模式识别受体ppt课件
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模式识别受体PPT课件
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29
Ubiquitin (泛素）对PRR信号的调节
泛素由76个氨基酸残基组成，其中包括7个赖氨酸残基(K), 其C末端可与 底物的赖氨酸残基形成异肽键，从而引起底物泛素化。泛素的K11、K29 、K48和K63均能参与形成泛素与泛素间的异肽键 (Isopeptide bond)。
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3030
Ubiquitination for RIG-I signaling
Fujita T
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25
2-2） structure of RIG-I
RIG-I 结合 5’-ppp dsRNA
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26
MAVS： adapter for RIG-I
Seth, R.B., Sun, L., Ea, C., and Chen, Z.J., "Identification and characterization of MAVS: a mitochondrial antiviral signaling protein that activates NF-κB and IRF3." Cell, 122:669-682, 2005
has been shown to induce the innate immune response in adult Drosophila. Like Drosophila Toll, human Toll is a type I transmembrane protein with an extracellular domain consisting of a leucine-rich repeat (LRR) domain, and a cytoplasmic domain homologous to the cytoplasmic domain of the human interleukin (IL)-1 receptor. Both Drosophila Toll and the IL-1 receptor are known to signal through the NF-kappaB pathway. We show that a constitutively active mutant of human Toll transfected into human cell lines can induce the activation of NF-kappaB and the expression of NF-kappaB-controlled genes for the inflammatory cytokines IL-1, IL-6 and IL-8, as well as the expression of the co-stimulatory molecule B7.1, which is required for the activation of naive T cells.
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
《模式识别课件》课件
率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
模式识别受体与乙肝病毒感染(英文版)30页PPT
within 6 months.
Selection and preparation of pDC、mDC
pDC BDCA4 DC isolation kir
mDC BDCA1 DC siolation kit
positive cell % MFI
p>0.05 125
100
75
50
25
0
patients n=28
controls n=18
p<0.05
600 500 400 300 200 100
0
patients n=28
controls n=18
Fig.3. TLR9 expression of isolated peripheral precursor pDCs of chronic HBV patients (n=28) and healthy controls (n=18). (A) No difference in the percentage of pDCs expressing TLR9 was found between the patients and the controls. (B) The MFI of TLR9 from patients were significantly reduced compared to controls. Data are expressed as mean±SD
Virus clearance
What is a role of TLR in HBV infection??
G+bacteria
G-bacteria
HBV
Disturbance of TLR expression induces the persistent infection.
Selection and preparation of pDC、mDC
pDC BDCA4 DC isolation kir
mDC BDCA1 DC siolation kit
positive cell % MFI
p>0.05 125
100
75
50
25
0
patients n=28
controls n=18
p<0.05
600 500 400 300 200 100
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patients n=28
controls n=18
Fig.3. TLR9 expression of isolated peripheral precursor pDCs of chronic HBV patients (n=28) and healthy controls (n=18). (A) No difference in the percentage of pDCs expressing TLR9 was found between the patients and the controls. (B) The MFI of TLR9 from patients were significantly reduced compared to controls. Data are expressed as mean±SD
Virus clearance
What is a role of TLR in HBV infection??
G+bacteria
G-bacteria
HBV
Disturbance of TLR expression induces the persistent infection.
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
模式识别培训教程PPT课件( 94页)
启动效应(priming effects)
指先前呈现的刺激项目对随后该刺激项目或与 其相关的刺激项目进行某种加工所产生的易化 现象，表现为启动刺激(prime)对目标刺激 (target)在反应时上的促进作用。
启动效应的分类
启动效应按照启动词和目标词间字形、语音、 语义间的相似程度分为重复启动和相似启动。
依据对语义加工的依赖程度和是否具有知 觉特异性效应(perceptual-specific effects)，分为物体（知觉）启动和语义（概 念）启动。
语义启动 (semantic priming)
指先前的语义加工使得随后的语义性任务 操作的反应时间缩短、准确率提高。
例如，在词汇判断任务中，将“医院” 作为启动刺激时，它会促进被试对目标刺 激“医生”的判断反应。又如:当前面呈现 的词是“面包”时，比是“护士”时对目 标词“黄油”的反应要快。
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
二、知觉理论
（一） 直接知觉理论（ Direct perception ）
以Gibson为代表，认为环境可提供的信息足以产生 知觉，知觉并不需要内部过程和表征的参与。
刺激眼睛的光线模式是一个结构性的光 学分布；
这种分布能提供空间中目标分布特征 的明确或恒定信息；
知觉在很少或没有信息加工参与的 情况下，可以通过共振直接从光学 分布中提取各种丰富信息。
模式识别讲座PPT课件
Harbin Engineering University Nanyang Technological University
11
Distance-Based Classification
Overview
Distance based classification is the most common type of pattern recognition technique
Module 4 Neural Networks for P.R.
