基于图嵌入和布谷鸟搜索的二步蛋白质复合物预测方法

本文构造了一种基于图嵌入技术和布谷鸟搜索的二步蛋白质复合物预测方法(TSSComplex),该算法可在蛋白质交互(PPI)网络上探测蛋白质复合物。采用图嵌入技术,更新边权的计算方式,使得边权同时兼顾了网络的拓扑结构和空间结构。将布谷鸟算法和传统的复合物搜索算法NEOComplex相结合,构成了TSSComplex算法,使用TSSComplex算法既能有效控制复合物中包含的蛋白质数量,又不会遗漏一些小型复合物。将该算法用于最新的人类PPI网络进行实验分析,获得了22.78%的精度和18.62%的召回率(使用传统的NEOComplex算法,其精度和召回率从47%降到了0%)。同时,又定义了最优重合率,用来衡量探测到的复合物能否尽可能地包含已知复合物。实验发现,在参考复合物集合中,有55.43%的复合物能够完全包含在某个通过预测获得的复合物中。另一方面,在参考复合物集合中,有94.78%的复合物,其最优重合率超过了50%。研究结果显示,在蛋白质交互信息大量增加的情况下,TSSComplex算法依然具有一定的精度,且能够为进一步精确探测复合物缩小搜索范围。

一种利用局部多项式回归求解偏微分方程数值解的迭代算法

利用局部多项式回归的方法,求解二阶双曲型偏微分方程的数值解。并且通过引入迭代的思想,使得该方法不仅适用于局部空间,而且也适用于全局空间。同时该方法还适合椭圆型的、抛物线型的等其他类型或其他阶数的偏微分方程。在文章末尾,给出两个数值例子,说明了该方法的有效性。

基于人体营养健康角度的中国果蔬发展建模

我国食物生产在一定程度上依然不能适应营养需求,居民营养不足与过剩并存。为了解决这个问题,本文将数据范围定位在常见的果蔬品种上,对其所含营养成分进行主成分分析和聚类,选择主要的蔬菜水果。利用损耗率和马尔可夫链,用线性回归的方法,通过对以往数据的分析,构建模型预测果蔬的消费量。进一步地,构建线性最优化模型来确定不同经济区域、不同季度的主要蔬菜水果的最合理消费量和购买成本。基于居民人体的营养均衡、购买成本、种植者收益、进出口贸易以及土地面积等多方面因素的考虑,构建多目标规划模型,寻找最优的产量和消费量。从种植产量、价格、国民营养摄入等方面向有关部门提出合理化建议。