结构预测

摘要： 五氟化钒是很强的氟化剂之一,主要用作强氧化剂和有机合成的氟化剂,也是某些科研项目的必需原料。研究者通过实验证实了四氟化钒能自发歧化成五氟化钒和三氟化钒,但是所需要的实验条件为真空条件。作者利用第一性原理以及粒子群优化算法对V-F二元化合物进行广泛的结构搜索,发现了新的VF和VF2组分,发现了VF5在高压下发生了复杂的相变,所呈现的压力组分相图也为实验合成提供了有力的理论支撑。

摘要： 氨基甲酸乙酯(Ethyl carbamate, EC)是酒精饮料生产过程中自然产生的副产物,具有潜在的致癌性和遗传毒性,成为影响人们健康的隐患。利用氨基甲酸乙酯水解酶(Urethane hydrolase, UH)消除酒精饮料中已存在的EC具有直接、高效的作用。为了进一步探索EC水解酶的功能与作用,本实验利用生物信息学的方法对已注释的EC水解酶进行其氨基酸序列的理化性质、亲疏水性、信号肽、跨膜结构域、蛋白质的二级、三级结构及功能域进行预测分析,并将EC水解酶蛋白进行多序列比对分析。结果表明,EC水解酶基因编码472~551 aa,分子量在50~62 kD之间,理论等电点(pI)在5左右,均为酸性亲水性蛋白,无跨膜区和信号肽。二级结构预测结果显示EC水解酶的氨基酸都以α螺旋以及无规则卷曲为主,螺旋与折叠排列有序。此外,使用同源建模的方法对EC水解酶进行模型的构建,预测结果质量评估均较好,并使用同源比对的方法,分析出EC水解酶高保守氨基酸残基。这些分析与预测为挖掘新的EC水解酶、进一步研究EC与EC水解酶结合位点以及对EC水解酶的改造提供了理论依据。

摘要： 本文基于粒子群优化算法的结构预测方法结合第一性原理计算,研究了LiYH_(4),Li_(2)YH_(5)和Li_(3)YH_(6)在0-300 GPa压力范围内的晶体结构、电子结构、热力学和动力学稳定性.研究结果表明LiYH4-P4/nmm,Li_(2)YH_(5)-I4/mmm和Li_(3)YH_(6)-P4/nmm结构可分别在169-221 GPa,141-300 GPa和166-300 GPa压力范围内由LiH和YH3按一定配比加压合成.富氢化合物的超导电性研究成为近年来高温超导体研究领域的热点,该研究结果有希望为Li-Y-H三元体系氢化物的超导电性研究及实验合成提供数据支撑.

摘要： 目的设计具有超硬结构的硼铪化合物并研究其结构的稳定性、力学性质及电子性质。方法结合基于粒子群优化算法的晶体预测技术和基于密度泛函的第一性原理计算方法对Hf_(2)B_(5)晶体进行结构预测和物性计算。结果预测了一种六方相P6/m-Hf_(2)B_(5)结构,形成焓、声子谱、弹性常数计算结果表明该结构是热力学、动力学及力学稳定的,高的弹性常数和体弹模量以及小的泊松比说明这种结构具备超抗压缩性,电子态密度分析表明此结构中均存在强的B-B和Hf-B共价键。结论计算表明P6/m-Hf_(2)B_(5)的理论硬度高达37.6 GPa,是一种潜在的高硬度硬质材料。

摘要： 复苏促进因子(Rpf)广泛存在于高G+C含量的革兰氏阳性细菌中,与休眠细胞的复苏有关,且不同细菌Rpf的种类和数量有一定差异.为了解不同物种中rpf基因的差别,对白色放线动孢菌(Actinokineospora alba)DSM 45114 T的3个Rpf蛋白的氨基酸序列、疏水性、信号肽、磷酸化位点、三级结构以及结构功能域进行生物信息学预测分析.设计了白色放线动孢菌(A.alba)DSM 45114^(T)rpf基因的特异性引物,从其基因组中扩增出了3个不同的rpf基因,随后构建pET-28a(+)-rpf表达载体,在Escherichia coli BL21(DE3)中进行诱导表达,成功表达了Rpf-2蛋白.将重组Rpf-2蛋白加入到活的非可培养(viable but non culturable,VBNC)状态的藤黄微球菌(Micrococcus luteus)和滨海红球菌(Rhodococcus marinonascens)中,结果表明,重组Rpf-2蛋白可以促进其复苏,添加量在体积分数为10%时复苏效果最好.本研究为后续探讨白色放线动孢菌(A.alba)Rpf蛋白的功能奠定了基础.

