Optima MAX & TLX台式超速离心机

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ultra-centrifuge超速离心

ultra-centrifuge超速离心
究的已经不是某一个特定的基因、蛋白或细胞的功能,而注重将 基因组、蛋白组、细胞生物学作为一个整体来研究,看看它们在 生命状态及特定条件下的相互作用,从而进一步认识生命本身, 揭示疾病的发生发展过程,为新药的开发提供更精确的信息和技 术平台。
在整个系统生物学的研究过程中,离心技术可说是“无处不在” ,不论在核酸、蛋白还是细胞,我们都可以使用不同的离心机, 不同的离心技术作分离的工具。此外,离心机更可作分析的手段 。蛋白的结构、蛋白与蛋白或小分子的相互作用及分子量的测定 等等,这都是分析超速离心机可以帮助科学家进一步研究蛋白的 不同层面 。所以,离心技术可以说是整个系统生物学研究不可缺 少的重要部分。
原来静止状态,速度等于零,在加速经过100×10-13S
的时间后,颗粒便达到极限的速度。
重要参数 沉降系数
如何计算沉降系数?
V=d2(Pp-P)g/18u
v:颗粒沉降速度 d:颗粒直径 Pp:颗粒密度 P:溶液密度 u:溶液介质粘度 g:重力
重要参数 沉降系数
生物颗粒及大分子的沉降系数
重要参数 沉降系数
r:旋转中心至转头内离心管某一部分的半径(以mm为单位) RPM:转头每分钟旋转的转数
下图为离心管在不同类型转头中的Rmax及Rmin
离心力的大小与旋转速度以及旋转半 径成正相关性。
重要参数 RCF与RPM的关系
RCFmax=1.12 rmax(RPM/1000)2 RPM=103 √RCF/1.12rmax t1×RCF1=t2×RCF2
t=K/S
提供的k因子是指最高速度时的k值,但并不是所有的离心都在最高速 度,减低速度后所需的离心时间,则应
Kadj=K(reter speed of rotor/run speed)2

OptimaCT660简介.doc

OptimaCT660简介.doc

2011年11月19日,北京—今日,GE医疗在中国首次发布128层CTOptima CT660(128T)。

作为GE医疗在“健康创想”和“绿色创想”理念指导下所推出的又一款经典力作,Optima CT660(128T)萃取了国际领先的宝石CT技术,融入全新宝石ASiR平台,实现动态500排技术,打造三率合一心脏CT的先进技术。

它打破了传统128层CT 的瓶颈,可以在更低辐射剂量、更低设备消耗下,实现图像质量的跃迁和四维功能成像的应用。

其人性化的设计理念使CT在临床应用过程中,可以为医生和患者创造更加舒适和便捷的检查体验。

业内人士认为,随着Optima CT660(128T)在中国的推出,必将使中国用户在高端CT的高清成像和四维功能成像领域达到一个新高峰。

今年国家“十二五”规划中曾提出,对恶性肿瘤、循环系统疾病、呼吸系统疾病等重大疾病进行干预。

为此,国家相关职能部门对医疗机构的临床诊断也提出了更高的要求。

为契合国家“十二五”规划,帮助医疗机构提高医疗服务质量,GE医疗将Optima CT660(128T)正式引入中国市场,为攻克我国癌症、心血管等重大疾病提供强大助力。

由于Optima CT660(128T)可使CT在诊断过程中实现在降低辐射剂量的同时,大幅降低图像噪声,进而获得更高清的成像效果,它在中国市场的推出将使医疗机构在确保病人安全的同时使诊断向更高水平迈进。

GE医疗大中华区副总裁兼诊断影像事业部总经理陈雁表示:“Optima CT660(128T)是GE医疗基于‘健康创想’和‘绿色创想’战略而研发的创新型产品,是GE医疗响应国家医改和“十二五”规划,为克服重大疾病威胁所推出的又一力作。

它成功应用了GE 医疗全球领先科技的最新成果,并萃取了超高端宝石CT的精华,为更多医疗机构实现对重大疾病的早发现、早治疗和促进医疗质量的提升带来帮助。

”创新引领科技。

GE医疗在Optima CT660(128T)中,成功融入了全新宝石ASiR平台,可以在不增加X线辐射剂量的条件下实现降低图像噪声、提高图像质量的目的,进而获得全身的半剂量高清成像。

