基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

Scalable Quantum Controlled Gates on Single-Photon Polarization Qubits Assisted by Nitrogen-Vacancy Centers Inside Single-Sided Optical Cavities

International Journal of Theoretical Physics - Quantum logic gates are the foundation of circuit-based quantum computation and quantum simulation. Multi-qubit quantum controlled gates are of vital...     

Anti-fibrosis attributes: UHPLC-MS/MS-based pharmacokinetics profiling of a novel autotaxin inhibitor with excellent in vivo efficacy in rat

3,4-Difluorobenzyl(1-ethyl-5-(4-((4-hydroxypiperidin-1-yl)-methyl)thiazol-2-yl)-1H-indol-3-yl)carbamate (NAI59), a small molecule with outstanding therapeutic effectiveness to anti-pulmonary fibrosis, was developed as an autotaxin inhibitor candidate compound. To evaluate the pharmacokinetics and plasma protein binding of NAI59, a UPLC–MS/MS method was developed to quantify NAI59 in plasma and phosphate-buffered saline. The calibration curve linearity ranged from 9.95 to 1990.00 ng/mL in plasma. The accuracy was −6.8 to 5.9%, and the intra- and inter-day precision was within 15%. The matrix effect and recovery, as well as dilution integrity, were within the criteria. The chromatographic and mass spectrometric conditions were also feasible to determine phosphate-buffered saline samples, and it has been proved that this method exhibits good precision and accuracy in the range of 9.95–497.50 ng/mL in phosphate-buffered saline. This study is the first to determine the pharmacokinetics, absolute bioavailability, and plasma protein binding of NAI59 in rats using this established method. Therefore, the pharmacokinetic profiles of NAI59 showed a dose-dependent relationship after oral administration, and the absolute bioavailability in rats was 6.3%. In addition, the results of protein binding showed that the combining capacity of NAI59 with plasma protein attained 90% and increased with the increase in drug concentration.     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

利用沙漠沙低温合成高长径比莫来石晶须

利用沙漠沙独特的化学组成特性和矿物特性,将沙漠沙荒料作为硅源,工业Al(OH)3作为铝源制备莫来石晶须.改变硅源/铝源配比和合成温度,结合XRD、SEM、TEM研究莫来石生长环境和自由生长形态的变化.研究结果表明:当沙漠沙与Al(OH)3的质量比为35/65时,在1200℃的低温下就能获得平均值>60的高长径比莫来石晶须;随着煅烧温度的升高,莫来石晶须长径比不断增大,当温度升至1300℃,平均长径比>94.随着合成温度的升高,莫来石的形成经过了一次莫来石和二次莫来石化两个阶段;若配方中Al2 O3处于过饱和状态,样品中刚玉相会随着煅烧温度的升高出现先增多后降低的变化现象.     

PLA/EMAG共混物的制备与表征

通过熔融共混挤出法制备了不同乙烯-丙烯酸甲酯-甲基丙烯酸缩水甘油酯(EMAG)含量下的聚乳酸(PLA)/EMAG共混物,考察共混体系中EMAG与PLA基体之间的相互作用,研究了PLA/EMAG共混物的结晶性能、力学性能、熔体指数、加工性能以及热稳定性.表征结果显示:EMAG中的环氧基团与PLA的端羟基或端羧基发生化学反应,形成反应性共混体系,PLA/EMAG共混物的韧性较纯PLA有大幅提高,在EMAG含量为15;时达到最大.     

中空介孔SiO2纳米球的制备、改性及其对Al3+荧光识别研究

中空介孔SiO2由于中空多孔的结构而常用作功能材料的基底.将中空介孔SiO2进行官能团修饰,并应用为荧光传感材料是中空介孔SiO2一个重要的研究领域.本论文采用聚丙烯酸(PAA)为中空模板,聚醚F127为造孔剂,正硅酸乙酯(TEOS)为硅源,氨水为催化剂在乙醇体系中制备了中空介孔SiO2纳米球.系统研究了搅拌速度和聚醚F127引入量对中空介孔SiO2纳米球形貌及比表面积的影响.通过透射电镜、N2-等温吸附脱附曲线等表征说明该合成方法具有很好的普适性,通过调节F127的引入可以实现对比表面积的有效控制.通过氨基化、席夫碱反应进行荧光修饰,进一步研究表明荧光修饰后的中空介孔SiO2纳米球在水溶液中能够实现对Al3+的有效检测,检测限为1.19×10 -7M.