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1.
本文以鼻咽癌细胞株CNE2为放射敏感性的研究对象,经不同剂量X射线照射及不同时间培养后分别提取总蛋白,用共聚焦显微拉曼光谱仪检测其拉曼光谱。统计分析表明:被测样品的拉曼光谱中观察到一些可以归属于蛋白质物质的较为明显的基团频率振动峰;不同剂量的X射线照射后,总蛋白质的平均拉曼光谱与对照组谱形基本一致,但与对照组间的光谱存在着对应峰信号强度的不同。实验提示:照射后谱峰强度的增大或减小,提示着相关物质含量有所改变。分析照射后癌细胞总蛋白拉曼光谱的变化情况,结合数学统计方法,以探寻放射敏感性的特征拉曼标志,可以作为研究肿瘤放射敏感性的手段之一。 相似文献
2.
空间条件对几种粮食作物的同工酶和细胞学特性的影响 总被引:47,自引:0,他引:47
搭载1987年发射的两颗返地卫星(8月5—10日和9月9—17日)的几种小麦、大麦种子,经回收后初步研究表明:(1)对发芽率的影响:空间处理的种子,其发芽率与对照无差别;(2)对茎及生育期的影响:空间处理的种子长成的幼苗比对照强壮,植株高度有些品种明显的矮于对照。生育期有不同程度延长;(3)对染色体结构的影响:花粉母细胞减数分裂观察表明搭载卫星的种子当代可诱导出比地面更多的染色体桥、落后染色体及染色体数目异于正常体细胞数目的现象。小麦品种Cocorit—71经空间处理后花粉母细胞的染色体数目异常可高达20.51%,而地面对照组其花粉母细胞基本正常(2n=28);(4)对同工酶的影响:经空间处理的小麦种子酯酶、过氧化物酶的同工酶谱带空间处理的比地面对照减少。由此可见,空间处理可诱导纯合植物种子发生变异,为农作物育种创造一个新途径。 相似文献
3.
相对于传统生化测定方法,基于近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)玉米籽粒蛋白质含量检测是一种快速、非破坏、且适用于多组分同时检测的新方法。但在建模过程中,由于奇异数据(异常值)的存在会影响近红外光谱模型的预测精度和稳定性,我们采用奇异数据筛选法剔除了玉米籽粒近红外光谱中的奇异数据并建立了玉米籽粒蛋白质含量的偏最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)模型。本文分别采用杠杆值法(Leverage)、半数重采样法(Resampling by Half-Mean,RHM)和蒙特卡洛采样法(Monte-Carlo Sampling,MCS)剔除了玉米籽粒蛋白质光谱数据中的奇异数据并对模型结果进行比较。在剔除奇异数据的基础上,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)提取主成分,并基于小生境蚁群算法(Niche ant colony algorithm,NACA)优化偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型参数(γ和σ2),建立基于LS-SVM的玉米籽粒蛋白质定量分析模型。结果表明,采用3种奇异数据筛选法剔除奇异数据后所建LS-SVM模型的预测结果都优于采用原光谱数据所建模型,相比较而言,蒙特卡洛采样法为基于近红外光谱检测玉米籽粒蛋白质的最佳奇异数据筛选法。 相似文献
4.
卫星土壤水分产品在青藏高原地区的适用性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析土壤水分产品在青藏高原地区的可靠性和适用性,利用青藏高原地区地下5 cm深度的地面实测土壤水分数据,结合多种评价指标(相关系数R、均方根误差RMSE、偏差Bias和无偏均方根误差ubRMSE)对土壤水分主动-被动探测卫星(SMAP)、高级微波扫描辐射计2(AMSR2)、风云三号(FY-3B)土壤水分产品,从时间和空间两个方面进行了适用性研究。结果表明:(1)土壤水分产品均能反映青藏高原的土壤水分变化,在降水较多的季节,三种产品精度均有不同程度的下降。(2)土壤水分产品在夏季和秋季反演效果好于冬季和春季,并且在秋季与实测值更接近。其中,SMAP产品在各个区域都能反映土壤水分的季节变化趋势,并普遍在夏季高估、冬季低估;AMSR2产品在夏季低估,冬季明显高估;FY-3B产品在夏季普遍低估。(3)土壤水分产品在那曲和狮泉河地区反演结果较好,在那曲地区与实测值相关性最高;在玛曲地区表现出较大的不确定性,虽然相关系数较高,但RMSE和Bias同样较高,整体精度较差;SMAP产品在阿里地区满足目标精度。综合来看,SMAP产品在青藏高原地区反演结果较为稳定,受气候和环境的影响较小,具有相对较大的R和较小的RMSE和Bias。 相似文献
5.
