基于DNA纳米结构的siRNA输送体系的研究进展

随着多个功能性核酸药物获得FDA的批准,基因治疗近年来取得了长足的进步,迸发了新的青春.小干扰核糖核酸(siRNA)是基因治疗的核心成员,siRNA的高效递送则是其临床转化的关键.不同于传统阳离子脂质体、聚合物等通过静电相互作用实现siRNA的负载压缩形成纳米递送体系,DNA纳米结构通过核酸亲和杂化作用负载功能性核酸,实现siRNA的递送和相应的基因治疗.本文简要回顾了siRNA在基因沉默过程中的功能和机制,介绍了DNA纳米结构作为载体用于功能性核酸递送的基本原理和优缺点,进而详述了几类具有特色的DNA纳米结构用于siRNA递送系统,最后探讨了现有技术存在的挑战,并对本领域的发展做了进一步展望.     

基于文化萤火虫算法-广义回归神经网络的船舶交通流量预测

为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试验和跨立试验来判断船舶轨迹是否穿过航道某一断面的观测线,并将AIS数据中的经纬度数据转换为墨卡托平面坐标系数据.研究了GRNN的实现原理,CFA以GRNN输出均方差为适应度函数,以GRNN的输入层和隐含层中的权值、隐含层和输出层中的权值、隐含层的阈值及输出层的阈值为编码进行优化,进化目标是得到最合适、最优的神经网络结构.利用AIS收集统计到并经过预处理后的数据,应用CFA-GRNN对舟山螺头通航的船舶进行交通流量预测,并对试验结果和误差进行了统计分析.结果表明:CFA-GRNN与GRNN和萤火虫优化广义回归神经网络相比,泛化性能好,不易陷入局部最优,预测结果精度更高.本研究对船舶交通流量进行预测分析有着十分重要的理论和实际意义.     

模糊机会约束规划的混沌量子蚁群算法及收敛性

模糊机会约束规划因其非线性、非凸性及模糊性,对经典的优化理论提出了极大的挑战.设计了一种基于模糊模拟的混沌量子蚁群算法,为解决复杂的模糊机会约束规划问题提供了有力的工具.算法中每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特,采用随机干扰离散量子交叉,进行高斯量子变异,为量子旋转门更新设计基于梯度的转角计算方法.在每次迭代的当前全局最优解附近使用混沌量子搜索,搜索范围随迭代次数而逐渐减小,因而在初期能防止陷入局部最优,后期能提高搜索精度.证明了该蚁群算法的收敛隆.数值案例研究验证了该算法的有效性、稳定性及准确性.     

虚拟现实技术在遥控机器人领域的运用

虚拟现实技术的起源和发展得益于机器人技术,同时为机器人技术提供了强有力的技术手段,二者之间有相互协同优势.阐述基于虚拟现实的遥控机器人的技术原理、体系结构、开发平台与当前主流方法,并分析了远程遥控机器人医学手术、家用机器人远端操控系统、远程空间作业机器人的实例,介绍了本领域中的已解决问题与待解决问题.