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解木糖赖氨酸芽孢杆菌发酵和生物催化产生L-2-氨基己二酸

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分子催化 2023年第3期37卷 285-292,I0003页

作者：刘姣夏仕文黄文薪重庆邮电大学生物信息学院大数据生物智能重庆市重点实验室重庆400065

以解木糖赖氨酸芽孢杆菌XX-2为出发菌株,110 mmol/L L-赖氨酸单盐酸盐为发酵前体,144 h发酵后L-2-氨基己二酸浓度达到10.4 mmol/L,产率为9.5%.以解木糖赖氨酸芽孢杆菌XX-2全细胞为生物催化剂,利用共生的L-赖氨酸6-脱氢酶和?-1-哌啶啉-6... 详细信息

以解木糖赖氨酸芽孢杆菌XX-2为出发菌株,110 mmol/L L-赖氨酸单盐酸盐为发酵前体,144 h发酵后L-2-氨基己二酸浓度达到10.4 mmol/L,产率为9.5%.以解木糖赖氨酸芽孢杆菌XX-2全细胞为生物催化剂,利用共生的L-赖氨酸6-脱氢酶和?-1-哌啶啉-6-羧酸脱氢酶催化L-赖氨酸单盐酸盐转化为L-2-氨基己二酸.最优条件为:细胞浓度为45 g(干重)/L,L-赖氨酸单盐酸盐浓度为100 mmol/L,pH=7.0,温度为30℃,反应时间144 h.在最优条件下,从100 mmol/L L-赖氨酸单盐酸盐产生90 mmol/L L-2-氨基己二酸,产率为90%.我们推测了生物催化过程中L-2-氨基己二酸产生的反应机理.

关键词：解木糖赖氨酸芽孢杆菌XX-2 发酵生物催化 L-2-氨基己二酸 L-赖氨酸6-脱氢酶 ?-1-哌啶啉-6-羧酸脱氢酶

含patatin样磷脂酶结构域蛋白7通过过氧化物酶体增殖物激活受体γ促进巨噬细胞M2型极化

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中国生物化学与分子生物学报 2022年第9期38卷 1193-1201页

作者：王宇黄飞飞何晓红孙全常平安重庆市大数据生物智能重点实验室重庆邮电大学生物信息学院重庆400065

溶血磷脂酰胆碱(LPC)在免疫反应、组织炎症和重塑中调控巨噬细胞极化的动态和整体过程。含patatin样磷脂酶结构域蛋白7(PNPLA7)是近年发现的优先水解LPC的溶血磷脂酶。然而,直到现在仍不清楚PNPLA7在巨噬细胞极化中的表达和作用。本研... 详细信息

溶血磷脂酰胆碱(LPC)在免疫反应、组织炎症和重塑中调控巨噬细胞极化的动态和整体过程。含patatin样磷脂酶结构域蛋白7(PNPLA7)是近年发现的优先水解LPC的溶血磷脂酶。然而,直到现在仍不清楚PNPLA7在巨噬细胞极化中的表达和作用。本研究发现,PNPLA7在白细胞介素4(IL-4)刺激的巨噬细胞向替代激活(M2)表型的极化过程中上调(P<0.05)。本文发现,PNPLA7的敲低和过表达分别降低和增加了M2标记基因,包括精氨酸酶1(Arg1)和类几丁质酶3(Ym1)的表达(P<0.05)。进一步的研究表明,PNPLA7在M2极化过程中调节过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARγ)在mRNA和蛋白质水平上的表达(P<0.05)。然而,信号转导和转录激活因子6(STAT6)的磷酸化不受PNPLA7的影响。这些发现表明,PNPLA7通过PPARγ相关机制促进巨噬细胞抗炎M2型极化。

关键词： M2巨噬细胞溶血卵磷脂含patatin样磷脂酶结构域蛋白7 过氧化物酶体增殖物激活受体γ

基于不确定性与错误分类率博弈的序贯三支决策模型

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电子学报 2022年第5期50卷 1033-1041页

作者：张清华黄志康高满艾志华重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

在实际分类决策中,序贯三支决策模型为决策者提供了一个渐进式的决策方法.然而,现有序贯三支决策模型的研究从提高分类精度或减少不确定性的动机来求取每一粒层的决策阈值,缺乏对二者的综合考虑.为了解决这个问题,本文结合博弈论的思想... 详细信息

