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  核糖體DNA編碼核糖體的關(guān)鍵組分-核糖體RNA，對(duì)蛋白質(zhì)翻譯和細(xì)胞增殖具有重要的作用。然而，核糖體DNA的拷貝數(shù)在人類基因組中是易變的，由于技術(shù)手段的限制，人們對(duì)哺乳動(dòng)物細(xì)胞如何維持和控制核糖體DNA的拷貝數(shù)和穩(wěn)定性所知甚少。本研究應(yīng)用計(jì)算生物學(xué)和數(shù)字微滴式PCR（Droplet digital PCR）方法分析了正常和癌癥狀態(tài)下，人類和小鼠基因組中核糖體DNA的拷貝數(shù)和序列變異情況。發(fā)現(xiàn)人類癌癥基因組中核糖體DNA拷貝數(shù)出乎意料地顯著減少，并伴隨許多其他基因拷貝數(shù)的變異。此外，癌癥基因組的核糖體DNA序列也更易發(fā)生突變。      根據(jù)文獻(xiàn)證據(jù)的提示，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步探討了癌癥模型中mTOR（哺乳動(dòng)物雷帕霉素靶蛋白，mammalian target of rapamycin）功能與核糖體DNA拷貝數(shù)減少的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)Pten基因（mTOR信號(hào)通路的負(fù)調(diào)控因子）敲除的白血病小鼠模型中，癌癥造血干細(xì)胞早期就出現(xiàn)核糖體DNA拷貝數(shù)的減少，但其細(xì)胞增殖、核糖體RNA合成和蛋白翻譯水平等均顯著提高。說(shuō)明核糖體DNA拷貝數(shù)丟失是mTOR通路過(guò)表達(dá)的癌癥的一種常見特征。這一研究結(jié)果提示，測(cè)定核糖體DNA拷貝數(shù)，可成為預(yù)測(cè)癌癥對(duì)DNA損傷藥物敏感性的一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的新指標(biāo)。

本發(fā)明公開了一種蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP3編碼的核酸序列，所分離出的DNA分子包括：編碼具有蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP3活性的多肽核苷酸序列，該核苷酸序列與SEQ？ID？NO：1中從核苷酸第767-871位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者該核苷酸序列能在40-55℃條件下與SEQ？ID？NO：1中從核苷酸第767-871位的核苷酸序列雜交。本發(fā)明還同時(shí)公開了一種蝶蛹金小蜂抗菌蛋白多肽Pp-AP3，其具有SEQ？ID？NO：2所示的氨基酸序列。本發(fā)明的蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP3具有抗菌性能。

本發(fā)明公開了一種蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5編碼的核酸序列，所分離出的DNA分子包括：編碼具有蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5活性的多肽核苷酸序列，該核苷酸序列與SEQ？ID？NO：1中從核苷酸第329-454位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者該核苷酸序列能在40-55℃條件下與SEQ？ID？NO：1中從核苷酸第329-454位的核苷酸序列雜交。本發(fā)明還同時(shí)公開了一種蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5，其具有SEQ？ID？NO：2所示的氨基酸序列。蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5具有抗菌性能。

采用本發(fā)明得到的準(zhǔn)完美序列組，具有接近完美的相關(guān)特性，即絕大部分自相關(guān)函數(shù)取值為零，并且絕大部份互相關(guān)函數(shù)取值為零。本發(fā)明所得到的準(zhǔn)完美序列組，可以廣泛應(yīng)用于認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)，如信號(hào)同步、信道估計(jì)、多用戶擴(kuò)頻等方面。

目前報(bào)導(dǎo)的“m5C”位點(diǎn)往往成簇存在于高GC含量區(qū)域，對(duì)針對(duì)NSUN2的RNA干擾不敏感，也無(wú)法被m5C抗體所富集，極可能是實(shí)驗(yàn)引入的假陽(yáng)性。根據(jù)這一特征，該研究建立了一套新穎的生物信息學(xué)計(jì)算流程過(guò)濾噪音，得以精確地定位mRNA上的m5C。通過(guò)進(jìn)一步分析，該研究發(fā)現(xiàn)NSUN2依賴的m5C位點(diǎn)傾向于擁有一個(gè)3’富G的基序，通常位于在一個(gè)小頸環(huán)結(jié)構(gòu)的底部，與其tRNA底物高度一致，揭示了mRNA m5C 序列和結(jié)構(gòu)特征的由來(lái)。該研究發(fā)現(xiàn)除了NSUN2，NSUN家族其他成員不調(diào)控mRNA m5C位點(diǎn)，暗示除了NSUN家族成員，可能存在新的甲基轉(zhuǎn)移酶參與了不依賴于NSUN2 的mRNA m5C位點(diǎn)的催化。通過(guò)進(jìn)一步對(duì)7個(gè)人類組織于10個(gè)小鼠組織的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序分析，分別確認(rèn)了3212與2498個(gè)高置信度位點(diǎn)。結(jié)果表明，在不同組織中mRNA m5C位點(diǎn)的數(shù)量與甲基化水平有很大差異。在人和小鼠的睪丸、肝臟、心肌和骨骼肌，mRNA上有數(shù)百個(gè)高置信度的m5C位點(diǎn)，而在其他的一些組織則寥寥可數(shù)。另外，這些m5C位點(diǎn)在人和老鼠之間并不保守，說(shuō)明它們很可能是受到順式調(diào)控（cis-regulation）的。       這項(xiàng)研究開發(fā)的方法為mRNA m5C的研究提供了新的工具；其構(gòu)建的哺乳動(dòng)物mRNA m5C 精確圖譜為發(fā)現(xiàn)mRNA上m5C修飾的調(diào)控和功能奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。奧地利因斯布魯克醫(yī)科大學(xué)Alexandra Lusser教授在同期撰寫的評(píng)述文章“Getting a hold on cytosine methylation in mRNA”中，評(píng)價(jià)張銳教授課題組開發(fā)的新計(jì)算方法增加了m5C檢測(cè)的精確度，進(jìn)一步提供了tRNA甲基化轉(zhuǎn)移酶NSUN2介導(dǎo)mRNA甲基化的令人信服的證據(jù)。

