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利用複合式特徵與堆疊型後設學習法偵測蛋白質交互作用和殘基結合區塊

為了解決comprehensive meta-a的問題，作者陳冠熙 這樣論述：

蛋白質交互作用在所有的生物程序中扮演關鍵的角色。過往的研究顯示蛋白質交互作用除支配生物體內的各種功能亦與疾病的關聯甚深，舉凡癌症，傳染病與神經退化性疾​​病皆受到蛋白質影響。因此辨識蛋白質交互作用的研究可用於尋找疾病治療方法與研發新型藥物。近年來判斷蛋白質交互作用的影響已經成為研發新型藥物過程中最具挑戰性的任務。此外判斷蛋白質交互作用在生物體內造成的功用需要依靠複雜的程序辨識蛋白質結合區塊。為應付逐漸增加的蛋白質互動與功能判斷的辨識需求，需要一個能夠更快且準確的判斷方法。因此在本研究中，我們整合蛋白質交互作用與殘基結合區塊的辨識，透過計算機科學的方式研發新的預測機制用以判斷蛋白質互動與辨識殘

基結合區塊。首先，我們針對蛋白質交互作用的問題提出 PPI-MetaGO 方法判別蛋白質交互作用。PPI-MetaGO 從蛋白質序列、基因本體論與蛋白質網路拓樸等資訊擷取複合式特徵用以表示蛋白質配對。其中蛋白質序列題中胺基酸的物理化學特性;基因本體論中的有向無環圖結構則是被訓練資料提供的資訊分割為數個子圖用以取得相關的特徵;訓練資料中的蛋白質在透過計算基因本體論的相似度後可組成一個無向性網路，從中可獲得蛋白質網路相關的特徵。我們以堆疊型後設學習機制為基礎設計 PPI-MetaGO 。PPI-MetaGO 可推論各個基底分類器的偏差並且利用不同演算法的特性調和最終的結果，用以改進蛋白質交互作用預

測。殘基結合區塊的辨識的任務是判斷蛋白質交互作用中胺基酸殘基的結合位置，我們重複利用PPI-MetaGO 的序列特徵，組合出是用於辨識殘基結合區塊的特徵。此外，擷取蛋白質 3D 結構中的資訊亦被用來擴充特徵集合。我們提出 RRI-Meta 用以預測特定結合對象型態的蛋白質結合區塊。RRI-Meta可以使用蛋白質序列或3D結構的特徵或上述兩者提供的特徵進行預測。RRI-Meta同樣透過堆疊型後設學習機制使用蛋白質序列或蛋白質結構或兩者一起提供的特徵預測氨基酸殘基結合區塊。為了評估 PPI-MetaGO 的效能, 我們使用當前最佳的蛋白質預測方法使用過的資料集做為測試資料以確保實驗的一致性與公平性

。實驗結果顯示 PPI-MetaGO 在所有的比較方法中取得領先的位置，證實 PPI-MetaGO 可更有效處理蛋白質交互作用預測。我們採用跟 PPI-MetaGO相同的實驗機制檢視 RRI-Meta 的成效，實驗的結果同樣顯示 RRI-Meta 可以在相同的測試集中得到更好的預測結果，有效降低實驗室檢驗的數量與時間。

婦癌手術後合併下肢淋巴水腫病人症狀困擾、憂鬱、身體心像及生活品質之探討

為了解決comprehensive meta-a的問題，作者卓桂安 這樣論述：

婦癌手術後合併下肢淋巴水腫產生症狀困擾、憂鬱及身體心像改變會衝擊其生活品質，本研究目的為(1)探討婦癌手術後合併下肢淋巴水腫病人症狀困擾、憂鬱、身體心像及生活品質之程度；(2)探討婦癌手術後合併下肢淋巴水腫病人症狀困擾、憂鬱、身體心像及生活品質之相關性；(3)探討婦癌手術後合併下肢淋巴水腫病人生活品質的預測因子。本研究採橫斷式相關性研究設計，以Karnofsky身體功能狀況量表、症狀困擾量表、盤氏情緒量表(精簡版)---憂鬱沮喪次量表、身體心像量表、下肢淋巴水腫功能與健康問卷及「基本資料」進行資料收集。收案地點將於北部某醫學中心整形外科門診進行收案，以婦癌手術後合併下肢淋巴水腫病人為研究對象

，針對符合收案之病人進行方便取樣。研究資料將以描述性統計、皮爾森積差相關及逐步線性迴歸等方式進行分析。本研究共收集50位病人，研究結果顯示，身體質量指數、癌症分期、淋巴水腫程度、症狀困擾、憂鬱及身體心像與下肢淋巴水腫功能與健康呈顯著正相關；身體活動功能與下肢淋巴水腫功能與健康呈現顯著負相關；逐步線性迴歸分析婦癌病人下肢淋巴水腫之生活品質的預測因子，下肢淋巴水腫程度越嚴重、症狀困擾越嚴重及身體心像越負向，其下肢淋巴水腫功能與健康越差，此三個變項可解釋生活品質，解釋力達71.6%。本研究提供臨床醫護人員瞭解婦癌手術後合併下肢淋巴水腫之重要預測因子，改善淋巴水腫程度、症狀困擾及負向身體心像進而提升下

肢淋巴水腫功能與健康，對臨床照護此類病人有所助益。