TRAIL与kallistatin联合表达载体的构建及抗肿瘤活性分析

为研究肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TRAIL)与组织激肽释放酶结合蛋白(kallistatin)联合用药的抗肿瘤作用,构建TRAIL与kallistatin双表达的重组质粒pAM-CAG-Kal-IRES-TRAIL,将重组质粒转染A549,LO-2,NCI-H446和Hela细胞,考察其抗肿瘤活性.实验结果表明:构建的双表达载体能同时表达TRAIL与kallistatin,且均能分泌至培养基中;TRAIL与kallistatin联合表达对肿瘤细胞活力的抑制作用明显增强,诱导肿瘤凋亡的作用也明显增强,说明联合表达TRAIL与kallistatin能够增强抗肿瘤活性.     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

冬枣贮藏效果与相关酶活性的相关研究

以鄂北冬枣为材料,对果实采后低温贮藏过程中相关酶活性与果实硬度进行相关分析、通径分析和灰色关联分析。分析结果表明,各相关酶活性与硬度的相关程度依次为PG、SOD、CAT、PME、POD,与果实硬度的贡献率大小依次为PG、CAT、SOD、PME、POD,与果实硬度的关联度顺序为PME、SOD、PG、CAT、POD。综合分析结果表明,PG活性、CAT活性、SOD活性为果实贮藏过程中主要的酶,在贮藏过程中对果实软化衰老起重要作用。     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

按需出版及其与相关概念的关系探讨

本文在总结分析按需出版的相关概念的基础上,探讨了按需出版与数字出版、网络出版和按需印刷的相互关系,以期对按需出版有一个更加清晰和全面的认识。     

《装在口袋里的爸爸:身体调换机》

<正>聪明饭、摇钱树、后悔药、美梦制造机,爸爸以前发明的东西让杨歌心有余悸。这次,爸爸又有了新发明——身体调换机!一开始,杨歌很不待见这个新发明,不过后来转变看法了。因为他发现,有了身体调换机,他可以扮演很多不同的角色:成为人人称赞的优秀学生,变成受学生爱戴的老师,当一回万众瞩目的明     

线性代数中向量组的问题牵引-模块化教学研究

针对学生学习向量组相关知识时存在的概念难以理解,证明没有思路等问题,结合知识结构和特点,制定了问题牵引-模块化教学方法.以激发学生的学习兴趣和主观能动性,突破学习内容的重点和难点,充分夯实基础,达到良好的教学效果.