基于蛋白质二级结构内容的域结构类预测

运用加入竞争层的BP网络,研究了基于蛋白质二级结构内容的域结构类预测问题.在BP网络中嵌入一竞争,层显著提高了网络预测性能.仅使用了一个小的训练集和简单的网络结构,获得了很高的预测精度自支持精度97.62%,jack-knife测试精度97.62%,及平均外推精度90.74%.在建立更完备的域结构类特征向量和更有代表性的训练集的基础上,所述方法将为蛋白质域结构分类领域提供新的分类基准.     

基于深度神经网络算法的水体透明度反演方法

水体透明度能够直观反映湖泊水质状态,掌握长时间大尺度湖泊水体透明度是控制和改善湖泊水生态环境的关键。由于滇池的水质原位监测工作起步较晚,导致长时间序列的历史湖泊水体透明度数据的缺失。为此,以滇池为研究区,以深度神经网络算法为理论基础,以原位监测和MODIS遥感影像为数据,对2001年1月1日—2018年12月31日滇池水体透明度进行反演,并利用地理空间分析方法探讨了滇池湖泊水体透明度时空变化特征。研究结果表明:(1)提出的反演模型具有较好的性能(RMSE=0.1359,MAE=0.1134),能够客观反映湖泊水体透明度状况;(2)时间变化特征分析结果表明,滇池水体透明度总体呈现下降趋势,综合变化率为-0.08 m/10 a;(3)空间变化特征分析结果表明,水体透明度较高的区域下降率较大,水体透明度较低的区域变化趋势相对稳定,距离城区及居民区较近的水体透明度相对较低;人类活动将成为影响滇池水体透明度变化的重要因素,同时也是造成滇池水体污染的主要因素。     

烟草叶面积指数的高光谱估算模型

叶面积指数(1eaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。为了探索不同高光谱模型监测烟草叶面积指数LAI的精度,在烟草伸根期,旺长期和成熟期采用ASD Fieldspec HH光谱仪测定了不同水氮条件下烟草冠层的高光谱反射率和叶面积指数数据。选用四个常用的植被指数RVI (ratio vegetation index)、NDVI (normalized difference vegetation index)、MTVI2（Modified second triangular vegetation index）、MSAVI（Modified Soil-adjusted vegetation index）和PCA (principal component analysis)、neural network (NN)三种方法对烟草LAI进行了估算,比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明,植被指数法,主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,其中植被指数法可以较为精确反演烟草LAI,验证模型确定性系数在0.76～0.85之间,主成分分析方法和神经网络方法精度较高,分别为0.938和0.889。主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE为0.172,低于四个植被指数和神经网络。MTVI2和MSAVI能较好地去除土壤、大气等条件影响,反演精度高于RVI和NDVI。与基于植被指数建立的模型相比,主成分分析和神经网络可以更好的提高LAI的反演精度。     

BP人工神经网络模拟杨树林冠蒸腾

利用2008和2010年的气温、饱和差、总辐射和叶面积指数作为模型输入,液流法观测的蒸腾速率作为模型输出,建立了用于杨树林冠蒸腾模拟的BP人工神经网络模型,利用2009年的观测数据对模型的模拟能力进行了检验,并应用连接权值计算得到的输入变量对输出变量的相对贡献进行了敏感性分析。结果表明:建立的BP人工神经网络蒸腾模型可以很好的模拟林冠蒸腾大小和季节变化,模拟的绝对误差和绝对相对误差的平均值分别为0.11 mm/d和9.5%,纳什效率系数为0.83;输入变量对蒸腾的相对贡献以及蒸腾与输入变量之间的相关性大小顺序相同,均为总辐射叶面积指数饱和差气温。     

联合星载ICESat-GLAS波形与多光谱Landsat-TM影像的森林郁闭度估测

森林郁闭度的空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.本研究以吉林汪清林区为研究区,分别利用星载激光雷达ICESat-GLAS波形数据和多光谱遥感Landsat-TM影像对该区的森林郁闭度进行估测,然后采用多元线性回归和BP神经网络两种方法对GLAS数据和TM数据进行联合,共同估测了森林郁闭度.结果表明:单一遥感数据估测森林郁闭度时,GLAS数据的模型决定系数为0.762,TM数据的模型决定系数为0.598.将GLAS数据和TM数据联合后估测森林郁闭度时,多元线性回归模型的复决定系数为0.841,BP神经网络模型的仿真精度为0.851.表明ICESat-GLAS数据与Landsat-TM影像联合能够发挥多源遥感数据的优势,提高森林郁闭度的估测精度,并为后续的空间区域内森林郁闭度的连续制图提供可靠的方法.     