在实际分类决策中,序贯三支决策模型为决策者提供了一个渐进式的决策方法.然而,现有序贯三支决策模型的研究从提高分类精度或减少不确定性的动机来求取每一粒层的决策阈值,缺乏对二者的综合考虑.为了解决这个问题,本文结合博弈论的思想构建了基于错误分类率与边界域不确定性博弈的序贯三支决策模型.首先,分析了序贯三支决策模型中边界域不确定性与决策区域错误分类率的变化关系并构建了二者之间的博弈;其次,从博弈终止的条件出发,基于纯策略纳什均衡原理,提出了求取每一粒层自适应决策阈值的优化模型;再次,为了比较不同模型的效果,从多目标决策的角度,设计了基于TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)的阈值选取方法;最后,通过UCI数据集进行了两种模型的对比实验.实验结果表明:基于博弈论的序贯三支决策模型求取的决策阈值具有更小的错误分类率以及更合理的阈值结构.

关键词：序贯三支决策博弈论纯策略纳什均衡多目标决策决策阈值不确定性

基于多粒度特征融合的新型图卷积网络用于方面级情感分析

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计算机科学 2023年第10期50卷 80-87页

作者：邓入菡张清华黄帅帅高满重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆400065

方面级情感分析是情感分析中的细粒度任务,旨在检测给定句子中方面词的情感极性。随着图卷积网络的兴起,通过依赖树构建的图卷积网络模型被广泛用于该任务,并取得了令人满意的效果。但大多数研究只获取图卷积网络最后一层输出作为分类... 详细信息

方面级情感分析是情感分析中的细粒度任务,旨在检测给定句子中方面词的情感极性。随着图卷积网络的兴起,通过依赖树构建的图卷积网络模型被广泛用于该任务,并取得了令人满意的效果。但大多数研究只获取图卷积网络最后一层输出作为分类层的输入,忽略了其他层的节点特征,且深层图卷积网络存在节点平滑问题。近年来,有研究者将图卷积网络的多层节点特征进行集成,提高了情感分类模型的性能。文中结合自适应特征融合与高速公路网络,提出了一种基于多粒度特征融合的高速公路图卷积网络模型,用于方面级情感分析。首先,该模型通过句法依赖结构和双向的上下文信息构建图卷积网络;同时,在图卷积网络引入高速公路网络缓解深层图卷积网络过平滑的问题,加深图卷积网络的深度。然后,使用自适应融合机制从不同深度图卷积网络获得多粒度节点信息。最后,在公共数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型能更好地捕获更多粒度的句法信息和长距离依存关系。

关键词：多粒度特征融合图卷积神经网络高速公路网络方面级情感分析

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节点链路同时映射的多类型服务资源编排算法

通信学报 2024年第4期45卷 54-64页

作者：冯川张旭马天纯郭磊重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在... 详细信息

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在映射链路时,考虑网络链路属性,从而在包含多类型服务资源的底层物理网络中找到虚拟网络请求的映射策略。仿真结果显示,所提算法可以降低虚拟网络请求的阻塞率,提高物理网络多种类型资源的利用效率。

关键词：软件定义网络网络功能虚拟化虚拟网络映射多类型资源编排

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基于代表点与K近邻的密度峰值聚类算法

软件学报 2023年第12期34卷 5629-5648页

作者：张清华周靖鹏代永杨王国胤旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065 计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以直观地确定类簇数量,识别任意形状的类簇,并且自动检测、排除异常点.然而,DPC仍存在些许不足:一方面,DPC算法仅考虑全局分布,在类簇密度差距较大的数据... 详细信息

密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的聚类算法,该算法可以直观地确定类簇数量,识别任意形状的类簇,并且自动检测、排除异常点.然而,DPC仍存在些许不足:一方面,DPC算法仅考虑全局分布,在类簇密度差距较大的数据集聚类效果较差;另一方面,DPC中点的分配策略容易导致“多米诺效应”.为此,基于代表点(representative points)与K近邻(K-nearest neighbors,KNN)提出了RKNN-DPC算法.首先,构造了K近邻密度,再引入代表点刻画样本的全局分布,提出了新的局部密度;然后,利用样本的K近邻信息,提出一种加权的K近邻分配策略以缓解“多米诺效应”;最后,在人工数据集和真实数据集上与5种聚类算法进行了对比实验,实验结果表明,所提出的RKNN-DPC可以更准确地识别类簇中心并且获得更好的聚类结果.