本發(fā)明涉及一種抗ＨＩＶ－１的多肽Ｃ２２、該多肽Ｃ２２表達(dá)前體、編碼多肽的 ＤＮＡ序列、單體多肽的藥物組合物，及其制法。本發(fā)明的多肽Ｃ２２用融合蛋白表達(dá) 得到多肽前體，酶切得到多肽Ｃ２２，工藝簡(jiǎn)單，且可提高最終產(chǎn)率，適合于工業(yè)化生 產(chǎn)。 

本發(fā)明提供了一種基于相關(guān)系數(shù)的削弱坐標(biāo)時(shí)間序列中 CME 影響的方法，該方法采用基準(zhǔn)站與普 通測(cè)站間的相關(guān)系數(shù)來(lái)表征 GPS 測(cè)站間坐標(biāo)時(shí)間序列的相關(guān)程度，并且將此相關(guān)系數(shù)作為計(jì)算 GPS 測(cè) 站間共模誤差的權(quán)重。同時(shí)，未忽略 GPS 測(cè)站間的負(fù)相關(guān)性，將正相關(guān)系數(shù)和負(fù)相關(guān)系數(shù)同時(shí)納入 CME 計(jì)算體系，并且對(duì)正、負(fù)相關(guān)性同等對(duì)待，作為衡量 GPS 測(cè)站間 CME&nbs

本發(fā)明公開了一種數(shù)控系統(tǒng)指令域序列異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法，包 括(1)獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中心線，獲取包絡(luò)線比率 r;(2)構(gòu)造窗寬 N、 臨界長(zhǎng)度 X、連續(xù)異常點(diǎn)長(zhǎng)度和階梯點(diǎn)長(zhǎng)度分界線 Y、數(shù)據(jù)流分析長(zhǎng) 度 Z 的經(jīng)驗(yàn)公式并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式設(shè)置相應(yīng)參數(shù);(3)利用 N 確定滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度，利用滑動(dòng)窗口分割數(shù)據(jù)流，利用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法或多項(xiàng)式擬 合法獲取滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)中心線，包絡(luò)線外樣本為當(dāng)前滑動(dòng)窗口內(nèi)判定 的異常點(diǎn)存入 lout

本發(fā)明提出一種基于視覺特征的視頻指紋檢測(cè)方法，具體為：按照幀間相關(guān)性對(duì)視頻序列分段，在分段中提取關(guān)鍵幀；在各關(guān)鍵幀中提取視頻特征；利用像素點(diǎn)特征字典對(duì)像素點(diǎn)分類；對(duì)各關(guān)鍵幀分別進(jìn)行多次不同數(shù)量的分塊，在各子塊中依據(jù)像素點(diǎn)的分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)像素點(diǎn)特征字典各元素的出現(xiàn)次數(shù)，得到該子塊的特征向量；將所有子塊的特征向量拼接得到關(guān)鍵幀的高維視頻指紋；對(duì)各高維視頻指紋進(jìn)行降維；將各視頻片段關(guān)鍵幀的低維視頻指紋按照時(shí)間先后順序連成關(guān)鍵幀視頻指紋串。本發(fā)明還提供了基于上述指紋檢測(cè)方法的視頻匹配方法。本發(fā)明通過(guò)對(duì)視頻內(nèi)容的關(guān)鍵信息進(jìn)行有效描述，在不影響匹配率的情況下，大大降低了算法的復(fù)雜度，有效提高了檢測(cè)效率。

本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星序列圖像中點(diǎn)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：圖像數(shù)據(jù)接收模塊、圖像幀頭檢測(cè)模塊、單幀圖像目標(biāo)檢測(cè)模塊、序列圖像關(guān)聯(lián)檢測(cè)模塊；圖像數(shù)據(jù)接收模塊，每次從衛(wèi)星紅外圖像生成系統(tǒng)接收預(yù)設(shè) N 字節(jié)長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)包，并緩存到環(huán)形緩沖區(qū)中；圖像幀頭檢測(cè)模塊在環(huán)形緩沖區(qū)中對(duì)圖像的起始位置與結(jié)束位置進(jìn)行位置檢測(cè)，并將幀圖像數(shù)據(jù)緩存到圖像緩存區(qū)中；單幀圖像目標(biāo)檢測(cè)模塊，用于處理圖像緩存區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，獲取疑似目