谷氨酸脱氢酶通过合成基于非遗传密码的RNA来调节作物的生长，生长和生物量产量。 了解由GDH合成的RNA酶的机理将增强十亿多城市园丁，小农和资源有限的土著农民的农业创新能力。 通过用矿物质盐溶液的化学计量混合物处理健康土壤上生长的花生，可以制备不同的代谢变体。 花生GDH电荷异构体通过电泳纯化至均质，并合成RNA酶。 花生总RNA用[γ-32P] ATP标记为5'-末端，并与来自另一种花生代谢变体的GDH合成RNA在体外作为底物反应。 反应产物的琼脂糖和聚丙烯酰胺凝胶电泳显示，tRNA，rRNA和大多数mRNA被降解为单核苷酸，但未与GDH合成的RNA混合的总RNA未被降解。 当GDH合成的RNA的非同源序列片段被剪掉时，同源片段无法产生带有花生总RNA的Northern条带。 因此，非同源序列部分用于鉴定，定位和比对GDH合成的RNA与其目标总RNA位点，而与遗传密码无关。 总RNA的降解是通过酶-底物复合物中的非规范碱基比对，然后是总RNA的电磁破坏，这两种RNA的稳定性较差。 这是基于科学的基石，可支撑有限资源农民的作物生产工作，因为GDH合成的RNA会因土壤矿物质营养缺乏而Sw

根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值, 设计了一种改进的支持向量机分类方法, 并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析, 所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示, 该方法比模因佩雷托(memetic Pareto artificial neural network, MPANN)与一种改进型人工神经网络(evolutionary artificial neural network, EANN)方法在乳腺癌辅助诊断中具有更好的效果, 可以为医疗机构对该疾病的诊断提供有力的决策支持。

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。

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