病毒基因组启动子识别的人工神经网络方法

本文运用神经网络方法,并结合病毒基因分子生物学有关理论与统计事实,对病毒基因启动子区域进行了识别,文中选择了共35个基因组,作为研究对象．学习组选择了28个基因组,预测组选择了7个基因组,结果表明,将神经网络模型与病毒基因有关理论相结合,能够运用计算方法,以大量的可能启动子组合中排列出唯一的启动子区域．     

人工神经网络的局域性对网络训练速度的影响

从网络结构入手,提出了网络局域性的概念。作为网络结构的一种定量描述,探讨了网络结构与训练速度、预测精度间的对应关系。结果表明网络的训练速度随局域性的增加而增加,网络的预测精神在局域性０．５５附近达到最高,任何偏离都会导致网络预测精度的下降。为在生化过程具体应用中选择合理的神经网络类型提供了理论依据。     

新疆托勒库勒湖孢粉记录的4．2kaBP气候事件北大核心CSCD

发生在大约4200年前的一场持续干旱可能是当时史前文明快速衰落的重要推手,这在全球许多区域均有记录,但在中国西北干旱区是否存在该事件依然缺乏有力证据。本文通过分析托勒库勒湖沉积地层的孢粉,发现新疆地区也存在类似4.2 ka BP气候事件的记录。4.5—3.8 cal ka BP期间的孢粉谱与前后时段相比有显著差异,禾本科和蒿属花粉含量快速降低、藜科急剧增加、A/C值降低;区域环境短期内变得极为寒冷-干旱,先前的草原/荒漠草原演化为荒漠。对比也发现,尽管这一事件在不同研究点的开始和结束时间略有差异,但变化特征具有较好的一致性。目前,关于这次事件的驱动机制仍不清楚,还需在新疆及其他敏感区域开展更多古气候研究。     

BP网络模型和LOGIT模型在森林害虫测报上的应用初报——以安徽省潜山县马尾松毛虫为例

以安徽省潜山县马尾松毛虫测报为例,在潜山县全县设置102个诱捕点,诱集越冬代成虫,并同时记录环境因子数据,例如树高、树龄、坡向、植被等。以这些环境因子为测报因子,以性外激素诱集到的雄蛾数代表田间实际发生情况,构建了森林重要害虫-马尾松毛虫的分类测报模型-BP人工神经网络和概率测报模型。BP网络模型的拟合率为100%,预留样检验报准率为100%。LOGIT模型的一致对率为74%。两类模型的拟合结果和预测结果基本吻合。BP网络的测报能力优于LOGIT模型。     

基于人工神经网络-遗传算法的樟芝发酵培养基优化

采用优化模型对药用丝状真菌樟芝的复杂发酵过程进行建模,并获得最优发酵培养基组成.对樟芝发酵过程中的形态变化过程进行了观察,并分别采用人工神经网络(ANN)和响应面法(RSM)对樟芝发酵过程进行建模,同时采用遗传算法(GA)优化了发酵培养基组成.结果表明,ANN模型比RSM模型具有更好的实验数据拟合能力和预测能力,GA计算得到樟芝生物量理论最大值为6.2 g/L,并获得发酵最佳接种量及培养基组成:孢子浓度1.76× 105个/mL,葡萄糖29.1 g/L,蛋白胨9.4 g/L,黄豆粉2.8 g/L.在最佳培养条件下,樟芝生物量为(6.1±0.2)g/L.基于ANN-GA的优化方法可用于优化其他丝状真菌的复杂发酵过程,从而获得生物量或活性代谢产物.     

BP人工神经网络模拟杨树林冠蒸腾

利用2008和2010年的气温、饱和差、总辐射和叶面积指数作为模型输入,液流法观测的蒸腾速率作为模型输出,建立了用于杨树林冠蒸腾模拟的BP人工神经网络模型,利用2009年的观测数据对模型的模拟能力进行了检验,并应用连接权值计算得到的输入变量对输出变量的相对贡献进行了敏感性分析。结果表明:建立的BP人工神经网络蒸腾模型可以很好的模拟林冠蒸腾大小和季节变化,模拟的绝对误差和绝对相对误差的平均值分别为0.11 mm/d和9.5%,纳什效率系数为0.83;输入变量对蒸腾的相对贡献以及蒸腾与输入变量之间的相关性大小顺序相同,均为总辐射叶面积指数饱和差气温。     

