Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.     

加权马尔可夫链在市场预测中的应用

本文介绍了加权马尔可夫链预测方法的基础,以金星电子公司产品销量资料为例,采用均值-标准分级法进行销量分级,把这21个月的月销量分成5个级别,运用加权马尔可夫链对该公司销量进行预测和分析,得出了符合实际的预测结果,为市场产品销量的预测分析提供了一条新的途径.     

一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

亚纯函数与其导数的公共Julia方向

本文研究不指定级的亚纯函数与其导函数的公共Julia方向的存在性问题。     

螺旋霉素发酵过程动态建模的神经网络方法

对文题所述方法,根据实验数据进行仿真研究,获得了满意的结果。为高度复杂的非线性生化过程的模型化提供了一条新的途径。     

特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。     

周期函数的导函数的周期问题

本文将证明：在整个实轴上可微分的周期函数与其导函数的周期相同这一推测．     

混沌的神经网络

现在研究神经网络的人很多,但主要是人工神经网络。最近,有几个实验室分析了健康人的脑电图,发现其中存在混沌的证据;混沌也会是神经系统的正常特征。其实,尤其在一个单独的生物神经元中,可以在实验上观察到混沌性态,而这是一般人工神经元所没有的。本文介绍一种单独神经元的模型,它能够定性地描写实验观察到的混沌响应。一、神经元的非线性动力学模拟生物神经元动态的历史要追溯到早期的一些著名模型,例如MoCulloch-Pitts神经元(1943)和     

三角多项式拟合曲线基本方法的改进

前言。在工程规划、设计与管理中，常用到一些由实际资料绘制的曲线，由于没有函数表达式，应用起来很不方便．当曲线具有周期性质(通常近似于三角函数曲线)时，自然考虑到采用三角多项式来近似拟合．本文探讨了三角多项式拟合曲线基本方法存在的不足，提出了一个有效的改进方法，并从理论上证明了该方法的正确性．