遗传学重叠效应篇1

Abstract：Inthefieldofspectroscopy,electrochemicalanalysisandchromatography,thesignaloverlapisacommonphenomenon,andhowtoconductthedecompositionofoverlappingsignalsinalimitedhardwareenvironmentbymathematicalmethodsbecomesamorepracticalmeaningfultask.Therelatedresearchstatusathomeandabroadwasintroducedfromfourtypesofcommonmathematicalmethodsinthispaper.

关键词：重叠峰；分解；数学方法

Keywords：overlappingpeaks；decomposition；mathematicalmethod

中图分类号：O17文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）04-0197-01

1重叠峰分解的实际意义

在光谱研究领域，重叠的光谱信号是比较常见的。例如，①在紫外-可见光谱分析中：在苯和甲苯的混合体系及苯、甲苯和二甲苯等混合体系中，各组分紫外光谱严重重叠；复合维生素B片剂的吸收光谱中，维生素B1，B2，B6和烟酰胺4组分严重重叠；二甲酚橙（XO）-CTMAB-Cu、Cd、Ni显色体系各组分吸收光谱相互重叠。铈组稀土元素的性质极其相似，因此其5种元素的吸收光谱严重重叠。②在荧光光谱分析中：利用偏振X射线荧光技术分析铁磁性永磁材料粉末时，Si和Sr谱线完全重叠；医院营养输液常用的复合氨基酸注射液中包含色氨酸和酪氨酸，而此二组分的荧光光谱严重重叠等等。此外，重叠现象在化学领域的电化学分析、色谱分析中也同样存在。重叠现象给进一步的定性和定量分析都带来了困难。对于这样的问题，通过硬件手段如改进仪器来提高信号的分辨率通常受到资金或工作条件等现实问题的制约。因此，往往通过数学手段把仪器未能完全分离的多个谱峰给以分解，得到重叠峰信号中的各子峰或组分的相关信息（如峰形状、峰位置、半峰宽和峰高度）的估计值。而随着计算机的发展，计算技术的提高，与计算机相结合的信息理论、多元统计分析法、数学最优化等数学方法被利用于重叠峰的分解，并逐渐成为了现代光谱分析的热点。

2国内外研究现状

对于采用各种计算方法分解光谱重叠峰的研究已有不少报道，其中分光光度法、荧光光谱、ICP-AES等重叠峰的解析已发展比较成熟。目前常见的数学方法有四类：

2.1双波长、三波长法、导数光谱法其中导数光谱法是分辨重叠峰的一种常用的较为成熟的方法。1953年Hammond等人首先提出。其基本原理是对原吸收曲线进行一阶、二阶至四阶求导，然后对得到的各阶导数光谱进行分析。从而来确定重叠峰的个数、重叠峰位及改善谱线分辨率等。关于导数法定研究及报道有很多，如王超群利用导数法探讨了其在X射线衍射分析中的应用；Windig讨论了二阶导数光谱在自模式分析技术中的应用，以及相应的平滑方法。但导数法存在一个显著缺点：随着求导次数的增加，噪声也随之增加，在高阶导数中，信号可能被噪声完全淹没，因而，通常，每求一阶导数之后都需要滤除噪声来提高信噪比。

2.2最优化方法最小二乘法作为一种判断拟合效果优劣的评价标准而经常被使用，从而将问题转化为寻优问题。而解决此最优化问题的方法有很多相关研究和报道：如：何锡文等周兴风等分别讨论了线性规划方法的使用；孙桂玲等使用Newton-Raphson逐步逼近法和最速下降法对高斯峰进行分离；此外还有Cauchy法、直接搜索法、单纯形法、DFP法及共轭梯度法等。

最小二乘法的缺点是当各组分光谱严重重叠时（数学上叫共线性），如正规矩阵的秩接近零，此时的方程组近乎病态方程组，实验中的微小误差或是计算中间过程数据位数的取舍都会引起计算结果的大幅波动，此时最小二乘法不适用。

2.3多元统计法由于传统最小二乘法的缺点，出现了许多改进方法。如：Wold在1966年提出的偏最小二乘法；王镇浦等讨论了CPA矩阵法；因子分析法更是被广泛研究，白洁玲通过迭代目标转换因子分析应用于4种混合色素溶液吸附伏安法波谱的解析来对其进行同时测定；进化因子分析与消秩方法被用于重叠光谱分析。这些方法各自在不同程度上克服了最小二乘法的缺点。

2.4利用信息处理的理论1979年，Poulisse首次将卡尔曼滤波原理用于多组分体系分光光度分析中，使多组分体系的含量测定归结为对重叠光谱曲线进行快速滤波的过程。这个思想不仅带来了一种新的重叠峰分解的方法同时还启发了分析工作者，使人们认识到，谱数据处理与通讯技术中的信息处理过程很相似，完全可以借鉴其数学工具。上世纪90年代，能解决非线形拟合的人工神经网络技术也被广泛应用求解多组分浓度，不足之处是需要大量样本学习，很复杂且耗时。遗传算法作为一种全局的寻优方法，也逐渐被应用于谱图分析及重叠峰分解等方向的研究。使用数学方法对重叠峰分解的优点在于它对硬件要求不高，只需在一定的实验条件下，获取足够的实验数据，借助计算机强大的运算能力，运用数学方法进行计算，能够获取准确度较高的对重叠峰解析的结果，基本上可以满足一般检测和分析的要求，因此其发展前景相当广阔，见诸于专业刊物的研究。报告显示，使用软件后处理的研究和应用正广泛开展。

参考文献：

[1]吴军，杨梅，陈坚.人工神经网络辅助紫外光谱测定苯和甲苯的含量.新疆医科大学学报，2005，28（6）：519-520.

