A Comprehensive Review of Genetically Engineered Mouse Models for Prader-Willi Syndrome Research

Prader-Willi syndrome (PWS) is a neurogenetic multifactorial disorder caused by the deletion or inactivation of paternally imprinted genes on human chromosome 15q11-q13. The affected homologous locus is on mouse chromosome 7C. The positional conservation and organization of genes including the imprinting pattern between mice and men implies similar physiological functions of this locus. Therefore, considerable efforts to recreate the pathogenesis of PWS have been accomplished in mouse models. We provide a summary of different mouse models that were generated for the analysis of PWS and discuss their impact on our current understanding of corresponding genes, their putative functions and the pathogenesis of PWS. Murine models of PWS unveiled the contribution of each affected gene to this multi-facetted disease, and also enabled the establishment of the minimal critical genomic region (PWScr) responsible for core symptoms, highlighting the importance of non-protein coding genes in the PWS locus. Although the underlying disease-causing mechanisms of PWS remain widely unresolved and existing mouse models do not fully capture the entire spectrum of the human PWS disorder, continuous improvements of genetically engineered mouse models have proven to be very powerful and valuable tools in PWS research.     

响应面法优化甘薯脆片干燥工艺

为探究甘薯脆片热泵干燥最佳工艺,在单因素试验基础上,以烘干温度、烘干时间、切片厚度、汽漂时间为影响因素,以含油率及感官评分为响应值,用Box-Behnken试验设计建立响应面分析模型。结果表明,甘薯脆片烘干最佳工艺为:烘干温度74℃、切片厚度2.7 mm、汽漂时间3 min,烘干时间为3.5 h,在此优化条件下,甘薯脆片油炸后感官评分为88.75分,含油率为7.84%,在此条件下得到的产品色香味俱全。     

门架式堆取料机在铜冶炼中的生产实践

针对铜冶炼工艺的特点,从门架式堆取料机对前后工序衔接、结构、原理出发,介绍了其在熔炼炉系统和吹炼炉系统中的应用情况。经过试生产期的生产实践证明,门架式堆取料机具有场地利用率高、取料量大,自动化程度高和安全环保等优点。     

Motion control of underactuated linkage robot based on gymnastic skill

In this paper, a reproduction of a swing‐up and a giant swing motion of underactuated robots based on technique of the horizontal bar gymnast is discussed with focusing on an equivalent center of mass (ECM) of underactuated robots and the gymnast. At first, the behaviors of the ECM of the gymnast (ECMG) are analyzed by using a motion capturing technique and an efficient motion of the ECMG for the swing‐up and for the giant swing motion are identified from analysis results, respectively. Next, a partial linearization method, which can realize that the ECM of the Acrobot (ECMA) replicates this efficient motion, is designed and reproduces the underactuated robots the swing‐up and giant swing motion like the gymnast. Finally, an effectiveness of the proposed controller is shown by numerical simulations.     

数据中心湖水源自然冷却系统现场性能测试分析

为解决数据中心冷却系统能耗高、能源利用效率低的问题,自然冷却技术得到了广泛应用。以东江湖数据中心湖水源自然冷却系统为测试对象,详细测试了系统的实际运行性能,并讨论了其节能性,旨在为数据中心自然冷却系统运行设计提供实际数据支撑。测试结果表明:湖水源自然冷却系统的综合性能系数高达11,相比国家政策要求(新建大型数据中心PUE≤1.3),其能耗可进一步降低16%;此外,末端精密空调能耗占自然冷却系统总能耗50%以上,是自然冷却进一步降低能耗的关键。     

影响多步脱氢酶CrtI功能的关键结构特征探索

在生物体内存在可催化多步连续反应的通用酶，对生物代谢过程具有重要作用。八氢番茄红素脱氢酶（CrtI）作为典型代表,可以催化多步连续脱氢反应,生成番茄红素等具有重要价值的产物。本文以酿酒酵母为底盘研究CrtI的催化功能特征。首先通过组合设计与筛选番茄红素合成路径中的三种外源酶CrtE、CrtB和CrtI，发现CrtI是主要的限制因素，且三孢布拉氏霉菌来源的CrtI(BtCrtI)表现出优异的催化功能。通过生物信息学与蛋白结构分析发现BtCrtI的S311残基是连接和稳定活性中心结构的关键。随后通过分析该位点的饱和突变结果，揭示了该位点的氨基酸残基类型对活性中心结构和功能的显著作用，为酶的设计和改造提供了新的思路。同时发现CrtI的活性差异未对合成路径中的类胡萝卜素的代谢流造成扰动，表明CrtI是番茄红素的产量和纯度的决定因素。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

培训中心网络安全建设的思考

本文分析了在网络安全的严峻局面下,培训中心作为开放性的网络访问环境,面临的支撑业务与安全矛盾难题远比企业大得多。本文以网络建设的多维度分析模型方法为基础,详细分析了培训中心网络建设的难点,提出了具体落地的网络建设思路;说明培训中心网络安全建设是长期的、技术难度很高的、有价值的工作。     

数据中心内服务器能耗数据采集及特征分析

数据中心的高能耗低能效问题正受到广泛关注与研究，但目前没有公开的数据中心内服务器能耗数据集供研究人员使用，且现有过滤式特征选择并不能满足运维人员的需求。为此，提出了一套模拟数据中心内服务器运行状态的仿真环境架构，基于该架构采集了服务器运行各类任务时的多项性能指标和能耗数据。然后将基于因果关系的特征选择应用于能耗数据集的特征分析中，构建出可解释的特征子集和能耗预测结果。实验结果表明，因果特征子集大小约为过滤式特征子集大小的1/3到1/6，并且使用因果特征子集训练的模型在75%的情况下都取得了最优预测精度。