22、蓝藻生物钟蛋白相互作用的高速原子力显微镜研究

蓝藻生物钟蛋白相互作用的高速原子力显微镜研究

生物钟在生物体内起着至关重要的作用,它能够调节生物体的生理和行为节律,使其与环境的昼夜变化相适应。蓝藻的生物钟蛋白KaiA、KaiB和KaiC能够在体外重建一个约24小时的振荡器,且能持续多日而不衰减。高速原子力显微镜(HS - AFM)首次被用于研究这三种蛋白之间的动态相互作用,为我们揭示了许多关于生物钟运行机制的新信息。

1. KaiA与KaiC的相互作用

KaiC六聚体拥有多个结合位点。KaiA二聚体有两个对称的结合域,而KaiC六聚体有六个触手。当KaiA二聚体与KaiC六聚体相互作用时,KaiA二聚体的两个结合域会短暂且反复地与同一个KaiC六聚体CII环上的六个相邻触手结合,从而使KaiA与KaiC六聚体长时间结合。

研究团队 KaiA与全长KaiC六聚体的解离常数(KD) KaiA与KaiC C末端残基488 - 519肽段的解离常数(KD)
Kageyama等(2006) 2.52 μM -
Murakami等(2016) 0.32 ~ 1.9 μM -
本研究(HF - AFM) 0.1 ~ 0.5 μM -
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值