结合先验知识的神经网络在生化系统建模中的应用
人工神经网络原理及实际应用
人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；
轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。
人工神经网络的模型
人工神经网络的模型:人工神经元的模型、常用的激活转移函数、MP模型神经元 人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出 人工神经元之间通过互相联接形成网络，称为人工神经网络 神经元之间相互联接的方式称为联接模式。相互之间的联接强度由联接权值体现。 在人工神经网络中，改变信息处理及能力的过程，就是修改网络权值的过程。 人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则： 由一定数量的基本神经元分层联接； 每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单； 网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。 神经网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行运算来实现的。 人工神经网络模型至少有几十种，其分类方法也有多种。例如，若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络；若按突触连接的性质，可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。 人工神经网络的局限性： (1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决； (2) 还没有完整成熟的理论体系； (3) 还带有浓厚的策略和经验色彩； (4) 与传统技术的接口不成熟。 如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络相互连接型网络 分层网络可以细分为三种互连形式： 简单的前向网络； 具有反馈的前向网络； 层内有相互连接的前向网络。 神经网络的学习分为三种类型：有导师学习、强化学习无导师学习 有导师学习：必须预先知道学习的期望结果——教师信息，并依此按照某一学习规则来修正权值。 强化学习：利用某一表示“奖／惩”的全局信号，衡量与强化输入相关的局部决策如何。 无导师学习：不需要教师信息或强化信号，只要给定输入信息，网络通过自组织调整，自学习并给出一定意义下的输出响应。 神经网络结构变化的角度，学习技术还可分为三种: 权值修正、拓扑变化、权值与拓扑修正学习技术又还可分为：确定性学习、随机性学习 人工神经网络 人工神经网络是生物神经网络的某种模型(数学模型)；是对生物神经网络的模仿 基本处理单元为人工神经元 生物神经元(neuron)是基本的信息处理单元
生物化学知识点总整理
一、蛋白质 1.蛋白质的概念：由许多氨基酸通过肽键相连形成的高分子含氮化合物，由C、H、O、N、S元素组成，N的含量为16%。 2.氨基酸共有20种，分类：非极性疏水R基氨基酸、极性不带电荷R基氨基酸、带正电 荷R基氨基酸（碱性氨基酸）、带负电荷R基氨基酸（酸性氨基酸）、芳香族氨基酸。 3.氨基酸的紫外线吸收特征：色氨酸和酪氨酸在280纳米波长附近存在吸收峰。 4.氨基酸的等电点：在某一PH值条件下，氨基酸解离成阳离子和阴离子的趋势及程度相同，溶液中氨基酸的净电荷为零，此时溶液的PH值称为该氨基酸的等电点；蛋白质等电点： 在某一PH值下，蛋白质的净电荷为零，则该PH值称为蛋白质的等电点。 5.氨基酸残基：氨基酸缩合成肽之后氨基酸本身不完整，称为氨基酸残基。 6.半胱氨酸连接用二硫键（—S—S—） 7.肽键：一个氨基酸的α-羧基与另一个氨基酸α-氨基脱水缩合形成的化学键。 8.N末端和C末端：主链的一端含有游离的α氨基称为氨基端或N端；另一端含有游离的 α羧基，称为羧基端或C端。 9.蛋白质的分子结构：（1）一级结构：蛋白质分子内氨基酸的排列顺序，化学键为肽键和二硫键；（2）二级结构：多肽链主链的局部构象，不涉及侧链的空间排布，化学键为氢键， 其主要形式为α螺旋、β折叠、β转角和无规则卷曲；（3）三级结构：整条肽链中，全部氨基 酸残基的相对空间位置，即肽链中所有原子在三维空间的排布位置，化学键为疏水键、离子键、氢键及范德华力；（4）四级结构：蛋白质分子中各亚基的空间排布及亚基接触部位的布局和 相互作用。 10.α螺旋：(1)肽平面围绕Cα旋转盘绕形成右手螺旋结构，称为α螺旋；(2).螺旋上升一圈，大约需要3.6个氨基酸，螺距为0.54纳米，螺旋的直径为0.5纳米；(3).