基于集成学习的离子通道药物靶点预测

新药研制成功的关键在于药物靶点的发现和准确定位.在已知的药物靶点中,离子通道蛋白是一类广受欢迎的靶点,它与免疫系统、心血管等疾病密切相关.对于靶点的发现,传统生物方法成本高、耗时久.因此,探讨了基于机器学习的离子通道蛋白药物靶点的挖掘,以加快药物靶点发现过程,节约经费.由于药物靶点相关序列的长度不一致,考虑了蛋白质序列编码的13种特征,它们能将不等长的蛋白质序列转化成等长序列.通过数值实验筛选能够较好地区分靶点和非靶点的特征子集,并采用集成学习的方法整合特征得到预测模型.通过与已有工作的比较表明,提出的集成模型能得到较高的准确率,具有很好的应用前景.     

边销茶中蒽醌污染状况及其暴露风险评估

目的 了解我国边销茶中蒽醌（以9,10-蒽醌为代表）的污染状况,评估我国边销茶饮用人群的暴露水平及健康风险。方法 用气相色谱串联质谱法（GC-MS/MS）测定边销茶样品中蒽醌（以9,10-蒽醌为代表）的含量,基于2016—2017年边销茶中9,10-蒽醌食品安全风险监测数据,结合内蒙古自治区、西藏自治区、青海省居民的边销茶消费量数据,通过简单分布评估法对当地居民通过饮用边销茶蒽醌的暴露量进行估计,并与每日允许摄入量（ADI,6.8 μg/kg·BW）比较后进行风险评估。结果 141份边销茶样品中蒽醌总检出率为75.18%,平均含量为0.029 2 mg/kg,我国尚未制定茶叶中蒽醌的限量标准,以2014年欧盟法规条例（EU）No 1146/2014中规定的茶叶中蒽醌最大残留限量0.02 mg/kg作为参考,总超标率为57.45%。定型包装和散装的边销茶蒽醌超标率分别为64.63%和47.46%。简单分布评估结果显示,我国内蒙古自治区、西藏自治区和青海省饮茶者全人群每日通过边销茶摄入蒽醌的平均水平为9.37×10^-4 μg/kg·BW,占ADI的0.013 8%;边销茶高消费人群的每日暴露量（P95暴露量）为3.12×10^-3 μg/kg·BW,占ADI的0.045 9%。不同性别-年龄组中,45~59岁女性组每日平均暴露量和P95暴露量最高,分别为1.41×10^-3和6.16×10^-3 μg/kg·BW,远低于ADI值。结论 内蒙古自治区、西藏自治区和青海省居民经边销茶摄入的蒽醌对人体造成的健康风险较低,处在可接受水平。但我国边销茶中普遍存在蒽醌污染,需要进一步对茶叶中蒽醌进行溯源分析并控制污染源。另外,为积极应对欧盟等国家和地区对我国出口茶叶的蒽醌含量限定,建议相关部门研究制定茶叶中蒽醌的合理限量规定。     

一种高增益Vivaldi超宽带天线

传统的Vivaldi天线具有超宽带优点,但存在定向性较差,且在工作频带的两端增益下降严重的问题。文中提出了一种高增益的Vivaldi天线,通过对传统微带线馈电结构的Vivaldi超宽带天线加载零折射率超常介质和轴向边缘梳状结构的矩形槽缝结构,提高了天线在整个工作频段内的增益。对所提出的天线进行了设计、优化和仿真分析,并制作天线样品,仿真和测试结果吻合良好。测试与仿真结果表明,在4~11 GHz的工作频段内,天线的回波损耗优于-10 dB;与传统Vivaldi天线相比,在整个工作频段内天线增益均有所提高,其中在工作频率的低端(4~6 GHz)天线增益提高2.5 dB,高端(9~11 GHz)增益提高1.5 dB。     

