CHO细胞模型中整合素β3胞浆段尾部NITY基序对αⅡbβ3介导的细胞功能的影响

目的:探讨整合素β3胞浆段尾部NITY基序对αⅡbβ3介导的细胞功能的影响。方法:利用中国仓鼠卵巢(CHO)细胞模型建立共表达人类野生型整合素αⅡb和野生型β3或突变型β3ΔNITY(β3胞浆段缺失NITY基序)稳转的细胞株,通过细胞在固相化纤维蛋白原上的黏附及伸展试验检测各稳转细胞株的黏附及伸展功能,通过免疫共沉淀方法检测蛋白相互作用。结果:成功建立了CHO-αⅡbβ3和CHO-αⅡbβ3ΔNITY细胞株,稳定表达野生型整合素αⅡbβ3的CHO细胞具有在固相化纤维蛋白原上的黏附和伸展能力,与CHO-αⅡbβ3细胞株相比,CHO-αⅡbβ3ΔNITY细胞株的黏附能力减弱,但是黏附后的伸展能力无明显改变。免疫共沉淀结果显示,kindlin-2能够结合野生型整合素β3,但与突变型整合素β3结合的量显著减少。结论:整合素β3胞浆段缺失NITY基序引起细胞黏附功能受损,这种缺失突变导致整合素β3与kindlin-2蛋白的结合受到抑制,从而部分抑制了整合素β3的信号转导。

流通量间断守恒高阶交通流模型及其数值模拟

在非均匀道路条件下,推广了各向异性守恒高阶交通流模型(CHO模型),获得流通量间断CHO模型,并基于其Riemann不变量性质,运用局部简化方法及δ映射算法,设计了求解流通量间断CHO模型的一阶Godunov、EO(Engquist-Osher)和LF(Lax-Friedrichs)等数值格式.通过数值模拟表明流通量间断CHO模型是合理有效的,它可以描述平衡态和非平衡态交通流,相对于流通量间断LWR(Lighthill-Whitham-Richards)模型,其能更好地刻画实际交通现象.

基于模型观测器研究降噪算法对CT图像的低对比度分辨率的影响

目的:基于模型观测器研究降噪算法对CT图像的低对比度分辨率的影响,评价低对比度分辨率的量化方法。方法:使用通道化霍特林模型观测器(CHO)的,通过双向强迫选择(2AFC)任务,对不同扫描剂量和不同降噪水平下图像的低对比度分辨率进行定量分析。结果:模型观测器可以用于量化低对比度分辨率。降噪算法带来的剂量降低程度与辐射剂量、信号的对比度和大小都存在相关性;在衡量降噪算法的性能时,有必要注明扫描的条件和扫描对象。结论:验证了用模型观测器来量化低对比度分辨率的可行性,在该模型观测器下,低剂量扫描时通过降噪处理能获得与较高剂量扫描等效的低对比度分辨能力。

基于守恒高阶模型的动态交通分配建模与仿真

针对路网中的动态交通分配问题,采用高阶守恒模型(CHO)进行建模与数值研究,并推广高阶守恒模型二进二出路口的Riemann问题;同时将高阶守恒模型与动态网络加载(DNL)模型相结合,通过变分不等式对动态网络加载模型进行分析.数值模拟采用一阶有限体积法求解高阶守恒模型,同时采用梯度下降方法迭代求解动态网络加载模型的变分不等式问题,最终以动态用户最优条件为目标实现分配均衡.数值结果表明CHO模型与DNL模型结合解决动态交通分配问题是可行的,对传统模型的研究有一定的指导意义.

基于守恒高阶模型和支持向量机的多车道车辆换道模型

针对高速公路车辆换道问题,提出一个多车道车辆换道模型。利用支持向量机(SVM)在多维特征下二分类问题的优势,将SVM和Lagrange坐标下的高阶守恒模型(CHO)结合,通过全离散跟车模型生成原始数据,采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法对数据进行预处理,采用双指标评估度SVM进行训练,建立多车道车辆换道仿真模型。仿真结果表明:基于支持向量机和CHO模型的换道模型,驾驶车能够就当前的驾驶环境,准确地作出决策,有效地模拟高速公路上真实的多车道驾驶情况。