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黑龙江省自然科学基金(D2007-48)

作品数:5 被引量:19H指数:3
相关作者:陈丽娜赵研王宏尚玉奎王倩更多>>
相关机构:哈尔滨医科大学哈尔滨工业大学更多>>
发文基金:黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:医药卫生生物学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇医药卫生
  • 3篇生物学

主题

  • 3篇拓扑
  • 3篇网络
  • 3篇网络拓扑
  • 3篇基因
  • 2篇蛋白
  • 2篇蛋白质
  • 2篇心病
  • 2篇一致性
  • 2篇致病基因
  • 2篇冠心病
  • 2篇白质
  • 1篇蛋白质功能
  • 1篇蛋白质互作网...
  • 1篇动脉
  • 1篇动脉粥样硬化
  • 1篇氧化物歧化酶
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇乳酸脱氢酶
  • 1篇神经细胞

机构

  • 5篇哈尔滨医科大...
  • 1篇哈尔滨工业大...

作者

  • 5篇陈丽娜
  • 4篇赵研
  • 3篇张良才
  • 3篇王倩
  • 3篇尚玉奎
  • 3篇王宏
  • 2篇何月涵
  • 2篇李琬
  • 1篇曲晓莉
  • 1篇马波
  • 1篇李霞
  • 1篇何伟明
  • 1篇孙钊
  • 1篇吕亚娜
  • 1篇孙立中
  • 1篇张静

传媒

  • 3篇生物化学与生...
  • 1篇哈尔滨医科大...
  • 1篇现代生物医学...

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 2篇2009
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于功能一致性预测冠心病致病基因被引量:1
2009年
目的:为了解疾病致病机理和改进临床治疗,基于功能一致性挖掘潜在的疾病致病基因。方法:本文基于功能一致性基因的共定位特性,结合蛋白质互作网络拓扑结构,获取疾病候选基因集,并通过GO及KEGG功能富集分析方法进一步筛选,预测出新的致病基因。结果:挖掘得到的59个冠心病致病基因通过文献证实绝大部分基因与疾病的发生发展存在着联系。结论:本方法具有可行性,研究者能够在此基础上很好地进行疾病致病机理的研究。
孙立中张良才陈丽娜赵研尚玉奎王倩
关键词:蛋白质互作网络
稳恒磁场对体外培养的大鼠脑神经细胞影响的研究被引量:3
2011年
目的观察稳恒磁场对体外培养的大鼠幼鼠脑神经细胞的影响。方法原代培养新生Wistar大鼠的脑皮质神经细胞,测定未照射对照组及30 mT和50 mT强度的稳恒磁场照射组细胞培养液中乳酸脱氢酶(LDH)含量;细胞内超氧化物歧化酶(SOD)活性、丙二醛(MDA)含量和NO含量。结果 30mT强度照射组和50 mT强度照射组与对照组细胞内SOD活性、MDA含量、NO含量均有显著性差异;细胞培养液上清中LDH含量有显著差异。结论一定强度的稳恒磁场对大鼠幼鼠脑神经细胞造成损伤,且损伤程度存在强度-效应关系。
马波陈丽娜何月涵吕亚娜
关键词:稳恒磁场神经细胞乳酸脱氢酶超氧化物歧化酶
基于功能一致性和网络拓扑属性预测冠心病致病基因被引量:8
2009年
基于功能一致性利用蛋白质互作网络挖掘潜在的疾病致病基因,对于了解疾病致病机理和改进临床治疗至关重要.基于基因功能一致性和其在蛋白质互作网络中的拓扑属性将基因与疾病之间建立关联,对疾病风险位点内的基因进行了致病风险预测,并通过GO及KEGG功能富集分析方法进一步筛选,预测出新的致病基因.预测出了51个新的冠心病致病基因,分析发现大部分基因参与了冠心病的致病过程.为疾病基因的挖掘提出一个新的思路,从而有助于复杂疾病致病机理的研究.
赵研陈丽娜张良才王倩尚玉奎王宏李琬
人类蛋白质结构互作网络--结构域对网络拓扑与蛋白质功能的影响被引量:6
2010年
高通量的蛋白质互作数据与结构域互作数据的出现,使得在蛋白质组学领域内研究人类蛋白质结构互作网络,进一步揭示蛋白质结构与功能间的潜在关系成为可能.蛋白质上广泛分布的结构域被认为是蛋白质结构、功能以及进化的基本功能单元.然而,结合蛋白质的结构信息(例如蛋白质结构域数目、长度和覆盖率等)来研究这些表象后的内部机制仍然面临着挑战.将蛋白质分为单结构域蛋白质与多结构域蛋白质,并进一步结合蛋白质互作信息与结构域互作信息构建了人类蛋白质结构互作网络;通过与人类蛋白质互作网络进行比较,研究了人类蛋白质结构互作网络的特殊结构特征;对于单结构域蛋白质与多结构域蛋白质,分别进行了功能富集分析、功能离散度分析以及功能一致性分析等.结果发现,将结构域互作信息综合考虑进来后,人类蛋白质结构互作网络可以提供更多的单纯的蛋白质互作网络无法提供的细节信息,揭示蛋白质互作网络的复杂性.
陈丽娜王倩尚玉奎张良才孙钊何伟明赵研李琬王宏何月涵李霞
关键词:结构域蛋白质功能
基于表达及网络拓扑结构挖掘动脉粥样硬化风险疾病基因被引量:5
2010年
基于功能基因组信息、网络拓扑结构信息整合分析方法,利用基因表达谱数据和蛋白质互作数据挖掘动脉粥样硬化(AS)风险疾病基因,为从基因组层面研究动脉粥样硬化提供了新的视角.经过差异表达分析,支持向量机(SVM)的机器学习方法双重筛选,可以鉴别出可信度水平较高的风险疾病基因,对于研究动脉粥样硬化疾病基因在网络中的拓扑性质,建立基因与疾病发生发展过程的联系,提供了新的思路.得到了巨噬细胞样本中59个风险疾病基因,泡沫细胞中61个风险疾病基因.这些风险基因与已知疾病基因共享大部分动脉粥样硬化病变相关生物学过程及信号通路.并应用到对其他复杂疾病致病机理的研究中。
王宏曲晓莉赵研张静陈丽娜
关键词:动脉粥样硬化支持向量机
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