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近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
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本文进一步讨论了我们新近提出的等近邻数键球谐函数方法,并通过分子动力学模拟研究了熔融LiCl及其急冷过程。对计算机模拟各时间步产生的瞬态构型进行平均,计算了不同温度下键序Ql谱.将模拟Ql谱与线性组合模型Ql谱比较,观察到模拟Ql谱与含90%局部正四面体结构的组合模型十分相似,表明熔融Licl及其急冷非晶中局部键取向序明显倾向于正四面体序。急冷过程中不同温度下局部键取向序可用同一线性组合模型描述,但模型方差随模拟温度明显变化。方差随温度而降低,且在发生玻璃态转变时有一显著下降。不同温度下的键角分布也作了计算,观察到键角分布在109°(正四面体局部结构键角)附近且分布峰随温度升高而展宽,与键序Ql得到的结论一致。 相似文献
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介绍了车用压差式气体流量传感器的结构设计和电测电路,指出了传感器的使用范围,由实验测出了特性曲线.该仪器可检测车用发动机曲轴箱窜气量,适用于发动机不解体故障诊断. 相似文献
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根据环形管通道内流体流动和换热的特点,以Kirillov和Smogalev提出的干涸点理论模型假设为基础,从最基本的质量守恒方程出发,并引入临界液膜厚度等相应的辅助模型,得到了双面加热环形通道内流动沸腾干涸点的理论模型。同时针对间隙为1.0mm和1.5mm的环形窄缝进行了低压低质量流速工况下干涸点的实验研究。比较发现理论模型预测值与实验结果基本相符。说明本文提出的理论模型适用于低压低流量条件下的窄环形通道。实验同时发现:环状流临界热流密度在系统压力为2.2MPa达到最大值,临界含汽量随质量流速的增大呈缓慢下降趋势。 相似文献
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基于相对论平均场理论,研究了各种相互作用参数组(NL1、NL3、NLSH、TM1和GL-97)对中子星物质的性质和中子星整体结构的影响.发现参数组NL1、NL3和NLSH所给出的中子星内部的介子场强度、物质的组成比例、物态方程和中子星的整体特点基本相同,但与TM1和GL-97之间有较大的差别.相对于其他参数组,GL-97给出的介子场强度最弱,中子星的相对数密度最大,物态方程也最软,同时采用GL-97参数组计算的中子星的最大质量也最小. 相似文献
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一类含有P-Laplacian算子的奇异边值问题解的确切个数 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了一类p-L ap lac ian算子型的奇异边值问题正解的确切个数以及解的性质. 相似文献