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蛋白质序列中的关联规则发现及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
随着蛋白质序列-结构分析中使用的机器学习算法越来越复杂,其结果的解释和发现过程也随之复杂化,因此有必要寻找简单且理论上可靠的方法。通过引入原理简单、理论可靠、结果具有很强实际意义的关联规则发现算法,找到了蛋白质序列中数以万计的模式。结合实例演示了如何将这些模式应用于蛋白质序列分析中,如保守区域发现、二级结构预测等。同时根据这些结果构建了一个二级结构规则库和一种简单的二级结构预测算法,实验结果表明,约81%的二级结构可以由至少一条关联规则预测得到。 相似文献
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九龙山林缘地区空气负离子浓度变化特征及与气象因素关系 总被引:1,自引:0,他引:1
文章以九龙山林缘地区空气负离子浓度变化特征为研究对象, 通过观测 9 月和 10 月北京九龙山林缘地区空气负离子浓度, 研究空气负离子浓度日变化和林缘、林内海拔梯度变化。通过观测空气温度、湿度、风速、饱和水汽压、净辐射、光合有效辐射等指标的平均值、极大值和极小值, 采用通径分析方法定量化研究气象因素和空气负离子浓度的关系。结果表明:(1)九龙山林缘地区 10 月空气负离子浓度平均值比 9 月的空气负离子浓度高 80%; 9 月的空气负离子浓度日变化整体呈下降趋势, 10 月上旬日变化呈单峰曲线型上升趋势, 10 月中旬和下旬空气负离子浓度日变化为幂函数曲线型, 整体为下降趋势; (2)林缘地区空气负离子浓度比林内空气负离子浓度高 4%, 林缘地区空气负离子浓度随海拔变化成波浪形, 对应林内空气负离子浓度随着海拔梯度变化成显著单峰型, 变化趋势与林缘地区相反; (3)在所有气象因素指标中, 通过逐步回归分析提取空气湿度最低值, 饱和水汽压最低值和空气温度最低值进行通径分析, 其直接通径系数分别为 1.064, -0.817 和 0.468。因此空气湿度最低值是影响空气负离子浓度的最大直接因素。空气温度最低值通过空气湿度最低值和饱和水汽压的作用, 成为空气负离子浓度的最大间接影响因素。通过研究林缘地区空气负离子情况并与林内进行对比, 揭示了林缘地区在森林康养规划中的重要性。 相似文献
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对新月弯孢霉AS3.4381的菌丝体转化16a-甲基Reicbstein's 化合物S21-醋酸酯(I)生成16a-甲基氢化可的松(II)进行了研究。培养24h的菌丝体的11β-羟基化活性最高;乙醇对此羟基化活性的抑制作用明显。当(1)浓度为0.15%,转化72h,产物(II)的重量收率为55.4%。 相似文献
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本文研究了诺卡氏菌(Noeardia) 62-1 菌株和蓝色梨头霉(Absidia coerulea) AS3.65在一起,转化5a-娠烷-3β,17a-二羟基-20-酮-21-醋酸酯一步生成氢化可的松的协同转化作用。由于诺卡氏菌62一l菌株的水解酶活性弱,A1一脱氢酶的活性强,所以在单独转化中形成RSA,P.S和ALRS等多种产物,但蓝色梨头霉有很强的水解酶活性并具11β一羟化酶,所以在和诺卡氏菌的协同转化中,只测到少量RSA和微量不欲得的△1-RS,生成的主要中间产物是RS,它紧接着进一步转化成氢化可的松,这是一种理想的转化方法。 相似文献
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