真核基因选择性剪接机理的初步研究

真核基因表达调控是生命科学研究的前沿、热点。RNA的选择性剪接在真核基因表达调控中起着十分重要的作用。该文从已有数据出发 ,对真核基因的剪接机制以及选择性剪接的机制进行了初步的研究。结果表明 ,在真核基因的剪接过程中 ,可能存在一种“粗定位—细定位”的过程 ,即在剪接过程中首先有一粗略的定位过程 ,根据序列的嘌呤、嘧啶浓度特征寻找出剪接位点的大致位置 ;然后在这一基础上 ,根据几个保守碱基所提供的信息找到准确的剪接位点。这一结果对于进一步研究真核基因的剪接机制 ,特别是选择性剪接发生的机理有很大的启发。     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。     

信息科技对社会的影响

信息的重要性，早在我国古代人们用烽火台来传递信号是就已经知道了。但作为一门科学来研究，至少可以从1746年英国沃森在两英里电线上传递了电信号和1876年贝尔发明电话时引起的对通信理论的一系列研究工作说起。     

FMmlet变换的性质及收敛性分析

证明了FM^mlet变换的线性性质、时移性质、尺度变换性质和反转性质，以及FM^mlet变换的一个子空间chirplet变换的频移性质. 证明了基于自适应匹配投影塔形分解算法的FM^mlet变换的残差信号能量按指数律衰减.     

隐Markov模型在剪接位点识别中的应用

剪接位点的识别是基因识别中的一个重要环节。由于现有的基因识别算法主要关注编码区的整体特性 ,而并不着重考虑个别位点的信息 ,因此难以准确地识别出剪接位点。考虑到剪接位点附近的保守序列的相邻碱基之间应该存在某种相关性 ,利用一阶 Markov链建立了表述这种相关性的模型 ,在此基础之上 ,设计了专门用于剪接拉点识别的隐马氏模型 (HMM)方法。实验结果表明 ,用 HMM描述剪接位点附近序列符合实际情况 ,并且利用这一方法进行剪接位点的识别可以很好地提取位点附近保守序列在边缘分布与条件分布 (转移概率 )上的统计特征。使用该方法对真实剪接位点和虚假剪接位点进行识别 ,识别率均可达 90 %以上。     

层速度的tomography反演

讨论了地震层析成像中的几个重要问题。采用Ｂ－样条的线性组合表示展速度模型，用Ｂ－样条的光滑性和紧支柱性质，在保持模型光滑的条件下，把积分几何的反问题转化为求解大型、稀疏线性方程组问题。提出了二步射线追踪算法，解决了现有方法的不收敛或遗漏射线问题。讨论了图像在投影方向上的频谱和图像频谱的关系，阐明了投影的角度和投影的疏密对图像重建的影响，文中给出仿真及实际地震资料的实验结果。     

再谈基础研究的重要性——读《科学——没有止境的前沿》报告有感

 一直以来困扰中国科技界的一个问题就是科技与经济“两张皮”,两者不能很好结合。多年来,我们一直强调“任务带学科”,“科学技术要为经济服务”,采取了很多措施,但是,效果却不明显;在创新方面,原创性成果不多,在科技与经济结合方面仍是“两张皮”,如果在强有力的措施下,情况仍长期没有明显改变,那么,很可能我们在指导思想上出了问题。     

基于神经网络的非线性系统的观测器设计

非线性系统的观测器设计无论在理论上还是在实际应用中 ,一直都是控制界研究的重要课题之一。针对一类非线性系统 ,论文用前馈神经网络的函数逼近能力 ,提出了基于神经网络的观测器设计方法 ,建立了 L yapunov函数 ,并给出了网络权系数矩阵的在线学习规则为δ-修正。证明了网络权矩阵是最终一致有界的。最后针对单臂机器手实例 ,给出了仿真实验。     

编者按

信号与信息处理是信息科学与技术的一个十分重要的部分，只有通过信号与信息处理才能将从传感器中获得的信号与信息变成我们所需的结果．与很多科学领域不同，信号与信息处理一方面有着本身的基础问题研究，而另一方面又有在其他科学领域的应用问题．正是这两者美妙的结合，才使得信号与信息处理在过去20年里有了蓬勃辉煌的发展，各类新理论、新技术与新应用层出不穷．