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建立将牛免疫球蛋白G(bovine immunoglobulin G,bIgG)糖链末端N-羟乙酰神经氨酸酶切并连接人源N-乙酰神经氨酸(N-acetylneuraminic acid,Neu5Ac)的方法,在实现bIgG转化为人源IgG(human IgG,hIgG)的基础上,研究hIgG可结晶(Fc)片段的制备。结果表明:以170 U/mL神经氨酸酶酶切bIgG(4.0 mg/mL)后,通过β-1,4-半乳糖基转移酶和α-2,6-唾液酸转移酶分别转移半乳糖(galactose,Gal)和Neu5Ac残基,可制备增加8.4 个Gal残基和42 个Neu5Ac残基的hIgG分子。此外,在10.0 mg/mL hIgG、m(木瓜蛋白酶)∶m(hIgG)=0.05、10.0 mmol/L半胱氨酸激活剂、2.0 mmol/L EDTA溶液、pH 7.0条件下,酶解3 h可制得hIgG的较高纯度Fc片段,最终hIgG得率为71.7%,Fc片段得率为20.8%。本研究为bIgG的产品开发和营养价值评价提供科学依据。 相似文献
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为了实现对滚动轴承故障位置和损伤程度的准确定位,将类别判别信息引入到无监督的稀疏编码中,提出一种有监督稀疏编码(Supervised Sparse Coding,SSC)方法,建立基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和SSC的振动信号特征提取和故障状态精细分类模型。首先,通过HHT获取振动信号的边际谱,然后,利用SSC为边际谱信息建立统一的字典库,并完成对边际谱的稀疏表示,实现干扰信息的滤除和故障目标敏感特征的二次提取,最后,使用SSC得到的稀疏系数完成对支持向量基(Support Vector Machine,SVM)分类器的训练。采用SKF-6205-2RS轴承试验台数据对提出方法进行实验分析,使用HHT-SSC-SVM模型,驱动端轴承故障状态识别率为99.5%,风扇端轴承故障状态识别率为98.25%,与文中其他模型相比,在故障状态识别率上有所提高,并且表现出来较强的适应能力。 相似文献
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基于孤立森林算法的电力调度流数据异常检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
调度是电力系统安全运行的保障。针对具有"概念漂移"特点的调度监测流数据,基于离线数据分析或简单阈值判定的异常检测方法,存在与生产系统实时运行状态结合不紧密、依赖专家经验等问题。提出了一种基于孤立森林算法的电力调度流数据异常检测方法,利用历史数据集训练构建多个子森林异常检测器,组成基森林异常检测器;据此,在线根据滑动窗口中数据的异常情况及缓冲区数据量大小,触发检测器更新。提出一种根据异常偏差率大小筛选子森林异常检测器的更新策略,解决因模型随机更新导致异常检测器整体性能下降的问题。以服务器和某省级电网调度中心业务流数据集作为训练与测试样本,验证了所提方法在异常检测查全率及查准率等综合性能上的先进性及其在实际系统应用中的可行性。 相似文献
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为给盐胁迫处理发芽糙米的营养价值评价和产品开发提供科学依据,以南粳46稻米为原料,探讨在盐胁 迫处理下发芽糙米中γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)含量、谷氨酸脱羧酶(glutamate decarboxylase, GAD)活力、呼吸速率等生理指标和4 种蛋白质组成的变化规律。结果表明:相对正常发芽,盐胁迫使糙米芽体生 长迟缓,呼吸速率增大。盐胁迫糙米发芽3 d,GABA含量和GAD活力均达到最高,分别为121.714 9 mg/100 g mf和 5.784 5 U/g mf。正常及盐胁迫发芽条件下糙米清蛋白含量变化趋势一致,均为先减少后增加再减少;与正常发芽球 蛋白含量逐渐降低不同,盐胁迫发芽糙米球蛋白含量先增加后减少;醇溶蛋白含量在盐胁迫条件下基本不变;糙米 谷蛋白在正常及盐胁迫发芽条件下含量变化趋势一致,均为先增加再减小。十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳 结果表明,在发芽过程中,大分子质量的蛋白亚基降解为小分子质量的亚基,供生理活动之需。发芽至2 d主要降 解清蛋白中28.6、58.7 kDa的亚基和球蛋白中的24.4、40.0 kDa的亚基;发芽至3 d,谷蛋白开始积累,但主要亚基组 成变化不明显。醇溶蛋白主要降解的亚基为含量较少的分子质量为15.8 kDa的亚基。 相似文献
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伴随着改革开放步伐发展起来的华电集团十里泉发电厂,位于山东省枣庄市南郊,始建于1978年6月,目前共装有3台125MW、2台140MW和2台300MW机组,总装机容量1255MW,资产总额38.7亿元,在职职工2700多人,年发电量逾70亿千瓦时。为适应“厂网分开、竞价上网”市场机制的要求,克服长期计划经济影 相似文献
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针对传统分布式信息系统故障溯源算法对于先验知识依赖严重的问题,提出一种基于不变网络与故障注入相结合的故障溯源方法.首先,利用系统日志中收集到的系统组件运行数据,构建系统的不变网络模型,在此基础上进行节点或组件故障注入及扩散建模,建立故障网络集;然后,根据原始时间序列取值情况,制定数据质量评价规则以甄别数据是否发生突变;最后,利用实际故障网络与故障网络集中故障网络局部拟合的方式进行故障溯源,并利用数据质量评价规则对该结果进行修正,实现对系统故障源的精确定位.在仿真数据集、某开源系统数据集和某电网调度系统实采数据上的实验结果表明,所提出方法具有更高的准确率. 相似文献