您选择的条件: 张晓勇
  • 应用LNA-PCR法检测乙型肝炎病毒阿德福韦酯耐药位点基因突变

    分类: 生物学 >> 生物工程 提交时间: 2018-06-14 合作期刊: 《中国生物工程杂志》

    摘要: 目的 建立简便、快速、灵敏的锁核酸(Locked nucleic acid,LNA)探针实时荧光聚合酶链反应(PCR)检测方法,检测乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus ,HBV) 阿德福韦酯(Adefovir dipivoxil,ADV)耐药相关位点(rtA181V、rtN236T)突变。方法 通过基因测序筛选阳性样本,进而构建ADV rt181和rt236位点野生株和突变株重组质粒,设计包含扩增阿德福韦酯rtA181V和rtN236T耐药位点在内的特异性引物和LNA荧光探针,以构建的重组质粒为标准品建立实时荧光PCR反应体系,并通过与基因测序平行检测血清样本以判断检测方法的可行性与准确性。结果 本实验所建立的LNA-PCR法能够检测102 copies/mL的HBV中ADV基因突变,同时具备较高的特异性。通过对89例ADV治疗一年后HBV阳性临床样本进行检测,有8例(8.98%)rtA181V突变,5例(5.61%)rtN236T突变,2例(2.24%)rtA181V和rtN236T混合突变,检测结果与测序结果一致。结论:本实验所建立的LNA-PCR法是一种简便、快速、灵敏的基因突变检测方法,能有效的区分单碱基突变,对慢性乙型肝炎患者德福韦治疗过程中耐药突变的监控和抗病毒药物的调整具有指导意义。

  • 面向在线社交网络用户生成内容的饮食话题发现研究

    分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

    摘要: 【目的】通过大规模文本聚类技术进行话题检测, 并自动拣选优质话题。【方法】以新浪微博上与饮食相关的微博内容为数据源, 结合文本聚类与深度学习知识进行话题检测。通过匹配微博发布的月份, 将微博划分为四季微博; 使用向量空间模型和文本聚类方法, 对不同季节的微博进行话题检测, 获得候选话题; 结合深度学习知识, 提出主题覆盖率概念, 用以自动评价话题质量, 去除低质量话题。【结果】基于主题覆盖率的话题筛选结果符合人工拣选预期, 抽取获得主题覆盖率高于0.5 的优质话题。【局限】话题检测质量的评价主要以定性评价为主。【结论】通过计算主题覆盖率来自动选择优质话题, 该方法效率高, 通用性强, 获得的话题便于理解, 较好地揭示了四季中饮食微博的话题分布。