Hlrg基因定点突变体的构建及其对HepG2细胞的影响

构建Hlrg基因的定点突变体,研究突变Hlrg基因表达的蛋白对HepG2细胞的影响.首先利用数据库对Hlrg基因的结构特点进行分析,在此基础上用PCR法构建Hlrg基因的定点突变体.将突变的Hlrg基因克隆到pcDNA3.1（＋）载体中,并稳定转染到HepG2细胞中.流式细胞仪和透射电镜观察突变基因表达的蛋白对HepG2细胞的影响.结果获得了针对Hlrg基因的定点突变体,亮氨酸拉链中的第二个亮氨酸被突变成丝氨酸.发现稳定表达HLrgm蛋白的HepG2细胞中出现一定比例的凋亡细胞.表明构建了Hlrg基因定点突变体,为进一步的功能研究奠定了基础.     

人Lrg在真核细胞内亚细胞定位的检测

在真核细胞内,进行人Lrg蛋白亚细胞定位的检测。采用绿色荧光蛋白载体plRES^2-EGFP。构建plRES2-EGFP-Lrg重组载体,稳定转染到真核细胞内,荧光显微镜进行人Lrg蛋白亚细胞定位的检测;同时利用间接免疫方法,检测人Lrg蛋白在几种细胞内的亚细胞定位。发现与EGFP融合的人Lrg蛋白表达于胞浆;间接免疫荧光实验同样表明Lrg是一种胞浆蛋白。说明人Lrg蛋白可能定位于胞浆。上述结果为阐明人Lrg的功能奠定了初步基础。     

利用人工基质无土栽培经济植物净化富营养化水体的研究

利用富营养化水体营养盐资源,使用泡沫板、蛭石两种人工基质无土栽培水芹、水蕹菜和多花黑麦草,研究其净化污水的效果。室内试验结果,3种植物的生长状况良好。其叶长、株高、根长均有显著增长,且富营养化水体中的TN、NH₄-N、NO₃-N、TP、PO₄-P等的去除率可达80%以上。通过应用人工基质无土栽培技术将一些陆上植物用于富营养化水体的治理工程中,同时具有环境效益和经济效益。对此方法的应用前景进行了讨论。     

居住小区机动车交通组织分析与评价

大量私人机动车进入居住区以后,必然对居住区规划产生多方面的影响,从动态交通组织及停车方式两个方面阐述了私人机动车在居住区内部的解决方式,对当前我国居住区所面临的共同问题进行探讨,从而为建立良好的人居环境、合理使用私人机动车提供新思路.     

基于声发射检测的岩石材料非均质性评价与分类研究

对于深部岩石力学和地下工程而言，准确表征与评价岩石的非均质性，对于研究岩石在深部复杂环境下物理力学性质的变异性至关重要。由于岩石成分的复杂性和矿物分布的随机性，采用传统的图像观察方法难以准确的表述岩石的非均质性，因此，亟需寻找一种科学、实用的试验方法对岩石的非均质性进行表征评价。本文假设同种岩石具有相同的矿物几何特征及边界特征（即岩石的微观基质相同），岩石在破坏过程中强相矿物破坏的声发射信号相比于弱相矿物破坏的声发射信号较多。岩石巴西劈裂过程中轴线上的破裂可以近似的认为岩石内部强弱相矿物的依次破裂，通过统计不同应力阶段岩石的声发射信号特征可以间接的分析岩石内部强弱相矿物的差异性。基于此，通过定义岩石强弱相矿物占比及矿物空间分布的均匀性表征出了岩石的非均质性。之后选取不同特征变辉长岩和花岗岩验证了分析方法的科学性和实用性。最后，本文在岩石非均质性评价的基础上探究了岩石宏观力学参数与岩石非均质特征的相关性。单轴和三轴试验表明，岩石的峰值强度和弹性模量不仅仅与岩石强弱相矿物占比有关，也与岩石矿物空间分布的均匀性相关。     

