DNA与小分子相互作用的研究进展

概述了能与DNA发生相互作用的小分子的种类和不同小分子与DNA相互作用的方式、机理,并对DNA与小分子相互作用研究的常用方法,以及这些方法的特点进行了评述。最后对其发展前景,尤其是对药物分子与DNA相互作用的未来发展方向进行了展望与预测。     

小分子溶剂与液晶高分子相平衡理论研究（I）

从热力学角度研究了小分子溶剂与高分子混合体系的溶液－－液晶相平衡性质。研究发现，高分子链越长，形成液晶的极阴浓度越小；当高边节小于４．２时，体系不可能形成液晶。     

基于TCMSP抗肿瘤中药小分子EGFR-TKI的研究

目的研究分析中药小分子表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKI)的抗肿瘤情况。方法挖掘中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)中药小分子表皮生长因子受体抑制剂,利用反向分子对接服务器(DRAR-CPI)进行靶点验证。结果木犀草素、槲皮素、金雀异黄酮、表没食子儿茶素没食子酸酯、漆黄素5种中药小分子与表皮生长因子受体(EGFR)结合良好。结论中药小分子EGFR-TKI能从多个靶点、多种途径抑制肿瘤细胞的生长和扩散,利用中药小分子开发新一代多靶点EGFR-TKI具有广阔的前景。     

考虑规模效应的一带一路海运枢纽网络比较研究

为优化海上丝绸之路的海运枢纽网络,推行"一带一路(BR)"的倡议,在传统轴辐式海运网络的基础上分别建立线型、环型枢纽网络结构,并引入规模效应折扣,用遗传算法求解不同海运网络的枢纽选址问题.最后,根据结果对3种不同的网络结构即轴辐式网络和线型、环型枢纽网络的适用性和总成本进行比较分析.结果表明:在"一带一路"倡议提出的背景下,改变单分配轴辐式网络结构,构造线型、环型枢纽网络,能够充分发挥政策引导的规模效应,从而降低总运输成本.进一步证明"一带一路"倡议对于沿线地区发展海运贸易具有积极作用.     

基于分形理论的疏浚淤泥固化土孔隙结构定量化研究

在分析疏浚淤泥固化土试样累计进汞曲线及SEM照片的基础上,基于分形理论,求得疏浚淤泥固化土孔隙结构的分形维数,确定了分形维数与微观结构参数、宏观力学性质以及固化材料比例之间的关系.研究结果表明:疏浚淤泥固化土微观孔隙结构具有明显的分形特征,其分形维数在2.8~3.2.并且,疏浚淤泥固化土的分形维数与平均孔径、孔表面积、承载比、黏聚力、内摩擦角以及矿粉掺量之间均具有很好的相关性:分形维数越大,疏浚淤泥固化土的平均孔径越小,比表面积越大,压缩指数越小,承载比、黏聚力和内摩擦角越大;分形维数随着配比中矿粉掺量的增加逐渐增大.采用分形维数可很好地定量描述疏浚淤泥固化土孔隙结构特征及力学特性,也可为疏浚淤泥固化土宏微观特性分析及模型的建立提供数据支持.     

岩溶隧道在SH波激励下动力响应位移解析解

基于工程波动理论,利用波函数展开法和Fourier-Bessel级数变换,推导了岩溶隧道在平面SH波激励下动力响应位移解析解的计算公式,并提出实用的简化解.通过数值模拟解验证了该动力响应位移解析解的合理性,两种解法在入射角度为0°和90°时溶洞与隧道的位移幅值峰值均相差10%左右.研究了溶洞半径、平面SH波入射角度以及溶洞与隧道间的中心距等3个影响因素对溶洞和隧道的动力响应作用,结果表明:溶洞和隧道位移幅值与溶洞半径成正比,与两者间的中心距成反比,与平面SH波入射角度成正比.     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

基于Mackey-Glass混沌储备池计算的多波形识别

人工神经网络在模式识别和智能计算等领域具有重要的应用,但目前的人工神经网络存在结构复杂、训练耗时、占用大量的硬件资源等缺陷.设计了一种简单的基于MackeyGlass非线性方程的混沌储备池计算系统,它把大量不同时刻的混沌状态当作虚拟节点,从而简化了系统结构.利用系统分别实现了3种波形和对应3种不同频率的共9个不同波的识别,分析了储备池计算系统主要参数对多波形识别效果的影响.在最优系统参数条件下,对3种波形和9个波识别的归一化均方根误差分别达到了0.11和0.22.     

基于蚁群算法的肿瘤驱动通路搜索方法研究

肿瘤的发生和发展主要是由基因突变的累积导致细胞信号通路调控紊乱而引起的.将通路中基因集的两个特性——高覆盖性和高排他性,与基因协变量相结合,提出了一种基于蚁群优化算法的驱动通路搜索方法.旨在基因突变数据及基因协变量数据的基础上,搜索满足高覆盖性和高排他性的通路基因集,从而识别致癌的驱动通路.首先,通过对基因表达水平、复制时间和染色体状态3个基因协变量相互的关联性,以及它们与基因突变频率的相关性进行分析,选择复制时间作为影响基因突变频率的权重协变量.然后,将权重协变量与现有方法结合,构造了一个新的最大权重子矩阵函数作为组合优化问题的目标函数.为克服该优化问题的NP难题,采用蚁群优化算法求解.应用该方法在肺腺癌的突变数据上进行了分析与验证.结果证明,该方法不仅比现有方法找到了更多在已证实通路中的癌基因,而且其中包含多个互斥性显著的基因对,证明了方法的有效性.     

基于动态布隆过滤器的云存储数据持有性验证方法

针对现有云存储数据持有性验证方法验证效率低的问题,提出一种基于动态布隆过滤器的云存储数据持有性验证方法.首先使用同态哈希函数对云存储数据进行处理,简化客户端计算量;然后第三方验证平台使用数据块标签构造动态布隆过滤器,支持云存储数据的全动态操作;最后通过随机验证路径生成持有证据,增强云存储数据持有性验证的安全性.实验结果表明该方法可有效减少证明计算开销,提高了验证安全性和验证效率.