摘要： 细胞分裂周期蛋白42(Cdc42)是Rho超家族酶中的一个亚类,具有调节细胞骨架和肌动蛋白作用,并参与免疫与炎症反应。设计半滑舌鳎Cdc42基因(即CsCdc42)特异性引物,采用RT-PCR方法、生物信息学方法等进行CsCdc42基因克隆及结构预测。结果获得CsCdc42基因片段长度为847 bp,推测编码191个氨基酸,含有7个抗原表位(27-28、61-63、90-92、120-122、131-133、164-166和181-183 aa)、1个RHO结构域(6-179 aa),其中含有1个ATP/GTP结合位点和1个酰基化位点;蛋白结构预测主要为α螺旋(30.9%)、β折叠(24.6%)和无规则卷曲(44.5%)。序列比对结果表明,CsCdc42与斑马鱼、青鳉、虹鳟、大菱鲆和虾等氨基酸序列同源性分别为99.43%、97.91%、95.81%、94.76%和91.10%;构建系统发育树显示CsCdc42与斑马鱼、人和海水鱼类Cdc42亲缘关系最近,自然聚为一支。以上结果为研究半滑舌鳎细胞分裂周期蛋白相关基因功能提供科学参考。

摘要： 麻疯树核糖体失活蛋白Curcin和Curcin C均具N-糖苷酶活性,然而两者的体外翻译抑制能力却具有明显差异,这暗示着两者的N-糖苷酶活性也存在差异.为了探究造成这一差异的结构基础,本研究使用trRosetta对两种蛋白进行了三级结构的预测,通过PROCHECK和Qmean对预测得到的三级结构模型进行了质量评估,利用Chem3D对小分子配体腺嘌呤和腺苷进行了结构优化,借助UCSF Chimera对Curcin及Curcin C活性位点的氨基酸组成进行了预测.最终使用分子对接软件AutoDock将预测得到的模型与小分子腺嘌呤及腺苷进行分子对接.对接结果显示,两种蛋白与腺嘌呤的相互作用模式具有较高的相似性,但Curcin的关键氨基酸Arg并未参与到与配体的相互作用.此外Curcin C与腺嘌呤和腺苷之间的结合能都低于Curcin,且其和腺苷与腺嘌呤之间结合能的差值也要高于Curcin.这一结果暗示着Curcin和Curcin C之间的活性差异与其活性位点处的结构特征有关,Curcin C中的关键氨基酸Arg与腺嘌呤及腺苷的结合位点更为靠近,从而导致Curcin C与底物之间的结合能更低,更有利于催化反应的进行.

摘要： 【目的】分析和田羊Lin28B基因的启动子序列与结构,为进一步解析其转录调控机制奠定基础。【方法】根据Ensembl数据库中绵羊Lin28B基因5’侧翼区序列,设计PCR引物进行扩增、克隆测序及序列鉴定,得到和田羊Lin28B基因启动子区序列,并利用相关生物信息学软件对其进行预测分析。【结果】试验成功获得2 993 bp的和田羊Lin28B基因启动子区序列,GC含量为39.33%;预测了其核心启动子区域,发现在启动子区存在7个潜在的转录起始位点,同时发现了2个TATA-box、2个CpG岛,但未发现CAAT-box;该序列还包含AP-1、Oct-1、p53、Pax-4、STAT3、TGIF等转录因子结合位点。【结论】运用生物信息学软件预测分析和田羊Lin28B基因启动子序列,可为更深入研究Lin28B基因对绵羊初情期的调控机制提供理论基础。

