血管紧张素转化酶二肽抑制剂的构效关系

从肽链的一级结构出发,以分子电边矢量（molecular eleetro—negativity edge vector,MEEV）为参数,36种血管紧张素转化酶二肽抑制剂为样本,构建了血管紧张素转化酶二肽抑制剂的构效关系模型。通过模型分析得出二肽肽键的“二、五、七”键抑制酶活的规律,即：（1）肽键的羧基和Zn形成二配体,而肽键的N原子和羧基氧形成H键以稳定这一基团;（2）与ACE酶中Arg（Arginine,精氨酸）正电荷盐键作用的羧酸根和第二氨基酸的氨基之间形成的五键结构单元对其降压效果起关键作用;（3）含芳香族氨基酸的二肽抑制剂中的肽键的氨基和苯环部分羟基端呈反式构型,它们相隔7个键位。这一结构有利于分子间氢键的形成及保证抑制剂能稳定地和酶结合、结果表明：本模型有方法简单,能避免因为数据量的过大而引起的统计误差的优点,有望对血管紧张素肽类药物的台成及药物活性预测提供帮助.     

含磷类血管紧张素转化酶抑制剂的3D—QSAR研究

文章利用限制性构象搜寻（Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ Ｓｅａｒｃｈ）,确定了血管紧张素转化酶（ＡＣＥ）掏剂的药效团模型（活性构象或重叠规则）。用比较分子场分析法（Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ＭｏｌｅｃｕｌａｒＦｉｄｌｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ,ＣｏＭＦＡ）建立了含磷类ＡＣＥ掏剂的３Ｄ－ＱＳＡＲ模型。较高的交叉验证回归系数（q＾２＝０． ７２１）及此模型对不同类型抑制剂活性的预测结果,说明了其可靠性和较好的活性预测能     

机器学习预测ACEI的比较与分析

血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI）对高血压的治疗具有重要意义。基于从结构复杂的化合物数据库中构建的候选小分子数据集,采用分子对接技术从数据集中筛选出样本构建分类模型。分别采用支持向量机、[K]近邻、决策树、随机森林和贝叶斯方法建立血管紧张素转换酶潜在抑制剂和非抑制剂的分类模型。经结果对比,支持向量机相比于其他方法有更高的预测率,其中模型总体预测率和相关系数分别为82.4%和0.653。研究表明,支持向量机方法对于虚拟筛选血管紧张素转换酶抑制剂具有良好的效果。     

酪氨酸激酶抑制剂的虚拟受体模型方法研究

利用柔性原子受体模型(FLARM)方法对一系列的异黄酮和喹诺酮衍生物表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂进行了三维定量构效关系研究,得到了合理的构效关系模型。FLARM方法的计算结果还给出了虚拟的受体模型,该模型说明了抑制剂与受体之间可能的相互作用。这些相互作用包括两个氢键和一个硫-芳香相互作用,以上结果仅仅是由7个化合物得到的。     

牛磺酸对预防大鼠发生高血压的影响

通过检测补充不同水平牛磺酸和β-丙氨酸(牛磺酸转运抑制剂)大鼠血液中血管紧张素Ⅱ(angiotensinⅡ,ATⅡ)含量和血管紧张素转换酶(angiotensinconvertingenzyme,ACE)活性及一氧化氮含量,探讨牛磺酸对高血压发生的预防作用。试验结果证明补充牛磺酸可使大鼠血中ATⅡ含量、ACE活性降低(P<0.05)和提高了NO的含量(P<0.01)。     

基于体素模型的3D打印支撑算法

3D 打印技术是通过对材料的逐层堆积来构建物体,但对模型悬空的区域需要添加 支撑结构。支撑结构不仅会造成打印材料的浪费,而且会延长打印时间并对模型外表有所损伤。 为此,提出一种基于体素模型的支撑算法,针对体素化后的模型,分析体素之间的相互支撑作用, 并引入体素支撑能量函数概念和计算方法,计算出需要添加支撑的体素,从而得到需要添加支撑 结构的区域,并由该区域生成支撑结构,之后通过实验对算法进行验证。实验结果显示该算法能 够更加准确地对模型生成支撑,同时,基于体素模型的支撑算法对于模型内部支撑计算,也具有 很好的适用性。     

基于OpenGL与3D Studio MAX的三维模型格式转换

讨论了3DWin所定义的数据结构以及使用3DWin把3DS模型格式转换为OpenGL格式的方法.     

采用3D Gaussian Facet模型的亚体素表面检测

提出一种基于Gaussian facet模型的3D边缘检测算法.首先利用Gaussian加权最小二乘拟合,引入空间权因子表达图像采样点对模型参数估计的相对重要度,扩展了经典Haralick facet模型,建立了3D Gaussian facet模型及其计算公式;然后采用抗噪性好的3D IDDG算子估计梯度方向,并在该梯度方向上计算二阶方向导数过零点,以获得表面点亚体素位置.实验结果表明,该算法能有效地降低邻近边缘干涉对检测结果的影响,可更好地提取尺寸较小的结构边缘.     

