用VB实现PPI显示器的仿真

PPI显示器是雷达系统的重要组成部分，也是相关高校学生必备的知识。但相关高校的学生却缺少对其的认识。为了解决这一问题，该文介绍了PPI显示器的基本原理和用VB实现PPI显示器仿真的基本编程方法，仿真结果证明了该方法的有效性。应用该仿真可以弥补相关高校教学中教学工具的不足。     

一种基于动态加权PPI网络的关键蛋白质识别算法

与静态PPI网络相比,动态PPI网络更能体现蛋白质之间相互作用的真实情况,并有效降低PPI网络中的假阴性。现有的关键蛋白质预测方法主要应用在静态PPI网络,忽视了PPI网络的动态特性。为有效预测关键蛋白质,利用基因表达数据提取蛋白质的动态信息,再结合静态PPI网络构建动态PPI网络,然后引入GO术语对网络加权,并基于动态加权PPI网络提出一种新的预测方法-DWE。该方法以蛋白质在动态网络中的动态加权边之和与蛋白质在动态网络中出现的次数的比值衡量蛋白质在网络中的关键性。实验结果表明动态加权PPI网络有助于提高关键蛋白质的预测精度,且DWE方法优于其他几种关键蛋白质预测方法。     

基于复杂网络理论的PPI网络拓扑分析

蛋白质相互作用在生命活动中起核心作用,由蛋白质相互作用构成的PPI网络的拓扑特性分析是后基因组时代最重要的研究课题之一。应用复杂网络理论对DIP数据库中7个物种的8个PPI网络的拓扑结构进行分析与研究。分析结果表明,这些PPI网络具有较小的平均路径长度和较高的聚集系数,其度分布服从幂规律,即p（k）=ak^-r,其中r大于1小于3,a近似等于1±0.5,表现出典型的无标度性,并具有高的异质性。其中平均度大于3.5的5个PPI网络对随机删除不超过10%的顶点都具有很好的鲁棒性,但对有选择的删除2%的高度顶点就开始表现出极弱的抗攻击性。     

基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别

关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白质的动态性和保守性,只考虑网络拓扑结构,忽略了蛋白质的生物特性,并且未能完全解决PPI网络中假阳性和假阴性问题。针对以上问题,构建一种混合动态保守蛋白质的时序加权PPI网络,并提出一种名为JTBC（Joint Topological properties,Biological properties and Complexes information）的关键蛋白质识别算法。利用基因表达数据提取动态蛋白质和保守蛋白质的活性信息,以动态调整静态PPI网络进而构建时序PPI网络,有效降低了PPI网络中的假阴性;设计一种融合双重拓扑特性的点边凝聚度DEcc（node and edge cohesion coefficient）,以衡量蛋白质在PPI网络中的拓扑特性,再结合带有生物特性的蛋白质结构域信息和皮尔逊相关系数为时序PPI网络加权,以准确描述蛋白质之间的相互作用,减少了假阳性的影响;根据关键蛋白质的聚集特性和共表达特性,设计一种共表达复合物中心性方法局部评估蛋白质的重要程度。综上考虑,整合权重信息和蛋白质复合物信息来综合衡量蛋白质的关键性。实验结果表明该算法能够从全局和局部特性较准确地识别关键蛋白质。     

基于不确定性PPI网络的最大稠密子图挖掘*

研究表明使用PPI数据进行蛋白质功能预测是很有意义的。然而,从生物学实验得到的PPI数据一般是含有噪声的、不完全的和不精确的,这使得将PPI网络作为不确定图来处理变得更加合理。提出了一种基于深度优先搜索策略和点扩展的挖掘算法,它可以有效地从不确定的PPI网络中挖掘最大稠密子图。该算法使用了几种高效的剪枝技术来提高挖掘的时间效率。在酵母菌PPI数据上的实验结果表明该算法在精度和效率上都有很好的表现。     

PPI网络在柔性自动生产线中的应用

利用PPI网路实现了柔性自动生产线自动化运行的协调控制，给出了PPI网络的连接与调试方法。     

西门子PLC的PPI通信协议研究

对西门子公司尚未公布的PPI协议的通信过程、协议内容和功能实现等方面进行了详细的研究与分析,掌握了西门子PPI通信协议的有关技术细节;给出了利用通信程序形成的报文数据,并对其进行测试与分析,能够用于PLC的远程监控。     

Siemens PPI协议分析

通过数据监视、分析的方法,找出了西门子S7-200系列PLC的PPI协议关键帧格式,可用于上位机、现场设备与PLC之间通讯。     

基于标准结构熵的PPI网络可靠性研究*

由蛋白质相互作用构成的PPI网络的拓扑特性分析是后基因组时代最重要的研究课题之一。应用标准网络结构熵对DIP数据库中七个物种的八个PPI网络的异质性和可靠性进行分析与研究。分析结果表明,这些PPI网络具有典型的无尺度特性,对随机移除不超过10%的顶点都具有很好的鲁棒性,但对有选择地移除2%的高度顶点就开始表现出极弱的抗攻击性。     

基于PLC的小型柔性生产线PPI网络设计

针对小型柔性生产线中PLC之间需要进行实时数据通信这一问题,设计基于S7-200PLC的PPI网络通信系统.介绍PPI网络的特点和设计步骤,重点阐述通信读写数据的规划、通信子程的生成及调用、主站和从站的通信子程序设计等关键技术.     

PPI网络在柔性自动生产线中的连接与调试

利用PPI网路实现了柔性自动生产线自动化运行的协调控制,给出了PPI网络的连接与调试方法.     