全球汽车车型中英文对照表

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全球汽车车型中英文对照表车型(中文)车型(英文)车型(中文)车型(英文)奥迪奥迪AUDI伊兰特ELANTRA 宝马宝马BMW特拉卡Terracan 迷你Mini途胜Tucsonmini One mini One御翔NF奔驰奔驰benz雅绅特Accent东风雪铁龙东风雪铁龙DONGFENGCITROEN圣达菲SantaFe爱丽舍Elysee酷派coupe 毕加索Picasso君爵XG世嘉quatre特杰Trajet 凯旋triomphe美佳Matrix大众(上汽)大众(上汽)VW(Shanghai)雅科仕EQUUS波罗Polo维拉克斯Veracruz 帕萨特领驭PASSAT悦达起亚起亚KIA高尔GOL千里马桑塔纳SANTANA赛拉图CERATO 途安Touran嘉华Carnival大众(一汽)大众(一汽)faw-volkswagen远舰Optima捷达JETTA RIO RIO宝来BORA索兰托SORENTO 高尔夫Golf佳乐Carens 开迪Caddy狮跑Sportage 速腾SagitarSagitar欧迪玛Optima迈腾magotan 阿尔法-罗米欧阿尔法-罗米欧Alfa Romeo甲壳虫beetle保时捷保时捷porsche辉腾Phaeton新款Boxster porsche Boxster康比Combi卡宴Cayenne VR6VR6卡曼cayman 途锐Touareg宾利宾利Bentley 面包车multivan雅致Arnage高尔夫Golf GTI欧陆飞驰Continental Flying Spur辉腾Phaeton大陆Continental GT东风标致东风标致Dongfeng 大陆ContinentalPeugeot GTC菲亚特菲亚特FIAT标致标致Peugeot 派力奥Palio法拉利法拉利Ferrari派力奥周末风PalioWeekend吉姆斯GMC西耶那Siena Savana Savana 派朗Perla捷豹捷豹JAGUAR克莱斯勒克莱斯勒CaliforniaCruiser精灵Smart精灵Smart大捷龙grandvoyager兰博基尼兰博基尼LamborghiniPT漫步者PT Pacifica蝙蝠Murcielago300C300C盖拉多Gallardo交叉火力Crossfire劳斯莱斯劳斯莱斯Rolls-Royce 斯柯达斯柯达Skoda幻影Phantom 欧雅(明锐)Octavia雷诺雷诺Renault法比亚Fabia拉古娜Laguna速派Superb风景Scenic欧雅octavia梅甘娜Megane沃尔沃沃尔沃VOLVO威赛帝Velsatis别克别克BUICK莲花莲花Louts君威Regal路虎路虎LAND-ROVER凯越Exce11e神行者FreelanderGL8GL8揽胜Range Rover荣御Royaum发现3Discovery君越LaCrosse防卫者defender林荫大道Park Avenue神行者2Freelander昂科雷enclave罗孚罗孚ROVER英朗excelle罗孚75rover75赛欧Rendezvous名爵MG TF福特福特FORD玛莎拉蒂玛莎拉蒂Maserati 福克斯Focus酷派Coupe全顺Transit蜘蛛Spyder蒙迪欧Mondeo总裁Quattroporte嘉年华Fiesta迈巴赫迈巴赫MaybachS-MAX S-MAX欧宝欧宝Agila翼虎maverick威达Vectra房车caravan赛飞利ZafiraE150E150雅特Astra凯迪拉克凯迪拉克Cadillac雅特GTC Astra GTC CTS CTS Pagani格尼风之子PAGANI ZONDASRX SRX萨博萨博SAAB帝威DeVille世爵世爵Spyker凯雷德Escalade道奇道奇Dodge赛威SLS公羊Dodge RAM 雪佛兰雪佛兰Chevrolet悍马悍马HUMMER 开拓者Blazer吉普Jeep吉普JeepSPARK乐驰SPARK牧马人Wrangler新赛欧SAIL SAIL自由者Liberty景程EPICA大切诺基Grand Cherokee乐骋AVEO林肯林肯Lincoln乐风LOVA领航者navigator科鲁兹cruze城市Town Car 本田本田HONDA MKX MKX飞度Fit庞帝亚克庞帝亚克Solstice奥德赛Odyssey光冈光冈MITSUOKECR-V CR-V光冈GALUE雅阁ACCORD 雷克萨斯(凌志)雷克萨斯(凌志)LEXUS思域CIVIC讴歌讴歌Acura时韵stream斯巴鲁斯巴鲁SUBARU丰田丰田TOYOTA力狮Legacy霸道(普拉多)PRADO傲虎Outback 陆地巡洋舰Highlander翼豹Impreza特锐TERIOS森林人Forester柯斯达COASTER力狮Wagon Legacy Wagon花冠COROLLA驰鹏Tribeca皇冠CROWN无限无限Infiniti普锐斯Prius韩国双龙韩国双龙SSANG YONG锐志Reiz主席Chairman凯美瑞Camry雷斯特Rexton新威驰NEW VIOS爱腾Actyon佳美Camry路帝RODIUS大霸王Previa享御KYRONRAV4RAV4广州本田奥德赛Odyssey海狮HIACE雅阁ACCORD考斯特COASTER思迪CITY红杉sequoia飞度FIT锡耶纳Sienna CITY锋范CITY锋范巡洋舰-美规LandCruiser东风本田思域CIVIC铃木铃木Suzuki CR-V CR-V 羚羊Suzuki广州丰田凯美瑞CAMRY奥拓Auto汉兰达Highlander雨燕Swift一汽丰田皇冠CROWN利亚纳-三厢Liana3锐志REIZ北斗星suzukiwagon花冠COROLLA EX利亚纳-两厢Liana2卡罗拉COROLLA 天语SX4Sedan普锐斯PRIUS 吉姆尼Jimny威驰VIOS超级维特拉GRANDVITARA陆地巡洋舰Land Cruiser马自达马自达Mazda普拉多PRADO 福美来Familia RAV4RAV4普力马Premacy普瑞维亚PREVIA新Mazda6轿跑车new Mazda6sports car东风日产骊威LIVINA日产日产NISSAN 骐达(两厢)/颐达(三厢)TIDDA蓝鸟BLUEBIRD天籁TEANA阳光SUNNY阳光SUNNY帕拉丁Pathfinder蓝鸟BLUEBIRD 皮卡PICKUP西玛CIMA新天籁TEANA风雅FUGA骐达(颐达)TIIDA风度CEFIRO轩逸BluebirdSylphy奇骏X-TRAIL骏逸Geniss途乐PATROL风度cefiro贵士QUEST奇骏X-TRAIL帕拉丁PALADIN西玛CIMA皮卡PICKUP途乐Patrol轩逸SYLPHY350Z350Z一汽大众捷达JETTA碧莲Civilian宝来BORA风雅Fuga高尔夫GOLF美伦奴murano开迪CADDY贵士Quest速腾SAGITAR 三菱三菱MITSUBISHI奥迪Audi帕杰罗速跑PajeroSport迈腾MAGOTAN欧蓝德Outlander上汽大众桑塔纳SANTANA帕杰罗V73PajeroV73帕萨特,领驭PASSAT帕杰罗V77PajeroV77劲情/劲取POLO格蓝迪Grandis高尔GOLEVO IX途安TOURAN 现代现代Hyundai途观Tiguan 索纳塔Sonata斯柯达SKODA。

