大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所
- 作品数：16 被引量：43H指数：4
- 相关作者：唐焕文张伟伟潘丽丽武振华更多>>
- 相关机构：中国科学院应用数学研究所清华大学信息科学技术学院自动化系清华大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：生物学医药卫生电子电信理学更多>>
- 信息离散性度量方法在SARS病毒研究中的应用被引量：6
- 2003年
- 多序列比较是分子生物学中的一个基本问题,本文利用一种新型信息离散性度量方法——FDOD方法,将其应用于SARS病毒研究中,对SARS病毒与已知的三类冠状病毒的复制酶、M蛋白、N蛋白和S蛋白进行了进化分析,得出的系统发育树与现有的生物分析基本一致。同时进一步显示了FDOD方法的优点,数学基础好,不带有主观因素,能比较客观地度量生物序列间的差异,且计算过程简单快速,是分子进化研究的一种有效工具。
- 张文唐焕文方伟武修志龙
- 关键词：SARS病毒研究非典型肺炎信息熵系统发育
- 蛋白质结构预测中的长短程作用分析与研究
- 蛋白质结构预测是后基因时代的主要任务之一,但其预测准确率却一直偏低,主要原因是:现有的预测方法无法充分地考虑氨基酸残基间的长短程相互作用。本文主要介绍了它们在不同蛋白质类中的作用情况,以及在四种蛋白质类中20类氨基酸分子...
- 张红娟唐焕文
- 关键词：蛋白质折叠
- 文献传递
- 基于全蛋白质组的微生物系统发育树构建被引量：3
- 2005年
- 新近出现的信息离散性度量方法(简称FDOD方法)已在多个领域获得成功的应用,是一种非比对距离方法.随着越来越多的微生物全基因组测序任务的完成,人们开始在整个基因组水平上探讨物种的系统发育关系.因此,将FDOD方法应用于微生物系统发育分析是一项很有意义的工作.因为氨基酸序列比DNA序列更为保守,能为物种的进化分析提供更为有用的信息.对收集到的163个原核生物和5个真核生物,从完全蛋白质组出发去分析推断其系统的发育关系,所得的系统发育树包括145个细菌、18个古细菌和5个真核细菌,这与三界进化理论符合,大部分低层分支与权威的《伯杰氏系统细菌学手册》相同.并且对高层分支关系提出了一些新建议.
- 张文唐焕文方伟武蔡旭张伟伟
- 关键词：微生物原核生物古细菌系统发育
- 医学图像配准的某些进展
- 在临床上,常常需要将几幅不同的图像所包含的信息融合起来进行分析,图像配准技术是用来解决这类问题的重要一步。近几年,国内外已涌现出了大量关于图像配准技术的研究成果, 其中基于体素（二维的情况称为像素）灰度值的图像配准方法是...
- 孙少燕唐焕文唐一源
- 关键词：图像配准互信息全局优化方法
- 文献传递
- 氨基酸序列的数学描述
- ＜正＞ 从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构类型,二级结构含量以及蛋白质亚细胞定位时,往往需要首先将氨基酸序列转换为一个信息集,即氨基酸序列的数学描述。氨基酸
- 靳利霞唐焕文
- 文献传递
- fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法被引量：6
- 2005年
- 建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.
- 潘丽丽史振威唐焕文唐一源张伟伟
- 关键词：盲源分离梯度算法功能磁共振成像
- 新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离被引量：11
- 2004年
- 采用独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一种新的牛顿型算法来提取功能磁共振成像(functionalmagneticreasonanceimaging,fMRI)信号中的各种独立成分(包括与实验设计相关的成分以及各种噪声)。与fastICA相比,该算法减少了运算量,提高了运算速度,而且能够很好地分离出各个独立成分。结果表明该算法是一种有效的fMRI信号分析手段。
- 武振华史振威唐焕文唐一源
- 关键词：牛顿型算法功能磁共振成像盲源分离信号
- 利用独立成分分析实现成组的fMRI信号的盲分离被引量：4
- 2005年
- 独立成分分析(ICA)作为盲源分离的一种有效方法已经被成功的用于处理功能磁共振成像(fMRI)数据,但是通常人们只是考虑处理单个被试的数据,对于多个被试的情况却很少有人考虑,本文中分析了目前国际上比较流行的三种用 ICA来处理多个被试的 fMRI数据的方法,并且利用其中最好的一种方法对我们实验中获得的 fMRI数据进行处理,结果表明这种方法可以快速有效地处理多个被试的 fMRI数据。
- 张伟伟史振威阎芬唐焕文唐一源
- 关键词：盲源分离功能磁共振成像
- 新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离被引量：4
- 2007年
- 独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号,但主要是用于处理单个被试的fMRI信号,对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法——Group ICA来处理多个被试的fMRI信号,结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下,可以大大减少计算量,快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法,统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.
- 唐焕文张伟伟史振威潘丽丽唐一源
- 关键词：盲源分离功能磁共振成像
- 新的独立成分分析算法结合主成分分析实现fMRI信号的盲分离被引量：3
- 2007年
- 用ICA算法来实现fMRI信号的盲源分离,可以提取出产生fMRI信号的多种源信号。但是在处理过程中存在两个困难:(1)fMRI数据的规模比较大,计算耗时;(2)计算量太大难免产生误差,给结果的分析带来不便。所以我们考虑对数据进行降维,但是如何确定源信号的个数也是一个难题。我们利用信息论的方法来估计源信号的个数,再使用主成分分析对数据进行降维。通过这样的处理,有效地确定了源信号的个数,减少了计算量。然后将一种新的ICA算法(New fixed-point,NewFP)用于处理降维后的数据。最后通过对实际的fMRI信号进行处理,结果表明新算法可以快速有效的分离fMRI信号,且准确性优于FastICA算法。
- 张伟伟史振威唐焕文唐一源
- 关键词：盲源分离主成分分析功能磁共振成像
