关于变系数线性方程的稳定性和不稳定性

本文研究变系数线性方程零解稳定性。给出了不稳定的充要条件，同时给出了一类系统渐近稳定的充要条件，还给出了判别稳定性的较为简易的充分条件。     

乳腺癌PKCs表达与其分化程度的相关性

为了研究蛋白激酶C（PKC）和乳腺癌分化及转移的相关性，采用免疫组化SABC方法检测48例人乳腺癌的PKC蛋白表达，包括PKCα、βI、η和ξ等蛋白。结果表明，与分化低的乳腺癌对比，分化高的乳腺癌PKC蛋白表达水平提高。在临床I－II和III级的乳腺癌中，PKCη蛋白表达率分别为61．5％和9．1％，具有显著意义（P＜0．05），PKCξ蛋白表达率分别为92．3％和27．3％，具有极显著意义（P＜0．01）。另外，在乳腺癌未转移的病例中，PKCs蛋白表达水平普遍较高，其中PKCξ与肿转移相关性极显著（P＜0．01）。此外，PKCs蛋白表达水平与肿瘤患者年龄无关。以上结果提示，PKCη和PKCξ有可能作为评价临床乳腺癌分化和转移程度的指标之一。     

一个解线性不等式组的新方法

对于线性不等式系统（１）：Ａ＾ｒｘ≥ｂ，Ａ∈Ｒｎ×ｍ，ｂ∈Ｒ＾ｍ，ｍ≤ｎ，ｒａｎｋ（Ａ）＝ｍ，给出了一个解系统（１）的迭代算法，并详细地研究了算法的基本性质。     

Bell合作组发现新粒子

日本KEK实验室的Bell合作组发现了一种新的亚原子粒子，命名为“X(3872)”，这种粒子不能列入已知粒子的分类表中，理论家们推测可能是至今没有发现过的一种介子，这种介子含有4个夸克(有关论文将发表在Phys．Rev．Lett．上)，这一发现已被美国费米实验室的CDF合作组证实，他们把这种新粒子称为谜介子(mystery meson)。     

流媒体技术在继续教育平台中的应用

在阐述了流媒体技术的基本原理的基础上，通过对主流技术的分析比较提出了以WindowsMedia为技术支撑，基于组播和点播的流媒体继续教育平台解决方案，并对资源的同步控制和安全策略作简要分析，实现一个功能丰富的继续教育平台．     

造血干细胞(CD34+)表达谱数据分析

造血干细胞分化的潜能及自我更新的分子机制是造血干细胞研究中最重要的领域.通过对来自造血干细胞(CD34+)的EST(Expressed Sequence Tags)和SAGE(Serial Analysis of GeneExpression)数据进行系统生物信息学分析,发现了造血干细胞除表达大量下游分化细胞的分子标志外,还表达一些非造血组织的特异基因.在分子调控方面,反义RNA可能是一种非常重要的调控手段.     

关于LCS中一个模型的某些结果

研究局部凸空间（ＬＣＳ）中一个模型解的有关问题；且应用所得的某些理论结果，研究微分方程组的周期解问题。     

“变截面管中跨声速气流”一文引理的证明

本文对T·P·Liu教授关于“变截面管中跨声速气流”一文的关键性引理给出一个清楚的证明,以使这篇有影响的开创性论文更加完美。     

正交信号校正在正常成人血清1H NMR谱的代谢组分析中的滤噪作用评价

观察、比较正交信号校正(OSC)滤噪前后, 用不同的模式识别方法对正常成人血清代谢组¹H NMR谱进行分析的效果, 以探讨NMR代谢组学技术应用于临床研究和疾病早期诊断的可行性. 78例正常成人在采血前按常规要求禁食8 h, 记录血清一维600 MHz氢谱后, 分别采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)以及簇类的独立软模式法(SIMCA)对氢谱进行模式识别分析. 结果表明: 虽然采血前并无其它诸如饮食、生活方式、生理周期等方面的严格限制, 采用OSC 滤噪后, PLS-DA能够完全区分不同性别的血清氢谱, 其判别能力优于PCA和SIMCA. 而且采用OSC滤噪与文献报道的未经OSC处理的PLS-DA法获得的与性别分类有关的主要NMR积分区段基本相同. 从OSC去除不同数目的隐变量后所致的PLS-DA模型的性能改变可见: OSC去除两个隐变量时, 前两个隐变量的特征值明显比后面的大; 剩余残差为20.82%, 即去除了79.18%的X变量中与反应变量Y不相关的系统变异. 此时PLS-DA计算所得的隐变量个数为1; 而不使用OSC或用OSC去除一个隐变量时, PLS-DA所得的隐变量个数分别为3和2. 作为PLS-DA模型质量的评价指标, R2X表示PLS-DA模型计算所获得的隐变量反映自变量X的变异的百分比, R2Y则表示隐变量反映因变量Y的变异的百分比, Q2 (cum)为交叉验证后PLS-DA模型所获隐变量能够预测X和Y变异的累计百分比. R2X在OSC去除两个隐变量时达到最低值, 表明此时PLS-DA计算模型包含的系统变异最少; R2Y与Q2 (cum)都达到80%以上并趋于稳定, 说明OSC去除两个隐变量时PLS-DA模型的质量优良. 显然, OSC可去除饮食、环境等因素的影响, 降低临床样本的不均一性, 这对于NMR代谢组学技术应用于临床研究至关重要. OSC滤噪去除的隐变量个数应根据剩余残差、去除隐变量的特征值大小、PLS-DA模型计算所得的隐变量个数和反映模型质量的相关指标加以判断.