Characterization and Reconstitution of Human Lipoyl Synthase (LIAS) Supports ISCA2 and ISCU as Primary Cluster Donors and an Ordered Mechanism of Cluster Assembly

Lipoyl synthase (LIAS) is an iron–sulfur cluster protein and a member of the radical S-adenosylmethionine (SAM) superfamily that catalyzes the final step of lipoic acid biosynthesis. The enzyme contains two [4Fe–4S] centers (reducing and auxiliary clusters) that promote radical formation and sulfur transfer, respectively. Most information concerning LIAS and its mechanism has been determined from prokaryotic enzymes. Herein, we detail the expression, isolation, and characterization of human LIAS, its reactivity, and evaluation of natural iron–sulfur (Fe–S) cluster reconstitution mechanisms. Cluster donation by a number of possible cluster donor proteins and heterodimeric complexes has been evaluated. [2Fe–2S]-cluster-bound forms of human ISCU and ISCA2 were found capable of reconstituting human LIAS, such that complete product turnover was enabled for LIAS, as monitored via a liquid chromatography–mass spectrometry (LC–MS) assay. Electron paramagnetic resonance (EPR) studies of native LIAS and substituted derivatives that lacked the ability to bind one or the other of LIAS’s two [4Fe–4S] clusters revealed a likely order of cluster addition, with the auxiliary cluster preceding the reducing [4Fe–4S] center. These results detail the trafficking of Fe–S clusters in human cells and highlight differences with respect to bacterial LIAS analogs. Likely in vivo Fe–S cluster donors to LIAS are identified, with possible connections to human disease states, and a mechanistic ordering of [4Fe–4S] cluster reconstitution is evident.     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。     

一种基于风险传播的信息系统风险评估方法

传统信息系统的风险评估方法未考虑节点的状态变化和风险的传播方向,且评估结果的准确性受专家主观性的影响,对此,提出了一种基于风险传播的信息系统风险评估方法.首先,确定节点的初始状态转移概率矩阵,并根据攻击属性对矩阵进行修正,得到节点状态转移概率;其次,基于系统风险传播网络拓扑图和节点属性值计算节点在各方向的传播概率;然后,利用三参数区间数方法获取节点威胁事件的量化值;最后,根据风险评估方法计算各节点的风险值.实验结果表明,基于风险传播方法的评估流程更客观、合理,可提高信息系统风险评估的整体性和准确性.     

基于数据融合的ABC-SVM社区疾病预测方法

针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.     

基于剪切带扩展法的海底斜坡稳定性分析

简介剪切带扩展法（SBP）的原理及其在海底滑坡稳定性分析的应用;以舟山六横岛典型海底斜坡为分析案例,开展基于高斯函数的SBP和极限平衡法（LEM）斜坡稳定性对比分析研究;进行SBP输入参数对剪切带扩展系数R的敏感度分析. 研究结果显示,对于斜坡剪切带破坏长度,当剪切带扩展系数R不大于1时,LEM与SBP得到的滑坡滑裂面区域一致,当R大于1时,SBP计算得到的最终滑动区域比LEM计算得到的区域大;在斜坡发生滑动破坏区域SBP比LEM计算得到的安全系数低;地震影响因素和土体特征位移对R的影响较大.     

疲劳裂纹扩展行为的研究现状及钛合金的疲劳裂纹扩展特征

疲劳裂纹扩展行为是现代材料研究中重要的内容之一。论述了组织结构、环境温度、腐蚀条件以及载荷应力比、频率变化对材料疲劳裂纹扩展行为的影响。总结出疲劳裂纹扩展研究的常用方法和理论模型,并讨论了"塑性钝化模型"和"裂纹闭合效应"与实际观察结果存在的矛盾。最后,对钛合金疲劳裂纹扩展研究的内容和研究结果进行了概述。     

C JDBC：可扩展的数据库集群中间件

多层软件结构中已经成功地应用了集群,但在后台数据库上还缺乏这种工具,所以当数据库层出现瓶颈时,就得在硬件上花费高额的费用.开源数据库集群中间件--C-JDBC解决了上述问题.它通过JDBC接口引进了一个虚拟数据库,只要基于拥有JDBC驱动的数据库上面的应用程序,程序无须任何改动就能运行.C-JDBC具有灵活的体系结构,支持大型复杂的数据库集群体系结构,为数据库集群提供的高性能、强容错能力、易用的平台.     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。     

基于能量谱相似度自适应聚类的配电网接地故障区段定位方法

分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法.所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态零序电流进行局部特征尺度分解(LCD),对得到的各频带波形进行Hilbert变换得到Hilbert瞬时能量谱.计算Hilbert瞬时能量谱两两间的动态时间弯曲距离,对动态时间弯曲距离构成的相似度矩阵进行adAP,根据Silhouette指标最高的聚类情况定位故障区段.在电弧故障、存在分布式消弧线圈系统、不同消弧线圈补偿度系统、噪声干扰、两点接地、采样不同步的场景下的仿真结果和现场数据验证结果表明,所提方法能克服工程应用中可能存在的影响,鲁棒性好、准确度高.     

直流微电网集群多状态运行分级协调控制策略

为了对直流微电网集群进行协调控制并对其进行能量管理,提出一种多状态运行分级协调控制策略.该策略采用子微电网设备级控制与集群系统级控制的两级分级方式,在保证本微电网正常运行前提下利用分布式一致性算法控制集群微电网母线电压,并利用直流区域控制误差控制方法控制集群联络线功率.集群运行根据网内储能单元荷电状态值划分为多个运行状态,并针对不同运行状态制定不同的联络线功率控制策略,使集群内各子微电网在不同运行状态下的运行更加合理.最后,通过MATLAB/Simulink软件对所提控制策略在多工况下进行验证,结果表明采用所提控制策略时系统电压水平可以提高至额定电压附近,同时可以根据联络线功率控制策略在多个运行工况下切换并实现控制目标.