Predicting CircRNA-Disease Associations Based on Improved Weighted Biased Meta-Structure

Circular RNAs (circRNAs) are RNAs with a special closed loop structure,which play important roles in tumors and other diseases.Due to the time consumption of biological experiments,computational methods for predicting associations between circRNAs and diseases become a better choice.Taking the limited number of verified circRNA-disease associations into account,we propose a method named CDWBMS,which integrates a small number of verified circRNA-disease associations with a plenty of circRNA information to discover the novel circRNA-disease associations.CDWBMS adopts an improved weighted biased meta-structure search algorithm on a heterogeneous network to predict associations between circRNAs and diseases.In terms of leave-one-out-cross-validation (LOOCV),10-fold cross-validation and 5-fold cross-validation,CDWBMS yields the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) values of 0.9216,0.9172 and 0.9005,respectively.Furthermore,case studies show that CDWBMS can predict unknow circRNA-disease associations.In conclusion,CDWBMS is an effective method for exploring disease-related circRNAs.     

光纤耦合太赫兹时域光谱采样技术

主要对基于光电导天线的典型光纤耦合太赫兹时域光谱采样技术及典型光纤耦合太赫兹时域光谱系统进行了介绍.光电导天线是太赫兹时域脉冲信号产生和探测的关键部件,目前基于光电导天线的光纤耦合太赫兹时域光谱采样技术主要有3种,分别为等效时间采样法、异步采样法和腔长调谐光学采样法.对3种不同采样方法的技术原理进行了分析,并对基于不同采样原理的光纤耦合太赫兹时域光谱系统结构进行了介绍,给出了基于不同采样原理的光纤耦合太赫兹时域光谱系统典型产品说明和关键技术指标,说明了基于不同采样方法的系统特点.可为不同的应用需求提供技术参考,为自主搭建基于不同采样技术的光线耦合太赫兹时域光谱系统提供技术支持.     

基于表示学习和深度森林的长链非编码RNA编码短肽预测模型

长链非编码RNA（lncRNA）中的小开放阅读框（sORFs）能够编码长度不超过100个氨基酸的短肽。针对短肽预测研究中lncRNA中的sORFs特征不鲜明且高可信度数据尚不充分的问题,提出一种基于表示学习的深度森林（DF）模型。首先,使用常规lncRNA特征提取方法对sORFs进行编码;其次,通过自编码器（AE）进行表示学习来获得输入数据的高效表示;最后,训练DF模型实现对lncRNA编码短肽的预测。实验结果表明,该模型在拟南芥数据集上能够达到92.08%的准确率,高于传统机器学习模型、深度学习模型以及组合模型,且具有较好的稳定性;此外,在大豆与玉米数据集上进行的模型测试中,该模型的准确率分别能达到78.16%和74.92%,验证了所提模型良好的泛化能力。     

基于自归一化神经网络的低分辨率人脸识别

为了解决传统人脸识别算法对低分辨率人脸图片识别效果不佳的问题,提出了一种轻型判别自归一化神经网络,能够从高分辨率及其对应的低分辨率图像中提取具有判别性的特征,并将特征耦合映射到共同的子空间。该模型引入缩放指数线性单元,具有自归一化属性,能够加速收敛。为了最小化类内距以及扩大类间距,基于高低分辨率图像特征之间的判别性和相似度,对现有的损失函数进行了优化,从而使得相同类别的特征更紧凑。提出的方法在一个标准人脸数据集以及两个监控数据集上的识别率分别达到了95.57%、94.10%和84.56%,优于其他算法,适用于非限制条件下的低分辨率人脸识别。     

指挥信息系统双层耦合网络模型级联失效研究

针对指挥信息系统级联失效研究中存在的结构建模简单和攻击方式单一的不足,提出指挥信息系统双层耦合网络模型,在此基础上设置不同的攻击方式,分析系统的级联失效特性.首先,根据指挥信息系统体系结构和层级网络理论,构建了由通信网络和功能网络构成的双层耦合网络模型,并提出节点重要度指标;其次,设置实体打击、赛博攻击和混合攻击三种攻击方式,以及不同的攻击强度对指挥信息系统进行攻击,分析其级联失效机理;最后,仿真分析表明,双层耦合网络模型能够反映指挥信息系统的结构特征,基于该模型能够分析指挥信息系统在多种攻击方式和攻击强度下的级联失效特性.     