基于统计变形模型的三维生物医学数据恢复

给出一种基于统计变形模型的生物医学数据恢复算法。该算法统计模型分为已知和未知两部分,利用统计模型构成的先验信息和待恢复数据的已知部分估算数据的未知部分。肝脏边缘缺失数据恢复实验结果表明,只要待恢复点控制在40％以下,并采用适当的分辨率,就可以将恢复误差控制在1％以内。     

基于区域控制模型的三维人脸重建技术

根据头骨和面部肌肉的解剖结构提出了一个人脸区域控制模型,该模型采用骨骼和皮肤2层网格来表示一个三维人脸,其中外层的皮肤网格被划分成几个功能区域,不同区域采用不同的子区域变形模型.基于该模型实现了一个三维人脸重建系统,该系统在"计算机辅助眼镜设计系统"中得到了很好的应用.     

基于多点模型的3D人脸姿态估计方法

改进传统的活动形状模型法,准确地提取人脸特征点后,针对人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型,通过最小二乘法优化求解,精确估计3D人脸空间姿态。实验结果表明,新方法不仅可以获得稳定的姿态解,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精确度。     

利用空间结构信息的三维点云模型分类

现有的三维点云模型分类方法未考虑模型本身的空间结构信息,忽略了模型上点与点之间的相互关系.为此,提出一种能够提取模型空间结构信息的转换网络,实现三维点云模型的分类.首先对三维模型采样分组,得到其球形邻域,计算每个邻域内点的浅层特征,同时使用转换网络将邻域的空间结构信息转换为特征权重,并通过特征映射将特征权重和浅层特征输...     

三维网格模型增量式聚类检索

针对大规模三维网格模型库中的形状检索问题,提出了基于增量式聚类的三维形状描述和检索方法。首先根据三维模型的曲率分布直方图提取特征点得到特征向量;然后根据特征向量描述建立模型库的关键词词典;在特征 匹配阶段基于增量聚类方法判断目标模型的特征向量是否属于某一个关键词,并根据增量聚类的结果更新检索关键词词典;最后匹配特征向量检索模型库中与目标模型形状相同和相近的三维网格模型。相关实验结果证明了该方法快速有效,具有较高的准确性。     

基于柱坐标B样条活动曲面模型的3D分割方法

基于长轴和短轴系列核磁共振图像重建3D左心室内外表面是提取左心室基本形态参数以及左心室运动分析的基础.提出了柱坐标B样条主动表面(CBAS)模型,将其用于3D分割左心室内外膜表面. CBAS模型的等参曲线网格由B-snake模型组成,根据短轴、长轴成像平面在3D空间中的位置关系,网格中的节点在两幅短轴及长轴图像上寻找对应的边缘点,节点间的采样点则在单一的短轴或长轴图像上获得图像能量.首先利用改进的模糊Hough变换确定短轴图像中左心室心肌内外轮廓的大致位置,其次用其构建柱坐标B样条主动曲面模型的初始表面.对左心室表面的分割过程在柱坐标下进行,使得模型在SA图像及LA图像上形状的改变能够统一为一个参数的变化,减小了模型的复杂度.最后通过与手工分割结果的线性回归分析证明了方法的准确性.     

三维动态多分辨率地形模型的研究

为了绘制大规模地形图,适当地减少数据,利用四叉树结构存储采样点,提出了一种与地形特征和视点相关的实时动态的多分辨率地形模型。在三维场景漫游和切换中,采用二级缓冲机制实现场景数据的快速调度和绘制,同时提出了基于细分评估函数的自适应LOD算法。随着分辨率的动态变化,实时递归地构建绘制当前视域地形所需的数据集。而且在起伏变化大的地形中利用有限的采样点,根据地形特征进行距离加权插值,最终提高特定地区的分辨率和绘制效果。     

基于SQL Server数据库的三维模型存取研究与实现

主要介绍将三维模型存储到SQL Server数据库中,及其用VC＋＋去读取数据库中的三维模型信息并显示。     

纹理映射在模型优化中的应用

三维模型的构建是虚拟现实及视景仿真系统中最基本、最重要的组成部分之一。构建三维模型需考虑到场景浏览的真实感与实时性,因而需要建立一个最优化的可视化模型。本文比较了在虚拟现实系统中模型优化的方法,采用了纹理映射代替多边形建模创建高效真实感模型的优化手段,着重介绍了颜色纹理和凹凸纹理的相关理论和方法,并应用于视景仿真系统中,极大的提高了实时性,并保证了真实感。     

游戏开发中基于Direct3D之3D模型运用

通过实例详细研究并阐述在3D游戏开发中,3DSMAX、MAYA制作完成的人物和场景被Direct3D调用的方法,即如何通过D3D来运用3D作品。