PPI协议在在监控系统中的应用研究

利用收集验证完善得到的PPI协议实现了上位机对PLC的监控,将西门子S7-200 PLC与顶松的DS-822仪表通过PPI协议来集中控制监控装车的皮重、净重和整个流程,实现散装水泥装车整个流程的自动化.     

基于PPI网络与机器学习的蛋白质功能预测方法

针对现有的基于蛋白质相互作用（PPI）网络的蛋白质功能预测方法预测精度不高、易受数据噪声影响的问题,提出一种基于机器学习（层次聚类、主成分分析和多层感知器）的蛋白质功能预测方法HPMM。该方法综合考虑蛋白质宏观和微观层面的信息,将蛋白质家族、结构域和重要位点信息作为顶点属性整合到PPI网络中以减轻网络中数据噪声的影响。首先,基于层次聚类和主成分分析进行特征提取,得到功能模块和属性主成分特征,然后训练多层感知器模型,建立多特征与多功能之间的映射关系以用于功能预测。在三个分别被分子功能（MF）、生物过程（BP）和细胞组件（CC）注释的人类PPI网络上进行测试,对HPMM、余弦迭代算法（CIA）和有向PPI网络基因本体术语传播（GoDIN）算法的功能预测效果进行比较分析。实验结果表明,相比CIA和GoDIN这两种完全基于PPI网络的方法,HPMM的精确度与F值更高。     

PPI网络比对用于植物乳杆菌的糖代谢研究

蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI网络）比对是预测蛋白质相互作用,分析不同物种之间功能差异的重要手段。为研究植物乳杆菌WCFS1和JDM1糖代谢功能模块差异,采用Evolutionary Graph Edit Distance Algorithm算法对两者的糖酵解、戊糖磷酸途径、柠檬酸循环三个模块PPI网络进行比对。实验表明,两者的三个模块边正确性分别达到93.6%、96%、100%,表明其拓扑结构极其相似,戊糖磷酸途径中,WCFS1存在蛋白质2-keto-3-deoxygluconate kinase（kdgK）,但JDM1中没有kdgK,却有其产物2-keto-3-deoxy-6-phospho-gluconate aldolase（JDM1_0578）。糖酵解模块中,推测蛋白质pyruvate dehydrogenase complex,E2 component（pdhC）与pyruvate kinase（pyk）具有相互作用。实验表明,PPI网络比对可以阐明两者糖代谢PPI网络的拓扑相似性及模块差异,预测蛋白质之间的相互作用。     

某型雷达模拟器PPI显示的设计与仿真

为了实现机载雷达训练模拟器人机交互界面,对雷达模拟器PPI显示进行设计.为了获取更逼真的实时显示,首先对雷达模拟器PPI显示的构成进行分析,设计字符显示模块和图形显示模块,然后介绍了模拟器中PPI显示的关键技术问题及解决途径,包括雷达点迹显示、杂波目标显示以及扇扫显示,采用颜色等级亮度不同来显示扫描更新的点迹,用具有某种特定概率密度和自相关函数产生随机数方法来近似仿真杂波目标显示.将改进方法应用于某型机载雷达训练模拟器中,取得了良好效果.     

基于Visual C＋＋的雷达PPI显示仿真研究

本文结合用Visual C＋＋开发某P型雷达模拟器的实际，探讨了雷达PPI显示仿真中扫描线余辉的实现、目标回波的模拟显示、无闪烁刷新PPI显示器、多目标数据结构设计等关键技术问题。     

基于不确定PPI网络的功能模块挖掘*

近年来,挖掘具有生物学意义的功能模块,吸引了很多人的关注.但是,生物信息学中的蛋白质交互(PPI)网络和其他的一些生物数据常常会由于实验检测方法的局限性而呈现出不确定性.以具有不确定性的PPI数据为研究对象,挖掘蛋白质复合物.引入了一些新概念,并给出了一个深度优先算法.使用MIPS数据库评估实验结果表明,该算法在精确度和覆盖率两个方面性能优良.在基因拓扑上分析实验结果证实了所得到的大多数蛋白质复合物具有很高的相似性.最后也对算法的可扩展性进行了验证.总之,可以有效地从不确定PPI网络中挖掘出功能模块.     

某型雷达仿真训练系统PPI显示设计与实现

开展了基于FPGA的雷达PPI显示研究,介绍了PPI显示的顶层模块设计及功能组成,详细阐述了航路目标PPI显示原理及实现方法、目标坐标参数转换、参数信息格式转换、串行通信及参数信息周期更新等功能IP核设计。并且简要介绍了各功能模块的仿真试验情况及在硬件平台中的性能测试情况。     

基于局部优化与二分图匹配的PPI网络比对算法

生物蛋白质相互作用网络,简称PPI网络,是一种生物信息学中用来表示蛋白质之间相互作用关系的图模型。不同物种PPI网络之间的比对,有着重要的生物学意义,一个好的PPI网络比对算法,显得尤为重要。针对该问题,首次提出了LOBM(Local Optimization based on Bipartite graph Matching)算法。LOBM是一种能够局部优化既有比对结果,并且利用二分图匹配这一经典图论模型,来提高既有比对算法的比对效果。实验表明,LOBM相比一些现有的比对算法,在比对结果上有较大的提升。     

闪电来袭——美国PPI汽车音响PC3．65C评测

对于PPI这个闪电的产品，早在前年已经有所接触，本期就为评测PPI—PC3．65C三分频分体喇叭。这款全新的PC3．65C三分频分体喇叭已经面市2年多了，它是PPI扬声器工程师＆市场部总监GrizzArcher的得意之作。