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蛋白质折叠类型的分类建模与识别 总被引:2,自引:0,他引:2
蛋白质的氨基酸序列如何决定空间结构是当今生命科学研究中的核心问题之一. 折叠类型反映了蛋白质核心结构的拓扑模式, 折叠识别是蛋白质序列-结构研究的重要内容. 我们以占Astral 1.65序列数据库中α, β和α/β三类蛋白质总量41.8%的36个无法独立建模的折叠类型为研究对象, 选取其中序列一致性小于25%的样本作为训练集, 以均方根偏差(RMSD)为指标分别进行系统聚类, 生成若干折叠子类, 并对各子类建立基于多结构比对算法(MUSTANG)结构比对的概形隐马尔科夫模型(profile-HMM). 将Astral 1.65中序列一致性小于95%的9505个样本作为检验集, 36个折叠类型的平均识别敏感性为90%, 特异性为99%, 马修斯相关系数(MCC)为0.95. 结果表明: 对于成员较多, 无法建立统一模型的折叠类型, 基于RMSD的系统分类建模均可实现较高准确率的识别, 为蛋白质折叠识别拓展了新的方法和思路, 为进一步研究奠定了基础. 相似文献
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研究了ρ混合序列的收敛性质,利用得到的结果和ρ混合序列的矩不等式讨论了ρ混合序列乘积和的强收敛性质. 相似文献
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By using the moment inequality, maximal inequality and the truncated method of random variables, we establish the strong law of large numbers of partial sums for pairwise NQD sequences, which extends the corresponding result of pairwise NQD random variables. 相似文献
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蛋白质中的阳离子-π相互作用是带正电荷的氨基酸(Lys、Arg)和芳香族氨基酸(Phe、Tyr、Trp)之间的一种作用力.对α/β类蛋白中两种典型折叠类型(单绕和双绕)的研究表明:(1)单绕结构中阳离子-π相互作用的分布密度大约是双绕结构中的2.6倍;(2)在单绕结构中,样本所含氨基酸残基数量与样本中阳离子-π的数量有明显的相关性,在双绕结构中没有发现类似的相关性;(3)Lys、Arg与Tyr在单绕中比在双绕中更容易形成阳离子-π相互作用;(4)Arg-Tyr组合在单绕中出现的几率较大,Arg-Phe组合在双绕中出现的几率较大;(5)阳离子-π相互作用在65%的单绕样本中形成阵列或分布在结构的首尾间. 相似文献
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反相微乳液聚合法制备聚(丙烯酰胺-co-丙烯酸)pH敏感微凝胶及其性能 总被引:2,自引:0,他引:2
以丙烯酰胺(AM)和丙烯酸(AA)单体的水溶液为分散相,失水山梨醇单油酸脂(Span80)/聚氧乙烯失水山梨醇脂肪酸脂(Tween80)/异辛烷为分散介质,分别以N,N′-亚甲基双丙烯酰胺(MBA)、过硫酸铵/亚硫酸氢钠((NH4)2S2O8/NaHSO3)为交联剂和氧化还原引发剂,在30℃进行反相微乳液聚合制备了一系列不同单体摩尔百分数的P(AM-co-AA)微凝胶.通过傅立叶红外光谱、浊度法、透射电镜(TEM)和动态光散射(DLS)等测试手段分别对微凝胶特征官能团的存在、pH敏感性、微观形态、粒径大小及粒径分布等进行表征分析.结果表明,共聚物中存在AM和AA结构单元;样品的TEM照片显示在原料中AA的摩尔百分数为60%时,P(AM-co-AA)微凝胶粒子的数均粒径为90 nm左右,呈现非规则球形;DLS结果表明,P(AM-co-AA)微凝胶与PAM微凝胶相比具有较宽的粒径分布,且随原料中AA摩尔百分数增加,粒径分布逐渐变宽;P(AM-co-AA)微凝胶具有良好的pH敏感性,敏感pH值与AA的解离常数有关,通过调节pH值可以迅速控制自身体积的溶胀与收缩. 相似文献
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In this paper,we extend the Kolmogorov-type inequality to the case of ψ-mixing sequences.Moreover,we study the strong limit theorems for partial sums of ψ-mixing random variables.As a result,we extend the Khintchine-Kolmogorov-type convergence theorem,the three series theorem,Marcinkiewicz strong law of large number to the case of ψ-mixing sequences. 相似文献
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混合误差半参数回归模型估计的相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了误差为ψ混合和ψ混合序列的半参数回归模型,综合最小二乘法和非参数权函数估计方法,分别定义了待估参数β和未知函数夕的估计量βm,n和9m,n(χ).利用混合序列的矩不等式及凸函数的性质,在较弱的条件下证明了这些估计量的强相合性与矩相合性,这些结果推广了已有的相应的研究结果. 相似文献