葱蝇防御素基因的鉴定及针刺对基因表达的影响

【目的】分析葱蝇(Deliaantiqua)防御素基因家族的序列特征、分子进化和基因表达模式,了解防御素基因在滞育期的免疫应答特征。【方法】利用生物信息学方法,从转录组数据库中搜索防御素基因家族的序列,并进行基因鉴定、系统发育、选择压力及针刺刺激对基因表达的影响分析。【结果】共鉴定出3个防御素前体序列及由此形成的40个氨基酸残基组成的成熟肽Da Df1e ,Da Df2e 和 Da Df3e ,理论分子量分别为4.09,4.124.09k Da;等电点分别为8.71,8.69和8.35;它们具有昆虫防御素的典型的保守结构域,有3对分子内二硫键,均为外分泌型、稳定多肽。系统发育分析显示葱蝇防御素成熟肽Dadef1与新陆原伏蝇(Protophormiaterraenovae)、丝光绿蝇(Luciliasericata)和家蝇(Muscadomestica)防御素亲缘关系最近并聚为一枝,再与 Dadef2和 Dadef3聚为一枝。基因表达分析表明针刺能明显影响葱蝇防御素基因的表达。【结论】葱蝇防御素基因家族序列保守性高,具有典型的家族特征;它们的表达模式在冬滞育和非滞育蛹的不同发育时期存在明显差异,说明葱蝇冬滞育蛹和非滞育蛹的免疫应答存在差异。研究结果为进一步研究昆虫防御素类抗菌肽的结构特征、进化以及滞育条件下免疫活动提供理论基础。
     

兔防御素NP-1基因转化百合的研究

本研究以百合鳞片为外植体,用叶盘法将兔防御素NP-1基因导入百合中,经培养获得再生植株。通过抗生素筛选和PCR分析,证实为转基因植株。同时,对农杆菌转化过程中的一些影响因素进行了探讨。     

免防御素NP—1基因转化百合的研究

本研究以百合鳞片为外植体，用叶盘法将兔防御素ＮＰ－１基因导入百合中，经培养获得再生植株，通过抗生素筛选和ＰＣＲ分析，证帝为转基因植株，同时，地农杆菌转化过程中的一些影响因素进行了探讨。     

人防御素研究进展

人防御素是机体天然防御体系的重要组成部分,存在于人中性粒细胞中,具有广泛的杀菌活性,是当前国内、外生物医学研究的热点.文章介绍了人、β、三种防御素的最新研究进展,重点强调其结构特征,特别是人β-防御素的结构特征.     

兔防御素基因酵母表达的研究

防御素是由动植物体内产生的一种多肽类抗菌、抗病毒活性物质,本研究根据巴斯德毕赤 酵母偏爱密码子的特性,设计兔防御素NP2基因,并构建巴斯德毕赤酵母的表达质粒pGAPZα-NP2,通 过LiCl法转入巴斯德毕赤酵母中,筛选和检测结果表明,兔防御素NP2基因已经成功地转入巴斯德毕 赤酵母,并得到表达。该实验可为兔防御素NP2抗菌抗病毒的研究和开发奠定理论和物质基础。     

哺乳动物防御素的研究及应用

防御素(Defensins)是近年来发现的广泛存在于生物界的一类阳离子抗菌活性肽.其中哺乳动物防御素的抗菌谱最为广泛,具有很高的应用潜力.文章针对哺乳动物防御素的组成分布、表达调控、生物学活性、基因工程等方面进行了研究.     

农杆菌介导的白芥防御素基因对甘蓝型油菜的转化

通过根癌农杆菌介导将正向和反向插入白芥防御素基因的pBI121重组质粒转入甘蓝型油菜的下胚轴,经组织培养和抗性筛选获得再生植株. PCR检测后,初步鉴定为阳性植株.     

植物防御素研究进展

植物防御素是一类分子量小、呈碱性、富含半胱氨酸的短肽.通常在很低的浓度下(10-6mol.L-1)就能表现出广谱抗菌活性,它是植物防御体系的基本组成成分之一,可以用来研制新型的杀菌剂,在植物抗病基因工程等方面发挥着重要作用.对其结构特征、类型、生物合成、表达调控、抗菌机理及其基因工程等方面的研究进行了汇总,对其应用前景进行了展望.     

人β防御素3基因在巴斯德毕赤酵母细胞中的表达

根据大肠杆菌对精氨酸密码子使用的偏爱性和β防御素3全基因中G．C、A、T含量的平衡,设计搭桥引物,通过PCR法合成人β防御素全基因序列,克隆到真核表达载体pPICZα-A,测序确认．将重组体电击转化酵母GS115,转化子经甲醇诱导表达,Tricine-SDS-PAGE分析,琼脂孔穴扩散法检测抑菌活性．结果表明,目的基因在毕赤酵母中已得到表达,表达量为0．22mg／mL,重组人β防御素3对金黄色葡萄球菌有抑菌活性．     

β-防御素的生物学活性及应用前景

β-防御素是近年来发现的一类具有广谱抗微生物活性的阳离子小肽,在天然性免疫和获得性免疫中发挥着重要的作用.本文对β-防御素生物学活性及应用研究进展进行了综述.     

r-预不变凸函数的一个性质

首先建立了一类 r-预不变凸函数的一个等价条件,利用该等价条件给出了二次连续可微的r-预不变凸函数的一个性质;在适当的假设下,证明了如下结果:设X(U-)_Rn是关于向量值函数的开不变凸集,η满足条件C,f:X→R→R是二次连续可微的函数且满足条件D.则f是关于η的r-预不变凸函数当且仅当对任意的(A)x,y∈X,r[...     

