法夫酵母人工诱变及突变株筛选的研究

用硫酸二乙酯对法夫酵母进行了诱变，并用薄层色谱法及高效液相色谱法对突变株进行了筛选鉴定,当诱变剂浓度为1％、诱变温度为20℃时，法夫酵母诱变处理的最适时间约为5min．根据视觉差异分离二苯胺平板上长出的法夫酵母菌落，用薄层色谱法初筛，并用液相色谱法鉴定出了虾青素高产菌株、虾青索低产菌株、类胡萝卜素组成缺陷菌株．     

辐射诱变突变体鉴定技术

辐射诱变育种经过几十年的研究,在方法技术、诱变手段、突变体筛选等方面取得较大进步,已成为种质资源创新、挖掘新基因和培育新品种的一个重要途径。本文简要介绍了植物辐射诱变育种技术的发展情况,总结了辐射诱变育种中诱变剂量、突变体类型及主要的突变体选择方法,并对比了各种突变体选择方法的优缺点,以期为提高植物诱变育种的效率提供参考。     

蛋白质定点诱变技术的进展

蛋白质定点诱变技术是研究基因表达、蛋白质结构与功能关系，蛋白质的稳定性及分子进化等的重要工具．已发展了大量诱变质粒DNA特殊碱基的有效操作程序，所有的方法都按在体外用带有预先设计诱变部位的寡核苷酸与己知序列靶基因序列错配异源杂交、合成定点诱变的DNA完成的．对具有代表性的Hutchison法、Kunkel法、Promega法、Deng和Nickoloff法进行了综述，并讨论了它们的优点和局限性．     

高产麦角固醇酵母菌种的选育研究

采用群体杂交法、完整细胞与原生质体诱变法和诱变与杂交结合等方法选育高产麦角固醇酵母菌种，经实验表明：单倍体诱变与杂交结合的方法是选育含麦角固醇、遗传性能稳定的酵母菌株的有效方法之一。在原生质体诱变中发现：第一次再生的原生质体麦角固醇含量很低，而随着再生次数的增加，麦角固醇的含量将逐渐上升。     

折质定点诱变技术的进展

蛋白质定点诱变技术是研究基因表达、蛋白质结构与功能关系，蛋白质的稳定性及分子进化等的重要工具。已发展了大量诱变质粒ＤＮＡ特殊碱基的有效操作程序。所有的方法都按在体外用带有预先设计诱变部位的寡核苷酸与已知序列靶基因序列错配异源杂交、合成定点诱变的ＤＮＡ完成的。对具有代表性的Ｈｕｔｃｈｉｓｏｎ法、Ｋｕｎｋｅｌ法、Ｐｒｏｍｅｇａ法、Ｄｅｎｇ和Ｎｉｃｋｏｌｏｆｆ法进行了综述，并讨论了它们的优点和局限性。     

常压室温等离子体诱变选育富硒纳豆芽孢杆菌

纳豆芽孢杆菌可以转化亚硒酸钠为有机硒。对一株纳豆芽孢杆菌的生长曲线进行测定,确定了亚硒酸钠适宜的添加时间和添加量。以纳豆芽孢杆菌BSN424为出发菌株,采用常压室温等离子体诱变系统进行诱变,根据耐硒和富硒能力筛选,经连续传代培养后筛选出了富硒纳豆芽孢杆菌。结果表明,适宜加硒时间为培养后3h,培养时间为24h,培养基适宜硒质量浓度为6μg/mL,常压室温等离子体诱变系统功率为100W,诱变时间为25s。诱变后筛选得到一株具有较高富硒能力的诱变菌株BN-44,经摇瓶发酵后的富硒量为1136.43μg/g,相比出发菌株的742.12μg/g提高了53.13%。研究表明常压室温等离子体诱变育种能有效地对纳豆芽孢杆菌BSN424进行诱变,旨在为有机硒生物转化法中寻找益生菌富硒载体及其诱变育种提供一定依据。     

三硝基甲苯（TNT）对动物遗传毒性的研究

主要研究了用含有三硝基甲苯（ＴＮＴ）的混合液灌注小鼠和培养果蝇后的遗传学效应．试验结果指出：ＴＮＴ对动物的体细胞和性细胞均有不同程度的诱变及毒性效应．     

激光诱变生物效应参数的选择

据对沙田柚,湛江红橙及胡子鲶鱼进行多年激光诱育种的研究实际出发,结合有关研究报道,从激光束参数,诱变对象参数,诱变效果参数等三方面阐述激光诱变生物效应 在数的选择。     

微生物转化法制备雌酮的研究

从实验室保藏菌种中诱变筛选到一株简单节杆菌（Arthrobacter simplex）DW5，该菌株能将底物雄烯二酮衍生物转化为雌酮。本文主要对DW5菌株转化培养基和转化条件进行研究。结果表明，当转化培养基碳源为葡萄糖，氮源为蛋白胨，转化初始pH为7．0，装液量25mL／250mL三角瓶时，当投入底物浓度为5g／L，14h后雌酮转化率达90％。     

环磷酰胺诱发蚕豆根尖细胞染色体畸变的分析

以蚕豆根法为实验材料，研究了环磷酰胺对间期微核细胞及染色体畸变的作用，并对环磷酰胺的诱变机理进行了分析，提出了环磷酰胺可能通过激发细胞内的自由基反应而导致染色体畸变的观点。     

DNA序列特征提取方法研究

针对DNA序列分类问题提出了两种特征提取方法,利用可分支持向量分类机间隔大、推广能力强的原理建立了DNA序列特征提取方法优劣的评价标准,利用该标准把本文的两种特征提取方法进行了比较,且跟以往的DNA序列特征提取方法进行了比较.实验表明,提出的两种特征方法得到的DNA序列特征完全能够代表DNA序列,对已知分类样本的预测率为100%,且此特征提取方法有很强的推广能力.     