[2]吴军，杨梅.人工神经网络用于紫外光谱同时测定苯和甲苯及二甲苯的含量.理化检验-化学分册，2006，42（7），511-513.

[3]何池洋，孙益民，陈友存等.人工神经网络应用于维生素B族4组分同时测定.浙江大学学报（理学版），2002，29（2）：160-165.

[4]方艳红，王琼，徐金瑞.分光光度法结合人工神经网络同时测定铜、镉和镍.光谱实验室，2005，22（4）：782-784.

[5]郑静，林开利，周伟良等.人工神经网络-分光光度法同时测定合金钢样中的铈组稀土元素.分析试验室，2004，23（11）：14-17.

[6]罗立强，詹秀春.应用遗传算法拟合偏振X射线荧光重叠谱.光谱学与光谱分析，2008（2）：704-706.

遗传学重叠效应篇2

【关键词】望奎皮影戏江北派七字赋影调

黑龙江省望奎“江北派”皮影戏2008年入选国家非物质文化遗产名录，其以独特的唱腔结构、丰富的影卷戏种，成为黑龙江最具代表性的艺术门类之一。从皮影戏唱腔发展的过程来看，影调中用得最多的即是“七字赋”。“江北派”皮影戏唱腔因为起源于河北乐亭的缘故，因此在影调发展过程中，也多少保留了传统河北皮影戏的影子。

一、“七字赋”的解译

望奎“江北派”皮影戏和大多数皮影戏一样，在唱词的押韵使用方面都非常讲究，韵律与顺畅十分重要。

“七字赋”又名“七字锦”或“七字句”，顾名思义就是每个乐句都由7个字组成，句法结构分为“2、2、3”，上下句构成一番（两句词），若干番组成一个唱段。例如“江北派”第四代传承人谷宝珍演唱的《小西唐》中唱段《叹奴家红颜多薄命》就是七字赋中的经典唱段“自幼孤身死了妈，我父西凉把官做，是谁糊涂不像他，女儿终身不理户”。为了达到押韵与口语化的效果，都设计成7个字，这样既简洁、清晰，也有作为戏曲所具备的节奏和韵律性。有时为了使一些唱词产生变化，借以增加艺术魅力以及适应本地观众的口味，艺人还会适当地加入一些“衬字”。比如“自幼孤身死了妈（呀哇），是谁糊涂不像（啊）他，女儿的终身不理户（哇）”等。这些“衬字”不仅增加了生活化的语言，更加强了地方戏曲形式本土化的进程。

二、七字赋中“平唱”的含义。

“平唱”是“七字赋”中最常见的唱腔形式，这种唱词的韵尾用阴平（一声）或阳平（二声）来替代。因此又称“平唱”。“平唱”适用于各种行当、角色和感情的应用。有三点因素决定了它的演唱特点。1.“带甩腔的上下句”；2.“数着唱”；3.“叠着唱”。

（一）“带甩腔的上下句”的主要特点在于甩腔的变化，这种变化主要体现在上下句的尾部。其中，上句的尾音落在“5”音上的称为“西口调”，落于“6”音上的被称为“小义州”调。而下句的甩腔在尾音上则落在“1”上。在“江北派”演唱风格中，“西口调”与“小义州调”十分常见。如“江北派”老艺人宋官荣演唱的《小西唐》樊梨花唱段《闷悠悠坐在牙床上》（谱例1）。

谱例1：【西口调】

从以上谱例可以看出，此段唱词最后的尾音落到低音“5”上。再如“江北派”老艺人张淑琴演唱的《双失婚》当中丑丫环角色《当真不是我说瞎话》唱段（谱例2）。

谱例2：【小义州调】

从以上谱例可以看出，此段唱词最后的尾音均落到低音“6”上。通常情况下，“带甩腔的上下句”也决定着唱腔的风格与情感表现。

（二）“数着唱”乍一听来感觉与快板当中的“数来宝”相似，但其实它们并非一个类型，也不同于快板当中的【数板】，其显著的特点就是常将七字中的上下句唱词处理成四个分句，在削弱旋律性和无甩腔的情况下，运用节奏进行叙事的一种方式。如“抛闪你的|妻-|