氨基酸的R基分布在 螺旋的外侧；(4).在α螺旋中，每一个肽键的羰基氧与从该羰基所属氨基酸开始向后数第五个氨基酸的氨基氢形成氢键，从而使α螺旋非常稳定。 11.模体：在许多蛋白质分子中可发现两个或三个具有二级结构的肽段，在空间上相互接近，形成一个特殊的空间构象，被称为模体。 12.结构域：大分子蛋白质的三级结构常可分割成一个或数个球状或纤维状的区域，折叠得较为紧密，各行使其功能，称为结构域。 13.变构效应：蛋白质空间结构的改变伴随其功能的变化，称为变构效应。 14.蛋白质胶体结构的稳定因素：颗粒表面电荷与水化膜。 15.什么是蛋白质的变性、复性、沉淀？变性与沉淀关系如何?导致蛋白质的变性因素？举 例说明实际工作中应用和避免蛋白质变性的例子？ 蛋白质的变性：在理化因素的作用下，蛋白质的空间构象受到破坏，其理化性质发生改变，生物活性丧失，其实质是蛋白质的次级断裂，一级结构并不破坏。 蛋白质的复性：当变性程度较轻时，如果除去变性因素，蛋白质仍能恢复或部分恢复其原 来的构象及功能，这一现象称为蛋白质的复性。
生化反应基础知识
（半）自动生化分析仪工作原理 一、基本结构 （一）按照反应装置的结构，自动生化分析仪主要分为流动式(Flow system)、分立式(Discrete system)两大类。 1．流动式指测定项目相同的各待测样品与试剂混合后的化学反应在同一管道流动的过程中完成。这是第一代自动生化分析仪。 2．分立式指各待测样品与试剂混合后的化学反应都是在各自的反应杯中完成。其中有几类分支。 (1)典型分立式自动生化分析仪。此型仪器应用最广。 (2)离心式自动生化分析仪，每个待测样品都是在离心力的作用下，在各自的反应槽内与试剂混合，完成化学反应并测定。由于混合，反应和检测几乎同时完成，它的分析效率较高。3．袋式自动生化分析仪是以试剂袋来代替反应杯和比色杯，每个待测样品在各自的试剂袋内反应并测定。 4．固相试剂自定生化分析仪(亦称干化学式自动分析仪) 是将试剂固相于胶片或滤纸片等载体上，每个待测样品滴加在相应试纸条上进行反应及测定。操作快捷、便于携带是它的优点。 (二)典型分立式自动生化分析仪基本结构 1．样品(Sample)系统 样品包括校准品、质控品和病人样品。系统一般由样品装载、输送和分配等装置组成。 样品装载和输送装置常见的类型有： (1)样品盘(Sample disk)，即放置样品的转盘有单圈或内外多圈，单独安置或与试剂转盘或反应转盘相套合，运行中与样品分配臂配合转动。有的采用更换式样品盘，分工作和待命区，其中放置多个弧形样品架(Sector)作转载台，仪器在测定中自动放置更换，均对样品盘上放置的样品杯或试管的高度、直径和深度有一定要求，有的需专用样品杯，有的可直接用采血试管。样品盘的装载数，以及校准品、质控品、常规样品和急诊样品的装载数，一般都是固定的。这些应根据工作需要选择。 (2)传动带式或轨道式进样即试管架(Rack)不连续，常为10个一架，靠步进马达驱动传送带，将试管架依次前移，再单架逐管横移至固定位置，由样品分配臂采样。 (3)链式进样试管固定排列在循环的传动链条上，水平移动到采样位置，有的仪器随后可清洗试管。 分配加样装置大都由注射器、步进马达或传动泵、加样臂和样品探针等组成，①注射器(syrine unit)。根据注射器直径和活塞移动距离的多少，定量吸取样品或试剂。它的精度决定加样的精度，一般可精确到1微升。注射器漏液时，首先考虑是否探针堵塞，其次是注射器活塞磨损等。有的加液系统采用容积型注射泵和数控脉冲步进马达，提高精度。②样品探引(Probe)与加样臂相联，直接吸取样品。探针均设有液面感应器，防止探针损伤和减少携带污染。有的设有阻塞检测报警系统当探针样品中的血凝块等物质阻塞时．仪器会自动报警冲洗探针，并跳过当前样品，对下一样品加样。有的还有智能化防撞装置遇到阻碍探针立即停止运动并报警。即使如此，它仍是非正规操作时的易损件。为了保护探针，除预先需要根据样品容器的高低、最低液面高度等进行设置外、，样品容器的规格、放置以及液面高度等设定条件不得随意改变。在某些仪器上，采样器和加液器组合在一起，加样品和加试剂或稀释液一个探针一次完成。③加样臂。连接探引，在样品杯(试剂瓶)和反应杯之间运动，完成采样和加样(加试剂)。它的运动方式，与仪器工作效率及工作寿命有一定关系。④阀门用以决定液体流动方向。⑤稀释系统。对样品进行预稀释、过后稀释或加倍，对标准原液系列稀释等。不同仪器的稀释方式有所差异，要注意识别。试剂系统亦有稀释功能：
爱德士生化结果分析中文对照
