Retromer复合体通过吞噬受体CED-1调控凋亡细胞的清除

程序性细胞死亡（细胞凋亡）是一个对生物体的发育、组织的动态稳定至关重要的生物学过程。细胞凋亡的发生过程如下：在决定要凋亡的细胞内,一些死亡基因被启动,细胞被杀死,这称为凋亡的执行过程。随后,凋亡细胞被吞噬细胞识别并内吞;最终,凋亡细胞在吞噬细胞内被完全降解。凋亡细胞的吞噬和降解是细胞凋亡程序的重要环节,凋亡细胞的清除障碍会引起炎症疾病和免疫紊乱。在秀丽隐杆线虫中,吞噬受体CED-1对于吞噬细胞识别凋亡细胞起着关键作用。本研究发现细胞内的蛋白分选复合体retromer可以通过调控CED-1在细胞膜与细胞质之间的循环来参与凋亡细胞的清除过程。Retromer会被招募到吞噬小体的表面,介导CED-1从吞噬小体到细胞膜的回收过程。当retromer丧失功能时,CED-1会被运送到溶酶体降解,CED-1的这种减少造成了凋亡细胞的清除障碍。我们的工作揭示了retromer复合体参与凋亡细胞清除的这一新功能,并发现了吞噬受体的一种新的调控机制。     

基于区域生长算法的彩色遥感图像分割

与普通彩色图像相比,遥感图像一般具有模糊、不均匀性等特点.提出了一种针对遥感图像的多区域彩色图像分割方法,该方法首先对彩色遥感图像进行预处理,然后结合K-mean聚类算法和区域生长算法分割目标区域,并利用数学形态学方法对分割结果进行后处理.实验结果表明,本文所提出的方法对彩色遥感图像能获得较好的分割效果.     

基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构——基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究.研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性.另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+...     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

改进萤火虫算法及其收敛性分析

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。     

一种基于多策略的改进黏菌算法

针对黏菌算法(slime mould algorithm, SMA)搜索效率低和陷入局部最优的问题,本文提出一种多策略改进黏菌算法。首先,通过Tent映射反向学习策略求得较优种群作为初始种群,提高算法收敛速度;其次,黏菌通过自适应权值策略和扰动策略更新位置,调整算法勘探能力和开发能力,避免陷入早熟并提高收敛速度;最后,与PSO、WOA、GWO、SMA等4种算法和相关改进SMA算法相比,对CEC测试函数的寻优结果表明：本文改进算法的搜索效率和避免陷入局部最优能力较强,算法能在较短时间内找到全局最优值,对测试函数的收敛速度和收敛精度均有不同程度提高。     

双基地雷达定位误差模型与保精度空域划分方法

在分析影响定位精度因素的前提下,采用合理的假设对定位方程泰勒展开,建立距离和-角度定位算法的误差模型;在此基础上利用双基地雷达接收站的双基地角和与目标的距离,将误差模型进行分解,建立双基地雷达距离和-角度定位跟踪的保精度空间区域划分方法;通过仿真算例,可以看出建立的误差模型符合实际情况,保精度空域划分方法可行。     

基于模型化设计的进近着陆系统多径效应仿真

基于模型化设计的进近着陆系统多径效应仿真是利用准确的电磁散射算法模型来建立机场复杂环境的散射体模型库,通过不同特性散射体(几何尺寸、物理特性等)调用各自有效的算法模型的方法,实现了进近着陆系统开阔场多径效应仿真,并结合IPO算法模型对停靠飞机的多径效应进行了仿真,仿真结果证明了基于模型化设计的进近着陆系统的多径效应仿真方案的有效性。     

非对称代数Riccati方程的一类不精确迭代解法

研究了非对称代数Riccati方程的数值解法.不动点迭代法是求解非对称代数Riccati方程的一类经典算法,然而不动点迭代法在每步迭代中都需要求解一个Sylvester方程,因此运算量比较大.本文对一类不动点迭代法进行了改进,提出了不精确迭代法以求解方程,该方法在外层迭代中使用不动点迭代法,而在内层迭代求解Sylvester方程时使用了Smith算法,进而减少了运算量.理论分析和数值实验表明,本文所提的方法是可行的,而且与基本的不动点迭代法相比,也是较为有效的.