面向点击通过率预测的交互边选择算法研究

点击通过率(click-through rate, CTR)作为推荐系统中必不可少的核心任务分支，提高其预测准确性，既能改善用户的浏览体验，也能为平台增加收益。以往模型在对点击通过率进行建模预测时，保留所有的交互特征存在信息冗余，交互低效等问题。针对这一问题提出了一种面向点击通过率预测的交互边选择模型，通过自动识别冗余信息来动态选择有益的交互特征，主要由交互边选择网络层，图节点相似度注意力层构成。交互边选择网络层引入过滤阈值机制并结合动态关联矩阵来去除冗余信息，图节点相似度注意力层通过学习相似度权重矩阵来解决节点过度平滑问题。在Criteo和Avazu两个公开数据集上的大量实验证明，该模型的预测能力优于已有模型。     

功能性肠病大鼠模型两种造模方法的比较

目的 比较功能性肠病大鼠模型两种造模方法。方法 SPF级雄性SD大鼠30只，随机分为3组：正常组、模型Ⅰ组、模型Ⅱ组。模型Ⅰ组为束缚结合直肠高敏刺激法，模型Ⅱ组为束缚结合冷水(冰水混合物，0℃)刺激法制作功能性肠病大鼠模型。并以血液指标、回肠和结肠的病理学变化及肠推动比来评定造模效果。结果 1)血常规：模型Ⅰ、Ⅱ组白细胞数(WBC)、红细胞数(RBC)、淋巴细胞数(Lymph)、血小板数(PLT)与正常组比较无显著性差异(P>0.05);(2)血液生化：谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)、肌酐(CREA)、肌酸激酶(CK)、镁(Mg)、磷(P)、乳酸脱氢酶(LDH)与正常组相比无显著性差异(P>0.05)。(3)小肠推动比率：模型Ⅰ组和模型Ⅱ组小肠推动比率与正常组比较，显著降低(P<0.05)。(4)模型Ⅰ组与模型Ⅱ组大鼠回肠及结肠表现出基本一致的病理变化：回肠部分微绒毛顶部上皮细胞脱落、结构不完整，部分微绒毛固有层上皮细胞轻度水肿、核浓缩，固有层中毛细血管轻度扩张充血；结肠上皮细胞轻微肿胀、固有层毛细血管轻度扩张充血，偶见基层部分平滑肌细胞嗜酸性变，微绒毛固...     

基于深度学习的SSL VPN加密流量的分类识别

随着虚拟专用网技术的广泛使用，VPN加密流量的分类识别对于网络安全管理的重要性愈发明显，而传统流量分类技术在提取特征和关键协议字段时效率较低.因此，本文提出一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用以实现SSL VPN加密流量的分类识别，并减少特征工程中的人力成本.首先，将流量区分为VPN加密流量和非VPN加密流量，并且确定出这两类流量所属的服务类型；然后对所有流量进行分类，识别出产生流量的应用类型.考虑到网络流量中存在的时序关系，采用一维卷积神经网络作为深度学习的模型，通过构建Pytorch的实验环境，采用ISCX2016数据集，实现对VPN加密流量的分类任务.通过参数优化，除数据量较小的数据类型外，应用识别的平均F1-score为91.73%,流量识别的平均F1-score为91.13%.实验结果表明，基于一维卷积神经网络的深度学习方法对于识别SSL VPN流量是可行和有效的.     

基于逻辑回归的电缆吸附卡风险评价方法

针对电缆测井现场无法预测电缆吸附卡的情况，基于逻辑回归建立一种电缆吸附卡风险评价方法，再使用Monte-Carlo进行模拟，得到电缆吸附卡风险概率。首先，根据现场施工经验，建立电缆吸附卡事故树，明确影响电缆吸附卡的原因，确定电缆吸附卡的主控因素；然后，构建基于逻辑回归的电缆吸附卡风险评价模型，带入训练集中井的主控因素对模型进行训练，提高模型的可靠度；最后，采用Monte-Carlo方法进行模拟，计算电缆吸附卡的风险概率，实现对电缆吸附卡的风险判断，以新疆某油田32口井为训练集对同区域的两口井进行了实例分析，评价结果与现场相符。结果表明，本文建立的方法能够较好地利用大数据对电缆吸附卡风险进行定量评价，对于保障电缆测井作业安全和实现智能化具有一定理论指导意义，是一种新颖科学的评价方法。