小波变换及滚球算法在单分子荧光能量共振转移图像分析中的应用

单分子荧光共振能量转移技术是通过检测单个分子内的荧光供体及受体间荧光能量转移的效率来研究分子构象的变化．要得到这些生物大分子的信息就需要对大量的单分子信号进行统计分析,人工分析这些信息,既费时费力又不具备客观性和可重复性,因此本文将小波变换及滚球算法应用到单分子荧光能量共振转移图像中对单分子信号进行统计分析．在保证准确检测到单分子信号的前提下,文章对滚球算法和小波变换算法处理图像后的线性进行了分析,结果表明,滚球算法和小波变换算法不但能够很好地去除单分子FRET图像的背景噪声,同时还能很好地保持单分子荧光信号的线性．最后本文还利用滚球算法处理单分子FRET图像及统计15 bp DNA的FRET效率的直方图,通过计算得到了15 bp DNA的FRET效率值．     

建立蛋白质序列的同源性

蛋白质序列同源性比较是研究蛋白质结构、功能与进化的基础。分子生物学家依靠计算机程序进行序列对准此较。本文主要综述计算机介导的序列比较的基本原理和评价序列类似之显著性水准的方法,并介绍多序列同时比较的方法。     

广义Rothermel模型预测平地无风条件下红松蒙古栎林地表混合可燃物的火行为

以帽儿山地区红松-蒙古栎林下地表混合可燃物为材料,进行不同含水率、载量和混合比例的室内点烧试验,观测得到蔓延速率、驻留时间、反应强度、火线强度和火焰长度,并与采用表面积加权法和载量加权法的广义Rothermel模型预测值进行比较.结果表明： 广义Rothermel模型对红松 蒙古栎林下地表混合可燃物的林火蔓延速率、反应强度的预测平均绝对误差分别为0.04 m·min^-1、77 kW·m^-2,预测平均相对误差分别为16%、22%;对驻留时间、火线强度和火焰长度的预测偏低,预测平均绝对误差分别为15.5 s、17.3 kW·m^-1和9.7 cm,预测平均相对误差分别为55.5%、48.7%和24%.这些误差可以看成是用该模型预测同类可燃物相应火行为的误差下限.两种加权算法对模型预测精度影响差异不大,当红松可燃物所占比重较小时,表面积加权法得到的蔓延速率和反应强度预测值精度较高,载量加权法得到的火线强度和火焰长度预测值精度较高;当红松可燃物所占比重较大时,结果则相反.     

基于改进投影寻踪的海洋生态环境综合评价

为了克服现有的海洋环境评价中存在的主观性强、不易处理高维数据的缺陷,提出了基于改进投影寻踪模型的海洋环境评价新方法.该方法利用改进蚁群算法实现了投影寻踪技术,将方案的多维评价指标值投影为一维投影数据,并据投影值大小对样本进行综合评价.工程应用实例表明,该模型易于决策,具有很强的客观性、适用性和可操作性,为海洋生态环境评价提供了新的技术工具.     

一类种群进食速度与时间有关的排序问题

本文考虑了工件的加工速度随交货期的接近不断加快的排序模型,给出了初始速度不为零情况下最小化加工时间的最优算法.并讨论了不完全信息情形下工件的最大延迟比该模型的研究结果可应用在种群对食物的最优收寻问题中.     

^18O内标质谱法比较定量蛋白质组学计量的数学算法

18O内标蛋白质质谱定量分析是一种极具前景的比较蛋白组学研究技术,虽然该方法与迄今所有内标法相比有一系列优点,但是由于其质谱是由16O未标记品种,单及双18O标记品种分子同位素峰簇相互迭加所构成的复杂谱,定量分析的关键是发展有效的质谱解析算法。有鉴于此,综述和讨论了18O内标质谱差异比较蛋白质分析过程中,分子同位素簇分布的简化计算方法,以及质谱混和谱解析的数学方法。     

一种基于支持向量机的自适应肿瘤分类检测算法

根据肿瘤分类检测模型的特点,提出了一种新的算法,该算法结合使用了基因选择和数据抽取的有效方法,并在此基础上使用支持向量机对基因表达数据进行分类或者检测。其中乳腺癌的分类交叉验证结果由88．46％提高到100．0％,急性白血病的也由71．05％提高至100．0％。实验结果说明了这一方法的有效性,为在大量的基因表达数据中提高检测癌症的准确性提出了一种比较通用的方法。     

基于最大锋电位间隔的爆发检测自适应算法

在各种类型的培养神经元网络、哺乳动物中枢神经系统和切片中,都可以观察到爆发。爆发是空间-时间放电模式的重要特征,它由一系列高频率发放的连续动作电位组成,由于在时间尺度上的复杂性,使其辨识和探测存在许多困难。自适应算法利用爆发外部锋电位间隔超过爆发内部锋电位间隔的累加和识别爆发本身。基于该算法原理,以爆发内部最大锋电位间隔参数作为确定爆发的约束条件,改进爆发检测自适应算法。实验结果表明,改进算法可以有效地避免爆发的漏检和错检,较准确地检测出神经元的爆发活动,确定爆发活动的数目和持续时间等,爆发检测的平均准确率为93.8%,比原自适应算法提高了35.3%。     

基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析

在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势;基于5项最重要的碳排放影响因素,建立改进的粒子群算法(IPSO...     

基于新杂合进化算法的蛋白质折叠计算

蛋白质能量最小化是蛋白质折叠的重要内容。用于蛋白质折叠的新的杂合进化算法结合了交叉和柯西变异。基于toy模型的蛋白质能量最小化算例表明,这个新的杂合进化算法是有效的。