典型城市单元的土壤重金属溯源方法与实证研究

随着城市化进程的不断深入,土壤中重金属污染现状及其治理情况越来越受到重视,而查明污染源是有效治理污染的前提。源解析技术目前已广泛的应用于环境受体重金属来源解析实践中,总结了近年来土壤重金属成因分析的常用方法及原理,并提出了一种将多种方法相配合使用的方法体系。选取珠三角某市城郊农田作为研究对象,结果表明,Cd、Pb、Cu、Zn、As存在含量超过国家农用地筛选值的情况,其中Cd超标率高达60.1%。农业活动、工业生产、交通源和自然母质均对研究区土壤重金属的累积产生一定的贡献。正定矩阵因子分析法(PMF,Positive Matrix Factorization)模型模拟的Cd、Ni、Zn和Hg预测值与实测值线性拟合r~2均大于90%,其余元素r~2均大于60%,呈现出很好的相关性,满足研究需要。PMF模型和铅同位素比值法计算得到的交通及农业对土壤Pb累积的贡献率之和分别为86.0%和84.8%,PMF模型和物质流分析法计算得到的农业对土壤Cd的贡献率分别为86.7%和79.7%,结果均比较接近。结果表明正定矩阵因子法、同位素比值分析法,物质流分析法能很好的联用应用于土壤重金属源解析研究。     

复杂性-稳定性研究: 数学模型的进展

对自然生态系统的观察给人们以复杂的群落更稳定的直观印象, 但数学模型却得出了截然相反的结论。这一“悖论”使得复杂性-稳定性研究自20世纪70年代以来成为长期的热点。本文对这一领域的数学模型研究进行简要综述。首先对这一论题进行概念剖析, 然后将各类模型分为线性和非线性两大类, 前者即群落矩阵法, 后者包括相互作用矩阵法、复杂网络数值模拟法和食物网构件动力学法。它们分别基于不同的群落构建方法和稳定性判断标准, 探求各物种是如何相互作用并实现共存的。总体而言, 在随机构建的群落模型中, 多样性和连接度的增长不利于系统稳定; 而在更接近真实自然群落的模型中, 相互作用方式、网络拓扑结构、相互作用强度分布等方面的机制提供了稳定效应, 按此组织的生态网络可达到很高的复杂度。然而, 复杂性-稳定性的研究还远未结束, 当前的模型仍不足以反映自然群落中的复杂相互作用, 稳定性的概念也有待拓展。对这一议题的深入研究在生态学理论和生态系统管理实践方面都具有重大价值。     

新医改背景下医院分院建设项目组织结构决策研究

结合我国医院分院建设项目组织结构现状,探索分院建设项目最佳组织结构。运用专家咨询法、层次分析法与案例分析法,系统阐述分院建设项目组织结构的决策方法。AHP下强矩阵组织优先级别最高,这与管理典范医院的选择一致。强矩阵组织更适合分院建设项目。

     

应用基于粒子群优化的支持向量机算法识别真核生物基因的RNA聚合酶II启动子序列

启动子是调节基因表达的重要元件,对其的研究对于阐明基因转录调控机制具有重要意义。作者依据RNA聚合酶Ⅱ启动子序列特性选取高效的特征提取方法,构建了基于粒子群优化的支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)新方法,用以识别真核生物基因RNA聚合酶Ⅱ启动子。结合5-折交叉检验方法,得到启动子-外显子、启动子-内含子和启动子-基因间序列的分类准确率分别为97.1%、96.7%和98.8%,其马修斯相关系数分别为0.962、0.934和0.976。结果说明,对比其它启动子识别方法,PSO-SVM方法更能有效地识别真核生物基因启动子。     

一类混合时滞的非线性耦合神经网络的同步

主要讨论了一类混合时滞的非线性耦合神经网络的同步问题.同时,考虑随机扰动以及参数的切换由某个马尔可夫链所确定等方面对其的影响.文中通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式（LMI）技术并结合Kronecker积来获得神经网络全局同步的充分性判据.由于这样得到的判据是LMI形式,因此可以由数学软件Matlab的LMI Toolbox对所获得的判据进行有效的验证和求解.此外,本文中我们对细胞激活函数做了更为一般的假设,从而使结论在LMI下可以减少保守性.     

