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基于统计语言模型及动态规划算法的蛋白质表达载体的优化设计: 2016年; 针对合成生物学基因片段组装中选择最优"零件"组装功能性蛋白质表达载体费时且易出错的问题,提出一种基于引入统计语言模型(SLM)与动态规划算法的蛋白质表达载体设计方法.该方法通过统计合成生物学标准"零件"(Bio Brick)的参数,将基础"零件"组装过程转化为SLM,用动态规划算法找到最优路径,以实现蛋白质表达载体的设计.实验结果证明该方法准确率高,可以减少真实装配过程的冗余操作,节省时间和费用,可用来优化其他合成生物学软件设计结果,也可独立使用来模拟装配合成生物学基因片段产生蛋白质表达载体,还可被迭代从而给出不同的优化结果供选择.; 方刚; 关键词：统计语言模型动态规划算法

围产期克罗米酚处理改变雄性小鼠性取向: 2013年; 由于体内激素水平的变化,围产期和青春期是决定动物大脑发育的关键和敏感时期,而大脑发育是成年动物性取向行为的生物基础。该研究根据这一假说,对实验动物分别于围产期给予药物处理或于青春期予以阉割,并观察其个体成年后的性取向行为。结果显示,围产期克罗米酚(clomiphene citrate)处理9 d(分娩前3天到生育后6天)和14 d(分娩前7天到生育后7天)组,雄性后代的同性取向和雌性化行为明显增多,而正常生长状态下的21日龄雄性后代经阉割后,其性取向无明显改变。即围产期抑制雌激素,可导致雄性小鼠大脑雌性化,产生同性取向,且围产期雌激素对动物雄性化的影响较青春期更为明显。; 何凤琴张恒睿; 关键词：围产期克罗米酚雌二醇阉割

一种用于构建表达载体的合成生物学数据库: 2016年; 由于基因测序及DNA合成技术与工具的突破性进展,生物工程正在加速发展,导致合成生物学的出现。本文介绍了一种用于构建表达载体的合成生物学数据库。阐述了如何利用MySQL数据库管理系统(DBMS)对合成生物学数据库gene_bank进行查询,并借助BioEdit软件对其中的多克隆位点(MCS)进行序列分析,通过查询与分析找出这一合成生物学数据库的特点。; 方刚; 关键词：合成生物学数据库

利用统计语言模型对GenoCAD设计结果进行优化: 2016年; GenoCAD(www.genocad.com)是一种基于Web的免费合成生物学设计软件,使用它可以进行表达载体及人工基因网络设计。不断地点击代表各种合成生物学标准"零件"的图标,以一种语法进行设计,最后就可以得到由数十个功能片段组成的复杂质粒载体。但是一般来讲在GenoCAD中,每一类的合成生物学标准"零件"数量众多。随着这些标准"零件"的不断开发,其数量也在进一步增加,目前选择合适的"零件"组装成功能性的质粒载体费时费力并且容易发生错误。在进行载体设计的最后阶段,从众多的"零件"中选择合适的往往比较困难。为解决这一问题,采用自然语言处理的统计语言模型,并以该模型为基础应用动态规划算法优化质粒载体设计,从众多的选项中找出最优者。利用这一方法可以减少进行生物学实验的冗余操作,从而减少载体构建过程中的花费。; 方刚张社民; 关键词：合成生物学统计语言模型动态规划算法

雌激素受体α和β免疫反应在雄性和雌性棕色田鼠脑区分布的比较（英文）: 2016年; 单配制和多配制动物社会行为有差异,这些差异可能与雌激素受体类型有关(ERs)。虽然多配制大鼠和小鼠中枢神经雌激素受体α(ERα)和β(ERβ)免疫反应在大脑的分布已有报道,单配制雄性草原田鼠中枢神经ERα的分布也有报道,但单配制田鼠ERα和(或)ERβ在雌性和雄性分布差异未见报道。本研究对雄性和雌性棕色田鼠前脑区域ERα和ERβ免疫反应(IR)细胞数量进行比较。研究结果表明:(1)免疫反应主要分布在细胞核中。(2)ERα-IR和ERβ-IR细胞广泛分布于整个雌性和雄性前脑区域,在许多脑区表达有重叠。然而,不同受体在雌雄不同脑核中的分布数量不同。(3)ERα和ERβ的分布存在性别差异。例如,雌性ERα在视前核中部(MPN),终纹床核(BNST)和杏仁内侧核(Me A)比雄性多,相反雄性ERβ在MPN和BNST比雌性多。这些研究结果可能为我们理解如何通过ERα和ERβ调节动物的社会行为,及雌性和雄性社会行为的差异提供一个重要的神经解剖学基础。; 何凤琴张巨武方刚刘凌王波郭春林; 关键词：雌激素受体Α 雌激素受体Β 前脑棕色田鼠

动态规划算法对GenoCAD设计结果的优化（英文）: 2016年; Geno CAD(www.genocad.com)是一种基于Web的免费合成生物学设计软件,用它可以进行表达载体及人工基因网络设计。持续点击代表各种合成生物学标准"零件"的图标,以一种语法进行设计,最后就可以得到由数十个功能片段组成的复杂质粒载体。但是在GenoCAD中,每一类的合成生物学标准"零件"数量众多。随着这些标准"零件"的不断开发,其数量也在进一步增加,目前选择合适的"零件"组装成功能性的质粒载体费时费力并且容易发生错误。在进行载体设计的最后阶段,从众多的"零件"中选择合适的往往比较困难。为解决这一问题,本文采用了自然语言处理的统计语言模型,它最初用于自然语言识别,用来估算一组词串成为一个正确语句的概率的大小。本文最后以该模型为基础应用动态规划算法优化质粒载体设计,从众多的选项中找出最优者。利用这一方法可以减少进行生物学实验的冗余操作,从而减少载体构建过程中的花费。; 方刚; 关键词：合成生物学统计语言模型动态规划算法

三元统计语言模型对基因表达载体设计的优化: 2016年; 不断地将一些合成生物学标准"零件"以一定的标准装配,就可以得到由数十个功能片段组成的复杂表达载体。但是每一类的合成生物学标准"零件"数量众多,随着这些标准"零件"的不断开发,其数量也在进一步增加。在进行表达载体构建的最后阶段,从众多的"零件"中选择合适的以组装成功能性表达载体费时费力,并且容易发生错误。为解决这一问题,采用了自然语言处理的统计语言模型,并以该模型为基础应用动态规划算法优化表达载体设计,从众多的选项中找出最优者。利用这一方法可以减少进行生物学实验的冗余操作,从而减少表达载体构建过程中的花费。; 方刚张社民; 关键词：合成生物学统计语言模型动态规划算法

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国家自然科学基金(61173113)