公开(公告)号：CN110349633B

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN201910631911.7

申请日：2019-07-12

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 赵磊 ,  汪燕 ,  李安琪 ,  陈鑫鹏 ,  宓东 ,  孙野青

IPC: G16B50/10 ,  G16B5/00 ,  G16B25/10

Abstract: 本发明公开了一种基于辐射响应生物学通路筛选辐射生物标志物及预测辐射剂量的方法，属于生物信息技术领域。给定辐射响应生物学通路并检索基因本体论语义，获取在特定物种中的注释基因集合，联合辐射暴露同一物种后的表达谱数据，提取表达谱数据；经过单因素方差分析和蛋白互作网络分析，获取差异表达特征及矩阵；利用生物统计学方法或机器学习算法，建立多元回归模型，通过对模型预测性能的比较分析，确定显著的表达特征集合和最优的统计模型类型，即为基于辐射响应生物学通路筛选到的辐射生物标志物及预测辐射剂量的方法。本发明的方法具有很好的预测效果，可为应急条件下核辐射生物剂量监测、核辐射损伤诊断、以及风险预警提供新的技术方法。

公开(公告)号：CN110349633A

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201910631911.7

申请日：2019-07-12

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 赵磊 ,  汪燕 ,  李安琪 ,  陈鑫鹏 ,  宓东 ,  孙野青

IPC: G16B50/10 ,  G16B5/00 ,  G16B25/10

Abstract: 本发明公开了一种基于辐射响应生物学通路筛选辐射生物标志物及预测辐射剂量的方法，属于生物信息技术领域。给定辐射响应生物学通路并检索基因本体论语义，获取在特定物种中的注释基因集合，联合辐射暴露同一物种后的表达谱数据，提取表达谱数据；经过单因素方差分析和蛋白互作网络分析，获取差异表达特征及矩阵；利用生物统计学方法或机器学习算法，建立多元回归模型，通过对模型预测性能的比较分析，确定显著的表达特征集合和最优的统计模型类型，即为基于辐射响应生物学通路筛选到的辐射生物标志物及预测辐射剂量的方法。本发明的方法具有很好的预测效果，可为应急条件下核辐射生物剂量监测、核辐射损伤诊断、以及风险预警提供新的技术方法。