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1.
CRISPR/Cas是存在于细菌及古细菌中成簇的、规律间隔的短回文重复序列及其核酸酶系统,是细菌和古细菌中破坏噬菌体与外源DNA的免疫防护机制.科学家将该免疫防护机制改造成了简便高效的基因组编辑工具,并在微生物、动物及植物的基因功能解析及改良方面取得了巨大的进展.本文先对基于CRISPR/Cas开发的植物基因组编辑工具,如CRISPR/Cas9、CRISPR/Cas介导的同源重组、胞嘧啶碱基编辑器、腺嘌呤碱基编辑器、双碱基编辑器和引导编辑器等进行介绍,接着详细阐述了在作物分子育种中越来越重要的DNA-free CRISPR/Cas植物基因组编辑技术,然后探讨了CRISPR/Cas基因组编辑技术在提高作物产量和品质、提高作物对生物及非生物逆境抗性、从头驯化及定向改良等方面的应用,分析了CRISPR/Cas植物基因组编辑技术的发展趋势、促进该技术应用的国家政策导向及社会环境,以便更好地促进CRISPR/Cas基因组编辑技术在农作物品种改良中的应用,助推我国种业振兴和藏粮于技战略的实现.  相似文献   
2.
传统的影响力最大化算法忽视了病毒式营销过程中的商业收益问题.现实营销中,商家更加关注如何使用一个固定预算,在合理的时间内选出种子集,最大化营销收益.为了解决这个问题,提出一种高效的启发式算法.首先,定义边际性价比衡量用户节点的重要性;其次,分析出贪心算法的节点选取结果为一个自洽序列,提出MCPR(Marginal Cost Performance Ranking)算法,迭代逼近一个近似自洽排序,以追求贪心算法的效果;最后,采用性价比向前分配策略估计节点边际性价比,加速算法迭代.在3个真实社会网络上进行大量实验,结果表明MCPR能够取得与贪心算法近似的结果,但算法效率远高于贪心算法.  相似文献   
3.
为准确识别与提取水文时间序列中的显著周期成分,本文借鉴AIC准则的思想,提出了一种以相关系数作为拟合精度指标、以信息熵形式的函数式作为不确定性度量指标的周期显著性评价准则——RICp.以包含多个周期成分的模拟序列进行统计实验,对比不加入RICp准则的MCCP(moving correlation coefficient-based method for periodicity)方法、仅基于假设检验的HAM(harmonic analysis method)方法与通过熵谱峰值点选取显著周期的MESA(maximum entropy spectral analysis method)方法,从周期规律的完整性以及周期结果的准确性两个方面进行评价.分析结果表明, HAM方法和MCCP方法会给出较多的伪周期成分, MESA方法的识别结果会忽略位于峰值附近的次显著周期,基于RICp准则的周期分析方法在4种方法中表现最好.基于RICp准则的周期分析方法的优势在于,可以同时满足显著周期判断、周期显著性分级与周期成分...  相似文献   
4.
具有良好伪随机性质的序列在密码、雷达和通信系统中起着重要的作用,自相关性是其中一个重要的性质。2010年,Su和Winterhof引入了新的Legendre-Sidelnikov序列并研究了这个序列的伪随机性质。文中将进一步计算该序列的自相关值来证明其具有好的自相关性质。  相似文献   
5.
属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值,然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型,通过额外加入问句来强化模型对属性的理解,结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征,进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验,结果表明本文提出的方法优于多个基线模型,相较于OpenTag和SUOpenTag模型,属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%,未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。  相似文献   
6.
协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步,针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点,提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法,能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式,使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵,并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇;其次,将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链,得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明,该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类,具有较高的应用价值.  相似文献   
7.
8.
为促进高职高专教育的教学质量提高和可持续发展,提出一种基于时间序列ARIMA模型的高职高专院校生师比预测法.简要介绍了时间序列ARIMA模型,并探讨了初始数据的平稳化过程,利用自相关系数和偏自相关系数分析了模型参数的选择过程,利用该模型对高职高专院校生师比进行预测.结果表明:未来几年内高职高专院校生师比呈上升趋势,2020年将达到20.32∶1,超出合格标准。该结果为师资队伍建设及制定招生计划提供理论参考.  相似文献   
9.
精细油藏描述中剩余油研究进展   总被引:2,自引:2,他引:0  
剩余油表征一直是油田开发中后期研究者关注的重点内容。通过文献调研并结合自身科研实践,总结剩余油研究主要内容包括剩余油分类和发育规律刻画、剩余油成因和分布模式、多种方法描述剩余油、相关学科成果在剩余油研究中的应用、井间剩余油预测、三次采油阶段剩余油描述等。剩余油研究方法主要包括开发地质学、岩心观察和分析测试、水淹层测井解释、四维地震、各种数理统计学、油藏数值模拟、动态监测分析、油藏工程、试井解释方法等,这些方法各有优缺点。剩余油研究主要问题包括9方面:剩余油成因分析难度大、剩余油研究方法各有优缺点、改进剩余油研究方法难度大、井间剩余油预测问题多、相关学科成果应用至剩余油研究中不成熟、三次采油阶段剩余油研究还在探索、复杂岩性油藏剩余油研究问题多、剩余油研究定量化水平不高、微观剩余油研究比较薄弱等。剩余油研究发展趋势包括9方面:加大剩余油成因研究力度、改进剩余油研究方法、明确数理统计分析研究剩余油参数的地球物理意义、提高剩余油井间预测精度、将相关学科成果充分应用至剩余油研究中、探索建立三次采油阶段剩余油研究方法技术体系、加大非常规油藏剩余油研究力度、提高剩余油研究定量化水平、加强微观剩余油研究力度等。  相似文献   
10.
为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.  相似文献   
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