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1.
乳酸菌是重要的食品发酵剂,其传统的基因遗传操作技术为同源重组,该技术为后续的基因编辑工作奠定了基础,但是也存在操作繁琐、效率低等不足。成簇的规则间隔短回文重复序列(clustered regularly interspaced short palindromic repeats, CRISPR)及其相关蛋白(CRISPR-associated protein, Cas)以其高效、便捷性推动了乳酸菌基因编辑的发展。该文综述了CRISPR的原理、分类,重点阐述了CRISPR操作系统在乳酸菌方面的应用。 相似文献
2.
阪崎克罗诺杆菌污染婴幼儿食品可能导致新生儿和婴幼儿脑膜炎、败血症和坏死性小肠结肠炎,对其健康造成严重威胁。采用脉冲场凝胶电泳(PFGE)、多位点序列分型(MLST)和肠杆菌间保守重复序列PCR(ERIC-PCR)对分离于婴幼儿配方乳粉、米粉和辅食中的阪崎克罗诺杆菌进行分子分型,计算3种分型方法的辛普森多样性指数(DI)值,评价3种方法的分型效率,以便精确和快速开展阪崎克罗诺杆菌流行病学研究。PFGE、MLST和ERIC-PCR可分别将37株阪崎克罗诺杆菌分为35个PFGE基因型、28个ERIC-PCR型和23个序列(ST)型,分型结果的DI值分别为99.55%,96.40%和98.05%。3种方法对阪崎克罗诺杆菌均具有较高的分型能力,其中PFEG分型能力最高,分型效率最佳。 相似文献
3.
针对时间频率性能检测技术规范,本文介绍了目前常用的GNSS定时单元及相关设备性能现场检测方式,重点分析了常用检测方式下,测试结果置信度较低的6个问题.对于主要问题提供了测试验证实例,并采用广域精确授时技术作为测试参考源,实现了较为有效的性能检测.在此基础上,提出尽快改进目前的测试方式、制定有关在运用现场检测GNSS定时单元及有关设备的技术标准、采用WPT技术有效提高测试参考精度和改进GNSS共视技术等建议. 相似文献
4.
端信息扩展被用来解决高速端信息跳变系统中同步认证难的问题.其使用多项端信息组成的扩展序列来表征身份信息并使得各项端信息与所表示数据本身无关,达到隐藏真实信息的目的.然而,现有算法生成的端信息扩展序列存在伪随机性差、抗分析能力弱等弊端,不利于保障原始数据的安全与隐私.针对上述问题,首先将m序列引入端信息扩展序列的生成过程中,提出了基于m序列的端信息扩展序列生成机制,使其具有良好的机密性与伪随机性;其次,详细介绍了基于m序列的端信息扩展序列生成机制中包含的消息预处理、m序列生成与调制、端信息扩展序列生成等模块;随后,对其所具有的机密性、容失性及抗截获性等特性进行了理论分析;最后,对所提出机制生成的端信息扩展序列进行了性能测试实验并以现有端信息扩展序列生成算法作为对比方案.实验结果表明基于m序列生成的端信息扩展序列具有更好的伪随机性及鲁棒性,对保障秘密信息的安全可靠传输具有重要意义. 相似文献
6.
针对滚动轴承故障诊断在工程实际中故障数据稀缺的问题,提出一种基于shapelets时间序列的多源迁移学习滚动轴承故障诊断方法。首先利用典型故障信息丰富、标记样本充足的滚动轴承数据构建多源域数据集,使用不同源域的数据对源域特征提取器与分类器进行预训练;然后利用基于动态时间规整的shapelets学习算法提取源域与目标域的shapelets作为判别结构,通过度量判别结构优化源域数据,对源域网络进行微调以得到诊断模型;最后根据每个源域与目标域的shapelets之间的差异,利用自适应域权重对各分类器的结果进行聚合得出诊断结果。实验结果表明,该方法在小样本与强噪声的情况下具有较高的故障诊断准确率。 相似文献
7.
为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法. 该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础. 基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价. 在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率. 最后,在2个真实公开的数据集上进行实验. 结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率. 相似文献
8.
针对端到端的对话生成模型普遍存在无意义安全回复和大量重复词汇的问题,和将外部知识引入对话系统的挑战,提出基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型.将知识库中的外部知识融合到对话生成模型并显式地生成在回复语句中;使用预训练的知识库问答模型获取输入语句的知识表达、候选知识表达以及关键字;搭建2个编码器?解码器结构,通过双向异步解码将关键字显式地生成在对话回复中;编、解码阶段均引入预训练模型的知识理解和知识表达能力,提升对话生成对知识信息的捕捉能力.提出重复检测惩罚机制,通过赋予惩罚权重的方式减少对话生成中的重复词汇.实验结果表明,所提模型在自动评估和人工评价指标上均优于已有的对话生成方法. 相似文献
9.
为有效预测未来一定时间内的连续水位,提出了基于序列到序列(Seq2Seq) 的短期水位预测模型,并使用一个长短期记忆神经网络(LSTM)作为编码层,将历史水位序列编码为一个上下文向量,使用另一个LSTM 作为解码层,将上下文向量解码来预测目标水位序列。以流溪河为研究对象,针对不同预测长度分别建立水位预测模型,并与LSTM 模型和人工神经网络(ANN)模型进行了对比。结果表明:Seq2Seq 模型对连续6 h、12 h 和24 h 水位预测的纳什效率系数最高分别为0.93、0.90和0.85;当预测长度为6 h 时,LSTM 和Seq2Seq 模型预测结果相似,ANN 模型精度较低;当预测长度为12 h 和24 h 时,Seq2Seq 模型相比LSTM 模型和ANN 模型预测效果更好,收敛速度更快。 相似文献
10.
为了预测无人机发动机飞行参数值,建立一种多参数关联的向量求和自回归移动平均模型(vector auto
regression integrated moving average,VARIMA)。模型以无人机飞行数据作为输入,利用模拟退火算法对VARIMA
模型参数进行优化,构建多源飞行参数关联的数据模式,利用构建好的数据模式实现状态参数的预测。选取无人机
多次飞行的飞参数据进行实验。实验结果表明:优化后的VARIMA 预测模型预测性能好,比优化前的预测用时节省
了0.23 s。 相似文献