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1.
Esophageal cancer (EC) is a life-threatening disease, demanding the discovery of new biomarkers and molecular targets for precision oncology. Aberrantly glycosylated proteins hold tremendous potential towards this objective. In the current study, a series of esophageal squamous cell carcinomas (ESCC) and EC-derived circulating tumor cells (CTCs) were screened by immunoassays for the sialyl-Tn (STn) antigen, a glycan rarely expressed in healthy tissues and widely observed in aggressive gastrointestinal cancers. An ESCC cell model was glycoengineered to express STn and characterized in relation to cell proliferation and invasion in vitro. STn was found to be widely present in ESCC (70% of tumors) and in CTCs in 20% of patients, being associated with general recurrence and reduced survival. Furthermore, STn expression in ESCC cells increased invasion in vitro, while reducing cancer cells proliferation. In parallel, an ESCC mass spectrometry-based proteomics dataset, obtained from the PRIDE database, was comprehensively interrogated for abnormally glycosylated proteins. Data integration with the Target Score, an algorithm developed in-house, pinpointed the glucose transporter type 1 (GLUT1) as a biomarker of poor prognosis. GLUT1-STn glycoproteoforms were latter identified in tumor tissues in patients facing worst prognosis. Furthermore, healthy human tissues analysis suggested that STn glycosylation provided cancer specificity to GLUT1. In conclusion, STn is a biomarker of worst prognosis in EC and GLUT1-STn glycoforms may be used to increase its specificity on the stratification and targeting of aggressive ESCC forms.  相似文献   
2.
The exponential growth of biomedical data in recent years has urged the application of numerous machine learning techniques to address emerging problems in biology and clinical research. By enabling the automatic feature extraction, selection, and generation of predictive models, these methods can be used to efficiently study complex biological systems. Machine learning techniques are frequently integrated with bioinformatic methods, as well as curated databases and biological networks, to enhance training and validation, identify the best interpretable features, and enable feature and model investigation. Here, we review recently developed methods that incorporate machine learning within the same framework with techniques from molecular evolution, protein structure analysis, systems biology, and disease genomics. We outline the challenges posed for machine learning, and, in particular, deep learning in biomedicine, and suggest unique opportunities for machine learning techniques integrated with established bioinformatics approaches to overcome some of these challenges.  相似文献   
3.
目的:原核表达获得肺炎克雷伯菌KP1_RS23625基因(crp)编码的CRP蛋白,并解析CRP蛋白具体的生物学功能。方法:首先克隆肺炎克雷伯菌crp基因,并亚克隆至pET-28a(+)质粒构建重组蛋白表达载体;然后体外原核诱导表达、纯化目的蛋白并进行SDS-PAGE电泳分析。进一步通过生物学信息方法分析CRP蛋白的生物学功能:利用ProtParam、Protscale、SignalP4.1 Service、TMHMM Server v.2.0、SOPMA、SWISS-MODEL软件分别分析目的蛋白理化性质、疏水性、信号肽、跨膜区域、二级与三级结构等一般生物学特征;并借助CDD数据库、Net Phos 3.1 Sever在线软件预测蛋白的功能结构域、磷酸化位点等功能特征;进一步利用ATRING 11.0交互式数据库进行蛋白质交联互作分析。结果:成功构建了重组目的蛋白表达载体pET-28a-crp,并通过原核诱导表达与镍柱亲和吸附法表达、纯化获得CRP目的蛋白;蛋白电泳结果显示CRP蛋白为水溶性蛋白,包括标签蛋白(约4 kDa)的重组目的蛋白分子质量约27 kDa。对CRP蛋白的生物信息学分析结果显示:CRP蛋白大小23.65 kDa、为亲水性蛋白;无跨膜结构域、无信号肽;蛋白二级结构主要由α螺旋与不规则卷曲构成,其中α-螺旋占比40%以上,结构较松散;同时成功构建了三级结构模型;CRP蛋白结构域分析表明含有1个功能结构域,属PRK11753超级家族;修饰位点及蛋白注释分析显示目的蛋白含20个磷酸化位点,与多个蛋白具有交互作用。结论:本研究利用基因工程方法成功获得了较高纯度肺炎克雷伯菌CRP蛋白,并通过生物信息学手段解析了其生物学特征,为肺炎克雷伯菌感染的临床治疗提供理论基础。  相似文献   
4.
目的:对从水开菲尔粒中分离得到1株能产生抑菌物质的菌株QF01进行菌种鉴定,并对其产细菌素进行实验、鉴定和基因序列分析。方法:通过牛津杯法测定抑菌能力,采用聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)扩增16S r DNA和细菌素相关基因并测序,利用Pro Param tool、TMHMM 2.0、Inter Pro Scan、SOPM和SWISSMODEL在线软件对基因编码产物进行分析。结果:该菌株产的细菌素对大肠杆菌(Escherichia coli JM109)有明显的抑制作用,通过16S r DNA序列分析初步确定该菌株属于植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)。该菌株含有pln D、pln EF、pln V、pln R四种基因,其中pln V基因编码产物有跨膜螺旋结构,其结构存在信号肽特征。此外,从三级结构的模型预测得到4种基因的编码产物均存在α-螺旋、β-转角、伸展链和无规则卷曲。结论:从水开菲尔粒分离得到的L.plantarum QF01菌株,含有pln D、pln EF、pln V、pln R细菌素基因,对大肠杆菌有很好的抑制作用。  相似文献   
5.
6.
