CT-CPI:基于整合CNN模块与Transformer的化合物–蛋白质相互作用深度学习模型

本文构建了一个新的预测化合物–蛋白质关联关系的端到端的模型,可直接输入样本序列后直接输出预测结果,命名为“CT-CPI”。在此方法中,模型主要由嵌入模块、CNN模块、transformer模块、合并模块以及多层感知机模块组成。本文对嵌入方法、transformer模型进行了改进,主要表现为优化了嵌入样本信息的语义可解释性以及在模型中将样本信息充分利用。该模型在基于不同的数据集进行实验时结果显示:基于Davis数据库提供的数据集作为实验数据下,模型预测的AUC值达到了95.6%,模型以DrugBank数据库为数据集时,模型预测效果达到了95.8%。结果表明:与传统模型相比,我们的模型具有更好的预测结果。

蛋白质折叠二维HP模型中的关联条件及其应用

蛋白质折叠是生物信息学中的一个重要问题,因为蛋白质是生物功能的主要承载者,几乎所有的生物功能都与蛋白质有关。在本文中,我们主要讨论了二维HP模型下蛋白质折叠中疏水核的关联关系,并利用关联关系避免了在求解蛋白质链的空间结构时陷入能量局部最小值,有效地找出了蛋白质的最低能量,同时,利用关联关系去除了大量的无效构象,进而提高搜索构象的收敛速度。

云南烤烟评吸质量与化学成分的关系研究

分析云南烤烟总糖、还原糖、总氮、烟碱等化学成分的含量,并对香气质、香气量、浓度、余味等评吸质量进行专家评吸打分。化学成分与评吸质量的相关分析表明,与评吸质量关系密切的化学成分主要为糖组分和含氮化合物。香气质、香气量、评吸总得分与化学成分的逐步回归分析表明,化学成分对香气质作用的大小为:挥发碱>总糖>总氮>总灰分,对香气量作用的大小为:总灰分>总糖,对总体评吸质量的作用大小为:总糖>总氮>总灰分>蛋白质>还原糖>钾。

黄酒中无机元素来源及其与酒质关系研究

黄酒中的成分极为丰富,目前已经检出的主要有醇、酯、醛、酸、酮、碳水化合物、蛋白质、单糖、多糖、肽、氨基酸、多酚以及含量丰富的B族维生素、常量元素和微量元素等10多个类别几百种物质。本文主要对黄酒中的无机元素(包括常量元素和微量元素)的种类、来源及与酒质关系问题进行了研究,作者认为,黄酒中无机元素主要来源于酿造用水,酿酒原料,发酵、贮酒设备,并探讨了黄酒中无机元素与微生物生长繁殖、酒的品质以及陈化之间的关系。

有机化合物的闪点与沸点的关联及计算

根据闪点的变化规律 ,发现有机化合物的闪点与沸点之间存在着良好的线性关系 ,据此发展了一种计算有机化合物闪点的普适化方法。对 145 7种有机化合物的计算结果表明 ,闪点计算值与实验值的一致性令人满意 ,平均误差 3 75 %。本文方法的提出 ,不仅揭示了有机物的闪点与沸点之间的定量关系 。

论各种营养素之间的相互关系

正常情况下,各种营养素在体内相互配合并相互制约;同时营养在体内的吸收利用与其它各种营养素密切相关。 一、产热营养素之间的相互关系 三大营养之间的相互关系表现得最突出的就是碳水化合物和脂肪对蛋白质的节约作用。由于供给了碳水化合物,就供给了热量。因此,可以减少单纯以蛋白质作为供热的代谢,从而增加体内氮的储存留量。若蛋白质供给不足,单纯提高热量或热量供给不足。

小麦品种和麦芽特性对小麦啤酒浊度和泡沫稳定性的影响

实验室小麦啤酒的酿造采用各种不同蛋白质(8.7%～14.4%)的小麦品种和不同溶解度(可溶性蛋白质3.9%～6.9%)的五种麦芽,在最初的一系列实验中研究小麦是否影响泡沫稳定性--小麦啤酒的一种主要特性.MBEM法(二氧化碳作为激泡气源)泡沫分析显示出小麦啤酒泡沫稳定性取决于酿造中所使用的麦芽,当使用的麦芽具有高的起泡潜力时,小麦发挥消极的影响,然而小麦添加到具有较少泡沫促进因素的过度溶解麦芽中改良啤酒的起泡性能时证明小麦含有泡沫活性化合物.另外Rudin法(氮气作为激泡气源)分析值说明通过减少泡沫,说明小麦确实影响泡沫稳定性,大概由较高啤酒黏度或较细泡沫气泡分布引起的.此外,另一个研究是小麦啤酒的浊度,由40%小麦酿造啤酒的永久性混浊读数低于1.5EBC浊度单位,由20%小麦酿造啤酒在永久性混浊(9.4～19.3EBC)和小麦的蛋白质之间建立起反比关系.酿造中使用的麦芽也影响永久性混浊读数,发现在麦芽的溶解度和永久性浊度之间有一明确的相互关系.得到的结论是:小麦啤酒酿造使用原料的选择可认为影响啤酒的视觉属性.

“图示板书”在生物化学教学中的应用

“图示板书”在生物化学教学中的应用河北任丘市华北石油卫生学校（０６２５５２）于淑言梁卫华夏素然众所周知，板书是教学的窗口，它不仅能系统地体现所讲内容的知识结构，而且能启迪学生思维，帮助学生理解和记忆。因此，精心设计板书已成为增强课堂教学效果的重要内容...