使用人工神经网络研究脂肪酸在神经精神疾病

背景

脂肪酸的范围主要是调查血浆和红细胞的患者患有神经精神障碍。在本文中,我们调查,第一次的研究是否这类患者的血小板脂肪酸可以促进人工神经网络的方法。

方法

静脉血样本取自DSM-IV-TR诊断的84例重度抑郁症,从60岁正常对照组没有临床抑郁症的历史。血小板水平以下11个脂肪酸进行了分析使用单向方差分析:C14:0, 0, C16:1, C18:0 C18:1n9日,C18:1n7,C18:2n6,C18:3n3,C20:3n3,C20:4n6和C22:6n3所示。然后,结果被进入各种不同的人工神经网络。

结果

所有的人工神经网络测试了本质上相同的结果。然而,一种人工神经网络自组织映射提供了卓越的信息通过允许结果被描述在一个二维平面上具有潜在的边境地区。一系列的重复和独立的自组织映射模拟,输入参数是每一次改变,导致发现的最佳判别地图是通过包含三脂肪酸。

结论

我们的研究结果证实,人工神经网络可用于分析血小板脂肪酸在神经精神障碍。此外,他们表明,自组织映射的无监督竞争学习网络算法形式非线性高维数据流形的投影规律,低维网格,是一种优化的人工神经网络用于这一任务。

由于磷脂是神经元和神经胶质细胞膜的主要成分,突触膜泡膜,和其他细胞内细胞器的膜,如细胞核,内质网,高尔基体和线粒体,它似乎是合理的研究磷脂及其脂肪酸组成在神经精神障碍1,2]。长链多不饱和脂肪酸的成分磷脂分子本身就是来源于短链前体通过中间脂肪酸生物合成的必需脂肪酸,可以转换为其他,non-phospholipid脂肪酸。因此,脂肪酸的范围主要是调查血浆和红细胞的患者患有神经精神障碍。在本文中,我们调查,首次从这些患者血小板脂肪酸的研究是否可能促成通过人工神经网络(ann)。

我们报告的第一个研究人工神经网络的适用性分析血小板脂肪酸从一群神经精神障碍患者。

脂肪酸数据

静脉血样本取自DSM-IV-TR诊断的84例重度抑郁症,从60岁正常对照组没有临床抑郁症的历史。血小板水平以下11个脂肪酸进行了分析使用单向方差分析(方差分析):C14:0, 0, C16:1, C18:0 C18:1n9日,C18:1n7,C18:2n6,C18:3n3,C20:3n3,C20:4n6和C22:6n3所示。

这项研究是根据《赫尔辛基宣言》。受试者给予研究,给了知情同意的细节。这项研究是由当地的研究伦理委员会批准。

安

这些脂肪酸的浓度幸存的单向方差分析输入,忽视组织状态、年龄或性别,各种不同类型的安。这些都是运行在一个PC C / c++平台上。结果从不同的人工神经网络进行了比较。

统计分析

统计分析进行了使用STATISTICA version 7数据分析程序(美国StatSoft Inc .,塔尔萨,好;http://www.statsoft.com)。

所有的网络测试了本质上相同的结果。然而,一种类型的安,称为自组织映射(SOM),提供了卓越的信息通过允许结果被描述在一个二维平面上具有潜在的边境地区。一系列的重复和独立的SOM模拟,每次输入参数的改变,导致发现的最佳判别地图是通过包含以下三种脂肪酸:亚油酸(C18:2n6),花生四烯酸(C20:4n6)和棕榈酸(0)。

Kohonen [3)已经定义了一个安是一个大规模并行互连网络的简单(通常是自适应)元素及其分层组织,旨在与真实世界的对象一样的生物神经系统。在更一般的意义上,人工神经网络也包含抽象的图式,如数学估计和系统的符号规则,构造自动从大量的例子,没有启发式设计或其他人工干预。这种模式应该描述生物或人工神经网络的操作在一个高度理想化的形式和定义特定的性能极限。”最重要的网络类型:信号传输网络,输出信号值的唯一依赖输入信号,这些信号转换电路的设计;状态传输网络,它是基于放松效果,反馈和非线性是强大到足以导致活动状态迅速收敛到一个稳定值(吸引子);和竞争学习网络,在最简单的细胞结构竞争在接收相同的输入信息(3]。安我们发现最好的类型,即自组织映射(SOM),属于最后一批。

SOM算法是一个无监督竞争学习网络,是由Teuvo发明Kohonen在1981 - 82年。根据Kohonen et al。4]“SOM的核心属性是它形成一个非线性高维数据流形的投影规律,低维(通常2 d)网格。在显示,数据的聚类空间以及metric-topological关系的数据项都清晰可见。如果数据项向量,组件的变量与一个明确的意义,如统计数据的描述符,或测量,描述一个过程,SOM网格可以用作基础上的每一个变量可以显示单独使用灰度级或伪彩色编码。这种组合显示被发现非常有用的变量之间的相互依赖关系的理解,以及数据集的结构。在这个定义中,一个歧管指拓扑空间的定义良好的数学性质。SOM地图显示的特定力量在于使相关信息能够被“发现”而不是“寻找”(4]。

我们的结果表明,SOM安是一种最佳的使用在分析脂肪酸的神经精神障碍。

这篇文章已经发表的一部分manbetx安卓app2008年卷8补充1:脂肪酸和神经精神障碍。补充的完整内容在网上是可得到的http://www.biomedcentral.com/1471 - 244 x/8?issue=s1。

作者和联系

1. 意大利博洛尼亚,意大利博洛尼亚

   马西莫Cocchi,卢西奥Tonello &索非亚Tsaluchidu

2. MRC临床科学中心的核磁共振装置,成像科学系,伦敦帝国理工学院,哈默史密斯医院,杜甘蔗,伦敦,英国W12 0 h

   Basant卢西奥Tonello & K宫

相应的作者

对应到马西莫Cocchi。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

所有作者的设计和概念作出了实质性的贡献。MC和LT尤其参与数据收集和数据分析。所有作者都参与了数据的解释。所有作者都参与起草和修改手稿,阅读和批准最终的手稿。

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