进化论中的一枚细小蛙卵

正红眼树蛙,这种魅力十足的两栖类动物正在颠覆传统的进化论观点。卡伦·沃肯汀是美国波士顿大学的生物学教授,她自小就对野生动物充满浓厚兴趣。在攻读博士学位前,她前往哥斯达黎加,既为了更多地了解热带雨林,也为了在那里寻找合适的研究课题。在那里,红眼树蛙的卵引起了她极大的兴趣,她一遍又一遍地去池塘边观察这些蛙卵,并就此开展了一系列相关的研究。     

神经红蛋白的表达、分离纯化和谱学表征

报道了神经红蛋白(NGB)的基因表达、分离纯化和谱学表征. 将载有NGB基因的pET3a质粒转入E.Coli BL21(DE3)plys细菌, 于TB培养基中进行表达, 其表达量占菌体总蛋白的10%左右. 依次经硫酸铵分级沉淀, DEAE-Sepharose阴离子交换柱, Hiload16/60 Superdex 75凝胶过滤柱和Hiprep 16/10 Q FF 阴离子交换柱纯化, 得到了电泳纯的血红色可溶性蛋白. 电喷雾质谱测得其分子量为16930.0 Da. 紫外-可见吸收光谱表明, 还原态的NGB在425 nm有一强吸收峰, 在531和559 nm处有弱吸收峰, 它们可分别归属为金属卟啉的γ,β和α吸收带, 氧化态的NGB在413 nm处有强吸收, 则对应于金属卟啉的γ吸收带, 是电子在卟啉环中非定域化π电子的轨道跃迁(π→π*)的结果. 荧光激发谱最大波长为281 nm, 发射谱最大波长为338 nm. 圆二色谱表明其二级结构为典型的a螺旋结构, 在410 nm处有一血红素正峰. 酸稳定性研究表明, pH>4时蛋白稳定.     

广义严格对角占优矩阵的判定及其在神经网络系统中的应用

利用非零元素链理论以及方法,给出了判定广义严格对角占优矩阵的几个充分条件,拓广了广义严格对角占优矩阵的判定方法,并给出其在神经网络系统中的应用,结果表明该法不仅有效而且简单实用.     

颈丛复合肌间沟臂丛神经阻滞对锁骨内固定手术的临床观察

目的:比较颈丛复合肌间沟阻滞与常规颈丛阻滞行锁骨内固定手术的临床效果.方法:60例行锁骨手术患者,采用颈丛复合肌间沟臂丛神经阻滞与颈丛神经阻滞,随机分为A、B组,每组30例.评估麻醉后感觉的阻滞程度,手术过程中的阻滞效果(优、良、失败),并观察和记录并发症.结果:锁骨外2/3部位感觉阻滞A组(16.7±1.9)min,B组(13.2±1.1)min,B组好于A组(t=2.42,p＜0.05),B组优良率为90.0％,A组优良率为76.7％,B组高于A组(p＜0.05).结论:锁骨内固定手术中颈丛复合肌间沟阻滞优于常规颈丛阻滞.     

慢性应激对小鼠空间学习记忆功能及海马和前额叶皮层BDNF表达的影响

采用多因素慢性应激动物模型,通过Morris水迷宫测试小鼠空间学习记忆能力;采用免疫组织化学方法检测脑源性神经营养因子（BDNF）在海马和前额叶皮层的表达．结果显示,与对照组相比,应激组小鼠的空间学习记忆能力明显下降（P〈0．01）;应激组小鼠海马CA1区、齿状回和前额叶皮层BDNF表达明显下降（P〈0．01）;停止应激后一周,应激组小鼠BDNF在各脑区的表达有一定恢复,但与对照组相比,仍有显著性差异（P〈0．05,P〈0．01）．结果表明,慢性应激导致小鼠空间学习记忆功能的损伤可能与BDNF表达的下调密切相关．     

The response of clonai growth of Hippophae rhamniodes L.subsp sinensis to the availability of soil moisture in Mu Us sand land

通过生物量测定和跟踪挖掘法,研究了毛乌素沙地中国沙棘克隆种群生长特征和形态特征对土壤水分条件的可塑性反应.结果表明:低水分条件下,植株个体和种群都较小,子株数量、萌蘖根条数和分枝级数较少,而隔离区较长,种群趋向于游击型;高水分条件下,植株个体和种群都较大,子株数量、萌蘖根条数和分枝级数较多,而隔离区较短,种群趋向于集团型.在生物量分配方面,低水分条件下,枝条、叶片、根系和地上生物量分配比例较大;高水分条件下,树干、萌蘖根和地下生物量分配比例较大.土壤水分条件差异引起中国沙棘个体大小和种群大小的分化,进而导致了种群适合度的差异.     

鱼类尾部神经分泌系统研究进展

比较详细地介绍了自１９世纪末到本世纪末近一个世纪生物学家们在鱼类尾部神经分泌系统的形态结构及组成,其所分泌的活性肽及生理效应,该系统的生理功能和分泌方式及神经支配等方面的研究成果和发展趋势,为全面了解该系统的结构和功能提供了较为翔实的资料,并为进一步深入研究该系统了方向和方法。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

基于RBF神经网络模型的单力臂机器人控制

针对单力臂机械手的控制,提出了一种基于RBF神经网络模型的控制方法;RBF神经网络即径向基函数,它本身是具有单隐层的三层前馈网络,从输入空间到输出空间的映射呈现非线性,但是从隐含层空间到输出空间的映射却呈现线性,又由于RBF网络它采用高斯基函数作为作用函数,它的输出与部分调参数有关,在输入空间的有限范围内不为零,是一种...     

一种基于神经架构搜索的图像高效超分辨率重建算法

针对超分辨率重建图像质量与计算成本难以平衡这一问题,提出了一种基于神经架构搜索的高效超分辨率重建算法——NASESR.首先,采用全局残差学习,将搜索的部分限定在网络的非线性映射部分;其次在该部分加入了下采样结构用于减小特征图尺寸,降低计算成本;第三,建立轻量级的搜索空间和联合奖励用于搜索最优网络结构;第四,将搜索分为宏...