无依|靠-|怎受凄|凉-|艰与|难-|。又如“江北派”传人谷宝珍在《小西唐》中扮演樊梨花演唱《手执令箭往下叫》一段（谱例3）。

谱例3：

、

偶尔为了表现出情绪上的波动，也会出现大跳的旋律，如“江北派”传人关兴久在《五峰会》中《在家若是自缢死》一段中所唱（谱例4）。

谱例4：

从谱例4中可以看到，前一句到后一句跨度达到了8度。这种旋律恰恰增强了角色情感的表达与渲染。

（三）“叠着唱”是一种展现情绪激烈，紧迫及战斗中人物的威武气势的演唱方式，其多数情况下只是接在“数着唱”的后面，也有可能穿插在其中，起到一个变化或调剂的作用。“叠着唱”经常使用于武生或刀马旦的打戏中。它的基本节奏型是“xxxx|xxx|”上下句均可以按这个节奏不断重复。如：“江北派”艺人关学增在《五峰会》饰演曹珍所唱《心中正有千般恨》一段（谱例5）

谱例5：

“叠着唱”通常来说，下句的尾音都会落在“1”上。而上句的尾音却可以分别落在“1”“2”“3”“5”“6”“6”等音。演唱速度适宜时，其旋律起伏的幅度也比较大，如：

（上句）（下句）

在实际演唱过程中，“叠着唱”即可以单起单落，自己构成一个唱段，也可以与“带甩腔的上下句”及“数着唱”相互结合，由于三者之间风格迥异，对比鲜明，往往能产生意想不到的效果。

结语

皮影戏唱腔是一门复杂难懂的艺术学科，在其发展的过程中，不断的摸索、研究，凝结了一代又一代传统艺人的心血及劳动，才创造出了今天这样独具特色的民族瑰宝，望奎皮影戏作为非物质文化遗产中的一个重要分支，在研究领域还需要更多的有识之士为之付出与努力！

（注：本文为黑龙江省教育厅人文社科项目，项目编号：12512408）

遗传学重叠效应篇3

关键词：单元电流值；电流相位值；方向图；遗传算法；天线阵列

中图分类号：TN820.1+2?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）09?0075?03

Abstract：Anewmethodtooptimizethearrayantennadirectionalpatternisproposed，inwhichthecellantennaarrayissimulatedwithAnsoftHFSSsoftwaretoextractthecurrentdataorfar?fielddataofeachexclusivefeedcell，andthenthegeneticalgorithm（GA）isusedtooptimizetheextractedcurrentdatatoobtainthecellcurrentvalueandphasevaluesatisfyingtherequirementofdirectionalpattern.ThemethodcanconvenientlysynthesizetheantennaarraydirectionalpatternwitharbitrarycharacteristicsduetotheflexibleHFSSmodeling，andonlyasimplefar?fieldextrapolationorsuperpositionfortheextracteddataisneededwhileoptimizing，soithasfastcalculationspeed.DifferentfromthetraditionaloptimizationmethodusingGAonly，themethodcombiningengineeringsoftwareAnsoftHFSSwithGAcaneffectivelyimprovethecomputationalaccuracyoftheantennaarraysynthesis，computationalefficiencyoftheobjectivefunction，andtheoptimizationefficiencyofthedirectionalpattern.

Keywords：cellcurrentvalue；currentphasevalue；directionalpattern；geneticalgorithm；antennaarray

0引言

天线阵方向图[1]综合（优化）对天线阵应用尤为重要，根据实际问题的需要，常常采用三种综合手段：单元相对位置、单元馈电幅度、单元馈电相位同时改变；单元相对位置不变，只改变各单元幅度和相位；单元间距和幅度均不变，只改变单元相位。在大型天线阵中，则更多地采用后两种方法综合方向图。本文研究后两种情况。

遗传算法作为一种全局优化方法，可以抛开待优化目标函数的具体特性，利用遗传学的思想进行全局随机搜索从而找到最优值。由于天线阵优化等电磁问题的目标函数具有形态复杂、多峰值的特点，故比较适合用遗传算法进行优化。

用遗传算法进行天线阵综合主要有两种方法：第一种方法是将单元看作理想偶极子，远场用解析式表达，其优点为优化速度极快，但实际问题中的单元都远非理想偶极子，且阵列中往往带有其他不可忽略的电结构（如反射板等）以致该方法无法保证精度；第二种方法（如矩量法等）计算目标函数，用遗传算法进行优化综合，这种方法有更高的计算精度，但数值方法计算目标函数效率较低，并且对实际应用中电结构极其复杂的天线阵，建模也是一个极大的困难。

本文提出一种新的天线阵方向图优化的方法：先用HFSS进行单元天线阵仿真，提取出各单元单独馈电时的电流或远场，然后用遗传算法进行优化处理，得出满足方向图需要的单元电流和相位，方法的精确度完全取决于HFSS模拟的精确度，利用HFSS建模的灵活性，能很方便地进行任意特性天线阵列的方向图综合，并且提取出数据后只需进行简单的远场外推或远场叠加，计算速度极快。

