Prediction of Topological Structure of Protein from Its Secondary Structure Sequence

提出由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构的方案，对全α全β和α／β型蛋白质制定了预测规则．预测成功率为８５％～９０％．     

蛋白质结构类预测的新方法：基于蛋白质二级结构序列的预测方法

提出了由蛋白质二级结构序列预测蛋白质结构类的新方法，并给出了预测蛋白质结构类的简明预测规则。     

由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构

提出由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构的方案，对全ａ全β和α／β型蛋白质制定了预测规则，预测成功率为８５％～９０％。     

蛋白质二级结构中同义密码子与氨基酸上下文关联的偏好型

通过对人(Homo sapiens)的117个蛋白质和大肠杆菌(E．coli)的87个蛋白质的统计分析，发现mRNA序列中的同义密码子与氨基酸的上下文关联是和蛋白质二级结构有关的，并给出了各二级结构中有意义的上下文关联型．讨论了该结果对蛋白质结构预测的改进意义及其在基因工程领域可能的应用。     

α／β类蛋白的构建模式及拓扑结构预测

讨论了α／β类蛋白的构建模式及拓扑分类，根据二级结构序列给α／β类蛋白拓扑结构预测的简明规则，预测成功率在８０％以上。     

蛋白质的二级结构序列和结构型

从蛋白质的二级结构序列出发 ,提出了冗余的概念 ,定义了冗余数量和冗余长度 ,给出了不同结构型蛋白的冗余数量和长度的分布特性 .统计结果表明 α类蛋白中 30 %、β类蛋白中84 %、α/β类蛋白中 95 %的序列不同程度的存在冗余 ,冗余数量和冗余长度主要分布在 1～ 3的范围 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用信息聚类方法对 α类、β类、α/ β类、α β类的6 0 0个蛋白进行了聚类 ,结果表明 ,对冗余较少的α类蛋白 85 %以上能够较好地聚类在一枝中 ,但对于冗余较多的其它类蛋白不能分在一个大支中 ,大部分可以分散在多个小支中 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用 Mahalanobis距离方法对上述四种结构型进行预测 ,预测的总体准确率为 81 .1 % .聚类结果和利用 Mahalanobis距离分类结果充分展示了蛋白质二级结构序列对结构型的特殊作用 ,但由于冗余的影响使得二级结构序列的信息并未充分显示出来 .说明从蛋白质二级结构序列出发预测结构型和构建蛋白质框架结构是合理的选择     

蛋白质拓扑结构预测的进一步讨论

利用信息论方法，找到了与蛋白质拓扑结构相关性较好的一些二级结构参数，确定了预测蛋白质拓扑结构的最佳参数、对α类，β类，α／β类蛋白制定了简洁的预测规则；对结果进行了讨论。     

蛋白质二级结构中对应的密码子关联的进一步讨论

从概率论的角度出发,以人和大肠杆菌蛋白质为模式,研究了蛋白质二级结构中有显著统计意义的mRNA序列上的密码子上下文关联,以及蛋白质序列上的氨基酸上下文关联.从而给出了99%置信水平上的各二级结构中的反常密码子上下文关联偏好型.为了进一步检查反常密码子关联对二级结构的影响是否有位点保守性,研究了密码子上下文关联以及氨基酸上下文关联与二级结构位点的关系,结果显示反常密码子关联与二级结构位点没有强关联.所得结果可以给出哪些密码子的上下文关联对蛋白质二级结构有影响,且对改进蛋白质二级结构的预测有一定的参考价值.     

神经网络预测蛋白质二级结构的编码技术

考虑不同残基的物理化学性质，将其融入蛋白质二级结构的神经网络预测中，提出了一种新的归一化二进制编码技术，将各种残基不同的疏水值与体积大小归一化结果作为神经网络的二进制输入序列．与其他蛋白质二级结构预测的方法进行了比较，结果表明，该方法能充分利用蛋白质的一级结构信息，获得了很好的预测效果。     

由氨基酸序列预测蛋白质二级结构的进一步研究

本文在工作[1][2]的基础上进一步研究了蛋白质二级结构的经验预测,着重讨论了如何制定预测规则的问题,并将预测工作计算机化.在蛋白质资料库中随机选取了21个蛋白质(3296残基)进行预测,正确率对α螺旋和β折迭分别为84.4%和81.9%.     

连续小波变换-支持向量回归-紫外分光光度法测定多组分B族维生素含量

提出了连续小波变换-支持向量回归-紫外分光光度法(CWT-SVR-UV)多组分B族维生素含量测定方法.通过对维生素B混合样品测定光谱进行CWT处理,能够扣除光谱背景信号,降低光谱重叠与共线性的影响.将CWT-SVR-UV法用于维生素B1、维生素B2、维生素B3及维生素B6混合组分的同时测定,测定结果相对标准偏差分别为0.9%、1.8%、1.7%和0.5%.与基于原始光谱数据的SVR和偏最小二乘(PLS)建模方法相比较,本文提出的建模测定方法具有更好的预测准确度.     

