On the self-association potential of transmembrane tight junction proteins

Tight junctions seal intercellular clefts via membrane-related strands, hence, maintaining important organ functions. We investigated the self-association of strand-forming transmembrane tight junction proteins. The regulatory tight junction protein occludin was differently tagged and cotransfected in eucaryotic cells. These occludins colocalized within the plasma membrane of the same cell, coprecipitated and exhibited fluorescence resonance energy transfer. Differently tagged strand-forming claudin-5 also colocalized in the plasma membrane of the same cell and showed fluorescence resonance energy transfer. This demonstrates self-association in intact cells both of occludin and claudin-5 in one plasma membrane. In search of dimerizing regions of occludin, dimerization of its cytosolic C-terminal coiledcoil domain was identified. In claudin-5, the second extracellular loop was detected as a dimer. Since the transmembrane junctional adhesion molecule also is known to dimerize, the assumption that homodimerization of transmembrane tight junction proteins may serve as a common structural feature in tight junction assembly is supported. Received 6 October 2005; received after revision 14 December 2005; accepted 27 December 2005 †These authors contributed equally to this work.     

Mo/HZSM-5催化剂上甲烷脱氢芳构化反应——催化剂蒸汽处理的影响

对机械混合法制备的Mo/HZSM-5催化剂进行蒸汽后处理,利用XRD、XPS等表征催化剂的晶相结构、Mo物种的分散度,在关联催化剂活性评价基础上,研究了催化剂的蒸气处理过程对Mo物种的分散度及其芳构化反应性能的影响.结果表明,机械混合法制备的催化剂上,Mo物种主要以微晶的形式分布在分子筛的外表面,由于缺少分子筛孔道择形保护,便于积炭副反应的发生.经高温蒸气处理后,催化剂上Mo物种的分散度显著提高,有较多的Mo物种迁移至分子筛的孔道内,并与B酸发生强相互作用生成钼氧二聚体,有效地增强了催化剂的抗积炭能力.因此,蒸气处理的Mo/HZSM-5催化剂的芳烃选择性和催化稳定性较传统机械混合法制备的催化剂有明显提高.     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

新增建设用地监测中SPOT5影像融合方法研究

建设用地动态监测足各地国土资源大调查中的重要内容,而遥感影像处理中的融合过程又为其提供了优化数据源.在融合过程中,选择常用的融合方法对研究区SPOT5影像进行实验研究,并采用主观定性和客观定量方式评价其融合结果.研究表明:IHS变换法、高通滤波法和小波变换法相结合的融合图像效果最好,其空间特征明显且光谱信息损失较少,更适合于SPOT5影像中新增建设用地的提取.     

5-(5-甲酰基噻吩)- 10,20-苯基-15-萘基卟啉的合成研究

以吡咯和苯甲醛为原料合成了5-苯基-2,2′-二吡咯甲烷,利用[2+2]合成法合成了5-噻吩基-10,20-苯基-15-萘基卟啉,再利用Vilsmerier反应合成了目标化合物,目标化合物的结构经IR,MS和1 H NMR确证。考察了反应时间、物料比对目标化合物收率的影响,确定了最佳反应条件:物料比n(DMF)∶n(POCl3)∶n(化合物Ⅱ)=20∶20∶1,反应温度为以1,2-二氯乙烷为溶剂条件下的回流温度,反应时间为24h。     

复合型POM：3，5－DNBA的晶体结构

３－甲基－４－硝基吡啶－１－氧（ＰＯＭ）与３，５－二硝基苯甲酸（３，５－ＤＮＢＡ）的复合型晶体从乙醇与丙酮的混合溶液中培养获得，其组成为１：１，己被元素分析和ｘ射线衍射实验所证实；其熔点由ＤＳＣ热分析测得，为１２２．６℃。该晶体化合物属单斜晶系，空间群为Ｐ２１／ｎ，单胞参数为：ａ＝０．９５５３（２）ｎｍ，ｂ＝０．５７７５（４）ｎｍ，ｃ＝２．７９６２（４）ｎｍ，β＝９９．０３（１）°，ｖ＝１．５２４（１）ｎｍ３，ｚ＝４，Ｄｃ＝１．６０ｇ／ｃｍ３，λ（Ｍｏｋα）＝０．０７１０７３ｎｍ，μ＝１．２９ｃｍ－１，Ｆ（０００）＝７５２，最终Ｒ＝０．０５１，Ｒｗ＝０．１６５［ｗ＝１／σ２（Ｆ）］，其中１８０２个可观察衍射点参与结构计算，复合型分子中存在一个氢键。     

基于MM5模式的大连近海地区风能资源评估

利用MM5中尺度气象模式和美国国家环境预报中心提供的1°×1°再分析初始场资料,对大连近海地区的风场进行了网格距为3km的高空间分辨率数值模拟,模拟时段为2000年全年.通过对比3个气象站风速的数值结果与站点观测结果,验证了该模式的有效性.对MM5模式的输出结果进行了后处理,得到了大连近海地区的年平均风速、年平均功率密度和年可利用时间等评估参数的等值线图,对大连市近海风能资源分布情况进行了分析.结果表明,大连近海地区风能资源较为丰富,具有较大的开发价值.     

基于改进YOLOv5的鱼眼图像目标检测算法

针对自动驾驶场景下车载鱼眼相机采集到的图像存在畸变严重、场景复杂、尺度变化剧烈、小目标多以及传统的目标检测模型的检测精度不高的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的鱼眼图像检测模型YOLOv5s-R.首先,为解决小目标难识别的问题,提出随机裁剪多尺度训练的数据增强方法,该方法优于消融实验所得的最优数据增强方法.其次,为了提高模型的检测精度,在网络头部添加置换注意力机制与轻量化解耦头,增强模型对特征的提取能力与识别能力,并抑制噪声干扰.最后,模型额外增加角度预测项,实现旋转框目标检测.通过构建环形标签并用高斯函数对标签平滑,解决了旋转框角度的周期性问题;又对损失函数进行了优化,提出了RIOU,在CIOU的基础上增加角度惩罚项,提高了回归精度并加快了模型的收敛.实验结果表明,提出的YOLOv5s-R模型在WoodScape数据集上取得良好的检测效果,相比于原始的YOLOv5s模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了6.8%、5.6%,达到82.6%、49.5%.