“当归-益母草”药对抗Ⅱ型糖尿病物质基础及作用机制研究

基于网络药理学手段探讨"当归-益母草"药对抗Ⅱ型糖尿病的物质基础及作用机制.以口服利用度(OB)、类药性(DL)为指标,结合生物信息学手段评估,筛选"当归-益母草"药对活性成分及抗Ⅱ型糖尿病特异性靶点,并构建"药物-靶点"网络.在数据库共收集到"当归-益母草"药对有170个化学成分,以OB、DL为评估参数共筛选出135个活性成分."药物-靶点"网络包含135个活性成分,相应靶点438个.进一步以OB、DL为评估参数共筛选出32个抗Ⅱ型糖尿病的活性成分,进一步利用MCODE插件富集到43个Ⅱ型糖尿病关键靶点.显示该药对活性成分和作用靶点与Ⅱ型糖尿病的发生、发展存在密切联系.确定了"当归-益母草"药对与Ⅱ型糖尿病的物质基础及关键调控靶点,并采用文献挖掘方法为药对治疗Ⅱ型糖尿病的分子机制提供理论依据.     

嗜水气单胞菌hfq2基因对生物被膜形成的影响

Hfq蛋白是一种进化上保守的sRNA分子伴侣蛋白,在转录后水平调控RNA翻译,涉及细菌重要生理功能的调节.嗜水气单胞菌ATCC 7966基因组中含有两个hfq基因拷贝(AHA_0924与AHA_3797),目前对AHA_3797(简称hfq2)基因功能的研究比较少.本研究首先利用同源重组技术敲除该基因,发现hfq2缺失后形成生物膜的能力显著降低(P0.001),进一步通过SWATH(sequential window acquisition of all theoretical spectra)定量蛋白质组学技术比较野生型与Δhfq2在生物膜状态下的蛋白表达差异,共鉴定出1538个蛋白,其中131个蛋白表达上调, 140个蛋白表达下调.生物信息学分析表明,生物被膜状态下Δhfq2导致细菌铁离子转运相关蛋白表达上调,趋化作用相关蛋白则大幅度下调.进一步利用Western Blotting对部分差异蛋白的表达进行了验证.最后通过铁离子螯合剂添加试验证实, Hfq2蛋白可以通过影响铁离子动态平衡过程来影响细菌生物被膜的形成.了解Hfq2蛋白在细菌生物被膜形成过程的调控机理,对病原菌的防治以及新型抑菌策略的研发具有重要的科学意义.     

Al涂层/AZ91镁合金复合铸造界面的研究

对型芯预喷涂一层Al涂层,将AZ91镁合金液浇注到铸型中实现基体和涂层的结合,对凝固后的结合界面组织和相组成进行分析。结果表明,AZ91镁合金液和Al涂层表面的氧化物发生反应,实现了界面间的润湿,形成冶金结合界面。该界面包含3个扩散层:镁合金基体一侧为(Al₁₂Mg₁₇+δ_Mg)共晶组织;中间层为Al₁₂Mg₁₇金属间化合物;Al涂层一侧为Al₃Mg₂金属间化合物,并弥散分布着一些氧化物。试验结果证明,通过复合铸造的方法可以实现Al涂层和镁合金基体的冶金结合。     

区间数的排序方法研究

给出区间数两两比较的一个简洁公式,详细研究它的一些性质,如互补性、传递性等;基于可能度矩阵给出区间数排序的一种实用方法。     

感谢大碰撞

不要认为彗星或小行星对地球的大碰撞就意味着所谓“世界末日”。古往今来,宇宙碰撞一直在刻划着我们的行星及栖息于其上的生命。如果没有小行星的冲击,就没有天体──既无地球,也无月亮,更无生命和今天的人类。 地球的原材料 大约４６亿年前,在开始发光的太阳四周包围着圆盘状的气体和微尘。一般认为这个气体和微尘层不久即分裂,产生了１０兆个左右的小行星。根据推测,当时在地球的轨道附近大约存在着１００亿个直径约１０公里、重量约１兆吨的小行星。 小行星在不断的撞击中合为一体并逐渐成长,在体积达到一定程度时就加速成长,…     

随机生产中拖后需求的变质产品最优生产策略

针对部分短缺量拖后的变质产品,建立随机生产状态下的生产-库存模型.所谓随机生产状态,是指生产过程会随机地从一种可控状态向另一种不可控状态转移,当生产处于不可控状态时,会生产出一定比例的次品.其中,生产状态的转移服从均匀分布.通过生产-库存模型得到了随机生产状态下总成本函数,分析得到,该总成本函数是一个关于生产次数的凹函数,并由此提出了最优生产次数算法.最后给出了算例.算例结果表明,最优生产次数算法能够有效地将一个4n 1维的最优问题转化为一个一维问题,为变质商品的生产-库存决策提供了简便有效的方法.     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

项目投资时机及投资概率分析

针对实物期权理论中存在的不足,运用鞅理论分析研究了市场环境下的确定性和不确定性因素对实物资产项目投资决策的影响.首先,通过鞅方法建立了反映投资时机和投资回报临界值之间关系的投资时机模型;然后,使用测度变换评价了项目投资能够被实施的可能性.研究结果表明确定性因素对投资时机和投资回报临界值具有相反作用的影响,不确定性因素则均具有正向作用的影响,且在确定性因素取值较小情况下,不确定性对投资却具有促进作用.