目的:探究跑步疲劳进程中人体下肢肌肉协同模式变化,以揭示人体中枢系统调节下肢动作以适应疲劳积累的机制.方法:11例男性跑者接受恒定速度跑疲劳干预,并全程采集干预过程时其下肢肌电数据.运用非负矩阵分解算法提取不同干预时刻受试下肢肌肉协同元参与数量、肌肉协同元峰值激活用时、肌肉相对权重等分析指标.结果:①在肌肉协同元参与数量方面,在整个跑步疲劳干预过程中,共解析出6类肌肉协同元主导人体下肢关节活动,每位受试者平均会从中随机调动4-5类肌肉协同元参与跑步活动,且随着疲劳积累肌肉协同元参与数量无显著变化(P＞0.05).②在肌肉协同元峰值激活用时变化方面,协同元1的峰值激活用时在33％、100％时刻显著降低(P＜0.05).③在肌肉相对权重变化方面,协同元1的半腱肌的相对权重在33％、67％、100％时刻显著降低(P＜0.05).协同元2的股直肌的相对权重在33％时刻显著降低(P＜0.05).协同元4的股二头肌的相对权重在67％时刻显著降低(P＜0.05),但在100％时刻显著回升(P＜0.05).结论:跑步疲劳进程中人体中枢系统会调控下肢肌肉协同模式,以适应疲劳累积,降低下肢损伤风险.该调控过程具体表现:稳定下肢肌肉协同元参与数量,减少早期支撑阶段的肌肉协同元峰值激活用时,动态调节跑步早期支撑阶段的股直肌与半腱肌,中期摆动阶段股二头肌的相对权重.

目的:基于生物信息学方法筛选胶质瘤中协同调控免疫和线粒体能量代谢的关键基因，探讨这些基因与免疫浸润的关系。方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中收集671例胶质瘤样本（肿瘤组）和5例非肿瘤脑组织样本（对照组），数据下载时间为2023年11月13日。检索GeneCards数据库和已发表文献中免疫相关基因（IRG）和线粒体能量代谢相关基因（MEMRG），经合并去重复后，对IRG和MEMRG取交集共得到76个免疫和线粒体能量代谢共相关基因（IR&MEMRG）。使用R软件limma包，筛选肿瘤组和对照组中的差异表达基因（DEG），与IR&MEMRG取交集得到胶质瘤中免疫和线粒体能量代谢共相关差异表达基因（IR&MEMRDEG）。采用R软件中clusterProfiler包对IR&MEMRDEG进行基因本体（GO）及京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析。使用STRINGv12.0在线数据库（https：//cn.string-db.org/），利用获得的IR&MEMRDEG构建蛋白质互作网络，获得排名前5位的关键核心基因。采用单样本基因集富集分析（ssGSEA）分析所有样本中各免疫细胞浸润的相对丰度，得出样本中免疫细胞浸润矩阵。利用R软件中ggplot2包分析免疫细胞浸润丰度在肿瘤组和对照组间的差异；R软件pheatmap包绘制相关性热图展示免疫细胞自身的相关性，基于Spearman算法并利用R软件ggplot2包计算蛋白质互作网络内排名前5位的关键核心基因与免疫细胞的相关性。结果:TCGA数据库中，肿瘤组和对照组有3 623个DEG；其中上调表达基因1 711个，下调表达基因1 912个。对DEG与获得的IR&MEMRG取交集，得到11个IR&MEMRDEG，分别为EIF4EBP1、TP53、IDH1、PRCKZ、CD200、GPI、PGM2、PKLR、AK2、ATP4A和ALDH3B1。GO富集分析结果显示，11个IR&MEMRDEG在生物过程层面主要富集在ATP代谢和ADP代谢、嘌呤核苷二磷酸代谢、嘌呤核糖核苷二磷酸代谢和核糖核苷二磷酸代谢；细胞成分层面主要富集在纤维胶凝蛋白-1富集颗粒、分泌颗粒腔、细胞质囊泡腔、囊泡腔和核基质中；分子功能层面主要富集于镁离子结合、钾离子结合和碱金属离子结合。KEGG富集分析结果显示，11个IR&MEMRDEG主要富集在糖酵解/糖异生、碳代谢、胰岛素信号通路、磷酸戊糖通路、淀粉和蔗糖代谢信号通路中。采用STRING在线数据库对11个IR&MEMRDEG进行分析，得到前5个得分最高的节点蛋白，分别为EIF4EBP1、TP53、IDH1、PRKCZ和AK2。通过ssGSEA算法计算28种免疫细胞的免疫浸润丰度，肿瘤组15种免疫细胞浸润丰度均高于对照组，差异均有统计学意义（均 P<0.05）。15种免疫细胞间均呈正相关，其中效应记忆性CD8 + T细胞与髓源性抑制细胞的相关性最强；EIF4EBP1、TP53、IDH1和AK2与较多免疫细胞之间均呈正相关（均 P<0.05）；PRKCZ与较多免疫细胞均呈负相关（均 P<0.05）。 结论:胶质瘤中PRKCZ、AK2和EIF4EBP1可能是胶质瘤免疫治疗新靶点。

