20、单分子技术在生物钟蛋白研究中的应用

单分子技术在生物钟蛋白研究中的应用

1. 单分子荧光显微镜技术

单分子荧光显微镜技术测量溶液中酶活性的尝试可追溯到1961年。当时,β - D - 半乳糖苷酶的单个分子被封装在含有荧光底物(6HFG)的硅油滴中,通过荧光测定法监测每个液滴中反应产物(6HF)的增加。此后,人们进行了许多测量单生物分子活性的尝试。

1995年,Xue和Yeung利用毛细管电泳和激光诱导荧光的灵敏检测方法,研究了乳酸脱氢酶(LDH - 1)单个分子的化学反应性差异。他们发现,天然LDH - 1的单个分子表现出高达四倍的活性差异,这表明酶分子群体中存在具有不同化学性质的结构变体(异质性)。

同年,Funatsu等人利用全内反射荧光(TIRF)显微镜和荧光标记的ATP,成功测量了单个肌球蛋白分子的ATP周转情况。他们将荧光(Cy5)标记的肌球蛋白头部S - 1片段固定在石英载玻片表面,使它们彼此之间保持至少几微米的距离,然后将荧光(Cy3)标记的ATP(Cy3 - ATP)应用于表面的S - 1。由于倏逝波从玻璃 - 水界面穿透到约100 nm的深度,只有表面的S - 1分子和蛋白质上或附近的核苷酸被选择性激发。这种局部照明技术使研究人员能够减少自由移动的Cy3 - 核苷酸和溶液中水的拉曼散射产生的背景荧光(噪声),并可视化单个分子的微弱荧光信号。在他们的研究中,实时直接观察到单个Cy3 - ATP与单个肌球蛋白S - 1分子的结合以及ATP水解后Cy3 - ADP从S - 1的解离。TIRF已成为监测单分子事件的强大而通用的工具之一。除了TIRF,落射荧光、共聚焦荧光和其他荧光方法也被用于单分子荧光成像。

然而,荧光方法也有一些缺点:
- 荧光标记影响分子性质 <

【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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