爱德士生化仪结果分析功能 ---------------------------------- 爱德士生化分析仪针对部分检验报告提供了结果分析的功能，该功能根据检测的结果提供可能的病因及推荐的加测项目，使用方法是在检测完成后，选择打印的界面（见下面）中选择“3”即可打印出结果分析。部分不提供结果分析的检验报告不会出现“3”的项目。 1 Display Results 显示测试结果 2 Print Results 打印测试结果 3 Profile Interpretation 结果的解说 0 Monitor Patient Results 监测病畜的测试结果 C End of Analysis 测试完毕 结果分析的中英文对照 Extra-hepatic biliary Obstruction 肝外胆管阻塞 Hepatocellular leakage 肝细胞膜渗漏 Reduced functional hepatic mass 有功能的肝脏组织的减少 Liver tumours 肝脏肿瘤 Intrahepatic stasis 肝内淤积 Portosystemic shunt(s) 门体静脉分流 Lipidosis(e.g. in diabetes mellitus) 脂质沉积（如糖尿病） Cholangio hepatitis 胆管肝炎 Lymphocytic cholangitis 淋巴细胞性胆管炎 High protein diet 高蛋白饮食 Low protein diet 低蛋白饮食 High fat diet 高脂肪饮食 Starvation /prolonged anorexia 饥饿/长时间厌食 Recent meal 刚刚进食 Young animal (less than 1 year old) 幼年动物（小于1年） Aged animal 老年动物 Pregnancy 怀孕 Lactation 泌乳 Recent prolonged exercise 最近长时间运动 Fracture healing 骨折愈合 Stress / fear 压力/恐惧 Neonate 出生婴儿 Haemorrhage 出血
生物化学基本知识
第六章生物化学实验基本知识 主编：齐锦生编委： 孔德娟齐锦生许丽辉杨崇辉周秀霞罗湘衡君智炜张晓玲王芳 实验室要求 一、实验课的目的 1、加深理解：加深对生物化学基本理论的理解。 2、掌握技术：掌握生物化学的基本实验方法和实验技术（四大基本技术：离心、电泳、层析、比色）及分子生物学的一些基本技术和方法。 3、培养能力：培养学生的思维能力、动手能力和表达能力。 4、掌握精髓：科学的精髓是实事求是、敢于探索、善于创新的精神，要对实验中出现的一切反常现象进行讨论，并大胆提出自己的看法。 二、生化实验室规则和要求 1、预习：课前要预习实验教材，了解实验目的、原理，熟悉操作规程。 2、秩序：自觉遵守纪律，维护教学秩序，不准迟到、早退，保持安静，严禁谈笑打闹，听从教师指导，未经教师同意，不得随意离开实验室。 3、整洁：搞好实验环境和仪器的卫生整洁，实验台面必须保持整洁，仪器药品要井然有序，公用试剂用毕，应立即盖严放回原处，勿使药品试剂撒在实验台面和地面。实验完毕，需将药品试剂排列整齐，仪器要洗净倒置放好。固体废物，如滤纸、棉花、血块不得倒入水池中，以免堵塞下水道；一般性废液可倒入水池中冲走，但强酸强碱或有毒有害溶液必须用水高度稀释后，方可倒入水池中，同时放水冲走，以免腐蚀水管。全体同学由班长安排轮流值日，负责当天实验室卫生、安全和一些服务性工作，经教师验收合格后，方可离开实验室。 4、节约：使用仪器、药品、试剂及各种物品必须厉行节约，并节约水电。应特别注意保持药品和试剂的纯净，严防混杂、乱用和污染。使用和洗涤仪器应小心仔细，防止损坏，贵重仪器使用前应熟悉使用方法，严格遵守操作规程，严禁随意开动，发现故障后应立即报告指导教师，不要自己动手检修，如有损坏按学校规定赔偿。 5、安全：注意人身和国家财产安全是至关重要的，要时刻注意防火、防水、防电、防危险品、防事故，以免发生意外。实验室内严禁吸烟。使用乙醚、苯、乙醇、丙酮等易燃品时，不允许在电炉、酒精灯上直接加热。实验中须远离火源，如有危险发生，应首先关掉电源；有机溶剂着火时，勿用水泼，以免扩大燃烧面积，可用沙土、灭火器具灭之。用火时必须严格做到：火着人在，人走火灭。用毕电器后及时切断电源。加热试剂、液体时，管口不要对人，要十分小心操作，避免灼伤人。实验室内一切物品未经本室负责教师批准，严禁携带出室外，有毒物品尤其如此。借物必须办理登记手续。
神经网络基本知识
（一）三层神经网络 1)该模型的参数通过两个步骤训练获得：在该网络的第一层，将输入映射 至隐藏单元激活量的权值可以通过稀疏自编码器训练过程获得。 在第二层，将隐藏单元映射至输出的权值可以通过 logistic 回归或 softmax 回归训练获得。 2)在描述上述过程时，假设采用了“替代(Replacement)”表示而不是“级联 (Concatenation)”表示。在替代表示中，logistic 分类器所看到的训练样 本格式为；而在级联表示中，分类器所看到的训练样本格式 为。在级联表示神经网络中，输入值也直接被输入 至 logistic 分类器。 3)在训练获得模型最初参数（利用自动编码器训练第一层，利用 logistic/softmax 回归训练第二层）之后，可以进一步修正模型参数，进而降低训练误差。具体来说，可以对参数进行微调，在现有参数的基础上采用梯度下降或者 L-BFGS 来降低已标注样本集 上的训练误差。 微调的作用在于，已标注数据集也可以用来修正权值，这样可以对 隐藏单元所提取的特征做进一步调整。
