工业发酵是微生物群体活动的动态过程。此过程靠如下3 种流动来维系:1.伴随能量形式的转换而发生的电子流动;2.伴 随异化和同化作用而发生的物质流动;3.伴随不同水平上的代谢 调节而发生的信息流动。在分析以上3种流动的运行规律,以及 归纳工业发酵和生物制药的大量信息的基础上,提出了关于微生 物生物工程的三个基本观点:1.生物能支撑观点,2.代谢网络观 点,3.细胞经济观点

一、填空题每小题分共3分 1.命活动的三大本持征是_- 2.以载体蛋白质中介的化扩牧具有三项特点 3.利经细胞ㄈ位的人小干平衡电位

一、填空题每小题分共3分 1.命活动的三大本持征是_- 2.以载体蛋白质中介的化扩牧具有三项特点 3.利经细胞ㄈ位的人小干平衡电位共动电的大小近于半衡电位

重组DNA技术与基因工程 1 重组DNA技术与基因工程的基本概念 2 重组DNA技术与基因工程的基本原理 3 重组DNA技术所需的基本条件 4 重组DNA技术的操作过程 5 目的基因的克隆与基因文库的构建 6 外源基因在大肠杆菌中的表达 7 外源基因在酵母菌中的表达 8外源基因在哺乳动物细胞中的表达 9 外源基因表达产物的分离纯化

第一章蛋白质结构与功能 第二章核酸结构与功能 第三章酶 第四章糖代谢核 第五章脂代谢苷酸代谢 第六章生物氧化 第七章氨基酸代谢 第八章核苷酸代谢 第九章物质代谢的联系与调节 第十章DNA的生物合成 第十一章RNA的生物合成 第十二章蛋白质的生物合成 第十三章基因表达调空 第十四章基因重组与基因工程 第十五章细胞信息传导 第十六章血液的生物化学 第十七章肝的生物化学 第十八章维生素与微量元素 第十九章糖蛋白、蛋白聚糖和细胞外基因 第二十章基因与生长基因 第二十一章基因诊断与基因治疗 第二十二章常用分子生物学技术的原理及其应用 第二十三章基因组学与医学

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

以嗜酸氧化亚铁硫杆菌T.f6优势菌株为原始菌,采用盐酸羟胺对其进行化学诱变,重点研究了化学诱变对菌种活性、生长繁殖以及尾矿浸出体系的影响.结果表明,羟胺诱变能使菌种产生明显变异,能很好地提高菌种活性和生物浸出能力.盐酸羟胺质量分数1.0%时所得诱变菌的氧化活性最高,32h后Fe2+氧化率达到100%,而在相同条件下原始菌的Fe2+氧化率达到100%则延迟32h.尾矿浸出30d,诱变菌的铜浸出率比原始菌提高了20.7%,比酸浸铜浸出率提高了85%;同时,到达浸出终点的时间比原始菌提前了5~8d.说明诱变菌浸出效果好于原始菌,远优于化学浸出.菌种诱变前后扫描电镜测试表明,诱变菌种的形态没有变化,但细胞大小有所改变,表面变得光滑且出现胞外分泌物,同时细胞间聚团现象明显

自从分子生物学家发现所有生物的遗传信息都是由DNA分子携带并发现了基因的密码 后,人们就一直致力于将分子生物学的这一划时代成果用于微生物细胞的改造,使得微生 物细胞能够结累更多的目标产物、合成新的代谢产物及转化原本不能转化的底物或有毒物 质。通过科学家们的不懈努力,基因工程已经成了工业微生物菌种选育的重要手段,正在 发酵工业中发挥愈来愈大的作用。可以说工业微生物遗传育种取得的重要进展是基因工程 发展的基础之一,现在又为工业微生物的育种提供了新的、有力的工具。两者始终存在着 十分密切的依赖关系

第一章蛋白质的结构与功能 第二章核酸的结构与功能 第三章酶 第四章糖代谢 第五章脂类代谢 第六章生物氧化 第七章氨基酸代谢 第八章核苷酸代谢 第九章物质代谢的联系与调节 第十章DNA生物合成（复制） 第十二章蛋白质的生物合成（翻译） 第十三章基因表达调控 第十四章基因重组与基因工程 第十五章细胞信息转导 第十六章肝的生物化学 第十七章维生素与微量元素 第十八章常用分子生物学技术的原理及其应用 第十九章水和电解质代谢 第二十章酸碱平衡

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究