1原理及实现方法

1.1馈源的线性叠加原理与HFSS数据的提取

1.2遗传算法的实现

遗传算法[2]的优点是全局搜索能力很强，缺点是局部搜索能力较弱，且遗传算法在进行种群选择操作时容易导致早熟或收敛过慢等现象。根据具体问题的特性，出现了大量遗传算法的改进方法，这些方法主要在两个方面改进：第一，对遗传算法本身进行改进――对算法中的选择、交叉、变异等算子进行改进，以提高全局搜索能力；第二，将遗传算法与其他局部搜索方法相结合，构成混合遗传算法。本文采用混合遗传算法，其主要思想为先用遗传算法找到全局最优点附近的解，然后用其他局部搜索方法找到局部最优点。常见的局部搜索方法有模拟退火算法、单纯型法、局部爬山法等，局部搜索算子采用两步：第一步局部爬山法，方法为在遗传算法中找到一个最优点后，以这个点为初始点，再用爬山法找到一个局部最优点。第二步局部拉网搜索。局部拉网搜索的主要思想为：设一共有[N]个待优化变量，先固定第2个至第[N]个变量的值，只变化第一个变量，找到最大值，然后在此基础上，只变化第2个变量的值，找到最大值，如此重复[N]次，直到最优值不再变化。局部拉网搜索的初始点为爬山法所找到的最优值。局部拉网搜索法使用时要注意每个变量的分段数（分段数越多，精度越高）不能过大，否则遍历一次会耗时过多。

遗传算法计算效率的关键在于选择算子的确定。传统的选择算子采用随机赌方式：每个品种被选中的概率和该品种的适应度值成线性关系，由于天线方向图优化问题中目标函数具有多峰值性和振荡性的特点，这种赌选择方法很容易导致早熟和收敛过慢的问题，基于此，本文采用了另一种选择算子――随机联赛选择算子，方法为每次从样本群中任意抽出两个，评价目标函数挑出更优者进入下一代，然后重复[N]次（[N]为种群规模）。这种方法能有效地避免早熟和收敛过慢的问题，对各种问题具有良好的适应性。其他的算子采用传统的单点交叉算子和一致性变异算子，并应用了精英保存策略。

1.3目标函数的计算

目标函数计算时，先由遗传算法给出一组幅度相位结合HFSS提取出的数据，计算出远场方向图。天线阵方向图[3]优化问题一般有两种：给定方向图的指标，优化出符合方向图指标的幅度相位；给定方向图，拟合出最逼近方向图的幅度相位。

3结语

本文叙述了天线阵方向图优化问题的三个重点，即馈电单元位置，幅度和相位，介绍了用改进遗传算法对方向图进行优化的原理方法，并提出一种新的天线阵优化方法――利用HFSS对单元阵仿真，提取各单元单独馈电的电流或远场，后用遗传算法优化处理，得到最佳的单元电流和相位。给出了计算原理和方向图，通过对原始数据和拟合数据的比较说明了该方法的优越性。

参考文献

[1]祝志鹏，蒋凤仙，陈学峰.一种改进的遗传算法及其在线天线阵方向图综合中的应用[J].复旦学报（自然科学版），2001，40（1）：55?60.

[2]葛继科，邱玉辉，吴春明，等.遗传算法研究综述[J].计算机应用研究，2008，25（10）：2911?2916.

[3]李翔麟，庞伟正，钱坤.基于遗传算法的天线阵方向图零点生成[J].信息技术，2008（8）：119?120.

[4]路占波，孙丹，陈亚军，等.遗传算法在共形天线阵方向图综合中的应用[J].系统仿真学报，2009，21（5）：1488?1491.

[5]尹柳中，刘运林，卫涛.基于遗传算法的圆柱共形微带天线阵的综合[J].四川理工学院学报（自然科学版），2007，20（1）：52?54.

遗传学重叠效应篇4

1内质网内蛋白折叠及监控过程的工程化改造

1．1蛋白质胞内分泌过程

蛋白质的胞内分泌过程起始于通过SEC61易位子向内质网的共转录或转录后转运过程，进而在内质网内折叠形成天然结构，此过程受到严格的监视调控［7～10］。初生蛋白进入内质网后，与kar2基因编码的分子伴侣结合蛋白BiP相结合折叠成天然结构，同时与cnei基因编码的钙连接蛋白结合辅助其正确折叠并进行N-糖基化加工，此外在内质网内还可进行一系列共价修饰，包括信号肽加工、二硫键形成、N-糖基化、蛋白降解及分选等。经折叠及修饰加工后，只有正确折叠组装的蛋白可以从内质网转运入高尔基体，在高尔基体中经进一步修饰加工后被转运到胞外、液泡或其他细胞器，而发生错误折叠或形成多聚体的蛋白质则会被内质网监控系统识别，并与BiP复合物结合进而进入胞质中被降解，此过程被称为内质网相关的蛋白质降解(ERAD)［11］。一部分错误折叠的蛋白质与BiP的结合更为持久，会诱发非折叠蛋白反应(UPR)［12］，促进内质网相关的蛋白质水解过程，并抑制蛋白质的转录和转运过程。

