摘要：运动趋势的准确预测是实现移动对象数据库中各种预测性时空查询处理的基础.提出了一种基于概率模型的运动趋势查询及处理方法.该方法将移动对象未来可能出现的位置定义为一种随机变量.运动趋势查询的处理就是检索随机变量的概率密度函数集合并进行概率计算的过程.为了获得较为准确的概率密度函数集合,提出一种通过对大量历史轨迹随机抽样来估计概率密度函数的方法.还设计了一种能够有效存储概率密度函数和提高运动趋势查询处理效率的索引结构.实验结果表明,提出的方法能够有效支持运动趋势查询的处理并提高对移动对象运动趋势预测的准确性.

摘要：根据犬瘟热病毒(CDV)H蛋白基因的保守序列设计了1对引物,经过各反应体系和反应条件的摸索和优化,建立了CDV的SYBR GreenⅠRT-PCR荧光定量RT-PCR检测方法。结果显示,建立的方法特异性较好,几种非CDV病原体检测均为阴性;敏感性实验表明其敏感性可达1个TCID50,高于普通RT-PCR和胶体金检测试剂盒;重复性试验表明所建立的检测方法非常稳定;临床检测中,在39份样品中检测到28份阳性样品,高于普通RT-PCR方法的检出率。该方法检测成本低、特异性强、敏感性高、重复性好,可推广应用于毛皮动物CDV的大规模高通量的检测。

摘要：以2,4-二氨基苯酚盐酸盐和对氨基苯甲酸为原料在多聚磷酸中合成了高纯度的5-氨基-2-(对氨基苯)苯并噁唑。用正交实验设计对该合成方法进行了研究,得出了最优化的反应条件:反应温度为200℃,反应时间5 h,P2O5质量分数为84%。产品产率较高,可达90%以上。并对产品的纯化方法进行了改进,用甲醇作为重结晶溶剂,得到的产品纯度达98%以上。产物可作为聚合反应的单体原料。

摘要：应用DNA微阵列数据对癌症进行诊断与分型,已经逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。首先概述了基于微阵列数据的癌症分类问题的研究现状与发展趋势。然后简要介绍了微阵列实验的基本步骤,微阵列数据的结构、特点以及用于癌症分类的基本流程。接下来重点从数据预处理、特征基因选择、分类器设计以及分类性能评价等几方面对近10年来的研究成果进行了详细的综述与比较分析。最后,对该领域目前仍然存在的问题进行了归纳并对未来可能的研究方向作出了预测与展望。