醇脱氢酶和其它蛋白质光照产生新荧光物质的研究

前已报道羧甲基D-甘油醛-3-磷酸脱氢酶在紫外光照射下生成发射峰为410毫微米的新荧光物.为了探讨这一现象是否具有普遍性,我们首先研究了酵母及马肝醇脱氢酶,发现醇脱氢酶在光照下也同样能生成荧光衍生物,但生成条件与荧光物性质都与甘油醛-3-磷酸脱氢酶不同.醇脱氢酶要求较强的光照,不需要活性部位巯基的羧甲基化也不需要NAD⁺的存在.所生成的荧光物的发射峰值为400毫微米.在光照过程中,醇脱氢酶迅速失活,同时320毫微米附近光吸收增加,半胱氨酸、色氨酸、酪氨酸以及组氨酸则遭到部分破坏.对十余种蛋白质及多肽类物质进行紫外光照的结果,都能生成发射峰在395—400毫微米附近的荧光衍生物,说明紫外光照产生荧光物质是蛋白质的一种普遍性质.     

基于风速随机变量的植物种子风传播距离概率模型

种子风传播过程是植被地理分布及其对环境变化响应的关键.植物种子风传播距离是种子风传播能力的重要特征.建立种子风传播距离模型对准确预测植被地理分布变化十分关键.首先基于物理学中动力学原理,推导出了种子风传播动力学方程,基于风速对数正态分布和维布尔分布模式,推导出了植物种子风传播距离概率模型,并给出了计算步骤.同时,以6种蒲公英为例,分析了不同植物在不同地点和不同月份种子风传距离的概率密度特征.算例表明,不同植物、不同地点和不同时间种子风传播距离概率密度不同,并且种子风传播距离概率密度在风速为对数正态分布下比维布尔分布下要高,传播距离概率密度较高最大传播距离在维布尔分布下比对数正态分布下要远.未来研究种子风传播距离模型需要考虑近地面层空气动力学参数和风速分布其它模式.     

植物种子风传播核的概率模型

种子风传播过程是植被地理分布及其对环境变化响应的关键.植物种子风传播核是种子风传播能力的重要特征.建立种子传播核模型对准确预测植被地理分布十分关键.基于风速的对数正态分布和维布尔分布模式,推导出了植物种子风传播核的两种概率模型,并指出了计算步骤.同时,以6种蒲公英为例,分析了不同植物在不同地点和不同月份种子风传播核特征.算例表明,不同植物、不同地点和不同时间种子风传播核的差异,并且种子风传播强度在风速为对数正态分布下比维布尔分布下要高,传播核强度较高最大传播距离在维布尔分布下比对数正态分布下要远.种子风传播模型研究未来需要考虑近地面层空气动力学参数和风速分布其它模式.     

量子层析中几种状态估计方法的研究

量子层析是对量子状态进行估计的标准技术,由于量子态测量的随机性,以及实际应用中测量次数的限制,必须通过随机优化算法来获得量子态的估计.文章介绍了量子层析中的几种量子状态估计方法,从量子比特层析方法的原理与步骤,到基于量子层析状态估计的最小二乘法,最大熵估计法,极大似然估计法,贝叶斯估计法,重点研究了各种优化方法的应用条件,并通过性能对比分析讨论了各自的特点与优劣.     

单线态氧氧化不饱和脂肪酸——前列腺素仿生物合成的研究

本文报道了用单线态氧氧化花生四烯酸得到了具有生物活性的前列腺素.产物经柱层分离,通过薄板层析、高压液体色谱、紫外光谱、红外光谱及质谱进一步提纯鉴定,证明确实得到了前列腺素PGE₂,PGF_2α及PGA₂等.将产品PGE₂及未经柱层分离的混合产品进行药理试验——大白鼠与小白鼠离体子宫收缩试验,大白鼠胃底条试验及妊娠小白鼠的终止妊娠试验均获成功.证明这种方法合成的前列腺素具有良好的生物活性.     

