合金韧窝断口微观形貌的扫描白光干涉三维检测重构及Motif表征

针对30CrMnSiA合金韧窝断口复杂的表面特征,运用扫描白光干涉法检测微观形貌。系统采用Linnik结构,并通过空间频域分析算法重建断口表面三维形貌,试验中扫描行程达120μm,纵向检测精度优于5 nm,频域分析表现出很强的位相提取和噪声抑制能力。研究韧窝断口的三维Motif表征方法,提出包含深度、长度、宽度、面积、方向角和各向异性率等6参数的定义,以及基于面积和深度阈值的合并算法。考虑到韧窝三维形态的各向异性,对基于纵横比的表面微观粗糙度定义进行修正。采用3D-Motif法对试验获得的断口三维形貌进行表面纹理分割,提取韧窝个体特征参数和统计数据,其中测得断口表面微观粗糙度为0.15～0.70,从而为定量化研究材料的断裂机理提供客观依据。

应用驱动的并行程序性能优化研究

从应用角度出发,分析、归纳各种应用中的核心计算过程,利用符合多核处理器芯片架构的并行计算模型对这些核心计算过程进行优化,得出可以被重复利用的高性能可扩展的软件库,它既可以支持新应用的高效开发,也可以保证程序性能的可扩展性。以分层并行计算模型思想为指导,从应用驱动的并行程序性能优化的角度出发,首先提出了面向多核处理器芯片体系结构的并行算法设计模型,在此基础上对并行扫描算法进行分析优化,得出新的具有良好扩展性、高性能的g-scan算法。之后深入研究13种核心计算实体之一的稀疏线性代数计算实体,应用g-scan算法设计实现了新的稀疏矩阵-向量运算算法,并将其应用于结构工程领域中广泛使用的有限元分析,大大提升了其执行效率。

Identification of Secondary Structure of Extracellular Signal Regulated Kinase (ERK) Interacting Proteins and Their Domain: An in Silico Study

ERK is involved in multiple cell signaling pathways through its interacting proteins. By in silico analysis, earlier we have identified 22 putative ERK interacting proteins namely;ephrin type-B receptor 2 isoform 2 precursor (EPHB2), mitogen-activated protein kinase 1 (MAPK1), interleukin-17 receptor D precursor (IL17RD), WD repeat domain containing 83 (WDR83), tescalcin (Tesc), mitogen-activated protein kinase kinase kinase 4 (MAPP3K4), kinase suppressor of Ras2 (KSR2), mitogen-activated protein kinase kinase 6 (MAP3K6), UL16 binding protein 2 (ULBP2), UL16 binding protein 1 (ULBP1), dual specificity phosphatase 14 (DUSP14), dual specificity phosphatase 6 (DUSP6), hyaluronan-mediated motility receptor (RHAMM), kinase D interacting substrate of 220 kDa (KININS220), membrane-associated guanylate kinase (MAGI3), phosphoprotein enriched in astrocytes 15 (PEA15), typtophenyl-tRNA synthetase, cytoplasmic (WARS), dual specificity phosphatase 9 (DUSP9), mitogen-activated protein kinase kinase kinase 1 (MAP3K1), UL16 binding protein 3 (ULBP3), SLAM family member 7 isoform a precursor (SLAMMF7) and mitogen activated protein kinase kinase kinase 11 (MAP3K11) (Table 1). However, prediction of secondary structure and domain/motif present in aforementioned ERK interacting proteins is not studied. In this paper, in silico prediction of secondary structure of ERK interacting proteins was done by SOPMA and motif/domain identification using motif search. Briefly, SOPMA predicted higher random coil and alpha helix percentage in these proteins (Table 2) and motif scan predicted serine/threonine kinases active site signature and protein kinase ATP binding region in majority of ERK interacting proteins. Moreover, few have commonly dual specificity protein phosphatase family and tyrosine specific protein phosphatase domains (Table 3). Such study may be helpful to design engineered molecules for regulating ERK dependent pathways in disease condition.