机器学习专业词汇中英文对照

机器学习专业词汇中英文对照

机器学习专业词汇中英⽂对照activation 激活值activation function 激活函数additive noise 加性噪声autoencoder ⾃编码器Autoencoders ⾃编码算法average firing rate 平均激活率average sum-of-squares error 均⽅差backpropagation 后向传播basis 基basis feature vectors 特征基向量batch gradient ascent 批量梯度上升法Bayesian regularization method 贝叶斯规则化⽅法Bernoulli random variable 伯努利随机变量bias term 偏置项binary classfication ⼆元分类class labels 类型标记concatenation 级联conjugate gradient 共轭梯度contiguous groups 联通区域convex optimization software 凸优化软件convolution 卷积cost function 代价函数covariance matrix 协⽅差矩阵DC component 直流分量decorrelation 去相关degeneracy 退化demensionality reduction 降维derivative 导函数diagonal 对⾓线diffusion of gradients 梯度的弥散eigenvalue 特征值eigenvector 特征向量error term 残差feature matrix 特征矩阵feature standardization 特征标准化feedforward architectures 前馈结构算法feedforward neural network 前馈神经⽹络feedforward pass 前馈传导fine-tuned 微调first-order feature ⼀阶特征forward pass 前向传导forward propagation 前向传播Gaussian prior ⾼斯先验概率generative model ⽣成模型gradient descent 梯度下降Greedy layer-wise training 逐层贪婪训练⽅法grouping matrix 分组矩阵Hadamard product 阿达马乘积Hessian matrix Hessian 矩阵hidden layer 隐含层hidden units 隐藏神经元Hierarchical grouping 层次型分组higher-order features 更⾼阶特征highly non-convex optimization problem ⾼度⾮凸的优化问题histogram 直⽅图hyperbolic tangent 双曲正切函数hypothesis 估值,假设identity activation function 恒等激励函数IID 独⽴同分布illumination 照明inactive 抑制independent component analysis 独⽴成份分析input domains 输⼊域input layer 输⼊层intensity 亮度/灰度intercept term 截距KL divergence 相对熵KL divergence KL分散度k-Means K-均值learning rate 学习速率least squares 最⼩⼆乘法linear correspondence 线性响应linear superposition 线性叠加line-search algorithm 线搜索算法local mean subtraction 局部均值消减local optima 局部最优解logistic regression 逻辑回归loss function 损失函数low-pass filtering 低通滤波magnitude 幅值MAP 极⼤后验估计maximum likelihood estimation 极⼤似然估计mean 平均值MFCC Mel 倒频系数multi-class classification 多元分类neural networks 神经⽹络neuron 神经元Newton’s method ⽜顿法non-convex function ⾮凸函数non-linear feature ⾮线性特征norm 范式norm bounded 有界范数norm constrained 范数约束normalization 归⼀化numerical roundoff errors 数值舍⼊误差numerically checking 数值检验numerically reliable 数值计算上稳定object detection 物体检测objective function ⽬标函数off-by-one error 缺位错误orthogonalization 正交化output layer 输出层overall cost function 总体代价函数over-complete basis 超完备基over-fitting 过拟合parts of objects ⽬标的部件part-whole decompostion 部分-整体分解PCA 主元分析penalty term 惩罚因⼦per-example mean subtraction 逐样本均值消减pooling 池化pretrain 预训练principal components analysis 主成份分析quadratic constraints ⼆次约束RBMs 受限Boltzman机reconstruction based models 基于重构的模型reconstruction cost 重建代价reconstruction term 重构项redundant 冗余reflection matrix 反射矩阵regularization 正则化regularization term 正则化项rescaling 缩放robust 鲁棒性run ⾏程second-order feature ⼆阶特征sigmoid activation function S型激励函数significant digits 有效数字singular value 奇异值singular vector 奇异向量smoothed L1 penalty 平滑的L1范数惩罚Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏惩罚函数smoothing 平滑Softmax Regresson Softmax回归sorted in decreasing order 降序排列source features 源特征sparse autoencoder 消减归⼀化Sparsity 稀疏性sparsity parameter 稀疏性参数sparsity penalty 稀疏惩罚square function 平⽅函数squared-error ⽅差stationary 平稳性(不变性)stationary stochastic process 平稳随机过程step-size 步长值supervised learning 监督学习symmetric positive semi-definite matrix 对称半正定矩阵symmetry breaking 对称失效tanh function 双曲正切函数the average activation 平均活跃度the derivative checking method 梯度验证⽅法the empirical distribution 经验分布函数the energy function 能量函数the Lagrange dual 拉格朗⽇对偶函数the log likelihood 对数似然函数the pixel intensity value 像素灰度值the rate of convergence 收敛速度topographic cost term 拓扑代价项topographic ordered 拓扑秩序transformation 变换translation invariant 平移不变性trivial answer 平凡解under-complete basis 不完备基unrolling 组合扩展unsupervised learning ⽆监督学习variance ⽅差vecotrized implementation 向量化实现vectorization ⽮量化visual cortex 视觉⽪层weight decay 权重衰减weighted average 加权平均值whitening ⽩化zero-mean 均值为零Letter AAccumulated error backpropagation 累积误差逆传播Activation Function 激活函数Adaptive Resonance Theory/ART ⾃适应谐振理论Addictive model 加性学习Adversarial Networks 对抗⽹络Affine Layer 仿射层Affinity matrix 亲和矩阵Agent 代理 / 智能体Algorithm 算法Alpha-beta pruning α-β剪枝Anomaly detection 异常检测Approximation 近似Area Under ROC Curve/AUC Roc 曲线下⾯积Artificial General Intelligence/AGI 通⽤⼈⼯智能Artificial Intelligence/AI ⼈⼯智能Association analysis 关联分析Attention mechanism 注意⼒机制Attribute conditional independence assumption 属性条件独⽴性假设Attribute space 属性空间Attribute value 属性值Autoencoder ⾃编码器Automatic speech recognition ⾃动语⾳识别Automatic summarization ⾃动摘要Average gradient 平均梯度Average-Pooling 平均池化Letter BBackpropagation Through Time 通过时间的反向传播Backpropagation/BP 反向传播Base learner 基学习器Base learning algorithm 基学习算法Batch Normalization/BN 批量归⼀化Bayes decision rule 贝叶斯判定准则Bayes Model Averaging/BMA 贝叶斯模型平均Bayes optimal classifier 贝叶斯最优分类器Bayesian decision theory 贝叶斯决策论Bayesian network 贝叶斯⽹络Between-class scatter matrix 类间散度矩阵Bias 偏置 / 偏差Bias-variance decomposition 偏差-⽅差分解Bias-Variance Dilemma 偏差 – ⽅差困境Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 双向长短期记忆Binary classification ⼆分类Binomial test ⼆项检验Bi-partition ⼆分法Boltzmann machine 玻尔兹曼机Bootstrap sampling ⾃助采样法/可重复采样/有放回采样Bootstrapping ⾃助法Break-Event Point/BEP 平衡点Letter CCalibration 校准Cascade-Correlation 级联相关Categorical attribute 离散属性Class-conditional probability 类条件概率Classification and regression tree/CART 分类与回归树Classifier 分类器Class-imbalance 类别不平衡Closed -form 闭式Cluster 簇/类/集群Cluster analysis 聚类分析Clustering 聚类Clustering ensemble 聚类集成Co-adapting 共适应Coding matrix 编码矩阵COLT 国际学习理论会议Committee-based learning 基于委员会的学习Competitive learning 竞争型学习Component learner 组件学习器Comprehensibility 可解释性Computation Cost 计算成本Computational Linguistics 计算语⾔学Computer vision 计算机视觉Concept drift 概念漂移Concept Learning System /CLS 概念学习系统Conditional entropy 条件熵Conditional mutual information 条件互信息Conditional Probability Table/CPT 条件概率表Conditional random field/CRF 条件随机场Conditional risk 条件风险Confidence 置信度Confusion matrix 混淆矩阵Connection weight 连接权Connectionism 连结主义Consistency ⼀致性/相合性Contingency table 列联表Continuous attribute 连续属性Convergence 收敛Conversational agent 会话智能体Convex quadratic programming 凸⼆次规划Convexity 凸性Convolutional neural network/CNN 卷积神经⽹络Co-occurrence 同现Correlation coefficient 相关系数Cosine similarity 余弦相似度Cost curve 成本曲线Cost Function 成本函数Cost matrix 成本矩阵Cost-sensitive 成本敏感Cross entropy 交叉熵Cross validation 交叉验证Crowdsourcing 众包Curse of dimensionality 维数灾难Cut point 截断点Cutting plane algorithm 割平⾯法Letter DData