海岛棉ERF族转录因子EREB6基因克隆特征分析

以电子克隆,同源扩增和RACE技术相结合的方法从海岛棉中克隆出了一条新基因,命名为EREB6,它包含一个669 bp长的开放阅读框,预期编码222个氨基酸长的蛋白质.序列分析发现预期蛋白含有一段核定位信号序列,GFP融合蛋白瞬时表达实验证明该蛋白定位于细胞核;含有一个保守的ERF域,属于ERF族;同源分析表明该转录因子...     

关于溃变理论在湖北省春季短期强对流天气预报中的应用

依据溃变理论将非均匀信息在突发性、强烈天气过程预报中进行了应用．使用不连续参数把湖北省春季发生的强天气过程（如暴雨、强对流）划定出来,再结合强对流预报判据分辨出强对流天气,用于湖北省春季短期强对流天气预报．其效果经过了１９９５．０３．１５～１９９５．０５．１５连续试验的检验     

Pb—Sn（10%）合金镀层形成条件的研究

用电化学方法研究了抗氧剂、光亮剂、整不剂对Ｐｂ－Ｓｎ合金镀层形成的影响。评价了镀液温度、ｐＨ及电流密度对Ｐｂ－Ｓｎ合金性能的影响，给出了适用于氨基磺酸镀液体系电镀Ｐｂ－Ｓｎ合金的抗氧剂、光亮剂及最佳电镀工艺条件。     

基于数据挖掘技术的智能信息处理系统

着重阐述在数据挖掘阶段提出并改进基于关联规则的Apxioxi并行算法、基于分类的判定树归纳算法和基于聚类的K簇算法,并将几种算法综合应用到智能信息处理过程中。     

Pb－Sn（10％）合金镀层形成条件的研究

用电化学方法研究了抗氧剂、光亮剂、整平剂对Ｐｂ－Ｓｎ（１０％）合金镀层形成的影响．评价了镀液温度、ｐＨ及电流密度对Ｐｂ－Ｓｎ（１０％）合金性能的影响，给出了适用于氨基磺酸镀液体系电镀Ｐｂ－Ｓｎ（１０％）合金的抗氧剂、光亮剂及最佳电镀工艺条件．     

各类型食管癌组织中CDK16的表达及意义

采用组织芯片技术结合免疫组织化学技术检测各类型食管癌(鳞状细胞癌、腺癌、小细胞癌)以及食管胃交界癌、胃癌中细胞周期素依赖性激酶16(cyclin dependent kinase 16,CDK16)的表达情况.使用数学统计分析软件研究CDK16蛋白的表达与食管鳞癌临床病理特征之间的关系.结果显示,CDK16在不同类型食管癌中的表达存在差异.CDK16在食管鳞癌中呈强阳性表达,且表达强度与肿瘤的分化程度负相关.CDK16在食管鳞癌细胞中表达部位的变化与肿瘤的恶性程度密切相关.CDK16的表达与食管鳞癌患者的性别、年龄、肿瘤部位、肿瘤最大径及肿瘤的病理形态均没有显著相关性(P0.05),而与肿瘤的病理分级、淋巴结转移及TNM临床分期有显著相关性(P0.05).以上结果表明,CDK16在食管癌中的表达具有组织学特异性.CDK16在食管鳞癌的发病过程中发挥着重要的作用,而检测CDK16的表达有助于食管鳞癌的临床诊断.     