非标准工况下数字化电能表运行性能分析与评估研究

数字化电能表作为电能计量终端装置,其计量的可靠性与准确性意义重大。目前,通过国家标准检定的数字化电能表,在工程应用中仍然出现运行不稳定及计量失准的情况。究其原因是对现场非标准工况条件下数字化电能表运行性能的研究不够深入。为了研究数字化电能表现场运行中出现问题的来源,保证电能计量的准确性,研发了数字化电能表运行性能分析与评估系统。模拟现场非标准工况条件对三个不同厂家生产的数字化电能表运行性能进行了分析与评估。评估结果表明,受数字化电能表前端设备采样频率限制和内部缺少噪声过滤机制及电能计量算法准确度不够的影响,数字化电能表容易出现运行不稳定及计量失准现象,应提高计量算法精度,提升非标准工况条件下的适应性。研究成果一方面能为数字化电能表厂家提供技术改进思路;另一方面能为数字化电能表相关检测标准的改进提供参考依据。     

Prediction of nonregular secondary structures of proteins based on wavelet analysis

The secondary structures of proteins fall into two classes: regular structure and nonregular structure. Helices and sheets are termed "regular" structures because their residues have repeating main-chain torsion angles, and their backbone N-H and C-O groups are arranged in a periodic pattern of hydrogen bonding. In contrast, the remaining structures with nonrepeating backbone torsion angles are called nonregular secondary structures. In this note, we performed an extensive sequence analysis of nonregular secondary structures and showed that these nonregular parts could be effectively predicted by continuous wavelet transform.     

密码子上下文关联与蛋白质二级结构

对人(Homo sapiens)117个蛋白质和大肠杆菌(Ecoli)的87个蛋白质的各二级结构相对应的mRNA序列中的密码子上下文关联作了统计分析，发现它们的使用对不同种属的蛋白质二级结构有不同的偏好，对同一种属蛋白质的不同二级结构也有不同的偏好．与密码子和单碱基关联的结果比较，说明密码子上下文关联可以更加准确地预测蛋白质二级结构．     

极端环境下汽车运行工况的风洞试验对标分析

为比较环境风洞模拟极端环境下汽车运行工况的准确性,设计了实际路试与环境风洞的对标试验,采集了典型高温山区路段汽车的运行数据。通过运动学片段分割以及短行程分析法构造出车辆的行驶工况图。以运动学片段聚类结果所代表的汽车三种运行状态为基础,利用标准化均方误差方法和特征参数值的计算结果对两次试验中汽车行驶工况的关联性与差异性进行具体分析。结果表明：对标试验结果的关联性极强,其细微差异主要体现在第一类运动学片段上,并且频繁的加减速是汽车三种运行状态中对热管理系统升温影响最大的。可见,环境风洞的模拟结果基本上是准确有效的。     

智能化仪表传感器非线性校正的实现

本文描述了传感器非线性特性预处理的方法．实践证明该方法适用于标准或非标准特殊传感器，处理结果使智能型仪表的测试精度有显著提高．     

Identification of predictive sequence motifs limited by protein structure data base size

Associations between short amino acid sequence patterns and protein secondary structure classes can be found by searching a data base of known protein structures. Analysis of these associations suggests that secondary structure of proteins can be determined locally by sequence motifs of high predictive value, but at present our ability to find these motifs is limited by the size of the available data bases.     

基于连续小波变化的心音信号时频分析

将连续小波变换应用于心音信号的分析中。连续小波变换因为尺度连续变化 ,可以充分表现小波分析的优越性。为了解决在分析尺度范围大 ,小波函数和信号中心频率较高条件下引起计算量大的问题 ,在基于 Mellin变化的连续小波快速算法的基础上提出了同比展宽法。连续小波变化可以表现心音信号在频域上的动态变化。通过对正常人和心肌病患者的不同样本分析 ,发现他们在变换后的时频分布上表现出明显的差异。结果表明连续小波变化是一种分析心音信号的有效方法。     

基于Fourier变换离散化的连续小波变换频域算法

对于固定的尺度,小波变换是待分析信号与小波基函数的线性卷积。当小波基函数的Fourier变换有显式表达式时,利用其Fourier变换进行线性卷积称为小波变换的频域计算方法。由于线性卷积的长度大于信号的长度,因此,选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数也是一个亟需回答的问题。本文利用Fourier变换的离散化和离散Fourier变换的关系由小波变换时域算法推导了小波变换频域算法,证明了时域算法与频域算法的等价性;解释了这两种方法分别应该选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数;分析了频域算法产生边界效应的原因;给出了频域算法中参数的选取方法,以便克服边界效应。时间复杂度分析以及数值实验均表明了频域算法至少比时域算法减少了1/3的运行时间。     

Independent evolution of structural and coding regions in a Neurospora mitochondrial intron

The discovery of intervening sequences (introns) in eukaryotic genes has raised questions about the origin and evolution of these sequences. Hypotheses concerning these topics usually consider the intron as a unit that could be lost or gained over time, or as a region within which recombination can occur to facilitate the production of new proteins by exon shuffling. Additional complexities are observed in introns of mitochondrial and chloroplast genes which contain secondary structures required for messenger RNA splicing and open-reading frames encoding proteins. Here we describe differences in the organization of protein-coding sequences in the intron of the mitochondrial ND1 gene in two closely related species of Neurospora. These differences show that intron sequences involved in secondary structure formation and in protein coding can evolve as physically distinct elements. Indeed, the secondary structure elements of the ND1 intron can contain two different coding sequences located at two different positions within the intron.