mining 数据挖掘Data set 数据集Decision Boundary 决策边界Decision stump 决策树桩Decision tree 决策树/判定树Deduction 演绎Deep Belief Network 深度信念⽹络Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN 深度卷积⽣成对抗⽹络Deep learning 深度学习Deep neural network/DNN 深度神经⽹络Deep Q-Learning 深度 Q 学习Deep Q-Network 深度 Q ⽹络Density estimation 密度估计Density-based clustering 密度聚类Differentiable neural computer 可微分神经计算机Dimensionality reduction algorithm 降维算法Directed edge 有向边Disagreement measure 不合度量Discriminative model 判别模型Discriminator 判别器Distance measure 距离度量Distance metric learning 距离度量学习Distribution 分布Divergence 散度Diversity measure 多样性度量/差异性度量Domain adaption 领域⾃适应Downsampling 下采样D-separation (Directed separation)有向分离Dual problem 对偶问题Dummy node 哑结点Dynamic Fusion 动态融合Dynamic programming 动态规划Letter EEigenvalue decomposition 特征值分解Embedding 嵌⼊Emotional analysis 情绪分析Empirical conditional entropy 经验条件熵Empirical entropy 经验熵Empirical error 经验误差Empirical risk 经验风险End-to-End 端到端Energy-based model 基于能量的模型Ensemble learning 集成学习Ensemble pruning 集成修剪Error Correcting Output Codes/ECOC 纠错输出码Error rate 错误率Error-ambiguity decomposition 误差-分歧分解Euclidean distance 欧⽒距离Evolutionary computation 演化计算Expectation-Maximization 期望最⼤化Expected loss 期望损失Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题Exponential loss function 指数损失函数Extreme Learning Machine/ELM 超限学习机Letter FFactorization 因⼦分解False negative 假负类False positive 假正类False Positive Rate/FPR 假正例率Feature engineering 特征⼯程Feature selection 特征选择Feature vector 特征向量Featured Learning 特征学习Feedforward Neural Networks/FNN 前馈神经⽹络Fine-tuning 微调Flipping output 翻转法Fluctuation 震荡Forward stagewise algorithm 前向分步算法Frequentist 频率主义学派Full-rank matrix 满秩矩阵Functional neuron 功能神经元Letter GGain ratio 增益率Game theory 博弈论Gaussian kernel function ⾼斯核函数Gaussian Mixture Model ⾼斯混合模型General Problem Solving 通⽤问题求解Generalization 泛化Generalization error 泛化误差Generalization error bound 泛化误差上界Generalized Lagrange function ⼴义拉格朗⽇函数Generalized linear model ⼴义线性模型Generalized Rayleigh quotient ⼴义瑞利商Generative Adversarial Networks/GAN ⽣成对抗⽹络Generative Model ⽣成模型Generator ⽣成器Genetic Algorithm/GA 遗传算法Gibbs sampling 吉布斯采样Gini index 基尼指数Global minimum 全局最⼩Global Optimization 全局优化Gradient boosting 梯度提升Gradient Descent 梯度下降Graph theory 图论Ground-truth 真相/真实Letter HHard margin 硬间隔Hard voting 硬投票Harmonic mean 调和平均Hesse matrix 海塞矩阵Hidden dynamic model 隐动态模型Hidden layer 隐藏层Hidden Markov Model/HMM 隐马尔可夫模型Hierarchical clustering 层次聚类Hilbert space 希尔伯特空间Hinge loss function 合页损失函数Hold-out 留出法Homogeneous 同质Hybrid computing 混合计算Hyperparameter 超参数Hypothesis 假设Hypothesis test 假设验证Letter IICML 国际机器学习会议Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法Incremental learning 增量学习Independent and identically distributed/i.i.d. 独⽴同分布Independent Component Analysis/ICA 独⽴成分分析Indicator function 指⽰函数Individual learner 个体学习器Induction 归纳Inductive bias 归纳偏好Inductive learning 归纳学习Inductive Logic Programming/ILP 归纳逻辑程序设计Information entropy 信息熵Information gain 信息增益Input layer 输⼊层Insensitive loss 不敏感损失Inter-cluster similarity 簇间相似度International Conference for Machine Learning/ICML 国际机器学习⼤会Intra-cluster similarity 簇内相似度Intrinsic value 固有值Isometric Mapping/Isomap 等度量映射Isotonic regression 等分回归Iterative Dichotomiser 迭代⼆分器Letter KKernel method 核⽅法Kernel trick 核技巧Kernelized Linear Discriminant Analysis/KLDA 核线性判别分析K-fold cross validation k 折交叉验证/k 倍交叉验证K-Means Clustering K – 均值聚类K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法Knowledge base 知识库Knowledge Representation 知识表征Letter LLabel space 标记空间Lagrange duality 拉格朗⽇对偶性Lagrange multiplier 拉格朗⽇乘⼦Laplace smoothing 拉普拉斯平滑Laplacian correction 拉普拉斯修正Latent Dirichlet Allocation 隐狄利克雷分布Latent semantic analysis 潜在语义分析Latent variable 隐变量Lazy learning 懒惰学习Learner 学习器Learning by analogy 类⽐学习Learning rate 学习率Learning Vector Quantization/LVQ 学习向量量化Least squares regression tree 最⼩⼆乘回归树Leave-One-Out/LOO 留⼀法linear chain conditional random field 线性链条件随机场Linear Discriminant Analysis/LDA 线性判别分析Linear model 线性模型Linear Regression 线性回归Link function 联系函数Local Markov property 局部马尔可夫性Local minimum 局部最⼩Log likelihood 对数似然Log odds/logit 对数⼏率Logistic Regression Logistic 回归Log-likelihood 对数似然Log-linear regression 对数线性回归Long-Short Term Memory/LSTM 长短期记忆Loss function 损失函数Letter MMachine translation/MT 机器翻译Macron-P 宏查准率Macron-R 宏查全率Majority voting 绝对多数投票法Manifold assumption 流形假设Manifold learning 流形学习Margin theory 间隔理论Marginal distribution 边际分布Marginal independence 边际独⽴性Marginalization 边际化Markov Chain Monte Carlo/MCMC 马尔可夫链蒙特卡罗⽅法Markov Random Field 马尔可夫随机场Maximal clique 最⼤团Maximum Likelihood Estimation/MLE 极⼤似然估计/极⼤似然法Maximum margin 最⼤间隔Maximum weighted spanning tree 最⼤带权⽣成树Max-Pooling 最⼤池化Mean squared error 均⽅误差Meta-learner 元学习器Metric learning 度量学习Micro-P 微查准率Micro-R 微查全率Minimal Description Length/MDL 最⼩描述长度Minimax game 极⼩极⼤博弈Misclassification cost 误分类成本Mixture of experts 混合专家Momentum 动量Moral graph 道德图/端正图Multi-class classification 多分类Multi-document summarization 多⽂档摘要Multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经⽹络Multilayer Perceptron/MLP 多层感知器Multimodal learning 多模态学习Multiple Dimensional Scaling 多维缩放Multiple linear regression 多元线性回归Multi-response Linear Regression /MLR 多响应线性回归Mutual information 互信息Letter NNaive bayes 朴素贝叶斯Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器Named entity recognition 命名实体识别Nash equilibrium 纳什均衡Natural language generation/NLG ⾃然语⾔⽣成Natural language processing ⾃然语⾔处理Negative class 负类Negative correlation 负相关法Negative Log Likelihood 负对数似然Neighbourhood Component Analysis/NCA 近邻成分分析Neural Machine Translation 神经机器翻译Neural Turing Machine 神经图灵机Newton method ⽜顿法NIPS 国际神经信息处理系统会议No Free Lunch Theorem/NFL 没有免费的午餐定理Noise-contrastive estimation 噪⾳对⽐估计Nominal attribute 列名属性Non-convex optimization ⾮凸优化Nonlinear model ⾮线性模型Non-metric distance ⾮度量距离Non-negative matrix factorization ⾮负矩阵分解Non-ordinal attribute ⽆序属性Non-Saturating Game ⾮饱和博弈Norm 范数Normalization 归⼀化Nuclear norm 核范数Numerical attribute 数值属性Letter OObjective function ⽬标函数Oblique decision tree 斜决策树Occam’s razor 奥卡姆剃⼑Odds ⼏率Off-Policy 离策略One shot learning ⼀次性学习One-Dependent Estimator/ODE 独依赖估计On-Policy 在策略Ordinal attribute 有序属性Out-of-bag estimate 包外估计Output layer 输出层Output smearing 输出调制法Overfitting 过拟合/过配Oversampling 过采样Letter PPaired t-test 成对 t 检验Pairwise 成对型Pairwise Markov property 成对马尔可夫性Parameter 参数Parameter estimation 参数估计Parameter tuning 调参Parse tree 解析树Particle Swarm Optimization/PSO 