RNAGCN: RNA tertiary structure assessment with a graph convolutional network

RNAs play crucial and versatile roles in cellular biochemical reactions. Since experimental approaches of determining their three-dimensional (3D) structures are costly and less efficient, it is greatly advantageous to develop computational methods to predict RNA 3D structures. For these methods, designing a model or scoring function for structure quality assessment is an essential step but this step poses challenges. In this study, we designed and trained a deep learning model to tackle this problem. The model was based on a graph convolutional network (GCN) and named RNAGCN. The model provided a natural way of representing RNA structures, avoided complex algorithms to preserve atomic rotational equivalence, and was capable of extracting features automatically out of structural patterns. Testing results on two datasets convincingly demonstrated that RNAGCN performs similarly to or better than four leading scoring functions. Our approach provides an alternative way of RNA tertiary structure assessment and may facilitate RNA structure predictions. RNAGCN can be downloaded from https://gitee.com/dcw-RNAGCN/rnagcn.     

酸水解-酶水解-UPLC-MS/MS测定特殊医学用途配方食品中多种氨基酸和牛磺酸

利用酸水解与酶水解互补,采用超高效液相色谱-串联质谱法（UPLC-MS/MS）,建立了特殊医学用途配方食品中22种氨基酸和牛磺酸的检测方法。样品经酸水解或酶水解提取,采用6-氨基喹啉基-N-羟基琥珀酰亚胺-氨基甲酸酯（AQC）衍生后,以乙腈-甲酸铵（10 mmol/L）为流动相梯度洗脱,通过AccQTag Ultra C18色谱柱进行分离,三重四极杆质谱电喷雾多反应监测模式检测,内标法定量。结果表明：22种氨基酸和牛磺酸线性关系良好,相关系数均大于0.9956;检出限在0.0028～0.0225 g/100 g之间,定量限在0.0094～0.0751 g/100 g之间。22种氨基酸和牛磺酸的平均加标回收率在90.1%～104.7%之间,相对标准偏差在1.1%～4.3%之间。该方法实现了GB 29922-2013和GB 25596-2010中规定的22种不同性质氨基酸以及牛磺酸成分的水解提取与准确测定,适用于特殊医学用途配方食品中氨基酸和牛磺酸的准确定性、定量分析。     

离子色谱法测定电子烟烟液中氨的含量

建立了测定电子烟烟液中的氨含量离子色谱法。样品经10 mol·L-1盐酸溶液萃取10 min后,采用Dionex Ion Pac CS16A阳离子交换柱分离,以MSA为淋洗液进梯度洗脱,用电化学检测器检测。氨的质量浓度在0.05~1.0 mg·L-1范围内与峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.035μg·g-1,测定下限(10S/N)为0.12μg·g-1。方法用于12种市售品牌电子烟烟液中氨的测定,加标回收率在93.2%~106%之间,测定值的相对标准偏差(n=5)小于4%。     

混合型离子交换液相色谱-串联质谱法检测鸡蛋中10种氨基糖苷类药物残留

该研究系统地优化了样品前处理过程及仪器分析中影响氨基糖苷残留分析准确度与灵敏度的各主要因素,建立了鸡蛋中10种氨基糖苷类药物(链霉素、双氢链霉素、潮霉素B、卡那霉素、阿米卡星、妥布霉素、安普霉素、大观霉素、新霉素、庆大霉素)残留量的混合型离子交换液相色谱-串联质谱分析方法。样品经10 mmol/L乙酸铵缓冲溶液(含0.4 mmol/L EDTA和50 g/L三氯乙酸)超声提取,调节pH至6~7后,经PRiME HLB固相萃取柱富集净化,采用SIELC Obelisc R色谱柱分离,以乙腈和1.0%(v/v)甲酸水溶液(含1 mmol/L甲酸铵)为流动相进行梯度洗脱,在正离子、多反应监测模式下经串联质谱仪测定,外标法定量。该方法在5~200 μg/L质量浓度范围内线性关系良好,相关系数(r²)均大于0.99;方法的检出限(LOD, S/N≥3)为2~5 μg/kg,定量限(LOQ, S/N≥10)为5~10 μg/kg。在空白鸡蛋中进行LOQ、20 μg/kg、100 μg/kg 3个水平的加标回收实验,方法的平均回收率(n=6)为68.1%~111.3%,相对标准偏差为1.2%~12.3%。利用该方法对市售的20批次鸡蛋样品进行测定,均未检出目标物。本方法简单、灵敏、准确,可实现鸡蛋中10种氨基糖苷类药物残留的批量检测。     

飞行物体受瞬态荷载作用的精细逐步积分

当前的精细逐步积分方法不能直接处理具有刚体自由度结构的瞬态响应计算。本文就此提出了应对策略，仍然可用较大的步长而获得精确解答。     

受非均匀调制演变随机激励结构响应快速精确计算

本文假定结构受到非均匀调制的演变随机激励，亦即其调制函数是时间与频率二者的函数，导出了有关的虚拟激励算法，并采用精细逐步积分格式，进行时变功率谱计算，获得了很高的计算效率和精度。     

移动简谐荷载作用下桥梁响应的高效计算

在计算移动荷载过桥问题中广泛使用的Newmark方法必须在每一时间步内限制荷载的大小和作用位置都不能改变。精细积分法虽然允许荷载的大小在每一时间步长内发生变化,但是仍假定其作用位置是不变的,未能采取措施以描述荷载沿着桥面的连续移动性。本文提出三种精细积分格式,在每一时间步内不但允许移动荷载的大小按简谐规律连续变化,而且模拟了简谐荷载在空间域的连续移动。通过与Newmark方法和简单问题的解析解进行数值比较,表明用本文提出的方法可以用较粗的结构单元和较大的时间步长而获得很高的计算精度。在精度相同的前提下,计算效率比Newmark方法可提高1~2个数量级。     

等离子体表面梯度硅沉积对环氧树脂电气性能的影响

环氧树脂作为常见的绝缘材料,在高压直流电场作用下易在其表面积累电荷,发生电场畸变,导致材料绝缘性能下降,影响电力系统运行可靠性。为改善气固界面的电荷特性和绝缘性能,在大气压等离子体射流技术的基础上,对环氧树脂表面进行等离子体梯度硅沉积处理。对改性前后环氧树脂表面理化特性、表面电导率、表面电荷消散和沿面耐压特性进行了多参数测量。实验结果表明,梯度改性对材料表面的物理形貌和化学组分均有明显影响,不同区域的电导率实现了梯度分布,加快了表面电荷消散速度,表面陷阱能级变浅;梯度改性后的样品沿面闪络电压提升幅度可达30.16%。通过等离子体表面梯度硅沉积处理能够改善环氧树脂表面电气性能,在高压直流设备的绝缘设计方面具有广阔的应用前景。     

一种基于多维尾条件期望的扩散模型检验方法

为了解决多维扩散模型的设定检验问题,我们基于多维尾条件期望(CTE)制定了一个检验统计量.虽然不能直接估计出多维扩散模型的转移密度矩阵,但是可以估计出每个分量的转移密度,再通过CTE将每个分量联合起来,建立了一个真正的多维统计量.最后通过仿真模拟评估了该检验方法的检验的性能.     

基于二极管阵列检测器的色谱峰纯度的快速直观鉴定

基于二极管阵列检测器（DAD）得到的色谱-光谱图,通过去噪、归一化、计算欧氏距离,聚类分析等方法,建立了一种快速直观的评价色谱峰纯度的有效方法：可直观的判断色谱峰的纯度,并判断存在干扰峰的位置,为色谱工作者评价色谱峰,进行下一步工作提供了依据。