A NEW DESCRIPA NEW DESCRIPTOR OF AMINO ACIDS BASED ON THE THREEDIMENSIONAL VECTOR OF ATOMIC INTERACTION FIELD

QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIP (QSAR) IS A VERY IMPORTANT TOPIC FOR MANY SCIENTIFIC FIELDS AND CAN BE TERMED AS QUANTITATIVE SEQUENCE ACTIVITY MODELS(QSAM)[1] WHEN REFERRED TO THE RESEARCH ON RELATION- SHIPS BETWEEN STRUCTURES AND ACTIVITIES OF BIOLOGICAL MOLECULES, SUCH AS PROTEINS, AND NUCLEIC ACIDS. HOW- EVER, IT IS VERY DIFFICULT TO ESTABLISH A QSAM MODEL,…     

Applying generalized hydrophobicity scale of amino acids to quantitative prediction of human leukocyte antigen-A^＊0201-restricted cytotoxic T lymphocyte epitope

Human major histocompatibility complex (MHC), the so-called human leukocyte antigen (HLA), is usu- ally divided into three classes. Class ? protein is en- coded by three general genetic loci, HLA-A, HLA-B and HLA-C. In class ? HLA, the allele of 0201 type…     

Combining docking and comparative molecular similarity indices analysis （COMSIA） to predict estrogen activity and probe molecular mechanisms of estrogen activity for estrogen compounds

Estrogen compounds are suspected of disrupting endocrine functions by mimicking natural hormones, and such compounds may pose a serious threat to the health of humans and wildlife. Close attention has been paid to the prediction and molecular mechanisms of estrogen activity for estrogen com- pounds. In this article, estrogen receptor a subtype （ERa） -based comparative molecular similarity indices analysis （COMSIA） was performed on 44 estrogen compounds with structural diversity to find out the structural relationship with the activity and to predict the activity. The model with the significant correlation and the best predictive power （R^2= 0.965, Q^2 LOO： 0.599, R^2 pred ： 0.825） was achieved. The COMSIA and docking results revealed the structural features for estrogen activity and key amino acid residues in binding pocket, and provided an insight into the interaction between the ligands and these amino acid residues.     

一些有机物对蝌蚪麻醉活性的QSAR研究

用DFT-B3LYP方法,在较高基组6-311G*〖KG-*3]*水平下,全优化计算了49种有机化合物。从中获得分子最高占用和最低空轨道能(E_HOMO和E_LUMO)、前线轨道能级差(ΔE=E_HOMO-E_LUMO)、分子次最高占用和次最低空轨道能(E_NHOMO和E_NLUMO)、分子总能量(E_T)、氢原子所带的最高正电荷(Q⁺_H)、最负非氢原子的静电荷(Q^-)、辛醇／水分配系数(log K_OW)、分子偶极矩(μ)和分子体积(V)等描述符。结合文献中标题化合物对蝌蚪的麻醉活性值(log 1/C),由线性回归方法成功建立QSAR模型。其中,方程(2)的复相关系数R²=0.933 2,交叉验证系数q²=0.930 1,标准偏差SE=0.274,Fisher 检验值F=121.800,故其具有较好的预测能力。由此推断,标题物对蝌蚪的毒性作用分为两步,首先穿过细胞壁在细胞内富集,以log K_OW描述;其次与亲核试剂发生亲电反应,以E_LUMO和E_NHOMO表示。     

基于故障重构的PCA模型主元数的确定

基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·     

核酸与分子建模及结构表达启动子强度预测

从核酸分子的一级结构出发，基于分子中原子间距离及各原子电负性，构建了能描述核酸分子结构的系列参数：分子电性边数矢量简称分子电边矢量。据此对38个脱氧核糖核酸(DNA)启动子序列的强度进行定量结构活性相关(QSAR)及定量序列活性模型(QSAM)研究，取得良好结果。与其它方法相比，分子电边矢量具结构分辨率高、活性相关性好、计算简便等特点，可望应用于生物大分子的结构表征及活性预测。     

微拟球藻蛋白质含量和氨基酸组成分析

本研究测定了微拟球藻（Nannochloropsis oculata）的蛋白质含量和氨基酸组成,对其营养进行了评价,并用主成分分析法对微拟球藻及绿藻门其它5种藻类的氨基酸含量进行了比较分析．结果显示：微拟球藻与绿藻门其它藻类蛋白质和氨基酸组成上有较大差异,必需氨基酸占总氨基酸的39．03％,EAAI 为93．86,主成分分析构建了2个主成分,其贡献率：主成分1为79．363％,主成分2为11．054％,累积贡献率为90．417％．     

