源于地龙蛋白的抗氧化肽鉴定与构效关系

为探究外源蛋白酶预酶解处理对地龙蛋白胃肠消化程度和胃肠消化后抗氧化活性的影响。该研究利用五种蛋白酶制备了不同的地龙蛋白酶解物,然后通过体外胃肠模拟消化探究这些酶解物的水解度、分子量分布和体外抗氧化活性的变化。五种蛋白酶酶解物中,碱性蛋白酶酶解物的水解度最高,为40.8%,其对DPPH、ABTS自由基的清除能力分别为27.36、175.46 μmol TE/g,ORAC值为0.70 μmol TE/mg。碱性蛋白酶酶解物经胃肠消化后的水解度、DPPH自由基清除率、ORAC值相比于地龙蛋白直接胃肠消化所得产物（EWP）分别提高了94.06%、72.21%及120.00%。GHEWP中鉴定出10 823条分子量<3 ku的肽,通过bioware.ucd.ie进行活性阈值评分筛选出活性评分最高的11个肽进行合成,验证活性,其中ATSGFFVY、HCFVLY、HLASGWY、HRYSDF、HYANMY的综合抗氧化能力较好,量子化学计算结果表明：ATSGFFVY、HCFVLY、HRYSDF、HYANMY的活性位点可能分别位于Tyr-8、Tyr-6、Tyr-3、Tyr-2上;HLASGWY的活性位点可能位于Trp-6上。该研究表明碱性蛋白酶预酶解可提高地龙蛋白的消化程度,增强其胃肠消化产物的抗氧化活性。     

基于集成学习的室性早博识别方法

本文提出了一种集成学习方法以提升室性早搏的识别性能.MIT-BIH两个通道的数据分别经过卷积神经网络进行室性早搏心拍分类,然后按照融合规则对分类结果进行融合决策,其准确率、灵敏度和特异性分别为99.91%、98.76%、99.97%,优于已有算法的室性早搏心拍分类结果.此外,面向临床应用,本文还利用卷积神经网络和诊断规则相结合的方法实现了病人间室性早搏识别实验,在有14万多条记录的数据集上,取得的准确率、灵敏度及特异性分别为97.87%、87.94%、98.02%,验证了该算法的有效性.     

基于粗糙集与PCA的多聚焦图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的一种数学工具。为了解决含有椒盐噪声的图像的融合问题,采用粗糙集理论与PCA算法相结合的方法对受到噪声干扰的多聚焦图像进行融合。先采用粗糙集理论对源图像进行粗糙增强预处理,再用PCA算法对增强后的图像进行融合,得到融合图像。采用主观评价与信息熵和平均梯度作为图像融合效果评价准则。仿真结果表明,运用该算法得到的融合图像的视觉效果比源图像更好。