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精神分裂症是以思维、情感与行为的分裂为主要特征的一类复杂精神疾病,国内外大量研究发现遗传因素是该疾病发生的重要原因.为了能够从大量影像学和遗传学数据中找出精神分裂症相关的生物标记物,受稀疏表示的启发,提出一种基于稀疏表示的影像遗传学数据整合分析方法,并应用于对精神分裂症相关生物标记物的筛选.针对从208个样本中提取到的41 236组fMRI和722 177组SNP数据,通过对传统稀疏表示模型施加广义惩罚限制,然后对两类数据施加不同的权重因子α1、α2,并且使用不同的LP(P=0、0.5、1)范数对模型分别求解,研究不同条件下两类数据的显著关联特征规律.结果发现,基因DAOA和HTR2A在下列多重情况下均被筛选出:一是fMRI数据的权重α1取0.35 ~0.8之间多个不同权重时,二是SNP数据的权重α2仅为0.2时,三是在Lo、L0.5、L1等3种不同范数下.此外,在影像学数据方面,发现顶下缘角回脑区也与精神分裂症相关,此发现与先前精神分裂症的影像学研究结果一致.研究结果表明,将基于稀疏表示的影像遗传学数据整合分析方法应用于精神分裂症的生物标记物筛选是一个可行的方法,这为今后精神分裂症的影像遗传学研究提供了一种新的研究思路.

作者:武杰;魏凤仙;付令

来源:中国生物医学工程学报 2017 年 36卷 6期

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作者:
武杰;魏凤仙;付令
来源:
中国生物医学工程学报 2017 年 36卷 6期
标签:
精神分裂症 稀疏表示 单核苷酸多态性 生物标记物 schizophrenia sparse representation single nucleotide polymorphism biomarkers
精神分裂症是以思维、情感与行为的分裂为主要特征的一类复杂精神疾病,国内外大量研究发现遗传因素是该疾病发生的重要原因.为了能够从大量影像学和遗传学数据中找出精神分裂症相关的生物标记物,受稀疏表示的启发,提出一种基于稀疏表示的影像遗传学数据整合分析方法,并应用于对精神分裂症相关生物标记物的筛选.针对从208个样本中提取到的41 236组fMRI和722 177组SNP数据,通过对传统稀疏表示模型施加广义惩罚限制,然后对两类数据施加不同的权重因子α1、α2,并且使用不同的LP(P=0、0.5、1)范数对模型分别求解,研究不同条件下两类数据的显著关联特征规律.结果发现,基因DAOA和HTR2A在下列多重情况下均被筛选出:一是fMRI数据的权重α1取0.35 ~0.8之间多个不同权重时,二是SNP数据的权重α2仅为0.2时,三是在Lo、L0.5、L1等3种不同范数下.此外,在影像学数据方面,发现顶下缘角回脑区也与精神分裂症相关,此发现与先前精神分裂症的影像学研究结果一致.研究结果表明,将基于稀疏表示的影像遗传学数据整合分析方法应用于精神分裂症的生物标记物筛选是一个可行的方法,这为今后精神分裂症的影像遗传学研究提供了一种新的研究思路.