粒⼦群优化算法Part-of-speech tagging 词性标注Perceptron 感知机Performance measure 性能度量Plug and Play Generative Network 即插即⽤⽣成⽹络Plurality voting 相对多数投票法Polarity detection 极性检测Polynomial kernel function 多项式核函数Pooling 池化Positive class 正类Positive definite matrix 正定矩阵Post-hoc test 后续检验Post-pruning 后剪枝potential function 势函数Precision 查准率/准确率Prepruning 预剪枝Principal component analysis/PCA 主成分分析Principle of multiple explanations 多释原则Prior 先验Probability Graphical Model 概率图模型Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降Pruning 剪枝Pseudo-label 伪标记Letter QQuantized Neural Network 量⼦化神经⽹络Quantum computer 量⼦计算机Quantum Computing 量⼦计算Quasi Newton method 拟⽜顿法Letter RRadial Basis Function/RBF 径向基函数Random Forest Algorithm 随机森林算法Random walk 随机漫步Recall 查全率/召回率Receiver Operating Characteristic/ROC 受试者⼯作特征Rectified Linear Unit/ReLU 线性修正单元Recurrent Neural Network 循环神经⽹络Recursive neural network 递归神经⽹络Reference model 参考模型Regression 回归Regularization 正则化Reinforcement learning/RL 强化学习Representation learning 表征学习Representer theorem 表⽰定理reproducing kernel Hilbert space/RKHS 再⽣核希尔伯特空间Re-sampling 重采样法Rescaling 再缩放Residual Mapping 残差映射Residual Network 残差⽹络Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻尔兹曼机Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性Re-weighting 重赋权法Robustness 稳健性/鲁棒性Root node 根结点Rule Engine 规则引擎Rule learning 规则学习Letter SSaddle point 鞍点Sample space 样本空间Sampling 采样Score function 评分函数Self-Driving ⾃动驾驶Self-Organizing Map/SOM ⾃组织映射Semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器Semi-Supervised Learning 半监督学习semi-Supervised Support Vector Machine 半监督⽀持向量机Sentiment analysis 情感分析Separating hyperplane 分离超平⾯Sigmoid function Sigmoid 函数Similarity measure 相似度度量Simulated annealing 模拟退⽕Simultaneous localization and mapping 同步定位与地图构建Singular Value Decomposition 奇异值分解Slack variables 松弛变量Smoothing 平滑Soft margin 软间隔Soft margin maximization 软间隔最⼤化Soft voting 软投票Sparse representation 稀疏表征Sparsity 稀疏性Specialization 特化Spectral Clustering 谱聚类Speech Recognition 语⾳识别Splitting variable 切分变量Squashing function 挤压函数Stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性困境Statistical learning 统计学习Status feature function 状态特征函Stochastic gradient descent 随机梯度下降Stratified sampling 分层采样Structural risk 结构风险Structural risk minimization/SRM 结构风险最⼩化Subspace ⼦空间Supervised learning 监督学习/有导师学习support vector expansion ⽀持向量展式Support Vector Machine/SVM ⽀持向量机Surrogat loss 替代损失Surrogate function 替代函数Symbolic learning 符号学习Symbolism 符号主义Synset 同义词集Letter TT-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T – 分布随机近邻嵌⼊Tensor 张量Tensor Processing Units/TPU 张量处理单元The least square method 最⼩⼆乘法Threshold 阈值Threshold logic unit 阈值逻辑单元Threshold-moving 阈值移动Time Step 时间步骤Tokenization 标记化Training error 训练误差Training instance 训练⽰例/训练例Transductive learning 直推学习Transfer learning 迁移学习Treebank 树库Tria-by-error 试错法True negative 真负类True positive 真正类True Positive Rate/TPR 真正例率Turing Machine 图灵机Twice-learning ⼆次学习Letter UUnderfitting ⽋拟合/⽋配Undersampling ⽋采样Understandability 可理解性Unequal cost ⾮均等代价Unit-step function 单位阶跃函数Univariate decision tree 单变量决策树Unsupervised learning ⽆监督学习/⽆导师学习Unsupervised layer-wise training ⽆监督逐层训练Upsampling 上采样Letter VVanishing Gradient Problem 梯度消失问题Variational inference 变分推断VC Theory VC维理论Version space 版本空间Viterbi algorithm 维特⽐算法Von Neumann architecture 冯 · 诺伊曼架构Letter WWasserstein GAN/WGAN Wasserstein⽣成对抗⽹络Weak learner 弱学习器Weight 权重Weight sharing 权共享Weighted voting 加权投票法Within-class scatter matrix 类内散度矩阵Word embedding 词嵌⼊Word sense disambiguation 词义消歧Letter ZZero-data learning 零数据学习Zero-shot learning 零次学习Aapproximations近似值arbitrary随意的affine仿射的arbitrary任意的amino acid氨基酸amenable经得起检验的axiom公理,原则abstract提取architecture架构,体系结构;建造业absolute绝对的arsenal军⽕库assignment分配algebra线性代数asymptotically⽆症状的appropriate恰当的Bbias偏差brevity简短,简洁;短暂broader⼴泛briefly简短的batch批量Cconvergence 收敛,集中到⼀点convex凸的contours轮廓constraint约束constant常理commercial商务的complementarity补充coordinate ascent同等级上升clipping剪下物;剪报;修剪component分量;部件continuous连续的covariance协⽅差canonical正规的,正则的concave⾮凸的corresponds相符合;相当;通信corollary推论concrete具体的事物,实在的东西cross validation交叉验证correlation相互关系convention约定cluster⼀簇centroids 质⼼,形⼼converge收敛computationally计算(机)的calculus计算Dderive获得,取得dual⼆元的duality⼆元性;⼆象性;对偶性derivation求导;得到;起源denote预⽰,表⽰,是…的标志;意味着,[逻]指称divergence 散度;发散性dimension尺度,规格;维数dot⼩圆点distortion变形density概率密度函数discrete离散的discriminative有识别能⼒的diagonal对⾓dispersion分散,散开determinant决定因素disjoint不相交的Eencounter遇到ellipses椭圆equality等式extra额外的empirical经验;观察ennmerate例举,计数exceed超过,越出expectation期望efficient⽣效的endow赋予explicitly清楚的exponential family指数家族equivalently等价的Ffeasible可⾏的forary初次尝试finite有限的,限定的forgo摒弃,放弃fliter过滤frequentist最常发⽣的forward search前向式搜索formalize使定形Ggeneralized归纳的generalization概括,归纳;普遍化;判断(根据不⾜)guarantee保证;抵押品generate形成,产⽣geometric margins⼏何边界gap裂⼝generative⽣产的;有⽣产⼒的Hheuristic启发式的;启发法;启发程序hone怀恋;磨hyperplane超平⾯Linitial最初的implement执⾏intuitive凭直觉获知的incremental增加的intercept截距intuitious直觉instantiation例⼦indicator指⽰物,指⽰器interative重复的,迭代的integral积分identical相等的;完全相同的indicate表⽰,指出invariance不变性,恒定性impose把…强加于intermediate中间的interpretation解释,翻译Jjoint distribution联合概率Llieu替代logarithmic对数的,⽤对数表⽰的latent潜在的Leave-one-out cross validation留⼀法交叉验证Mmagnitude巨⼤mapping绘图,制图;映射matrix矩阵mutual相互的,共同的monotonically单调的minor较⼩的,次要的multinomial多项的multi-class classification⼆分类问题Nnasty讨厌的notation标志,注释naïve朴素的Oobtain得到oscillate摆动optimization problem最优化问题objective function⽬标函数optimal最理想的orthogonal(⽮量,矩阵等)正交的orientation⽅向ordinary普通的occasionally偶然的Ppartial derivative偏导数property性质proportional成⽐例的primal原始的,最初的permit允许pseudocode伪代码permissible可允许的polynomial多项式preliminary预备precision精度perturbation 不安,扰乱poist假定,设想positive semi-definite半正定的parentheses圆括号posterior probability后验概率plementarity补充pictorially图像的parameterize确定…的参数poisson distribution柏松分布pertinent相关的Qquadratic⼆次的quantity量,数量;分量query疑问的Rregularization使系统化;调整reoptimize重新优化restrict限制;限定;约束reminiscent回忆往事的;提醒的;使⼈联想…的(of)remark注意random variable随机变量respect考虑respectively各⾃的;分别的redundant过多的;冗余的Ssusceptible敏感的stochastic可能的;随机的symmetric对称的sophisticated复杂的spurious假的;伪造的subtract减去;减法器simultaneously同时发⽣地;同步地suffice满⾜scarce稀有的,难得的split分解,分离subset⼦集statistic统计量successive iteratious连续的迭代scale标度sort of有⼏分的squares平⽅Ttrajectory轨迹temporarily暂时的terminology专⽤名词tolerance容忍;公差thumb翻阅threshold阈,临界theorem定理tangent正弦Uunit-length vector单位向量Vvalid有效的,正确的variance⽅差variable变量;变元vocabulary词汇valued经估价的;宝贵的Wwrapper包装分类:。