岩溶水水化学特征的主成分分析和因子分析

【目的】为了解岩溶区地下水水化学特征以及地下水成分的来源。【方法】以广西果化镇地下水为研究对象,于2017年7月共采集地下水样品21件,运用Gw_chart软件制作水化学Piper三线图,结合R软件进行相关性分析、主成分分析法、因子分析法等对数据进行处理。【结果】研究区岩溶地下水水化学类型主要为重碳酸-钙型水,Ca2+和Mg2+为地下水中主要阳离子,HCO-3和SO2-4为地下水中主要阴离子。HCO-3与Ca2+,Na++K+与Cl-,SO2-4与Mg+2、Ca2+,相关性较强,它们经历了相似的化学反应过程。通过主成分分析法提取了3个主成分,共解释了91%的方差,可以很好地代表原始数据;通过因子分析提取出3个公共因子,共解释了86%的方差。【结论】自然因素水-岩作用为水化学元素特征与来源主导因素,人类活动也起到了重要作用。     

主成分分析和回归分析在水稻土质量评价中的应用——以桐城市为例

运用主成分分析和多元线性回归相结合的方法对桐城市水稻土资源进行质量评价,文中选用了桐城的24个典型土种,12个变量（评价项目）,先对土种理化性质进行数字化处理,通过计算机输入处理过的标准化数据,采用主成分分析法筛选出影响水稻土生产力的8个主导因子,再应用回归分析对这8个入选因子进行全回归分析得出回归方程,用这8个入选因子的回归系数求得其权重以及土种各因子的具体评价指数,最后进一步对所有土种进行综合评价并进行归类分等,评价结果与实际完全一致。     

基于PCA-OS-ELM的大气PM2.5浓度预测

为了提高细颗粒物PM_2.5浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合（PCA-OS-ELM）的PM_2.5浓度预测方法. 首先,通过主成分分析方法（PCA）提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机（OS-ELM）网络预测模型,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络参数实现大气PM_2.5浓度快速预测.研究结果表明,PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式,能够快速实现大气PM_2.5浓度预测,证明了该方法的有效性.与其他方法相比,该方法预测误差小,预测精度高,具有更好的实用价值.      

基于改进BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别

漏磁检测是铁磁材料常用的无损检测方法之一,定量识别是指通过检测到的漏磁信号识别裂纹的尺寸.采用主成分分析和优化神经网络相结合的建模方法,建立了微裂纹宽度与深度的预测模型.主成分分析去除了数据相关性,减小了输入样本维数,显著简化了网络结构;遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP神经网络)可以有效地防止搜索过程中陷入局部最优解.通过基于磁偶极子模型的理论计算与人工刻槽微裂纹漏磁检测实验两种途径验证了该算法在微裂纹定量识别中的应用,为裂纹发展阶段的早期定量识别技术奠定了一定的基础.     

21份木槿栽培品种表型多样性评价

【目的】 研究木槿品种资源表型性状的多样性,为改良现有木槿品种、开发新品种提供理论支持。【方法】通过聚类分析、相关性分析、多样性分析,对21份木槿栽培品种的10个数量性状和24个质量性状进行分析。【结果】木槿品种资源表型多样性丰富,24个质量性状的多样性指数为4.175 8~4.392 3,10个数量性状的多样性指数为4.217 9~4.384 7;基于表型性状聚类分析,在欧氏距离为22时,可将21份木槿品种分成浅色类、深色重瓣类及单瓣类三大类型。通过主成分分析,花色数、花瓣长度、花瓣内部次色、花瓣次色的分布等9个主成分可以反映29个性状的基本特征,特征值均大于1,累计贡献率达88.960%,表明花越大、花色越艳丽的木槿品种观赏性越强。在相关性方面,花晕相对花瓣面积大小(HAS)、花瓣次色的分布(DPS)等花部性状与花瓣内部次色(ISCP)之间呈极显著正相关,相关系数均大于0.800,叶柄的长度(LP)与叶片长度(LL)、叶片长度(LL)与叶片宽度(WL)、重瓣性(PS)与花瓣具裂(PC)之间呈极显著正相关,相关系数分别为0.673、0.702、0.796。【结论】21份木槿栽培品种表型多样性丰富,花朵的外部形态与色彩是木槿分类的主要依据,树形、生长习性、叶片基部形状也对其形态分类有较大影响,这可以为木槿种质资源的保护和利用以及新品种的研究奠定基础。     