Module 5 Clustering Module 6 Feature Selection
10
Pattern Recognition
Module 1 Distance-Based Classification
Dr. Shi, Daming
Introduction
What is Pattern Recognition
Classify raw data into the ‘category’ of the pattern.
A branch of artificial intelligence concerned with the identification of visual or audio patterns by computers. For example character recognition, speech recognition, face recognition, etc.
7
Introduction
Syntactic Pattern Recognition
Any problem is described with formal language, and the solution is obtained through grammatical parsing
11
Distance-Based Classification
Overview
Distance based classification is the most common type of pattern recognition technique
Module 4 Neural Networks for P.R.
Module 5 Clustering Module 6 Feature Selection
10
Pattern Recognition
Module 1 Distance-Based Classification
Dr. Shi, Daming
Introduction
What is Pattern Recognition
Classify raw data into the ‘category’ of the pattern.
A branch of artificial intelligence concerned with the identification of visual or audio patterns by computers. For example character recognition, speech recognition, face recognition, etc.
7
Introduction
Syntactic Pattern Recognition
Any problem is described with formal language, and the solution is obtained through grammatical parsing
医学模式识别受体专题课件
TLR5 and TLR11
TLR5识别细菌鞭毛蛋白。作为对鞭毛蛋白的反应，LPDCs（肠道树突状细胞）诱导B 细胞分化为IgA的浆细胞和触发T细胞分化为Th17和Th1细胞。 TLR 11 表达于小鼠，不 在人体表达，与人的TLR5有很高的同源性。 配体：鞭毛蛋白 配体来源：细菌 定位：细胞表面
TLR3
MyD88 包括DD（N端死亡结构域）和C端TIR两个结 构域 IRAK4激活IRAK家族其他成员，IRAK1，IRAK2
TRIF依赖型信号传导通路
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两 种，一种是通过MyD88依赖性的，另一种不依 赖于MyD88而是TRIF（激活需要TRAM）
配体：脂蛋白
TLR4
TLR4识别高度保守病原相关分子模式，启动一系列免疫反应，如抵抗病 原体感染，增加分泌炎性细胞因子等，引发了一系列针对病原体的特异性 免疫反应。现在证明的TLR4配体主要有：革兰氏阴性菌分泌的脂多糖。
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两种，一种是通过MyD88依 赖性的，另一种不依赖于MyD88 。。
病原相关分子模式一类或一群特定的微生物病原体（及其产物）共有的某些非特异性、 高度保守的分子结构，可被固有免疫细胞所识别。如：LPS、LTA、细菌DNA、病毒 RNA/DNA。 模式识别受体是主要由免疫系统细胞表达的、识别微生物特定分子结构即病原相关分 子模式的免疫受体。
Pattern recognition receptors
pDC表达Toll样受体和9，并且通过TLR7和TLR9对病毒核酸进行识别， 激活下游信号转导通路，进而引起pDC表型及功能的改变，发挥其免疫活 性，产生大量的1型干扰素。pDC中的TLR7/9信号转导通路的变化将直接 影响pDC的功能。
TLR5识别细菌鞭毛蛋白。作为对鞭毛蛋白的反应，LPDCs（肠道树突状细胞）诱导B 细胞分化为IgA的浆细胞和触发T细胞分化为Th17和Th1细胞。 TLR 11 表达于小鼠，不 在人体表达，与人的TLR5有很高的同源性。 配体：鞭毛蛋白 配体来源：细菌 定位：细胞表面
TLR3
MyD88 包括DD（N端死亡结构域）和C端TIR两个结 构域 IRAK4激活IRAK家族其他成员，IRAK1，IRAK2
TRIF依赖型信号传导通路
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两 种，一种是通过MyD88依赖性的，另一种不依 赖于MyD88而是TRIF（激活需要TRAM）
配体：脂蛋白
TLR4
TLR4识别高度保守病原相关分子模式，启动一系列免疫反应，如抵抗病 原体感染，增加分泌炎性细胞因子等，引发了一系列针对病原体的特异性 免疫反应。现在证明的TLR4配体主要有：革兰氏阴性菌分泌的脂多糖。
