T C-1-HPV16 L1细胞模型与动物模型的建立与评价

为了解决人乳头瘤病毒16型L1蛋白(HPV16L1)为主要靶点的疫苗缺乏肿瘤模型细胞来验证疫苗的免疫效果的问题,构建了一个细胞模型并可以利用此细胞在实验动物体内形成肿瘤,用于以HPV16L1为主要靶点疫苗的验证实验。利用这个模型细胞或肿瘤模型可以在体内外检测疫苗的免疫学性质和保护功效。首先,利用聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)的方法获得目标基因HPV16L1的基因序列并连接到载体质粒中,将质粒转染到细胞TC-1后在杀稻瘟菌素抗性压力筛选下获得稳定表达HPV16L1的细胞株。对TC-1和TC-1-HPV16L1两种细胞的生长增殖和成瘤特性进行比较发现,外源基因的加入对细胞特性没有影响。通过体外杀伤实验证实细胞TC-1-HPV16L1能够被HPV16L1靶点疫苗免疫过的小鼠脾淋巴细胞杀伤。实验动物被疫苗免疫后,进行攻瘤实验发现疫苗只对TC-1-HPV16L1组具有保护作用。综上,在本研究中成功地构建了可以检测HPV16L1疫苗的抑瘤效果的模型细胞TC-1-HPV16L1,为HPV疫苗的研究提供了一个模型细胞。     

基于混合卷积窗三谱线插值的谐波分析方法

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)在谐波检测分析中被广泛应用,但因非同步采样和非周期截断信号,会产生频谱泄漏和栅栏效应问题,导致谐波测量出现误差.为提高谐波测量的准确度,提出用Hanning窗和Kaiser窗运用卷积运算构成一种新的混合卷积窗函数的三谱线插值FFT的谐波检测方法.仿真...     

基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法

为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断故障类型问题。其次研究了卷积神经网络结构中激活函数对模型诊断结果准确率的影响,利用残差模块提高了深度卷积神经网络模型的准确率。Python仿真表明:在同等条件下卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断的准确率和运行时间都优于SDAE、ASPNN。