水稻基因组中U2snRNA基因的结构分析

对水稻（Ｏｒｙｚａ ｓａｔｉｖａ）Ｕ２ｓｎＲＮＡ基因的结构分析结果表明单子植物水稻的Ｕ２ｓｎＲＮＡ基因以多基因家族的形式存在,且Ｕ２ｓｎＲＮＡ基因中存在连锁现象。３个新的水稻Ｕ２ｓｎＲＮＡ基因和已报道的ＦＤＲＧＵ２－３一样,编码区上游除含有植物ＵｓｎＲＮＡ基因共有的ＵＳＥ和ＴＡＴＡ元件外,还含有单子叶植物ＵｓｎＲＮＡ所特有的ＭＳＰ元件,且具有保守的四茎环二级结构,基因成员间的同源性最低为８５．１＾     

水稻蛋白质二级结构预测

针对水稻蛋白质二级结构预测研究,查阅了国家水稻数据中心文献资源,基于国际蛋白质数据库(protein data bank, PDB),选择具有代表性的蛋白质(5XQI)作为样本,应用BP神经网络建模技术,对水稻蛋白质二级结构进行预测研究。结果表明：先用氨基酸描述子量化一级结构,再用主成分分析综合描述子,能简化模型结构,提高模拟预测准确度和运行速度;构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式,简捷直观,应用方便;适宜的模型结构为21∶20∶3,即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP神经网络模型结构;模型的整体拟合准确度为0.85,H、E、C三种二级结构的拟合准确度分别为0.92、0.79、0.81;整体预测准确度为0.72,三种二级结构的预测准确度分别为0.79、0.65、0.71。基于BP神经网络的水稻蛋白质二级结构预测模型的拟合、预测准确度比以往同类研究高,为水稻蛋白质二级结构预测提供了一种新的研究方法。     

水稻nmads 1基因的序列测定与结构分析

用PCR对6个水稻基因组BAC克隆进行了筛选，得到了水稻nmads1基因2933bp的序列，通过与mmads1基因的cDNA序列比较，发现nmads1基因含6个内含子和6个外显子，5′非编码区有2个TATA盒及1个Car G类似序列。     

水稻OsAQP基因的生物信息学分析

水通道蛋白是普遍存在于动、植物及微生物中的水专一性通道.研究表明水通道蛋白在种子萌发、细胞伸长、气孔运动及逆境应答等多种生物学过程的水分运输中起着关键作用.为了进一步研究水通道蛋白的功能,本文利用生物信息学方法对水稻新基因OsAQP及其编码蛋白的二级结构、理化性质和功能进行了预测,以同源建模的方法构建了三维结构分子模型,为基因功能的研究提供了线索和参考依据.     

酵母全基因组新的ORF结构的预测

提出了一个预测DNA序列中无内含子的开阅读框架（ORF）的理论方法－终止密码预测法；用酵母全基因组中已知的6260个基因进行检验，预测成功率为99．9％；发现酵母基因编码区和已知的DRF的起始密码子总是位于长距离不出现终止密码的位置序列上游紧邻最后一个终止密码子的ATG；在酵母全基因组DNA中发现了新的长度不小于90个氨基酸的ORF结构2244个。     

水稻线粒体atp6基因的克隆及其结构分析

以玉米线粒体ａｔｐ６基因为探针所作的Ｓｏｕｔｈｅｒｎ杂文结果显示，水稻野败型细胞质雄性不育系与其保持系（珍汕９７Ａ，Ｂ）的ａｔｐ６基因存在结构上的差异。不育系只有一个ａｔｐ６基因拷贝，而相应的保持系却有两个拷贝．从保持系线粒体ＤＮＡ的Ｌａｍｄａ ＥＭＢＬ３基因文库中筛选出了以上两个ａｔｐ６基因克隆，并根据制作的物理图谱将它们分别定位在２．７５ｋｂ的ＰｓｔＩ／ＰｖｕⅡ和１．６３ｋｂ的Ｓａｌ／ＥｃｏＲ     

生物信息学在搜索水稻新基因及其功能预测中的运用

为了利用生物信息学探索网上克隆基因与预测基因功能的新方法,用本实验室原有的一段626bp片段在genebank的核酸数据库中进行同源性分析,并对blast所得的序列运用genscan等软件进行序列分析并预测新基因,由在网上数据库中的验证可知预测得到的新基因功能与水稻抗性相关.将该序列翻译成蛋白质并利用网上数据库进行功能预测,初步断定该蛋白是与水稻抗性相关的穿膜蛋白.同时也验证了用生物信息学预测新基因及其功能是极为有效和简便的一种方法.     

基于统计组合与特征分类的基因预测算法

在研究了三种基因局部特征的基础上,针对现有的基因预测方法在预测5'端外显子方面的不足,构建了一种基于统计组合与特征分类的基因预测算法,即将基因区域数据根据局部特征分成两个相对独立的集合,采用统计组合的方法将多种基因预测方法综合在一起进行基因预测研究.实验结果表明,该算法提高了基因预测的精度,为基因预测提供了一种可能的研究方案.     