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两种，一种是通过MyD88依 赖性的，另一种不依赖于MyD88 。。
病原相关分子模式一类或一群特定的微生物病原体（及其产物）共有的某些非特异性、 高度保守的分子结构，可被固有免疫细胞所识别。如：LPS、LTA、细菌DNA、病毒 RNA/DNA。 模式识别受体是主要由免疫系统细胞表达的、识别微生物特定分子结构即病原相关分 子模式的免疫受体。
Pattern recognition receptors
pDC表达Toll样受体和9，并且通过TLR7和TLR9对病毒核酸进行识别， 激活下游信号转导通路，进而引起pDC表型及功能的改变，发挥其免疫活 性，产生大量的1型干扰素。pDC中的TLR7/9信号转导通路的变化将直接 影响pDC的功能。
固有免疫细胞识别特点模式识别受体
五 γδ T细胞
❖ 组成性表达TCRγδ-CD3复合受体分子 ❖ 多为CD4-CD8-双阴性，TCR缺乏多样性 ❖ 可直接识别某些完整的多肽抗原 ❖ 分泌多种细胞因子，参与免疫调节
六 B1细胞
❖ 主要分布于胸腔、腹腔和肠壁固有层 ❖ CD5+、mIgM+B细胞 ❖ BCR缺乏多样性
七 其他固有免疫细胞
成熟DC摄取加工处理抗原能 力弱，而提呈抗原激发特异 性免疫应答能力强。
(二)DC的生物学功能
1.抗原提呈与免疫激活作用 2.免疫调节作用 3.免疫耐受的维持与诱导
(三)成熟DC的亚群
1.髓样树突状细胞
（myeloid dendritic cell，mDC)
2.浆细胞样树突状细胞
（plasmacytoid dendritic cell，pDC)
第一节 组织屏障及其作用
（一）皮肤黏膜及其附属成分的屏障作用
1.物理屏障 2.化学屏障 3.微生物屏障
（二）体内屏障
1.血—脑屏障 2.血—胎屏障
第二节 固有免疫细胞
吞噬细胞 树突状细胞 自然杀伤细胞 NK T细胞 γδ T细胞 B1细胞 其他固有免疫细胞
一 吞噬细胞（phagocytes)
单核吞噬细胞
(mononuclear phagocyte)
中性粒细胞
(neutrophil)
（一）中性粒细胞 (neutrophil)
占血液白细胞总数的60%~70% 来源于骨髓，存在于血液 具有很强被募集作用和吞噬功能
（二）单核吞噬细胞（monocyte/macrophage)
骨髓单核系干细胞 单核细胞
朗格汉斯细胞 巨噬细胞
甘露糖受体 清道夫受体 Toll样受体
模式识别理论 ppt课件
• 最小（大）生成树法—Minimun（Max） Spanning Tree Method
• K均值聚类法—K-means Clustering Method
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
60
主成分分析的数学 与几何意义示意图
61
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
uxy yt x 12
判别阈值可取两个类心在u方向上轴的投影连线的
中点作为阈值，即:
yt
m~1 m~2 2
49
50
（7） 计算m~ i。
m ~iN 1i j y(ji)N 1i j u x(ji)u m i
（8）
计算yt 。 yt
m~1 m~2 2
（9） 对未知模式x判定模式类。
uxy yt x 12
11
模式识别常用术语
• 特征抽提（Feature Extraction） • 训练集（Training Set） • 识别率（Recognition Rate） • 预测能力（Predictive Ability）
12
注意事项
训练集的数据一定要可靠。 训练集的样本数目要足够多，样本数m与模
式空间维数n 的比值至少应满足m/n≥3，最好 m/n≥10。 模式空间特征的选择是成败的关键，要选取与 样本分类有关的特征，如果不能包括与分类有 关的主要特征，模式识别就不会有好的效果。
4
什么是模式识别
• 模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段， 前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律， 后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识 别。
• 广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究 范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文 字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、 照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式 识别实现了部分脑力劳动自动化。
• K均值聚类法—K-means Clustering Method
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
60
主成分分析的数学 与几何意义示意图
61
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
uxy yt x 12
判别阈值可取两个类心在u方向上轴的投影连线的
中点作为阈值，即:
yt
m~1 m~2 2
49
50
（7） 计算m~ i。
m ~iN 1i j y(ji)N 1i j u x(ji)u m i
（8）
计算yt 。 yt
m~1 m~2 2
（9） 对未知模式x判定模式类。
uxy yt x 12
11
模式识别常用术语
• 特征抽提（Feature Extraction） • 训练集（Training Set） • 识别率（Recognition Rate） • 预测能力（Predictive Ability）
12
注意事项
训练集的数据一定要可靠。 训练集的样本数目要足够多，样本数m与模
