灵长类酪氨酸酶基因外显子1序列进化研究

酪氨酸酶是黑色素合成当中的关键酶,酪氨酸酶基因的突变将导致白化病,测定了黑猩猩,倭黑猩猩,大猩猩、猩猩、长臂猿、食蟹猴、猴猴９个灵长类中代表物种的酪氨酸酶基因外显子１的ＤＮＡ序列。     

贺兰山苔藓植物物种多样性,生物量及生态学作用的研究

研究了贺兰山不同海拔高度主要林型种苔藓植物物种多样性,生物量和生态学作用,结果表明,云杉林下藓类地层的生物量最高,９１４７．７ｋｇ／ｈｍ＾２,是林灌木和草本植物总生物量的９．２倍,在饱和吸水状态下,可贮存水２０１７４．５ｋｇ／ｈｍ＾２,通过随机取样按海拔高度,林型和土壤类型等梯度对贺兰苔藓植物被进行了调查,影响苔藓植物生长和分布的主要生态因子是光照,相对湿度,海拔高度和土壤ｐＨ对出现在群落中包拓苔     

电力系统潮流计算的模拟进化方法

将模拟进化方法引入电力系统潮流计算。与传统方法比较结果表明,模拟进化方法中的进化策略法可以有效地解决电力系统病态潮流问题。文中还对几种模拟进化方法进行了比较,结果表明：进化策略法用地潮流计算比较成功;基因算法和进化规划法由于方法本身的缺陷,不太适合于潮流计算。     

用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.     

认知进化观:认知科学研究范式的新取向

认知科学在其发展过程中经历了几次研究范式的转换，认知进化观的兴起是认知科学各学科多层次整合的表现。在心理学领域，进化心理学采用功能分析的方法分析适应性行为下的心理机制和特征。在人工智能领域，采用进化计算和遗传算法探讨人工生命的适应性行为。在神经科学领域，是对神经网络的自组织机制和神经系统的可塑性进行考察。认知进化观的缺陷是自然主义的计算与进化，忽视了人的历史文化性。认知进化观作为一种新方法论，为智能研究带来了生机。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

两个新的粟酒裂殖酵母box H/ACA snoRNA的鉴定、功能分析及进化意义

通过构建粟酒裂殖酵母核小分子RNA的cDNA文库,发现并鉴定了两个新的非编码RNA,分别命名为Sp15-70和Sp18-61.生物信息学分析揭示这两个RNA均具有典型的box H/ACA snoRNA二级结构特征和与rRNA互补的配对区,推测Sp15-70具有指导25S rRNA中U2401和U2298假尿嘧啶修饰的功能;Sp18-61具有指导18S rRNA中U208和25S rRNA中U2341假尿嘧啶修饰的功能.采用CMC-引物延伸法证实:在粟酒裂殖酵母rRNA中,这4个预测位点确实为假尿嘧啶修饰核苷酸.Sp15-70和Sp18-61均由单拷贝基因编码,分别位于粟酒裂殖酵母染色体工和Ⅲ上蛋白质基因的间隔区,在其5'端上游均发现了典型的TATA box元件,表明它们都是独立转录的基因.比较分析这两个snoRNA在不同生物中的功能性同源分子,发现snoRNA基因在进化的过程中发生了广泛的分子重组和转位.     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

我国科学家绘制完成水稻全基因组“精细图”

我国科学家日前绘制完成水稻全基因组“精细图”并进行了相关研究，有关成果发表在国际期刊(PLoS Biology(科学公共图书馆-生物学专辑）》2005年第3卷第2期上。专家认为，水稻基因组”精细图”的完成，为科学家研究各个水稻亚种的差异，在新层面上探讨杂交优势的机理，为禾本科植物的比较基因组学和进化研究奠定了基础。     

物种种性漂移的生物信息论基础

提出了生物信息论——以数字化技术研究和描述生物遗传信息的结构、变化、传递和表达成生物性状全过程的科学，建立了生物信息的结构、变化、传递和表达模型，定义了用于生物信息论研究的若干概念，分析了物种种性漂移的生物信息论之基础。