基于双向电泳-MALDI质谱分析的蛋白组学本科教学实验

蛋白质组学已成为研究生物学过程及直接描述细胞和组织变化的有力手段。双向电泳结合生物质谱技术是蛋白质组学研究中的最常用的蛋白质分离和鉴定技术之一。该项技术是生物技术专业本科生必须掌握的一门实验技术。通过双向电泳-MALDI质谱分析的蛋白组学本科教学实验的设计,建立了完善的本科教学实验方案,让大型仪器全面支撑本科教学实验,进一步提高了大型仪器的利用率。     

蛋白质组学核心技术研究进展

人类基因组计划的完成标志着生命科学已进入后基因组时代,蛋白质组学的研究被提升到了前所未有的高度.对蛋白质组学研究中的三大核心技术——双向电泳、生物质谱、生物信息学技术的进展及其应用进行了概述,重点介绍了双向电泳技术和生物质谱技术.     

双向电泳技术在昆虫研究中的应用

随着生命科学进入后基因组学研究时代,蛋白质组学成为其研究热点.双向电泳技术(Two-dimensional electro-phoresis,2-DE)凭借其高灵敏度,高分辨率以及能将数千种蛋白质同时分离等优点,成为蛋白质组学的核心技术之一,在生命科学研究中发挥着不可替代的作用.近年来,随着黑腹果蝇(Drosophil...     

差异蛋白质组学的分离鉴定技术

文章综述了差异蛋白质组学中主要分离技术如双向电泳、差异凝胶电泳、多维色谱技术及以质谱为基础的分离鉴定技术。     

蛋白质组技术研究进展

探讨了蛋白质组的由来，分析了蛋白质组学研究的特点和内容。综述了研究蛋白质组的技术和方法．其主要包括：双向电泳技术、质谱分析、生物信息学等，并对蛋白质组研究的前景作出了展望。     

虎纹蛙蝌蚪与幼蛙肌肉蛋白质的双向电泳图谱对比分析

双向电泳技术是蛋白质组研究的核心技术之一。通过对虎纹蛙蝌蚪与幼蛙的肌肉进行双向电泳并对其图谱对比分析,为其今后进行蛋白质组学的研究打下基础。     

正常与性早熟河蟹视神经节蛋白的二维电泳初步分析

利用双向电泳技术比较正常和性早熟河蟹视神经节蛋白的表达差异,旨在探索蛋白质组学技术在甲壳动物中尤其是河蟹的性早熟研究当中的应用.结果发现,明显差异的蛋白点共24个,为以后通过蛋白质组学手段筛选出真正影响性早熟发生的蛋白质或酶奠定了基础.     

蛋白质组学研究的有效工具——双向电泳鉴定技术

在当今生命科学研究的热门领域蛋白质组学研究中,双向电泳技术是分离检测细胞、细胞系、器官和组织的总蛋白质组的最有效的方法.双向电泳技术是根据蛋白质等电点和分子量两个相互独立的参数,在相互垂直的两个方向进行二次电泳的过程,其主要步骤包括样品制备、电泳、凝胶染色和图像分析.本文就双向电泳的步骤、技术特点、缺陷和发展前景进行简述.     

白斑综合征中国对虾肝胰腺蛋白质组学研究的技术探索

建立白斑综合征中国对虾肝胰腺蛋白质组学技术体系，以患白斑综合征中国对虾的肝胰腺为研究对象，健康中国对虾肝胰腺为对照组,探索2种蛋白质组学差异蛋白的分离和鉴定的方法. 采用双向凝胶电泳(4～7固相pH梯度干胶条，10%SDS-PAGE)分离蛋白质组，银染显色，图像分析软件比较分析，识别差异蛋白，胶上扣点，处理后通过基质辅助激光解析电离飞行时间质谱（MOLDI-TOF）得到肽质量指纹图谱，软件分析后应用Mascot数据库搜索软件鉴定蛋白. 分别获得中国对虾患白斑病组及对照组正常肝胰腺蛋白质组表达图谱. 分别识别出203和107个蛋白质点. 筛选并尝试鉴定数个差异蛋白. 对各方法步骤进行了技术探讨，对实验过程提出了一系列建议. 建立了双向电泳及生物质谱方法研究中国对虾白斑病的蛋白质组学技术体系. 该体系拓宽了对虾免疫生理研究的途径，以从蛋白质水平探讨对虾发病机制，寻找有效药物靶点.     

双向电泳技术在蛋白质组学中的应用

双向电泳技术在蛋白质组学研究领域中一直处于核心地位。此文从基本原理、方法、在蛋白质组中的应用以及方法的局限性和相关技术改进等方面做了简要综述,为进一步开发利用该技术提供参考依据。     

肉品品质检测技术综述

介绍了人工嗅觉与人工味觉检测技术、计算机视觉技术、近红外光谱技术、高光谱图像检测技术等无损检测技术的发展概况.应用高光谱图像技术对肉品品质进行无损检测是当前的研究热点之一.介绍了该技术的基本原理和国内外肉品品质高光谱图像检测技术的研究现状,并展望了高光谱图像检测技术在肉品品质检测中的研究前景,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.     

