35、蓝细菌生物钟基因调控与代谢网络重编程

蓝细菌生物钟基因调控与代谢网络重编程

1. 生物钟基因调控基因表达

生物钟基因的调控在驱动许多内源性基因以及整合到基因组中性位点的外源基因的表达方面非常有效。可以通过操纵核心生物钟基因(如kaiABC)和/或辅助生物钟基因,对不同蓝细菌菌株的昼夜节律进行重新编程,从而将全局基因表达锁定在理想模式,这可能会提高生物燃料和商品化学品的全天候生产效率。而且,这种策略也可应用于任何具有内源性昼夜节律钟的生物体。

2. 蓝细菌研究相关技术与成果
  • 基因表达调控工具开发
    • 利用理性设计技术在集胞藻(Synechocystis sp. PCC 6803)中开发基因控制工具。
    • 构建基于pANS的自复制穿梭载体,用于单细胞蓝细菌聚球藻(Synechococcus elongatus PCC 7942)的基因表达。
    • 开发基于核开关的基因表达调控系统,如嗜热栖热菌核开关用于严格调控聚球藻PCC 7942中蛋白质的表达。
  • 代谢工程改造
    • 对蓝细菌进行代谢工程改造,以实现从二氧化碳直接合成各种化合物,如乙醇、异丁醛、1,2 - 丙二醇、3 - 羟基丁酸酯、3 - 羟基丙酸等。
    • 通过过表达关键酶来增强光合碳通量控制,提高蓝细菌的生长和生产力,如过表达磷酸烯醇式丙酮酸羧化酶提高集胞藻PCC 6803的乙烯产量。
    • 利用CRISPR - Cas9等基因编辑技术对蓝细菌进行基因组工程改造,以提高目
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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的实现过程特征提取步骤,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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