目的:通过生物信息学方法,揭示肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的异质性,探讨铁死亡相关基因与HCC肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)的关系,并构建基于铁死亡相关基因的预后模型,为预防HCC患者复发提供新的思路.方法:基于TCGA数据库和NODE数据库,利用非负矩阵分解聚类分析鉴定分子亚型,通过ESTIMATE算法和CIBERSORT算法用于构建免疫评分,利用Cox回归进行拟合风险评估模型并计算风险得分,并基于风险得分及临床信息构建列线图,利用体外实验验证mRNA的表达水平.结果:HCC的异质性体现为两种不同铁死亡相关的免疫分子亚型,其免疫评分差异显著(P＜0.001).筛选出G6PD、KIF20A、RRM2和TXN四个最佳候选铁死亡相关基因,并进行拟合构建风险评估模型,列线图对HCC患者的复发具有良好的预测能力.体外实验提示四个最佳候选基因均在人肝癌细胞表达水平增高(P＜0.05).结论:HCC可分为两种分子亚型,分子亚型与HCC的复发有关,铁死亡在TME中可能起着关键作用.四个铁死亡相关基因可能是预防HCC复发的潜在因素,预后模型对HCC复发有一定的预测价值.

目的:提出一种从心肺音信号中分离肺音做定量分析的方法,实现对呼吸率和呼吸强度的实时测量.方法:使用电子听诊器采集患者主动脉瓣第二听诊区的心肺音,通过蓝牙将信号传输至手机端,App显示波形,并将数据存储于云端.采用非负矩阵分解,结合经验模态分析算法将心肺音进行分离,根据肺音计算呼吸率及呼吸强度.以阻抗法测定的呼吸率为对照,评价通过肺音计算呼吸率的准确性.结果:通过肺音计算呼吸率与阻抗法测定的呼吸率有显著相关性(P＜0.05),两种方法测量结果有良好的一致性.结论:该方法在监测心音的同时能准确监测呼吸功能,为临床便携式呼吸监测提供了一种新方法,在床旁或远程生命体征监测中具有良好的转化前景.

目的 分析肿瘤突变负荷(TMB)及基因差异表达与卵巢癌患者预后的关系,并依据TMB背景下获取免疫细胞浸润分布情况分析其对卵巢癌患者预后的影响.方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取卵巢癌患者体细胞突变数据、基因转录组数据及临床信息,利用R软件对数据进行生存分析及差异分析,采用非负矩阵分解CIBERSORT算法确定免疫细胞与TMB亚型之间的相关性.结果 纳入卵巢癌体细胞突变数据下载的样本,其中突变种类最多的为错义突变;变异类型中单核苷酸多态性(SNP)占比最大.单核苷酸变异种类(SNV)中的C＞T转换最多,C＞A次之;突变频率最高的基因为TP53,其次为TTN,但二者是否突变与生存时间无关(P=0.921、0.431);BRAC1 是否突变与生存时间无关(P=0.110);TMB 水平与卵巢癌总生存时间无关(P =0.053),与无进展生存时间相关(P = 0.007).高 TMB 组与低 TMB 组之间筛选出 5 个差异表达基因,分别是 AGR3、IGSF23、ALDH1 A2、GNAO1、FCRL6;其中IGSF23 为上调基因(在差异分析中发现,在高TMB水平下,IGSF23 呈现高表达),其余4 个为下调基因.对已筛选出的差异表达基因进行生存分析:ALDH1 A2 与总生存时间相关(P = 0.048);AGR3 及IGSF23 与无进展生存相关(P=0.037、0.024).对两组之间浸润性免疫细胞的占比进行差异分析,发现活跃B细胞及活跃自然杀伤细胞在低TMB组中占比更高(P＜0.05),M0、M1 巨噬细胞的浸润程度在高TMB组中占比较高,M2 巨噬细胞在低TMB组中占比较高.结论 TMB与卵巢癌的预后存在相关性,高TMB能够获得更长的生存时间;IGSF23 的表达水平可能更好地作为卵巢癌患者预后判断的指标.M1 巨噬细胞在卵巢癌中的抗肿瘤作用得到了验证.