对于微调来说，级联表示相对于替代表示几乎没有优势。因此，如果需要开展微调，通常使用替代表示的网络。但是如果不开展微调，级联表示的效果有时候会好得多。 通常仅在有大量已标注训练数据的情况下使用微调。在这样的情况下，微调能显著提升分类器性能。如果有大量未标注数据集（用于非监督特征学习/预训练），却只有相对较少的已标注训练集，微调的作用非常有限。 （二）深度网络 深度神经网络，即含有多个隐藏层的神经网络。通过引入深度网络，可以计算更多复杂的输入特征。因为每一个隐藏层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度神经网络拥有比“浅层”网络更加优异的表达能力。 1.深度神经网络的优势 1)当训练深度网络的时候，每一层隐层应该使用非线性的激活函数。这 是因为多层的线性函数组合在一起本质上也只有线性函数的表达能力（例如，将多个线性方程组合在一起仅仅产生另一个线性方程）。因此，在激活函数是线性的情况下，相比于单隐藏层神经网络，包含多隐藏层的深度网络并没有增加表达能力。 2)深度网络最主要的优势在于，它能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络 大得多的函数集合。即可以找到一些函数，这些函数可以用层网络简洁地表达出来（这里的简洁是指隐层单元的数目只需与输入单元数目呈多项式 关系）。但是对于一个只有层的网络而言，除非它使用与输入单元 数目呈指数关系的隐层单元数目，否则不能简洁表达这些函数。 3)当处理对象是图像时，使用深度网络，能够学习到“部分-整体”的分解关 系。例如，第一层可以学习如何将图像中的像素组合在一起来检测边缘，第二层可以将边缘组合起来检测更长的轮廓或者简单的“目标的部件”，在更深的层次上，可以将这些轮廓进一步组合起来以检测更为复杂的特征。 这种分层计算很好地模仿了大脑皮层对输入信息的处理方式。视觉图像在人脑中是分多个阶段进行处理的，首先是进入大脑皮层的“V1”区，然后紧跟着进入大脑皮层“V2”区，以此类推。 2.训练深度网络的困难 目前主要使用的学习算法是：首先随机初始化深度网络的权重，然后使用有 监督的目标函数在有标签的训练集上进行训练。其中通过使用梯度下降法来降低训练误差，这种方法通常不是十分凑效。
生化基本知识总结归纳表
生化基本知识归纳总结表 目录 A．氨基酸的分类 B．氨基酸和蛋白质的理化性质比较 01—01 蛋白质分子各级结构的特征及意义比较表 01—02 蛋白质二级结构中的α－螺旋与β－折叠结构比较表 02—01 DNA和RNA组成结构、性质、功能比较表 03—01 三种可逆抑制类型比较表 03—02 酶的变构调节、共价修饰调节与酶原激活作用比较表 04—01 糖代谢途径总结归纳表 04--02 参予糖代谢中的主要维生素及其作用一览表 04—03 糖代谢中的重要中间产物及关连作用一览表 05—01 脂肪酸、脂肪分解合成代谢总结归纳表 05—02 酮体生成与利用比较表 05—03 脂肪酸合成与氧化过程的重要区别表 05—04 类脂合成代谢总结归纳表 05—05 血浆脂蛋白种类、性质、功能特点的比较 06—01 生物氧化与体外氧化(如燃烧)比较表 06—02 底物水平磷酸化、氧化磷酸化和线粒体外氧化的特点与意义比较表06—03 三羧酸循环与氧化磷酸化途径汇总表 07—01 氨基酸脱氨基作用比较表 07—02 由氨基酸代谢生成的生物活性物质或基团归纳表 08—01 嘧啶、嘌呤核苷酸合成归纳比较表 08—02 嘌呤、嘧啶核苷酸转变归纳与比较表(从中间产物→产物) 08—03 氨甲酰磷酸合成酶Ⅰ与Ⅱ的比较 09—01 物质代谢调节中的重要限速酶 09—02 主要代谢途径(酶)的区域化(细胞定位)分布表 09—03 饱食、长期饥饿与应激状态下的物质代谢强度变化表(箭号表示) 10—01 大肠杆菌DNA聚合酶的特性 10—02 原核与真核生物复制比较表 11—01 原核与真核生物转录比较表 11—02 rRNA、mRNA、tRNA合成加工比较表 12—01 原核与真核生物翻译比较表 12—02 复制、转录、反转录、翻译比较汇总表 13—01 原核与真核基因转录及其调控特点的比较 15—01 膜受体与内受体激素作用比较表 15—02 细胞间主要的信息传递途径比较表 17—01 初级与次级胆汁酸的合成特点与功能 17—02 胆汁酸和胆色素肠肝循环比较表 17—04 三类黄疸比较表
