密码子上下文关联与蛋白质二级结构

对人(Homo sapiens)117个蛋白质和大肠杆菌(Ecoli)的87个蛋白质的各二级结构相对应的mRNA序列中的密码子上下文关联作了统计分析，发现它们的使用对不同种属的蛋白质二级结构有不同的偏好，对同一种属蛋白质的不同二级结构也有不同的偏好．与密码子和单碱基关联的结果比较，说明密码子上下文关联可以更加准确地预测蛋白质二级结构．     

同义密码子用语与蛋白质二级结构信息

对人体117个蛋白质和大肠杆菌的185个蛋白质的各二级结构相对应的mRNA序列中的同义密码子与氨基酸上下文关联熵、蛋白质序列中氨基酸与氨基酸上下文关联熵作了统计分析，发现密码子关联确实比氨基酸关联对蛋白质二级结构提供的信息量大，而且人蛋白质中同义密码子提供的二级结构信息比大肠杆菌中多．同时，证明了在相对信息剩余大于等于30％的情况下，Adzhubei给出的九种氨基酸中的八种其同义密码子在某些二级结构中明显的携带结构信息；此外A，N，D，R，H，C，Y这几种氨基酸的同义密码子在某些二级结构中也明显地携带结构信息．     

tRNA丰度是影响蛋白质二级结构形成的一个因素

从人和大肠杆菌蛋白质和DNA序列的统计分析，发现mRNA的对应一定蛋白质二级结构的m密码子片段(m=3，4，…，8)，当平均tRNA拷贝数高时(对于人高于11，对于大肠杆菌高于2．O)，偏好编码螺旋，而避免编码线团；当平均tRNA拷贝数低时，偏好性正好反过来．对于beta折叠，未发现和tRNA拷贝数有明显的统计关联．对大肠杆菌也研究了密码子频数与蛋白质二级结构的相关性，其间的关联比tRNA拷贝数与蛋白质二级结构的关联弱．因此，tRNA拷贝数与蛋白质二级结构的关联可能更为本质．机制目前尚不清楚．一种可能的解释是：tRNA丰度以某种方式影响了新生肽链的折叠，通过翻译精度的因素影响了蛋白质二级结构的形成．     

基于多模集成神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一个由5个子网络集成的多模神经网络模型,预测结果由5个子网络综合得到。对于每个子网络采用神经网络分级思想分为二级网络,一级网络采用含进化信息的profile编码蛋白质序列作为输入,二级结构作为输出。二级网络编码一级网络输出结果作为输入,并将蛋白质序列用改进正交编码方式作为另一输入来提高二级网络的预测精度,输出仍为二级结构。采用子网络差异方式进行单独训练,结果表明该方法最终的预测精度达到71.3%,较大提高了蛋白质二级结构的预测精度。     

蛋白质二级结构中同义密码子与氨基酸上下文关联的偏好型

通过对人(Homo sapiens)的117个蛋白质和大肠杆菌(E．coli)的87个蛋白质的统计分析，发现mRNA序列中的同义密码子与氨基酸的上下文关联是和蛋白质二级结构有关的，并给出了各二级结构中有意义的上下文关联型．讨论了该结果对蛋白质结构预测的改进意义及其在基因工程领域可能的应用。     

蛋白质二级结构中对应的密码子关联的进一步讨论

从概率论的角度出发,以人和大肠杆菌蛋白质为模式,研究了蛋白质二级结构中有显著统计意义的mRNA序列上的密码子上下文关联,以及蛋白质序列上的氨基酸上下文关联.从而给出了99%置信水平上的各二级结构中的反常密码子上下文关联偏好型.为了进一步检查反常密码子关联对二级结构的影响是否有位点保守性,研究了密码子上下文关联以及氨基酸上下文关联与二级结构位点的关系,结果显示反常密码子关联与二级结构位点没有强关联.所得结果可以给出哪些密码子的上下文关联对蛋白质二级结构有影响,且对改进蛋白质二级结构的预测有一定的参考价值.     

蛋白质二级结构的统计力学研究

本文将Zimm-Bragg模型推广到实际多肽链，建立了蛋白质二级结构的统计力学形式，着重讨论了如何依据统计力学预测蛋白质二级结构的问题。     

蛋白质二级结构预测中的简化编码技术

神经网络用于蛋白质二级结构预测时，通常氨基酸序列采用正交二进制编码。基于不同残基间的物理化学性质，提出了简化的编码技术，并与其他蛋白质二级结构预测的方法进行了比较。实施结果表明：这种方法更充分地利用了蛋白质一级结构的信息，有较好的效果。     