摘要： 两种单层二维薄膜结构CP已被理论证明为稳定二维材料,均为间接带隙半导体材料。为了进一步拓展对这两种薄膜结构的研究,对平面内双轴应变作用下两种二维材料的能带进行了研究,并探讨了压强对这两种二维薄膜材料体积和能量的影响,两种结构属于正常的二维材料而非负泊松比材料,说明压强越大、体积越小、能量越高。相关研究对于进一步认识这两种二维材料,拓展其在光电子学器件、纳米电子学器件等方面的应用具有重要参考价值。

摘要： 本文通过基于群论和图论的晶体结构随机预测方法(RG2),搜索发现了3种新型二维SiP_(2)同素异构体结构α-SiP_(2),β-SiP_(2),γ-SiP_(2),并采用基于密度泛函理论的第一性原理方法研究了它们的稳定性和电子性质.结果表明,3种新型SiP_(2)结构在热力学、动力学及机械力学方面均具有良好稳定性.它们的电子结构具有满足光催化要求的带隙值,且带隙可通过施加应变进行有效调制.这使得3种新型SiP_(2)异构体有望应用于纳米级光催化剂的设计与制作.研究还发现,3种新型二维SiP_(2)同素异构体均具有较好的压电性质,其中α-SiP_(2)和β-SiP_(2)异构体的压电系数大于h-BN,且可与MoS2相比拟.这些新型结构将有望被应用于制备纳米机电设备以实现微纳尺度的机-电转换和电-机传感与控制.

摘要： 利用RT-PCR技术扩增出柔嫩艾美耳球虫(Etenella)河北株EtMIC—2基因,将该基因克隆入pMD—19T载体,进行测序、序列分析与蛋白结构预测.测序显示该基因全长为1029bp,含有一个1029bp开放阅读框(ORF),编码342个氨基酸.该基因与E.tenella杂交株(ZJ)、北京株(BJ)、广东株(GD)、豪顿株(HD)、GenBank上发表的EtMIC-2基因以及布氏艾美耳球虫的MIC—2基因核苷酸序列同源性分别为99.1％、99.7％、99.6％、99.6％、99.8％、40.6％;与其基因编码的氢基酸序列同源性分别为97.7％、99.1％、98.8％、99.1％、99.4％、38.5％.蛋白结构预测显示该蛋白分子量为35KDa,理论等电点PI为4.47,包括4893个原子,分子式C1500 H2429 N431O528S5,丝氨酸(Ser)在20种氨基酸中所占的比例最高,达12.0％,稳定系数为42.19,脂肪系数为77.05;信号肽的位置为前22个氨基酸;空间结构具有17个α螺旋,19个β折叠,15个转角,24处无规则卷曲;只有一个较强疏水位点大约在第8-11氢基酸处,没有跨膜区域.

摘要： 为了丰富优良地方品种隆林山羊的MyoG基因遗传学基础信息，并探究其序列结构及其对山羊肌肉的发育分化调控机理，设计1对特异性引物，采用PCR和克隆技术成功获得隆林山羊MyoG基因2419bp长的DNA序列，其包括3个外显子，2个内舍子和部分5’UTR和3’UTR区，编码区DNA序列长675 bp，共编码224个氨基酸。结构预测分析表明，MyoG所编码的氨基酸序列无信号肽序列和不存在跨膜结构。隆林山羊MyoG编码区核苷酸序列及其编码的氨基酸序列与其他物种比对结果和氨基酸系统进化树的聚类结果相符，均证明隆林山羊与哺乳动物中的绵羊、牛和野猪的亲缘关系最近。隆林山羊MyoG基因的克隆、序列分析和结构预测为今后该基因的表达与调控、肉质改良、山羊开发利用等的研究提供了更充分的分子生物学基础信息和理论依据。

摘要： 普查了2009年1月到2010年4月的大雾资料,利用溃变原理的V–3θ图结构方法,重点分析了2009年12月10日山西省大范围大雾天气过程,给出山西省区域大雾结构预测要点.