1．2内质网蛋白质折叠监控体系构成

内质网驻留蛋白质折叠和监控体系主要包括五类要素:辅助蛋白质折叠的分子伴侣(如BiP、钙连蛋白和钙网蛋白等)、辅助蛋白质形成正确构象的酶(如二硫键异构酶PDI)、ERAD相关蛋白降解机制、UPR相关信号通路和参与翻译后修饰的酶。

1．3工程化改造

由于存在复杂严格的监控体系，蛋白质折叠往往成为外源蛋白分泌最主要的限速瓶颈，而折叠和监控体系也成为菌株工程化改造的主要对象。内质网蛋白质折叠和监控系统的复杂性和严格性与很多基因相关，对其进行遗传修饰比较困难。因此一种更为直接有效的方法是过表达多种分子伴侣、二硫键异构酶及其他辅助折叠因子。已有研究表明，过表达一种Hsp70家族的分子伴侣BiP可以促进外源蛋白在酿酒酵母中的分泌，人红细胞生成素的表达量可提高5倍［13］，牛凝乳酶的表达理论上可提高26倍［14］;而降低BiP的水平会导致外源蛋白分泌水平下降［15］。但分子伴侣对蛋白质分泌的影响并非适用于所有情况，具有蛋白质或宿主特异性，有些研究也发现过表达分子伴侣对蛋白质的分泌有负面的影响。如多形汉逊酵母过表达BiP使黑曲霉葡萄糖氧化酶的胞外表达水平降低了10倍［16］，可能的解释是，由于分子伴侣系统存在级联效应，Bip过表达可能会阻抑其他分子伴侣的作用，另外过表达也会增加其与靶蛋白持久结合的可能性，从而促进了内质网相关的蛋白质水解过程而非蛋白分泌过程。其他一些辅助因子也对蛋白分泌具有调控作用。共伴侣分子DNAJ及其他因子(如SLS1/SIL1和LHS1)可以调控BiP的ATP酶活性，影响其参与的多种功能，包括易位子门控、初生蛋白折叠、错误折叠蛋白靶向降解、非折叠蛋白反应调控和内质网钙储存等。在酿酒酵母中，过表达单一或多种共伴侣分子，如JEM1(一种DNAJ同源蛋白)、SIL1、LHS1和SCJ1，可以显著提高重组人白蛋白rHA、重组人转铁蛋白rTf及GM-CSF的表达量［17］。二硫键异构酶PDI和巯基氧化酶等对于蛋二硫键的形成具有重要作用，过表达PDI可以提高某些蛋白的分泌水平［18］，同时过表达PDI和分子伴侣蛋白对于转铁蛋白的分泌表达提高具有协同效应［19］。在粟酒裂殖酵母中，提高两种PDI的水平可以显著提高转铁蛋白的分泌水平［20］，增加PDI和聚泛素蛋白基因水平也可以极大提高人血白蛋白的表达水平，但对IL-1β的表达没有影响［21］。另一种促进分泌的方法是调节UPR信号通路调节蛋白Hac1。非折叠或错误折叠蛋白在内质网中发生累积，通过HAC1诱发非折叠蛋白反应，从而激活分子伴侣表达并抑制目的蛋白的分泌。酿酒酵母过表达里氏木霉hac1基因时，芽胞杆菌α-淀粉酶的分泌量提高了2．4倍［22］;酿酒酵母hac1基因过表达可使内源转化酶分泌量提高2倍，重组α-淀粉酶产量提高70%［22］;过表达hac1选择性剪接形式(hac1i)可以提高3种重组蛋白的分泌［17］。然而令人意外的是，过表达共分子伴侣(sil1，lhs1，jem1和scj1)反而会使hac1i转录水平降低2倍，hac1表达的破坏会使α-淀粉酶和内切葡聚糖酶EGI的分泌分别减少75%和50%，但对内源转化酶分泌量没有影响［22］。这些结果表明，hac1过表达对分泌的影响具有蛋白质或宿主特异性，而且HAC1蛋白与其他分子伴侣之间存在复杂的调控关系。

2胞内蛋白质运输通路的工程化改造

2．1蛋白质胞内运输过程

蛋白质胞内转运过程包括初始共翻译、翻译后转位入内质网内腔，以及随后逐步膜泡运输过程(内质网向高尔基体、高尔基体内部、后高尔基体转运)。蛋白质在内质网中正确折叠后主要通过包膜运输小泡进行选择性运输，因此胞内蛋白质运输一般称为膜泡运输或膜运输。新合成的蛋白质往往被有选择地浓缩到不同的膜泡群体中，进而靶向不同的受体，称为蛋白靶向或蛋白质分选。分泌运输早期从胞质向内质网的转运是蛋白质运输通路中不可忽视的重要环节。在酵母中，存在两条由胞质向内质网的靶向转运途径:共翻译转运途径和翻译后转运途径。信号肽对于蛋白质的靶向转运是必须的，其由一段长度为15～50个氨基酸的片段组成，通常有一个疏水核心、一段带正电的N端及一段亲水的C端。在共翻译转运途径中，一旦信号肽N端暴露出来，核糖体－新生蛋白链复合物会通过信号识别颗粒(SRP)和其受体(SR)被转运到内质网上的易位子通道;而酵母分泌蛋白主要选择翻译后转运途径，这是由于这些蛋白质的信号肽疏水性不强，合成时逃脱了SRP的识别，这些蛋白质从核糖体上释放出来后被胞质分子伴侣及共伴侣识别，以维持其非折叠或松散折叠的状态，直到通过易位子通道，这意味着过表达胞质分子伴侣和核糖体结合因子可能会对蛋白质分泌有一定的作用。