6.
启动子预测是研究基因转录调控的重要环节,但现有算法的预测正确率偏低.在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于支持向量机的枯草杆菌启动子预测算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取9种典型特征作为预测的依据,对于信号特征,除了利用保守模式的一致序列,还考虑了间隔距离的分布信息.首先通过特征描述模型分别计算每种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成9维特征向量,再利用支持向量机在特征向量集上进行训练和判别.对实际数据集进行的刀切法测试验证了算法的有效性.对σ启动予的预测,平均正确率达到了90.7%;对几种其它σ因子启动子的预测,平均正确率也超过了80%.算法不但有广泛的适用性,还有良好的可扩展性,能够方便的容纳新特征,使识别性能不断提高. 相似文献
7.
基于支持向量机和贝叶斯方法的蛋白质四级结构分类研究 总被引:6,自引:2,他引:4
用支持向量机和贝叶斯两种方法对蛋白质四级结构进行分类研究。结果表明,基于支持向量机的分类结果最好,其l0CV检验的总分类精度、正样本正确预测率、Matthes相关系数和假阳性率分别为74.2%、84.6%、0.474、38.9%;基于贝叶斯的分类结果没有支持向量机的分类结果好,但其l0CV检验的假阳性率最低(15.9%).这些结果说明同源寡聚蛋白质一级序列包含四级结构信息,同时特征向量的确表示了埋藏在缔合亚基作用部位接触表面的基本信息。 相似文献
8.
特征提取和分类是模式识别中的关键问题。结合小波分析理论和支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种。提取小波低频系数表征原始数据并送入支持向量机分类器分类,实验证明:提取db1小波4层分解下的低频系数,送入分类器分类后正确分类率达到93.53%。Haar小波的正确率是92.94%。可见提取不同小波低频系数,得到的分类效果相差不大。 相似文献
9.
目的:探讨重症监护病房(ICU)长期机械通气患者撤机困难的原因及撤机死亡的影响因素。方法:对2015年6月至2018年10月我院收治的80例长期机械通气患者的临床资料进行回顾性分析,按照患者撤机结果分为撤机成功组52例和撤机困难组28例,根据患者存活情况分为存活组59例和死亡组21例。比较各组临床资料,分析撤机困难的原因及撤机死亡的影响因素。结果:撤机困难组年龄、心功能不全比例、多器官功能障碍(MODS)比例、呼吸机相关肺炎(VAP)比例、肝功能不全比例、肾功能不全比例、血尿素氮显著高于撤机成功组,机械通气时间、气管切开时间显著长于撤机成功组,血清白蛋白显著低于撤机成功组(P0.05)。死亡组年龄、合并糖尿病比例、心功能不全比例、MODS比例、VAP比例、肝功能不全比例、肾功能不全比例、血尿素氮显著高于存活组,机械通气时间、气管切开时间显著长于存活组,血清白蛋白显著低于存活组(P0.05)。多因素Logistic回归分析显示:年龄、合并糖尿病、MODS、VAP、机械通气时间、气管切开时间、血清白蛋白是ICU长期机械通气患者撤机死亡的影响因素(P0.05)。结论:患者治疗期间发生脏器功能不全或器官功能衰竭、机械通气时间较长、气管切开时间较长、营养状态较差是长期机械通气患者撤机困难的主要原因,年龄、合并糖尿病、MODS、VAP、机械通气时间、气管切开时间、血清白蛋白是ICU长期机械通气患者撤机死亡的影响因素。 相似文献
10.