基于分组重量编码的蛋白质功能预测

从蛋白质序列出发,采用分组重量编码(Encoding Based on Grouped Weight,简记EBGW),并结合最近邻居算法对蛋白质功能进行预测。对酵母(Saccharomyces cerevisiae)蛋白质的1826条序列进行预测,整体预测准确率与其他基于序列信息的蛋白质功能预测方法相当。实验结果表明基于EBGW编码方案的新方法可有效地应用于蛋白质功能预测。     

基于相互作用的蛋白质功能预测

蛋白质功能预测是后基因时代研究的热点问题。基于相互作用的蛋白质功能预测方法目前应用比较广泛,但是当"伙伴蛋白质"(interacting partners)数目k较小时,其预测准确率不高。从蛋白质相互作用网络入手,结合"小世界网络"特性,有效解决了k较小时预测准确率不高的问题。对酵母(Saccharomyces cerevisiae)蛋白质的相互作用网络进行预测,当k≤4时其预测准确率比相同条件下的GO(global optimization)方法有一定提高。实验结果表明:该方法能够有效的应用于伙伴蛋白质数目较小时的蛋白质功能预测。     

银杏观赏品种遗传关系的AFLP分析

从64对EcoRⅠ／MseⅠ引物（其中MseⅠ引物为荧光标记物）中筛选出8对扩增产物多态性高、谱带清晰的引物,对来自美国、荷兰、日本、法国和我国的21个银杏观赏品种的遗传关系进行了研究。结果表明：8对引物共产生1117条谱带,229个特异位点（其中缺失带54条、单态带175条）,多态带983条,多态带的比例为88％;每对引物鉴别效率为100％。14个国外银杏观赏品种平均多态带的比例35．86％,7个国内品种平均多态带的比例31．51％。21个观赏品种之间相似系数为0．4899-0．8499。当相似系数为0．7300时,供试观赏品种可分为四类,来源地相同的品种并不单独聚成一类,中国和法国的品种分别属于其中的三类。根据对观赏品种的特异位点、相似系数、聚类结果等进行综合分析表明,‘塔形银杏’、‘垂乳银杏’、‘筒叶银杏’、‘大耳银杏’、‘斑叶银杏’、‘展冠银杏’、‘垂枝银杏’、‘沂源叶籽银杏’这8个品种是银杏观赏品种中的重要特异种质。     

利用基于Normal矩阵的谱平分法挖掘酵母蛋白质相互作用网络中的社团

蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络是生物网络的重要组成部分,也是后基因组时代的热点研究问题。揭示PPI网络中的社团结构,对于理解其复杂相互作用的结构和动态特征,了解活体细胞的结构和功能都有很大作用。但目前对于PPI网络结构的分析带有很强的试探性,还没有成熟可靠的方法。传统的谱平分法需要预先知道社团的个数,为了克服这一缺点,在无向无权的PPI网络中使用改进后的基于Normal矩阵的谱平分法,得到了55个有生物学意义的社团。实验结果表明:尽管PPI网络中的社团结构不是很明显,基于Normal矩阵的谱平分法依然可以有效地挖掘出其中具有生物学意义的社团结构。     

一种基于基因表达模型识别酵母细胞周期条件特异调控子网的方法

由高通量微阵列技术产生的数据集可以用于解释生物系统基因调控的未知机制.生物过程是动态的,所以很有必要关注某些条件下特异的基因调控子网络.细胞周期是一个基本的细胞过程,识别酵母的细胞周期特异调控子网是理解细胞周期过程的基础,并且有助于揭示其他细胞条件的基因调控机理.使用一个基因表达微分方程模型(GEDEM),从静态网络中识别了动态的细胞周期相关调控关系.与已经报道的细胞周期相关调控相互作用相比,该方法识别了更多的真实存在的条件特异调控关系,取得了比当前的方法更好的性能.在大数据集上,GEDEM 识别了具有高敏感性和特异性的调控子网.组合调控的深入分析显示,条件特异调控子网的转录因子之间的相关性呈现出比静态网络中转录因子相关性更强,这说明条件特异网络比静态网络更加接近真实情况.另外,GEDEM 方法还识别更多潜在的共调控转录因子.     

