HIV-1复合多表位基因的原核表达和多克隆抗体制备

为表达HIV-1复合多表位基因并制备其多克隆抗体.设计引物,以HIV-1标准株全长cDNA序列为模板,PCR扩增获得p24基因片段;合成改造后的多个表位基因MEG并且与p24片段相连接,克隆入大肠杆菌.将测序正确的p24MEG基因克隆入原核表达载体pET32a并诱导表达.采用Ni2 -NTA亲和柱纯化目的蛋白,以p24抗体对纯化蛋白进行Western-blot分析.将纯化的融合蛋白免疫家兔制备多克隆抗体.通过PCR成功获得长度为651 bp的HIV-1的p24片段,获得了与多表位基因连接后的p24MEG基因,通过诱导表达,显示在相对分子量约45 000处有预计大小的特异性条带,表明成功表达出融合蛋白.经此纯化的融合蛋白免疫的家兔能产生特异性抗体,其滴度达到1:3 200.纯化的融合蛋白和多克隆抗体为研究新型HIV疫苗奠定一定的理论和实践基础.     

一步法合成1-甲基-1,2,3,4-四氢异喹啉

为改进1-甲基-1,2,3,4-四氢异喹啉的合成工艺,以苯乙胺为原料,一步法合成1-甲基-1,2,3,4-四氢异喹啉.结果合成1-甲基-1,2,3,4-四氢异喹啉,收率达72.2%.说明此工艺合成路线短,反应条件温和、原料价廉易得适合于工业化生产.     

含S、N配位的三甲基锡铋试剂Ⅱ化合物的合成及结构表征

通过三甲基氯化锡与铋试剂Ⅱ（2,5-dimercapto-4-phenyl-1,3,4-thiodiazole）合成了一种新的化合物Me3Sn（S3N2C8H5）．并通过元素分析、1H NMR谱和X-射线单晶衍射对它进行了表征．结果表明：包括分子间的Sn…S弱作用在内,锡原子为五配位的三角双锥构型,而且分子间通过此作用形成了一维的无限链状结构．     

2004年中国重大科学、技术与工程进展

本着“分门别类、宁缺毋滥、叙述事实、以时为序”的原则,按“科学”、“技术”和“工程”3个类型,遴选了2004年中国9项重大科学进展、8项重大技术进展和7项重大工程进展,并进行相应的点评。     

翻译控制肿瘤蛋白(TCTP)研究进展

翻译控制肿瘤蛋白（The translationally controlled tumor protein,TCTP）最初发现于肿瘤组织,后来又从其他组织中相继分离出来。TCTP是一类广泛存在于动物、植物及酵母中的、在序列上高度保守且具有很高表达量的蛋白家族。最初认为TCTP是一类生长相关蛋白,近年来研究表明,代TP具有多种生物学功能。     

河流相储层精细对比及沉积特征探讨——以惠民凹陷大芦家地区临25-1断块馆二上段为例

以惠民凹陷大芦家临25-1断块馆二上段河流相储层为例,对河流相储层精细对比研究方法以及其沉积特征进行探讨。针对研究区开发中存在的小层对比不清,有利储层分布不明确的问题,以标准层划分层位,以沉积旋回法、河流叠加砂体对比原则划分沉积单元,建立精细小层对比格架;通过观察分析取心井岩石成分、沉积构造等一系列特征,结合测井曲线资料,揭示研究区内小层沉积微相及其展布特征。研究表明,大芦家地区临25-1断块馆二上段小层叠加样式包括间歇叠加、连续叠加、侵蚀叠加三种类型;主要为曲流河沉积,发育点坝、天然堤、决口扇、泛滥平原四种微相;早期主要是河道砂体沉积,点坝砂体连片分布,晚期北部的决口扇沉积发育较明显,二者为研究区的有利储层。     

PDGF-BB和 Notch1在卵巢癌中的表达

探讨PDGF-BB及Notch 1在卵巢癌发生发展中的作用及与临床病理特征的关系,采用免疫组化SP法检测PDGF-BB及Notch1在卵巢癌组织中的表达情况。在60例卵巢癌组织中,PDGF-BB阳性染色主要位于细胞浆中。60%(36/60)高表达,40%(24/60)低表达。Notch1阳性染色主要位于细胞膜中,细胞核、细胞浆亦有表达。63%(38/60)高表达,37%(22/60)低表达。在10例正常卵巢组织中,PDGF-BB部分染色显示高表达10%(1/10),其余均为低表达。Notch1部分染色显示高表达20%(2/10),其余均为低表达。说明在卵巢癌组织中,PDGF-BB的阳性表达率明显高于正常卵巢组织,提示PDGF-BB的表达与卵巢癌的发生有明确的关系;同时PDGF-BB表达水平与卵巢癌的分期、病理分级及淋巴结转移相关。Notch1的阳性表达率明显高于正常卵巢组织,提示Notch1的表达与卵巢癌的发生有明确的关系;同时Notch1表达水平与卵巢癌的分期、病理分级及淋巴结转移相关。相关性分析发现卵巢癌中PDGF-BB表达与Notch1的表达呈正相关(P0.05)。     

L-DACS1反向链路信道估计的DSP实现

针对航空信道具有复杂性和信号传输受多径效应的影响的问题,利用L-DACS1反向链路超帧中的导频,设计了基于LS算法的信道估计方法,使用数字信号处理芯片TMS320C6713在硬件设计实现了该方法,并应用于实际的项目中。测试结果表明,该方案可以有效的进行信道估计与均衡,满足L-DACS1高速传输中对可靠性的要求。     

基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法.首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建...     

考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入到短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-LSTM神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057 辆和14.237 辆;对比多个其他模型实验结果,本文构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。