Insights into the N-terminal Cu(II) and Cu(I) binding sites of the human copper transporter CTR1

Abstract

Copper transporter 1 (CTR1) is the main copper transporter in the eukaryotic system. CTR1 has several important roles: It binds Cu(II) ions that are present in the blood; it reduces those Cu(II) ions to Cu(I); and it subsequently transfers Cu(I) to the cytoplasmic domain, where the ion is delivered to various cellular pathways. Here, we seek to identify CTR1 binding sites for Cu(II) and Cu(I) and to shed light on the Cu(II)-to-Cu(I) reduction process. We focus on the first 14 amino acids of CTR1. This N-terminal segment is rich with histidine and methionine residues, which are known to bind Cu(II) and Cu(I), respectively; thus, this region has been suggested to have an important function in recruiting Cu(II) and reducing it to Cu(I). We utilize electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy together with nuclear magnetic resonance (NMR) and UV-VIS spectroscopy and alanine substitution to reveal Cu(II) and Cu(I) binding sites in the focal 14-amino-acid segment. We show that H5 and H6 directly coordinate to Cu(II), whereas M7, M9, and M12 are involved in Cu(I) binding. This research is another step on the way to a complete understanding of the cellular copper regulation mechanism in humans.     

光电耦合器电流传输比的噪声表征

光电耦合器中可俘获载流子的陷阱密度是影响其电流传输比(CTR)的重要因素,并与器件可靠性有密切关系.在器件内部的多种噪声中,1/f噪声可有效地表征器件陷阱密度.本文在研究光电耦合器工作原理以及1/f噪声理论的基础上,建立了光电耦合器的CTR表征模型和1/f噪声模型.在输入电流宽范围变化的条件下,测量了器件的电学噪声和CTR变化,实验结果验证了以上模型的正确性.将CTR模型与噪声模型相结合,得到了CTR与1/f噪声之间的关系.此关系应用于对光电耦合器辐照实验结果的分析,实验结果与理论得到的结论一致.理论与实验结果表明,噪声幅值越大,电流指数越接近于2,则器件的可靠性越差,相同工作条件下CTR的老化衰减量越大,其失效率显著增大.从而证明噪声可表征光电耦合器的CTR并能准确地反映器件的可靠性.     

基于SENET-DEEP的CTR预测方法

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在点击率预测(CTR)领域应用广泛。这些模型通对特征之间的交互和改变深度网络结构来优化CTR预测模型。然而现有的方法忽略了特征本身的重要性的对深度网络的影响,限制了模型的学习能力。为了更好地预测用户可能点击的对象,文章提出了基于SENET机深度网络(Squeeze-and-Excitation Deep Network,SENET-Deep)模型。该模型利用Squeeze-and-Excitation Networks(SENET)动态学习特征,同时引入深度神经网络提高了模型学习隐式交互的能力,既注重了在浅层网络中学习特征重要性的能力,也引入深层网络提高了模型的泛化能力。两个真实数据集的实验表明,文中提出的模型在点击率预测性能上有着明显的提升。     

融入注意力网络的深度分解机推荐算法

推荐系统能够在海量的信息中找到满足用户个性化需求的信息。随着深度学习的发展,深度学习也开始广泛被推荐系统所应用。CTR预估在推荐系统中起着重要作用,已被应用在个性化推荐、信息检索、在线广告等多个领域。针对推荐系统数据量大且稀疏的问题,文中将注意力网络和xDeepFM模型融合,提出了一种新的基于深度学习的CTR预估模型,即Atte-xDeepFM模型。该模型能够解决特征稀疏问题,有效学习特征之间的交互关系,且不需要手动提取特征工程中的有用信息。在Avazu数据集和Criteo数据集上进行的对比实验证明了文中提出的模型的有效性。与推荐系统CTR预估常用的算法模型对比,文中所提出的模型具有更好的推荐效果。     

抗辐射光电耦合器试验研究

针对光电耦合器中使用的发光二极管(LED)进行了不同的方案设计,并对相关的光电耦合器进行了钴-60γ总剂量试验研究,比较了光电耦合器的主要参数——电流传输比辐照前后的变化,从而得到了优化的发光二极管设计。采用自主设计生产的发光管材料制作了发光二极管,同时利用中国电子科技集团公司第十三研究所研制的探测器、晶体管以及陶瓷管壳制作了光电耦合器。在4 mA偏置下,经过300 krad(Si)γ(辐照剂量率为50 rad(Si)/s)电离总剂量辐照后,电流传输比平均下降了31.5%,优于国外光电耦合器的已知水平。在抗辐射光电耦合器中,采用正装、小发散角结构的发光二极管可进一步提高其抗辐射性能。     

Group-V atoms exchange due to exposure of InP surface to AsH3(+PH3) revealed by x-ray CTR scattering

We conducted x-ray crystal truncation rod (CTR) measurements using synchro-tron radiation to analyze the As atom distribution in InP to the order of 1 ML. The InP samples which were only exposed to AsH₃(+PH₃) and capped by InP were investigated to study the effect of the purge sequence. The purge sequence is unavoidable to grow heteroepitaxial layers by OMVPE and is considered to affect largely the structure of the interface. From the results of the measurement and the computer simulation, the distribution of P and As atoms of the order of 1 ML was discussed as functions of the exposing time. It was shown that the number of As atoms contained in the samples saturated when the AsH₃-exposure time is longer than 10 s. Comparing the profiles of AsH₃-exposed samples with that of (AsH₃ + PH₃)-exposed samples, it was found that the As distribution in the buffer layer was suppressed in (AsH₃ + PH₃)-exposed samples. In order to obtain the sharp interfaces, the AsH₃-exposure time must be shorter than 0.5 s.     

掺杂Fe_2O_3对氧化钒相变的影响

用电子陶瓷工艺制备了三种不同掺杂比例的临界热敏电阻CTR(Critical Temperature Resister),根据样品对应的热谱中的相变点,找出Fe2O3掺杂量与相变点的关系。从微观半导体理论分析晶粒体电特性,求解泊松方程,得出晶粒体中电势垒与受主杂质Fe2O3掺杂量的关系。结果表明:当x(Fe2O3)为10%～25%时,相变温度增加值?t和摩尔分数增加值(?x)2呈线性关系。     

基于实测的频率规划方法

文章探讨了频率规划的一般原理,以及基于实测的频率规划方法的简单原理和实现方法,同时结合广州移动公司的经验,详细介绍了在爱立信OSS平台收取CTR以获取测试数据生成小区间干扰表的方法。     

基于LASSO变量选择方法的网络广告点击率预测模型研究

与传统的的媒体营销模式相比,搜索引擎广告因其精准和投入低等特点获得巨大成功。但已有的搜索引擎广告点击率模型不能有效解决数据量大及特征维度高的问题,使预测结果的准确性大打折扣。本文构建了一种基于LASSO变量选择方法的广告点击率预测模型,能有效克服现有广告点击率模型在处理数据高维性和稀疏性方面的不足。利用某公司的竞价数据对模型进行验证,结果表明影响广告点击率的关键因素是广告关键词中的商标信息、地域信息和每点击成本。该研究结果为企业制定搜索引擎广告营销策略提供一定的理论依据。     

光电耦合器的CTR退化机理及其控制对策

研究探讨了光电耦合器电流传输比 (CTR)的退化现象及其退化机理 ,提出了控制CTR退化的主要技术途径。