Ⅱ型抗癌晶体蛋白的芳香族氨基酸及其与抗肝癌活性间的关系

利用氨基酸序列比对,蛋白质间相互作用位点预测和蛋白质与蛋白质对接,研究Ⅱ型抗癌晶体蛋白的氨基酸组成与其抗肝癌活性之间关系.结果表明:Ⅱ型抗癌晶体蛋白分子上位点49,51,52,55～60,194和205～212的氨基酸残基,特别是芳香族氨基酸在配体和受体蛋白质间的相互作用中起着重要作用;在Hex的蛋白质与蛋白质对接中,配体P11和P32与受体甘油醛-3-磷酸脱氢酶(GAPDH)的结合能量最低,表明P11和P32更容易与GAPDH结合.     

基于拓扑结构的生物网络关键节点识别研究进展

与生物学实验方法及其它方法相比,基于拓扑结构的生物信息学方法在生物网络关键节点识别上有独特优势.本文从节点的中心性测度、网络的拓扑参数及层次结构等几方面总结了生物网络的主要拓扑特征;比较了蛋白质网络、代谢网络及基因调控网络关键节点识别的主要方法;分析了相关的一些算法.最后指出存在的一些主要问题,并提出解决的思路及进一步研究的方向.     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.     

基于复杂网络理论的中国城市航空网络有向加权分析

为了科学优化中国航空网络资源分配、测评特殊机场的重要地位,本文运用复杂网络理论,构建中国城市航空有向加权网络,探究其网络结构特征并以度中心性、介数中心性、入强度为指标进行节点重要性排序筛选国内重要机场节点。结果表明,中国城市航空网络的节点度值和边权值分布都具有异质性,是一个无标度网络;不同方法筛选出的重要机场节点基本一致,筛选结果为网络整体管控提供有效意见;ZWWW、ZYHB机场在介数中心性相对其他指标较高,在网络中具有重要的中转作用。     

阿尔茨海默病胰岛素信号通路的研究进展

胰岛素受体高度表达于海马,在大脑正常功能中发挥重要作用。提高脑内胰岛素作用可以增强与海马相关的学习和记忆过程。阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)与脑脊液胰岛素水平降低及脑胰岛素抵抗密切相关,并伴有胰岛素及胰岛素样生长因子受体表达降低,胰岛素受体底物-1的丝氨酸磷酸化增强等。因此,胰岛素信号通路受损可能是导致AD的重要原因。     

基于邻介熵和邻度熵的复杂网络中心性算法

识别复杂网络的重要节点是复杂网络研究的关键点,也是网络稳定性判定的重要理论基础.常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、特征向量中心性和K-core 中心性等,这些指标在识别重要节点时存在一定的局限性.为了解决以上问题,将节点v_i的邻居节点集划分成关联邻居节点集(MR)和非关联邻居节点集(M_UR),结合图的信息熵以及节点的介数中心性和度中心性,提出新的中心性指标,即基于邻介熵(NBE)和邻度熵(NDE)的关联邻居中心性RNC 和非关联邻居中心性URNC.实验通过动态攻击来评估新的中心性指标在一个实验网络模型和五个真实网络上的效率,结果表明,新的中心性比传统的中心性具有更高的识别重要节点的效率.     

基于优化阈值法的股票网络构建与重要节点判别

研究了中国股票市场牛市、熊市、平稳震荡3个典型时期的主要性质与特征.首先收集了这3个时期的金融市场数据,用优化阈值法构建网络.之后对构建的网络进行社团划分,并在此基础上挑选出了对于社团重要的点;同时利用节点中心性经典指标:度中心性、介数中心性和紧密中心性挑选出了网络中重要的节点.     

基于小波变换的代谢网络比较方法

针对集合论的全网络比较方法仅考虑节点本身的特性这一缺陷,提出了一种新的代谢网络比较方法,能同时考虑到节点在网络拓扑结构属性方面的差异.该方法综合了7种代谢网络拓扑中心性,应用主成分分析方法选取主成分,设计了主成分分量的序列化方法,运用小波变换来研究代谢网络结构特征曲线,建立模糊函数比较不同物种的代谢网络.该方法能定量地...     

一种对蓄意攻击具有鲁棒性的无标度网络

无标度网络具有对蓄意攻击脆弱性的特性,分析发现hub节点的存在是这一问题产生的根源.文章给出了通过对网络增长过程中加入随机边,促使hub节点作用退化的PBA模型.实验和分析表明该模型有效提高了对蓄意攻击的鲁棒性.     

