结核分枝杆菌mpt64基因稳定表达细胞系的建立

为建立稳定表达结核分枝杆菌分泌蛋白MTP64的P815细胞系,将mpt64基因克隆到真核表达载体pcDNA3.1(-),构建mpt64真核表达载体.重组质粒酶切鉴定正确后,以Lipofectamine2000转染P815细胞,通过G418筛选后,得到阳性克隆,分别以RT-PCR方法检测mRNA表达,间接免疫荧光和Western-blot检测目的蛋白的表达.表达结核分枝杆菌分泌蛋白MPT64的真核表达载体转染细胞后,RT-PCR可扩增出目的基因片段,转染细胞间接免疫荧光检测阳性,Western-blot检测在约26 kDa处有特异显色条带,证实转染细胞表达目的基因.成功地建立mpt64稳定表达细胞系,为进一步结核疫苗评价奠定一定基础.     

十一届全运会网球团体决赛中于欣源发球技术指标的统计分析与研究

利用临场观察和观看比赛录像等方法,通过Dartfish软件设计模版。对于欣源及其对手在全运会团体决赛中发球技术进行统计,探讨分析于欣源的发球技术水平和比赛失利的主要原因,分析其在比赛中存在的主要问题以及改进措施,为进一步提高其技战术水平提供参考。     

基于柔度法的两端固定梁加载全过程分析

采用柔度法对两端固定粱在2个对称集中力作用下的加载全过程进行了弹塑性分析.分析结果表明,受力变形过程可分为4个阶段:弹性阶段;固定端附近产生塑性变形阶段;固定端为塑性铰而固定端附近弹塑性区卸载阶段;固定端保持为塑性铰而梁中部部分区域产生塑性变形直至形成塑性流动阶段.导出了纯弯段屈服时的曲率与弯矩的关系,给出了塑性铰处的相对转角及其引起的位移的计算方法.推导了加载各阶段的荷载、弯矩和位移计算公式,可供对超静定梁进行强度和刚度计算时参考.     

带有负顾客的M／M／1／N单重工作休假排队系统

研究了一个带有负顾客的M／M／1／N单重工作休假排队系统。服务员在假期中以较低的速率服务顾客而非停止工作。负顾客一对一抵消队首正在接受服务的正顾客(若有),若系统中无正顾客,到达的负顾客自动消失,负顾客不接受服务。利用马尔科夫过程理论和矩阵解法求出了稳态概率的矩阵解,并得到了系统的平均队长、平均等待队长以及顾客的消失概率等性能指标。最后通过数值例子分析了系统的参数,休假时的工作率μ_v和休假率θ对平均等待队长以及顾客消失概率的影响。     

常系数线性微分方程解的表达式

文章给出了常系数线性微分方程解的表达式,对于解常系数线性微分方程带来了很大方便.     

计算机应用技术专业教学改革的基本思路

简单介绍北京联合大学计算机应用技术专业教学改革的基本思路,阐明了计算机应用专业在理论指导下的高职教学模式,理论知识教学体系、实践教学体系、素质教育体系、专业课和技术技能质量标准及其考核标准.     

挤扩支盘柱的研究与应用

挤扩支盘柱为一种新型变截面砼灌注桩,与普通灌注桩相比其承载力明显提高。本文主要介绍了挤扩支盘桩的特征、承载力计算和工程实例。     

3个灵芝菌株的特性比较

对３个灵芝菌株进行品比试验,结果表明：南韩灵芝的菌丝生长速度快,子实体发育迅速,产量高,抗污能力强,芝形整齐,菌盖大而厚,是一种理想的商品生产菌种;紫芝表面紫黑色,个体小,易污染,产量低,但子实体形态好;Ｇ５灵芝的生长速度、产量、抗污能力均介于南韩与紫芝之间,菌盖薄,色泽不均匀,不适宜作鲜菇生产。     

遗传算法引入进化方向算子的一个改进及应用

为了有效找到全局最优,将“进化方向”引入到遗传算法中被认为是非常有用的。文中提出了一个新的进化方向算子,用于对标准遗传算法进行改进,该算子依据父代个体和当代个体的进化方向产生子代个体,进化方向的求取无须计算梯度。算子的作用对象是个体中的变量而不是染色体中的基因,因而适合于采用任何形式编码的遗传算法场合,包含该方向进化算法被用于二维多峰函数的极大值搜索问题,进行了对比验证,将新算法进一步应用于离心压     

机器学习的基石：聚类任务的现状与挑战

[目的/意义]随着信息技术的快速发展,各个领域积累的数据呈现出规模大、种类多、结构复杂等特点,这些都为已有的无监督聚类算法提出了严峻挑战。[方法/过程]该文对近年来提出的各种聚类算法进行了综述。[结果/结论]根据聚类算法可处理的数据类型不同,聚类算法可分为基于向量表示的聚类算法和基于关系表示的聚类算法;从建模策略的角度,聚类算法可分为基于模型优化的算法以及基于启发式的算法。其中,基于模型优化的算法重点分析了k-means算法以及图割算法的研究现状,并给出了两种算法之间的差别和联系,进而解释了为什么k-means模型只能处理球形数据,而图割模型可以处理非凸数据。基于启发式的算法以密度聚类算法为例展开分析。此外,鉴于无监督聚类算法面临的非凸优化难题,该文还分析讨论了无监督聚类算法的各种优化方法。最后,归纳总结了现有算法与优化方法的主要特点,并指出了现阶段聚类方法存在的问题以及未来的研究方向。