质谱技术的新进展及其在生命科学中的应用

文章综述了质谱技术的新进展与CZE/MS/MS,MALDI-TOF-MS,LC-ESI-MS等质谱新技术及它们在生命科学中的应用.指出这些质谱新技术已被证明在多肽和蛋白质的鉴定、单核苷酸、核酸、糖蛋白的分析等领域是很有效的工具.     

中国人HLA-G1的cDNA克隆、序列分析、表达和蛋白质空间结构预测

从中国人外周血单个核细胞、胎盘组织和肝癌组织等样品中克隆了包含完整HLA-G1读框的cDNA;与国外同行获得的该基因及其蛋白质序列比较分析表明,该基因虽然有着细微的种族特异性,但高度保守;并获得了它的截断型重组蛋白,根据蛋白一级结构和同源比较方法,模建了它及其与特异性受体KIR2DL4形成复合体的空间结构模拟,预测了它们之间相互作用的特征.     

一种基于小波网络的混沌时间序列判定

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定-预测算法.     

单模动力系数第三大n—周期的存在性和唯一性

讨论关于单模动力系统，迭代是动力系统中最简单的模型，这些一维模型呈现很好的数学结构，某函数是区间[0,1]上具有连续自映射的单模凸函数F（x)，且该系统还依赖于某一特征实参数λ∈[0,1]。利用逆序列函数hn-1(λ)的性质，证明了对于单模凸函数F(x)第三大n-周期的MSS序列P＝RL^n-4R^2，存在某一自然数n0,当自然数n不小于该自然数时，则在某一区间（λRL^n-4R,λRL^n-4)中，一定存在与该MSS序列相对应的特征实参数λRN^N-4R^2，并且该值具有唯一性。     

长记忆向量时间序列的非线性协整关系研究

系统地描述了向量序列之间协整关系产生的原因，指出系统内部存在长期均衡机制和吸引子是协整关系存在的根本所在。在线性协整基础上，对系统内部存在的非线性协整关系进行了深入分析，给出了长记忆非线性向量时间序列中存在的非线性协整关系定义，在协整关系研究中，引入了分形理论，从不同的角度解释了非线性时间序列协整关系及其长记忆性存在的原因，指出协整吸引子分形结构反映了系统的长期均衡的耗散能和吸引力，拓展了原有协整问题的内涵。     

用多观察序列训练隐马耳可夫模型的一种通用算法

隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Model）是一种具有学习能力的统计模型。HMM在许多领域特别是在语音识别领域得到成功的应用。经典HMM的Baum-Welch算法假设不同的观察序列之间是统计独立的。这与实际情况不符。本文在不附加任何假设的前提下，提出了一种用多观察序列训练HMM的算法，从理论上解决了上述问题，传统的Baum-Welch算法只不过是新算法在观察序列独立假设下的特例。     

非线性映象的Mann迭代的收敛性与不动点

在可度量化拓扑线性空间中，讨论一些非线性映象的不动点与Mann迭代序列的收敛性问题，在一定条件下，得到了一些新的结果，推广和发展了Khan,Ghosh及Rhoades等人的工作。     

中国农产品收购价格、农业灾害与农产品产量波动分析

通过对9种农产品的产量与灾害的相关分析以及农产品产量与上一年农产品的收购价格和相关分析得到，农产品收购价格的波动对农产品产量波动的影响要大于自然灾害的影响。     

对时间输入/输出自动机一致性测试的改进

Jan.S等提出了对时间输入／输出自动机（TIOA）模型进行黑盒一致性测试的算法。针对其生成的测试序列数量太大这一问题，提出用可最小化的时间自动机（MTA）模型来描述稠密的实际系统，并用递归算法实现了对测试序列的首部即转换覆盖P的构造。由分析得出结论：使用MTA模型可使上述测试算法生成的测试序列的数量大大减少，从而在不影响其完全性的情况下使该算法更具实用性。     

Banach空间中一类φ-强增生算子方程的解及其迭代逼近问题

 在Banach空间中研究了一类 φ -强增生算子方程的解的存在性及其逼近问题,所得结果推广和改进了已有文献的相关结果.