蛋白质规则二级结构中亲疏水氨基酸紧邻关联特性

将氨基酸椐亲 -疏水性按 5度简并进行分类 ,然后映射于蛋白质规则二级结构中 ,对规则二级结构中氨基酸的亲 -疏水性紧邻关联作了统计分析 ,并给出规则二级结构中亲 -疏水氨基酸的位置择优规律性     

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．     

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.     

若干联图的邻点可区别关联染色

图G的邻点可区别关联染色是指G的任意相邻顶点具有不同色集的关联染色。研究了联图G∨Cm,G∨Sm和G∨Tm的邻点可区别关联染色,得到了相应的邻点可区别关联色数,其中G是n+1阶的星,轮或扇;Cm为m阶圈,Sm为m+1阶星,Tm为m阶树。     

关于几类图的邻点可区别关联色数

邻点可区别关联着色的定义是在关联着色的基础上提出的,是使得相邻顶点的颜色集不同的关联着色。主要研究了几类特殊图的邻点可区别关联色数,包括风车图、齿轮图及在此基础上扩充的图Dm、n,拓展了图着色的领域,便于更好地研究图的结构。     

皇冠图Gn,m的邻点可区别关联色数

图的邻点可区别关联色数的确定比其关联色数的确定更加困难.通过研究皇冠图的结构,运用着色技巧, 完全确定了皇冠图的邻点可区别关联色数.     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果,提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,然后把该模型应用于最近邻数据关联算法,并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态,有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明,该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

基于蛋白质序列的氨基酸字母表简化

蛋白质的结构和功能特性由其氨基酸序列编码,控制序列结构映射的规则被认为是二级遗传密码,氨基酸字母表的简化可以减少蛋白质序列中的冗余,有助于揭示编码规则.基于氨基酸的单体特征、成对相互作用和相似性,可以简化氨基酸字母表.目前,仅基于蛋白质的序列信息,根据最近邻氨基酸的出现频率构建了一个氨基酸的嵌入表示.在此基础上,提出一...     

关于图的广义Mycielski图的邻点可区别关联着色

邻点可区别关联着色是使得相邻顶点的颜色集不同的关联着色。主要研究了路,圈C3m, C4m与完全图的广义Mycielski图的邻点可区别关联色数, 拓展了图着色的领域,便于更好的研究图的结构。     

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。     

miRNAs基因的结构保守模式挖掘

miRNA前体（pre-miRNAs）是产生成熟miRNAs的基因表达产物,能够形成较为稳定的茎—环（stem-loop）结构.为了深入研究miRNAs,对miRNAs前体的二级结构建模,并采用关联规则识别miRNAs基因在进化过程中的结构模式.通过分析产生的结构—类别关系（structure-category relationships）来探索miRNAs的功能特征和调节机制.为了获得较好的实验结果,改进传统的关联规则挖掘算法,应用支持度约束和频繁项集的聚类来优化数据挖掘结果.     

连续小波变换在蛋白质结构预测中的应用

将代码为3pgal蛋白质的氨基酸序列映射为疏水值序列，在合适的尺度下，通过连续小波变换方法可对其非规则二级结构进行预测，淮确率为83．3％。从PDBsum数据库中随机抽取100个蛋白质作为测试对象，经本法处理后，1853个非规则二级结构中有1424个能被淮确预测到，平均预测淮确率为76．8％。结果表明：该法可较好地预测蛋白质的非规则二级结构，具有极大的发展前景。     

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。     

六角系统关联色数与邻点可区别关联色数

通过运用嵌入法,得到了平面中任意六角系统以及六角系统的r-冠图的关联色数和邻点可区别关联色数。     

基于正、负关联规则的数据挖掘探讨

传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则,但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息.本文首先给出了正、负关联规则的定义及支持度和置信度的函数表示,重点分析了关联规则中"支持度—置信度"架构的局限性,提出了利用项集的相关性来解决关联规则中正、负矛盾规则出现的问题,同时针对置信度的设置进行了研究分析,最后对负关联规则挖掘的算法进行了讨论,旨在为关联规则的研究奠定基础.     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

关于若干倍图的关联邻点可区别全染色

对简单图G(V,E),f是从V(G)∪E(G)到{1,2,…,k}的映射,k是自然数,若f满足:(1)uv∈E(G),u≠v,f(u)≠f(v);(2)uv,uw∈E(G),v≠w,f(uv)≠f(uw);(3)uv∈E(G),C(u)≠C(v);其中C(u)={f(u)}∪{f(uv)uv∈E(G)}.则称f是G的一个关联邻点可区别全染色,所需的最少颜色数称为图G的关联邻点可区别全色数.给出了路、圈、星、扇、轮倍图的关联邻点可区别全色数.     

AFPⅡ与昆虫AFP的相似性研究

用离散增量法对PDB库中45个抗冻蛋白分别进行氨基酸含量和规则二级结构片段数Na、N310、Nβ的信息聚类，聚类结果显示，在氨基酸含量和规则二级结构片段数上AFPⅡ和昆虫AFP都有明显的相似性。     

两种可聚合荧光标记单体的合成与性能

在碳酸钾存在下，使邻氨基苯甲酸或邻氨基苯甲酰胺与3－氯丙烯反应合成了可聚合荧光标记单体N－烯丙基邻氨基苯甲酸和N－烯丙基邻氨基苯甲酰胺，用红外、元素分析、核磁等手段对其组成和结构进行了表征，荧光测定表明，在乙醇溶液中N－烯丙基邻氨基苯甲酸的最大激发和最大发射波长分别为348mm和415mm；N－烯丙基邻氨基苯甲酰胺的最大激发和最大发射波长分别为345nm和425nm。其要作为苊烯的受体或大分子荧光标记物。