CN117373547B - 一种可视化癌症基因关系显示方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及生物医学信息化技术领域，涉及一种可视化癌症基因关系显示方法和系统，肿瘤实体节点决策肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，肿瘤实体节点与病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；当肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果肿瘤实体节点至表达基因实体节点的已存在关系冲突，则肿瘤实体节点根据传染轨迹信息，将因子受体传递至病毒实体节点，经病毒实体节点将因子受体传递至表达基因实体节点；依据肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图。本发明可以基于历史的大数据进行合理分析并直观向用户显示各种病源因子数据以指导相关用户进行癌症基因诊断。
Description
技术领域
本发明涉及生物医学信息化技术领域，更具体地，涉及一种可视化癌症基因关系显示方法和系统。
背景技术
从分子生物学的角度来看，肿瘤是由于某些染色体上DNA损伤致使细胞内基因异常表达，导致细胞生长失控、缺乏分化和异常增生的一类复杂基因疾病，因而肿瘤也是一种系统的生物疾病，到目前为止人类仍然不完全清楚肿瘤发生发展的机理。众所周知，晚期肿瘤病人的治疗效果常常不佳，而肿瘤的早期诊断对肿瘤的成功治疗却很有帮助。然而，采用传统的诸如X射线检测肿瘤团块的方法进行早期肿瘤诊断有一定的困难。特别是肿瘤的不同亚型对于同样的治疗却有不同的治疗效果。因此采用现代数据挖掘技术对基因表达谱进行深入研究对于揭示肿瘤发生发展过程与肿瘤分子诊断具有重要的现实意义。
近年来，随着对病毒感染的肿瘤患者进行的高通量测序和微阵列技术的不断完善，产生了非常可观的表达谱数据，为探索不同病毒感染状态下肿瘤免疫微环境的差异，并为肿瘤免疫治疗提供一定的理论基础。肿瘤免疫微环境是一个极为复杂的体系，其内在的各种免疫细胞、基质细胞及细胞因子均可与肿瘤细胞相互作用，且这些免疫系统网络的调控与肿瘤存在着复杂的相互作用并对肿瘤发生发展和免疫治疗应答产生重要影响。
当前社会中，对于每类癌症来说，由于突变位点众多，因此只能使用生物信息学及统计学的方法可以筛选出对于某类癌症高突变的基因或位点，但现有技术的种种关键驱动基因查找方法无法基于历史的大数据进行合理分析并直观向用户显示以指导相关用户进行癌症基因诊断。
发明内容
根据本发明第一方面，本发明请求保护一种可视化癌症基因关系显示方法，其特征在于，所述方法包括：
肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；
当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，经所述病毒实体节点将所述因子受体传递至所述表达基因实体节点；
依据所述肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图。
进一步的，所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息之后，还包括：
如果所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点之间有信号通路，则所述肿瘤实体节点决策所述传染轨迹信息为所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的诱因信息。
进一步的，所述当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，包括：
当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，且所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点之间的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点。
进一步的，所述决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，包括：
肿瘤实体节点在知识图谱信息中添加已检测病源实体节点，并分别更新所述已检测病源实体节点与所述肿瘤实体节点、病毒实体节点之间的已存在关系，其中，所述已检测病源实体节点的所属组织与所述肿瘤实体节点的所属组织相同；
根据所述肿瘤实体节点、所述已检测病源实体节点和所述肿瘤实体节点、病毒实体节点之间的已存在关系，决策所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的传染轨迹信息；
所述肿瘤实体节点的所属组织包括第一器官和第二器官，所述病毒实体节点的所属组织包括所述第一器官和所述第二器官，所述第一器官对应的第一传染轨迹长度差值与所述第二器官对应的第二传染轨迹长度差值相等，所述第一传染轨迹长度差值为在所述第一器官下所述肿瘤实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度和所述病毒实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度的差值，所述第二传染轨迹长度差值为在所述第二器官下所述肿瘤实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度和所述病毒实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度的差值。
进一步的，所述已检测病源实体节点至所述肿瘤实体节点的传染轨迹长度及所述已检测病源实体节点至所述病毒实体节点的传染轨迹长度为大于预设阈值的预设数值；
