肠道病毒71型外壳蛋白VP3在Pichia.pastoris酵母中的表达

利用逆转录聚合酶链式反应(RT-PCR)的方法克隆肠道病毒71型SHZH98株外壳蛋白VP3基因,连接T载体,经序列测定后,构建酵母分泌型表达质粒pPIC9K/VP3,经序列测定证实-factor信号肽和VP3的序列和阅读框正确后,用SacI酶切使之线性化,电转化法将目的基因整合到宿主菌GS115基因组上;经转化子表型筛选和PCR分析鉴定后,甲醇诱导,筛选到5株高效表达VP3蛋白的工程菌株.ELISA实验表明:重组蛋白VP3具有较好的免疫原性.     

基于动态组合优化的切换型离散系统最优控制

讨论了一类切换型混杂系统的最优控制问题.离散子系统切换次数固定且性能指标为二次型时,基于动态规划原理,将多级决策问题转化为易于求解的单级决策问题,得到切换离散系统最优控制的全局解析解.利用作为演化计算重要分支的遗传算法,对切换顺序和切换时刻进行全局搜索使性能指标达到极小,并给出具体求解步骤.最后用数字算例验证了该算法的有效性,仿真结果表明该算法可以解决一类切换线性系统的最优控制问题.     

双大Reynolds数问题的混合方法

讨论双大Reynolds数问题,首先将解析解分解为光滑部分和奇性部分,对这两部分都做了上界估计;然后将解析解进行2阶渐近展开;最后提出混合算法．混合算法的主要思想是引入过渡点将区域分为粗网格区域和细网格区域,在这些网格区域采用等步长．在细网格区域采用有限元法,在粗网格区域采用迎风差分格式．混合算法结合了渐近解、数值解和BVT法的优势,是一个实用、有效的算法。     

非局部条件积分方程在Banach空间中的可控性

利用Schauder不动点定理, 研究Banach空间中一类积分型微分方程的可控性. 针对Banach空间中带有非局部初值条件的积分系统, 建立了系统可控的充分条件, 并以一个具体的偏微分方程作为例子讨论了其可控性.     

双模纠缠相干光场与Σ型三能级原子相互作用系统的原子偶极压缩效应

研究双模纠缠相干光场与Σ型三能级原子相互作用系统的原子偶极压缩效应, 分析了双模纠缠相干光场的纠缠程度、原子的基态概率幅、失谐量以及平均光子数对原子偶极压缩效应的影响. 结果表明, 双模纠缠相干光场的纠缠程度对原子的偶极压缩没有明显的影响;原子初态完全处于基态或激发态时, 原子偶极压缩现象均未出现, 原子处于基态概率和激发态概率相等的初态时, 原子偶极压缩量最大;原子偶极压缩的频率随失谐量增加而增加;当保持场模1的平均光子数不变而场模2的平均光子数增加时, 原子的偶极压缩深度变浅而偶极压缩频率保持不变.     

二维变系数抛物型方程的ADI算法

详细研究了求解变系数二维抛物型方程初边值问题的交替方向的隐式差分法,分析其稳定性,误差阶数,比较以往算法,得出ADI算法具有运算快,无条件稳定等优点.     

一维波动有限元模拟中透射边界的时域稳定条件

多次透射边界是近场波动数值模拟的一种重要人工边界条件,但其数值稳定性问题一直是致力于解决的关键问题,同时亦是研究难点.本文提出了透射边界时域稳定条件的概念,从透射边界时域计算参数方面界定边界稳定性特征.基于空间插值模式讨论了波动有限元模拟中透射边界可能采用的数值计算格式,进而根据频域反射系数和反射放大失稳准则导出明确的...     

功能梯度材料热弹性分析的高阶格点型有限体积法

为提高功能梯度材料(FGMs)热弹性分析的准确性,本文发展了一种二维高阶格点型有限体积法(CV-FVM)。该方法采用八节点四边形单元(Q8)和六节点三角形单元(T6)离散控制方程,并利用交错网格技术,将材料属性定义于单元中心,将待求解的未知变量定义于单元节点。应用该方法求解FGMs的热传导、应力和热应力问题,结果与文献中的解析值吻合良好,验证了其正确性。在计算存在大温度梯度的FGMs热传导问题时,高阶CV-FVM能够有效避免数值振荡;在进行复杂FGMs热弹性分析时,高阶CV-FVM能够有效避免数值不连续问题;同时,在相同的网格数下,采用Q8单元的高阶CV-FVM比低阶CV-FVM和采用T6单元的高阶CV-FVM计算精度要高。     

基于GEMS算法的潜变量高斯图模型结构学习

考虑了潜变量高斯图模型下的结构学习(模型选择)问题,即存在潜变量时可观测变量间相互关系的估计问题.简要介绍了高斯图模型及潜变量高斯图模型下的LVglasso方法,给出了GEMS(广义期望模型选择)算法结合LVglasso下潜变量图模型选择的算法步骤.通过模拟,发现GEMS结合LVglasso方法在模型选择速度上比EM(...     

基于网络药理学和分子对接技术的灵芝改善2型糖尿病作用机制

目的 应用网络药理学方法探讨灵芝在改善2型糖尿病(T2DM)中的作用机制。方法 通过TCMSP筛选灵芝化学成分,使用SWISS Target Prediction导入主要成分的SMILE name获取单个基因名;结合DisGeNET和GeneCards获取疾病基因;利用Venn数据库筛选出交集靶点;在微生信平台构建活性成分和疾病靶点网络;利用STRING和Cytoscape数据库构建PPI网络;使用DAVID数据库进行GO和KEGG功能富集分析;使用AutoDock数据库进行分子对接。结果 灵芝和2型糖尿病的共同靶点有146个;PPI网络包含灵芝和2型糖尿病共同目标有146个节点和2 201条“边”;筛选出灵芝5个活性成分及与T2DM相关靶点146个;重要活性成分包括Methyl lucidenate F、环氧灵芝醇A、赤灵芝酸E、赤芝酮A、Methyl lucidenate Q,核心靶点包括PGR、PTPN1、NR3C2等;KEGG主要通路富集于卵母细胞减数分裂、NF-kappa B信号通路、长寿调节途径等;分子对接结果显示,化合物和重要靶位之间具有很强的融合作用。结论 本研究进一步...