咪唑类ALK5抑制剂活性的神经网络研究

为建立咪唑类ALK5抑制剂活性的QSAR预测模型,分析了61个咪唑类ALK5抑制剂的分子结构与活性的关系;计算了这些抑制剂分子的分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量;优化筛选了分子形状指数的K_1和K_3,电性拓扑状态指数的E_(19)、E_(21)和E_(24),电性距离矢量的M_(26)、M_(30)和M_(56),共8个参数.将这8个参数作为人工神经网络的输入神经元变量,活性pIC_(50)作为输出神经元变量,采用8∶4∶1的神经网络结构,获得了令人较为满意的神经网络预测模型,模型的总相关系数r为0.956.pIC_(50)的预测值与实验值较为吻合,平均相对误差仅为0.85%.结果表明,本法建构的神经网络模型具有较强的稳健性和良好的预测能力.研究结果可为合成高活性的抗癌新药提供理论指导.     

基于密度泛函理论预测苯并咪唑类缓蚀剂的缓蚀效率

为了研究苯并咪唑类缓蚀剂的缓蚀性能,采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-31G基组水平上,计算了20种苯并咪唑衍生物的量子化学参数。得到了苯并咪唑衍生物的配分函数、原子电荷等,并计算了20种苯并咪唑衍生物分子的电性拓扑状态指数。通过最佳变量子集回归分析建立这些化合物缓蚀效率(IE)的定量结构-活性相关性(QSAR)模型。结果显示,配分函数、原子电荷和电性拓扑状态指数直接影响这些化合物的IE,所建QSAR模型具有良好的鲁棒性和预测能力。将上述参数作为神经网络输入层结点,采用4∶2∶1的网络结构,得到1个反向传播神经网络模型,其相关系数为0.976,预测值与实验值的相对平均误差为2.51%。根据构建的QSAR模型设计出了IE显著提高的12种苯并咪唑类化合物分子。     

定量构效关系研究中的几个关键技术研究

分子结构参数化是定量构效关系(QSAR)中的关键技术之一.基于二维分子拓扑结构中原子电性及其距离两个基本特征,提出了分子电性距离矢量(Molecular Electronegativity-Distance Vector,MEDV).     

香水百合头香成分色谱保留指数的人工神经网络预测

基于分子拓扑学理论计算了香水百合头香成分35个化合物的分子连接性指数Xi、电性拓扑状态指数Ej和分子电性距离矢量M_k。采用最佳变量子集回归方法确定了最佳变量组合X_1,E_9,M_9和M_(10),并用这4个变量作为神经网络的输入层单元,建立了香水百合头香成分化合物气相色谱保留指数RI的人工神经网络模型。采用该模型对RI值进行了预测,预测结果与实验值接近,平均相对误差为1.165%。该方法成功预测了化合物的气相色谱保留指数,对于探索色谱保留机理、选择合适的分离条件等有参考价值。     

阱基单胺氧化酶抑制剂抑制活性的定量构效关系

为了研究阱基单胺氧化酶抑制剂(Hydrazinyl monoamine oxygenase inhibitor,HMAOI)的抑制活性(pI50)的定量构效关系(Quantitative structure-activity relationship,QSAR),按照分子的拓扑环境编程计算了22种HMAOI的电性距离矢量(mk).利用最佳变量子集回归,建立了它们的3参数(m6、m9、m33)QSAR模型,非交叉验证与交叉验证的相关系数R2和Q2分别为0.957、0.914,具有良好的稳健性和预测能力.该模型显示,影响HMAOI抑制活性的主要因素是—CH3,—CH＜,—NH—,—O—及羰基等分子结构单元.以此三个参数为人工神经网络输入层,设定3∶4∶1的网络结构,构建人工神经网络的BP算法模型,传统相关系数R为0.997,标准偏差S为0.035.结果表明,HMAOI的pI50与m6、m9、m33呈良好的非线性关系,用其表征pI50具有合理性和有效性,为设计高抑制活性的HMAOI提供理论依据.     