脑内各向异性扩散传质与吸附反应过程数值分析

对脑组织内传质过程的机理及其影响因素进行了分析,建立了综合考虑脑内物质各向异性扩散、吸附和反应过程的数学模型,模型方程采用隐式控制容积法进行数值求解.计算结果表明:组织迂曲度越大,物质的扩散越慢,当某一方向迂曲度较小时,物质浓度明显增大,物质扩散变快,由于脑组织的非均质性,脑内物质的扩散传递存在着竞争现象;吸附与反应作用会抑制脑内物质传递,吸附速率越大,抑制现象越明显,对于脑内非线性的米氏反应过程,当反应速率常数增大时,稳定浓度会显著减小,同时米氏常数的增大则会使得稳定浓度值增大.相较于吸附过程,米氏过程的抑制性作用更为明显.     

改进Canny算法在钢印数字特征提取中的应用

边缘检测是实现图像分割、特征提取和图像理解的基础.研究了传统Canny算子的优势与不足.在此基础上,提出了一种快速分块自适应Canny算法.方法首先按字符大小分割图像,然后在每一块上进行自适应边缘检测.自适应边缘检测是在平滑图像的同时得到高斯滤波尺度参数,然后采用Otsu方法的自适应阈值计算Canny算子的高、低门限值.实验结果表明,方法不需人工设定参数就能自动提取不同光照背景下的钢印数字边缘,而且能有效抑制噪声,与传统Canny算子相比,边缘连接程度最佳,噪声敏感程度较低,实时性较强.     

图像域增强约束卷积稀疏编码的稀疏角度CT重建算法研究

稀疏角度CT重建因其可以降低辐射剂量引起广泛关注,然而减少角度会降低重建图像质量,影响诊断结果分析.为解决上述问题,提出了图像域增强约束卷积稀疏编码的稀疏角度CT重建算法,该算法继承了卷积稀疏编码的优点,通过直接处理整幅图像提取特征,克服了字典学习因图像分块聚合引起的伪影.继而引入全变分正则项来增强图像域的约束,可以有效地进一步抑制噪声.通过几组稀疏角度的重建实验与不同算法对比,实验结果表明,所提算法在噪声抑制、伪影减少和图像细节恢复方面性能优越.     

基于小波变换的枪弹头痕迹自动对比研究

以自动对比方法的智能性、自动性和可操作性为出发点,以构建弹头特征峰数据库,搭建弹头自动比对系统为目标,对弹头痕迹的自动比对问题展开研究.通过提取弹头痕迹特征线的方法,详细分析了各种影响比对的测量误差,给出了消除误差的方法.提供并实现了一种基于小波变换的比对方案,方案能够有效抑制弹头表面污损产生的噪声误差,并在实验中取得了很好的比对结果.     

复杂背景下的视频前景检测方法研究

采用计算机视觉领域的相关算法,研究了如何有效地从监控视频中提取前景目标的问题.在应用中先将视频转换成逐帧图片并依据图片每一像素的灰度值将图形以二维矩阵形式数值化.在此基础上,采用帧差法、背景差法、混合高斯模型、Harris算法与FREAK算法等多种算法,利用Matlab和Python等工具建立不同背景下的相应模型.成功地从包含动态背景、镜头晃动等不同情境的监控视频中检测并提取出前景目标.同时依据不同前景目标的各维度特征信息,利用主成分分析、k-means聚类等机器学习方法构建了判断异常事件发生的算法模型,取得了一定效果.     

基于占有率的信号交叉口引道延误推算敏感性分析

为了分析不同情况下得到时间占有率对推算延误的敏感性,首先对前期研究的使用占有率推算信号交叉口引道延误的方法进行了回顾,考虑实际检测器设置场景,对不同比例的公交混合率,不同的检测器设置密度等情况,借助于微观交通仿真场景,对信号交叉口延误参数提取敏感性进行了分析,结果表明:公交比例为10%,15%,20%时,参数提取误差分别为20.84%,30.17%和22.91%;同样,检测器设置间隔为10米时,参数提取误差为17.38%,三组检测器时,参数提取的误差为32.15%,两组检测器设置时,参数提取的误差为23.77%,说明检测器设置间隔比公交车混合率对参数提取的精度影响大.     

