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1.
Katja F. Hellendahl Felix Kaspar Dr. Xinrui Zhou Zhaoyi Yang Prof. Dr. Zhen Huang Prof. Dr. Peter Neubauer Dr. Anke Kurreck 《Chembiochem : a European journal of chemical biology》2021,22(11):2002-2009
Selenium-modified nucleosides are powerful tools to study the structure and function of nucleic acids and their protein interactions. The widespread application of 2-selenopyrimidine nucleosides is currently limited by low yields in established synthetic routes. Herein, we describe the optimization of the synthesis of 2-Se-uridine and 2-Se-thymidine derivatives by thermostable nucleoside phosphorylases in transglycosylation reactions using natural uridine or thymidine as sugar donors. Reactions were performed at 60 or 80 °C and at pH 9 under hypoxic conditions to improve the solubility and stability of the 2-Se-nucleobases in aqueous media. To optimize the conversion, the reaction equilibria in analytical transglycosylation reactions were studied. The equilibrium constants of phosphorolysis of the 2-Se-pyrimidines were between 5 and 10, and therefore differ by an order of magnitude from the equilibrium constants of any other known case. Hence, the thermodynamic properties of the target nucleosides are inherently unfavorable, and this complicates their synthesis significantly. A tenfold excess of sugar donor was needed to achieve 40−48 % conversion to the target nucleoside. Scale-up of the optimized conditions provided four Se-containing nucleosides in 6–40 % isolated yield, which compares favorably to established chemical routes. 相似文献
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针对昭通横江由南到北贯穿昭通全境,水资源量丰富,但南北差异大,南部少、北部多的特点,根据流域内水文站实测年径流、大气环流指数、海温指数及其他指数等资料系列,采用多元回归分析法拟合1981—2010年径流,建立了预测模型,验证、预测分析了2011—2016年径流量。结果表明:干流控制站预测精度高于干流上段及支流代表站,水利工程建设等人类活动影响是导致出现这样结果的主要原因;多元回归分析在横江流域径流预测中具有一定的适应性,但因指标的差异及相关参数可获取性的差异,预测结果存在区域间、等级间的差别。 相似文献
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智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 相似文献
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基于改进对比散度的GRBM语音识别 总被引:1,自引:0,他引:1
对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于高斯伯努利受限玻尔兹曼机( GRBM)中训练语音识别模型参数。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,采用改进的对比散度训练的GRBM明显优于传统的模型训练算法,语音识别率能够达到80%左右,最高提升7%左右,而且应用改进算法训练的其他GRBM对比模型的语音识别率也都有所提高,具有较好的识别性能。 相似文献
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