二聚炔雌醇分子钳对氨基酸的对映选择性识别

利用人工受体与适当底物间的分子识别 ,以建立仿生模型的研究已成为生物有机化学前沿富有挑战性的领域之一 [1 ] .生物分子多数是手性分子 ,因而手性识别在生命过程中极其重要[2 ] .近年来对氨基酸的手性识别引起了广泛的兴趣 .多种大环受体 (如冠醚、环糊精、环番等 )对氨基酸的手性识别有较多的报道 ,然而甾体类大环和甾体分子钳受体对氨基酸的手性识别报道却很少 .我们曾报道了二聚雌二醇分子钳 ( 1 ,2 ,3,4)对氨基酸具有对映选择性识别性能[3,4] .这里报道由炔雌醇构筑的分子钳 ( 5 ,6 ,7,8)对氨基酸的手性识别 ,并与雌二醇分子钳的识别…     

蛋白质残基相互作用网络在线服务及可视化分析

蛋白质残基相互作用网络对理解蛋白质的结构特征，生物学功能和结合位点预测等研究有重要的作用.然而，现有的蛋白质残基相互作用分析方法易用性较差，需要下载和安装程序，较少提供友好易用的网络可视化功能，极大限制了蛋白质结构、功能和药物设计的相关研究.建立了蛋白质残基相互作用网络在线服务及可视化计算平台(http：//renault.fun)，用户不需要下载和编写程序，仅需上传蛋白质结构数据和口袋相关信息即可搭建蛋白质残基相互作用网络，并实现度中心度(degree centrality)，接近中心度(closeness centrality)和中介中心度(betweenness centrality)等网络特征的计算.该计算平台可进一步实现蛋白质残基相互作用网络的可视化，分析蛋白质表面结合口袋的网络特性，对理解蛋白质结构和药物设计的相关应用研究有较大的帮助.     

基于多属性决策的PCAS-SNIF关键节点分析

预先计划的近距空中支援(PCAS)是一种典型的空军进攻作战样式,在现代战争中有着举足轻重的作用,研究PCAS信息流转过程对于提高PCAS的作战效能具有重要意义。针对PCAS作战过程难以建模分析的问题,引入超网络理论,通过研究PCAS作战的基本流程以及作战网络中各节点之间的交互关系,构建了“两层五网”的PCAS信息流转超网络模型。之后,仿真分析了PCAS信息流转超网络节点的度中心性、介数、聚类系数和接近中心性4个方面的拓扑特性,通过多属性决策节点重要性综合评价方法得出网络关键节点。最后,通过网络攻击实验验证了超网络模型和多属性决策算法的合理性和有效性,为研究作战信息流转问题提供了新的思路。     

AS级Internet网络拓扑的中心性测量

复杂网络的中心化研究讨论的是网络中节点的中心化程度,对复杂网络的中心化测量可以实现在结构复杂、规模庞大的网络中准确而迅速地发现中心化节点,从而对网络进行有效的管理.研究了AS级Internet的中心化测量问题,基于CAIDA 2011年2月的AS级探测数据,分析计算了Internet的度中心值、介数中心值以及紧密度中心值,进一步探讨了三者之间的关系.经研究发现三者均能有效地找到网络中的中心化节点,但是紧密度指标较之前两者更能体现网络全局性,其准确度要高于度指标和介数指标.     

时序超网络上重要节点挖掘方法研究

在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法及随机移除节点的基线方法，分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征，从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同时，构建了时序超网络上的SI传播模型，基于该模型提出了新的评估方法来衡量所提出的中心性方法的有效性。研究表明，在时序超网络上，基于最快到达路径的介数中心性方法是评价该类网络上节点重要性的良好指标。此外，基于时间分辨率的度和超度中心性方法通过寻找网络的最佳时间分辨率，可以进一步优化普通的度和超度中心性方法，弥补了普通方法不能有效考虑网络时间信息的缺点，且在多个真实网络上表现出与介数中心性方法相当的性能。     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

应用复杂网络研究板块内股票的强相关性

为探索股票之间相互影响的行为,提高投资组合构建能力,以中国股市煤炭、电力板块股票为节点,以近19年股票对数回报的相关系数为边,建立复杂网络模型。通过对网络拓扑参数计算,发现该网络为无尺度网络,节点度分布负幂指数小于1,无权网络和加权网络平均集聚系数分别为0.68和0.41。对网络中心性进行了测量,发现000723,601898,601918三个节点是整个网络的核心节点;网络可划分成两个分区,并抽取出一个高度耦合的具有13个节点的中心网络,对整体网络有很大影响。     

基于重要结点的社区发现算法

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。     

新型偶氮染料中间体2-氨基-5-氨甲基-1-萘磺酸合成条件的研究

2-氨基 - 5 -氨甲基 - 1-萘磺酸 (氨甲基吐丝酸 )是一种新型活性偶氮染料中间体 ,文献报道大多采用首先把 2 -氨基 - 1-萘磺酸的氨基乙酰化保护 ,然后氨甲基化及水解反应的合成方法 ,其不仅合成步骤长 ,而且需要在高压反应釜中进行。这样的制备条件在实验室操作以及进一步中试及工业化的生产中存在很大局限性。针对这种情况 ,本研究工作对反应条件进行系统的研究后 ,改用直接将 2 -氨基 - 1-萘磺酸氨甲基化合成 2 -氨基 - 5 -氨甲基 - 1-萘磺酸 (氨甲基吐丝酸 )的方法 ,去掉了氨基乙酰化反应 ,使反应步骤简化 ;去掉了高压操作 ,使整个反应过程容易操作。改进的合成方法反应条件温和 ,整体收率稳定 ,维持在 87.2 % ,获得了较好结果。