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吴小霞 《成都电子机械高等专科学校学报》2015,(2):4-6
APOBEC是人体内具有胞嘧啶脱氨酶活性的家族,共11个成员,是人体的天然防御者。 APOBEC通过与DNA和RNA结合,使底物上的胞嘧啶C脱氨基,可完成其各自不同的功能。 APOBEC1编辑载脂蛋白B的mRNA,AID在抗体成熟中的体细胞超突变和类别转换重组中起关键作用,APOBEC3可抑制反转录病毒复制,而APOBEC2和APOBEC4的功能还不完全清楚。采用文献综述法,比较分析近年来国内外关于APOBEC家族各成员的结构和功能研究的新进展,为进一步研究APOBEC家族的抗病毒功能和艾滋病等疾病的治疗提供参考。 相似文献
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Jialong Tian M. Babar Shahzad Wei Wang Lichang Yin Zhouhua Jiang Ke Yang 《材料科学技术学报》2018,34(9):1671-1675
The effect of Co addition on the formation of Ni-Ti clusters in maraging stainless steel was studied by three dimensional atom probe (3DAP) and first-principles calculation. The cluster analysis based on the maximum separation approach showed an increase in size but a decrease in density of Ni-Ti clusters with increasing the Co content. The first-principles calculation indicated weaker Co-Ni (Co-Ti) interactions than Co-Ti (Fe-Ti) interactions, which should be the essential reason for the change of distribution characteristics of Ni-Ti clusters in bcc Fe caused by Co addition. 相似文献
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针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题,本文提出了一种视频监控与故障分析系统,可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像,结合改进的Retinex算法对其进行处理,实现了以下2个功能:1)能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况;2)与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组,实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化,大大提高了空气预热器运行的可靠性。 相似文献
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摘要:为了研究退火温度对镀锌DP980+Z烘烤硬化值的影响,退火温度控制在760~820℃之间,系统分析退火温度对烘烤硬化值的影响。通过准静态拉伸试验机测量烘烤硬化值及抗拉强度,采用lepara试剂对组织中的马氏体进行着色,利用金相显微镜及图像处理软件测量马氏体的体积分数;采用扫描电镜观察DP980+Z的双相组织特点,并且将组织图片通过CAD转化成有限元图进行网格划分,建立代表性体积单元(RVE),通过有限元分析铁素体、马氏体强度对烘烤硬化值的影响。在同样的变形量情况下,DP980+Z的原始屈服强度越高,烘烤硬化值越高。 相似文献
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水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。 相似文献
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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献