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阿迪兹企业生命周期理论
被引量:
1
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作者
初环宇
《企业改革与管理》
2007年第10期60-61,共2页
伊恰克·阿迪兹博士(Dr.IchakAdizes)是加州大学洛杉矶分校管理学院教授,专长组织的变革管理,在深入研究了全球许多大企业成长、衰退的过程之后,综合归纳出“企业生命周期”理论,并出版了专著《企业生命周期管理》。他于197...
伊恰克·阿迪兹博士(Dr.IchakAdizes)是加州大学洛杉矶分校管理学院教授,专长组织的变革管理,在深入研究了全球许多大企业成长、衰退的过程之后,综合归纳出“企业生命周期”理论,并出版了专著《企业生命周期管理》。他于1975年创办阿迪兹学院,推广他独创的阿迪兹诊疗法。
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关键词
企业生命周期理论
生命周期管理
管理学院
加州大学
变革管理
企业成长
洛杉矶
专长
原文传递
AcidBasePred:基于深度学习的蛋白酸碱耐受性预测平台
2
作者
黄蓉
张鹤渐
+9 位作者
吴敏
门志月
初环宇
白杰
常宏
程健
廖小平
刘玉万
宋亚囝
江会锋
《生物工程学报》
CAS
2024年第12期4670-4681,共12页
酶的结构和活性受环境pH值的影响。了解酶对极端pH值的适应机制并进行区分,对于阐明酶的分子机制和工业应用具有重要意义。本研究利用ESM-2蛋白质语言模型对最适pH值大于等于9和/或小于等于5的微生物的分泌蛋白进行编码,分别获得了4772...
酶的结构和活性受环境pH值的影响。了解酶对极端pH值的适应机制并进行区分,对于阐明酶的分子机制和工业应用具有重要意义。本研究利用ESM-2蛋白质语言模型对最适pH值大于等于9和/或小于等于5的微生物的分泌蛋白进行编码,分别获得了47725条和66079条数据。在此基础上,本研究构建了一个基于氨基酸序列判别蛋白酸碱耐受性的深度学习模型。该模型准确率显著超过其他方法,在测试集上的整体准确率为94.8%,精确率为91.8%、召回率为93.4%。同时搭建了一个web预测平台(https://enzymepred.biodesign.ac.cn),用户可以直接提交酶的蛋白质序列,预测其酸碱耐受性。本研究加速了酶在生物技术、制药和化工等多个领域的应用进程,为工业酶的快速筛选与优化提供了强有力的工具。
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关键词
酶
蛋白质序列
酸碱耐受性
深度学习
预测平台
原文传递
题名
阿迪兹企业生命周期理论
被引量:
1
1
作者
初环宇
出处
《企业改革与管理》
2007年第10期60-61,共2页
文摘
伊恰克·阿迪兹博士(Dr.IchakAdizes)是加州大学洛杉矶分校管理学院教授,专长组织的变革管理,在深入研究了全球许多大企业成长、衰退的过程之后,综合归纳出“企业生命周期”理论,并出版了专著《企业生命周期管理》。他于1975年创办阿迪兹学院,推广他独创的阿迪兹诊疗法。
关键词
企业生命周期理论
生命周期管理
管理学院
加州大学
变革管理
企业成长
洛杉矶
专长
分类号
F270 [经济管理—企业管理]
原文传递
题名
AcidBasePred:基于深度学习的蛋白酸碱耐受性预测平台
2
作者
黄蓉
张鹤渐
吴敏
门志月
初环宇
白杰
常宏
程健
廖小平
刘玉万
宋亚囝
江会锋
机构
天津科技大学生物工程学院
出处
《生物工程学报》
CAS
2024年第12期4670-4681,共12页
基金
国家重点研发计划(2021YFC2103500)。
文摘
酶的结构和活性受环境pH值的影响。了解酶对极端pH值的适应机制并进行区分,对于阐明酶的分子机制和工业应用具有重要意义。本研究利用ESM-2蛋白质语言模型对最适pH值大于等于9和/或小于等于5的微生物的分泌蛋白进行编码,分别获得了47725条和66079条数据。在此基础上,本研究构建了一个基于氨基酸序列判别蛋白酸碱耐受性的深度学习模型。该模型准确率显著超过其他方法,在测试集上的整体准确率为94.8%,精确率为91.8%、召回率为93.4%。同时搭建了一个web预测平台(https://enzymepred.biodesign.ac.cn),用户可以直接提交酶的蛋白质序列,预测其酸碱耐受性。本研究加速了酶在生物技术、制药和化工等多个领域的应用进程,为工业酶的快速筛选与优化提供了强有力的工具。
关键词
酶
蛋白质序列
酸碱耐受性
深度学习
预测平台
Keywords
enzyme
protein sequence
acid-base tolerance
deep learning
prediction platform
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
阿迪兹企业生命周期理论
初环宇
《企业改革与管理》
2007
1
原文传递
2
AcidBasePred:基于深度学习的蛋白酸碱耐受性预测平台
黄蓉
张鹤渐
吴敏
门志月
初环宇
白杰
常宏
程健
廖小平
刘玉万
宋亚囝
江会锋
《生物工程学报》
CAS
2024
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