18、从细菌中洞察昼夜节律时钟的进化

从细菌中洞察昼夜节律时钟的进化

环境变化与生物监测

我们所处的环境正在迅速变化,而且这种变化还将持续。作为生物学家,虽然我们无法阻止这种环境转变,但我们有责任对其进行监测,并尝试预测这些变化将如何影响重要的生物现象,如光周期现象和日常节律,以及这些影响又将如何反过来影响物种的生存机会。

昼夜节律时钟研究概述

昼夜节律时钟以大约24小时的周期调节生物节律。这一现象在从细菌到哺乳动物的广泛物种中都有研究,并且已确定了以下三个特征:
1. 在恒定条件下的自我维持昼夜振荡。
2. 周期长度的温度补偿。
3. 振荡器可被外部刺激同步。

研究昼夜节律时钟系统的一个主要目标是提供一个能连贯解释这三个特征的模型。自1971年首次分离出果蝇时钟突变体以来,科学家们积累了大量关于昼夜节律时钟的知识,但这些知识在多大程度上成功阐明了生物计时机制的本质仍有待探讨。

研究问题的聚焦

在克隆出蓝藻中的昼夜节律时钟基因簇后,科学家们曾尝试应用转录 - 翻译振荡(TTO)模型来解释相关发现。然而,7年后,近藤及其合作者的开创性研究对这一方法提出了质疑。他们的研究表明,即使在体外,通过在ATP存在的情况下孵育时钟蛋白KaiA、KaiB和KaiC,也能重建昼夜振荡。这一发现改变了蓝藻昼夜节律系统的研究方向,使焦点转向了Kai蛋白的结构和相互作用。

2004年,所有三种Kai蛋白的晶体结构被公布,凸显了当时科学界对此的浓厚兴趣。其他生物物理研究通过电子显微镜、核磁共振和X射线散射技术等,报告了Kai蛋白复合物的低分辨率结构,这些复合物会进行时间依赖性的组装和拆卸循环。最初推测KaiB与KaiC的C末端

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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