2．2工程化改造

2．2．1信号肽优化早期分泌过程中，蛋白质靶向的特异性主要由分泌信号肽的疏水核心及其与胞质内SRP的相互作用所决定，因此对应每一种宿主系统都开发了多种类型的N端分泌信号肽和酵母特异的前导氨基酸序列，信号肽剪切位点在内质网和高尔基体中被一步一步加工处理，以确保目的蛋白从胞质经内质网到高尔基体的正确转运。源于酵母信号肽的应用可以提高外源蛋白的分泌水平。源于酿酒酵母的前导信号肽α因子包含一个连续两个碱性氨基酸位点，此位点可以被高尔基体中的内切蛋白酶识别，应用此信号肽可以获得对外源蛋白的高效分泌表达。酿酒酵母信号肽MFα可以提高纤维素酶Eg1和血管内皮生长因子在酵母中的分泌水平［23，24］。在酿酒酵母和毕赤酵母中，应用绿色荧光蛋白和其他异源蛋白作为报道蛋白对不同的信号肽序列进行比较发现，α因子更适用于外源蛋白的分泌表达［25，26］。Liang等［27］通过分析酵母内源性蛋白的信号肽，发现了3种可能的分泌信号序列，这些信号序列与α因子一样，可以促使绿色荧光蛋白和其他异源蛋白有效的分泌。其他来源的信号肽有些也适用于酵母系统，例如应用里氏木霉自身疏水蛋白HFBI和HFBII序列作为分泌信号可以获得较高水平绿色荧光蛋白的分泌［28］。对某些无法有效进入内质网的蛋白质，优化信号肽序列是最有效的提高分泌水平的方法。然而有些时候信号肽的优化也无法有效地引导靶蛋白进入内质网，研究表明除N端信号肽外，信号锚定序列的性质也对蛋白质的运输方式具有决定作用，因此将目的蛋白与某些其他蛋白、亚结构域、标签蛋白或信号锚定肽进行融合表达也有利于蛋白质分泌。

2．2．2运输通路改造胞内运输每个步骤中膜泡的正确靶向都受许多胞内膜蛋白的控制，并决定最终的整体分泌水平，因此当存在运输效率低或分选错误的情况时，对于运输通路的遗传优化是最先考虑的改造方式。有些情况下，尽管蛋白质已经进入内质网并进行正确折叠后也无法从胞内分泌出来，这表明在从内质网到高尔基体或后高尔基体运输过程中还存在其他的限制因素。这两个过程涉及大量膜蛋白，其中一部分功能还不明确，因此明确蛋白在胞内运输过程中的限制环节是工程化改造的首要步骤。有研究发现当人生长激素在裂殖酵母中进行表达时，有部分激素蛋白滞留于胞内，这主要由从高尔基体到液泡的错误分选造成。液泡蛋白分选受体VPS10在这一分选过程中起主要作用，VPS10也是液泡羧肽酶CPY的受体，所以其介导的液泡分选途径也被称为CPY途径。在晚高尔基体中，液泡定位的各种酶主要通过结合Vps10从而与分泌蛋白分离，这表明存在VPS10介导的错误分选使分泌蛋白积累于液泡中的可能。在酵母中也有类似的报道，vps10基因缺失对于某些外源蛋白的分泌有正面影响［29］，而对于胰岛素融合蛋白没有效果，而缺失其他五种vps基因(vps4、vps8、vps13、vps35和vps36)却可以提高其分泌水平。这表明除VPS10途径外还存在其他的液泡分选途径，如需要接头蛋白AP3和VPS41参与的碱性磷酸酶(ALP)途径等，可见液泡分选途径也具有蛋白质特异性，对其进行遗传修饰还需要对相关基因功能有进一步的系统研究。尽管运输过程进行遗传修饰已经成为一种可能的宿主工程化方式，但目前还难以通过修饰一个或少数几个基因来达到对蛋白运输的完全控制，而且这种修饰常会影响细胞的活性。

2．2．3融合表达对于某些难以进入分泌途径的融合蛋白，往往可以通过融合标签或其他促分泌蛋白来进行改善。Ahn等［30］报道通过在N端融合一段来自于哈茨木霉内切葡聚糖酶Ⅱ的细胞膜结合结构域(CBD)，可以使嗜热脂肪芽胞杆菌脂肪酶L1在酿酒酵母中的分泌量提高7倍，在高密度发酵条件下分泌表达水平达到1．3g/L;进一步发现在CBD和L1之间插入一个Kex2酶切位点仍然表现出相同的提高水平，由于此酶切位点在高尔基体中被识别剪切，因此推测CBD结构域主要在从内质网到高尔基体转运的过程中起作用。此外在酿酒酵母中融合表达类芽胞杆菌纤维素酶和细胞壁蛋白Pir4的不同结构域，也实现了该蛋白在酿酒酵母中的成功表达［31］。因此当菌株或靶蛋白改造难以起效时，融合表达也是一种有效的改善蛋白质分泌水平的手段。