深度卷积神经网络的遥感植被检测方法

【目的】植被检测是城市生态研究的重要手段,然而由于遥感图像中植被存在阴影区域、遮挡区域以及色彩上的畸变等,导致当前的植被检测精度较低。基于遥感卫星影像,采用深度学习技术快速有效地检测出城市中的植被区域,为植被资源统计等相关研究提供依据。【方法】选用深度卷积神经网络模型,对高分辨率遥感影像中的植被区域进行检测。对不同的优化器,通过设置不同的卷积核大小,对精度进行对比分析。最后对网络层数进行研究,对设置合适网络层数进行分析,用构造的深度卷积神经网络在实验数据上进行植被区域检测。【结果】利用卷积神经网络处理二维图像时,无需手动提取特征,进行简单少量的预处理后,直接把图像输入到CNN模型中进行训练,即可实现图片的识别分类功能。降低了预处理的难度,同时局部感知和权值共享大幅度地减少了参数量,加快了计算速度。次抽样还能保证图像处理后的平移、旋转、缩放和拉伸的不变性。解决了传统方法计算量和样本量大、结构复杂以及费时的缺点。在采集到的高分辨率紫金山区域的遥感图像中,通过设计的多层卷积神经网络模型对区域中的植被资源进行分析,对比和研究不同的优化器、卷积核和网络层数,植被检测精度达到95.4%,明显高于当前众多植被检测算法。【结论】在深度学习中,目标检测的精度依赖于网络的结构设置,通过对优化器、卷积核以及网络层数进行设定,可以明显提高目标检测效率和精度。     

高频数据下基于LSTM的协方差矩阵预测模型

协方差矩阵的建模与预测,对于金融风险管理、投资组合管理等至关重要。 针对时间序列模型对高维变量预测精度较低的问题,利用长短记忆神经网络模型(LSTM),提出了基于深度学习的高频数据已实现协方差矩阵预测模型。 利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,对其进行 DRD 分解,针对相关系数矩阵 R 进行向量化处理,利用向量异质自回归模型(HAR)预测已实现相关系数矩阵 R;针对已实现波动率矩阵 D,利用半协方差(semi covariance)思想,结合 LSTM 模型,得到已实现波动率矩阵 D 的深度学习预测模型,构建了 LSTM-SDRD-HAR 已实现协方差矩阵动态预测模型。 LSTM 模型和 HAR 模型能捕捉实际数据的长期记忆性,半协方差有利于捕捉金融数据的杠杆性。 实证分析表明:相较于传统向量 HAR 已实现协方差矩阵预测模型,LSTM-SDRD-HAR 预测已实现协方差矩阵更为准确,基于 LSTM-SDRD-HAR 预测已实现协方差矩阵构造的有效前沿组合投资效果更佳。     

基于SWCNTs的环丙沙星荧光增敏法研究

SWCNTs-PEG-NH₂, SWCNTs-2,3-NH₂ and SWCNTs-3,4-NH₂ nanoparticles could beprepared by covalent modification method of single-walled carbon nanotubes(SWCNTs). The structure ofSWCNTs-PEG-NH₂, SWCNTs-2,3-NH₂ and SWCNTs-3,4-NH₂ nanoparticles could be determined byXPS(X-ray photoelectron spectroscopy). The results showed that the amidation reactions were successful.Ciprofloxacin(CIP) extraction experiments exhibited that, as for SWCNTs-PEG-NH₂, the best adsorptioncould be obtained at pH=4 and pH=6, while elution conditions of 0.1mol/L NaOH and 1% SDS couldachieve better elution effect. As for SWCNTs-2,3-NH 2 and SWCNTs-3,4-NH₂ , the best adsorption couldbe obtained at pH=6, while the elution condition of 1% SDS could achieve the best elution effect. The addition of Al³⁺ions could sensitize the fluorescence of ciprofloxacin.     

用光谱法研究异鼠李素与牛血清白蛋白的相互作用及几种金属离子对反应的影响

用紫外光谱法、 荧光光谱法研究异鼠李素与牛血清白 蛋白的相互作用机理及几种金属离子与异鼠李素和牛血清白蛋白之间的相互作用, 并探讨了几种金属离子与异鼠李素结合的类型, 阐明了它们的结合产物对牛血清白蛋白的作用机理. 实验结果表明, 异鼠李素与牛血清白蛋白主要是凭借静电引力作用结合, 异鼠李素主要以静态猝灭方式使牛血清白蛋白荧光强度减弱. 金属离子的介入影响了异鼠李素与牛血清白蛋白 的结合, 降低了其结合能力.