基于序列信息的抗癌肽预测方法研究

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抗癌肽是指具有抗肿瘤活性的生物活性肽,因其对肿瘤细胞膜有抑制作用,而对正常的人体细胞基本无损伤,已成为抗肿瘤新药研究的一大热点。目前已有不少抗癌肽正处于临床试验阶段,因此抗癌肽的预测研究对于肿瘤的治疗具有良好的应用前景。传统的抗癌肽预测依靠生物学实验,预测准确度高,但效率低、成本高。随着高通量测序技术的发展,蛋白质序列数据每年呈指数趋势增长,海量的序列数据给生物实验技术提出了严峻的挑战。从大规模的序列中识别抗癌肽的计算方法效率高,能快速的识别出高可信的抗癌肽,逐步成为生物实验的一种补充方法。本文以海
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水分利用效率和生物量是反映作物长势、预测产量及收益和评价农业生态状况的重要指标。为准确实时地获取青贮玉米水分利用效率和地上部干生物量,实现农业精准管理,本研究以2018和2019两年不同灌溉梯度处理的青贮玉米为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合作物水分利用效率模型估测青贮玉米水分利用效率和生物量的可行性。通过采集大田玉米生理、土壤、气象等数据,利用FAO-56指南提供的方法获取不同生育期玉米的
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快速、准确获取田间土壤含水率信息对于发展高效节水农业至关重要。无人机热红外遥感具有实时、高效、快捷等特点,能快速获取区域面状温度信息进而有效土壤含水率,大大提高了田间土壤含水率的监测效率,降低了检测成本。因此本研究以不同水分处理处理的玉米为研究对象,应用无人机遥感平台获取玉米关键生育期(三叶期、拔节期、抽雄吐丝期、乳熟期)的可见光和热红外图像,通过Otsu阈值法、RGRI指数法、EXG阈值法等方法
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