随着生成式AI技术的持续进步,人文研究的数字人文范式正在向“AI人文”转型。传统的数字人文通过技术手段,成功将人文文献转化为数字化和数据化的形式,实现了对文献的高效处理与利用。AI人文不仅是数字人文的升级版,更有望实现AI4R(AI f...随着生成式AI技术的持续进步,人文研究的数字人文范式正在向“AI人文”转型。传统的数字人文通过技术手段,成功将人文文献转化为数字化和数据化的形式,实现了对文献的高效处理与利用。AI人文不仅是数字人文的升级版,更有望实现AI4R(AI for research),推进人文信息分析的自动化和智能化,具有知识生产的潜能。生成式AI实现了人类经验的向量化,通过模式识别、信息重组、预测推断和语言生成技术等,具有了辅助参与知识体系建构、提供趋势预测和决策参考的重要功能。不过,目前AI人文的基本方式还是人机交互辅助生成,仍是“需要人的AI”,人依然处于中心性、支配性和主导性地位。同时,“拥有AI的人文”也亟待应对算法黑箱、算法偏见、AI幻觉,以及可能的AI自我意识的觉醒等问题。展开更多
【目的】比较两种酵母培养物及其代谢成分的差异,为指导酵母培养物的生产及应用提供参考。【方法】材料为1种自研酵母培养物与达农威益康XP酵母培养物,利用非靶标代谢组学UHPLC-QTOF-MS技术,分析比较二者代谢产物成分及差异。【结果】(1...【目的】比较两种酵母培养物及其代谢成分的差异,为指导酵母培养物的生产及应用提供参考。【方法】材料为1种自研酵母培养物与达农威益康XP酵母培养物,利用非靶标代谢组学UHPLC-QTOF-MS技术,分析比较二者代谢产物成分及差异。【结果】(1)在二级类别注释下,正、负离子模式分别注释到614、497个化合物,主要代谢类别为有机酸,核苷、核苷酸及其衍生物,氨基酸及其衍生物,两种酵母培养物均无特有代谢成分,只在含量上有显著(P<0.05)差异。(2)共237个差异代谢物在正离子模式检出,176个显著(P<0.05)上调表达,61个显著(P<0.05)下调表达;136个差异代谢物在负离子模式检出,64个显著(P<0.05)上调表达,72个显著(P<0.05)下调表达。(3)差异代谢物的KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析主要集中在丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸等代谢通路。【结论】自研酵母培养物与达农威益康XP的代谢产物含量存在显著差异,但其发酵原料及工艺更简便,并含有多种具药理、生理作用的代谢成分,有潜在应用价值。展开更多
目的筛选直肠癌新辅助放化疗(CRT)疗效预测长链非编码RNA(lncRNA)分子标志物,分析参与CRT疗效调控相关信号通路,建立CRT疗效预测模型。方法利用lncRNA芯片进行lncRNA差异表达检测,使用R软件Limma包在CRT反应组和CRT无反应组间对比筛选差...目的筛选直肠癌新辅助放化疗(CRT)疗效预测长链非编码RNA(lncRNA)分子标志物,分析参与CRT疗效调控相关信号通路,建立CRT疗效预测模型。方法利用lncRNA芯片进行lncRNA差异表达检测,使用R软件Limma包在CRT反应组和CRT无反应组间对比筛选差异lncRNA(P<0.05和|Log2FC|>1),进行分子标志物筛选。采用基因本体(GO)分析对差异表达基因进行功能分析,采用京都基因和基因组数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)对筛选的差异基因进行信号通路富集分析。进一步采用实时定量反转录聚合酶链式反应(qRT-PCR)检测98例样本。采用logistic回归构建CRT治疗预测模型。绘制受试者操作特征曲线(ROC)计算曲线下面积(AUC)以评价模型的判别区分能力。结果CRT反应组中,823个lncRNA表达上调,216个lncRNA表达下调,449个基因表达上调,81个基因表达下调。新辅助放化疗相关上调排名前10的差异表达lncRNA分别为LUCAT1、LINC02356、HIF1A-AS2、Lnc-ZNF644-1、Lnc-ADAMTS12-3、LINC02356、Lnc-CLIC4-1、Lnc-PTX3-4、DARS-AS1、MIR210HG。下调排名前10的分别为Lnc-COL6A3-2、Lnc-FBN1-2、Lnc-FOXA1-3、Lnc-KRTAP9-7-1、LINC00562、Lnc-NCS1-1、LINC00456、Lnc-FBLL1-2、USP2-AS1、Lnc-INPPL1-2。GO分析结果提示,差异基因主要富集在上皮细胞分化、中间丝、中间丝细胞骨架、突触后膜、颗粒分泌、细胞因子受体活性等分子生物学功能方面。KEGG富集分析提示,差异表达基因主要富集在HIF-1信号通路、Th17细胞分化、戊糖磷酸途径、精氨酸和脯氨酸代谢、果糖和甘露糖代谢、磷脂酶D信号通路、溶酶体等信号通路方面。logistic回归模型显示,由LUCAT1、LINC02356、LINC00562三个lncRNA分子构成的预测模型具有较好的预测能力,AUC为0.887(95%CI 0.820~0.954)。模型回归方程logit(p)=1.582×LINC00562-1.969×LINC02356-0.798×LUCAT1+4.357。模型的灵敏度为81.3%,特异度为84.0%。结论直肠癌CRT反应良好和CRT无反应者间lncRNA分子存在明显的差异表达,由LUCAT1、LINC02356、LINC00562三个lncRNA分子构成的预测模型对CRT疗效具有较好的预测能力。展开更多