法氏囊活性五肽BP5的抗肿瘤作用

【目的】法氏囊活性五肽Bursopentin(BP5)是一种多功能生物学活性因子,不仅具有免疫调节和抗氧化功能,还具有抗肿瘤活性。目前,BP5发挥抗肿瘤生物功能的作用机制尚不清晰。【方法】本研究利用T7噬菌体展示技术构建鸡DT40细胞T7噬菌体c DNA文库,以BP5-BSA为靶分子对文库进行亲和淘选,通过序列测定和生物信息学分析,获得BP5的结合蛋白。通过分析BP5诱导的鸡DT40细胞mRNA基因表达谱和检测BP5对HCT116细胞中p53 Luciferase活性和p53信号通路中相关蛋白表达的影响来探讨BP5抗肿瘤的作用机制。【结果】构建的鸡DT40细胞T7噬菌体c DNA文库原始滴度为1.2×104pfu/m L,重组率为91.7%,扩增后滴度为1.9×109pfu/m L;通过生物淘选获得3条与BP5结合的鸡源蛋白血管内皮生长因子A(vascular endothelial growth factor A)、细胞周期蛋白E1(cyclin E1)和运输蛋白颗粒复合体2(trafficking protein particle complex 2)。基因表达谱分析结果显示,BP5参与调节多条与抗肿瘤功能有关的通路,其中包括p53信号通路,且p53信号通路涉及的5个差异表达基因均与细胞周期调控或抗肿瘤相关,其中SIAH1、TP53(p53)、CIP1(p21)基因被上调,CHEK2、CCNE1基因被下调。RT-PCR方法检测10个表达水平有明显变化的差异基因,其结果与基因芯片分析结果相符;BP5对p53 Luciferase活性的影响实验结果显示,BP5在0.2-20μg/m L浓度下能够明显提高HCT116细胞中p53相对Luciferase活性,Western blotting结果证实,BP5能显著促进p53、p21蛋白的表达水平,而CCNE1和CHEK2蛋白的表达水平则明显降低。【结论】本研究结果表明BP5通过p53信号通路途径发挥其抗肿瘤生物学功能,为进一步研究BP5抗肿瘤具体的分子机制提供了参考依据。     

生态服务功能的动态货币化评价——以南水北调后的湖北省襄樊市为例

生态环境是和社会经济紧密联系、相互影响的复杂大系统 ,且其内部各因子之间存在大量的未知关系 ,神经网络为未知复杂系统的建模提供了一条全新的思路。运用 BP网络 ,就南水北调对湖北省襄樊市生态服务功能价值的影响进行了动态研究。研究显示 ,在调走约 1/3汉江水量后 ,襄樊的生态环境将受到严重的破坏 ,其后果是当地社会经济的可持续发展能力将受到损害和抑制。在分析案例的基础上 ,论证了神经网络在生态建模中的适用性 ,探讨了生态服务功能价值动态评价的技术趋势 ,并进一步提出了生态系统建模的新思路。     

半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测

以半干旱区春小麦生长系统为研究对象。探讨了作物生长系统中水分、土壤养分等生态因子的时空变化特征及春小麦产量形成机制,应用人工神经网络方法建立了半干旱区春小麦生长系统的产量随环境因子变化的神经网络模型,并与传统的CTM模型进行了比较。模拟结果表明,人工神经网络模型可适用于半干旱区春小麦生长系统产量随环境因子变化规律描述,且优于传统模型,从而为春小麦产量预测提供了新的途径,也为作物生态系统的人工调控提供了新的模式与定量依据。     

基于决策森林特征基因的两种识别方法

应用DNA芯片可获得成千上万个基因的表达谱数据。寻找对疾病有鉴别力的特征基因 ,滤掉与疾病无关的基因是基因表达谱数据分析的关键问题。利用决策森林方法的集成优势 ,提出基于决策森林的两种特征基因识别方法。该方法先由决策森林按照一定的显著性水平滤掉大部分与疾病类别无关的基因 ,然后采用统计频数法和扰动法 ,根据所选特征对分类的贡献程度对初选的特征基因作更加精细地选择。最后 ,选用神经网络作为外部分类器对所选的特征基因子集进行评价 ,将提出的方法应用于 4 0例结肠癌组织与 2 2例正常组织中 2 0 0 0个基因的表达谱实验数据。结果表明 :上述两种方法选出的特征基因均具有较高的疾病鉴别能力 ,均可获得最优特征基因子集 ,基于决策森林的统计频数法优于扰动法。