基于混合入侵检测技术的网络入侵检测方法

总结了异常检测和误用检测的优缺点,结合其优点,并克服其缺点,提出了基于混合入侵检测技术的网络入侵检测系统模型.对于同一行为,异常检测结果和误用检测结果不总是一样的,跟踪算法有效地解决了异常检测结果与误用检测结果不完全相同的问题;采用了数据挖掘方法建立正常行为轮廓库,并采用了全序列比较法和相关函数法实现异常检测引擎;提出的模型较基于单一入侵检测技术的模型相比,具有更好的检测效果.     

CNG储气井套管检测技术综述

CNG储气井套管检测是当前套管检测研究的热点,并在商业方面拥有广阔的应用前景。文章综述了CNG储气井的检测技术的现状及最新进展,介绍了国内外对套管井的主要检测方法和检测原理,重点分析了声学检测法、射线检测法、电学检测法、磁学检测法、光学检测法等方法的优、缺点。最后对于CNG储气井的检测技术发展方向进行了展望。     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

面向庭院式住宅的周界入侵综合识别技术

针对现有周界入侵检测技术应用于私人住宅时面临的几点问题,提出一种面向庭院式住宅的周界入侵综合识别算法,该算法以YOLOv5为基础,将周界入侵检测任务分为异常目标检测与入侵检测两部分。在异常目标检测部分,针对YOLOv5在复杂户外场景下对小目标检测效果不佳等问题对其网络结构进行三点改进,然后应用改进YOLOv5对监控范围内人员穿戴与所持工具是否异常进行检测,并根据结果判断是否存在潜在入侵行为;在入侵检测部分,提出一种点线式区域入侵检测方法,巧妙的将区域入侵检测问题抽象成点与多条直线围成区域的位置关系判断问题。实验结果表明:本文算法在异常目标检测阶段平均精度mAP值为85.4%,相较于YOLOv5与其他目标检测算法精度更高;模型检测速度可达23.4frame·s-1,实时性良好;在入侵检测阶段,点线式区域入侵检测方法相较于现有基于视频的入侵检测方法具有更高的入侵检测灵敏度且不存在误检现象;基本满足对庭院式住宅进行周界入侵检测的任务需求。     

压缩感知方法在纺织品有害物质安全检测中的应用

为提高纺织品生产过程中对有害物质的检测效率，本文将压缩感知方法应用于有害物质的检测过程，以观测矩阵作为混样方案，通过混检的方式得到远少于待测样品的检测次数；混检完成后，根据相应的重构算法由混检值重构出原样品中有害物质的含量，进而获得不合格样品的编号及检出率等；最后，通过仿真实验探讨了由不同参数生成的混检矩阵对重构效果的影响，并用在纤维纺织品中检测有害物质双酚A、芳香胺和甲醛的真实检测项目进行了验证. 验证结果显示, 本文提出的基于压缩感知的混样检测方案不仅能保证检测的准确性，而且能降低检测成本和提高检测效率.     

基于异常检测的入侵检测技术

对目前的异常检测技术进行了全面概述, 按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、 基于机器学习和基于数据挖掘3种, 阐述了各种异常检测技术的特征, 并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法. 通过实验结果, 比较了各种算法的检测效果.     

无监督数据集子类划分的人脸口罩佩戴识别算法

人脸口罩佩戴识别成为疫情防控的一项重要手段,而目前口罩佩戴检测主要还是通过人工监测,基于深度学习的口罩佩戴检测系统较少,且存在误检、漏检和检测速度慢等问题。针对口罩佩戴检测中不规范佩戴口罩数据集较少,和对检测精度和检测速度要求较高的实际应用需求,从数据集和网络两方面改进人脸口罩佩戴检测方法:通过在无监督自分类方法中引入标签矫正算法对数据集进行子类划分,减少数据集类内差异,提高网络检测精度;调整目标检测网络结构,去除小尺度检测的网络层,提高网络检测速度;引入注意力机制模块,增强网络对细节特征的提取能力,提高网络检测精度。口罩佩戴情况的平均检测精度从79.34%提升到93.12%,检测速度提高了6.4%,设计的网络结构能够满足实际应用的需求。     

猪肉新鲜度无损检测技术现状及发展方向

随着科学技术的不断发展,猪肉新鲜度无损检测技术不断向快速、无损、实时的方向发展.本文主要研究猪肉新鲜度无损检测方法的发展现状,包括近红外光谱检测技术、人工嗅觉和人工味觉检测技术、计算机视觉检测技术等检测技术,并着重讨论计算机视觉技术在猪肉新鲜度无损检测中的应用.最后,针对猪肉新鲜度无损检测现阶段存在的问题提出了多信息融合检测技术及其应用.     

一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法

恶意软件链接将给人们的财产甚至生命安全带来极大威胁.为了保障移动终端通信的安全性,提出了一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法,该方法设计了基于域名的黑白名单检测模块、敏感关键词检测模块及基于逻辑回归算法的检测模块.逻辑回归检测模型基于6种链接特征构建;3个检测模块以串行的方式递进工作,一旦得出检测结论即终止本次检测.实验测试结果表明,该方法可有效识别安卓系统手机恶意软件下载链接,检测准确率达98.5%以上;且检测速度较快,一个典型链接的平均检测时间约0.181 s.