21、表型高通量比较生物学的术语映射

表型与临床术语的自动映射

表型高通量比较生物学的术语映射

1. 引言

比较生物学研究带来了显著的生物医学发现,如进化上保守的信号转导通路(秀丽隐杆线虫)和同源盒基因(黑腹果蝇)。近年来,通过功能基因组学和基因本体论等互补整合策略,比较基因组学在阐明保守基因功能方面取得了重大进展。然而,目前迫切需要能够更好地整合表型数据和以表型为中心的发现工具,以促进生物医学研究。

尽管自动化技术使不同物种或具有不同表型的个体群体的基因分型效率越来越高,但我们精确指定观察到的表型并将其与其他生物的相关表型进行比较的能力仍然面临挑战,且无法与基因分型研究的通量能力相匹配。此外,表型“限定词”涵盖了从纳米级到群体水平的生物结构和功能,包括蛋白质、细胞器、细胞系、组织、模式生物、临床、遗传和流行病学数据库。这种规模、学科和数据库使用的多样性导致了大量不协调的表型符号,主要体现在以下几个方面:
- 表型定义差异 :例如性状、数量性状、综合征等不同定义。
- 术语粒度和组成差异 :不同数据库对术语的细分和组合方式不同。
- 相同术语的不同语境使用 :根据生物体、基因型、实验设计等不同语境,相同术语可能有不同含义。

以与眼睛相关的表型术语为例,就存在多种不同粒度的表述,如虹膜发育异常(前房角发育不全)[OMIM]、MP:0002092 眼睛:畸形[Phenoslim]、葡萄膜炎严重程度[RGD]、368808003 异常视网膜动脉[SNOMED CT]、81745001 整个眼睛[SNOMED CT]。而且,及时准确地获取跨数据库的相关表型信息也是阻碍表型研究进展的一个限制因素。

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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