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1.
在恶臭假单胞菌Pseudomonas putida B3中,靛蓝生物合成关键酶基因styAB上游存在一个二元调控系统StyS-StyR。StyS蛋白属于激酶家族,是磷酸化信号转导的重要媒介,但激酶StyS的自磷酸化传导机制对靛蓝生物合成的调节作用尚未探明,因此,研究以Pseudomonas putida B3中激酶蛋白StyS作为研究对象,发现了两个磷酸化结合位点,构建了磷酸化位点突变株。通过分析野生菌株P. putida B3、styS基因缺失菌株P. putida B3-ΔstyS、styS基因回补菌株P. putida B3-ΔstyS-8和磷酸化位点突变株P. putida B3-ΔstyS-1之间的靛蓝产量及酶活发现,P. putida B3产量为10.14mg/L,P. putida B3-ΔstyS-8产量为3.63mg/L,磷酸化位点突变菌株无激酶活性且失去了产生靛蓝的能力。结果表明,StyS自磷酸化作用在靛蓝发酵体系中起重要作用。研究结果将为靛蓝生物合成途径的进一步研究提供参考。 相似文献
2.
为提高辅助动力装置(auxiliary power unit, APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine, SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数的优化选择,提出一种基于自适应变异PSO算法优化SVM的APU性能参数预测模型。进一步分析了预测模型不同预测步长对短期预测精度的影响。利用某型APU性能参数数据进行了验证,并与多种预测模型进行了对比实验。实验结果表明,对于排气温度(exhaust gas temperature, EGT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)比标准PSO-SVM模型低47%;对于滑油温度(oil temperrature, OT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的MAPE比标准PSO-SVM低29%,为短期APU性能变化趋势预测提供了一定的参考。 相似文献
3.
引入双边无穷符号向量空间,从符号动力学的角度研究添加少数记忆函数后的基本细胞自动机规则40的动力学行为.借助计算机编程,找到了一个具有Bernoulli右移位性质的子系统,通过分析2阶有限型子移位对应的转移矩阵的性质,讨论其在子系统上的拓扑混合性和拓扑熵,进一步证明了它在这个子系统上同时具有Li-Yorke和Devaney意义下的混沌.该方法同样适用于其他细胞自动机的研究. 相似文献
4.
研究了一类不确定多时变时滞系统的鲁棒稳定性问题。通过选取适当的 Lyapunov 函数,利用 Jensen 不等式和 Schur 引理,推导出了此类多时变时滞广义系统渐进稳定的充分条件。最后,通过线性矩阵不等式(LMI)工具箱进行了数值仿真,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
5.
现有的神经机器翻译模型的注意力机制仅考虑目标端对应源端的关联信息,未考虑源端单词之间的关联信息.通过在源端进行关联性建模,融入依存关联指导,以此加强源端单词之间的关联性,提高机器翻译的性能.首先构建源端隐藏层之间的关联性,其次构建依存关联损失函数,从而将依存关联指导融入基准的神经机器翻译系统.利用循环神经网络基准模型和Transformer基准模型分别在大规模的中-英测试数据集上进行实验,结果表明,相较于基准神经机器翻译系统,融入依存关联指导可以有效提升机器翻译质量. 相似文献
6.
7.
采用半固态机械搅拌与超声施振的方法制备SiC_p/7085复合材料,研究超声施振时间与超声功率对复合材料颗粒分布与布氏硬度的影响。研究结果表明:机械搅拌可实现Si C颗粒与基体的初步混合,但在搅拌过程中易形成颗粒团聚、气体夹杂等缺陷;超声施振后能够有效打散微观颗粒团聚,减少气孔夹杂等缺陷;在本实验条件下,最优超声作用时间为10 min,功率为1 k W;复合材料的布氏硬度变化规律与显微组织呈现一致性,在超声时长为10 min、功率为1 k W工况下,其硬度达到最大值131.7 N/mm2,较未施加超声时增加25.7%。 相似文献
8.
有风险投资参与的企业往往表现出更出色的业绩,风险投资家在投资过程中既可能扮演侦察员角色又可能担当教练员角色,学术界对于风险投资家的哪种行为是影响企业业绩的主要来源存在争议;针对风险投资家这两种角色的相关研究成果进行了系统梳理和初步探讨,发现大部分文献对于风险投资家的培育作用持肯定态度。 相似文献
9.
10.
考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果. 相似文献