轮状病毒荧光定量PCR标准品的构建

采用MA104细胞系培养和T载体克隆技术,在轮状病毒结构蛋白VP4基因序列中设计合成引物,经过PCR扩增后将特异性产物与pMD-19-T载体连接,对获得的轮状病毒重组质粒标准品进行酶切鉴定和测序分析。利用常规PCR和荧光定量PCR方法对获得的重组质粒标准品进行特异性和灵敏度指标的检验。结果表明,将构建的重组质粒作为标准品制备标准曲线具有较高的扩增效率和良好的线性关系(斜率为-4.015,R2=0.991);荧光定量PCR熔解曲线分析表明,85.8℃的PCR产物是轮状病毒VP4基因序列的特异性产物,该标准品具有轮状病毒特异性;同时,所制备的重组质粒标准品在荧光定量PCR检测中具有较大的线性范围(5×101~5×1010拷贝/μL),每个梯度PCR反应最低可以检测到50拷贝的重组质粒,因而采用该标准品进行荧光定量PCR分析具有较高的检测灵敏度;此外,该重组质粒标准品具有较高的稳定性和重复性,3次独立实验的变异因数Cv<1.5%。构建的重组质粒标准品可以用做环境水体中轮状病毒的荧光定量PCR标准品。     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

态度“免疫效应”在军校思想政治教育中的运用

将态度“免疫效应”运用到思想政治教育中,无疑为军校思想政治教育提供了一种新颖有益的工作视角.在军校思想政治教育实施态度“免疫效应”策略中,应注意把握工作时机和工作要点.     

β-银环蛇毒素A1链基因的克隆及序列分析

为制备β-BGTA1链重组蛋白并进一步开展β-BGT的生物活性研究,在大肠杆菌中克隆了D—BGTA1链基因,从银环蛇毒腺中提取总RNA,经反转录PCR获得银环蛇毒素cDNA．根据β-BGTA链基因的保守序列设计引物,以银环蛇毒素cDNA为模板进行PCR扩增,将PCR产物连接到克隆载体pUCm-T,转入层coilTop10感受态细胞中,经蓝白斑筛选,PCR鉴定为阳性克隆后测序．测序证明获得了β-BGTA1链基因．测序获得的D—BGTA1链基因序列与文献报道的D—BGTA1链的基因序列一致．     

进化博弈论：经济学方法论的一次革命

进化博弈论是博弈论在生物学领域的应用。近年来 ,由于其在解释制度均衡与变迁方面的巨大作用而日益受到重视。本文从一个简单的博弈例子出发 ,旨在全面介绍进化博弈论的理性基础及其形成、发展、基本内容和相关应用     

分子自组装技术及其在免疫传感器中的应用

分子自细装在当今学术界已成为一项极有意义的研究课题,从自组装的提出至今,经过各国科学家和学者的不懈努力,研究工作已取得了系列重要成果。分子自组装在生物工程技术上的建模、分子器件、化学传感器、表面工程以及纳米科技领域已经有很广泛的应用,但在免疫传感器方面的应用才刚刚起步。综述了分子自组装技术及其在免疫传感器中的应用,包括自组装单分子膜的结构及成膜机理、类型、特征;自组装单分子膜表面的进一步功能化;重点介绍了自组装技术在免疫传感器表面固定抗体(抗原)分子的应用。最后,对分子自组装应用于免疫传感器目前存在的问题及今后的发展前景进行了展望。     

密码学中的布尔函数研究综述

概述了目前密码学中布尔函数的研究现状和重要研究方向上的新成果,并对布尔函数的研究进行了展望,指出了一些重要的研究热点问题.     

基于GP的计划生成方法

针对计划生成的计算复杂性和传统遗传算法在求解组合问题时的低效率,结合任务策略提出了一种基于遗传程序设计的计划生成方法。利用业务活动域的任务策略知识来指导遗传操作,减少了完全随机遗传操作造成的无效操作,并且在进化过程中使高阶模式和低阶模式获得共同的进化机会,提高了遗传算法的效率。     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.