复杂产品制造过程人为因素分析及纠正措施决策

现有复杂产品制造质量管理忽略了生产过程中人为原因造成的质量问题,相比于机械原因,人为差错的比例越来越高.人为因素是人为差错的潜在原因,针对人为因素的纠正问题,研究基于多属性决策和目标规划模型的人为因素分析及纠正措施决策.在识别并分析人为因素的基础上,采用基于概率语言术语集的偏好顺序结构评估法(Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations,PROMETHEE)方法对人为因素的纠正难度进行评估.以该难度为措施权重,建立纠正措施规划0-1模型,以实施成本和见效周期为约束,选择出总体纠正难度最小的纠正措施.最后以某制造企业装配过程为例,验证了上述方法进行人为因素纠正措施决策的有效性.     

两种基于树结构的基因选择算法

癌症诊断是生物信息学领域的重要课题,其中从基因表达数据中选择与癌症相关的基因子集是癌症诊断的关键。随机森林是近年来很热门的算法,它能够评估分类中特征的重要性(该方法简称为PBM)。受此启发,提出了两种基于树结构的基因选择方法FBM和ABM,分别以树结构中特征出现的频率和重要性打分的平均值作为属性重要性的指标。数值实验中,使用提出的方法选取特征子集,并建立随机森林分类器,通过AUC结果评估基因选择的优劣。实验结果表明,当PBM的AUC值不低于0.900时,其在Leukemia数据集上至少需要26个基因,在Colon Cancer数据集上至少需要48个基因。而在仅选取前10 个基因时,FBM和ABM在Leukemia数据集的AUC值均达到0.989,在Colon Cancer数据集的AUC值达到0.900。此外,与其它典型的基因选择方法mRMR和ECRP等相比,提出的方法也有较高的精度,这对癌症的精确诊断和及早治疗具有重要的现实意义。     

醋酸乙酯加氢制乙醇催化剂成型工艺研究

对醋酸乙酯加氢制乙醇催化剂的成型工艺条件展开了系统的研究。通过采用BET、XRD对催化剂进行表征分析,测定催化剂侧压强度和对催化剂进行性能评价,考察了催化剂成型过程中粘合剂种类、粘合剂添加量、水粉比、干燥温度、焙烧温度以及成型催化剂尺寸对催化剂性能的影响。最优成型条件确定为:粘合剂为硅溶胶,粘合剂添加量w=20%,水粉比为1.4,干燥温度为130℃,焙烧温度为450℃,成型催化剂尺寸为φ2.0mm的圆柱形。成型的催化剂在250℃、2.5MPa、空速2.0h~(-1)、氢酯比60的适宜反应条件下,醋酸乙酯转化率达99.4%,乙醇选择性达99.3%。     

基于带注意力机制CNN的联合知识表示模型

知识表示学习在自然语言处理领域获得了广泛关注,尤其在实体链指、关系抽取及自动问答等任务上表现优异。然而,大部分已有的表示学习模型仅利用知识库中的结构信息,无法很好地处理新的实体或关联事实极少的实体。为解决该问题,该文提出了引入实体描述信息的联合知识表示模型。该模型先利用卷积神经网络编码实体描述,然后利用注意力机制来选择文本中的有效信息,接着又引入位置向量作为补充信息,最后利用门机制联合结构和文本的向量,形成最终的联合表示。实验表明,该文的模型在链路预测和三元组分类任务上与目前最好的模型性能相近。     

新型可重构临近耦合偶极子天线阵

提出了一种可重构的临近耦合印刷偶极子天线阵。其通过控制每个振子的间距和振子偏移中心馈线的距离实现方向图的改变,提出的可重构天线阵,将形成不同方向图的偶极子天线阵嵌套排布,并通过pin管开关切换不同的偶极子辐射单元组,从而实现天线方向图的重构,改变天线的最大辐射方向。仿真结果表明在9.8 GHz的中心频点上,该天线可实现最大辐射方向在0°和40°上切换:波束指向为0°方向时,最大增益为12 dBi;为40°时,最大增益为8.7 dBi,两种工作状态下天线输入端s11均优于-30 dB,匹配良好。