生物化学知识点汇总
生物化学知识点486 时间：2011-8-10 18:04:44 点击： 、大多数的蛋白质都是由（碳）、（氢）、（氧）、（氮）等主要1生物化学一、填空题核心提示：折、蛋白质二级结构的主形式是（a-螺旋）、（B-元素组成的，组成蛋白质的基本单位是（氨基酸）。2（疏3、维行蛋白质的空间结稳定的化 学键主要有（氢键）、（盐键）、叠）（B-转角）（无规则卷曲）。... 水键）、（范德华力）等生物化学 一、填空题 、大多数的蛋白质都是由（碳）、（氢）、（氧）、（氮）等主要元素组成的，组成蛋白1 质的基本单位是（氨基酸）。 转角）（无规则卷曲）。、蛋白质二级结构的主形式是（a-螺旋）、（B-折叠）（B-2、维行蛋白质的空间结稳定的化学键主要有（氢键）、（盐键）、（疏水键）、（范德华3 力）等非共价键和（二硫键）。 、使蛋白质沉淀常用的方法有（盐析法）、（有机溶剂沉淀法）、、4 （重金 属盐沉淀法）。、核酸分（核糖核酸）和（脱氧核糖核酸）两大类。构成核酸的基本单位是（氨基酸），5 核酸彻底水解的最终产物是（碳酸）、（戊糖）、（含氮碱），此即组成核酸的基本成分。）、CA）和（鸟嘌呤B）两种，嘧啶碱主要有（胞嘧啶6、核酸中嘌呤碱主要有（腺嘌呤）和（胸腺嘧啶T）三种。（尿嘧啶U、酶是指（由活细胞产生的能够在体内外起催化作用的生物催化剂），酶所催化的反应称7 为（酶促反应），酶的活性是指（酶的催化能力）。 8、酶促反应的特点有（催化效率高）、（高度专一性）（酶活性的不稳定性）。 、酶促反应速度受许多因素影响，这些因素主要有（酶浓度）、（底物浓度）、（温度）、9 ）、（激活剂）、（抑制剂）（PH），糖的来源有（食物中糖的消化吸收）、3.9-6.1mmol/L10、正常情况下空腹血糖浓度为（（肝糖原的分解）、（糖异生作用），糖的正常去路有（氧化供能）、（合成糖原）、（转化成脂肪等），异常去路有（尿糖）。，反应在（线12）分子ATP411、三羧酸循环中有（2）次脱羧（）次脱氧反应，共生成（酮戊二酸脱氢酶粒）中进行，三种关键酶是（柠檬酸合成酶）、（异柠檬酸脱氢酶）、（a- 系）。、由于糖酵解的终产物是（乳酸），因此，机体在严重缺氧情况下，会发生（乳酸）中12 毒。 、糖的主要生理功能是（氧化供能），其次是（构成组织细胞的成分），人类食物中的13 糖主要是（淀粉）。、糖尿病患者，由于体内（胰岛素）相对或绝对不足，可引起（持续）性（高血糖），14 1 甚至出现（糖尿）），并释放能量的过程称（生H2O、营养物质在（生物体）内彻底氧化生成（CO2）和（15 物氧化），又称为（组织呼吸）或（细胞呼吸）。琥珀酸氧化呼吸链），两FADH2、体内重要的两条呼吸链是（NADH氧化呼吸链）和（16 2ATP）。条呼吸链ATP的生成数分别是（3ATP）和（）H2O17、氧化磷酸化作用是指代谢物脱下的（氢）经（呼吸链）的传递交给（氧）生成（ATP）的过程相（偶联）的作用。的过程与（ADP）磷酸化生成（ATP的主 要方式为（氧化磷酸化），其次是（底物水平磷酸化）。18、体内生成脱a-CO2是通过（有机物）的脱羧反应生成的，根据脱羧的位置不同，可分为（19、体内脱羧）。羧）和（B-氧化过程包括（脱氢）、（加水）、（再脱氢）、（硫解）四个步每一次B-20、脂酰CoA ）。）和比原来少2
生化试剂的基础知识
生化试剂得基本知识 一、生化试剂得分类 (2) （一）.......................................................................... 按照化学性质分类 (2) （二）按照临床应用分类 2 二、反应速度特性 (2) （一）.......................................................................... 终点法试剂 2 （二）动力学法试剂 3 三、显色原理 (4) {—） NAD-NADH 与NADP-NADPH 系统 (5) （二）p-NP 与p-NA 系统 (5) （三）H2O2 偶联得指示系统 5 （四）.......................................................................... 抗原抗体反应指示系统.. (5) （五）.......................................................................... 其它显色反应 6 四、性能评价方法 (6) （一）主要性能指标：6 （二）性能评价方法 (6) 一、生化试剂得分类