关键词：聚类分析密度峰值聚类代表点 K近邻(KNN)

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一种多粒度空间的快速构建方法

计算机学报 2024年

作者：赵凡张清华吴成英谢秦王国胤旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆邮电大学网络空间大数据智能安全教育部重点实验室

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的方法论。模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型，将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间，从而实现层次化的求解。然而，面对海量高维数据，现有模糊商空间模型通过模糊相似关... 详细信息

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的方法论。模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型，将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间，从而实现层次化的求解。然而，面对海量高维数据，现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构建多粒度空间的效率将大幅降低。一方面，模糊相似关系需要计算数据空间中任意两个对象之间的相似性，不利于处理体量大的数据集；另一方面，模糊相似关系包含大量冗余信息，导致后续步骤中存在大量的冗余计算。因此，本文基于2近邻模糊关系，提出了多粒度空间的快速构建方法，在保证面向下游分类任务时性能不下降的前提下，极大地提升了多粒度空间构建效率。首先，基于k近邻算法提出k近邻模糊关系，并分析证明其关键性质；然后，面向多粒度空间构建任务，对k近邻模糊关系进行参数分析，从理论上证明k取2时即可包含数据空间中全部有效信息；随后，定义了最近邻和次近邻两阶段的有效位置数，提出了模糊相似关系有效值和有效位置提取算法，提升了多粒度空间构建的效率。最后，通过在9个UCI数据集、3个UKB数据集、3个图像数据集和3个文本数据集上的相关实验，验证了该算法构建多粒度空间的高效性、正确性，以及面向下游分类任务的有效性、稳定性和显著性。

关键词：粒计算多粒度空间 k近邻模糊关系模糊商空间

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自适应半径选择的近邻邻域分类器

模式识别与人工智能 2022年第11期35卷 989-998页

作者：张清华肖嘉瑜艾志华王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆400065

在邻域粗糙集中,邻域分类器简单高效.然而,邻域半径作为决定邻域分类器分类性能的关键因素,构建方式存在不足.一方面,邻域半径的构建由于未经过训练过程而缺乏通用性;另一方面,当数据样本分布不均出现空邻域时可导致分类器失效.针对上... 详细信息

在邻域粗糙集中,邻域分类器简单高效.然而,邻域半径作为决定邻域分类器分类性能的关键因素,构建方式存在不足.一方面,邻域半径的构建由于未经过训练过程而缺乏通用性;另一方面,当数据样本分布不均出现空邻域时可导致分类器失效.针对上述问题,文中提出自适应半径选择的近邻邻域分类器(Near Neighborhood Classifier with Adaptive Radius Selection,NNC-AR).首先,基于K近邻算法为训练样本构建训练邻域半径.然后,为了克服传统方法选取邻域半径参数的主观性,对待测试样本定义自适应的近邻邻域半径.最后,为分类器失效的部分测试样本定义新的近似邻域半径,有效提升分类器的泛化能力.实验表明,NNC-AR的F1值和分类精度均较高.

关键词：邻域粗糙集邻域分类器邻域半径自适应半径

分布轮廓与局部特征融合的云模型不确定性相似度量

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电子与信息学报 2022年第4期44卷 1429-1439页

作者：代劲胡彪王国胤张磊重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 重庆邮电大学旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆400065

针对当前基于云模型的不确定性相似度量或为精确局部数据的量化计算,或单纯通过其整体几何特征进行度量,导致结果具有较大的片面性问题,综合考虑云模型整体几何特征与微观云滴分布贡献,该文提出了一种分布轮廓与局部特征融合的不确定性... 详细信息

针对当前基于云模型的不确定性相似度量或为精确局部数据的量化计算,或单纯通过其整体几何特征进行度量,导致结果具有较大的片面性问题,综合考虑云模型整体几何特征与微观云滴分布贡献,该文提出了一种分布轮廓与局部特征融合的不确定性相似度量方法,即基于包络带及其云滴贡献度的云模型不确定性相似度量方法(EACCM)。该方法将体现云模型几何特征的包络带(内包络曲线和外包络曲线之间区域)作为相似度量基础,结合其重叠部分包含云滴的贡献度大小建立综合度量模型。仿真结果显示,该方法度量结果更为科学合理,并且有效避免了同一数字特征相差较大或者非常接近时导致的相似性异常问题。

关键词：云模型相似性度量正态分布包络带贡献度