摘要：本发明实施例公开了一种基于布尔网络吸引域模拟干预肿瘤细胞状态的方法，该方法包括：利用基因芯片采集技术获取生物样本基因的连续表达谱数据，并根据所述获取到的连续表达谱数据，构建布尔网络模型的基因调控网络；确定基因调控网络干预前所有状态下的暂态数BOS及其包含的所有期望吸引子和不期望吸引子，并进一步筛选出满足预定条件的干预位及其干预后基因调控网络的暂态数BOS；根据所筛选干预位干预后基因调控网络的暂态数BOS，调整基因调控网络结构，并根据调整后的基因调控网络，模拟肿瘤细胞状态。实施本发明，能够模拟干预肿瘤细胞状态，为肿瘤治疗研究提供一个有力的理论框架。

摘要：本发明提供一种带有现场温度无线告警功能的三相不平衡治理装置及其实现方法，通过数据获取单元获取电网当前的特征数据；电压暂降知识库形成单元从历史数据中提取与特征数据具有相同特征类型的数据，并根据预设的类别属性，对提取的数据进行分类形成样本集合，且进一步在样本集合中筛选出满足预定条件的数据形成电压暂降强关联规则知识库；识别单元根据电网当前特征数据，在电压暂降强关联规则知识库中，确定电网当前的电压暂降原因；治理单元根据当前电压暂降原因，确定电网电能质量治理补偿方案，并根据电网电能质量治理补偿方案对用户侧电压进行补

摘要：本发明提供一种带有现场振动无线告警功能的三相不平衡治理装置及其实现方法，通过数据获取单元获取电网当前的特征数据；电压暂降知识库形成单元从历史数据中提取与特征数据具有相同特征类型的数据，并根据预设的类别属性，对提取的数据进行分类形成样本集合，且进一步在样本集合中筛选出满足预定条件的数据形成电压暂降强关联规则知识库；识别单元根据电网当前特征数据，在电压暂降强关联规则知识库中，确定电网当前的电压暂降原因；治理单元根据当前电压暂降原因，确定电网电能质量治理补偿方案，并根据电网电能质量治理补偿方案对用户侧电压进行补

摘要：本发明提供一种带有温度和振动告警单元的三相不平衡治理装置及其实现方法，通过数据获取单元获取电网当前的特征数据；电压暂降知识库形成单元从历史数据中提取与特征数据具有相同特征类型的数据，并根据预设的类别属性，对提取的数据进行分类形成样本集合，且进一步在样本集合中筛选出满足预定条件的数据形成电压暂降强关联规则知识库；识别单元根据电网当前特征数据，在电压暂降强关联规则知识库中，确定电网当前的电压暂降原因；治理单元根据当前电压暂降原因，确定电网电能质量治理补偿方案，并根据电网电能质量治理补偿方案对用户侧电压进行补偿。实施本发明，避免对波形的依赖，基于历史数据的分析，挖掘历史电压暂降中的强关联规则，达到对未来电压暂降可能性的预测及治理。

摘要：本发明实施例公开了一种基于PAGIS识别基因通路的方法，包括获取样本，并确定样本的信号通路及基因，且进一步获取每一个基因的基因频度及基因出度；根据每一个基因的基因频度及基因出度，统计出最大基因频度、最小基因频度、最大基因出度和最小基因出度，并得到每一个基因的基因频度权重和基因出度权重；根据每一个基因的基因频度权重及基因出度权重，计算出每一个基因的综合权重，并得到每一个信号通路的权重，且进一步将每一个信号通路的权重进行排序，确定最大信号通路权重所对应的信号通路出现变化的概率最大。实施本发明实施例，结合基因的重要性和特异性来识别通路，提高通路的识别精度。

摘要：本发明实施例公开了一种基于PADOG识别基因通路的方法，包括获取样本，并确定样本的信号通路及基因，且对所有信号通路中所含基因进行排序以及确定每一个基因的基因频度及基因出度；确定每一个基因的基因频度权重及矫正分数，计算出每一个信号通路的通路分数；确定排序后每一个基因的基因出度权重；筛选出同一信号通路中的基因出度权重，并根据同一信号通路的基因出度权重，对相应信号通路的通路分数进行修订，且将修订后的通路分数进行排序，确定排序后最大通路分数所对应的信号通路出现变化的概率最大。实施本发明，能考虑到通路中调控大量基因的基因比仅调控少量基因的重要性，从而提高通路的识别精度。

摘要：本发明实施例公开了一种基于GSA识别基因通路的方法，包括获取样本，并确定样本的信号通路及基因，且对所有信号通路中所含基因进行排序；确定每一个信号通路中基因总数量及每一个基因的正负得分平均值，计算出每一个信号通路的通路分数；获取每一个基因的基因出度并统计出最大和最小基因出度，并计算出每一个基因的基因出度权重；筛选出同一信号通路中的基因出度权重，并根据同一信号通路的基因出度权重，对相应信号通路的通路分数进行修订，且将修订后的通路分数进行排序，确定排序后最大通路分数所对应的信号通路出现变化的概率最大。实施本发明，能考虑到通路中调控大量基因的基因比仅调控少量基因的重要性，从而提高通路的识别精度。

摘要：本发明提供一种评价生物通路样本状态的方法，包括获取样本及其对应的通路网络和各基因的表达值，并以基因t检验的t值和皮尔森相关系数为基因的权重对各基因的表达值进行加权处理；根据各样本通路网络的拓扑结构，得到各样本同一通路中基因之间相互作用类型及其对应的强度，并利用基因之间相互作用类型的强度和加权后的各基因表达值，得到各样本中各基因之间的互作表达值；整合各样本中各基因的表达值及互作表达值并采用主成分分析法分析，且进一步将各样本得到的第一主成分均定义为通路的活性分数；构建分类器评价各样本的通路状态。实施本发明，同时考虑基因的重要性和基因间相互作用的重要性来推断通路的活性，从而实现对生物通路样本状态的评价。

摘要：本发明提供一种推导基因通路活性的方法，包括获取样本及其对应的通路网络和各基因的表达值，并以基因t检验的t值和皮尔森相关系数为基因的权重对各基因的表达值进行加权处理；根据通路网络的拓扑结构，得到同一通路中基因之间相互作用类型及其对应的强度，并利用基因之间相互作用类型的强度和加权后的各基因表达值，得到各基因之间的互作表达值；整合各基因的表达值及互作表达值并采用主成分分析法分析，且进一步将得到的第一主成分均定义为通路的活性分数。实施本发明，同时考虑基因的重要性和基因间相互作用的重要性来推断通路的活性，从而实现对生物通路样本状态的评价。

摘要：本发明公开了一种量化miRNA对相关疾病基因影响程度的方法，包括如下步骤：①确定miRNA‑mRNA调控关系表；②基因差异表达分析，确定显著差异变化的基因；③计算miRNA表达变化矩阵(ΔE_miR)和mRNA表达变化矩阵(ΔE_Gene)；④根据miRNA表达变化矩阵及miRNA‑mRNA调控关系表，计算所有miRNAs对靶基因mRNA的协同效应(ΔR)；⑤计算mRNA表达变化与ΔR之间的皮尔森相关系数，获得显著负相关的基因；⑥计算单个miRNA对相应靶基因mRNA的影响。本发明考虑多个miRNAs对靶基因mRNA的协同作用效果，并提出了量化miRNA对其影响的方法。该方法对于筛选在疾病发生发展中起到关键作用的miRNA具有重要的意义。