目的:探究小麦主要过敏原α-淀粉酶/胰蛋白酶抑制剂CM16的线性B细胞表位。方法:通过提取小麦蛋白粗提物,进行体外模拟胃肠道消化,发现小麦过敏原中具有消化抗性的α-淀粉酶/胰蛋白酶抑制剂CM16的片段;进一步通过生物信息学方法分析CM16的一级氨基酸序列、二级结构,并通过同源建模确定CM16的三级结构。结果:利用生物信息学法预测出CM16的4条线性B细胞表位后,结合质谱得到的抗消化肽段信息进行比对分析,发现其中2条肽段存在部分重合,也证明了生物信息学分析鉴定过敏原线性B细胞表位方法的可行性和应用性。结论:通过生物信息学预测小麦过敏原CM16线性B细胞表位有助于进一步认识小麦过敏原,对小麦过敏原的识别和检测具有重要的参考和借鉴作用。  相似文献   
7.
为研究胁迫条件下具有不同表达趋势的抗酸候选基因ATPase和FtsH是否可以提高菌株的抗酸性,利用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)测定诱变酒酒球菌抗酸菌株b1和酸敏菌株b2中ATPase和FtsH在pH 4.8(最适条件)和pH 3.0(胁迫条件)ATB培养基中的相对表达量,分析其表达趋势;从b1中克隆ATPase和FtsH,分别命名为ATPase1和FtsH1,从b2中克隆ATPase和FtsH,分别命名为ATPase2和FtsH2,分析序列差异;将ATPase1,ATPase2,FtsH1和FtsH2分别在植物乳杆菌XJ25中做功能验证,构成重组植物乳杆菌a1,a2,f1和f2。以含空载体的植物乳杆菌con为对照,于pH 3.2的MRS培养基中测定重组植物乳杆菌的生长能力。定量结果表明ATPase在菌株b1和b2中表达量均显著上调;FtsH在b1中不变,在b2中显著上调。ATPase1和ATPase2在功能结构域内有3处非同义突变,FtsH1和FtsH2在跨膜结构域内有1处非同义突变。功能验证结果表明:a1和a2的生长能力均强于con,且a1和a2生长能力无差异;f1生长能力强于con,f2生长能力与con无差异。由此可知ATPase1,ATPase2和FtsH1均可以提高菌株抗酸性。  相似文献   
8.
花生过敏由于其高致敏率和致敏严重性而引起了人们的广泛关注。Ara h 1是花生中的主要过敏原,属于Cupin超家族,通过抗原表位识别结合免疫球蛋白E引发花生过敏。本研究采用生物信息学分析花生主要过敏原Cupin超家族Ara h 1线性B细胞表位氨基酸组成,及其与Ara h 1二级、三级结构之间关系,通过质谱分析Ara h 1氨基酸序列中的抗消化肽段,并分析抗消化肽段与预测线性B细胞表位的关系。结果表明,Ara h 1的线性B细胞表位富含亲水性氨基酸和带电氨基酸;其二级结构没有明显的分布规律,具有一定的回转折叠结构;分析Ara h 1三级结构发现,表位主要位于单体之间的疏水相互作用区域,部分表位埋入三聚体构象内部;Ara h 1抗消化序列与表位之间存在部分重叠。综上,质谱检测体外模拟胃肠道消化肽段并结合表位生物信息学分析可以作为鉴定Cupin超家族线性B细胞表位的新方法。  相似文献   
9.
采用降落聚合酶链式反应(touchdown polymerase chain reaction,TD-PCR)技术,从2-酮基葡萄糖酸工业生产菌株变形假单胞菌JUIM01中克隆了编码2-酮基葡萄糖酸差向异构酶的基因kgu E。将目的基因与质粒pET-28a(+)重组后转入宿主表达菌中,获得了重组菌株大肠杆菌BL21(DE3)/pET-28a(+)-kgu E。在异丙基-β-D-硫代半乳糖苷的诱导下,该重组菌株表达了一个分子质量约为30.5 ku的融合蛋白,且该蛋白的Western-blot鉴定结果显示为阳性。生物信息学分析结果表明,该蛋白是一种由256个氨基酸残基组成的分子质量为28.5 ku的亲水性蛋白,与恶臭假单胞菌的2-酮基葡萄糖酸差向异构酶在氨基酸序列上的一致性达78%,定位于细胞质中,其二级结构中α-螺旋、延伸链和无规则卷曲所占的比例分别为40.62%、17.19%和42.19%。本研究结果为变形假单胞菌2-酮基葡萄糖酸差向异构酶的功能研究提供了一定理论支持。  相似文献   
10.
Ionomics is a novel multidisciplinary field that uses advanced techniques to investigate the composition and distribution of all minerals and trace elements in a living organism and their variations under diverse physiological and pathological conditions. It involves both high-throughput elemental profiling technologies and bioinformatic methods, providing opportunities to study the molecular mechanism underlying the metabolism, homeostasis, and cross-talk of these elements. While much effort has been made in exploring the ionomic traits relating to plant physiology and nutrition, the use of ionomics in the research of serious diseases is still in progress. In recent years, a number of ionomic studies have been carried out for a variety of complex diseases, which offer theoretical and practical insights into the etiology, early diagnosis, prognosis, and therapy of them. This review aims to give an overview of recent applications of ionomics in the study of complex diseases and discuss the latest advances and future trends in this area. Overall, disease ionomics may provide substantial information for systematic understanding of the properties of the elements and the dynamic network of elements involved in the onset and development of diseases.  相似文献   
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