蛋白质芯片与ELISA在人IgG定量分析中的比较

建立定量检测人血清IgG (immunoglobulin,IgG)蛋白质芯片,并与酶联免疫吸附测定(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)检测的结果进行比较. 将纯化的羊抗人IgG 0.5 mg/mL 30%甘油/PBS,点样在经硝酸纤维素修饰的片基上,以人血清白蛋白为阴性对照,用1% BSA封闭,制备定量检测人血清IgG的蛋白质芯片;同时用ELISA检测人血清IgG. SPSS 10.0软件分析蛋白质芯片和ELISA的试验结果,采用单因素方差分析两组间相关性. 结果显示蛋白质芯片和ELISA校准曲线的 R2值分别是0.996和0.994. 两种方法检测的10例人血清IgG含量,其检测限均在1.56 μg/100 μL. 用单因素方差分析结果显示 f＝0.188,P=0.670＞0.05,表明两组间差异无显著性意义,具有很好的一致性.     

液滴分析仪器的小型化研究

在原有的光纤、电容液滴分析仪器的基础上,利用嵌入式系统实现信号的采集、显示与对比分析整个过程,无需计算机的参与。实现了便携式改进的目标。对硬件和软件分别进行了设计,并对系统进行了实验验证,取得了较好的效果。     

光纤参数对超连续频谱展宽影响的理论与实验研究

从理论上系统地研究了光纤参数对光纤中超连续（SC）谱展宽的影响,实验研究了光纤零色散波长对SC谱宽度的影响。利用非线性薛定谔方程对光纤中的超连续谱产生过程进行了数值模拟。研究结果表明,在超连续谱的展宽过程中,光纤长度、色散斜率、光纤非线性系数和损耗系数等参数对超连续谱有重要影响。为得到性能优良的超连续谱,必须对光纤参数进行优化。实验上采用三级压缩的增益开关DFB激光器作抽运源,色散位移光纤为非线性介质,获得了重复频率10GHz的SC超短光脉冲。研究结果为进一步优化超连续谱的性能奠定了基础。     

基于对象、角色与Agent的企业信息系统框架

对象、角色和Agent三者有共性 ,但是也存在着大量的不同 ,各自强调的重点也不一样。从角色及其典型特征和Agent的定义入手 ,分析这三者的异同 ,理清它们之间的关系。最后从信息系统建设的角度 ,提出基于对象、角色与Agent的企业信息系统框架 ,探讨综合运用这三种方法解决企业信息系统建设问题的思路。实践证明综合运用这三种方法 ,协调解决问题 ,收到了很好的效果     

HHM模型的多参数Hopf分岔分析

现代科学证明，不少疾病都与生物细胞膜离子通道病变有关，表现为生物模型中相关参数的异常变化，这类疾病可归类为离子通道疾病。以肌肉中的Hodgkin-Huxley模型为研究对象，选取漏电导数gⅠ和钠离子通道反电势VNa作为分岔参数，分析其Hopf分岔并探讨分岔对HH模型的影响。采用高维方程的代数判据进行Hodgkin-Huxley模型多参数动态分岔分析，简化了分析过程。并用研究结果解释相应的生理过程，试图从生物系统动态过程异变的角度探讨生理疾病的成因。     

路基智能压实评价指标研究进展综述

系统总结了智能压实评价指标（ICMV）迄今为止的主要研究成果,讨论了ICMV的发展历程、计算原理、优势与缺陷、填料适用性以及与原位指标拟合的影响因素。分析表明：ICMV与路基填料之间存在一定的匹配机制,工程上应尽量按照该机制选择ICMV以提升检测效果;拟合分析时,应综合考虑填料类型、ICMV类型和原位指标以确定影响因素,避免回归特征的冗余或缺失;鉴于部分特征对预测值存在非线性影响,不建议使用线性模型对智能压实数据进行预测。针对上述问题,本文在ICMV与填料的匹配关系、拟合因素的重要性、回归算法的选择策略三个方面给出了具体的建议及未来的研究方向,以期作为ICMV后续应用及研究的参考。     

栽植密度对小黑杨人工林幼龄材和成熟材生长量的影响

以小黑杨为研究材料,研究不同栽植密度(1 000、500、250株/hm2)对林木幼龄材、成熟材生长量的影响.结果表明:不同栽植密度的林木幼龄期为12～13 a,栽植密度对林木幼龄材、成熟材年轮数影响均不显著;栽植密度对林木幼龄材、成熟材宽度及面积的影响极显著,随着栽植密度的减小,幼龄材宽度及面积明显增大,而对于成熟材,500株/hm2的林木生长量较大;不同栽植密度林木幼龄材面积比例达74%～83%,栽植密度最小的林分幼龄材比例最大;幼龄材生长速率要比成熟材大10倍左右,不同栽植密度间幼龄材、成熟材生长速率差异明显.相比而言,栽植密度对小黑杨幼龄材的影响较大.     

UML状态图测试充分性准则的公理化评估

描述了基于UML状态图测试的一组测试准则,并提出2个新的准则:N-迁移覆盖准则和循环分类覆盖准则.然后提出针对该组测试准则的公理系统,通过此公理系统来评估该组测试准则,给出评估结果.最后根据评估结果得出一些有益的结论.测试准则的评估可为软件工程师选择测试准则提供指导和帮助.     

基于改进遗传算法的藻类神经网络识别

为了借助智能方法对日益严重的水污染进行识别预测,提出了一种改进遗传神经网络识别算法.该算法通过各个分算子的多元冲突、融合、协作和互补等方式,有机地结合形成一种整体优化算子,它包含了降维差异选择、暂态自适应交叉和冲突自适应变异等3个新的彼此相关联的分算子,能有效地生发多样性,提高解空间处处可达性.数值优化及湖泊蓝绿藻神经网络识别实验表明,该算法在克服早熟、提高全局收敛速度和增强神经网络的泛化能力等方面,均取得满意的藻类识别效果.     

自重构模块的对接方法及特性分析

根据网格型自重构机械系统的特点,给出了一种新型的、立方体型的自重构基本模块的外型(每个面具有1个孔和1个可伸缩的轴).根据该模块的几何特点,分析了模块的对接过程和相邻两模块对接的几何约束关系,给出了当存在几何及控制不确定性时,完成对接最基本的几何约束条件.最后,根据模块对接时的接触特点,利用旋量方法分析了其受力特性.