SARS冠状病毒N蛋白的表达及二级结构预测分析

通过RT-PCR获得SARS冠状病毒N蛋白基因，分别克隆到原核表达载体pET21a，pET32a和pGEX-4T-1中，将3种重组质粒pET2la-N，pET32a-N和pGEX-4T-1-N分别转化大肠杆菌BL21(DE3)，经IPTG诱导，细菌中分别表达出约46kD的重组N蛋白、约60kD的6xHis-N融合蛋白和约70kD的GST-N融合蛋白，表达量分别达总蛋白的45％、40％和30％．进一步的分析表明：6xHis-N融合蛋白在大肠杆菌中为可溶性表达，该可溶性组分占细菌裂解液的70％左右，且能被6xHis抗体所识别．用蛋白分析软件对N蛋白进行了序列分析和二级结构预测．SARS冠状病毒N蛋白在大肠杆菌中的高效可溶性表达，有助于进一步结晶后进行X射线晶体衍射分析其结构与功能．     

基准面旋回对储层宏观非均质性的控制——以胡状集油田沙三中6—8油层组为例

储层层间非均质性与沉积微相和砂体发育规律关系密切,明显受控于基准面升降造成的可容空间变化和沉积物通量大小.通过对胡状集油田沙三中6—8油层组基准面旋回的识别、划分与对比,建立了该区高分辨率层序地层格架,采用砂岩分层系数、分布密度和隔层密度、频率等参数描述了各中期旋回储层层间非均质性变化,认为储层宏观非均质性受控于基准面的旋回变化,长期基准面上升的早期和下降的晚期形成的中期旋回,储层非均质性弱,长期基准面旋回由上升到下降的转换时期储层非均质性强.     

阳信洼陷火山活动在层序发育晚期对可容空间的影响

以阳信洼陷下第三系火山层序为例,探讨了火山活动等事件对层序发育晚期可容空间产生与分布的影响.阳信洼陷下第三系火山层序发育的特征及湖退时期的可容空间变化特征表明,火山锥在断陷湖盆中的堆积使得盆地中可容空间演化特征与常见断陷湖盆不同,局部可容空间的分配出现非均一性特征.研究表明,火山锥体使湖退时期可容空间分布复杂化,是可容空间分布呈现非均一性的直接原因.进而丰富了层序地层学的内容.     

用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

基于统计方法的数据挖掘算法研究

在统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性数据挖掘算法．该算法利用数据本身的统计特性对数据仓库中的数据进行分析，在给定重要性比例程度的前提下，经过系列的统计运算，得到简化的数据仓库集，并根据分析得到了数据挖掘算法的流程图．提出了比例大小关系函数，反映了数据自身的统计特性，分析表明：这种算法极大的提高了数据的有效水平。     

硒代半胱氨酸的生物合成及参入

硒代半胱氨酸是蛋白硒的主要存在形式，其合成和参入有不同于其它氨基酸的生物学特点系统．阐述了原核生物和真核生物的硒代半胱氨酸的合成途径和参入机制，并比较了原核生物和真核生物硒蛋白基因中硒代半胱氨酸插入序列元件的结构特点．     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.