fuction2和Z1、Z2,Z3;轻松的判别正确率为88.0%,快乐的为92.0%,恐惧的为80.0%,总体判别正确率为86.7%.以生理信号分析为主,辅助表情行为观察和情绪主观感受报告,是一种有效的情绪识别方法,所得数据客观、准确,提高了情绪识别率.

简介：目的：筛选ATP结合盒E1（ABCE1）基因的相关调节miRNA，为诊治肺癌提供新思路。方法选取20例非小细胞肺癌患者，其中男性13例，女性7例；年龄45～73岁，平均年龄62.9岁。鳞癌11例，腺癌9例。应用生物信息学预测ABCE1基因上游的miRNA，通过实时定量聚合酶链反应（RT-Q-PCR）及免疫组织化学方法，对标本非小细胞癌组织和癌旁组织进行检测，并进行统计学分析，从中筛选出目的miRNA。结果生物信息软件预测7个最有可能调节ABCE1基因的miRNA，分别为miR-29a/b/c、miR-135a/b、miR-203及miR-141；其中miR-29a/b/c、miR-135a、miR-203的表达在癌组织内较癌旁组织都有不同程度的降低，以miR-135a、miR-29c差异最为明显，与之对应ABCE1在相同的肺癌组织内表达上调（P〈0.05）；仅miR-135a与ABCE1在上述肺癌患者内表达呈现负性相关（r=-0.665，P=0.001）。结论在非小细胞肺癌内，很有可能是miR-135a负性调节ABCE1基因，两者结合可能成为诊治肺癌的新靶点。

简介：为探索有效分离两样品间差异甲基化片段的方法,以DNMT1(DNAmethyltransferase1,DNMT1)表达抑制前后的肝癌细胞系7721-sMT1和7721-pMT1为研究对象,结合消减杂交和磁珠分离的方法,在两细胞系全基因组DNA范围内进行扫描差异性甲基化片段;将这些片段进行生物信息学分析,发现所获38条差异甲基化片段分布于不同的染色体上,但集中于重复序列、基因的启动子区,此特点符合DNA甲基化位点分布规律.实验结果证明消减杂交结合磁珠分离的方法,能筛选出两样品间的差异甲基化片段,该方法的建立为筛选肿瘤细胞中特异性差异甲基化片段作为肿瘤诊断的标志物提供了可能性.

简介：目的检测Clinprot系统中2种磁珠对于同种样品的蛋白分选能力，初步探讨磁珠选择的步骤、指标。方法分别同时利用Cu^2螫合（IMAC-Cu）磁珠和弱阳离子（WCX）磁珠检测同样30例血清标本，其中子宫内膜异位症10例．其他良性卵巢肿物10例，健康人10例。比较2种磁珠分选后的蛋白质谱图基本参数、组内一致性和2种磁珠寻找差异的能力．结果①对于该实验样本，WCX磁珠在蛋白质谱图中总峰数量、峰面积均优于Cu^2＋磁珠（P〈0．001）。而在峰高度上．Cu^2＋有一定优势；②比较3个组的质谱图组内一致性，WCX与IMAC-Cu均有良好的一致性：③初步了解2种磁珠寻找差异的能力，WCX磁珠与IMAC-Cu磁珠均能区分疾病组与正常组．相对WCX磁珠构建的模型更为稳定。结论在Clinprot实验开始前，选择合适的样本量，综合多个衡量指标，结合多个选择步骤评价不同磁珠抓取蛋白的能力．选择一种磁珠扩大样本量，可以为进一步实验中寻找差异蛋白奠定良好基础。就该实验样品．WCX磁珠更利于扩大样本时应用。

简介：根据王不留行籽的药性对152例足月单胎孕妇行产前耳压刺激试验(AVPST),并与传统的无负荷试验(NST)进行前瞻性对比研究。结果表明AVPST是一种临床价值较高的产前胎儿监护试验,它降低了阴性率和假阴性率,提高了阴性结果的预测价值。

简介：对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先，利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集，然后，利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题，分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示，基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别，同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。

简介：为提高对婴儿健康监护的质量,本研究提出在育婴箱中增加婴儿哭声识别功能,该系统主要以TI公司的数字信号处理器(DSP)芯片TMS320DM643和多媒体音频编解码芯片TLC320AIC23B为硬件核心,设计一套实时的婴儿哭声识别系统。本系统使用拾音器采集婴儿哭声,音频解码芯片对声音信号进行处理,然后发送给DSP芯片,DSP芯片对声音信号进行预处理,然后用优化的自相关函数算法提取特征参数-线性预测系数(LPC),使用动态时间规整(DTW)识别算法,实现对婴儿的哭声准确识别,并经串口向上位机发送识别结果。该系统在实际测试后表明,婴儿啼哭状态识别准确率可达97.1%,在婴儿护理领域具有重要意义。

简介：基于水对近红外光的吸收原理,我们选用1300nm波长的近红外光,在一定压强下,测量单位厚度组织对近红外光的透光量,并以此来对组织的水肿状态进行识别。实验结果表明:同一压强下,随着水肿程度增加,单位厚度组织对近红外光的透光量减小;同一水肿状态下,随着压强的增加,单位厚度组织对近红外光的透光量增加;在1g/mm2压强下,不同水肿程度下的透光量之间具有显著性差异。初步研究表明,在适当压强下,使用单位厚度组织对近红外光的透光量,可以对不同水肿状态的组织进行识别,该方法能够为医生提供客观的数据支持,辅助医生在消化道重建手术中做出合理判断。