文摘随着生成式AI技术的持续进步,人文研究的数字人文范式正在向“AI人文”转型。传统的数字人文通过技术手段,成功将人文文献转化为数字化和数据化的形式,实现了对文献的高效处理与利用。AI人文不仅是数字人文的升级版,更有望实现AI4R(AI for research),推进人文信息分析的自动化和智能化,具有知识生产的潜能。生成式AI实现了人类经验的向量化,通过模式识别、信息重组、预测推断和语言生成技术等,具有了辅助参与知识体系建构、提供趋势预测和决策参考的重要功能。不过,目前AI人文的基本方式还是人机交互辅助生成,仍是“需要人的AI”,人依然处于中心性、支配性和主导性地位。同时,“拥有AI的人文”也亟待应对算法黑箱、算法偏见、AI幻觉,以及可能的AI自我意识的觉醒等问题。
文摘【目的】比较两种酵母培养物及其代谢成分的差异,为指导酵母培养物的生产及应用提供参考。【方法】材料为1种自研酵母培养物与达农威益康XP酵母培养物,利用非靶标代谢组学UHPLC-QTOF-MS技术,分析比较二者代谢产物成分及差异。【结果】(1)在二级类别注释下,正、负离子模式分别注释到614、497个化合物,主要代谢类别为有机酸,核苷、核苷酸及其衍生物,氨基酸及其衍生物,两种酵母培养物均无特有代谢成分,只在含量上有显著(P<0.05)差异。(2)共237个差异代谢物在正离子模式检出,176个显著(P<0.05)上调表达,61个显著(P<0.05)下调表达;136个差异代谢物在负离子模式检出,64个显著(P<0.05)上调表达,72个显著(P<0.05)下调表达。(3)差异代谢物的KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析主要集中在丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸等代谢通路。【结论】自研酵母培养物与达农威益康XP的代谢产物含量存在显著差异,但其发酵原料及工艺更简便,并含有多种具药理、生理作用的代谢成分,有潜在应用价值。
文摘目的筛选直肠癌新辅助放化疗(CRT)疗效预测长链非编码RNA(lncRNA)分子标志物,分析参与CRT疗效调控相关信号通路,建立CRT疗效预测模型。方法利用lncRNA芯片进行lncRNA差异表达检测,使用R软件Limma包在CRT反应组和CRT无反应组间对比筛选差异lncRNA(P<0.05和|Log2FC|>1),进行分子标志物筛选。采用基因本体(GO)分析对差异表达基因进行功能分析,采用京都基因和基因组数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)对筛选的差异基因进行信号通路富集分析。进一步采用实时定量反转录聚合酶链式反应(qRT-PCR)检测98例样本。采用logistic回归构建CRT治疗预测模型。绘制受试者操作特征曲线(ROC)计算曲线下面积(AUC)以评价模型的判别区分能力。结果CRT反应组中,823个lncRNA表达上调,216个lncRNA表达下调,449个基因表达上调,81个基因表达下调。新辅助放化疗相关上调排名前10的差异表达lncRNA分别为LUCAT1、LINC02356、HIF1A-AS2、Lnc-ZNF644-1、Lnc-ADAMTS12-3、LINC02356、Lnc-CLIC4-1、Lnc-PTX3-4、DARS-AS1、MIR210HG。下调排名前10的分别为Lnc-COL6A3-2、Lnc-FBN1-2、Lnc-FOXA1-3、Lnc-KRTAP9-7-1、LINC00562、Lnc-NCS1-1、LINC00456、Lnc-FBLL1-2、USP2-AS1、Lnc-INPPL1-2。GO分析结果提示,差异基因主要富集在上皮细胞分化、中间丝、中间丝细胞骨架、突触后膜、颗粒分泌、细胞因子受体活性等分子生物学功能方面。KEGG富集分析提示,差异表达基因主要富集在HIF-1信号通路、Th17细胞分化、戊糖磷酸途径、精氨酸和脯氨酸代谢、果糖和甘露糖代谢、磷脂酶D信号通路、溶酶体等信号通路方面。logistic回归模型显示,由LUCAT1、LINC02356、LINC00562三个lncRNA分子构成的预测模型具有较好的预测能力,AUC为0.887(95%CI 0.820~0.954)。模型回归方程logit(p)=1.582×LINC00562-1.969×LINC02356-0.798×LUCAT1+4.357。模型的灵敏度为81.3%,特异度为84.0%。结论直肠癌CRT反应良好和CRT无反应者间lncRNA分子存在明显的差异表达,由LUCAT1、LINC02356、LINC00562三个lncRNA分子构成的预测模型对CRT疗效具有较好的预测能力。
