基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

辽宁排山楼金矿区深部成矿预测及靶区验证效果

排山楼金矿床赋存于太古宇建平群大营子组变质岩中,受近东西向东沟—马家荒韧性剪切带控制。矿区主矿体T1、T8及T4受逆冲推覆作用影响,T4矿体位于北侧,T1矿体居中,T8矿体位于南侧。T1、T8及T4矿体在走向及垂向均未尖灭,符合"白云质糜棱岩—矿体—黑云斜长糜棱岩和长英质糜棱岩"矿体围岩岩性序列,认为T1、T8与T4矿体在走向及深部均具有良好的找矿潜力,并对深部进行了成矿预测,圈定靶区2处。通过对靶区BQ2进行验证,探获了矿体,表明排山楼金矿区深部具备良好的找矿前景。     

中深层水平井套管磨损预测与分析技术

在钻井过程中,对一些复杂井的套管磨损进行预测以及对套管采取防磨措施尤为重要。鉴于此,以2口中深层复杂井为例,对套管的磨损情况进行了预测,通过仪器对套管实际磨损情况进行测量,将预测套管磨损情况和实际套管磨损情况进行了对比,并分析了原因。分析结果表明:利用套管磨损预测模型对复杂结构井实行磨损预测,能够真实直观地预测套管磨损情况;钻井周期、起下钻次数及纯钻时间等施工因素对套管磨损起着决定性作用,缩短施工周期、减少起下钻次数、提高机械钻速及缩短纯钻时间能够有效降低套管磨损量;套管防磨接头对于降低套管磨损具有重要作用。所得结论可为后续的复杂井施工套管磨损预测和防磨提供参考。     

陕X井区气井稳产对策研究

随着靖边气田的开发进入中后期,气井压力和产能逐渐下降,陕X井区气井产能衰竭、井筒积液问题日渐突出。本文以陕X井区整体生产对策为研究对象,将井区气井划分为自然连续生产井、措施连续生产井、间歇井等,建立单井从储层到井筒横向上的RTA预测模型,通过气井生产动态分析、稳产能力预测及措施时机分析,细化各类气井管理思路,并且制定井区增压模式的构建方式及生产调整方案,确保陕X井区持续、高效稳产,对靖边气田中后期开发具有一定的指导意义。     

基于组合预测方法的城市道路短时交通流预测

随着我国城市化进程的加速,市民对出行的需求也日益增加,准确的交通预测模型对于更好地分析路网交通状况,规划交通网络和实现交通优化控制策略都有十分重要的作用。以城市路网短时交通流预测为研究对象,建立了基于ARMA模型和BP神经网络模型的组合预测模型,深入研究了城市路网的划分、路网构建和特征路口交通流预测等内容,形成了一个较为完整的城市路网预测体系,通过实测交通流数据,验证了所述方法的可行性和有效性,为城市路网交通流预测提供了一种解决方向。     

如何运用数据挖掘算法进行投诉预测分析

文章主要描述如何运用数据挖掘算法,通过对未预知的价值场景(如重复投诉、质差小区投诉、隐性故障等)的关联关系的分析,提前发现有投诉倾向的用户,对潜在投诉用户主动关怀,预防用户进行投诉行为,降低万用户投诉比,提升用户满意度。     

医疗服务系统到达过程的建模与预测

在服务运营管理研究领域,需求可变性的存在,对服务质量有着巨大的影响。医疗服务系统作为服务运营管理领域的重要代表,如何准确地拟合及预测病人的到达分布,对于医院合理安排资源配置起到了至关重要的作用。以以色列一家医院2007年1-10月份的急诊病人到达数据为基础,建立不同模型——非齐次泊松(NHPP)模型与幂律分布(Power-Law)模型——刻画急诊部门(ED)病人的到达规律,结果表明NHPP模型对数据的检验及拟合效果较好而幂律分布则仅能准确地刻画部分到达数据的特征。而为了进一步探究模型的适用性,对NHPP模型进行仿真,用幂律分布模型检验NHPP模型仿真得到的数据,结果显示幂律分布模型也能够较好地刻画该数据的分布特征,即印证了在一定条件下不同模型之间的可转化性,也为解决研究问题的多样化方法提供了有益思考。