大麦黄矮病毒外壳蛋白基因和运动蛋白基因酵母表达载体的构建

根据已知的大麦黄矮病毒GPV株系的外壳蛋白（Coat Protein CP）和移动蛋白（Movement Protein MP）基因序列合成了CP、MP基因的上下游引物。通过PCR扩增获得含有目的基因的片段，经过SalⅠ和PstⅠ双酶切、连接、转化、重组质粒的酶切鉴定及基因测序，构建了酵母表达载体pGBKT7-GPV-CP和pGBKT7-GPV-MP，用于在酵母双杂交分析中表达诱饵融合蛋白，为进一步筛选小麦cDNA文库内与大麦黄矮病毒互作的寄主因子、克隆寄主因子、推测其种类和功能奠定了基础。     

杂交蛋白氧载体光动力治疗诱导免疫原性细胞死亡的研究

肿瘤细胞发生免疫原性细胞死亡能释放特定的信号分子,从而触发机体产生特异性抗肿瘤免疫应答,对评估肿瘤治疗方法的长期疗效具有重要意义。该研究以血红蛋白(Hb)和人血清白蛋白(HSA)为材料,采用二硫键共价偶联的方法构建了包载光敏剂二氢卟吩 e6(Ce6)的杂交蛋白氧载体(C@Hb/HSA),并考察了 C@Hb/HSA 对结肠癌细胞(CT26.WT)的光动力治疗效果和诱导免疫原性细胞死亡的情况。结果显示,在激光照射下,低剂量的 C@Hb/HSA 能显著提升CT26.WT 细胞内的活性氧水平,使其细胞存活率降低至(17.8±5.5)%。同时,基于 C@Hb/HSA 的光动力治疗能有效增加细胞表面钙网蛋白的暴露,从而增强 CT26.WT 细胞的免疫原性,促进树突状细胞的成熟。     

肺癌中P16基因及增殖细胞核抗原蛋白表达的分析

目的 研究肺癌中P16的PCNA的表达及意义。方法 应用免疫组织化学S-P方法检测6例正常肺组织和68例肺癌组织中P16蛋白和增殖细胞核抗原 PCNA蛋白的表达水平。结果 6例正常肺组织中均见P16的表达,未见PCNA表达。68例肺癌组织中P16和PCNA阳性检出率分别为45.59％和66.17％。表达阳性P16均定位于肿瘤细胞浆内,PCNA定位于细胞核。P16和PCNA的表达率与肺癌组织类型及淋巴结转移和3年存活期关系密切。结论 检测P16和PCNA的表达有助于评价肺癌预后。     

兔抗原生物敏电极的研究

采用石墨电极作为基础电极 ,将待测兔抗原用丝素蛋白溶液固定在基础电极表面 ,根据抗原抗体的单一性识别原理 ,选用山羊抗兔IgG HRP抗体与其选择性结合制作而成 .利用H2 O2 将该生物敏传感器的电位响应信号放大 ,采用直接电位法检测兔抗原的浓度 .结果符合奈斯特响应 ,兔抗原的最低检测浓度 1.0× 10 -10 mol/L ,线性范围 1.0× 10 -8～ 1.0× 10 -10 mol/L ,响应时间为 15s .这种以固定化抗原结合酶标抗体量的多少作为检测抗原浓度的新型酶免疫电极 ,在临床检测、生物医学研究等领域中有着广阔的应用前景     

利用参比型SPR生物传感器进行SARS病毒抗原检测的研究

参比型SPR生物传感器是一种可以在单通道内实现对检测、参比两个位点同时检测的新型SPR分析系统.利用参比型SPR生物传感器在线制备了两种SARS病毒抗原的检测芯片.直接固定抗体法制备的检测芯片在检测时基本无反应;蛋白A固定抗体法制备的芯片在通入灭活SARS病毒时检测信号明显,参比信号略有上升.第二种芯片可以直接检测到病毒培养液上清中的灭活SARS病毒,检测灵敏度已达到1.66×104 PFU/mL.参比位点可以用来检测待测物中杂质引起的非特异性吸附.     