摘要： 蛋白质的生物学功能很大相度上由其三维结构所决定,结构预测与设计是了解酶功能的一种重要途径.《Science》杂志遴选了125个悬而未决的核心科学问题,蛋白质的三维折叠规律即为其中之一.近年来,计算机科学、计算化学、生物信息学、基因组学等多学科的联合进步,使这一古老问题的解决看到了曙光.蛋白质结构预测方法和新功能酶计算设计策略得到了迅猛的发展.

摘要： 猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)基因组5'非翻译区(UTR)对病毒复制转录等生物合成过程至关重要,但其发挥作用的机制尚不清楚.本实验室在北美型(pAPRRS)与欧洲型PRRSV(pSHE)感染性克隆骨架上,分别在各自的5' UTR与ORF1之间插入"at"形成NdeⅠ位点,由此产生的两个突变全长克隆pTLNd4和pSHEnde,经过转染和传代证明突变位点的引入不影响两者的感染性.在此基础上,将两型5'UTR进行互换,所构建的突变体克隆pTLV8和pSHSP5中,前者具有感染性,后者则是致死性突变体.在对pSHSP5以及pTLV8的二级结构预测中发现,嵌合突变体pTLV8的5'端虽然与亲本pAPRRS的二级结构差异很大,但保留了TRS所在的最突出的茎环结构,且TRS与ORF1的AUG均位于最顶端的loop上.而pSHSP5的此茎环结构则遭到了破坏.对另一突变体,pPa2(在5'UTR和ORF1之间插入"aatt"形成Pac Ⅰ的酶切位点)的研究中也发现只要突变破坏了顶端loop结构.对病毒就是致死性的.这也佐证了此茎环结构的重要性.综上所述,本研究证明了TRS所在的顶端loop结构是调控病毒复制转录过程的关键顺式作用元件之一.任何对其结构破坏的突变都会成为致死性突变.

摘要： 蛋白质二级结构是研究蛋白质结构和功能的基础和重要组成部分。为了提高蛋白质二级结构的预测精度，利用Profile编码对蛋白质一级结构序列进行编码，并利用BP神经网络作为预测算法来预测蛋白质二级结构；实验结果表明对于窗口大小13和隐含层神经元数量为30时，Profile编码预测结果达到最优。

摘要： 本文应用溃变理论、V-3θ图及天气图结构预测的原理对华南前汛期暴雨进行预测及检验，锋前暖区降水是华南前汛期的重要特点，对暴雨的落点及降水强度的预测取得良好效果.

摘要： 本文阐述动态信息网络是当前复杂网络领域一个极具挑战的新问题,其动态的演化过程具有时序、复杂、多变的特点.结构是网络最基本的特征,也是进行网络建模和分析的基础,研究网络结构的演化过程对全面认识复杂系统的行为倾向具有重要意义.使用“角色”来量化动态网络的结构,得到动态网络的角色模型,应用并改进多类标分类问题的“问题转换”思想,将动态网络的角色预测问题视为多目标回归问题,以历史网络数据作为训练数据构建模型,预测未来时刻网络可能的角色分布情况,提出基于多目标回归思想的动态网络角色预测方法MTR-RP.该方法不仅克服了基于转移矩阵方法忽略时间因素的不足,并且考虑了多个预测目标之间可能存在的依赖关系,实验结果表明,本文提出的MTR-RP方法具有更准确且更稳定的预测效果.

摘要： 本文阐述动态信息网络是当前复杂网络领域一个极具挑战的新问题,其动态的演化过程具有时序、复杂、多变的特点.结构是网络最基本的特征,也是进行网络建模和分析的基础,研究网络结构的演化过程对全面认识复杂系统的行为倾向具有重要意义.使用“角色”来量化动态网络的结构,得到动态网络的角色模型,应用并改进多类标分类问题的“问题转换”思想,将动态网络的角色预测问题视为多目标回归问题,以历史网络数据作为训练数据构建模型,预测未来时刻网络可能的角色分布情况,提出基于多目标回归思想的动态网络角色预测方法MTR-RP.该方法不仅克服了基于转移矩阵方法忽略时间因素的不足,并且考虑了多个预测目标之间可能存在的依赖关系,实验结果表明,本文提出的MTR-RP方法具有更准确且更稳定的预测效果.

