典型K均值聚类算法的聚类中心个数和聚类中心的选取对彩色图像分割的精度影响较大,其主要体现在彩色图像的特征相似度(feature similarity of color,FSIMC)不高。提出一种基于遗传算法的K均值聚类分割法(GA-K-Means)。每条染色体的基因...典型K均值聚类算法的聚类中心个数和聚类中心的选取对彩色图像分割的精度影响较大,其主要体现在彩色图像的特征相似度(feature similarity of color,FSIMC)不高。提出一种基于遗传算法的K均值聚类分割法(GA-K-Means)。每条染色体的基因由聚类中心数目和聚类中心点两部分组成,并且将彩色图像的FSIMC作为适应度函数值。首先将彩色图像转换到Lab颜色空间,然后以步进和遗传算子相结合的方式搜索最佳聚类中心个数和聚类中心进行分割。把18幅不同类型的图像分别按照K均值聚类法、GA-K-Means分割法、模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)分割法进行实验。结果表明,采用GA-K-Means分割的18幅图像,其FSIMC值相应的比另外2种分割法得到的FSIMC值高10%左右,其分割时间比另外2种分割法略长。展开更多
磷酸二酯酶7和4(phosphodiesterase 7 and 4,PDE7 and PDE4)作为特异性水解第二信使3',5'-环腺苷酸的蛋白酶,是治疗炎症等相关疾病的重要靶点。本文以37个噻吩并嘧啶酮类PDE7和PDE4双重抑制剂为研究对象,采用比较分子相似性指...磷酸二酯酶7和4(phosphodiesterase 7 and 4,PDE7 and PDE4)作为特异性水解第二信使3',5'-环腺苷酸的蛋白酶,是治疗炎症等相关疾病的重要靶点。本文以37个噻吩并嘧啶酮类PDE7和PDE4双重抑制剂为研究对象,采用比较分子相似性指数分析(Co MSIA),研究其影响化合物抑制活性的特征结构信息。结果表明,这两类抑制剂的Co MSIA的预测能力较强(Rpre2≥0.80)。其影响分子生物活性的共同特征结构主要是:(1)噻吩环上的R_2取代基为疏水场的敏感区域;(2)嘧啶酮环和R_3取代基的链接基益于采用含氢键供体的亲水性基团;(3)噻吩环所在区域益于引入包含氢键供体的基团。研究还发现,PDE7抑制剂的R_1和R_2取代基,分别适宜结合小体积的亲水性基团和大体积的基团。PDE4抑制剂的嘧啶酮环和R3取代基的链接基益于结合正电基团。本研究所得的模型和信息,可为后续新型抑制剂的设计开发提供理论指导。展开更多
文摘磷酸二酯酶7和4(phosphodiesterase 7 and 4,PDE7 and PDE4)作为特异性水解第二信使3',5'-环腺苷酸的蛋白酶,是治疗炎症等相关疾病的重要靶点。本文以37个噻吩并嘧啶酮类PDE7和PDE4双重抑制剂为研究对象,采用比较分子相似性指数分析(Co MSIA),研究其影响化合物抑制活性的特征结构信息。结果表明,这两类抑制剂的Co MSIA的预测能力较强(Rpre2≥0.80)。其影响分子生物活性的共同特征结构主要是:(1)噻吩环上的R_2取代基为疏水场的敏感区域;(2)嘧啶酮环和R_3取代基的链接基益于采用含氢键供体的亲水性基团;(3)噻吩环所在区域益于引入包含氢键供体的基团。研究还发现,PDE7抑制剂的R_1和R_2取代基,分别适宜结合小体积的亲水性基团和大体积的基团。PDE4抑制剂的嘧啶酮环和R3取代基的链接基益于结合正电基团。本研究所得的模型和信息,可为后续新型抑制剂的设计开发提供理论指导。