Frequent mtDNA mutations and its role in gastric carcinogenesis

In order to disclose the relationship between mutations of mitochondrial DNA (mtDNA) and gastric carcinogenesis, we screened the entire mtDNA sequence in 30 cases of human gastric cancer and matched normal tissues by using denaturing high-performance liquid chromatography (DHPLC) and DNA sequencing. Our data showed that high frequency (66.7%, 20/30) of mitochondrial genome mutation occurred in gastric cancer. Among these variants, 17 cases (56.7%, 17/30) were identified to be somatic mutation. High level mutant frequency was found in ND4, ND5 coding genes and D-loop control region, which was 36.7%, 26.7% and 30% respectively. Comparing with complexes Ⅲ, Ⅳ and Ⅴof the electron transport chain, we found that variants appeared to be more frequent in the subunit genes of complexⅠ. Most of mutations were base substitutions (85.4%, 41/48). Our results suggested that mutations of subunit genes encoding complexⅠ, especially ND3, ND4 and ND5 genes, might contribute to human gastric carcinogenesis.     

花生四烯酸产生菌的选育

通过对深黄被孢霉AS3．2793和MUI0310进行紫外线和氯化锂复合诱变、以及硫酸二乙酯和氯化锂复合诱变，涂布在诱变培养基上，对分离出的突变株进行摇瓶发酵初筛，从中得到一支产花生四烯酸的菌株。该菌株在摇瓶产脂培养基中发酵8天：生物量达16．57g／l，油脂含量达49．10％，油脂得率达8．14g／l，油脂中花生四烯酸的含量为0．9％．     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

耐氧耐酸双歧杆菌的选育

采用驯化和紫外线诱变两种方法选育双歧杆菌耐氧耐酸菌株 .结果表明 ,通过诱变的方法选育耐氧耐酸菌株效果较为理想 .与原始菌株相比 ,将诱变菌株接种于pH 4.5的液体培养基中 ,在有氧或无氧条件下培养 ,个体形态均由短杆状变成球状 ,生长速度加快 ,在 36h时均达到最大活菌量 ,而且衰亡速度也明显减缓 ,在 72h时仍保持较高的活菌量 .     

啤酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）M－05变株合成谷胱甘肽的研究Ⅰ．菌种的选育

从１２种５５株酵母菌株中筛选出１株相对富含谷胱甘肽（ＧＳＨ）的菌株──啤酒酵母Ｓ─１２，经紫外线及硫酸二乙酯等复合诱变处理，以甲硫氨酸缺陷型（Ｍｅｔ－）为筛选模型，获得１株高产谷胱甘肽变株Ｍ—０５，其干细胞每ｇ含有ＧＳＨ１４．４３ｍｇ，较出发菌株提高了６８．４％．     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

求解度约束最小生成树的单亲遗传算法

提出了求解度约束最小生成树问题的单亲遗传算法.该算法首先利用Prufer数对生成树进行编码;然后精心地设计了一个随机地产生初始种群的方法,用这种方法产生的初始种群,不会含有任何不可行解;在遗传操作中只使用选择和变异操作,共设计了三种变异操作,其中两种变异操作均不会产生不可行解,只有一种变异操作可能会产生不可行解,需要作树的度的检查和修改;这样就大大的降低了不可行解产生的机会,从而提高了遗传算法的效率;而且只使用变异算子,有效的避免了早熟收敛现象的产生;通过大量的数值试验,表明该算法简单,高效,收敛率高;最后对此算法做了适当推广,并给出了它求解TSP问题的具体步骤和实例。     

改进PSO 算法在振荡式注汽速度优化中的应用

针对蒸汽驱恒定式注汽速度驱油效果差的现状,提出了一种基于改进PSO( Particle Swarm Optimization) 算法的蒸汽驱振荡式注汽速度优化方法。该方法建立了蒸汽驱注汽速度数学模型,采用改进粒子群优化算法对此模型进行求解并优化振荡式注汽速度,最后得到蒸汽驱振荡式注汽速度最优方案。改进粒子群优化算法引入混沌优化算子产生初始解,依据各粒子适应值的距离,完成对各个粒子的自适应变异,同时引入极值扰动算子对个体历史最优值和全局最优值实施随机扰动,加快了收敛速度,提高了种群的可进化能力。实验结果表明: 所建立模型准确,优化算法有效。通过此方法可指导蒸汽驱注采方案合理编制,指导蒸汽驱高效运行。     

基于遗传算法的自动组卷的研究

介绍了自动组卷的数学模型和主体思想,讨论了运用遗传算法求解一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方案、交叉算子和变异算子。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性。