面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展

面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展

面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展焦明之1,2,3,4, 沈中丽1,2, 周扬明1,2, 何新建3, 贺耀宜4(1. 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室,江苏 徐州 221116;2. 中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116;3. 中国矿业大学 安全学院,江苏 徐州 221116;4. 天地(常州)自动化股份有限公司,江苏 常州 213015)摘要:煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰,难以保证检测准确性。

对于相同的待识别气体,传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法,神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和各层网络之间的权重等来实现更高的气体识别精度。

介绍了煤矿混合气体检测系统结构,通过构建气体传感阵列,利用其多维空间气体响应模式,并结合特定的气体识别算法,实现对混合气体的定性定量识别。

重点分析了几种面向煤矿混合气体检测的神经网络算法并进行了对比分析,主要包括反向传播(BP )神经网络、卷积神经网络(CNN )、循环神经网络(RNN )、径向基函数(RBF )神经网络:BP 神经网络通常可以达到较高的分类精度,然而需要训练大量的参数,训练时间长,通常为了减少时长和提高精度,可以将BP 神经网络与其他算法相结合;CNN 可以自动提取数据特征,精度和训练速度都优于BP 神经网络,但其易于陷入局部最优;RNN 可以使用更少的数据并提取更有效的特征,但容易出现梯度消失等问题;RBF 神经网络具有较强的鲁棒性和在线学习能力,但其通常需要大量数据完成模型训练。

神经网络算法的应用将大幅提升煤矿混合气体的检测精度,保障煤矿智能化的实现。

关键词:煤矿安全监控;混合气体检测;神经网络算法;传感器阵列;反向传播神经网络;卷积神经网络;循环神经网络;径向基函数神经网络中图分类号:TD67 文献标志码:AResearch progress on neural network algorithms for mixed gas detection in coal minesJIAO Mingzhi 1,2,3,4, SHEN Zhongli 1,2, ZHOU Yangming 1,2, HE Xinjian 3, HE Yaoyi 4(1. National and Local Joint Engineering Laboratory of Internet Application Technology on Mine, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ; 2. School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ; 3. School of Safety Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ; 4. Tiandi (Changzhou) Automation Co., Ltd., Changzhou 213015, China)Abstract : When coal mine gas sensors are used for mixed gas detection, there is cross interference between measurement signals. It is difficult to ensure detection accuracy. For the same gas to be identified, the recognition precision of traditional gas recognition algorithms is lower than that of gas recognition algorithms based on neural networks. Neural networks achieve higher gas recognition accuracy by adjusting their network layers, the number of neurons in each layer, the activation function of neurons, and the weights between each layer of networks. This收稿日期:2023-04-10;修回日期:2023-08-20;责任编辑:胡娴。

