一种鳞癌组织功能状态与细胞组分评估方法及系统,涉及生命科学测序数据分析技术领域,用以解决现有的细胞组分评估方法或系统评估细胞类型太少且不能评估更精细的细胞亚群类型的问题。本发明的技术要点包括：本发明基于约20万细胞的鳞癌单细胞测序数据,识别并筛选了包括免疫细胞与组织细胞等多种细胞类型的特征表达基因,作为对应细胞类型的代表性特征标志物,进而分析估算更精细的细胞类型,并额外整合了评估单细胞组织功能状态步骤,以进一步在估测样本间细胞组分差异的同时,探究细胞组分差异与组织状态间的关系。本发明适用于对鳞癌组织功能状态与细胞组分的精细估算。

本公开提供了使用深度学习模型对测序数据(尤其是次优测序数据)中检测到的候选突变进行分类的方法、系统和计算机程序产品。这些方法、系统和程序提供了从宽范围的测序数据中识别突变的提高的效率、准确性和速度。

提供了用于估算或预测基因型、单倍型、分子表型、农艺表型和/或共祖率的方法和组成。所提供的方法和组成包括使用潜在空间来生成独立于基础的基因型或表型数据的潜在空间表示或潜在向量。所述方法可以包括通过借助基于机器学习的编码器框架将源自基因型或表型数据的离散或连续变量编码成潜在向量来生成通用的潜在空间表示。本文提供了将获得自一个或多个群体或样品集的基因型或表型数据进行参数化表示以估算或预测目的基因型或表型的通用方法。

本发明公开了8种代谢产物作为精子受损的生物标记,包括如下步骤：(一)、实验分组：将取样标本分成三份,分别为：A、正常捐精自愿者的精液；B、精索静脉曲张病人手术前精液；C、精索静脉曲张病人手术后精液,(二)、实验步骤：A、将代谢物定性与(相对)定量结果进行是否去噪或筛选的操作,当需要对其进行去噪或筛选的操作,可对其进行先重名物资筛选,然后再对其进行噪音剔除。通过采用本发明设计的检测方法,新发现的8种代谢产物具有AUC>90%的预测效能,通过利用这8种在精液里存在的代谢产物,可以判定精子是否受到损伤以及精液质量的衡量,给精液质量的检测工作带来了极大的便利。

一种基于自适应调节的蛋白质构象空间采样方法,初始化后的种群经过不断的片段组装,获得不同小生境内的子种群；小生境内部的交叉选择使种群向局部极值点收敛,而小生境与小生境之间的交叉选择使种群维持多样性；在此基础上通过计算种群个体之间的多样性大小设计了一个Pcc系数,自动判定进行小生境内部交叉操作或者小生境外部交叉操作；在种群多样性减少明显的情况下增加进入小生境外部交叉的概率来增加种群的多样性,以此来逐步形成自适应调节下的小生境内外交叉环境,既能保持种群多样性又能兼顾收敛速度；而随后的增强阶段设计了一个Pdd指标旨在避免增强过程中小生境分布过于聚集,从而扩大采样的空间,提高采样到较低能量盆地下构象的概率。

本发明涉及一种预测胃癌预后和免疫治疗适用性的标志物及其应用。所述标志物为mRNA标志物,所述mRNA标志物由APOD、APOE、CCDC80、CTHRC1、FERMT2、GXYLT2和SMPX组成。本发明还公开了预测胃癌预后和免疫治疗适用性的试剂盒,以及一种预测胃癌预后和免疫治疗适用性的方法。本发明通过生物信息学的技术找到与胃癌进展相关标志物APOD、APOE、CCDC80、CTHRC1、FERMT2、GXYLT2和SMPX,然后根据这7个基因构建的风险模型,进而获得风险评分,通过风险评分能预测胃癌的预后和预测免疫治疗的适用性,为分析胃癌患者的预后以及免疫治疗提供了可靠的方法。