基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型

道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均（ARIMA）时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明：相较于传统的线性回归、多项式拟合、指数拟合和模糊线性回归预测模型,ARIMA预测模型的平均绝对误差分别下降了19.1%,50%,6.5%和3.7%;另外,将原始序列取自然对数后再建立ARIMA的Log-ARIMA模型可进一步提高预测精度,预测绝对误差为5.21,与普通ARIMA模型比较,平均相对误差下降了29.9%。
     

关于预不变凸函数的某些注记

【目的】对已有文献的一些不足进行修正。【方法】利用条件C的性质以及对特殊点的构造来完成证明。【结果】针对不足的地方给出了更严密的证明。【结论】严格说明了半严格预拟不变凸函数是预不变凸函数的充分条件。
     

预不变凸函数的一个等价条件

广义凸性在数学规划与最优化理论中具有十分重要的作用.本文通过将对多元实值函数的研究转化为对单变量的实值函数的研究,首先证明了当X为关于η的不变凸集,η满足条件C,f满足条件D时,对任意给定的x,y∈X,(A)λ∈[0,1],F(λ)=f(y+λη(x,y))是凸函数当且仅当f为关于η的预不变凸函数. 在此基础上建立了二次连续可微的预不变凸函数的一个等价条件:设X为关于η的开不变凸集,η满足条件C,f二次连续可微且满足条件D,则f关于η为预不变凸函数等价于(A)x,y∈X,η(x,y)T2f(x)η(x,y)≥0.本文的结果为判断函数的预不变凸性提供了新的思路.     

复模糊值函数的积分及其性质

复模糊值函数理论在模糊控制中是广泛存在的,讨论复模糊值函数积分的性质有重要的理论和实际意义。本文首先介绍了模糊数的概念、运算规则及复模糊值函数的表达式f=(x)=((x),(x)),在新的序关系的意义下给出复模糊值函数f=(x)=(1(x),2(x))Riemann积分的定义。在此基础上给出了复模糊值函数的r-截集的概念,利用r-截集把复模糊值函数转化为区间值函数,用扩张原理给出了复模糊值函数积分表达式,并讨论了复模糊值函数积分的性质,得出了复模糊值函数积分具有区间可加性、不等式性、对实系数和复系数具有线性性质等结论。     

一类与伪Smarandache 函数相关的函数方程

首先研究了著名的F.Smarandache函数S(n)的性质,讨论了一类新的包含Smarandache对偶函数及其伪Smarandache函数方程Z(n)+S*(n)-1=kn,k≥1的可解性,利用初等数论及组合方法,结合伪Smarandache函数Z(n)的性质,巧妙地构造了一个新方程。结果给出了这一类方程的所有整数解,即当k=1时,该方程当且仅当有唯一解n=1,当k=2时,仅有解n=2α,α≥1;当k≥3时,无解。从而,本文彻底解决了这类新方程解的问题。     

核基因在鱼类分子系统学研究中的应用 (运筹学与控制论)

利用分子标记探讨鱼类的系统发育和分子进化已经逐渐成为现代鱼类系统学研究的热点之一。本文综述了核基因在鱼类分子系统发育和分子进化研究中的应用现状及其存在的优缺点。常用的核基因主要有核糖体基因,其中保守的18SrDNA及28SrDNA主要用于研究高级分类阶元;在研究亲缘关系较近的物种以及不同地理种群时,比较常用到的则是ITSs以及SINEs;而RAGs及S7性质独特,也常被用于鱼类的分子系统学研究中。以往的研究主要利用线粒体基因(如Cytb等)研究鱼类的分类和进化,但多年来的研究发现,线粒体基因在研究鲤形目(Cypriniformes)、鲈形目(Perci-formes)等鱼类系统发育时并不能成为最佳的选择。最近的研究表明,核基因能够弥补线粒体基因的缺陷,并可广泛应用于鱼类系统发育研究。然而,核基因的应用也面临着如下问题:1)因核基因重组导致数据分析难度较大;2)鉴定不同类群时存在一定误差;3)单倍性核基因片段较难获得;4)对某些进化时间短的群体的系统发育研究效果较差。随着上述问题的逐步解决,核基因的应用将会更加广泛。     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MP-EPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。
     

关于分担值的亚纯函数的正规族

本文主要研究了关于分担值的亚纯函数的正规性。令F为定义在区域D上的亚纯函数族,k,n(≥k+2)为正整数,a 为 非 零 复 常 数。如 果 对 任 一 对(f,g)∈F ,都 有 *,则F 在D 上正规。此结论改进和加强了已有文献中的结论。(注:*表示公式,见正文 ）