支持向量机用于定量构效关系建模的研究

运用支持向量机, 偏最小二乘和BP人工神经网络3种方法对苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系进行了定量构效关系建模研究. 为了验证模型的外部预测能力, 样本集经D-optimal设计被分成训练集和测试集两部分, 通过对测试集的预测结果来判断模型的外部预测能力. 结果显示支持向量机在2个体系中均表现出了较强的建模和预测能力. 在对苦味二肽的构效关系建模中, 支持向量机的建模和预测结果明显优于偏最小二乘, 与BP人工神经网络相比, 虽然在建模能力上支持向量机略逊于BP神经网络, 但其预测能力却明显优于BP神经网络; 而对于血管紧张素转化酶抑制剂, 支持向量机的建模和预测结果则略优于偏最小二乘和BP人工神经网络. 其中采用线性核和径向基核的支持向量机模型在两个肽体系中建模和预测结果相当. 研究显示支持向量机在药物的定量构效关系研究中具有广阔的应用前景.     

双基球扁发射药生产线的改进遗传排产算法研究

针对传统遗传算法在解决批次生产问题中存在的"早熟收敛"以及"局部搜索能力差"等问题,设计了基于预处理技术的改进遗传算法,实现对批次生产过程的处理.采用随机数法、定则生成法和块基因插补法三种方法,按照合适的比例,进行种群的初始化,在保证初始化种群多样性同时提高其个体质量;通过精英保留策略和锦标赛选择策略进行选择操作,实现优质种群个体的选择;运用专家打分法对产品进行优先级排序;采用基于位置和优先级相结合的方法选择交叉位点,进行交叉操作,保留父代优良基因,避免"早熟收敛";采用邻域重组策略进行变异操作,保证优质解种群的产生和质量解的继承.以最大化最小交货提前期为目标函数,实现排产算法研究.最后,以双基球扁发射药生产线为例,实现了改进遗传算法排产过程,大大提高公司的接单预估效率和产线的生产组织效率,然后运用单一随机初始化种群法和混合初始种群法进行比较分析,证明了改进算法的优越性.     

一种基于三维原子场相互作用矢量的新型氨基酸结构信息描述子

从分子的三维空间结构出发, 按照不同类型原子之间静电和立体作用得到一种新的分子结构表达方法——三维原子场相互作用矢量(3D-VAIF). 利用该矢量对20种天然氨基酸空间结构性质进行计算, 通过主成分分析获得单个氨基酸的特征描述子——氨基酸结构信息得分(SSIA). 分别使用58个血管紧张素转化酶抑制剂、48个苦味二肽以及31个缓激肽对SSIA的性能进行了测试, 所得模型的复相关系数R²_cum和交互检验复相关系数Q²_LOO分别为0.789, 0.773; 0.856, 0.837和0.838, 0.815. 结果表明将SSIA用于肽类似物定量序列活性建模(定量序效建模, QSAM)效果优于传统氨基酸描述子.     

新氨基酸拓扑描述子得分矢量及支持向量机用于肽定量序列-迁移预测

收集了23种氨基酸1262种结构信息, 经主成分分析得新的-氨基酸拓扑描述子得分(SATD)矢量. 将其用于125个不同长度肽的结构表征, 分别以支持向量机(SVM)和偏最小二乘(PLS)建立肽定量序列-迁移模型(QSMM). 结果表明, SATD描述子所含信息量大, 易于操作, 能较好地表征125个肽结构. 与PLS相比, SVM在对电泳迁移率建模预测中表现出较强的拟合能力和良好的预测能力.     

化学组学及其信息学探索研究和初步应用

提出诸如烷烯炔组、醇酚醚组、醛酮醌组、生物碱组、抗生素组、黄酮[醇]组、多寡肽组、萜组、合成药物组、天然药物组、环境激素组、代谢物质组、环境激素组等化学组学新颖概念,犹如基因组、蛋白质组、糖组等生物组学概念一样,对于化学研究与应用具有重要意义,通过大量物质组分子多样性结构表达和化学性能预测,阐述了化学组学方法与技术的广阔应用前景.     

发现细胞膜的通道:2003年诺贝尔化学奖简介

20 0 3年诺贝尔化学奖授予两位在细胞膜通道研究领域作出突出贡献的科学家 ,以表彰他们发现了细胞膜内的通道 .其中一半由彼特·阿格雷分享 ,因为他发现了且描述了第一个水通道蛋白质 ;另一半由罗德里克·麦金农分享 ,由于他发现并了阐述了离子通道功能的结构及机制的基础 .本文对细胞膜内的通道以及两位科学在该研究领域中所做的开创性贡献做了简要介绍 .     

高强钢筋砼复合梁受力性能的研究

试验中的６根砼复合梁，在有效影响区内采用钢纤维高强砼（ＳＦＨＲＣ），其余部分采用普通通砼浇制，通过对复合梁的全过程分析，探讨了平均裂缝间距，裂缝宽度和刚度的计算方法。     

酚类化合物色谱保留指数的估计与预测

用根据非氢原子类型分类、基于非氢原子相对电负性和非氢原子间距离等进行计算得到的分子电性距离矢量(MEDV)为描述子,对酚类化合物结构进行表征.用多元线性回归(MLR)方法,研究并建立了酚类化合物定量结构-色谱保留(QSRR)关系的10变量模型,其相关系数为0.9512;采用SPSS统计处理软件对变量进行逐步回归(SMR)筛选后,建立了8变量的QSRR模型,其相关系数为0.9508.上述模型对102种酚类化合物色谱保留的预测值与实验值能较好吻合,留一法交互检验的结果分别为Rcv=0.9269和Rcv=0.9377.结果表明所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

三维全息原子场作用矢量用于嘌呤衍生物定量结构保留相关的研究

采用本实验室新近提出的三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对33个嘌呤衍生物进行定量结构保留相关(QSRR)的研究, 运用逐步回归(SMR)筛选变量后, 用偏最小二乘(PLS)回归建模与交互校验复相关系数, 标准偏差分别为 =0.966与 =0.860及SD=0.112, 均优于文献值, 色谱保留预测模型具有良好的稳定性和预测能力. 研究结果表明: 3D-HoVAIF能较好地表征该类分子结构信息, 有物化意义明确及结果易于解释等特点, 值得进一步推广应用.     

转喻与间接言语行为

认知心理学的转喻观有别于修辞学关于转喻的传统观点,认为转喻不只是一种修辞手段,而是一种重要的思维方式.在此基础上,本文通过对障碍假设理论以及言语行为脚本理论的分析,指出转喻对日常生活中的间接语言现象有较强的解释力,并揭示出间接言语行为的转喻本质.