分子伴侣共表达对低温脂肪酶Lip-837异源可溶性表达的影响

将南极嗜冷菌Moritellasp.2-5-10-1的低温脂肪酶基因Lip-837克隆到表达载体pColdⅢ中,成功构建了重组质粒pColdⅢ+Lip-837,并转化大肠杆菌E.coli BL21(DE3)。SDS-PAGE实验结果表明,实现了该基因在E.coli的异源表达,且其表达量达到细胞总蛋白的39%;但表达产物主要以包涵体形式存在。将该重组质粒pColdⅢ+Lip-837分别与不同分子伴侣质粒,如pGro7,pKJE7,pG-Tf2,pTf16在E.coli BL21(DE3)中实现了共表达。SDS-PAGE结果表明,4种分子伴侣均能明显提高目的蛋白—脂肪酶Lip-837的可溶性表达,但不同分子伴侣提高可溶性蛋白表达的程度有所不同,如仅表达pColdⅢ+Lip-837时,低温脂肪酶可溶性蛋白占总表达量的比例为5%;当与分子伴侣pGro7共表达时,对脂肪酶可溶性蛋白表达提高的比例最大,其可溶性酶蛋白的比例可占总表达量的42%;分子伴侣质粒pG-Tf2促进可溶性表达的效果较差,其可溶性酶蛋白的比例仅占其总表达量的16.6%。

基于BP神经网络模型的饮食方案研究

为推崇健康饮食,满足各类人群的健康饮食需求,文章提出一个基于BP神经网络模型的饮食方案。不同人群对食品的需求千差万别,该文旨在为满足不同人群的多样化需求而为店家提供各式各样的餐饮搭配方案。文章采用BP神经网络模型,对前期问卷所收集的桂林周边饮食需求偏好的数据进行分析,得出了各类人群的乐享健康饮食方案。结果表明,BP神经网络模型在餐饮方面具有较强的适用性。

一种基于随机掩码的低通信量Logistic回归外包训练方案

Logistic回归是一种典型的机器学习模型,因其在疾病诊断、金融预测等许多应用表现优越而受到广泛关注。Logistic回归模型的建立不仅依赖于算法,更依赖于大量有效的训练数据。尽管构建高精度模型并提供预测服务有诸多优点,但用户的敏感信息数据造成隐私问题。因此,该文提出一个新的Logistic回归外包训练方案。在该方案中,用户会预先对私有数据进行处理,并添加随机掩码的数据矩阵上传给聚合器,聚合器将聚合得到的全局训练矩阵上传给云服务器进行训练。该方案在满足数据隐私的安全性需求下具有较高的计算效率和较低的通信开销。