水稻矮缩病毒基因组分析与部分基因片段的表达及功能研究

根据本实验室对水稻矮缩病毒中国福建分离株基因组全序列的测定。分析了其编码蛋白的功能,并将ＲＤＶＳ６,Ｓ９,Ｓ１０,Ｓ１１编码区ｃＤＮＡ分别克隆到表达载体ｐＴｒｃＨｉｓＡ,ｐＢＶ２２１,ｐＴｒｃＨｉｓＢ和ｐＢＶ２２１中,构建成表在挝 ｐＴＨ－Ｓ６,ｐＢＶＰ９,ｐＴＨ－２１０,ｐＢ－ＶＰ１１。     

黑稻与白稻生化性状及CHS基因部分序列变异分析

以汉中栽培2种黑稻(黑丰,黑米B)和1种白稻(香粘)为材料,测定了黄酮含量、粗蛋白、氨基酸、直链淀粉、胶稠度、碱硝值、矿物质,水分含量八项生化品质指标.比较分析认为黑稻的懒氨酸、苯丙氨酸和矿物质含量明显比白稻高.根据水稻查尔酮合成酶(chalcone synthase,CHS)基因DNA序列的保守区域,进行PCR扩增,...     

水稻Os05g0442400基因启动子分析以及由Os05g0442400基因启动子引导GUS报告基因在转基因水稻中的表达

采用Plant CARE和PLACE软件分析预测水稻Os05g0442400基因启动子序列中可能存在的顺式作用元件.结果显示,在起始密码子ATG上游1500bp区域内,除了启动子基本的核心作用元件外,还存在一些与植物抵御非生物胁迫过程有关的作用元件、脱落酸应答元件、光诱导启动子作用元件、病原菌诱发因子作用元件,以及根特异性结合位点.采用根癌农杆菌介导法成功将Os05g0442400 promoter::gus构建导入"中花11"水稻.由不同组织部位GUS染液检测表明:在水稻苗期,内源Os05g0442400基因可能主要在根部表达;随着水稻生殖期的延续,水稻内源Os05g0442400基因在颖壳中的表达区域由上向下面积增大,并在抽穗后达到最大表达区域.这些结果可能与Os05g0442400基因启动子上分别存在根特异性结合位点和光诱导启动子作用元件具有一定的联系.     

模型预估控制的解耦特性

利用严等价关系和基于多项式矩阵的预估控制算法 ,证明了各种模型预估控制算法的控制律在模型准确时是等价的。在此基础上 ,给出了模型预估控制对给定值解耦的充要条件 ,指出解耦后系统可能是不稳定的。给出了关于系统解耦且可任意配置极点的充要条件的定理。由于解耦受稳定性、鲁棒性和控制作用幅度的限制 ,给出了一种局部解耦策略。     

模型预估控制的解耦特性

利用严等价关系和基于多项式矩阵的预估控制算法，证明了各种模型预估控制算法的控制律在模型准确时是等价的。在此基础上，给出了模型预估控制对给定值解耦的充要条件，指出解耦后系统可能是不稳定的。给出了关于系统解耦且可任意配置极点的充要条件的定理。由于解耦受稳定性、鲁棒性和控制作用幅度的限制，给出了一种局部解耦策略。     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

汽车主动悬架的约束预测控制

约束预测控制的最大优点之一是能优化被控系统的性能指标，并显式地处理被控系统的约束条件，使之动态满足。以某二自由度四分之一车为例，讨论了汽车主动悬架的约束预测控制(CMPC)问题：依次给出了状态反馈方法和输出反馈方法，并基于预测控制的滚动实施策略，提出了一种自适应约束预测控制方法。仿真结果表明，CMPC主动悬架能在确保操纵稳定性和保持较小作动力的情况下，满足悬架系统的输出约束，同时控制输出得以优化，明显提高了悬架系统的乘坐舒适性。     

ALSTOM气化炉的多模型预测控制

为了克服ALSTOM气化炉多变量、非线性的特性给系统控制带来的困难,提出了一种多模型预测控制(multiple model predictive control, MMPC)算法.根据气化炉在多个工况下的局部线性模型,设计了一组简化状态估计的子预测控制器.通过子模型输出误差项的无量纲化处理,改进了递推贝叶斯加权策略,并对各子预测控制器的输出进行了加权计算,得到了系统的实际控制量.将该多模型预测控制算法用于ALSTOM气化炉的控制,仿真结果表明:在压力扰动测试中,即使各控制量受到严格的约束,各输出量的偏差仍能维持在规定的范围内;在变负荷测试中,系统能够迅速跟踪负荷设定值的变化,从而满足了基准测试的各项要求.     

面向工业电机考虑参数自调节的优化模型预测控制

针对常规控制器在工业电机无参数或者参数失配时引起的控制性能下降等问题,不满足工业自动化发展需求,因此提出一种考虑现实工业情况的无参数模型预测控制。首先引入模型预测控制的思想,将离散异步电机数学模型作为模型预测控制的预测模型并在线估计更新其集总参数,从而无需任何电机参数即可实现模型预测控制。针对工业用电机复杂工况,进行优化使其能够快速且准确地辨识出集总参数。仿真结果表明,所提出的控制策略预测精度高,在工况与电机参数均为未知时变的情况下,无参数模型预测控制仍然能在不同情况下达到较为优良的控制性能,证明了该方法优良的鲁棒性和有效性。