目的:通过生物信息学调研和分析,探讨对肝癌预后产生影响的独立危险因子及其与肝癌靶向药索拉非尼作用靶点的相互关联特征.方法:从TCGA数据库收集的248例肝癌患者中选取79例死亡患者的基因表达量、生存时间、生存状态数据,以中位生存时间360d为界将这些死亡患者分为2组,用DEseq算法对这2组患者的基因表达量数据进行差异基因筛选.不考虑其他混杂因素,仅考虑差异基因表达单个因素与患者生存时间相关,用Kaplan-Meier法对差异基因进行单因素分析.将分析得到的差异基因表达量和患者生存时间、生存状态整合的矩阵用COX回归模型作生存分析,寻找对肝癌预后产生影响的独立危险因子.以STRING数据库为基础,将得到的差异基因与肝癌靶向药索拉非尼的作用靶点结合构建蛋白互联网络,探寻索拉菲尼作用靶点与差异基因的关系.结果:DEseq算法初筛得到52个有可能对肝癌预后产生影响的差异基因.Kaplan-Meier法分析得到26个与患者生存时间相关的差异基因.COX分析最终确认3个差异基因(SQSTM1、ANXA10和STMN1)为影响肝癌预后的独立危险因子.其中ANXA10为负向影响因素,而STMN1与SQSTM1为肝癌患者预后的正向影响因素.蛋白质相互作用网络显示,肝癌靶向药索拉非尼的作用靶点与多个差异基因密切相关.ANXA10参与钙离子结合和钙依赖性磷脂结合,STMN1和SQSTM1在多种信号通路中起重要作用.结论:ANXA10、STMN1和SQSTM1可能是对肝癌预后产生影响的独立危险因子,可作为未来开发靶向药物的作用靶点或患者预后预测指标.

研究表明微小RNA (microRNA, miRNA) 通过影响转录后基因表达来调节机体功能, 并与肿瘤的发生有密切关系.然而目前癌症致病过程的转录调控网络重构大多致力于转录层面的基因表达数据的处理和分析, 如何整合转录及转录后不同类型的生物数据以挖掘它们的共调控机制是目前的研究热点之一.基于此, 本研究利用联合非负矩阵分解算法融合卵巢癌miRNA数据和基因表达数据形成共模块, 其次对特征模块中miRNA的靶基因进行预测分析, 最后对mi RNA-mRNA共模块进行转录及转录后共调控网络构建.仿真结果及分子生物学分析表明, 通过联合矩阵分析方法所提取的共模块显示出了与卵巢癌致病具有显著的生物相关性和潜在的联系, 此外, GO生物过程分析也进一步的揭示了所提取的共模块中miRNA靶基因的生物学功能与卵巢癌致病密切相关.

目的 利用表面肌电信号,探究多块肌肉之间的信息传递关系和不同握力下的肌肉之间的耦合特性.方法 采集6名健康受试者在不同握力下的表面肌电信号,首先用广义偏定向相干计算多通道肌肉之间的相干性;然后用非负矩阵分解算法将相干性进行分解;最后用复杂网络建立不同条件下的肌肉功能网络,利用图论的方法,定量分析肌肉功能网络的连接特性.结果 不同握力下肌肉的激活程度存在显著性差异;肌间耦合在10～20 Hz频段上较为显著,且在10～20Hz频段上耦合程度随着握力的增加呈现显著性变化.结论 肌间耦合在不同频段和不同握力下呈现显著性不同,表明了中枢神经系统维持不同握力的控制模式,本文方法为诊断运动功能障碍和评价康复效果提供了依据.

利用不可约非负矩阵及Collatz-Wielandt函数的性质,给出了一种改进的计算不可约非负矩阵最大特征值的C-W算法,在恰当选择参数的情况下该算法具有很好的收敛速度.

利用矩阵的原点位移和正对角相似变换,给出了非负矩阵最大特征值和对应特征向量的一种算法,在适当选择平移参数下,算法具有较好的收敛效率.