基于像素差分基元矩阵的图像检索

针对图像检索问题,提出一种基于像素差分基元矩阵的图像检索方法。该方法结合图像的颜色特征与纹理特征,在量化后的HSV颜色空间中提出10种基元;通过定义的基元扫描图像,生成像素差分矩阵以及基元过渡矩阵。最后利用统计算法将上述两个矩阵合并为一个像素差分基元矩阵,实现了颜色、纹理以及空间信息等多特征的图像检索。在Corel标准图像数据库中执行图像检索方法间的对比实验,在Corel-4000图像数据库中执行旋转图像检索实验,实验结果表明,该方法不仅具有良好的检索表现,而且可以实现旋转图像的检索。

阳极氧化种植体植入早期骨组织细胞趋化因子受体4的表达

背景:与传统种植体相比,阳极氧化种植体植入早期即可达到种植稳定,其相关的分子生物学机制并不明确。目的:分析细胞趋化因子受体4在阳极氧化种植体植入早期表达的意义。方法:选取4月龄Wistar大鼠40只,随机分为种植体植入6,12,24h组及空白对照组。将阳极氧化和喷砂两种表面特性的种植体分别植入实验组所有大鼠左右侧胫骨。植入6,12,24h后处死各实验组大鼠,旋出种植体,截取种植体周围直径约2cm骨组织,对照组截取胫骨近骺端直径约2cm骨组织。将各实验组一半骨组织制备蛋白样品,用Westernblot免疫印迹分析细胞趋化因子受体4蛋白,以β-actin作为内参。另一半骨组织进行中性EDTA脱钙、切片,进行细胞趋化因子受体4蛋白免疫组织化学检测。将24h组取出的种植体行扫描电镜观察。结果与结论:Westernblot结果显示,种植体植入24h内,实验组种植体周围骨组织细胞趋化因子受体4蛋白表达量均高于空白对照组。同一时间点,阳极氧化种植体周围骨组织细胞趋化因子受体4表达量均高于表面喷砂种植体周围骨组织。免疫组织化学结果支持上述结果。扫描电镜可见,阳极氧化种植体较喷砂种植体表面黏附较多的间叶样细胞。提示阳极氧化种植体诱导机体骨组织细胞趋化因子受体4高表达,可能促使种植体达到早期稳定。

差示扫描量热法分析光滑鳖甲抗冻蛋白ApAFP914 TXT基序对抗冻活性的影响

研究光滑鳖甲抗冻蛋白Ap AFP914及其突变体的原核表达及活性,推测TXT基序的突变对昆虫抗冻蛋白抗冻活性的影响。通过定点突变新疆荒漠昆虫光滑鳖甲抗冻蛋白apafp914基因TXT基序的规则位点个数,并亚克隆至p ET32a原核表达载体,转化大肠杆菌,Ni-NTA纯化得到融合蛋白Trx A-Ap AFP914及3种突变体蛋白;利用Swis S-Model服务器预测分析了Ap AFP914蛋白的三维结构;通过差示扫描量热法测定Trx A-Ap AFP914及其突变体的热滞活性。结果显示,4种融合蛋白分子量均在30 k D左右;且突变蛋白Trx A-A19T具有最高的热滞活性,而突变体Trx A-T33F和Trx A-T33&45F的热滞活性显著低于未突变的Trx A-914。研究结果表明昆虫抗冻蛋白的TXT基序越规则其具有的热滞活性越高。

基于深度优先判定聚类的DNA序列模体发现

提出一种数据挖掘方法 MMHC来求解DNA序列模体。首先使用基于种子的错配聚类形成候选模体类,然后使用基于相对熵及聚类复杂度的深度优先判定(depth first determination,DFD)算法识别真正的模体类,最后使用保守区扫描法(conservation region scanning,CRS)及最大后验概率保值过滤法(MAP value-preservation filtering,MVPF)优化模体类。在两类DNA序列数据集上,将MMHC与三种经典的模体发现方法 MEME、AlignACE和SOMBRERO进行了对比试验。结果表明:对于大多数数据集,MMHC方法无论是在发现模体的可靠性及准确性方面,还是在反映背景种类的聚类结构方面,都明显优于三种经典的模体发现方法。