关于两个独立二项总体推断的Bayes样本容量的确定

样本容量的确定在现代生物医学研究以及在对两个独立的二项实验进行统计分析时,是经常遇到的一个问题。在实验设计阶段,往往需要计算最佳样本容量,目的是为了保证两个二项参数差的估计值与真实值的误差在所要求的范围内概率最大。巧妙地利用先验信息是实验设计的一个关键环节,目前正在广泛应用的样本量的计算公式在利用先验信息时通常采用点估计的形式。本文提出了确定样本容量的Bayes风险准则,给出了样本容量计算的Monte Carlo方法,并把这些方法应用到估计两个二项比例差的实验设计上。最后考虑了0-1损失函数和平方损失函数下计算样本容量的Bayes方法。

哺乳动物犁鼻器信息素感知及犁鼻器系统特异基因的分子进化研究进展

生物对外界环境中化学物质信号的识别和感知对其生存有着极其重要的意义.大多数哺乳动物具有两条嗅觉通路,主要嗅觉系统(MOS)用来感受普通嗅觉信号,而犁鼻器系统(VNS)则从异常灵敏的程度来识别小范围内特异性的化学感应信号-信息素(pheromone).信息素是一类在同种内个体间传递的物质,可引发群体内与个体交流和生殖相关的一系列生理和行为变化.本文综述了对哺乳动物犁鼻器信息素感知及犁鼻器系统特异(VNS-specific)基因的分子进化研究进展,这些基因包括信息素受体家族V1R和V2R以及离子通道TRPC2,为进一步深入研究哺乳动物信息素感知的分子机制奠定基础。