12、小鼠脑切片解剖分割与蛋白质半胱氨酸残基键合状态预测研究

小鼠脑切片解剖分割与蛋白质半胱氨酸残基键合状态预测研究

在生物学和生物信息学领域,小鼠脑切片的解剖分割以及蛋白质半胱氨酸残基键合状态的预测是两个重要的研究方向。前者有助于深入了解大脑的结构和功能,后者对于理解蛋白质的结构和功能至关重要。

小鼠脑切片解剖分割

在小鼠脑切片的研究中,存在一些有趣的现象。例如,表达核相对较小,且总是被非表达(非核酸)区域分隔开,但海马体和嗅球等结构会违反这一特性。

为了解决小鼠脑切片的解剖分割和基因表达水平估计问题,研究人员开发了相关算法。具体步骤如下:
1. 利用3D模型 :基于之前构建的小鼠脑3D模型(该模型基于艾伦小鼠脑图谱),使用开发的BrainTravel软件,通过找到最相似的虚拟切片,将实验切片注册到模型中。
2. 变形解剖结构 :对虚拟切片上的解剖结构进行变形,使其与实验切片匹配,从而获得实验切片的有效解剖分割。
3. 估计表达水平 :在单独的过程中进行表达水平的估计,并将结果加载到BrainTravel中。
4. 结果整合 :将分割结果与表达水平相结合,为进一步的认知研究开辟了广阔的前景。

这种方法与基于马尔可夫随机场的替代方法不同,它不受可发现的解剖结构数量的限制。通过将解剖结构的知识纳入基因表达的统计分析中,有望实现更精细的生物实验设计,并发现动物认知活动中被激活的新基因和解剖区域。

蛋白质半胱氨酸残基键合状态预测

半胱氨酸残基的键合状态在稳定蛋白质的三级结构、定义蛋白质功能以及触

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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