一、构成性转录因子SP1对持家基因的调控作用 1、Housekeeping （constitutive）genes （持家 基因） : 细胞内的蛋白质编码基因，维持细胞的基 本过程。 2、 SP1结合于保守性序列GGGCGG的GC丰富 序列，该序列位于许多持家基因的启动子中。 3、 SP1含有: 3 zinc finger motifs which bind to GC-rich sequance , 2个 glutamine-rich domains interact with TAFII110 of TFII D

3.1 LTI离散系统的响应 一、差分与差分方程 二、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 3.2 单位序列响应和阶跃响应 一、单位序列响应 二、阶跃响应 3.3 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质

提出了一类新的四维分数阶超混沌系统,对其动力学特性进行了理论分析和数值模拟.通过Lyapunov指数谱和分岔图分析了系统对阶次变化的敏感性.当微分阶次连续变化时,系统既存在混沌特性又存在周期特性.然后根据分数阶超混沌系统同步及扩频通信理论,提出了一个扩频通信方案.该方案使用混沌信号序列作为直接扩频通信系统的扩频地址码,用于替换传统的码分多址(CDMA)通信系统中的伪随机序列(PN序列).最后,基于该分数阶超混沌系统设计一个扩频通信电路,在Multisim平台上验证了该方案的有效性和可行性

时间序列的基本概念 时间序列平稳性的单位根检验 协整

第一节 时间序列的对比分析 第二节 时间序列的趋势分析 第三节 季节变动分析 第四节 循环波动分析

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

什么是序列信号? 序列信号是把一组0、1数码按一定规则顺序排列的串行信 号,可以做同步信号、地址码、数据等,也可以做控制信号。 这一节非常重要,是中规模集成电路的综合运用

1 序列弱收敛的定义和基本性质。 2 序列弱 * 收敛的定义和基本性质。 3 强弱序列有界性，闭性，完备性，紧性的比较

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

Woese用寡核苷酸序列编目分析法对60多株细菌的 16 6SrRNA序列进行比较后,发现:产甲烷细菌完全没有 作为细菌特征的那些序列,于是提出了生命的第三种形 式--古细菌(archaebacteria) 古细菌原界:产甲烷菌;极端嗜盐,热和酸菌 真细菌原界(Eubacteria)原核生物; 真核生物原界(Eukaryotes):真菌;原生动物;植物和动物