大肠杆菌植酸酶appA的融合表达及耐热性研究

提取大肠杆菌(SUGL)基因组DNA,通过PCR方法从基因组扩增得到植酸酶基因ap-pA,测序结果表明该基因的ORF读框包含1440个核苷酸.将该基因重组于大肠杆菌表达载体pET-32a(+)中,导入大肠杆菌BL21(DE3),构建工程菌BL21(DE3)-pET32a-appA.对表达条件进行了优化,在30℃下,以0.1mmol/L IPTG诱导表达植酸酶,表达量达到10%以上.在37℃,用钒钼酸铵法测定了表达的植酸酶活性为40740.7U/g,同时观察不同加热温度对植酸酶活性的影响程度.发现融合表达的     

提升区域科技创新能力

贯彻太原市委建设创新型城市的重大部署,万柏林区科技工作将以自主创新为核心,搭建科技创新平台,完善科技创新体系,营造科技创新环境,努力建设创新型城区。     

飞行过程中惯导系统的随机振动响应分析

用有限元方法建立某飞行器惯导系统动力学分析的计算模型。进行了该模型在自由状态与边界约束状态下的模态参数计算 ,以及基础激励下的随机振动响应分析。通过对橡胶减振器进行三维实体有限元建模 ,研究了橡胶减振器连接刚度和阻尼特性参数对惯导系统响应的影响 ,并将计算结果与试验数据进行了比较。     

647W灯泵浦大功率连续Nd:YAG激光器

 报道了一台灯泵浦大功率连续Nd:YAG激光器。对影响大功率固体激光器模块输出功率和光束质量的主要因素进行了理论分析，并提出提高激光器效率的措施：对聚光腔的形状、结构和材料以及冷却方式，泵浦灯的参数和材料，激光晶体的参数和镀膜进行优化设计，采用径向固定的谐振腔镜。该灯泵浦YAG晶体棒总体电光转换效率为4%，光束质量为22mm·mrad，输出功率647W。     

新疆策勒沙漠-绿洲过渡带不同运动形式沙尘物质粒度特征差异分析

运用野外采样及室内分析的方法,研究策勒沙漠-绿洲过渡带近地表沙物质的粒度特征,可为防风治沙提供理论依据.结果表明:沿主风向,自流沙前沿至绿洲边缘,沙物质粒径逐渐细化,以极细砂为主,分选系数介于1.50~1.92,分选性中等.偏度介于-0.10~0.10之间,相对于平均值呈近对称分布.峰态数值介于0.95~1.06之间,属于中等峰态.地表输沙物质、灌丛沙堆表面沙物质各粒度参数间均呈现出较显著的线性相关性.流动沙丘表面沙物质的平均粒径与分选系数呈显著线性正相关,裸平沙地与大气降尘沙物质的偏度与峰态呈显著线性负相关,其余各参数特征间的线性相关性均较低.地表输沙物质、灌丛沙堆表面的黏粒、粉砂、砂的含量与各粒度参数呈现极显著相关性(p0.01),而裸平沙地、大气降尘、流动沙丘表面沙物质黏粒、粉砂、砂的含量与部分粒度参数呈极显著相关性(p0.01).植被覆盖度、高度、风力、地形及空间差异等是影响近地表沙物质粒度差异的主要因素.     

星系中心大质量黑洞及潮汐瓦解恒星事件

黑洞潮汐瓦解恒星事件(Tidal Disruption Events,TDE)是星系中心黑洞瓦解进入其潮汐瓦解半径内的恒星并吸积恒星碎片物质而产生的一种剧烈辐射耀发现象.TDE的能谱和光变特征中蕴含了中心黑洞和被瓦解的恒星的信息,为我们证实和普查宁静星系中的黑洞,研究其参数、吸积过程和喷流产生、以及核区星际介质等提供了可能.TDE还可能提供中等质量黑洞和双黑洞存在的证据.TDE的观测和理论已成为一个新开辟的天体物理研究领域,但目前的进展受制于探测到事件太少(尤其是在X射线波段),且观测数据普遍质量不高.TDE的发生率很低,要探测大样本的事例需要监测足够大的空间体积.爱因斯坦探针卫星(Einstein Probe,EP)覆盖了0.5–4 keV的软X射线波段(接近TDE耀发时的辐射峰值能段),具有大视场以及高灵敏度,非常利于对TDE的探测.预期爱因斯坦探针卫星每年可以发现约几十至上百例TDE,其中有约10例或更多具有相对论性喷流特征.这将使我们可以获得较为完备、具有统计意义的TDE的样本,为进一步研究黑洞的存在和统计性质、增长和演化、发现中等质量黑洞和大质量双黑洞等提供了新的途径.     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。     

基于众智科学的“互联网+”时代下档案信息建设研究

"互联网+"时代下的档案信息正呈现大数据特征,由于具有协同合作开放共建,众包机制被广泛应用于档案信息建设.在分析其研究热点,即众包平台构建和用户参与分析后,笔者引入"众智科学"理念,对比分析了"众智科学"和"众包机制",并对基于"众智科学"的档案信息建设进行了探讨.     

基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响;其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值;最后进行故障诊断分析.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.