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2.
3.
为研究强筋小麦在冀东地区对不同播期反应差异,2016~2017年在大田条件下,以强筋小麦津农7号和中麦1062为材料,设置3个处理播期,分别是10月10日(SD1),10月15日(SD2)和10月20日(SD3),以10月5日为对照播期(CK),研究了不同播期对强筋小麦产量和籽粒蛋白质质量分数的影响。结果表明:(1)随着播期的推迟,小麦干物质积累量显著降低;(2)产量最高值出现在10月10日这一播期,早播或晚播均会造成不同程度的减产;(3)籽粒蛋白质质量分数随播期的推迟而提高,播期推迟有利于提高籽粒蛋白质质量分数。 相似文献
4.
综合评述了疏水相互作用色谱法(hydrophobic interaction chromatography,HIC)的理论及其在生物大分子分离纯化方面的研究进展。 相似文献
5.
这本书涉及了蛋白质在溶液中的相转变、自组装和聚集行为等问题。其主要目的是向跨学科的读者介绍这一领域的研究现状。书中主要讨论了蛋白质优质结晶的问题,指出其瓶颈在于晶体的成核。由于蛋白质的结构决定了它的功能,因此非常有必要培养出优质的晶体来确定其结构,其中遇到的主要挑战是确定具备最佳成核条件的溶液初始状态。 相似文献
6.
Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks
LI YanHui GUO Zheng MA WenCai YANG Da WANG Dong ZHANG Min ZHU ding ZHONG GuoCai LI YongJin YAO Chen WANG Jing 《科学通报(英文版)》2007,52(24):3363-3370
Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins. 相似文献
7.
量子计算机与经典计算机 总被引:1,自引:0,他引:1
<正> 量子信息学是最近几年迅速发展起来的新兴学科,由于它潜在的应用价值和重大的科学意义,正引起各方面越来越多的关注。利用量子态相干、叠加及纠缠的性质,量子计算机可以实现大规模的并行计算,产生经典计算机无法比拟的信息处理功能。20世纪下半叶电子计算机蓬勃发展的主要基础是基于硅材料的微电子器件,这里将以微处理器为基础的电子计算机称为传统计算机。由于现有计算机以二进制数字0和1为基础,信息的存储、读写和复制等操作都是用经典物理过程来实现的,故称为经典计算机。而设想中的量子计算机以量子物理的过程来运行,利用量子态的叠加、量子态的纠缠及干涉等性质进行信息处理。量子计算最重要的优点体 相似文献
9.
主要介绍直流电机位置伺服系统计算机控制输入输出信号的处理,可逆计数器的使用及数的读取方法,输出数字信号的转换. 相似文献
10.