TRAIL与kallistatin联合表达载体的构建及抗肿瘤活性分析

为研究肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TRAIL)与组织激肽释放酶结合蛋白(kallistatin)联合用药的抗肿瘤作用,构建TRAIL与kallistatin双表达的重组质粒pAM-CAG-Kal-IRES-TRAIL,将重组质粒转染A549,LO-2,NCI-H446和Hela细胞,考察其抗肿瘤活性.实验结果表明:构建的双表达载体能同时表达TRAIL与kallistatin,且均能分泌至培养基中;TRAIL与kallistatin联合表达对肿瘤细胞活力的抑制作用明显增强,诱导肿瘤凋亡的作用也明显增强,说明联合表达TRAIL与kallistatin能够增强抗肿瘤活性.     

基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

次酉极因子的扰动界

矩阵扰动问题不仅对矩阵论,而且对控制论、力学、线性系统以及工程都有着重要的意义.主要利用矩阵特征值与奇异值的性质,对广义极分解中次酉极因子的扰动界进行研究,得到F范数下新的扰动界,并利用最新的换子不等式,对李仁仓的研究结论重新证明,该证明更加简短有趣.     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

地理国情普查地表覆盖内业解译的质量问题研究

地表覆盖内业解译是地理国情普查的一道重要工序。地理国情地表覆盖内业解译现存图斑平面位置精度不足、分类错误多种多样等普遍问题,问题突出典型。文中针对这些问题图文并茂、清晰明了的进行了说明,并从多方面分析问题产生的原因,提出加强对技术指标和采集原则的学习和理解,加强内业与外业的结合,充分发挥解译样本的作用等建议,以有效提高内业解译的质量。     

切花的分类、栽培及应用

<正>观赏植物产品是园艺产品中的重要种类,在人们的日常生活中起到美化环境、陶冶情操、丰富精神文化生活的作用。观赏植物的茎、叶、花常用作插花、花篮、花圈或花环、花束及其他装饰等。用切花制作的花卉装饰造型不仅可以用来美化室内室外,创造优美舒适的生活休息环境;还可以用来美化布置各种集会、展览等场所,烘托或调节气氛。一、切花的定义及分类切花通常是指从植物体上剪切下来的花朵、花枝、叶     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

上海黄浦江两支流河流甲烷含量研究

甲烷是一种重要的温室气体,虽然目前大气中含量远小于二氧化碳,但排放增长率却大于后者.研究区域为上海市黄浦江支流苏州河和淀浦河,通过实验数据对比城郊春夏的甲烷排放的差异,探讨甲烷产生的机制及其与环境因子的关系,这将有助于研究河流甲烷排放对于环境变化的影响.研究结果认为河流甲烷主要来源于水中沉积物,其产生与水质、温度等因素相关;同时甲烷摩尔浓度与硝酸根离子质量体积比存在负相关性,与铵根离子质量体积比和有机碳质量分数存在正相关性.     

齐次核的Hilbert型多重级数不等式取最佳常数因子的等价条件及应用

利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。