式空间维数n 的比值至少应满足m/n≥3，最好 m/n≥10。 模式空间特征的选择是成败的关键，要选取与 样本分类有关的特征，如果不能包括与分类有 关的主要特征，模式识别就不会有好的效果。
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什么是模式识别
• 模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段， 前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律， 后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识 别。
• 广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究 范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文 字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、 照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式 识别实现了部分脑力劳动自动化。
模式识别第1章课件
1.4.3模式识别软件
目前来说，有很多软件可以指导设计模式识别系统，建立一 个模式识别系统要用到的相关软件有MATLAB、opencv 、 vc6.0等等
图1-6 MATLAB仿真示意图
第一章 绪论
1.1 模式识别的基本概念 1.2 特征描述 1.3 模式识别方法 1.4 模式识别工程设计
1.1 模式识别的基本概念
模式—通过信息的采集，形成的对一个对象的描述
模式类—模式所属的类别或同一类中的模式的总体
模式识别—利用计算机（或人为少量的干预）自动 地将待识别的事物分配到各个模式类中的技术
(1) 可靠性； (2) 样本数目足够多； (3) 样本数M与模式空间维数N的关系要满足M/N>3,最好M/N>10； 在选择训练集的实验中一般选择一些具有相同特征且特征明显的数据 样本作为训练集，这类样本能让分类器更快更有效的获得此类样本的特 性；
测试集：样本是未知的（没有标定的），需要用分类器进行 识别的，一般选择在设计分类系统没有使用过的独立的样本 即可。
聚类法：用某种相似性度量的方法将数据组分成所需要的各 组数据。主要有分层聚类法和迭代聚类法。
神经网络法：利用给定的样本，在学习过程中不断修正内部 连接权重和阈值，使实际输出与期望输出在一定误差范围内 相等。 BP(误差反传播算法)网络模型是模式识别应用最广 泛的网络之一 人工智能法： 应用专家系统、智能推理技术、不确定性推理 等智能算法，所获取样本进行识别。主要解决高复杂度，无 法建立准确的模型或者信息不准确、不确切等问题。
1.1 模式识别的基本概念
模式识别系统的组成
数据采集
预处理
特征提取 和选择
分类器设 计
分类决策
图1-1 模式识别系统的基本构成
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Source Section of Immunobiology, Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut 06520-8011, USA.
Abstract We report here the cloning and characterization of a human homologue of the Drosophila toll protein (Toll) which
Bruce A. Beutler: in 1998, Bruce A. Beutler and colleagues discovered that the Toll-like receptors (TLRs) act as the principal sensors of infection in mammals.
RLR
8
pathogen associated molecuຫໍສະໝຸດ ar patterns, PAMPs
Conserved pattern found only in pathogens, not in host cells。 (Charles Jenaway 1989，at Cold spring harbor meeting)
Types of PRRs：
① Toll-like receptors; TLRs ② RNA sensor（RIG-I, MDA5…） ③ DNA sensor（AIM2，DAI…） ④ NOD-like receptors； NLRs ⑤ C-Lectin receptors ⑥ Other PRRs
Ralph M. Steinman 1973，Ralph Steinman isolate Dentritic Cell)。 DC can activate T cell. DC is the birdge between innate immunity and adaptive immunity.
LPS Flagellin 。。。。
10
pattern recognition receptors, PRR：
Receptors, on the surface or inside the cells, for those pathogen associated molecule patterns.
6
Toll Pathway
Drosophila
7
They all deserve the Nobel Prize
Charles Janeway 1943–2003
Yale Univ. PRR
Ruslan Medzhitov Yale Univ. TLR
Takashi Fujita, Shizuo Akira Kyoto Univ., Osaka Univ.