所述肿瘤实体节点接收所述病毒实体节点发送的显示信息，其中，所述显示信息中携带所述病毒实体节点的段标识器官；
所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，条件为：
所述肿瘤实体节点的器官与所述病毒实体节点的器官相同。
根据本发明第二方面，本发明请求保护一种可视化癌症基因关系显示系统，其特征在于，所述系统包括：
传染轨迹确定模块，决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；
基因传递模块，依据所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体情况，将因子受体传递至所述病毒实体节点，经所述病毒实体节点将所述因子受体传递至所述表达基因实体节点；
显示模块，依据所述肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图；
所述一种可视化癌症基因关系显示系统用于执行所述的一种可视化癌症基因关系显示方法。
本申请涉及生物医学技术领域，涉及一种可视化癌症基因关系显示方法和系统，肿瘤实体节点决策肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，肿瘤实体节点与病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；当肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果肿瘤实体节点至表达基因实体节点的已存在关系冲突，则肿瘤实体节点根据传染轨迹信息，将因子受体传递至病毒实体节点，经病毒实体节点将因子受体传递至表达基因实体节点；依据肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图。本发明可以基于历史的大数据进行合理分析并直观向用户显示各种病源因子数据以指导相关用户进行癌症基因诊断。
附图说明
图1为本发明所请求保护的一种可视化癌症基因关系显示方法的工作流程图；
图2为本发明所请求保护的一种可视化癌症基因关系显示方法的可视化界面图；
图3为本发明所请求保护的一种可视化癌症基因关系显示系统的结构模块图。
具体实施方式
根据本发明第一实施例，参照附图1，本发明请求保护一种可视化癌症基因关系显示方法，所述方法包括：
肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；
当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，经所述病毒实体节点将所述因子受体传递至所述表达基因实体节点；
依据所述肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图。
其中，在该实施例中，网页工具可以直接访问传染轨迹图，无需用户登录，使用Shiny R package来搭建VTIME。R (Version 4.1.0)被用来进行数据预处理，数据可视化和统计学分析。动态交互由shinyjs R package来完成。
从TCGA数据库中收集了具有病毒感染状态的癌症数据，包括TCGA-LIHC，TCGA-HNSC，TCGA-CESC and TCGA-BLCA。例如，TCGA-LIHC cohort中每一个患者同时同时具有HBV和HCV感染状态。TCGA-HNSC, TCGA-CESC and TCGA-BLCA cohorts中每一个患者都具有HPV感染状态。此外，我们从Gene Expression Omnibus (GEO)搜索和纳入了所有具有病毒感染状态的肿瘤数据 (Figure 1B)，其中纳入标准为: 第一种, 病毒感染状态为阳性的肿瘤组织样本必须大于10个且病毒感染状态为阴性的肿瘤组织样本也必须大于10个 (GSE10186,GSE6791, GSE55542, GSE55544, GSE38885, GSE39612, GSE51575, GSE3292, GSE74927,GSE65858, GSE62232, GSE67763, GSE72536, GSE147704 and GSE126209;Supplementary Table 2); 第二种，病毒感染状态为阳性的肿瘤组织样本必须大于10个且并无病毒感染状态为阴性的肿瘤组织样本 (GSE173897, GSE98383, GSE94660 andGSE25599; Supplementary Table 2)。TCGA数据库中的每一个队列的表达数据同时具有mRNA-count和mRNA-FPKM形式。GEO数据库中的每一个队列的表达数据可能为RPKM, FPKM,mRNA-count or array-data。
进一步的，所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息之后，还包括：
所述肿瘤实体节点决策所述传染轨迹信息为所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的诱因信息；
所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息之后，还包括：
如果所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点之间有信号通路，则所述肿瘤实体节点决策所述传染轨迹信息为所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的诱因信息；
所述当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，包括：
当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，且所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点之间的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点。