（一）按照化学性质分类 1.酶类：包括ALIAST, ALP, ACP, r-GT u —HBDH,LDH,CK,CK—MB, u -AMY, MSO, ADA,ChE 等。 2.底物/代谢产物类:包括TG, TC,HDL-C, LDL-C,UA, UREA, Cr, Glu, TP,Alb,T-Bil,TBA,NH4+, CO2 等. 3.无机离子类：包括Ca, P, Mg, Cl等。 4.特种蛋白类：包括apoAl, apoB,Lp （a）, C3,C4,PFB （B 因子）＞IgGJgAJgM 等。 （二）按照临床应用分类 1.无机离子:包括Ca, P, Mg, Cl等。 2.肝功能:包括ALL AST, r—GTALRMSOJ-Bil, D—Bil, TBA,TP, Alb 等. 3.肾功能:UA, UREA, Cr 等。 4.心肌酶谱：CK, CK—MB, LDH,a-HBDH,AS「MSO。 5.糖尿病：GLU等。 6.前列腺疾病:ACP, p-ACP等. 7.胰腺炎：? -AMY. 8.血脂：TC,TG, HDL-C,LDL—C,apoAl,apoB, Lp （a）。 9.痛风：UA. 10.有机磷中毒：ChEo 11.免疫性疾病:C3, C4, PFB （B 因子）,IgGJgAJgM, Kappa 链,Lambda 链。 二、反应速度特性 按照反应速度，可以分为终点法试剂与动力学试剂。而动力学试剂又可再分为零级动力学法与 一级动力学法。 （-）终点法试剂 终点法，指经过一段时间（一般为几分钟）得反应，反应进行到完全，使全部底物（被测物） 转变成产物，称终点法，更确切地说应称平衡法，这就是最理想得分析类型。如图（1）。 整个反应达到平衡，由于正向反应得平衡常数很大，可认为所有得被测定物已转变为产物，反 应液得吸光度不再增加（或降低），吸光度得增加（或降低）程度与被测定物得浓度成正比. 终点法对反应条件（如酶量、pH、温度）小得改变不敏感，只要这种改变不影响在一左时间内 反应达到平衡即可，就是最理想得反应模型。
神经网络工具箱
神经网络工具箱 版本6.0.4（R2010a版本）25-JAN-2010 图形用户界面的功能。 nctool - 神经网络分类的工具。 nftool - 神经网络拟合工具。 nprtool - 神经网络模式识别工具。 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 nntraintool - 神经网络训练工具。 视图- 查看一个神经网络。 分析功能。 混乱- 分类混淆矩阵。 errsurf - 单输入神经元的误差表面。 maxlinlr - 最大的学习率的线性层。 鹏- 受试者工作特征。 距离函数。 boxdist - 箱距离函数。 DIST - 欧氏距离权重函数。 mandist - 曼哈顿距离权重函数。 linkdist - 链路距离函数。 格式化数据。 combvec - 创建载体的所有组合。 con2seq - 转换并行向量连续载体。 同意- 创建并发偏载体。 dividevec - 创建载体的所有组合。 ind2vec - 转换指数为载体。 最小最大- 矩阵行范围。 nncopy - 复印基质或细胞阵列。 normc - 规格化矩阵的列。 normr - 规格化行的矩阵的。 pnormc - 矩阵的伪规格化列。 定量- 值离散化作为数量的倍数。 seq2con - 转换顺序向量并发载体。 vec2ind - 将矢量转换成指数。 初始化网络功能。 initlay - 层- 层网络初始化函数。 初始化层功能。
initnw - 阮层的Widrow初始化函数。 initwb - 从重量和- 偏置层初始化函数。 初始化的重量和偏见的功能。 initcon - 良心的偏见初始化函数。 initzero - 零重量/偏置初始化函数。 initsompc - 初始化SOM的权重与主要成分。 中点- 中点重初始化函数。 randnc - 归一列重初始化函数。 randnr - 归行重初始化函数。 兰特- 对称随机重量/偏置初始化函数。 学习功能。 learncon - 良心的偏见学习功能。 learngd - 梯度下降重量/偏置学习功能。 learngdm - 梯度下降W /气势重量/偏置学习功能。 learnh - 赫布重学习功能。 learnhd - 赫布衰变重学习功能。 learnis - 重量龄学习功能。 learnk - Kohonen的重量学习功能。 learnlv1 - LVQ1重学习功能。 learnlv2 - LVQ2重学习功能。 learnos - Outstar重学习功能。 learnsomb - 批自组织映射权重学习功能。 learnp - 感知重量/偏置学习功能。 learnpn - 归感知重量/偏置学习功能。 learnsom - 自组织映射权重学习功能。 learnwh - 的Widrow - 霍夫重量/偏置学习规则。 在线搜索功能。 srchbac - 回溯搜索。 srchbre - 布伦特的结合黄金分割/二次插值。 srchcha - Charalambous“三次插值。 srchgol - 黄金分割。 srchhyb - 混合二分/立方搜索。 净输入功能。 netprod - 产品净输入功能。 netsum - 求和净输入功能。 网络创造的功能。 网络- 创建一个自定义的神经网络。 NEWC - 创建一个有竞争力的层。 newcf - 创建级联转发传播网络。