湖北郧县曲远河口人类颅骨的形态特征及其在人类演化中的位置

１９８９和１９９０年在湖北省郧县青曲镇曲远河口学堂梁子上相继发现两具远古人类的颅骨化石。伴生的哺乳动物化石已鉴定的有１８种,其中大熊猫武陵亚种、桑氏鬣狗、爪哇豺、中国猴莫、云南马、小猪等具有鲜明的时代特色,表明该地点的时代属中更新世早期或稍早。两具颅骨的形态特征比较复杂,既有明显的直立人特征,又具有某些早期人的性状。综合观察分析,直立人的特征占主要,归入直立人范畴更合适,与中国已发现的人类化石比较     

实验性高空减压病肺微循环障碍及消炎痛的预防效果

本文报导山羊实验性高空减压病肺微环障碍及其病理生理改变,并观测消炎痛对该病的预防效果。测定血气、肺泡一动脉氧分压差(A-aDO_2),肺分流率(QS/QT)、肺血管外水量/无血干肺重(PEWV/BFDL),血浆量变化率(△PV)及肺的组织学检查等项指标。结果表明:患重症高空减压病及因此而致死的山羊可发生复合性肺微栓塞(气栓,脂肪栓,血小板栓及自细胞聚集);并伴有肺充血、肺血管周围“袖套”样水肿及PEWV/BFDL增加,表明存在肺微血管滤出增加及间质性肺水肿,偶可发现局灶性肺泡水肿,动脉氧张力(PaO_2)降低主要与QS/QT增加有关,二者呈负的直线相关。高空减压病山羊可迅速发生血浆量减少、血液浓缩及血小板数减少。消炎痛有预防山羊高空减压病的良好效果,表现为:发病数减少,症状减轻;肺血管内白细胞聚集受抑制及血小板栓形成减少,肺微循环改善,QS/QT及PaO_2均正常化;减轻了血浆丧失并促使其更快恢复,防止血液浓缩,有利于血容量及血粘度保持正常。     

基于氨基酸和二肽组成的蛋白质四级结构分类研究

基于最近邻居算法,从蛋白质一级序列出发,利用蛋白质序列氨基酸组成、二肤组成以及混合组成方法对蛋白质单聚体、二聚体、三聚体、四聚体、五聚体、六聚体和八聚体进行分类研究。结果表明:采用二肽组成编码方法的预洲效果最好,Jackknife检验和独立测试集检验的总体预测精度分别达到90.83%和95.48%,比相同数据集上基于伪氨基酸组成和组分耦合预测的方法提高了12和15个百分点;特别是对于五聚体蛋白,预测精度分别提高了90和50个百分点;说明二肽组成对于蛋白质四级结构分类研究是一种非常有效的特征提取方法。     

蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术

蛋白质序列的编码是亚细胞定位预测问题中的关键技术之一。该文较为详细地介绍了目前已有的蛋白质序列编码算法;并指出了序列编码中存在的一些问题及可能的发展方向。     

利用分组重量编码预测细胞凋亡蛋白的亚细胞定位

从氨基酸的物化特性出发,利用物理学中“粗粒化”和“分组”的思想,提出了一种新的蛋白质序列特征提取方法——分组重量编码方法。采用组分耦合算法作为分类器,从蛋白质一级序列出发对细胞凋亡蛋白的亚细胞定位进行研究。针对Zhou和Doctor使用的数据集,Re—substitution和Jackknife检验总体预测精度分别为98、O％和85．7％,比基于氨基酸组成和组分耦合算法的总体预测精度提高了7．2％和13．2％;针对陈颖丽和李前忠使用的数据集,Re—substitution和Jackknife检验总体预测精度分别为94．0％和80、1％,比基于二肽组成和离散增量算法的总体预测精度提高了5．9％和2、0％。针对我们自己整理的最新数据集,通过Re—substitution和Jackknife检验,总体预测精度分别为97．33％和75、11％。实验结果表明蛋白质序列的分组重量编码对于细胞凋亡蛋白的定位研究是一种有效的特征提取方法。