基于平行耦合线和开路枝节的小型带通滤波器设计

为了解决耦合线滤波器谐波抑制问题,提出了一种新的结构简单的平行耦合线带通滤波器.该滤波器由平行耦合线和开路枝节组成.首先基于耦合线带通滤波器的等效电路图,通过奇偶模理论得到设计方程,并设计了带通滤波器;分析了滤波器特性与电参数之间的关系;通过仿真优化得到了滤波器的物理尺寸;制备并测试了滤波器的S参数,仿真结果和测试结果基本一致.该滤波器具有结构简单、面积小等优点,并通过引入传输零点实现了较宽的阻带抑制和较好的选择性.     

一种基于磁耦合谐振式的高效率双频无线能量传输系统

为了提高磁耦合谐振式无线能量传输系统的效率,本文提出了一种新型的双频无线能量传输的发射和接收装置.在发射端和接收端中,该装置在发射端和接收端中均采用一个馈电线圈对两个谐振线圈馈电;两个谐振线圈工作在不同的频率并通过磁耦合的方式把能量从发射端向接收端同频传输.由于两个谐振线圈均参与了能量传输,所以该传输装置能在较远的距离实现效率较高的双频能量传输.为了验证该理论模型的特性,本文将其设计在PCB板材上并进行仿真和实验测试.仿真和实验结果表明:该双频磁谐振耦合无线能量传输装置的能量传输频率为6.78和13.56 MHz;在传输距离为装置尺寸60%时达到最高效率,其最高效率分别为88.5%和56.7%.     

增强型地热系统热固流耦合数值模拟与分析

为了研究增强型地热系统热储段温度场分布的特点,以及系统在开采过程中结构性能的评估和利用效率变化的规律,结合北京市地质结构活动探测的结果,建立了增强型地热系统热固流耦合微分控制方程,提出了天然裂隙-断层模式热固流的二维数学模型。基于离散裂隙网络模型,对裂隙-断层模式的岩体-水流耦合换热过程进行数值模拟与分析。通过不同算例设置,进行了12 a的计算研究,分析了水流流速、地层断距等因素对岩体温度场、水流温度场的影响效果。在此基础上,总结了不同生产距离水流出口温度和不同岩体固定距离点温度随时间的变化规律。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定锆材中的铪、铁、铬

建立了电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)同时测定锆材中铪、铁、铬元素含量的方法。样品用硝酸-氢氟酸溶解,探讨了基体锆对元素铪、铁、铬以及铪、铁、铬相互之间的干扰情况,确定了铪、铁、铬元素最佳分析谱线分别为264.141nm,238.204nm,267.716nm。线性相关系数r≥0.9999,加标回收率均为95%~105%,铪、铁、铬的相对标准偏差小于3%(n=11)。该方法简便、快速、准确,满足锆材日常生产的检测要求。     

基于局部结构交互的RNA假结预测

基于RNA局部结构间的交互作用,提出一种含假结的RNA二级结构预测新方法LIFold。对给定的RNA序列,首先通过能量计算得到不含假结的能量最优结构,然后应用局部结构交互配对生成假结茎区,在已得到的最优结构基础上构建含假结的能量计算模型,最后通过优化算法得到含假结的RNA二级结构。应用该方法基于HotKnots测试数据的敏感性和阳性预测值(PPV)分别达到84%和80%,基于PseudoBase数据库测试数据的敏感性和阳性预测值分别达到78%和73%,与HotKnots、ILM、PknotsRG、IPknot及FlexStem等知名软件相比较,准确率均有所提高。