知识点总结：蛋白质及氨基酸生化基础
蛋白质 ▲蛋白质的化学知识 历史 1.1838, Mulder发现了组成生物体的复杂含氮物。 2.1902, Fischer, Hofmeister同时提出肽键理论。(Nobel，1902) 3.1950, Pauling提出蛋白质的二级结构的基本单位：α-螺旋和β-折叠，肽键6个原子在同一平面。(Nobel， 1954) 4.1953, Sanger确定了牛胰岛素一级结构。(Nobel，1958) 5.1961, Anfinsen证明蛋白质的一级结构决定其三级结构, 利用核糖核酸酶的变性和复性 20种氨基酸–一级氨基酸， Primary amino acid ?缩写 丙氨酸（Ala），缬氨酸（Val），亮氨酸（Leu），异亮氨酸（Ile），脯氨酸（Pro），苯丙氨酸（Phe），色氨酸（Trp），蛋氨酸/甲硫氨酸（Met），甘氨酸（Gly），丝氨酸（Ser），苏氨酸（Thr），半胱氨酸（Cys），酪氨酸（Tyr），天冬酰胺（Asn），谷氨酰胺（Gln），赖氨酸（Lys），精氨酸（Arg），组氨酸（His），天冬氨酸（Asp），谷氨酸（Glu） 口诀： ?分类及特性： ?非极性，通过疏水作用稳定蛋白质的结构, Met, Val, Ala, Gly, Ile, Leu ?芳香族氨基酸，相对非极性，都能参与疏水作用。Trp, Try, Phe ?极性不带电：水中溶解度较大或更加亲水，可以与水形成氢键。Ser, Thr, Cry, Asn, Gln, Pro ?植物受到逆境条件的危害，积累Pro。积累一定量的溶质降低水势。Pro主要以游离状态广泛存在于植物中，水溶性最大的氨基酸，具有较强的水和能力。Pro大量积累，含量甚至高达百倍以上。 ?带正电和的三个碱性氨基酸，最为亲水，侧链上有第二个氨基，Arg有带正电的胍基，His有可带电的咪唑基。Lys ?旋光性与手性原子上的构型没有确定的关系。 ?氨基酸的理化性质 ?一般物理性质：无色晶体，熔点较高，溶解度各不同，在紫外有特征吸收的仅三个芳香族的氨基酸Trp、Tyr、Phe。测定280nm处的紫外吸收值。 ?两性电解质：同一氨基酸分子上可以同时解离携带正电荷和负电荷，被称为两性电解质ampholyte。氨基和羧基在不同的PH条件下表现出不同的解离状态。电荷总量为零时（净电荷为零），溶液的PH值为等电点 isoelectric point, pI. ? -氨基参与的反应 ?与亚硝酸反应（Van Slyke 定氮） ?与甲醛发生羟甲基化反应，直接测定氨基酸浓度。 ?烃基化反应（DNFB）法，二硝基氟苯法，桑格反应，Sanger reaction, 鉴定多肽N端氨基酸的重要方法 ?烃基化反应（PITC）法。Edman氨基酸顺序分析法。N端测序，苯异硫氰酸酯。能够不断重复循环，将肽链N端氨基酸逐一进行标记和解离。 ?酰基化反应（丹磺酰氯法），N端测序，丹磺酰-氨基酸有很强的荧光性质，DNS-Cl
生物化学知识点
生物化学名词解释及基本概念整理 第一章蛋白质化学 Ⅰ基本概念 1、等电点（pI）：使氨基酸离解成阳性离子和阴性离子的趋势和程度相等，总带电荷为零（呈电中性） 时的溶液pH值. A溶液pH
神经网络的基本原理
神经网络的基本原理 在神经网络系统中，其知识是以大量神经元互连和各互连的权值表示。神经网络映射辨识方法主要通过大量的样本进行训练，经过网络内部自适应算法不断调整其权值，以达到目的。状态识别器就隐含在网络中，具体就在互连形式与权值上。在网络的使用过程中，对于特定的输入模式，神经网络通过前向计算，产生一输出模式，通过对输出信号的比较和分析可以得到特定解。目前，神经网络有近40多种类型，其中BP 网络是最常用和比较重要的网络之一，本文就应用BP 网络进行齿轮计算中相应数据图表的识别映射。 BP 网络模型处理信息的基本原理是：输入信号X i 通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Y k ，网络训练的每个样本包括输入向量X 和期望输出量t ，网络输出值Y 与期望输出值t 之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij 和隐层节点与输出节点之间的联接强度T jk 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。 