汪雪娇
- 作品数：5 被引量：1H指数：1
- 供职机构：苏州大学医学部药学院更多>>
- 发文基金：国家大学生创新性实验计划更多>>
- 相关领域：理学医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于偶合人工神经网络的近红外光谱对D5S818基因座的分型
- 2012年
- 本文基于近红外光谱结合化学模式识别中的偶合人工神经网络(ANN-ANN)法研究了一种快速、简单和低成本检测STR基因型的方法。选择STR基因座D5S818的差异较小的10-11、11-11、11-12与11-13基因型作为研究对象,将这四个基因型样本进行标准的PCR扩增并采集PCR产物的近红外光谱,以近红外光谱为判别变量,以其中一个ANN(rich-information-extracted ANN,RIE-ANN)用于提取建立判别模型的富信息变量,另一个ANN(discriminant-model-built ANN,DMB-ANN)即用于模型建立。ANN-ANN的网络结构为:338-30-338(RIE-ANN)和30-8-4(DMB-ANN)。对于校正集的校正均方根误差为0.0148,预测集为0.0127,预测准确率达到100%。成功实现了基于近红外光谱对STR基因型的快速、简单和低成本检测。
- 郭莉萍汪雪娇豆兴茹邱婷谢洪平
- 关键词：短串联重复序列近红外光谱人工神经网络基因分型
- 基于偏最小二乘法的近红外光谱STR基因分型
- 2011年
- 基于近红外光谱结合化学模式识别中的偏最小二乘法研究了一种快速、简单和低成本检测STR基因型的方法.选择STR基因座D5S818中的总串数相差较大的10-10、11-11与13-13基因型作为研究对象,将这三个基因型样本进行标准的PCR扩增并采集PCR产物的近红外光谱,以每一基因型的任意三分之二样本作为校正集,剩余三分之一作为预测集样本,探索了基于近红外光谱进行基因分型的可能性,结果发现该三类模型能够得到正确的判别,没有误判,预测集预测率达到100%.成功实现了基于近红外光谱对STR基因型的快速、简单和低成本检测.
- 陈泽琴汪雪娇谢洪平
- 关键词：短串联重复序列近红外光谱基因分型
- 人工神经网络-紫外光谱法短串联重复序列基因分型检测被引量：1
- 2011年
- 以STR基因座D16S539中的总核心重复串数相差较小的l伊11，10-12，11-11和10-13基因型为研究对象，以紫外光谱为判别变量，建立了以人T神经网络（ANN）提取富信息变量为基础的ANN基因分型方法。在优化条件下，埘4个基因型样本进行了聚合酶链式反应扩增，以扩增样本在200310nm范围内的检测光谱进行预处理和偶合的ANNANN网络优化。结果表明，提取富信息变量和基因分型的ANN的最优网络结构分别为391—50-391和50-6-4，该结构下的判别模型的校正相对均方根误差（RMS）和预测RMS分别是0．0279和0．0418，模型表现出了良好的稳健性和100％的基因型正确预测率。成功实现了基于紫外光谱对STR基因型的快速、简单和低成本检测。
- 汪雪娇牟红元鲁辉豆兴茹邱婷谢洪平
- 关键词：短串联重复序列紫外光谱人工神经网络基因分型
- 基于主判别变量法的近红外光谱STR基因分型专家系统
- 2012年
- 基于近红外光谱结合主判别变量算法对短串联重复序列(STR)基因分型专家系统进行研究。选择STR基因座D16S539中6种总核心重复串数不同且出现频率较高的基因型9-9、9-11、9-12、10-10、10-11和11-11作为研究对象。6种基因型样本分别通过两次聚合酶链反应(PCR)平行扩增,以扩增产物的近红外光谱作为判别变量建立判别模型。最后,基于该基因座6种基因型的总核心重复序列数的差异来构建其基因分型专家系统。结果表明:方法适用于不同差异程度的基因型分型,预测准确率高且稳健性好,这为建立其他基因座的分型专家系统提供了可行性。
- 张斌鲁辉汪雪娇胡海燕刘玲谢洪平顾炳仁
- 关键词：短串联重复序列近红外光谱
- 基于近红外光谱在线测定黄芩苷固体分散体的溶出度
- 本文基于近红外透射光谱和偏最小二乘法建立了黄芩苷浓度测定的多元校正模型，并构建了在线循环溶出系统和检测系统，对黄芩苷固体分散体的溶出度实现了在线准确测定，避免了因离线测定所造成的溶出系统扰动和测定结果的不准确性。
- 牟红元汪雪娇谢洪平
- 关键词：黄芩苷固体分散体近红外光谱溶出度
- 文献传递
