基于恶性疟原虫全基因组蛋白信息预测青蒿素的潜在抗疟靶点

结合NCBI分类数据库和KEGG提供的恶性疟原虫3D7株相关蛋白质信号通路信息, 筛选出8个处于信号通路关键位置的蛋白酶, 分别与青蒿素进行分子对接研究. 通过分析它们之间的结合模式, 发现嘌呤核苷磷酸化酶(pfPNP)、肽脱甲酰基化酶(pfPDF)和核糖-5-磷酸异构酶(pfRpiA)等3种蛋白酶与青蒿素的抗疟作用有关, 而青蒿素可能通过干预嘌呤代谢、嘧啶代谢、蛋氨酸代谢、乙醛酸和二羧酸代谢及磷酸戊糖途径产生抗疟效应.     

贝叶斯反馈云模型的分析与设计

将人类认知的先验性和云模型的特点结合起来,构建了贝叶斯反馈云模型.对不确定性概念的定量和定性测度在人机之间相互转化进行了分析,对云滴校验进行了详细的设计,给出了贝叶斯反馈云的统计描述.利用该模型可使协同实体对不确定概念的认识更清晰化,并且可提高协同效率.     

植物激素与蔗糖对甘薯愈伤组织淀粉酶活性的调节

甘薯（Ipomoea batatas Lam）在自然栽培条件下,只有块根内有一种淀粉酶（β-淀粉酶）的表达,其余器官中几乎检测不到淀粉酶存在．而在甘薯愈伤组织中,有两种α-淀粉酶和两种β-淀粉酶表达,这些淀粉酶与已报道的α-淀粉酶和甘薯块根的β-淀粉酶在性质上都存在差异．     

深圳湾近30年主要景观类型之演变

将深圳特区城市化过程划分为城市化初期、发展期、加速期和后期4个阶段,借助不同时期的遥感图像,包括1979年的MSS,1989、1998、2003、2009的TM,采用景观分类、景观转移和景观指数分析等一系列技术方法,分析了深圳湾地区基围、红树林和滩涂3种湿地景观类型的动态特征变化。结果表明:①深圳湾景观类型丰富,有较高多样性,但不同类型所占面积差异较大。人为干扰是深圳湾景观格局和景观类型发生改变的主要因素,围垦填海和城市建设严重破坏了深圳湾滨海湿地,海岸线不断向浅海延伸。②从1979年至2009年的30年间,研究区的城市建成区面积从508.95 hm2增加到2 072.52 hm2,最大斑块面积指数从2.94%增加到17.55%;③基围景观受人为干扰最严重,其面积在城市化初期表现为增长的趋势,1989年在景观中所占的比例达到了最高峰时的7.72%,此后城市化速度的加快使得基围景观逐渐演变为建成区或其他景观类型,且斑块形状趋于规则,由非正方形的形状趋于偏向正方形。在城市化的后两个阶段,基围景观发生转入和转出的斑块数量都很少,主要分布在进行了几次大规模围海工程的南山区;④城市化的前两个阶段红树林总面积持续减少,1998年后开始恢复增长,面积由52.65 hm2增加到2009年的81 hm2。景观指数分析表明,红树林景观没有趋于破碎化,反而形成了较大的景观斑块,景观连通性增加,保护区的建立对红树林的保护起着重要作用;⑤滩涂景观在过去30年间呈现较大幅度的波动和反复性,总的来说,面积从1979年的634.5 hm2减少至2009年的377.28 hm2,景观趋于破碎化,稳定性下降。     

数据存储可靠性算法

保证数据存储可靠性是信息领域面临的一个重要问题,而研究保证数据存储可靠性的算法则是其中的核心技术和热点问题.从容错度、编解码性能等多方面考虑提出了很多算法.按照存储性能和编码方式对目前的数据存储可靠性算法进行分类;对国际上提出的典型算法进行了分析,包括RS、CRS、EVENODD、STAR、X-Code、WEAVER、HoVer和Tornado算法等,讨论了它们的工作原理,提出了一套对相关算法进行性能分析的性能评价指标.总结了数据存储可靠性算法具有的特点和需要进一步研究的问题.     

巴西红苋的组培快繁和扦插繁殖研究

以红苋茎段和嫩叶作为外植体进行组织培养获得丛生芽,再通过增殖、生根等阶段得到完整试管苗. 实验表明：外植体取材季节以4～7月较好;最适增殖培养基为MS+BA 2.0 mg/L+NAA 0.2 mg/L+30 g/L蔗糖,其增殖倍数达到4.0以上;而生根培养基以1/2MS+NAA 0.5 mg/L+20 g/L蔗糖较好.扦插繁殖试验表明,在草炭+蛭石+珍珠岩的混合土壤基质上获得最高的枝条扦插成活率和平均根数.     

反相高效液相色谱法测定青海不同地区麻花艽中落干酸的含量

目的 建立了麻花艽中落干酸含量的反相高效液相色谱分析方法.色谱柱:ZORBAXSB-C18(250mm×4.6mm,5μm),色谱条件:检测波长238nm,柱温30℃,流速1.0mL·min-1,流动相:甲醇:水(25:75);利用正交试验确定了超声提取的最佳条件.结果 选定条件下落干酸与其它组份达到了基线分离,落干酸的线性范围为0.050～0.625μg,γ=0.9999,回收率为99.5%(RSD:3.5%).测定了青海12个不同产地麻花艽中落干酸的含量.结论 分析方法快速、简便,结果准确.     

一种新的GPCA方法

Generalized PCA(简写GPCA)是主成分分析(PCA)的一个非线性推广方法,主要用于数据压缩和特征提取.在经典的GPCA方法中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,训练数据的意义和作用是不同的,通常有些数据比其它数据更为重要,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据),应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的GPCA方法.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

一种面向语音识别的新型神经网络

提出了一种新型神经网络模型,描述了该网络的工作原理和训练方法以及识别算法。为克服神经网络对时序信号建模能力差的缺点,引入了非线性分段处理和代表帧特征提取方法。最后介绍了根据这一模型所设计的一个汉语语音识别系统,试验表明该网络在汉语语音识别方面具有较大的潜力。     

桥式双核Cu(Ⅱ)配合物的合成与表征

本文合成了一组草酸根桥联的双核铜配合物[Cu_2C_2O_4(Phen)_2Y_2],Phen代表1、10-邻菲中啰啉,Y为不同的阴离子)。通过元素分析、IR、X-射线粉末衍射、顺磁共振对其进行表征并推测其结构。研究了它们的摩尔电导、热重等方面的性质。