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根据几种哺乳动物UCP2基因的保守区设计一对简并引物,扩增马铁菊头蝠(Rhinolophus ferrumequinum)、长翼蝠(Miniopterus fuliginosus)和犬蝠(Cynopterus sphinx)的UCP2基因的全部编码区序列.测序结果表明,三种蝙蝠UCP2编码区全长930 bp,编码309个氨基酸,推测的氨基酸序列包含线粒体内膜载体蛋白的3个特征结构及解偶联蛋白(UCPs)的特征序列.序列分析表明,蝙蝠与其它哺乳动物UCP2的氨基酸推导序列有很高的同源性,为90.6%~97.0%.进化分析表明,UCP2基因在哺乳动物中进化过程中非常保守,受到强烈的纯化选择压力作用(ω=0.063).Branch-specific 模型分析表明,UCP2基因在蝙蝠支系与其它不能飞行的哺乳动物、冬眠蝙蝠与非冬眠蝙蝠的进化过程所受到的选择压力无明显差异(P>0.05).这说明在整个哺乳动物进化过程中UCP2对其能量代谢的调控均起到了重要作用.然而,UCP2如何参与哺乳动物能量调控仍有待于进一步研究. 相似文献
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人们都说美国大选是"一场游戏一场梦",这其中自然少不了美国梦的"造梦机器"——好莱坞的作用。在美国,一个人爱不爱看电影,往往是判断他是民主党还是共和党支持者的依据。据统计,好莱坞的电影人多半是高举"自由主义"大旗的民主党人士。2011年上半年,民主党人平均观影5.7场,而共和党人还不到四场。原因之一是有52%的共和党人会因为不 相似文献
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针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。 相似文献
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针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm, IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node, CPN)上的IBBA通过CPN自组织、自协作方式与邻居节点交互蝙蝠位置等信息,提高了算法搜索速度和全局搜索能力;通过建立适合多电源配电网的编码方式,引入防伪正系数和假定故障数量的评价函数,增强了算法适用性;搭建IEEE14节点配电网模型,模拟配电网在分布式电源接入和信息畸变等多场景下单点、两点故障状态,通过实验验证了IBBA的有效性。与传统二进制蝙蝠算法、二进制粒子群以及交互式二进制粒子群算法相比,IBBA的收敛性能和容错能力更优,定位准确度较二进制粒子群、交互式二进制粒子群算法分别提高6%和10%。 相似文献
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