BP 网络的学习过程是通过多层误差修正梯度下降法进行的，称为误差逆传播学习算法。误差逆传播学习通过一个使误差平方和最小化过程完成输入到输出的映射。在网络训练时，每一个输入、输出模式集在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传播到各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量；一遍反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对连接权值和阀值，进行逐层修改。 经过训练好的BP 网络即可付诸应用。学习后的网络，其连接权值和阀值均已确定。此时，BP 模型就建立起来了。网络在回想时使用正向传播公式即可。 BP 网络由输入层结点，输出层结点和隐含层结点构成，相连层用全互连结构。图1为典型的三层结构网络模型。 图1 三层网络结构图 神经网络的工作过程主要分为两个阶段：一个是学习期，通过样本学习修改各权值，达到一稳定状态；一个是工作期，权值不变，计算网络输出。 BP 网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层单元逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的路径返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。当给定一输入模式 12(,,...,)m X x x x =和希望输出模式12(,,...,)n Y y y y = 时，网络的实际输出和实际误差，可用下列公式求出：
生化试剂的种类及意义
考核生化试剂得种类及意义 一、血脂类检查项目(13项) 1.总胆固醇(CHO) 参考值:0～5、2mmol/L(90～200mg/dL) 高胆固醇血症与动脉粥样硬化得形成有明确关系,血液胆固醇增高多见于甲状腺功能减低,糖尿病等;胆固醇降低见于营养不良,肝功能严重低下等。 血清胆固醇得测定可用作肝脏功能、胆汁功能、肠吸收功能与冠状动脉疾病得诊断指标。它在高脂蛋白血症得诊断与分类方面也有着重要得意义。血清总胆固醇超过 5、70mmol/L可考虑为高胆固醇血症,高胆固醇血症容易引起动脉粥样硬化,造成堵塞性心脑血管疾病,病理性高胆固醇血症见于肾病综合症、糖尿病、甲状腺功能减退。胆固醇降低常见于:贫血、肝硬化、甲亢、营养不良等。 因此,胆固醇得测定对于血脂疾病得诊断具有重要得临床意义。 2.甘油三酯(TG) 参考值:0、7~1、7mmol/L 高甘油三酯血症为心血管疾病得危险因素,降低则见于甲状腺功能亢进,肝功能严重低下等。 测定甘油三酯得重要意义在于诊断与处理高脂血症。这些疾病可能就是原发性得,或就是继发于其它疾病如肾病、糖尿病与内分泌失调。甘油三酯增高常见于:高脂血症、肾病综合症、糖尿病、肝胆疾病、动脉粥样硬化、甲减等。甘油三酯降低常见于:严重营养不良、脂肪消化吸收障碍、甲亢。甘油三酯升高已被证实就是冠状动脉硬化性心脏病得危险因素。因此,甘油三酯得测定就是对于血脂疾病得诊断具有重要得临床意义。 3.高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C) 参考值:0、77～2、25mmol/L(47～65mg/dl) 降低见于急、慢性肝病,糖尿病,慢性贫血等 高密度脂蛋白胆固醇得主要生理功能就是转运磷脂与胆固醇,它就是一种抗动脉粥样硬化得脂蛋白,就是冠心病得保护因子,高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)含量与动脉管腔狭窄程度呈显著得负相关。临床上以不同种类脂蛋白比例得分析作为不同类型得高脂蛋白症得鉴别诊断。高密度脂蛋白胆固醇增高常见于:饮酒、长期体力活动等。高密度脂蛋白胆固醇降低常见于:冠心病、脑血管病、糖尿病、肝炎、肝硬化等。 4.低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C) 参考值:1、27～4、13mmol/L(80～120mg/dl) 低密度脂蛋白胆固醇用于冠心病与动脉粥样硬化得诊断。动脉粥样硬化(AS)斑块中沉淀得脂质主要就是低密度脂蛋白(LDL),在各类脂质中,LDL被认为就是主要得致病因素,而高密度脂蛋白(HDL)可能起保护作用,血清总胆固醇(TC)大致反映LDL胆固醇(LDL-CHO)水平,但也受HDL-C水平得影响,因此在AS脂类危险因素判别中,TC偏高时,测定LDL-C有重要临床意义。 5.载脂蛋白A1(ApoA1) 参考值:女性:1、20～1、90g/L 男性:1、20～1、76g/L