搜索结果: 1-15 共查到“理学 数据挖掘”相关记录39条 . 查询时间(0.09 秒)
中国科学院北京生科院建立细胞外囊泡数据挖掘新技术（图）
细胞 数据 蛋白
2023/12/12
胞外小囊泡是一种源自胞内体的微小囊泡，具有双层脂质膜结构。它们广泛存在于组织微环境中，携带着丰富且多样的内容物（包括蛋白、脂质和RNA等）。有研究表明胞外小囊泡的内容物组成与细胞内的不同，为其在体内发挥重要生物学活性奠定了物质基础。在较多生理病理过程（如免疫细胞抗原呈递和癌细胞的转移）中，胞外小囊泡均发挥关键作用，在细胞间信息交流中充当“信使”的角色。此外，胞外小囊泡的数量、种类和功能均受到来源细...
中国科学院生态环境研究中心魏源送研究组基于高分辨质谱和数据挖掘方法揭示了污泥厌氧发酵过程溶解性有机物的反应特性，相关成果近期发表在Water Research （2023, 229, 119488）。
中国科学院北京生命科学研究院开发出菌群大数据挖掘及标识物识别新技术（图）
菌群 大数据挖掘 标识物识别
2022/9/16
近年来，肠道菌群与人体健康和疾病的关系受到关注，该领域相关研究持续增长，积累了大量的数据信息。这些菌群数据类型复杂、数量庞大，但蕴含着研究和应用价值。如何从海量零散的数据中挖掘出与人类健康和疾病紧密相关的信息，这成为肠道菌群领域关注的首要问题。一方面，肠道微生物的种类和丰度与基因表达阵列不同，更易受到饮食、地域等各种因素的影响，不同人群之间肠道菌群组成可能存在较大差异，这使得直接基于菌群丰度整合数...
斑岩型成矿系统主要包括铜金（Cu-Au），铜钼（Cu-Mo）和钼（Mo）矿床等成矿系列，是一种典型的岩浆热液矿床类型，具有重要的经济价值：近百年来供应了全球近3/4的铜、1/2的钼和1/5金元素的需求，以及大量的银、锌、锡和钨等金属。斑岩型矿床多与中酸性、具斑状结构的浅成侵入体有时空和成因上的联系，兼具储量大、埋藏浅和易开采等特点，一直是工业界重点关注的矿床类型。形成不同斑岩成矿系列的机理，以及含...
通过对超重肥胖患者心脏构型参数与临床信息的数据挖掘，揭示出数据之间潜在、有价值的关联信息。方法选取受检者212例（正常体重受检者69例，超重患者84例，肥胖患者59例）作为研究对象，获取临床信息及心脏构型参数，采用关联规则（Apriori算法）进行挖掘分析，提取有效关联规则并优选出能反映超重肥胖人群心脏构型及其变化的特征性指标及相关影响因素，建立心脏构型超声数据关联规则模型。
通过数据库数据分析INHBA基因在结肠腺癌中的表达及意义。方法：通过Oncomine数据库分析INHBA基因在结肠腺癌中的差异性表达，基于GEPIA网站分析INHBA基因表达与结肠腺癌患者生存周期的关系，MethHC数据库分析INHBA基因甲基化水平，通过String数据库分析INHBA基因的蛋白相互作用及上下游调控关系。
2018年11月21日，国家重点研发计划项目“地理大数据挖掘与时空模式发现”年度总结会议在中国科学院地理科学与资源研究所召开。与会专家包括中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院院士周成虎，中国科学院遥感与数字地球研究所张兵研究员、国家卫星气象中心卢乃锰研究员、国家地理空间信息中心李浩川研究员。项目负责人、中科院地理科学与资源研究所裴韬研究员，课题负责人：武汉大学刘耀林教授、北京大学刘瑜教授、中...
地理数据挖掘与建模研讨会在宁夏大学举办（图）
地理数据挖掘与建模 研讨会 宁夏大学
2018/11/29
2018年11月3日，由中国地理学会编辑出版工作委员会、中国科学院地理科学与资源研究所学术期刊中心共同主办，宁夏大学资源环境学院承办的第三期“地理数据挖掘与建模研讨会”在贺兰山校区举行。《地理研究》专职副主编、编辑部主任、中科院地理资源所学术期刊中心副主任朱晓华主持开幕式。开幕式上，我校党委常委、校长助理马涛教授简要介绍了宁夏大学的历史沿革、学科建设等情况。他表示，三十五年来，我校地理学立足区域特...
应用图论分析与最优化理论来数据挖掘大规模水牛普里昂蛋白结构数据
图论 最优化理论 数据挖掘 应用于大数据
2018/3/12
图论、最优化理论显然在蛋白质结构的研究中大有用场. 首先, 调查/回顾了研究蛋白质结构的所有图论模型. 其后, 建立了一个图论模型: 让蛋白质的侧链来作为图的顶点, 应用图论的诸如团、 $k$-团、 社群、 枢纽、聚类等概念来建立图的边. 然后, 应用数学最优化的现代摩登数据挖掘算法/方法来分析水牛普里昂蛋白结构的大数据. 成功与令人耳目一新的数值结果将展示给朋友们.
2018年1月17日，我校生物系副教授翟继先课题组与美国加州大学Steven Jacobsen教授课题组合作在国际著名权威杂志《Proceedings of the National Academy of Sciences》（《PNAS》）在线发表了题为 “Large-scale comparative epigenomics reveals hierarchical regulation of ...
Data mining is the computational process for discovering valuable knowledge from data – the core of modern Data Science. It has enormous applications in numerous fields, including science, engineering...
2017数据挖掘统计和数学工具专题会议（Special Session on Big Data and Disaster Management）
2017 数据挖掘统计和数学工具 专题会议
2017/9/21
Disasters are events that require multiple-agency responses, and resources beyond the capability of a community. Natural disasters put tremendous threats to the lives of people, in addition to economi...
2017生物信息学数据挖掘国际研讨会（International Workshop on Data Mining in Bioinformatics）
2017 生物信息学数据挖掘 国际研讨会
2017/7/18
Bioinformatics is the science of managing, mining, and interpreting information from biological data. Various genome projects have contributed to an exponential growth in DNA and protein sequence data...
2016（第八届）国际数据挖掘与应用统计研究会年会（第二次通知）
数据挖掘 应用统计
2016/7/19
随着云计算、移动互联网、物联网和移动智能终端等信息技术的飞速发展，
大数据从神坛上走下，在我们的身边无处不在。我们开始进入“数据共享时代”。
如何从政府和企事业累积的海量数据中提取有用信息，以提升决策力和管理水
平，是当前社会迫切需要解决的问题。数据挖掘作为海量数据分析的有效新技术，
其作用正在被越来越多的人所认识和肯定，其应用领域正日趋广泛。“国际数据
挖掘与应用统计研究会”正是顺应这...
生物大数据与数据挖掘暑期学校暨学术研讨会在北京举行（图）
生物大数据与数据挖掘 暑期学校 学术研讨会 北京
2016/7/6
2016年6月20日-24日和6月25日-26日，随机生物大数据与数据挖掘暑期学校暨学术研讨会在北京成功召开。该活动由中国科学院数学与系统科学研究院李雷研究员和张世华副研究员共同组织，同时得到马志明院士、章祥荪研究员等领域资深专家的支持和鼓励。来自国内外50余家科研院所与高校的150余名专家学者、青年科研人员和研究生出席了会议。