基于遗传算法的G蛋白偶联受体(GPCR)家族的分类预测研究

G蛋白偶联受体广泛参与各类生理活动的调控,目前市场上1/2的小分子药物均是以GPCR为药物靶标。由于G蛋白偶联受体晶体结构缺乏,采用理论方法对G蛋白受体耦合特异性进行分类预测在药物研发领域有着重要的学术和应用价值。因此,本文采用模式识别方法,基于GPCR序列,以伪氨基酸算法以及遗传算法为基础,用支持向量机方法建立了G蛋白偶联受体耦合特异性的预测模型,取得了可达82.5%的较高的预测准确度。     

局域网偏振光保密通信研究

利用保偏光纤受外界干扰时主轴变化，从而传输光的偏振度发变化，以传输光的偏振度为敏感参数，实时检测介入窃听，给编码保密通信增加了一个保密度，以光行被弯曲的半径来定义窃听检测阈值，典型阈值是8．5mm.