多肽链二级结构的氢键定义及氨基酸残基间的氢键分布

蛋白质的生物功能往往决定于它的三维结构，而二级结构是蛋白质的氨基酸顺序和三维构象之间的桥梁，决定了蛋白质折迭的框架，氢键是稳定二级结构的主要作用力。通过Kab—sch—Sander的二级结构的氢键定义，由氢键识别模式对二级结构及其氨基酸残基问的氢键作了统计分析，发现二级结构中的氨基酸残基的丰度与其提供氢键的能力没有统计关联，但氨基酸残基(除ser外)的CO基团形成氢键的能力越强，其NH基团形成氢键的能力越弱，反之亦然I同时给出了各种残基对在*螺旋中形成氢键能力的比较。     

由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构

提出由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构的方案，对全ａ全β和α／β型蛋白质制定了预测规则，预测成功率为８５％～９０％。     

Prediction of Topological Structure of Protein from Its Secondary Structure Sequence

提出由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构的方案，对全α全β和α／β型蛋白质制定了预测规则．预测成功率为８５％～９０％．     

RNA二级结构预测的计算语言学方法

RNA是一类重要的生物大分子,计算语言学方法把RNA序列看成是具有一定语法规则的语句,通过这些语法规划来分析RNA序列中存在的碱基配对关系,也就是它的语义,从而得到该序列的二级结构,本文阐述了该类方法预测RNA二级结构的原理及实现。     

蛋白质的二级结构序列和结构型

从蛋白质的二级结构序列出发 ,提出了冗余的概念 ,定义了冗余数量和冗余长度 ,给出了不同结构型蛋白的冗余数量和长度的分布特性 .统计结果表明 α类蛋白中 30 %、β类蛋白中84 %、α/β类蛋白中 95 %的序列不同程度的存在冗余 ,冗余数量和冗余长度主要分布在 1～ 3的范围 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用信息聚类方法对 α类、β类、α/ β类、α β类的6 0 0个蛋白进行了聚类 ,结果表明 ,对冗余较少的α类蛋白 85 %以上能够较好地聚类在一枝中 ,但对于冗余较多的其它类蛋白不能分在一个大支中 ,大部分可以分散在多个小支中 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用 Mahalanobis距离方法对上述四种结构型进行预测 ,预测的总体准确率为 81 .1 % .聚类结果和利用 Mahalanobis距离分类结果充分展示了蛋白质二级结构序列对结构型的特殊作用 ,但由于冗余的影响使得二级结构序列的信息并未充分显示出来 .说明从蛋白质二级结构序列出发预测结构型和构建蛋白质框架结构是合理的选择     

预应力次弯矩的设计研究

针对我国现行唯一的预应力结构专业设计规程－－《无粘结预应力混凝土结构的技术规程》（JGJ／T 92－93）中有关预应力次弯矩条款的局限性,对预应力混凝土超静定结构两 类极限状态设计中如何考虑预应力次弯矩的问题进行了较为深入的研究,并基于作者首先提出了的“积极,有效地利用预应力次弯矩”的设计思想,对预应力束的优化布置方案,预应力束的截面偏心距e和拐点系数α的合理取值,提高预应力束的有效预应力Npe等问题,提出了有关的设计建议。     

一个预测RNA二级结构的回溯算法

本文讨论了一个预测RNA二级结构的回溯算法。该算法根据极大基配对的原则按字典顺序产生所有可能的二级结构。它的时间复杂性是O(n~2),空间复杂性是O(n)。     

氨基酸分类与蛋白质二级结构相关性

从氨基酸序列和蛋白质二级结构相关性出发 ,定义信息剩余度 ,通过信息剩余度极大化 ,推导出从 2 0组到 2组的氨基酸分类结果 ,同时也得到了信息剩余度极大值 (RMAX)与约化次数的关系     

1998年二度梅雨锋的演变及结构特征

应用气象常规资料对1998-07-21-24日暴雨时段的二度梅雨锋的演变和其不同阶段的水平、垂直结构进行了诊断分析,确认了二度梅雨锋结构的一些普遍特征,如在对流层低层表现为θe锋而不是温度的强烈对比;同时揭示了1998-07的二度梅雨锋结构不同于一般梅雨锋的典型特征:700 hPa以下的梅雨锋向南倾斜或近乎垂直,切变线位于梅雨锋南侧,梅雨锋具有相当正压性.结果还表明:1998年二度梅雨锋结构不同于温带锋面结构,而是更倾向于赤道辐合带的性质,并且在各个阶段其结构并不完全相同.     

次弯矩计算的共轭梁法

利用共轭梁原理计算预应力混凝土超静定结构的次弯矩十分方便，基于该原理可以推出简便的计算公式，对某些情况可以直接用作图的方法求得结果．本文推出普遍适用的计算公式，针对几种常用的预应力筋布置形式进行作图法计算的介绍，提供了一计算实例