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蛋白质相互识别原理
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作者 江凡 《物理教学》 北大核心 2010年第3期2-4,23,共4页
1.科学意义 随着基因测序技术的成熟,生物学研究进入了后基因组时代,研究重点已经由基因的序列结构转向了基因功能解释和机制研究。在生物体内,基因功能的实现涉及大量的蛋白质一蛋白质相互作用过程,研究蛋白质的相互作用对于基... 1.科学意义 随着基因测序技术的成熟,生物学研究进入了后基因组时代,研究重点已经由基因的序列结构转向了基因功能解释和机制研究。在生物体内,基因功能的实现涉及大量的蛋白质一蛋白质相互作用过程,研究蛋白质的相互作用对于基因功能的解释有着重要的意义。“蛋白质组学”是从整体上研究细胞或组织内,特定的时间和空间内所有蛋白质的组成及其相互作用规律的学科; 展开更多
关键词 蛋白质组学 相互作用规律 基因测序 原理 识别 后基因组时代 序列结构 生物学
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对集团性公司内审基础工作的一点思考
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作者 《上海审计》 2000年第2期27-30,共4页
审计是随着社会经济发展的需要而产生的,随着社会的需要而发展,随着我国经济体制改革不断的深入,社会主义市场经济的发展和完善,审计的重要作用已越来越被人们所认识和接受,审计的地位也显得越来越突出,国家审计署根据《中华人民... 审计是随着社会经济发展的需要而产生的,随着社会的需要而发展,随着我国经济体制改革不断的深入,社会主义市场经济的发展和完善,审计的重要作用已越来越被人们所认识和接受,审计的地位也显得越来越突出,国家审计署根据《中华人民共和国审计法》制订了国家审计基本准则、审计证据准则、审计报告准则等一整套的法规文件,规范了审计工作;1995年7月14日发布第1号令,对内部审计工作作出规定,加强了对企业内审业务的指导和监督,为了使企业内审工作达到规范的要求,加强对内审工作的管理已成为摆在企业管理者面前的一个相当重要的内容,应引起企业领导的高度重视。本文就集团性企业如何加强内审基础管理工作,作一点思考性探讨。 展开更多
关键词 企业集团 内部审计 审计管理
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莱州湾海滩典型剖面测量及其开发、利用
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作者 徐家声 万延森 +5 位作者 李善为 张耆年 彭汉昌 刘福寿 伸德林 《海洋通报》 CAS 1980年第1期97-107,共11页
我国不仅有漫长的海岸线,而且是世界上海涂分布最为广泛的国家之一。积极开展海涂的考察和利用不仅事关保卫祖国、建设强大的海防,而且能为我国经济建设提供丰富的资源。多年来,我们曾在辽宁、山东、江苏的海岸带工作中进行海涂考察。... 我国不仅有漫长的海岸线,而且是世界上海涂分布最为广泛的国家之一。积极开展海涂的考察和利用不仅事关保卫祖国、建设强大的海防,而且能为我国经济建设提供丰富的资源。多年来,我们曾在辽宁、山东、江苏的海岸带工作中进行海涂考察。发现我国海涂种类甚多,其中渤海湾、莱州湾、苏北沿海等地的海涂最为辽阔,自然条件复杂。如经科学考察,给予合理开发利用,其政治、经济意义都将十分显著。为此,我所于1975年集中人力、物力。 展开更多
关键词 莱州湾 典型剖面 标准剖面 海涂养殖 海积地貌 海滩 粉砂层
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Prediction of protein binding sites using physical and chemical descriptors and the support vector machine regression method 被引量:1
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作者 江凡 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第11期1-6,共6页
In this paper a new continuous variable called core-ratio is defined to describe the probability for a residue to be in a binding site, thereby replacing the previous binary description of the interface residue using ... In this paper a new continuous variable called core-ratio is defined to describe the probability for a residue to be in a binding site, thereby replacing the previous binary description of the interface residue using 0 and 1. So we can use the support vector machine regression method to fit the core-ratio value and predict the protein binding sites. We also design a new group of physical and chemical descriptors to characterize the binding sites. The new descriptors are more effective, with an averaging procedure used. Our test shows that much better prediction results can be obtained by the support vector regression (SVR) method than by the support vector classification method. 展开更多
关键词 protein binding site support vector machine regression cross-validation neighbour residue
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