基于LMP-KCPA的人体动作识别方法

为解决人体动作识别中由于特征描述子的维数过高, 无法表征目标变化的本质运动变化信息的问题,给出了核主成分分析(KPCA: Kernel Principal Component Analysis)对局部运动模式描述子(LMP: Local Motion Pattern)降维方法。首先利用LMP 描述子对人体运动目标进行描述, 然后利用KPCA 算法对局部运动模式特征
描述子进行处理, 获取新的特征描述方式。通过MATLAB 仿真, 与Cuboids+SVM 和LMP+SR 两种算法对比结果表明, 基于LMP鄄KPCA 的人体动作识别, 特征描述子维数明显降低, 可以表征人体运动目标变化关键信息,识别率比Cuboids+SVM 算法提高1. 1%, 比LMP+SR 提高1%。     

Structure Refinement of the Icosahedral AIPdMn Quasicrystal Using Quantitative CBED

The atomic structure of the pcrfect AIPdMn icosahedral phase has been studied on a single crystal specimen by quantitative convergent beam electron diffraction (QCBED) technique in combination with describing the shape of atomic surface by symmetry adapted series of surface harmonics. The spherical model was used as the starting model for the refinement. By fitting the calculated electron diffraction intensities to the experimental line scan profile, the coefficients in the surface harmonics expansion of the boundaries of atomic surface are refined. The refined parameters show that the fluctuations of the external boundary of atomic surface for Pd at n0 can be as large as 0.2 nm. The boundaries of atomic surfaces for Mn show little fluctuation. In the present model. the number of unphysically short interatomic distances is significantly reduced in comparison with the spherical model.     

喹啉环取代喜树碱抗癌活性的定量构效关系研究

利用量子化学密度泛函理论(DFT)中的杂化泛函B3LYP对三个系列60个喹啉环取代的喜树碱衍生物(CPTs)进行了构型优化,在6-311+G(d,p)基组下计算出相应的电子结构参数;采用逐步多元回归方法对各组化合物建立了几个新的分子描述符与抗癌活性之间的定量结构-活性关系(QSAR)模型,探讨了影响化合物抗癌活性的主要结构因素及其作用机理.结果表明,所得QSAR模型具有良好的预测能力,影响药物活性的主要因素有分子极化率和原子净电荷以及及最高占据分子轨道能量.根据所建最佳QSAR可以较准确地预测喜树碱类衍生物的抗癌活性,这有助于未来设计合成新型高效抗癌喜树碱类似物以及改进和完善其作用机理.     

Prediction of gas chromatographic retention indices of organophosphorus compounds by holographic QSRR

A new molecular structure representation, molecular hologram, is employed to investigate the quantitative relationship between gas chromatographic retention indices and molecular structures for 41 methylesterified organophosphorus compounds (OPs). The quantitative structure-retention relationship (QSRR) model has been constructed for GC-RI of the selected OPs through partial least squares regression, which shows high statistical quality and predictive value with non-cross validation correlation coefficient ...     

批量甜玉米低场核磁共振数据的统计分析

以烫漂甜玉米的低场核磁共振数据为例,采用统计分析系统（SAS）得到烫漂温度对甜玉米中水分分布的影响规律,利用SAS批量读入数据并对数据进行多指数模型拟合、主成分分析和偏最小二乘法模型预测,提供了相应的SAS代码.结果表明,当弛豫时间为450~750和50~70 ms时,相应水组分的弛豫强度分数随处理温度的变化而呈现出一定的变化规律;烫漂温度可初步划分为3个温度段,即20~40、50~70和80~100 °C;束缚水含量模型具有较高的预测准确性（决定系数R2=0.974,标准差RMSECV=0.32%）;SAS方法在批量数据处理过程中具有较高分析和处理数据的能力.     

电性距离矢量预测有机污染物的生物富集因子

以电性距离矢量Mt表征165种非离子性有机物(NOC)的分子结构.利用多元回归方法建立了122种NOC的生物富集因子(lg BCF)与32个Mt的数学模型,其相关系数R为0.976.经逐步回归建立最佳四变量(M15,M17,M36,M91)模型,其R为0.960;并以Jackknife法检验,其LOO交互检验系数(q2)为0.915.这4个Mt参数揭示了影响NOC生物富集因子的主要因素,结果表明该模型具有良好的估算能力与鲁棒性.以111个NOC为训练集的生物富集模型作用于11个NOC的检验集,显示出良好的预测能力.