车联网中自适应联合计算卸载资源分配算法

为降低车联网(C-V2X)中计算任务的时延与能耗,提出一种自适应的联合计算卸载资源分配算法。考虑多因素,多平台(本地计算、云计算、移动边缘计算(MEC)、空闲车辆计算)卸载,将计算卸载决策和资源分配建模为多约束优化问题。在粒子群算法基础上,提出粒子矩阵编码方式,联合优化车辆卸载决策、各平台任务卸载比例、MEC资源分配。提出粒子修正算法,结合罚函数法,解决多约束优化问题。仿真结果表明,与其它算法相比,该算法能在满足最大容忍时延的同时,最小化系统总成本。

新型R-扁桃酸脱氢酶的基因挖掘及表达鉴定

R-扁桃酸脱氢酶在苯乙酮酸的生物合成中起着关键的作用,挖掘具有高催化活性及稳定性的新型R-扁桃酸脱氢酶具有重要的意义。为了获得理想的R-扁桃酸脱氢酶,采用了基因组挖矿技术从Lactobacillus harbinensis菌株中获得了一个新型的R-扁桃酸脱氢酶LhDMDH,重组LhDMDH的比酶活高达1264.3 U/mg,约为探针的4倍,在已报道的R-扁桃酸脱氢酶中处于领先水平。同时,考察了4个重组酶主要的酶学特性,它们的最适反应温度在25-30℃,最适反应pH在9.0-9.5。动力学参数的结果表明,LhDMDH对底物的K_（cat）值为30.28 S^-1,明显高于其它重组酶。此外,底物谱分析的结果也表明LhDMDH在外消旋扁桃酸的手性拆分及苯乙酮酸的生物合成中更具优势。在R-扁桃酸脱氢酶基因挖掘方面取得了较为理想的结果,为进一步的改造及应用奠定了坚实的基础,也为其它酶的挖掘提供了可资借鉴的经验。

Differences in the population of genetics of Mycobacterium tuberculosis between urban migrants and local residents in Beijing, China

Background Currently, migration has become one of the risk factors of high burden of tuberculosis in China. This study was to explore the influence of mass migration on the dynamics of Mycobacterium （M.） tuberculosis in Beijing, the capital and an urban area of China.