山西历山国家级自然保护区千金榆群落种间分离研究

对山西历山国家级自然保护区普通沟和西峡的千金榆(Carpinus cordata)群落进行野外调查,共记录了40个样方,44个物种,组成946个种对.利用最近邻体法构造N×N最近邻体列联表,以x2检验和种间分离指数S作为区分指标,研究了千金榆群落的种间分离情况.结果表明:(1)946个种对中呈现随机毗邻的最多,有507个种对,占总数的53.59％;呈现正分离的有349个种对,占总数的36.89％;而呈现负分离种对最少,只有90对,占总数的9.52％.(2)群落的建群种或优势种因为有较强的生存能力和竞争能力,往往表现出正分离,例如千金榆、小叶鹅耳枥(Carpinus turczaninowii)、五角枫(Acer mono)、葛罗槭(Acer grosseri)等有较强生存能力的物种与大多数的物种发生正分离;而六道木(Abelia biflora)、东北茶镳子(Ribes mandshuricum)、小花溲疏(Deutziaparviflora),美蔷薇(Rosa bella)和紫花卫矛(Euonymus porphyries)等群落中的伴生种或小灌木,与部分物种形成负分离.其余物种之间发生随机毗邻的较多.(3)对千金榆群落44×44列联表进行全面分离,结果表明群落内的44个物种相互交错分布,不是全面分离.此外,种间分离的结果也揭示该群落处于演替初期,受岩石风化崩塌的影响较严重,人为干扰因素较轻.     

随机矩阵理论在肝癌基因功能模块识别中的应用

采用随机矩阵理论方法研究了肝癌的基因表达网络。通过标准误差分析,得到了从富含噪声的肝癌基因网络中分离出真实肝癌基因网络的、去躁最充分的关联系数,分析了由此获得的基因表达网络的13个基因功能模块,发现这些模块与肝癌的产生和发展有密切关系。基于随机矩阵理论的方法克服了以往模块识别方法带有主观因素且不能去除噪声因子的缺陷,是一种有效去除随机噪声、识别基因模块、简化基因网络的方法。由于基因数目的众多及细胞生物过程的复杂性,从整体的角度系统研究肝癌基因表达谱,对理解肝癌分子机制和探索新的治疗方法有重要的现实意义。     

利用序列保守模体和局部构象信息预测转录因子结合位点

转录因子结合位点的计算预测是研究基因转录调控的重要环节,但常用的位置特异得分矩阵方法预测特异性偏低.通过深入分析结合位点的生物特征,提出了一种综合利用序列保守模体和局部构象信息的结合位点预测方法,以极大相关得分矩阵作为保守模体的描述模型,并根据二苷参数模型计算位点序列的局部构象,将两类信息得分组合为多维特征向量,在二次判别分析的框架下进行训练和滑动预测.预测过程中还引入了位置信息量以优化似然得分和过滤备选结果.针对大肠杆菌CRP和Fis结合位点数据的留一法测试结果表明,描述模型的改进和多种信息的融合能有效地改善预测方法的性能,大幅度提高特异性.     

FS2M01.pl,转换片段大小表为0/1矩阵的Perl脚本

用Perl语言编写了一个脚本———FS2M01.pl来实现片段大小表向0/1矩阵的转换,解决了由人工方法将遗传图谱的位点信息转换成0/1矩阵的问题。     

基于k-mer组分信息的系统发生树构建方法

随着越来越多基因组的测序完成,基于全基因组的非比对的系统发生分析已成为研究热点。不同的生物物种或个体基因组之间的核酸组分不完全相同。遗传语言-DNA序列的信息很大程度上反映在其k—mer频数中。基于基因组序列k-mer频数的系统发生树则从新的角度为我们提供物种之间的亲缘关系。本文定义基于k-mer,频数的信息参数,并用它表征基因组序列,计算不同基因组之间信息参数的距离,用邻接法对84个病毒构建了系统发生树,发现构建的系统发生树很大程度上与已有的系统发生树相吻合。