法氏囊活性五肽BP5的抗肿瘤作用

【目的】法氏囊活性五肽Bursopentin(BP5)是一种多功能生物学活性因子,不仅具有免疫调节和抗氧化功能,还具有抗肿瘤活性。目前,BP5发挥抗肿瘤生物功能的作用机制尚不清晰。【方法】本研究利用T7噬菌体展示技术构建鸡DT40细胞T7噬菌体c DNA文库,以BP5-BSA为靶分子对文库进行亲和淘选,通过序列测定和生物信息学分析,获得BP5的结合蛋白。通过分析BP5诱导的鸡DT40细胞mRNA基因表达谱和检测BP5对HCT116细胞中p53 Luciferase活性和p53信号通路中相关蛋白表达的影响来探讨BP5抗肿瘤的作用机制。【结果】构建的鸡DT40细胞T7噬菌体c DNA文库原始滴度为1.2×104pfu/m L,重组率为91.7%,扩增后滴度为1.9×109pfu/m L;通过生物淘选获得3条与BP5结合的鸡源蛋白血管内皮生长因子A(vascular endothelial growth factor A)、细胞周期蛋白E1(cyclin E1)和运输蛋白颗粒复合体2(trafficking protein particle complex 2)。基因表达谱分析结果显示,BP5参与调节多条与抗肿瘤功能有关的通路,其中包括p53信号通路,且p53信号通路涉及的5个差异表达基因均与细胞周期调控或抗肿瘤相关,其中SIAH1、TP53(p53)、CIP1(p21)基因被上调,CHEK2、CCNE1基因被下调。RT-PCR方法检测10个表达水平有明显变化的差异基因,其结果与基因芯片分析结果相符;BP5对p53 Luciferase活性的影响实验结果显示,BP5在0.2-20μg/m L浓度下能够明显提高HCT116细胞中p53相对Luciferase活性,Western blotting结果证实,BP5能显著促进p53、p21蛋白的表达水平,而CCNE1和CHEK2蛋白的表达水平则明显降低。【结论】本研究结果表明BP5通过p53信号通路途径发挥其抗肿瘤生物学功能,为进一步研究BP5抗肿瘤具体的分子机制提供了参考依据。     

伪狂犬病毒跨突触示踪视觉系统神经网络的研究进展

伪狂犬病毒（PRV）作为一种亲神经性的病毒,它以其自我复制、跨突触、特异性传递的三大优势在揭示神经系统中功能性神经元之间的连接发挥着重大的作用。经基因重组后的伪狂犬病毒不但继承了原有病毒的优势,同时还延伸出其他特异性的功能,如重组后加入了荧光蛋白的伪狂犬病毒在视觉系统神经通路的研究中发挥了重要作用。本文就目前伪狂犬病毒跨突触示踪视觉系统神经网络中的研究做一综述。     

神经干细胞在学习和记忆中的作用

成年脑中不断有新神经元产生。这个过程受到如学习、记忆、运动、环境和应激等外部刺激因素的调节。尽管这些新的神经元能够迁移并整合入神经网络,但目前尚不清楚这个过程的分子调控机制,也不清楚是否需要它们来维持脑的正常功能。     

神经网络预报在发酵过程异常诊断中的应用

在发酵过程中 ,罐批异常 (如染菌 )会导致产率和产品质量的下降 ,如果能及时给出预警 ,就能采取相应措施避免或减少经济损失。利用三层BP网络 ,以头孢菌素C发酵为例 ,对罐批进行了超前 3步预报 ,比较了正常罐批和异常罐批的预报误差 ,给出了异常罐批的三个特征 ,并利用这些特征和其它辅助信息 ,成功地对异常罐批进行了故障早诊断。     

白介素18结合蛋白研究进展

白介素18结合蛋白（IL-18BP）是新近发现的一种糖蛋白,属免疫球蛋白超家族成员,目前已发现有6种IL-18BP的同工蛋白,IL-18BP可以在体内外有效抑制IL-18的作用。因而被认为是IL-18的天然拮抗剂,另外发现几种痘病毒编码的蛋白质与IL-18BP有高度同源性,其病毒产物可减弱IL-18诱导的Th1反应,利用IL-18BP拮抗IL-18的作用进行基因治疗将为某些自身免疫性疾病的治疗开辟一条新的途径。