同源重组在染色体DNA基因克隆中的应用方法

同源重组是生物界普遍存在的现象，从噬菌体、细菌到真核生物都有能发生同源重组的种类。如何把同源重组应用到基因克隆中成为近年来生物学家研究的热点。本文从宿主细胞的改造、重组功能的诱导、感受态细胞的制备、线性同源载体的获得及重组体的鉴定等几个方面具体叙述这种基因克隆的新方法，从分子水平上较为详尽地介绍了同源重组在染色体基因克隆中的应用、前景展望及存在的局限性。     

基于层次型支持向量机的人脸检测

复杂背景中的人脸检测可广泛应用于人脸识别、人机交互等方面。但目前大部分人脸检测方法中存在分类器训练困难和检测计算量大等问题。提出了一种基于层次型支持向量机的正面直立人脸检测方法,在这两方面作了改进。这种结构的分类器由一个线性支持向量机组合和一个非线性支持向量机组成,由前者在保证检测率的情况下快速排除掉图像中绝大部分非人脸区域,后者对人脸候选区域进行进一步确认。在卡内基梅隆CMU等数据库上的实验证明了这种方法不仅具有较高的检测率和较低的误检率,而且具有较小的计算量。     

分形和向量量化优化混合的图像压缩算法

介绍了对图像块的聚类分类方法和分形-VQ优化混合算法的实现原理和实现过程，设计了先横向后纵向优化的具体实现方案，并给出了算法描述，最后通过实验得到了很好的结果。     

重组人巨细胞病毒(HCMV)嵌合肽在毕赤酵母中的表达

目的：在巴期德毕赤酵母中表达人巨细胞病毒gp52C末端和pp150C末端串联片段的嵌合肽，方法：用SacI和BglⅡ分别酶切CMVp-pPIC9K重组质粒，电打孔法导入毕赤酵母GS115后，在缺组氨酸的MD板上筛选出转化子，然后根据甲醇利用快速型（Mut^ ）和甲醇利用缓慢型(Mut^s）菌株的不同生长特点，筛选出Mut^ 和Mut^s型转化子，用PCR法进一步鉴定阳性克隆，分别用甲醇诱导Mut^ 和Mut^s型转化子表达目的蛋白4d，取培养产物冻干浓缩，进行SDS-PAGE和Western blotting，筛选出能特异表达目的的蛋白的菌株，分析蛋白的含量及纯度。结果：重组人巨细胞病毒可在甲醇利用快速型毕赤酵母中有效表达，其表达量约占培养上清分泌蛋白的76.5%，结论：重组人巨细胞病毒（HCMV）嵌合肽可在真核细胞毕赤酵母中成功表达。     

对三点自交法构建分子标记连锁图谱的改进

对三点自交法构建分子标记连锁图谱进行了改进，使分子标记连锁图谱构建更加精确，并结合F2群体的有关数据进行了模拟计算，证实该方法的可行性，结果表明改进的方法比原有方法更加有效。     

短期电力负荷预测的小波支持向量机方法研究

在充分研究和比较多种负荷预测方法的基础上，提出一种称为小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machines，WSVM)的负荷预测新算法．该方法是在研究支持向量机(SVM)核方法与小波框架理论的基础上，引入非线性小波基函数来构造SVM的核函数，从而得到新的SVM模型，并给出了此模型的结构设计与实现算法．通过实例验证，该方法能有效提高预测精度．     

基于规则采样的空间电压矢量PWM随机控制

提出一种基于规则采样的空间电压矢量PWM随机控制方法 ,可运用于三相电压型逆变器的控制 .介绍了在低开关损耗模式下的一种快速SVPWM算法 ,通过DSP数字信号处理器随机改变每个开关周期中零电压矢量的位置 ,实现 2种低开关损耗模式之间的随机转换 ,使逆变器输出谐波均匀分布 .     

基于Thiele型向量连分式插值的彩色图像放大方法

提出了将向量有理插值用于图像的无级放大方法。该方法是将图像的每一个像素看作是平面域的关于RGB三原色的一个向量,利用Thiele型向量连分式建立有理插值函数,实现图像的无级放大。通过实验证明,该方法能有效地用于彩色图像的放大处理,并且算法简单,易于实现。     

抗HBsAg单链抗体的等电点测定和结构模拟

应用实验生物学和计算生物学方法对重组人源抗HBsAg单链抗体(HBscFv)的部分理化性质和空间结构进行分析．首先应用蛋白质分析软件包Antheprot预测HBscFv等电点，然后等电聚焦测定HBscFv等电点，在此基础上，用神经网络法预测HBscFv二级结构，然后用同源建模的方法，获得HBscFv三级结构．结果发现，HBscFv等电点理论值为8．51，实验值为7．3～8．1；PHDsec结果表明，HBscFv是一种全β蛋白质；三级结构建模表明，HBscFv的VH结构域由9个片层组成，VL结构域由8个片层组成；由于单链抗体的特殊性，三级结构建模无法给出VH与VL结构域之间进一步折叠后形成的结构。     

将向量处理引入数据流计算机

数据流计算机解决了多机系统存储器延时和同步２个不易解决的基本问题，可以充分利用程序的各级并行成分．这种计算机在算术运算等方面性能优越，但在结构数据（如向量）处理方面开销大、效率低．将向量处理技术引入数据流计算机，能有效地解决这个问题．通过在类似Ｍａｎｃｈｅｓｔｅｒ的数据流计算机上增加向量处理功能，并进行了矩阵乘运算的模拟．结果表明，增加向量处理后，矩阵乘运算的效率比近几年提出的Ｍｏｎｓｏｏｎ和Ｅｐｓｉｌｏｎ等数据流计算机提高一倍，甚至２倍以上．