摘要： 本文阐述动态信息网络是当前复杂网络领域一个极具挑战的新问题,其动态的演化过程具有时序、复杂、多变的特点.结构是网络最基本的特征,也是进行网络建模和分析的基础,研究网络结构的演化过程对全面认识复杂系统的行为倾向具有重要意义.使用“角色”来量化动态网络的结构,得到动态网络的角色模型,应用并改进多类标分类问题的“问题转换”思想,将动态网络的角色预测问题视为多目标回归问题,以历史网络数据作为训练数据构建模型,预测未来时刻网络可能的角色分布情况,提出基于多目标回归思想的动态网络角色预测方法MTR-RP.该方法不仅克服了基于转移矩阵方法忽略时间因素的不足,并且考虑了多个预测目标之间可能存在的依赖关系,实验结果表明,本文提出的MTR-RP方法具有更准确且更稳定的预测效果.

摘要： 本发明涉及基于非结构化预测模型来预测结构化状态量的方法和装置。根据一示例性实施例，提供一种结构化状态量预测方法，其可包括：将结构化状态量表达成非结构化数据；利用非结构化预测模型，基于所述非结构化数据的已知值来预测其未来值；以及从所述非结构化数据的未来值提取所述结构化状态量的预测值。使用本发明的方法能够通过例如图像识别技术来预测结构化状态量，尤其适合在复杂场景下的预测任务。

摘要： 一种对视频编码的方法，所述方法包括：将视频的画面分割为一个或多个最大编码单元，所述最大编码单元是具有最大尺寸的编码单元；基于根据深度的编码单元并基于按照根据深度的编码单元的深度确定的分块类型来对画面编码，并针对每个根据深度的编码单元确定根据编码深度的编码单元，从而确定具有树结构的编码单元，其中，通过根据所述一个或多个最大编码单元中的每个最大编码单元中的深度分层分割所述一个或多个最大编码单元中的每个最大编码单元来获得根据深度的编码单元；输出基于分块类型和具有树结构的编码单元编码的数据、关于编码深度和编码模式的信息、以及指示编码单元的尺寸和可变深度的编码单元结构信息，其中，分块类型包括具有与当前编码单元相同尺寸的数据单元，并且通过分割当前编码单元的高度和宽度之一来获得部分数据单元。

摘要： 预测蛋白质结构的方法和装置。该方法和装置可以包括获得构成蛋白质的多个氨基酸的序列信息；以及基于序列信息，通过使用预训练的模型来预测蛋白质上的二面角，分子动力学应用于该二面角。

摘要： 一种进行材料相关的预测的预测管理系统，包括：描述符存储部，存储描述了材料的创制手段、结构、特性、性能各自相关的参数的描述符；预测模型存储部，存储以所述创制手段、所述结构、所述特性、所述性能的至少两个中的一者为输入并以另一者为输出而描述了所述描述符的输入输出关系的预测模型；工作流存储部，存储描述作为至少两个以上的所述预测模型经由所述描述符相互连接的情况的工作流；执行部，按照各所述工作流，将赋予输入并执行的执行结果也包含该工作流内的各预测模型中的输出结果在内地进行存储；处理部，分为所述执行结果、所述工作流、所述预测模型、所述描述符这四个层级地赋予固有标识符进行管理。

摘要： 本发明涉及基于非结构化预测模型来预测结构化状态量的方法和装置。根据一示例性实施例，提供一种结构化状态量预测方法，其可包括：将结构化状态量表达成非结构化数据；利用非结构化预测模型，基于所述非结构化数据的已知值来预测其未来值；以及从所述非结构化数据的未来值提取所述结构化状态量的预测值。使用本发明的方法能够通过例如图像识别技术来预测结构化状态量，尤其适合在复杂场景下的预测任务。

