基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。     

基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数

基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.     

人白细胞介素-24基因的克隆、表达和纯化

目的对人白细胞介素-24(hIL-24)进行克隆、表达和纯化。方法分离人外周血单个核细胞,ConA刺激培养,提取细胞总RNA,应用RT-PCR技术从外周血单个核细胞中扩增hIL-24成熟肽编码区,定向克隆至融合表达载体pGEX-4T-1,重组载体pGEX-4T-1/hIL-24经DNA测序鉴定后,转化E.coliBL21(DE3),IPTG诱导表达,阴离子交换层析纯化融合蛋白,SDS-PAGE和Westernblot鉴定。结果所得hIL-24基因经序列分析,与GenBank公布一致。所构建融合表达载体pGEX-4T-1/hIL-24测序正确,转化BL21(DE3)后,37℃诱导表达相对分子质量约为44000的融合蛋白,主要以包涵体形式存在,占菌体总蛋白的30.63%。经纯化后,纯度达85%以上。Westernblot检测能与兔抗人IL-24的多克隆抗血清发生结合反应。结论已成功构建了hIL-24的融合表达载体pGEX-4T-1/hIL-24,并在大肠杆菌中高效表达,纯化后获得了高纯度的融合蛋白,为hIL-24的功能及活性研究奠定基础。     

钩端螺旋体黄疸出血群赖株LipL41基因的克隆表达及鉴定

目的　对钩体黄疸出血群赖株LipL4 1基因进行克隆、表达及鉴定。方法　采用高保真PCR ,从我国钩体黄疸出血群赖株基因组中扩增全长LipL4 1基因片段 ,并构建原核表达系统。结果　所克隆的LipL4 1基因核苷酸和氨基酸序列与已发表LipL4 1基因序列 (GenbankL4 6 794 )同源性分别为 96 2 5 %和 98 87% ;所表达的目的蛋白经Westernblot证实为具有良好免疫反应性的广谱抗原。结论　可作为研制基因工程疫苗的候选抗原     

基于自主学习与SCAD-Net正则化的回归模型

众多基因生物标志物选择方法常因研究样本较少而不能直接用于临床诊断.于是有学者提出整合不同基因表达数据同时保留生物信息完整性的方法.然而,由于存在批量效应,导致直接整合不同基因表达数据可能会增加新的系统误差.针对上述问题,提出一个融合自主学习与SCAD-Net正则化的分析框架.一方面,自主学习方法能够先从低噪声样本中学习出基础模型,然后再通过高噪声样本学习使得模型更加稳健,从而避免批量效应;另一方面,SCAD-Net正则化融合了基因表达数据与基因间的交互信息,可以实现更好的特征选择效果.不同情形下的模拟数据以及在乳腺癌细胞系数据集上的结果表明,基于自主学习与SCAD-Net正则化的回归模型在处理高维复杂网络数据集时具有更好的预测效果.     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

Modeling of shear wave velocity in limestone by soft computing methods

The main purpose of current study is development of an intelligent model for estimation of shear wave velocity in limestone. Shear wave velocity is one of the most important rock dynamic parameters.Because rocks have complicated structure, direct determination of this parameter takes time, spends expenditure and requires accuracy. On the other hand, there are no precise equations for indirect determination of it; most of them are empirical. By using data sets of several dams of Iran and neuro-genetic,adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS), and gene expression programming(GEP) methods, models are rendered for prediction of shear wave velocity in limestone. Totally, 516 sets of data has been used for modeling. From these data sets, 413 ones have been utilized for building the intelligent model, and 103 have been used for their performance evaluation. Compressional wave velocity(V_ p), density(γ)and porosity(n), were considered as input parameters. Respectively, the amount of R for neuro-genetic and ANFIS networks was 0.959 and 0.963. In addition, by using GEP, three equations are obtained; the best of them has 0.958 R. ANFIS shows the best prediction results, whereas GEP indicates proper equations. Because these equations have accuracy, they could be used for prediction of shear wave velocity for limestone in the future.     

基于GEP的高速公路通行费预测方法研究

高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。然而,通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响,具有较强的非线性和复杂性,传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。本文针对复杂的高速公路通行费预测问题,建立了基于基因表达式编程算法(GEP)的高速公路通行费预测模型。该模型利用GEP算法建立通行费当前收入与历史数据之间复杂的函数关系,准确地刻画通行费收入随时间的发展规律。此外,针对节假日期间通行费减免政策的影响,提出了有效的修正模型。最后,本文采集了浙江沪杭甬高速公路股份有限公司等12家公司通行费收入的历史数据进行仿真实验,对比传统的ARIMA以及神经网络预测模型,结果充分验证了本文算法的有效性和准确性。     

人血清淀粉样蛋白A1原核表达及胶体金检测方法的建立

通过胶体金免疫层析技术建立一种特异、便捷、快速的SAA1定量检测新方法.利用大肠杆菌BL21(DE3)原核表达人血清淀粉样蛋白A1(SAA1),根据BL21(DE3)表达偏好性设计并合成SAA1蛋白基因片段,构建表达载体pET-28a-SAA1,采用CaCl2法制备BL21(DE3)感受态,热激转化法将pET-28a-SAA1转入到BL21(DE3).经表达条件优化,获得重组蛋白最佳诱导表达条件:温度30℃,时间6h,转速180rpm/min,培养基pH 7.0,IPTG浓度0.4mM,诱导表达后目的蛋白经SDS-PAGE电泳鉴定,Ni柱纯化、透析、浓缩从而获得浓度为8.09mg/ml,纯度为85%的SAA1.同时,结合胶体金标记技术,建立了SAA1胶体金免疫层析试纸检测方法,线性范围0.16~500μg/ml,最低检测限0.16μg/ml,该研究为临床体外诊断SAA1快速检测提供技术基础.     

论残疾人非制度化利益表达

残疾人通常根据其政治、经济、精神和社会保障等利益需要进行利益表达。当残疾人的利益表达机制不完善、缺乏利益表达意识、社会利益输出不平衡等因素造成制度化利益表达受阻,残疾人只能无奈地选择非常规的、非制度化利益表达方式。通过健全残疾人社会保障服务体系、保证残疾人制度化利益表达渠道畅通、引导残疾人合理运用网络新媒体进行利益表达,是规避由非制度化利益表达造成的社会不和谐因子的有效途径。