钉螺血蓝蛋白的提取与性质研究

钉螺血蓝蛋白的提取与性质研究

钉螺血蓝蛋白的提取与性质研究张云;郭道义;李永东;范小林【摘要】利用超高速冷冻离心和Seplasrose 4B凝胶过滤两步法从日本血吸虫中间寄主-湖北钉螺血淋巴中提取获得一种含铜呼吸蛋白-钉螺血蓝蛋白,该血蓝蛋白具有典型的血蓝蛋白基本特征,含铜量为0.23%,在340 nm处观测到该蛋白的紫外特征吸收峰.SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)检测该呼吸蛋白由两种蛋白质亚基组成,分子量分别为400KDa和250KDa.透射电子显微镜测定结果证实其四级结构为中凹的圆柱体,且以单体、二聚体和多聚体形式共存于血淋巴中.【期刊名称】《赣南师范学院学报》【年(卷),期】2008(029)003【总页数】4页(P4-7)【关键词】湖北钉螺;血蓝蛋白;提取;性质【作者】张云;郭道义;李永东;范小林【作者单位】赣南师范学院,化学与生命科学学院,江西,赣州,341000;赣南师范学院,化学与生命科学学院,江西,赣州,341000;赣南师范学院,化学与生命科学学院,江西,赣州,341000;赣南师范学院,江西省有机药物化学重点实验室,江西,赣州,341000【正文语种】中文【中图分类】R383血蓝蛋白是节肢动物和软体动物血淋巴中的一种多功能蛋白[1].研究表明,它不仅是一种含铜呼吸蛋白,而且还是一种重要的免疫分子[2-3].该蛋白参与了能量储存、渗透压维持、蜕皮过程调节,特别是酚氧化物酶活性和抗菌等生物功能的执行[4].血蓝蛋白特别是软体动物血蓝蛋白广泛应用在抗肿瘤、增强免疫、检测曼氏血吸虫及日本血吸虫病和研制血吸虫病疫苗等领域[5-6],是当前呼吸蛋白研究的热点之一.Krasimira Idakieva等完成了对脉红螺(Rapana Thomasiana)[7]血蓝蛋白的分离纯化;Bernhard lieb等提取了鲍鱼(Abalone Haliotis tuberculata)[8],海兔(Aplysia californica)[9],鹦鹉螺(Nautilus pompilus)[10]的血蓝蛋白,并测定了其N-末端氨基酸序列.软体动物血蓝蛋白结构复杂,其四级结构为中凹的圆柱体,直径约为35 nm,高约为18 nm.该类蛋白一般由若干分子量约为350-450KDa的亚单位组成,每个亚单位含有7-8个分子量约为50KDa的球形功能单位[1],两个铜原子结合在功能单位中,具有结合携带一个氧分子的能力.钉螺(Oncomelania)归类于软体动物门钉螺属( Genus Oncomelania)[11],来源于软体动物的湖北钉螺是日本血吸虫的唯一中间寄主[11],它们的分布与血吸虫流行区基本一致.目前有关钉螺血蓝蛋白的研究未见报道,本研究提取并纯化得到了湖北钉螺血蓝蛋白,并对其光谱性质和电子显微结构进行了初步的研究.为进一步探索其生物功能与三维精细结构,进而设计灭螺药物消灭血吸虫病打下了坚实的基础.1 实验部分1.1 材料与仪器钉螺(Oncomelania):采集于江西省九江市星子县.Sepharose 4B为Pharmacia公司产品;蛋白质电泳分子质量标准为TARAKA产品;丙烯酰胺,甲叉双丙烯酰胺为Slanland-chem公司产品,SDS, keyhole limpet hemocyanin (KLH) 为Sigma 公司产品,其他试剂为分析纯.Centrifuge 5804R 冷冻离心机,德国eppendorf公司;OPTIMA MAX超高速冷冻离心机,Beckman 公司;垂直板电泳槽,上海天能科技有限公司;DYY-6C型电泳仪,北京六一仪器厂;Cintra-10型紫外可见分光光度计,澳大利亚GBC科学仪器公司;WFX-130B 原子吸收分光光度计,北京瑞利分析仪器公司;TECNAI20透射电子显微镜,Philips公司.1.2 方法1.2.1 血色素收集按文献[11]的方法进行,用自制的毛细管(后端接10微升的注射器),尖端插入头足肌内,利用针管负压吸出钉螺血淋巴液.1.2.2 血蓝蛋白纯化取1.2.1节所收集血淋巴液,10000 r/min离心20 min,弃去沉淀,将上清液于190 000 g ,4 ℃离心3.5 h,弃去上清液,所得沉淀以3.5 mg/mL溶于0.05MTris-HCL(pH7.0)缓冲溶液中,含5mM CaCl2, 5mM MgCl2.1.2.3 Sepharose 4B柱层析所用层析柱高50 cm,直径1.6 cm (柱床体积100 cm3),按常规方法装柱,50 mmol/LTris-HCl (pH7.0)平衡层析柱,5 mL血蓝蛋白初提物上样,50mM Tris-HCl (pH7.0)洗脱,流速0.1 mL/min,280 nm监测收集物.1.2.4 SDS-PAGE电泳取制备好的样品16 μL(100 mg/L),与4 μL加样缓冲液混合,采用5%浓缩胶,7.5%分离胶按常规方法电泳,染色和脱色.以钥戚孔血蓝蛋白(KLH, 400KDa)为标准血蓝蛋白对照时加入蛋白质Marker作为标准分子量对照.1.2.5 光谱测定纯化后的钉螺血蓝蛋白样品用紫外吸收光谱(型号Cintra-10)对340 nm处的特征吸收峰进行鉴定.铜含量用原子吸收光谱(型号WFX-130B)测定.1.2.6 透射电子显微镜本实验所用支持膜为聚乙烯醇缩甲醛(formvar)膜.用毛细管吸取少量蛋白样品(约25μL),直接滴在有支持膜的网上,真空蒸发.用20μL 2%乙酸铀染色2 min,室温干燥,随后Phillips Tecnai 20电子显微镜观察.2 结果2.1 血蓝蛋白的提取从湖北钉螺血淋巴液中得到血蓝蛋白,经超高速离心后得到蓝色沉淀.将此沉淀溶解于0.05MTris-HCl缓冲液中后,进行Sepharose 4B柱层析,经核酸蛋白检测仪,记录数据绘图,得到单一的洗脱峰(见图1),说明经超高速离心后所得蓝色沉淀为相似分子大小的同种蛋白.图1 蛋白样品Sepharose 4B凝胶过滤层析图,峰I为目的蛋白2.2 血蓝蛋白SDS-PAGE分析图2为血蓝蛋白SDS-PAGE分析图,其中第一列为标准蛋白,最上端一条带为分子量200 KDa的肌球蛋白,第二列为KLH,分子量400 KDa,第三列为血蓝蛋白样品,表现为2条带.从图2中可以看出,血蓝蛋白表现出的两条带中,上端的一条带移动的位置基本与KLH的条带位置平行.第二条带介于200 KDa与400 KDa 之间.由此可以初步推断钉螺血蓝蛋白由两个亚基组成,相对分子质量分别约为400 KDa和250 KDa.图2 纯化蛋白组分的SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳图 1: 分子量标准蛋白 2: 钥戚孔血蓝蛋白(KLH) 3: 钉螺血蓝蛋白2.3 血蓝蛋白光谱性质从钉螺血蓝蛋白的紫外吸收光谱图(图3)中可以看出,钉螺血蓝蛋白其他动物血蓝蛋白类似在275 nm,340 nm处各有一个吸收峰[12-13].把3.5 mg/mL血蓝蛋白样品稀释10倍,用原子吸收光谱检测铜离子含量.得到稀释后的样品溶液含铜0.808 μg/mL.从而可得出钉螺血蓝蛋白分子含铜约0.23%.图3 钉螺血蓝蛋白紫外吸收光谱图曲线1为天然血蓝蛋白的紫外吸收光谱;曲线2为血蓝蛋白经KSCN处理后的紫外吸收光谱2.4 透射电子显微结构钉螺血蓝蛋白分子在透射电子显微镜下的观测结果如图2所示,蛋白的俯视图为环行,侧视图为方形,可推测得血蓝蛋白的立体结构为圆柱体,与其他血蓝蛋白结构类似[12,14-15].从侧视图中还可以看到有不同长度的长方形,表明血蓝蛋白分子在血淋巴液中以单体,二聚体,多聚体的不同形式存在.图4 钉螺血蓝蛋白透射电子显微镜图,环形为俯视图,各种方形为侧视图3 讨论研究表明,钉螺血蓝蛋白具有血蓝蛋白的基本特点.钉螺血蓝蛋白含铜0.23%,与其他血蓝蛋白含铜量(0.25%)[16-17]相似.都具有中凹圆柱体状的四级结构[14-15].同时紫外吸收光谱的数据表明,在275 nm以及340 nm处观测到血蓝蛋白的特征吸收峰,其分别对应于氨基酸芳香环的吸收和铜离子与氧分子结合时(Cu2+-O2+)紫外吸收.蛋白样品中加入适量KSCN后,由于铜离子被螯合,340 nm处吸收峰消失.这些波普性质均具有典型的软体动物血蓝蛋白的特征[18].SDS-PAGE数据表明钉螺血蓝蛋白两亚基的分子量约为400KDa和250KDa,而海生腹足纲软体动物血蓝蛋白亚基的分子量基本都在350-450KDa之间,这可能与生长环境有关,湖北钉螺是淡水螺,由于生长环境中盐度的降低从而使得蛋白的性质和结构有所改变.参考文献:【相关文献】[1] 章跃陵,罗芸,彭宣宪.血蓝蛋白功能研究进展[J].海洋科学,2007,31:77-80.[2] Lee, S. Y., Lee, B. L. & Soderhall, K. Processing of an antibacterial peptide fromhemocyanin of the freshwater crayfish Pacifastacus leniusculus [J]. J Biol Chem, 2003, 278: 7927-7933.[3] Zhang, X., Huang, C. & Qin, Q. Antiviral properties of hemocyanin isolated from shrimp Penaeus monodon [J]. Antiviral Re,2004, 61: 93-99.[4] Jaenicke, E., Foll, R. & Decker, H. Spider hemocyanin binds ecdysone and 20-OH-ecdysone [J]. J Biol Chem, 1999, 274: 34267-34271.[5] Geyer, H., Wuhrer, M., Kurokawa, T. & Geyer, R. Characterization of keyhole limpet hemocyanin (KLH) glycans sharing a carbohydrate epitope with Schistosoma mansoni glycoconjugates [J]. Micron , 2004, 35: 105-106.[6] Harris, J. R. & Markl, J. Keyhole limpet hemocyanin (KLH): a biomedical review [J]. Micron, 1999, 30: 597-623.[7] Idakieva, K., Severov, S., Svendsen, I., Genov, N., Stoeva, S., Beltramini, M., Tognon, G., Di Muro, P. & Salvato, B. Structural properties of Rapana thomasiana grosse hemocyanin: isolation, characterization and N-terminal amino acid sequence of two different dissociation products [J]. Comp Biochem Physiol B , 1993, 106: 53-59.[8] Lieb, B., Altenhein, B., Lehnert, R., Gebauer, W. & Markl, J. Subunit organization of the abalone Haliotis tuberculata hemocyanin type 2 (HtH2), and the cDNA sequence encoding its functional units d, e, f, g and h [J]. Eur J Biochem, 1999, 265: 134-144.[9] Lieb, B., Boisguerin, V., Gebauer, W. & Markl, J. cDNA sequence, protein structure, and evolution of the single hemocyanin from Aplysia californica, an opisthobranch gastropod [J]. J Mol Evol, 2004, 59: 536-545.[10] Bergmann, S., Lieb, B., Ruth, P. & Markl, J. The hemocyanin from a living fossil, the cephalopod Nautilus pompilius: protein structure, gene organization, and evolution [J]. J Mol Evol, 2006, 62: 362-374.[11] 周晓农.实用钉螺学[M].北京: 科学出版社,2005:10-11.[12] Pablo D.I, Bruno M, Harold O, Rodrigo P, Fernando F, Alfredo E. D.I, and Mar?′a I.B Hemocyanin of the Molluscan Concholepas concholepas Exhibits an Unusual Heterodecameric Array of Subunits. [J] J Biol Chem. 2004, 279(25): 26134-26142. [13] Elmar J, Heinz D, Wolfgang G, Ju¨ rgen M, and Thorsten B. I. Structure, and Properties of Hemocyanins from Diplopod Myriapoda[J]. THE J Biol Chem,1999,274(41): 29071-29074.[14] J.R. Harris, D. Scheffler, W. Gebauer, R. Lehnert, J. Markl Haliotis tuberculata hemocyanin (HtH): analysis of oligomeric stability of HtH1 and HtH2, and comparison with keyhole limpet hemocyanin KLH1 and KLH2 [J]. Micron ,2000,31: 613-622.[15] Fabrice M, Nicolas B, Josette L, Franck Z, and Jean N. L. Structural Comparison of Cephalopod Hemocyanins: Phylogenetic Significance. Journal of Structural Biology [J]. 1999, 127: 199-212.[16] Walker, J. M. The Protein Protocols Handbook [M]. Totowa, NJ: Humana Press,1996:127-132.[17] Towbin, H., Staehelin, T. & Gordon, J. Electrophoretic transfer of proteins from polyacrylamide gels to nitrocellulose sheets: procedure and some applications [J]. Proc Natl Acad Sci U S A,1979, 76: 4350-4354.[18] Hall, R. L., Pearson, J. S. & Wood, E. J. The haemocyanin of Lymnaea stagnalis L. (Gastropoda: Pulmonata) [J]. Comp Biochem Physiol B , 1975, 52: 211-218.。

