变系数的强反射分离技术及应用

基于地震多子波分解的强反射识别与分离技术已广泛应用于地震解释性处理环节中,该技术能够去除强屏蔽影响,提高隐蔽储层的识别精度。针对多子波分解技术在分解效率和分解精度上的问题,引入地震信号的瞬时特性作为初始值,根据小波参数之间的关系减少局部扫描参数,提出了一种三参数快速子波分解技术提高了子波分解精度和效率。通过模型正演分析了地层厚度与强屏蔽能量的关系,建立了地层厚度与分离系数的关系,探索了一种变系数的强反射分离应用思路。将新技术和新思路应用于实际地震数据,分离结果削弱了强屏蔽的影响,突出了隐蔽储层的有效信号,提高了储层预测精度;由于强反射分离过程充分考虑了不同厚度的煤层与分离系数的关系,分离结果更加符合实际地质情况。     

水稻蛋白质二级结构预测

针对水稻蛋白质二级结构预测研究,查阅了国家水稻数据中心文献资源,基于国际蛋白质数据库(protein data bank, PDB),选择具有代表性的蛋白质(5XQI)作为样本,应用BP神经网络建模技术,对水稻蛋白质二级结构进行预测研究。结果表明：先用氨基酸描述子量化一级结构,再用主成分分析综合描述子,能简化模型结构,提高模拟预测准确度和运行速度;构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式,简捷直观,应用方便;适宜的模型结构为21∶20∶3,即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP神经网络模型结构;模型的整体拟合准确度为0.85,H、E、C三种二级结构的拟合准确度分别为0.92、0.79、0.81;整体预测准确度为0.72,三种二级结构的预测准确度分别为0.79、0.65、0.71。基于BP神经网络的水稻蛋白质二级结构预测模型的拟合、预测准确度比以往同类研究高,为水稻蛋白质二级结构预测提供了一种新的研究方法。     

基于"互联网+"的生物化学课程建设与探索

生物化学是生物学相关专业的重要基础课.河南农业大学生物化学教学团队建设了生物化学网络教学平台,基础生物化学MOOC、虚拟仿真实验教学共享平台及生物化学微信公众号等多种线上教学平台,包括基础理论、实验技术和前沿进展.相关内容辅助学生夯实理论基础、提升实验技能、培养学习兴趣.生物化学系列在线课程建设对探索线上线下混合式教学模式,拓宽高素质专业人才培养途径和方法具有重要意义.