7、免疫特异性的奥秘:从基础原理到复杂机制

免疫特异性的奥秘:从基础原理到复杂机制

1. 生理系统的适应性与表征

生理系统,如免疫系统和神经系统,都是适应性系统,它们能够感知并响应不断变化的环境。当感知和响应符合生物在环境中的生存需求时,才最为有效,这种契合的响应意味着适应性。可以说,适应性系统为生物提供了其所处现实的功能表征。从某种意义上讲,响应可被视为触发它的刺激的内部影像,类似于镜像。

身体的各个系统都专门负责映射个体在世界中的特定方面。例如,神经系统能够感知并响应来自身体内外的各种信息或能量,包括光、声、压力、重力和化学信号等。而免疫系统则主要关注分子形状,通过受体以互补的非共价相互作用结合配体来感知分子形状。

免疫系统的受体主要有两种类型:体细胞产生的抗原受体和先天受体。先天受体由物种的种系编码,能够结合体内信号(如细胞因子、趋化因子等)和外部信号(来自细菌、病毒和其他寄生虫)。免疫系统对受体输入的响应表现为免疫细胞状态和活动的变化。

2. 炎症:免疫系统的复杂反应

免疫反应是一个复杂的过程,其特征包括产生抗体和其他效应分子(如细胞因子、趋化因子和黏附分子),以及激活各种类型的细胞,如T细胞、B细胞、巨噬细胞、中性粒细胞、树突状细胞、内皮细胞、肥大细胞等。这些免疫细胞和分子介导了许多效应,包括促使细胞生长、死亡、迁移、黏附以及激活各种基因。免疫因子不仅能控制病原体和杀死异常细胞,还能触发身体组织的愈合和修复。

为了便于讨论,我们可以用“炎症”一词来概括众多的免疫过程。炎症反映了免疫系统对身体的影响,存在多种不同类型和程度的炎症,这也是免疫系统的核心所在。

免疫受体对分子形状的感知以及随之产生的炎症共同构成了个体免疫环境的表征。与个

【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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