3展望

遗传学重叠效应篇5

剪纸进入高校美术专业教学得力于近年非遗研究的热潮，是非遗传承发展的新突破。2002年10月22日至23日，由联合国教科文组织亚太地区机构和国家教育部主办，中央美术学院非物质文化遗产研究中心承办的中国高等院校首届非物质文化遗产教育教学研讨会在京举行。此次会议为高校美术专业非遗学科建设、非遗课程设置开辟了道路。2004年4月，此研究中心策划承办了由中央美术学院和联合国教科文组织驻京代表处联合主办的《中国非物质文化遗产?民间剪纸国际学术研讨会》及《走进母亲河──中国民间剪纸天才传承者的生活和艺术》大型展览，同期举办的国际会议与展览，参与人数达四百多人。此活动参与者包括教科文及国家政府官员以及文化遗产地政府官员、文化遗产专家学者、民间传承人代表、基层民间文化工作者以及不同地区的高校教师代表、大学生代表、中小学教师代表等。此活动推动了全国范围内中国民间剪纸的传承事业。2004年9月，历经两年普查、收集、记录、整理后编撰出版了大型申遗画册《中国民间剪纸申报联合国教科文组织“人类口头和非物质遗产代表作”图像文本──中国民间剪纸天才传承者的生活和艺术》，此画册作为无形遗产申报图像文本，推动了民间剪纸非遗传承工作的开展。2015年3月至4月文化部非遗司与中央美院合作推出“非遗保护与现代生活――中青年非遗传承人研修交流活动”。2015年7月由文化部非物质文化遗产司推进了《中国非物质文化遗产传承人群高校研修、研习、培训计划》，十八所高校结合各自专业优势开展了培训工作，剪纸是其中重要项目之一。此次高校活动意义重大，标志着全国美术类非遗高校教学传承工作已经拉开序幕。

满族剪纸在美术类非物质文化遗产融入高校教学研究中具有代表性。一把剪刀、一张纸，材料便捷，使得剪纸在美术类非遗教学传承中具有明显优势。满族剪纸是北方少数民族美术类非遗的重要组成部分。2008年1月长白山满族剪纸入选第二批部级非物质文化遗产名录。满族剪纸成功融入高校美术专业教学在于它的深厚文化内涵和独特审美特征。满族剪纸内涵丰富，涉及萨满文化各方面，如自然崇拜、图腾崇拜、祖先崇拜等以及其他细致的民族信仰等知识，几乎所有与萨满教有关的事物都成为满族剪纸表现的题材。满族剪纸地域特征明显，作为东北地区剪纸的代表，与黄河流域剪纸、淮河流域剪纸、长江流域剪纸、江浙及华南地区剪纸齐名。满族剪纸以大气、朴实的风格著称，具有阳剪为主、线条粗犷、以均衡为美的艺术特征。满族剪纸文化底蕴丰富，艺术特征明显，技艺传承完整，因此适于编入高校美术专业教学。通化师范学院较早利用地方资源进行此方面的尝试，取得丰硕的成果，其经验在非遗高校教学传承中具有重要指导意义。

2000年通化师范学院在全院开设了满族剪纸公选课，授课三十二学时，二学分。在美术系将满族剪纸列入必修课，授课八十学时。2004年通化师范学院满族剪纸课被评为吉林省优秀课程，成为彰显吉林省非遗教学特色的精品课程。[1]通化师范学院的成功之处在于做到了两个重点：以传承为主，注重创新。在教学传承中既保持非物质文化遗产的原生态面貌，保持美术类非物质文化遗产的艺术高度，又发挥美术类非物质文化遗产适应时展的传承功能。

一、通化师范学院满族剪纸教学以传承为主

通化师范学院满族剪纸课程积极挖掘传统精髓，保证传承正宗。高校非遗传承工作的难点之一是教学传承中要保持美术类非物质文化遗产的原生态面貌，保持美术类非物质文化遗产的艺术高度。为保持满族剪纸传授的技艺高度，在满族剪纸课程设置中，教师采取启发式教学，循序渐进地合理安排教学内容，聘请满族剪纸传承人口耳相授指导学生。聘请满族著名民间艺术家授课情况以列表的形式具体说明：（见表1）

满族剪纸传承人掌握着名震一方的技艺绝活，每一个传承人既是满族剪纸技艺的精英，又是一座满族剪纸文化的“活”博物馆，他们拥有满族剪纸“原汁原味”的资料，他们是满族剪纸艺术活态存在方式。

