第一章引论 第一节金融学简介 金融学概论 1.金融学:研究人们在不确定环境中进行资源最优配置的学科。金融学的三个核心问题:资产时间价值,资产定价理论(资源配置系统)和风险管理理论。 2.金融理论分类:

从土壤和活性污泥中筛选到三株絮凝剂产生菌,将其进行双菌混合培养的正交试验,构建出了比单一菌所产絮凝剂絮凝活性更高的复合菌群LH,通过16SrRNA序列分析,初步判定二菌分别为Micrococcus sp.和Paenibacill usvelaei菌.对其性质的初步研究发现,复合菌LH所产絮凝剂MBF-LH为胞外代谢产物,其热稳定性好.LH产絮凝剂的最适碳源、最适培养温度、最适pH值和通气量分别为蔗糖、30℃、pH8和120r/min恒温振荡培养.培养基中添加KCl、CaSO4、K2HPO4能明显提高发酵液絮凝率.絮凝剂MBF-LH处理废水时具有用量少、絮凝率高的特点

利用插入突变的方式获得了一株衣藻不运动突变体ift81,该突变体表现出鞭毛缺失或者短鞭毛的性状.基因序列分析表明,外源基因aphⅧ插入了突变体中IFT81(intraflagellar transport,IFT)基因的第五个外显子内,并导致该外显子原有的52个碱基对被替换.把含有完整IFT81基因的重组质粒导入突变体ift81后,其鞭毛恢复为野生型且可以检测到IFT81-HA融合蛋白的表达,这证明突变体的鞭毛缺陷确实是由于IFT81基因突变所导致.电镜观察显示突变体中鞭毛的显微结构发生改变,免疫荧光实验证实IFT81蛋白主要定位于基体和鞭毛部位.上述结果表明:IFT81蛋白缺失会导致衣藻鞭毛组装缺陷,在鞭毛组装所需蛋白的运输过程中,IFT81蛋白是必不可少的

一、什么是时间序列预测 二、时间序列预测的常用方法 三、时间序列预测法的优缺点分析

本章学习序列的DFS和DTFT, 分析信号和系统的频域特性。  序列的DFS的定义及性质  序列DTFT的定义及性质  频域采样  3.1 周期序列DFS的定义  3.2 周期序列DFS的基本性质  3.3 非周期序列DTFT的定义  3.4 序列DTFT的基本性质  3.5 周期序列DTFT  3.6 序列的频域采样

• 时间序列的平稳性及其检验 • 随机时间序列分析模型 • 协整分析与误差修正模型

5.1 物理作图 5.2 基因组测序 5.3 基因组的序列分析 5.4 基因组的序列特征 5.5 生物信息学

§9.1 时间序列的平稳性及其检验 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 §9.2 随机时间序列分析模型 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验 §9.3 协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验