茶叶上农药生物降解性的电性距离矢量预测

为了建立茶叶上农药的生物降解性与分子电性距离矢量MK的定量构效关系模型(QSAR),揭示影响生物降解性的结构因素,运用分子MK关联11种农药(含拟除虫菊酯和有机磷农药)在茶叶上的生物降解半衰期t0.5,经逐步回归建立了最佳二元数学模型。传统的判定系数R2为0.954,逐一剔除法的交互验证系数Q2为0.923,证明该模型具有良好的稳健性及预测能力。根据进入该模型的2个电性距离矢量M10、M20可知,影响农药生物降解性的主要因素是分子的二维结构特征-CH3,-O-,-C-,P等结构碎片。以M10,M20为人工神经网络的输入层,设定2∶2∶1的网络结构,所建BP模型的传统相关系数R2为0.977。研究结果表明,电性距离矢量对部分农药生物降解性的表征是合理有效的。     

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。     

抗肿瘤喹唑啉衍生物的定量构效关系

用量子化学密度泛函(DFT)及分子力学(MM )方法,计算了一系列抗肿瘤喹唑啉衍生物分子的电子结构、几何结构及分子性质(广义结构参数),并通过回归分析,筛选出主要因素,建立定量构效关系(QSAR)方程.发现该类化合物分子的抗肿瘤活性与一些广义结构参数有密切关系,特别是苯环18位碳上取代基(R)的体积与表面积的比值r18,嘧啶环与苯环(C环)间的距离d,以及次低未占据分子轨道(NLUMO)的能量NL与抗肿瘤活性显著相关,可通过取代基的选择与计算来筛选药效最佳的先导物.QSAR方程的拟合相关系数(R2)及交叉验证相关系数(q2)分别为0.851 6和0.714 6,表明所得模型具有可信的预报能力,可用以精确预测该系列化合物活性,并为设计抗肿瘤活性更高的喹唑啉衍生物及作用机理分析提供理论指导.     

杜松籽油香气成分的理论分析模型

为研究杜松籽油香气成分的色谱保留指数与结构之间的定量结构-保留相关关系,在分子邻接特性及拓扑理论基础上,计算了65个杜松籽油香气成分的电性拓扑状态指数和分子连接性指数.将其中8种结构参数(~1X、~5X_c、E_1、E_2、E_3、E_5、E_6和E_8)作为结构描述子,引入到与杜松籽油香气成分的色谱保留指数相关的多元回归方程,构建了拟合度高、预测能力强的QSRR模型.将筛选的8种结构参数作为神经网络输入层单位神经元,采用8∶4∶1的网络结构,构建了有较强预测能力的神经网络模型,模型的总相关系数rt为0.9972,色谱保留指数的预测值与文献值的相对平均误差仅为0.88%,2者吻合度令人满意.结果表明杜松籽油香气成分的保留指数与8种结构参数之间有良好的非线性关系,研究结果为杜松籽油在药食两用产品的开发利用方面提供了理论依据.     

基于手性电性距离矢量的手性有机酸保留指数研究

将手性指数引入电性距离矢量,建立手性电性距离矢量(cMK).通过多元回归方法研究16种手性有机酸(6种手性羟酸和10种手性氨基酸)的薄层色谱保留指数与cMK的定量构效关系(QSAR),经最佳变量子集回归建立最佳三元数学模型,传统的判定系数为0.909,逐一剔除法(LOO)的交互验证系数为0.856.研究结果表明,该模型具有良好的稳健性及预测能力.根据进入该模型的3个手性电性距离矢量(cM1,cM5,cM15)可知,影响手性有机酸保留指数的主要因素是分子的二维结构特征和分子的手性特征.新建手性电性距离矢量对手性有机酸的保留指数表征是合理且有效的.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。