其中，在该实施例中，肿瘤微环境中MHC-II类分子介导的免疫应答，从而增强CD8+T细胞的抗肿瘤功能。CXCL9可以通过与表达在T细胞表面的趋化因子受体CXCR3的结合产生趋化作用，驱使大量的T细胞浸润EBVaGC肿瘤组织。在浸润的Treg细胞表面，介导其淋巴回流的趋化因子受体CCR7表达受到抑制，大量Treg细胞聚集在肿瘤组织内。肿瘤组织中特异性CD8+T细胞表面PD-1的表达上调，可以作为干预T细胞功能调控的一个理想靶点。因此，了解和探索TIME在不同病毒感染状态肿瘤患者之间的差异，有利优化抗肿瘤免疫治疗决策，阐明免疫系统网络调与肿瘤间存在的复杂相互作用。
用户可以通过探索特定癌症患者在病毒阳性组和病毒阴性组之间的差异，包括基因表达量，免疫细胞分数，通路分数。可以使用差异分析，相关性分析，ssGSEA，CIBERSORT，xCell，MCPcounter, quanTIseq和 EPIC等多种算法来评估特定癌症患者的病毒阳性组和病毒阴性组之间的差异。例如，EBV(+) GC肿瘤微环境中TILs的密度明显高于其他类型的胃癌，且与EBV(+) GC病人良好的预后相关。EBV(+) GC肿瘤细胞表面的某些介导免疫细胞运动趋化因子表达增加，其中最具代表性的是趋化因子CXCL9和趋化因子CCL22。EBV(+) GC肿瘤细胞会表达更多的趋化因子CXCL9等；CXCL9可以通过与表达在T细胞表面的趋化因子受体CXCR3的结合产生趋化作用，驱使大量的T细胞浸润EBV(+) GC肿瘤组织。此外，EBV感染在鼻咽癌，乙型肝炎病毒相关性肝癌，人乳头瘤病毒阳性头颈鳞状细胞癌等肿瘤细胞表面的PD-L1表达量调节中密切相关。
进一步的，所述决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，包括：
肿瘤实体节点在知识图谱信息中添加已检测病源实体节点，并分别更新所述已检测病源实体节点与所述肿瘤实体节点、病毒实体节点之间的已存在关系，其中，所述已检测病源实体节点的所属组织与所述肿瘤实体节点的所属组织相同；
根据所述肿瘤实体节点、所述已检测病源实体节点和所述肿瘤实体节点、病毒实体节点之间的已存在关系，决策所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的传染轨迹信息；
所述肿瘤实体节点的所属组织包括第一器官和第二器官，所述病毒实体节点的所属组织包括所述第一器官和所述第二器官，所述第一器官对应的第一传染轨迹长度差值与所述第二器官对应的第二传染轨迹长度差值相等，所述第一传染轨迹长度差值为在所述第一器官下所述肿瘤实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度和所述病毒实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度的差值，所述第二传染轨迹长度差值为在所述第二器官下所述肿瘤实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度和所述病毒实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度的差值。
其中，在该实施例中，参照图2，用户可以选择查询的表达基因和具体的感兴趣癌症数据集。
用户可以得到在特定肿瘤中不同病毒感染状态下分组的所有免疫细胞分数之间的差异。用户可以获得不同病毒感染状态下的信号通路分数差异。此外，用户可以下载基于某一个特定癌症下不同病毒感染状态下的所有信号通路分数差异。
进一步的，所述已检测病源实体节点至所述肿瘤实体节点的传染轨迹长度及所述已检测病源实体节点至所述病毒实体节点的传染轨迹长度为大于预设阈值的预设数值；
所述肿瘤实体节点接收所述病毒实体节点发送的显示信息，其中，所述显示信息中携带所述病毒实体节点的段标识器官；
所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，包括：
如果所述肿瘤实体节点的器官与所述病毒实体节点的器官相同，则所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息。
进一步的，所述方法还包括：
所述肿瘤实体节点接收所述表达基因实体节点发送的显示消息，其中，所述显示消息中携带有所述表达基因实体节点的细胞核所属组织；
所述肿瘤实体节点接收所述病毒实体节点发送的显示消息，其中，所述显示消息中携带有所述病毒实体节点学习到的至少一个病源实体节点的细胞核所属组织；
所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，包括：
如果所述至少一个病源实体节点的细胞核所属组织中包括所述表达基因实体节点的细胞核所属组织，则所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息；
所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，包括：
所述肿瘤实体节点在所述因子受体的标记点信息中提取所述传染轨迹信息；
所述肿瘤实体节点将提取所述传染轨迹信息后的因子受体传递至所述病毒实体节点。
根据本发明第二实施例，参照附图3，本发明请求保护一种可视化癌症基因关系显示系统，所述系统包括：
传染轨迹确定模块，决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；
基因传递模块，依据所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体情况，将因子受体传递至所述病毒实体节点，经所述病毒实体节点将所述因子受体传递至所述表达基因实体节点；