基于产品特征向量的产品配置知识表达

针对产品配置对不同产品的适应能力差、配置知识表达复杂的现状,提出基于产品特征向量的知识表达方法。在产品特征可量化的条件下,建立基于产品特征向量的产品配置模型,给出知识表达的理论基础和实现步骤。产品特征向量的引入,实现了对产品特征的自然语言描述向数学语言描述的转化;捆绑在组件上的约束和产品特征向量相关,使约束表达直观、集中,降低了知识表达的难度,并给出成功应用案例。     

基于支持向量机的微阵列基因表达数据分析方法

DNA微阵列技术，使人们可以同时观测成千上万个基因的表达水平，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点．针对微阵列基因表达数据维数高、样本小、非线性的特点，设计了一种基于支持向量机的基因表达数据分类识别方法，该方法采用信噪比进行基因特征提取，运用支持向量机的不同核函数进行性能测试，针对几个典型数据集的实验表明其识别效果良好．     

基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别

提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。     

结合ICA和SVM进行蛋白质氧链糖基化位点的预测

为了提高蛋白质氧链糖基化位点的预测准确率,提出了把独立成分分析和支持向量机相结合的方法。实验样本（蛋白质序列）用稀疏编码方式编码,窗口长度为w=21,对于训练样本和待测样本,首先用独立成分分析法（ICA）提取了120个独立成分（特征）,把这些独立成分作为支持向量机的输入,在特征空间用支持向量机（SVM）进行预测（分类）。实验结果表明,ICA＋SVM的方法比PCA＋SVM和SVM的好。预测准确率为88%。更进一步,用同一个蛋白质序列在不同窗口长度下的样本做实验,结果表明,窗口长度越长,预测准确率越高。     

网络实验室蠕虫病毒监测系统研究

通过对网络蠕虫传播机制的研究,设计一种自动诱捕网络蠕虫的监测系统,在系统受到病毒感染时,及时准确地分离出病毒体,然后将病毒特征码提取出来并发布到网络中,让其他计算机更新后实现联动效果,实现了从被动防御转向主动防御的过程,从而达到了自动免疫或清毒的目的。     

改进支持向量聚类算法的研究

支持向量聚类,是在支持向量机理论的基础上发展出来的一种新颖的聚类方法,相比传统的各种聚类算法具有更好的表现。它通过二次规划问题求解,能得到全域最优解;能处理任意形状的聚类,对噪声能有效处理;无须事先指定聚类数目,而且参数少;容易处理高维数据。因此适合于希望提高准确度,而又可以离线实现的场合。     

支撑矢量机的改进算法研究

该文介绍了支撑矢量机(SVM)的有关概念、学习算法。并且详细介绍了一种改进算法LSVM,对于机器学习算法的研究具有启迪作用。     

辽宁省玉米矮花叶病毒外壳蛋白基因序列分析及株系鉴定

对辽宁地区近年发生的玉米矮花叶病毒株系进行了鉴定.电镜下病毒粒子形态呈线条状,大小为(420～750)nm×(13～15)nm,超薄切片中有风轮状内含体.以病毒RNA为模板,按已知的玉米矮花叶病毒外壳蛋白(CP)基因核苷酸序列合成引物,逆转录合成cDNA,以此为模板进行PCR,扩增出了1kb左右的CP基因片段,将这一片段插入到载体pUC19中转化E.coliDH5a菌株,得到了CP基因克隆.cDNA序列分析表明,和中国已报道的玉米矮花叶病毒B株系(MDMV-B)外壳蛋白基因序列同源率达98.4%,氨基酸序列同源率99.4%.由此认为引起辽宁地区玉米矮花叶病的毒原为MDMV,其流行株系为B系.