1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    1. SBV:基于SVG的生物信息可视化软件
    蔡瑞初,林殷娴,艾鹏
    计算机科学    2017, 44 (10): 33-37.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2017.10.006
    摘要 (205)   PDF (1550KB) (745)  
    生物信息可视化是从生物大数据中挖掘有效信息的重要手段。针对生物信息的海量性、可视化效果的精确性、各种可视化需求的多样性等挑战,设计并实现了一款基于SVG矢量图的生物信息可视化软件SBV (SVG for Bioinformatics Visualization)。SBV充分利用了SVG的可伸缩性、DOM和CSS表现形式的可定制性,实现了10余种常用的生物信息用图,可支持现有的大部分生物信息可视化,是一款易于操作的综合型生物信息画图软件。目前该软件已经在Github上开源,为后续开发 更多功能奠定了较好的基础。
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    2. 基于改进的PSO算法的关键蛋白质识别方法研究
    洪海燕,刘维
    计算机科学    2017, 44 (10): 38-44.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2017.10.007
    摘要 (158)   PDF (1370KB) (208)  
    关键蛋白质是生物体内维持所有生命活动最重要的物质基础。随着高通量技术的发展,如何从蛋白质相互作用网络中识别出关键蛋白质成为目前蛋白质组学的研究热点。针对大部分现有方法仅仅基于网络拓扑结构信息进行识别以及蛋白质相互作用数据假阳性高的问题,提出了改进的粒子群算法来识别关键蛋白质。通过综合考虑网络拓扑结构特性和多源生物属性信息构建了高质量的加权网络,还考虑使用蛋白质节点间联系的紧密程度来衡量蛋白质的关键性,并扩展局部网络拓扑至二阶邻居,大大提高了预测的准确率。提出了衡量top-p关键蛋白质的整体性指标,降低了计算复杂度。在标准数据集上的实验结果表明,与其他经典算法相比,所提算法更具优势,能够识别出更多的蛋白质,具有较高的准确率。
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    3. 基于一种改进的LBP算法和超限学习机的肝硬化识别
    雷一鸣,赵希梅,王国栋,于可歆
    计算机科学    2017, 44 (10): 45-50.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2017.10.008
    摘要 (101)   PDF (1400KB) (239)  
    肝硬化的计算机辅助诊断对肝脏疾病的早期治疗和诊断具有重要意义。针对B超图像中肝硬化病变区域边缘模糊和回声不均匀、尺度因素影响等问题,提出了改进的LBP算法并提取了相应的SLBP特征。该特征较传统的纹理特征更准确地描述了B超图像中肝硬化病变的特征,结合二维Gabor变换,解决了上述难题。鉴于传统的机器学习方法的训练时间较长,采用基于超限学习机的训练方法,并首次将其应用于肝硬化识别。实验结果表明,所提方法对测试集的分类准确率达到95.4%,在时间效率上较传统方法有很大提高。ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝硬化的临床诊断。
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    4. 隐蔽脉搏波潮波定位研究
    郑刚,范琳琳,孙莹,戴敏
    计算机科学    2017, 44 (10): 51-54.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2017.10.009
    摘要 (102)   PDF (1213KB) (264)  
    中心动脉压的临床医学意义虽大于传统肱动脉和桡动脉血压,但其推算方法一直以来受基于有创伤数据的通用转换函数(General Transform Function,GTF)的建立和桡动脉脉搏波中隐蔽潮波位置的确定的约束。提出利用公开的有创伤中心动脉数据(麻省理工学院医学院的MIMIC重症监护数据,MIT MIMIC),通过傅里叶变换获得GTF,根据中心动脉收缩压数值,结合小波变换,反推脉搏波的隐蔽型潮波位置。研究发现,桡动脉脉搏波经小波sym4和haar变换后,其各自第3阶差值波的最大值后的第6个过零点为隐蔽型潮波位置。实验结果表明,利用所提方法获得隐蔽型潮波位置的识别准确率达到91.11%。
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    5. 多序列星比对算法的改进及其在Spark中的并行化研究
    董改芳,付学良,李宏慧
    计算机科学    2017, 44 (10): 55-58.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2017.10.010
    摘要 (112)   PDF (1188KB) (227)  
    多序列星比对算法在确定中心序列时需要计算任意两个输入序列的距离及分数,其较高的时间复杂度 耗费了大量时间,因此提出了通过综合计算每个序列产生的k-mers及各个k-mer在各序列中出现的次数来确定k-mers的拼接选择,由k-mers进行拼接从而 得到中心序列。进而,在双序列比对过程中采用搜索两个序列最大相似子串的思想,改进的星比对算法的精度在一定程度上得到了明显提升。接着, 将改进的星比对算法在Spark中进行并行化设计与实现。采用Spark的Yarn-Client运行模式,对正常人线粒体的多组数据进行实验,分析了算法性能上的不足及改进方向。
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