基于二次选择匹配的神经网络集成构造方法研究

研究12种基于二次选择匹配的选择性神经网络二次集成构造方法.分析了两次集成中所用选择方法的匹配关系及第1级结构中选择性神经网络集成个体的个数对神经网络集成效果的影响.仿真结果表明,通过采用二次选择匹配以及一定的集成个数可以保证个体具有较高的精度、差异度,并减少过拟合对集成结果的影响,提高神经网络的集成精度.     

Machine learning in data envelopment analysis: A smart mechanism for indicator selection

Indicator selection has been a compelling problem in data envelopment analysis. With the advent of the big data era, scholars are faced with more complex indicator selection situations. The boom in machine learning presents an opportunity to address this problem. However, poor quality indicators may be selected if inappropriate methods are used in overfitting or underfitting scenarios. To date, some scholars have pioneered the use of the least absolute shrinkage and selection operator to select indicators in overfitting scenarios, but researchers have not proposed classifying the big data scenarios encountered by DEA into overfitting and underfitting scenarios, nor have they attempted to develop a complete indicator selection system for both scenarios. To fill these research gaps, this study employs machine learning methods and proposes a mean score approach based on them. Our Monte Carlo simulations show that the least absolute shrinkage and selection operator dominates in overfitting scenarios but fails to select good indicators in underfitting scenarios, while the ensemble methods are superior in underfitting scenarios, and the proposed mean approach performs well in both scenarios. Based on the strengths and limitations of the different methods, a smart indicator selection mechanism is proposed to facilitate the selection of DEA indicators.     

支持向量机学习方法的选择与应用

介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。     

类星体的多波段观测

在发现类星体的方法中,最有效的４种方法是颜色方法,无缝光谱方法,射电方法和Ｘ射线方法,覆盖的波段为射电波段,光学波段和Ｘ射波段,将４种方法联合在一起,应用于４个ＵＫＳＴ天区。其目的是尽量减少选择效应,建立更完备的类星体巡天体本。从１０２天区开始,已完成了Ｘ射线选和部分光学选的分光观测工作,发现了１颗Ｂ＝１５．１的亮类星本和１个Ｓｅｙｆｅｒｔ星系对,其强Ｘ射线辐射是迄今首次观测到的。     

完井方法数据库及其应用

在分析影响完井方法因素的基础上,介绍了完井方法数据库的组成、建立方法及应用效果。完井方法的选择必须依靠大量的实验和矿场资料分析与处理。建立完井方法数据库综合分析影响完井方法的各种因素,对实现完井方法优选具有重要作用。     

大规模单细胞转录组测序数据的聚类方法比较

单细胞转录组测序(single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq)数据具有高稀疏性、高噪声、高维度、结构信息和位置信息缺乏等特点,且数据规模迅速增大,使得单细胞聚类面临较大的挑战。为便于对不同的scRNA-seq数据选择合适的分析方法,本研究对scRNA-seq数据的质量控制、基因选择和聚类等方法进行比较分析。首先,分析质量控制中过滤和归一化的方法及其阈值设置;然后,从模型因子、测序技术、方法局限性和优势等方面,对6种典型的基因选择方法进行比较;最后,详细阐述6种典型的单细胞聚类方法,并分析其适用的数据规模和优缺点。收集14个带有真实标签的金标准scRNA-seq数据集,包括5个全长测序数据集和9个双端测序数据集,其中5个数据集包含的细胞数大于3 000个,对6种典型的基因选择方法和6种单细胞聚类方法进行实验比较,分析它们在识别高差异基因时和在聚类性能上的差异。结果发现,不同的基因选择方法在Adam和Wang＿Lung数据集分别可以检测到182个和124个共有基因,以及一些独有基因。此外,Seurat、SC3、Monocle 3和scDeepCluster的...     

大学计算机基础教学中案例选取的原则和方法

根据大学计算机基础的课程特点,分析该课程教学案例选取时需考虑的因素,并阐述该课程教学中案例选取的原则和方法。     

Instance-Specific Algorithm Selection via Multi-Output Learning

Instance-specific algorithm selection technologies have been successfully used in many research fields,such as constraint satisfaction and planning. Researchers have been increasingly trying to model the potential relations between different candidate algorithms for the algorithm selection. In this study, we propose an instancespecific algorithm selection method based on multi-output learning, which can manage these relations more directly.Three kinds of multi-output learning methods are used to predict the performances of the candidate algorithms:(1)multi-output regressor stacking;(2) multi-output extremely randomized trees; and(3) hybrid single-output and multioutput trees. The experimental results obtained using 11 SAT datasets and 5 Max SAT datasets indicate that our proposed methods can obtain a better performance over the state-of-the-art algorithm selection methods.     

选择法排序在C语言中的实现方法探讨

排序是计算机程序设计中的一种重要操作,在数据处理中占有极其重要的位置。排序有很多种,选择法是其中一个比较简单而有效的算法。本文详细讨论了选择法排序在C语言中的三种实现方法,并对这三种方法在关键字的交换次数和比较次数上进行了分析和比较。