显示模块，依据所述肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图；
所述一种可视化癌症基因关系显示系统用于执行所述的一种可视化癌症基因关系显示方法。
本领域技术人员能够理解，本公开所披露的内容可以出现多种变型和改进。例如，以上所描述的各种设备或组件可以通过硬件实现，也可以通过软件、固件、或者三者中的一些或全部的组合实现。
本公开中使用了流程图用来说明根据本公开的实施例的方法的步骤。应当理解的是，前面或后面的步骤不一定按照顺序来精确的进行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分的步骤可通过计算机程序来指令相关硬件完成，程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本公开并不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
除非另有定义，这里使用的所有术语具有与本公开所属领域的普通技术人员共同理解的相同含义。还应当理解，诸如在通常字典里定义的那些术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。
以上是对本公开的说明，而不应被认为是对其的限制。尽管描述了本公开的若干示例性实施例，但本领域技术人员将容易地理解，在不背离本公开的新颖教学和优点的前提下可以对示例性实施例进行许多修改。因此，所有这些修改都意图包含在权利要求书所限定的本公开范围内。应当理解，上面是对本公开的说明，而不应被认为是限于所公开的特定实施例，并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范围内。本公开由权利要求书及其等效物限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种可视化癌症基因关系显示方法，其特征在于，所述方法包括：
肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；
当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，经所述病毒实体节点将所述因子受体传递至所述表达基因实体节点；
依据所述肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图；
所述决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，包括：
肿瘤实体节点在知识图谱信息中添加已检测病源实体节点，并分别更新所述已检测病源实体节点与所述肿瘤实体节点、病毒实体节点之间的已存在关系，其中，所述已检测病源实体节点的所属组织与所述肿瘤实体节点的所属组织相同；
根据所述肿瘤实体节点、所述已检测病源实体节点和所述肿瘤实体节点、病毒实体节点之间的已存在关系，决策所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的传染轨迹信息；
所述肿瘤实体节点的所属组织包括第一器官和第二器官，所述病毒实体节点的所属组织包括所述第一器官和所述第二器官，所述第一器官对应的第一传染轨迹长度差值与所述第二器官对应的第二传染轨迹长度差值相等，所述第一传染轨迹长度差值为在所述第一器官下所述肿瘤实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度和所述病毒实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度的差值，所述第二传染轨迹长度差值为在所述第二器官下所述肿瘤实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度和所述病毒实体节点至所述已检测病源实体节点的传染轨迹长度的差值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息之后，还包括：
如果所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点之间有信号通路，则所述肿瘤实体节点决策所述传染轨迹信息为所述肿瘤实体节点至所述病毒实体节点的诱因信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点，包括：
当所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体时，如果所述肿瘤实体节点至所述表达基因实体节点的已存在关系冲突，且所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点之间的已存在关系冲突，则所述肿瘤实体节点根据所述传染轨迹信息，将所述因子受体传递至所述病毒实体节点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述已检测病源实体节点至所述肿瘤实体节点的传染轨迹长度及所述已检测病源实体节点至所述病毒实体节点的传染轨迹长度为大于预设阈值的预设数值；
所述肿瘤实体节点接收所述病毒实体节点发送的显示信息，其中，所述显示信息中携带所述病毒实体节点的段标识器官；
所述肿瘤实体节点决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，条件为：
所述肿瘤实体节点的器官与所述病毒实体节点的器官相同。
5.一种可视化癌症基因关系显示系统，其特征在于，所述系统包括：
传染轨迹确定模块，决策所述肿瘤实体节点至病毒实体节点的传染轨迹信息，其中，所述肿瘤实体节点与所述病毒实体节点为一对具有关联关系的病源实体节点；
基因传递模块，依据所述肿瘤实体节点在接收到发往表达基因实体节点的因子受体情况，将因子受体传递至所述病毒实体节点，经所述病毒实体节点将所述因子受体传递至所述表达基因实体节点；
显示模块，依据所述肿瘤实体节点、病毒实体节点和表达基因实体节点的传递关系显示传染轨迹图；