Crofton定理拓广与图象特征提取——积分几何在图象分析与识别中的应用之一

<正> 和一切统计模式识别一样,图象的几何分析与识别也包括两个过程:提取几何特征,分类判决.而提取几何特征则根据不同场合的不同需要表现为运动不变量、仿射不变量或者拓扑不变量,以及几何特征函数等等.积分几何(又称整体几何学)的基本成果和方法为图象分析与识别提供了丰富多彩的几何特征.本文作为积分几何在图象分析识别中     

基于小波变换的Laws纹理测度在植被分割中的应用

针对从全色航空影像中进行植被区域提取的随机性和复杂性,阐述了一种基于小波的Laws纹理测度进行植被提取的新算法,它的特点是先用小波变换将图像变换到不同的尺度层上,然后再在多尺度层上提取Laws纹理测度,形成植被区域的特征.与传统的植被提取方法比,它用到了不同频率上纹理的Laws信息,从而更准确的刻画了植被区域的纹理特征,试验结果表明:基于小波变换的Laws纹理测度对植被有较好的分割效果.     

弹性膜对部分充液罐车内液体晃动的抑制效果研究

为了提高液罐车的制动性能和侧倾稳定性极限,建立了流固耦合模型,研究了弹性膜对部分充液罐车内液体晃荡的抑制效果.进行了实验室实验,实验结果验证了数值模型的有效性.验证后的模型被进一步用于研究不同的弹性膜配置对晃荡响应的影响,如液体载荷传递、晃荡力、俯仰力矩和罐壁压强.研究中考虑了两种不同的储罐配置,即没有任何阻尼装置的储罐和具有各种弹性膜组合的储罐,以进行比较.结果表明,添加弹性膜可以显著限制液体的运动,从而显著降低由晃动引起的俯仰力矩,这将提高罐车的制动性能和侧倾稳定性极限.     

利用提升小波的蛋白质相互作用特征提取

利用提升小波从蛋白质序列中提取出它们相互作用的频谱特征,经支持向量机训练学习后,用于预测蛋白质间的相互作用.模拟计算结果表明,在阳性数据和阴性数据平衡的前提下,利用提升小波获取的低维蛋白质相互作用特征向量可以得到较高预测精度.进一步阐述了不同物种的蛋白质相互作用网络有着不同特征,为了得到更准确的预测结果,需要利用不同的方法提取蛋白质相互作用的特征.     

国家自然科学基金数学动态报道 第三届数学天元基金学术领导小组的工作汇报

我受第三届天元基金学术领导小组的委托作天元基金工作汇报,从以下三方面讲:1 天元基金的性质、定位和历史回顾 天元基金是一项专项基金,是根据数学学科的特殊性设定的,这也就决定了它在运作上和管理上的特殊性.数学的特殊性表现在它的研究对象与其它学科的不同.它研究的对象是量的关系和空间形式而不是具体的物质.於是它的工作方式也不同,除大型计算外,数学家并不在实     

颜色读数与物质浓度关系的数学建模

比色法作为一种检测物质浓度的常用方法,是通过待测物质溶液颜色读数来推测所含物质浓度,根据所提供的物质浓度与不同色卡颜色读数的试验数据,对物质浓度和颜色读数进行相关性分析,拟合颜色读数与物质浓度的指数模型和建立灰色预测模型,对这两种模型的拟合值与原始值的误差进行比较分析,给出了颜色读数与物质浓度关系的优化模型.     

关于Compartment模型

<正> 近年来,在很多领域中应用了一种数学模型——Compartment模型.它起源于药物动力学,后来被逐渐应用到生物、医学、生态、化学以及经济等领域中,用以研究物质或状态的运动与转变规律.在生物和医学问题中,它被用来研究药物、生理或生化物质在生物体中的分布、吸收、排泄和代谢的过程.     

图像的多层次模糊增强与边缘提取

在单层次模糊增强算法中,某个灰度层次附近的边缘得到了增强,同时其它的一些边缘受到了抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,提出一种多层次模糊增强算法,并且给出了快速实现算法。此外,把多层次模糊增强算法应用于图像边缘提取中,取得了优于单层次模糊增强的效果。     

基于概念格的决策形式背景属性约简及规则提取

给出了决策形式背景下的属性约简与规则提取方法.为此,针对属性约简中起不同作用的属性,区分了必要属性与不必要属性,给出了各类属性的特征和判别方法;在此基础上得到了决策形式背景下的规则提取与属性约简方法,并通过实例表明了该约简方法的可行性与有效性.