PLRV 56KD蛋白基因植物转化载体的构建

为培育转基因抗马铃薯卷叶病毒的新材料 ,采用二次连接法将存在于克隆载体 p L R5 6中的马铃薯卷叶病毒 5 6 KD蛋白基因及 3 端非编码区构建到双元载体系统的中间表达载体质粒p ROK 中 ,采用三亲融合法和直接导入法转化根癌农杆菌 LBA4 40 4 ,PCR法检测。实验表明 ,二次连接法效果优于一次连接法 ,两种连接法对比 ,二次连接法更适用于大分子质粒的重组。直接导入法比三亲融合法更简便 ,二者转化效率没有显著差异。实验构建完成马铃薯卷叶病毒 5 6 KD蛋白基因及 3 端非编码植物转化载体 ,建立了高效。

基于特征的零件基因编码研究

零件基因编码是零件智能化设计的基础,通过对零件基本特征的分析,建立零件基本特征基因信息模型,结合生物基因编码技术,对零件基本特征基因信息编码作了深入的研究,给出了几种基本特征的基因编码片段。在此基础上,进一步分析零件的整体结构,得到零件的线性存储模型,最后建立零件的基因编码模型,给出了一种简单零件的基因编码。

基于遗传中心法则的零件逐步求精创新设计

针对零件创新设计中功能分解标准各异,运算耗时随零件复杂度成指数递增以及设计局限性强等难点。在生物遗传学中心法则和基因互补配对原则的启发下,探索一种结合矢量运算、矢量组合和约束函数的面向全过程全反馈闭环逐步求精零件创新设计方法。由于采用零件特征基因编码和零件特征融合算法,简化了功能分解的依据并提高零件运算速度。文章阐述了实现的具体框架和创新设计算例,并在CATIA5R8平台验证该方法是可行。

基因表达式编程在分形图像压缩编码中的应用

针对目前存在图像压缩率不高、全局搜索或遗传算法寻找最优分形图像压缩编码速度慢的不足,将基因表达式编程应用于分形图像压缩编码,提高求解分形图像压缩编码速度和压缩比.首先从理论上对二值图像压缩编码的求解过程和基因表达式编程在压缩编码中的作用机理进行分析;然后,研究分形图像压缩编码的基因和染色体的表示方法,适应度函数设计以及选择、变异、插串、基因变换、基因重组等基因遗传进化操作过程.提出基因表达式编程的分形图像压缩算法,求解分形图像压缩编码的最优解.实验结果表明,基因表达式编程应用于分形图像压缩编码,具有较强的全局寻优能力,搜索最优解的速度比遗传算法快约2倍,图像压缩率高.

基于遗传基因的阀门零部件计算机辅助设计

零件基因编码是零件智能化设计的基础,通过对零件基本特征的分析,建立零件基因表达式和零件基因个体表达式,结合遗传基因编码技术,对零件基因和零件基因个体进行编码,生成计算机程序零件基因,通过计算机基因库编码和解码,实现零件二维计算机辅助设计。

基于三位一体制造基因库的装配式数控编程实现

以"零件"为研究对象形成的传统编程模式只能逐一对零件进行编程,该方法费工费时。现从构成零件的几何要素出发,将零件要加工的各个部位,按某一特定的几何要素剥离成一个或多个微小单元;通过对微小单元的特性分析与制造方法研究,建立由CAD型面参数图形、CAPP工艺信息与CNC数控程序三位一体构成的制造基因,实现零件不同但几何要素相同的微小单元可调用同一制造基因编程。该方法从根本上解决了几何要素相同的不同零件的重复设计、重复编程的问题,实用价值明显。

辣椒疫霉CRN编码基因的克隆、转录特征及在与寄主互作中的作用

CRN(crinkling and necrosis-inducing protein)蛋白是一类卵菌特有的效应分子,然而目前对其功能和分子机制知之甚少。为分析CRN效应分子在辣椒疫霉(Phytophthora capsici)与植物互作中的作用,本研究利用前期转录组测序结果,对辣椒疫霉基因组数据库进行序列比对分析,获得了7个CRN编码基因的全长序列;采用RT-PCR方法分析其在辣椒疫霉生长发育阶段(菌丝、游动孢子囊、游动孢子、萌发的休止孢)和侵染寄主阶段(本氏烟(Nicotiana benthamiana)灌根1.5、3、6、12、24、36和72 h后)的转录水平,发现3个基因在辣椒疫霉生长发育阶段和侵染阶段上调表达;将这3个基因克隆测序,发现其编码蛋白均含有保守的LFLAK和HVLVVVP基序;在本氏烟上的基因瞬时表达结果表明,Pc559084和Pc570403能够抑制由致病疫霉elicitin蛋白INF1或老鼠促凋亡蛋白BAX诱发的植物程序性细胞死亡,并且Pc559084能够促进辣椒疫霉侵染植物。这些研究结果为理解CRN效应分子在辣椒疫霉致病过程中的作用提供了重要的实验数据。

航路时空资源分配的多目标优化方法

为了提高航空公司与空管方之间的协同决策程度,降低航班延误水平,以航路飞行的航班为研究对象,研究了航路时空资源的多目标分配;考虑实际运行条件下航班的唯一性约束、时间顺序约束和可行性约束的影响,以航班在流量受限区所分配的飞行航迹和进入时隙为决策变量,以航班总延误成本最小和航空公司延误公平损失偏差系数最小为目标函数,构建了多目标非线性0-1整数规划模型;基于模型特点引用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并利用排列编码法设计了一种整数基因编码方式,以最大限度保证基因产生可行解集;为了验证模型与算法的有效性,基于南中国海地区航班运行实例,对算法搜寻最优解的性能进行了研究,并将此算法与传统按时刻表分配(RBS)方法进行了对比。研究结果表明:改进编码方式的NSGA-Ⅱ算法使解集种群在约50代后世代距离从600收敛至30并稳定,具有良好的收敛性;针对实例中的多目标优化模型共生成有6组解的帕累托解集,结果有66.7%的概率完全支配RBS方法,且优化结果中航班平均延误成本比RBS方法降低了8.5%,平均公平损失偏差系数降低了70.6%。可见提出的航路时空资源多目标优化方法的执行效果显著,可在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性,是解决航路飞行航班航迹与时隙资源分配问题的一种有效方法。