所述一种可视化癌症基因关系显示系统用于执行如权利要求1-4任一项所述的一种可视化癌症基因关系显示方法。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1881898A (zh) * | 2006-05-12 | 2006-12-20 | 湖南大学 | 基于节点轨迹标签的无结构p2p副本一致性维护方法 |
| CN101616406A (zh) * | 2009-07-27 | 2009-12-30 | 成都市华为赛门铁克科技有限公司 | 手机病毒识别方法、装置及系统 |
| CN104093830A (zh) * | 2011-04-15 | 2014-10-08 | 吉恩勒克斯公司 | 减毒的痘苗病毒的克隆毒株及其使用方法 |
| CN111504338A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-07 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于小区疫情态势的步行路径规划方法及系统 |
| CN112639084A (zh) * | 2018-08-16 | 2021-04-09 | 深圳市亦诺微医药科技有限公司 | 用于治疗实体癌症和微生物感染的方法和组合物 |
| CN114783529A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-07-22 | 中国人民解放军空军军医大学 | 木犀草素-孤独症相关作用基因靶点及其筛选方法 |
| CN116004836A (zh) * | 2023-02-11 | 2023-04-25 | 广东医科大学 | 制备新型冠状病毒的目标基因的试剂在调控肿瘤发生和预后中的应用 |
| CN116318828A (zh) * | 2023-01-29 | 2023-06-23 | 北京航空航天大学 | 一种工业互联网病毒预防与控制方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070059685A1 (en) * | 2005-06-03 | 2007-03-15 | Kohne David E | Method for producing improved results for applications which directly or indirectly utilize gene expression assay results |
| JP7159317B2 (ja) * | 2017-12-30 | 2022-10-24 | インテル コーポレイション | 無線通信の方法および装置 |
-
2023
- 2023-12-08 CN CN202311676540.7A patent/CN117373547B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1881898A (zh) * | 2006-05-12 | 2006-12-20 | 湖南大学 | 基于节点轨迹标签的无结构p2p副本一致性维护方法 |
| CN101616406A (zh) * | 2009-07-27 | 2009-12-30 | 成都市华为赛门铁克科技有限公司 | 手机病毒识别方法、装置及系统 |
| CN104093830A (zh) * | 2011-04-15 | 2014-10-08 | 吉恩勒克斯公司 | 减毒的痘苗病毒的克隆毒株及其使用方法 |
| CN112639084A (zh) * | 2018-08-16 | 2021-04-09 | 深圳市亦诺微医药科技有限公司 | 用于治疗实体癌症和微生物感染的方法和组合物 |
| CN111504338A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-07 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于小区疫情态势的步行路径规划方法及系统 |
| CN114783529A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-07-22 | 中国人民解放军空军军医大学 | 木犀草素-孤独症相关作用基因靶点及其筛选方法 |
| CN116318828A (zh) * | 2023-01-29 | 2023-06-23 | 北京航空航天大学 | 一种工业互联网病毒预防与控制方法 |
| CN116004836A (zh) * | 2023-02-11 | 2023-04-25 | 广东医科大学 | 制备新型冠状病毒的目标基因的试剂在调控肿瘤发生和预后中的应用 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| COVID-19疫情下援汉护士身心体验轨迹现象学研究;刘庆伟等;《青岛大学学报:医学版》;第58卷(第4期);598-601 * |
| Epstein-Barr virus-associated tumours: an update for the attention of the working pathologist;Delecluse H J等;《Journal of clinical pathology》;1358–1364 * |
| HOXB9介导肺癌细胞获得类神经细胞表型促进其脑内生存的机制研究;袁帅;《中国博士学位论文全文数据库 (医药卫生科技辑)》(第2期);E072-124 * |
| 医学知识推理研究现状与发展;董文波等;《计算机科学与探索》;第16卷(第6期);1193-1213 * |
Also Published As
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