【摘 要】
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目的本研究探讨基于深度学习算法的结肠癌病理组织切片的诊断模型,对癌旁正常和肿瘤组织以及不同分化程度的肿瘤组织进行自动分类。方法经公共数据库TCGA收集117名结肠癌患者的全切片病理图,分割成不重叠的4440张子图片,按8∶1∶1的比例随机划分成训练集、验证集和测试集。基于Python语言的TensorFlow框架,采用Inception-v3模型和迁移学习算法构建模型。结果对癌旁正常和肿瘤组织构建诊断模型,测试集的准确度为99.8%,灵敏度为99.7%,特异度为100%;对低分化和中分化肿瘤组织构建诊断模
【基金项目】
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广东省科技厅项目(2014A020212689)。
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目的本研究探讨基于深度学习算法的结肠癌病理组织切片的诊断模型,对癌旁正常和肿瘤组织以及不同分化程度的肿瘤组织进行自动分类。方法经公共数据库TCGA收集117名结肠癌患者的全切片病理图,分割成不重叠的4440张子图片,按8∶1∶1的比例随机划分成训练集、验证集和测试集。基于Python语言的TensorFlow框架,采用Inception-v3模型和迁移学习算法构建模型。结果对癌旁正常和肿瘤组织构建诊断模型,测试集的准确度为99.8%,灵敏度为99.7%,特异度为100%;对低分化和中分化肿瘤组织构建诊断模
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目的基于加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)方法识别IgG介导的西红柿不耐受相关蛋白质共表达模块及枢纽蛋白,为其发生机制研究提供依据。方法收集IgG介导的西红柿不耐受患者及健康对照血清样本,使用DIA全扫描蛋白质组学定性定量技术获得蛋白质表达数据;利用WGCNA方法构建共表达网络,识别与IgG介导的西红柿不耐受相关的模块,并进行模块GO功能注释及KEGG通路富集分析;利用Cytoscape获得IgG介导的西红柿不耐受
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目的介绍组基础模型双轨迹分析原理,以HIV/AIDS发病和死亡纵向资料演示。方法建立HIV/AIDS发病、死亡组基础模型,确定最优轨迹组数目和发展轨迹形态,将发病、死亡组基础模型参数带入双轨迹分析,以概率形式反映1990-2015年195个国家或地区HIV/AIDS发病、死亡轨迹组间关联性。结果组基础模型将HIV/AIDS发病和死亡都分为4组:高水平、中高水平、中低水平、低水平。双轨迹分析表明,发病高水平组成为死亡高水平组概率为66.7%,成为死亡中高水平组概率为33.3%;发病中高水平组成为死亡中高水平
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