为传承正宗，通化师范学院满族剪纸课程内容包括满族剪纸文化内涵及艺术特征理论讲解、满族剪纸技法传授、满族剪纸创作研究三部分。其中第一部分包括：满族剪纸的艺术特色与满族传统生活方式之间的密切关系，满族传统剪纸材料多元化与生活环境之间的密切关系，满族剪纸的传统题材与宗教信仰之间的密切关系，满族剪纸与其他地区民间剪纸的区别，满族剪纸视觉空间的处理方式，满族剪纸的传统技法及剪技变革过程，满族剪纸纹样的寓意。第二部分包括：纸质满族剪纸和非纸质满族剪纸的技法，大体为折叠、打翅、连接、拼接、纹饰、香火烧孔、手撕、染色等技法。非纸剪纸的材料包括苞米窝儿、树叶、树皮、鱼皮、红辣椒皮等。第三部分满族剪纸创作研究是在学生熟练掌握满族剪纸技法及艺术风格基础上，启发学生以身边熟悉的事物为题材进行综合艺术创作。与教学内容相对应，授课方式包括讲解、提问、讲座、示范、写生、视频、创作实践等。聘请满族剪纸艺术家亲自指导学生，使得民间流传的传统技艺传承有人，艺术家的示范、表演开阔了学生的视野。

二、通化师范学院满族剪纸教学注重创新

从学情角度分析，高校艺术生思维活跃、造型能力强、有一定的文化艺术素养。因此，通化师范学院在教学中充分利用教学对象思维活跃的优势，激发学生对本地域文化资源固有的亲切感和传承的责任感，使他们能够借助原生态的场域，进一步加深对本地域美术类非物质文化遗产的理解。课程中培养学生的创新能力具体表现为三方面：第一，向学生呈现多元的审美标准，拓展学生的艺术认知与思维方式。譬如，满族祭祀剪纸是满族祭祖活动中祈福纳祥的重要祭祀品，其不但在题材上与一般民间剪纸不同，而且在图形创意、视觉思维的运用方面也与众不同，其以独特的视觉思维形式完成宗教实用功能。挖掘满族祭祀剪纸视觉思维的独特性，让学生理解其中蕴含的象征性、意象性内涵，无疑会拓展学生的艺术思维能力。第二，鼓励学生打破规范，寻求创新。第三，组织学生进行田野调查、采访民间艺人、考察手工作坊，引导学生积极参与校际讲座、省市研讨会、国内外展览。例如通化师范学院每年与市美术家协会联合举办满族剪纸比赛，成立了“大学生满族剪纸研究会”。通化市中小学擅长剪纸的教师多从这些学生中培养成长起来。（见表2）

满族剪纸课程的重点在于传统技法的掌握和题材的创新。如图所示，培养学生的综合创作能力，需要通过掌握传统技法能力和传统文化的理解能力两个方面的相应环节来实现，如要想抓住满族剪纸的精髓，学生不仅要掌握满族剪纸的传统技法，还要具备满族习俗、萨满文化等相关知识，提高对满族剪纸文化内涵的理解能力。可见，综合创作能力的培养呈现动手、动脑的“二维性”。各阶段综合创作能的培养也有明显的层次性，如以传承传统技法为基础，创新才能有坚实的根基。“掌握满族剪纸传统技法、纹饰”是“用满族剪纸传统技法作为解决创作问题的方法”的基础。这种梯度关系决定了综合创作能力的培养必须循序渐进，分步实施。综合创作能力的培养分四个阶段，在模式图中表现为四个阶梯，四个阶梯呈递进关系，上一个阶段能力训练需要建立在下一个阶段能力积累的基础上。如第二个阶梯“用传统技法作为解决创作问题的方法”，这个阶段训练需要学生熟练掌握各种满族剪纸技法，包括折叠、打毛、连接、纹饰等，并且要理解各种技法和纹饰适用的寓意，然后按照自己创作的需要重新组合传统元素，设计出新的形式。如果创作需要表示吉祥寓意的植物纹样，可以重新组合满族剪纸中柳枝、生命树、鱼尾草等图案纹饰。又如第四个阶梯“传统技法创新”，这个阶段需要学生在掌握满族剪纸“三棱形葫芦”、“成串的龙尾”、“折叠的元宝形”等立体造型样式后，运用粘贴、打孔、折叠等技法创作出视觉层次丰富的组合作品。坚持源于传统，不囿于传统；源于地域，不囿于地域的原则，才能不断拓展学生视野，提高创作能力。

遗传学重叠效应篇6

论文关键词：生物信息学,计算机科学,基因组学

一．序列比对

序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。

序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。

二．数据库搜索

随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。

分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。

三．基因组序列分析

基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。

四．蛋白质结构预测

蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。

蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。

在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。

蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。

图4.1蛋白质结构

目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。

五．结束语

现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。

参考文献：

1.孙啸，陆祖宏，谢建明.生物信息学基础[M].清华大学出版社，2005.

2.张阳德.生物信息学.科学出版社[M],2004.

3.DanE.Krane&MichaelL.Raymer，孙啸，陆祖宏，谢建明译.生物信息学概论[M],2004.

4.施晓秋，孔繁胜.计算机在生物信息学中的应用[J],29（2）：163-165.