摘要： 提供了一种视频流解码方法，包括：针对编码的当前视点图像数据从关于编码的多个层的图像的视频流获得通过使用包括两个候选的候选列表而产生的高级运动矢量预测(AMVP)模式预测信息以及运动矢量预测标志，其中，运动矢量预测标志指示位于候选列表中包括的两个候选之中并被用于产生AMVP模式预测信息的候选，所述方法包括：通过基于获得的信息使用当前视点图像数据和另一视点图像数据中的至少一个来产生经过运动补偿的当前视点图像数据，从而对当前视点图像进行解码。

摘要： 一种对视频编码的方法，所述方法包括：将视频的画面分割为一个或多个最大编码单元，所述最大编码单元是具有最大尺寸的编码单元；基于根据深度的编码单元并基于按照根据深度的编码单元的深度确定的分块类型来对画面编码，并针对每个根据深度的编码单元确定根据编码深度的编码单元，从而确定具有树结构的编码单元，其中，通过根据所述一个或多个最大编码单元中的每个最大编码单元中的深度分层分割所述一个或多个最大编码单元中的每个最大编码单元来获得根据深度的编码单元；输出基于分块类型和具有树结构的编码单元编码的数据、关于编码深度和编码模式的信息、以及指示编码单元的尺寸和可变深度的编码单元结构信息，其中，分块类型包括具有与当前编码单元相同尺寸的数据单元，并且通过分割当前编码单元的高度和宽度之一来获得部分数据单元。

摘要： 本发明公开了一种染色体拓扑关联结构域的预测方法，包括获取基因组区块之间互作矩阵中每个基因组区块并识别得到高频互作区；针对每个基因组区块从高频互作区中识别准核：处理每条染色体上识别的准核得到互不重叠的准核；对一条染色体上互不重叠的准核进行合并得到要预测的染色体拓扑关联结构域的核；确定附件候选区中每个基因组区块的从属关系并结合染色体拓扑关联结构域的核得到最终预测的染色体拓扑关联结构域。本发明还公开了一种实现所述染色体拓扑关联结构域的预测方法的预测系统。本发明充分利用Hi‑C数据的全局信息，缩减候选边界定位的范围，无需用户给出预定义参数，能够准确预测拓扑关联结构域，可靠性高、准确性好且效果较好。

摘要： 本发明提供一种蛋白质结构预测方法、蛋白质结构预测装置及介质。蛋白质结构预测方法，应用于计算机设备，计算机设备包括CPU和至少一个GPU，包括：获取待预测蛋白质结构的目标蛋白质序列。在CPU中，根据目标蛋白质序列的序列长度，确定目标蛋白质序列对应匹配序列的比对数量阈值。根据比对数量阈值，将目标蛋白质序列与预置的蛋白质序列库中的多个蛋白质序列进行比对，确定目标蛋白质序列对应的匹配序列。在预置的蛋白质结构数据库中，确定匹配序列对应的匹配结构。将匹配序列和匹配结构输入至预置在GPU中的蛋白质结构预测模型中进行蛋白质结构预测，得到目标蛋白质序列对应的蛋白质预测结构。能够减少GPU内存的占用，提高GPU的运算速度，加快预测速率。

摘要： 本申请实施例提供的蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法，涉及计算机技术领域。本申请实施例提供的蛋白质结构预测方法和蛋白质结构预测方法，训练数据集中的每个氨基酸序列样本均具有第一表征矩阵和第二表征矩阵，基于各个氨基酸序列样本的第一表征矩阵和第二表征矩阵，并采用知识蒸馏的方法，借助辅助训练的分类网络对蛋白质结构预测模型包含的特征增强网络和结构预测网络进行联合训练，得到的蛋白质结构预测模型，可以基于待处理蛋白质的低质量的特征表征矩阵，对待处理蛋白质的结构进行预测，获得精度较高的蛋白质结果预测结果，提高蛋白质结构预测的预测精度。