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第5题:
1)在超速离心机的配置中,常常会见到管子的三种配套 附件:Adapters、Caps、Spacers,请问这三种附件的含义 是什么?用途有什么不同? 2)g-Max管在转头手册上是怎么标示的?如果配置中需 要订200支这种管子,怎么订货才比较合理?
第6题:
在超离中,开口管由于加样、取样方便,受到老师的热烈欢迎, 定角转头、垂直转头、近垂直转头使用开口管时,必须用金属 帽(Caps)进行严格的密封,封口程序比较麻烦。 问:在水平转头上使用开口管时,却可以不用Caps进行密封, 为什么呢?
当老师说“我要用离心机来分离核酸、分离蛋白”时,
在超离、高速机、台式机上都可以实现,但这句话
却有不同的含义和用途,请问它们的区别是什么?
第10题:
Hale Waihona Puke 在高速离心机这个领域,除贝克曼之外,其他
公司的离心机还能配HEPA过滤膜系统吗?
为什么?
第11题:
Avanti J-E离心机的最大容量是4 x 1000mL,但建 议一般不要为用户去配该大容量转头,为什么? 竞争对手常常攻击J-E的转轴是靠皮带传送动力,
第19题:
1)超轻碳纤维转头JLA-8.1000是J-26XP(I)离心机上的又一特色转头,如
何用好这个工具去“打”日立公司的落地式高速机CR22G III ? 2)我们JLA-8.1000转头的最高转速是8,000rpm,而Thermo公司的落地式 高速离心机Evolution RC也有这样的6 x 1000mL大容量定角转头,并且最 高转速可达8,500rpm,如何把这一劣势转化为优势?
的缺陷?
我们Avanti J-26XP(I)中的哪几个转头在温控方面也
并非完美?另外两款高速机J-30I、J-E还有同样的
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-最大容量可达8x13.5ml(MLA-55定角转头)
-可配用HEPA过滤膜,防止细菌进入大气
-可置于生物安全柜内,有效防止气溶胶外溢至实验室
-Optima MAX具有自动锁定转头装置,当转头放至转轴上时,主机会将转头锁定,不需人手操作
-不平衡容许度达10%或±5ml
Optima MAX&TLX台式超速离心机详细介绍
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Optima MAX&TLX台式超速离心机
Optima MAX台式超速离心机为全球首台最大相对离心力超过100万的台式离心机,MLA-130定角转头的最大相对离心加速度高达1019000x g。

贝克曼库尔特台式超速离心机为世界上唯一可以放于生物安全柜
内操作的超速离心机,并拥有高达8x13.5ml大容量的MLA-55定角转头,可用于蛋白质、核酸、亚细胞组分、膜、病毒及脂蛋白的分离。

Optima MAX130,000rpm;1,019,000x g
Optima TLX120,000rpm;627,000x g
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-不平衡容许度达10%或±5ml
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