11
PRR-PAMPs engagement activates phagocytes
12
Toll like Receptor （TLR）
Nature. 1997 Jul 24;388(6640):394-7. A human homologue of the Drosophila Toll protein signals activation of adaptive immunity. Medzhitov R, Preston-Hurlburt P, Janeway CA Jr.
Innate Immune recognition
1
Threats to the individual
2
Protection from microbial invasion
3
4
Nobel Prize 2011 – innate immunity
5
Nobel Prize 2011
Jules A. Hoffmann: In 1996, found “Toll” gene has a role in the fly's immunity to fungal infections.
Typical PAMPs： 1、Glycans：G- bacteria (lipopolysaccharide, LPS）;
G+ bacteria (peptidoglycan)； Bacterial flagellin
2、Nucleotide: Virus DNA/RNA..
9
PAMPs
Glucan Peptidoglycan
has been shown to induce the innate immune response in adult Drosophila. Like Drosophila Toll, human Toll is a type I transmembrane protein with an extracellular domain consisting of a leucine-rich repeat (LRR) domain, and a cytoplasmic domain homologous to the cytoplasmic domain of the human interleukin (IL)-1 receptor. Both Drosophila Toll and the IL-1 receptor are known to signal through the NF-kappaB pathway. We show that a constitutively active mutant of human Toll transfected into human cell lines can induce the activation of NF-kappaB and the expression of NF-kappaB-controlled genes for the inflammatory cytokines IL-1, IL-6 and IL-8, as well as the expression of the co-stimulatory molecule B7.1, which is required for the activation of naive T cells.
Abstract We report here the cloning and characterization of a human homologue of the Drosophila toll protein (Toll) which
Bruce A. Beutler: in 1998, Bruce A. Beutler and colleagues discovered that the Toll-like receptors (TLRs) act as the principal sensors of infection in mammals.
RLR
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pathogen associated molecuຫໍສະໝຸດ ar patterns, PAMPs
Conserved pattern found only in pathogens, not in host cells。 (Charles Jenaway 1989，at Cold spring harbor meeting)
Types of PRRs：
① Toll-like receptors; TLRs ② RNA sensor（RIG-I, MDA5…） ③ DNA sensor（AIM2，DAI…） ④ NOD-like receptors； NLRs ⑤ C-Lectin receptors ⑥ Other PRRs
Ralph M. Steinman 1973，Ralph Steinman isolate Dentritic Cell)。 DC can activate T cell. DC is the birdge between innate immunity and adaptive immunity.
LPS Flagellin 。。。。
10
pattern recognition receptors, PRR：
Receptors, on the surface or inside the cells, for those pathogen associated molecule patterns.
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Toll Pathway
Drosophila
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They all deserve the Nobel Prize
Charles Janeway 1943–2003
Yale Univ. PRR
Ruslan Medzhitov Yale Univ. TLR
Takashi Fujita, Shizuo Akira Kyoto Univ., Osaka Univ.
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PRR-PAMPs engagement activates phagocytes
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Toll like Receptor （TLR）
Nature. 1997 Jul 24;388(6640):394-7. A human homologue of the Drosophila Toll protein signals activation of adaptive immunity. Medzhitov R, Preston-Hurlburt P, Janeway CA Jr.
Innate Immune recognition
1
Threats to the individual
2
Protection from microbial invasion
3
4
Nobel Prize 2011 – innate immunity
5
Nobel Prize 2011
Jules A. Hoffmann: In 1996, found “Toll” gene has a role in the fly's immunity to fungal infections.
Typical PAMPs： 1、Glycans：G- bacteria (lipopolysaccharide, LPS）;
G+ bacteria (peptidoglycan)； Bacterial flagellin
2、Nucleotide: Virus DNA/RNA..
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PAMPs
Glucan Peptidoglycan
has been shown to induce the innate immune response in adult Drosophila. Like Drosophila Toll, human Toll is a type I transmembrane protein with an extracellular domain consisting of a leucine-rich repeat (LRR) domain, and a cytoplasmic domain homologous to the cytoplasmic domain of the human interleukin (IL)-1 receptor. Both Drosophila Toll and the IL-1 receptor are known to signal through the NF-kappaB pathway. We show that a constitutively active mutant of human Toll transfected into human cell lines can induce the activation of NF-kappaB and the expression of NF-kappaB-controlled genes for the inflammatory cytokines IL-1, IL-6 and IL-8, as well as the expression of the co-stimulatory molecule B7.1, which is required for the activation of naive T cells.