遗传信息翻译的模型制作
《普通高中生物课程标准》将模型知识列为课程的知识目标之一。积极开展生物学模型的构建能很好地培养学生的科学素养。高中生物必修2中遗传信息的表达抽象复杂，学生难以理解，如教师采用自制模型进行演示即可将抽象复杂转化为直观形象，并能收到良好的效果。
一、模型教具的制作
1.材料
硬纸板、木直尺、彩色磁钉、细铁丝、小铁钉、空心的圆珠
2.制作方法
（1）用硬纸板做成核糖体形状
在大小亚基间开出两个小框（显示遗传密码）。框上分别注明1、2两个位置。每个小框内显示一个遗传密码，在该模板背面1、2两个位置的下方小亚基部位各钉上一个小铁钉。小铁钉外套上两个空心的圆珠。
（2）mrna模型
用长为1米木直尺。在木尺面上连续写下碱基每相连的3个字母所占的长度和高度与核糖体模型上的小方框的长度一致。同时用铁钉在木尺下方钉上一个与该木尺面垂直的同样长度的木尺，利于核糖体背后的空心圆珠在该垂直的木尺上沿着遗传密码移动。
（3）氨基酸模型
用彩色磁钉的不同颜色代表不同的氨基酸。并在磁钉上写出氨
《遗传信息的转录和翻译》教学设计 【教学目标】 1.知识目标： （1）概述遗传信息的转录和翻译。 （2）说出基因控制蛋白质合成的过程和原理。 2.能力目标： （1）分析DNA和RNA的对照得出类比方法。 （2）尝试利用课本插图和课件，阐明图例用意，运用分析、类比归纳的方法，对信息进行处理。 3.情感目标： 认同用辨正唯物主义观点分析和认识生物体生命活动的基本规律，逐步形成科学的世界观。 【教材分析】 《遗传信息的转录和翻译》是普通高中课程江苏教育出版社实验教科书《生物》必修2第四章第三节《基因控制蛋白质的合成》中的内容。本节主要讲述了基因的本质，基因控制蛋白质的合成等内容。本节教材主要完成基因表达概念和DNA与RNA的比较及转录和翻译的过程和原理的教学。本节的核心内容是通过观察、探究等活动明确基因控制蛋白质合成的过程和原理。通过探究活动，使学生学会运用科学探究方法，体验探究过程，培养学生的科学态度、探索精神、创新意识、思维能力。 【教学重、难点】 1.教学重点 遗传信息的转录和翻译的过程、原理。 2.教学难点 遗传信息翻译的过程 【教学手段】 本课主要利用探究—发现结合式的教学方法，适当创设问题情境和打比方，以问题为主线贯穿转录和翻译的过程，同时利用课本插图和动画课件，创设有利于学生主动探究知识的情境，展示蛋白质合成的动画过程，启发学生讨论、思考
问题，引导学生探究，归纳基因控制蛋白质的过程和原理。 【教学过程】 教学 内容 师生活动设计意图 一、新课导入师：（课件显示）请学生欣赏一组银光猪与普通猪的生物图片。 提问：这两个猪的区别主要是什么？ 引导学生回答：蛋白质是生命的体现者。 引出问题：谁来指导蛋白质的合成？ （学生回答：基因） 分析基因、蛋白质和性状之间的关系。 引出课题──基因指导蛋白质的合成。 为进入下 一教学内 容作铺 垫，进一 步激发学 生求知欲 望。 二、新课讲解 1.遗传信息的传递途径师：展示真核细胞亚显微结构简图（主要画出细胞核和核糖体）。 提问：控制生物性状的基因在哪里？蛋白质的合成场所在在哪 里？ 引导探究：基因位于细胞核中，怎么去指导细胞质中的核糖体合 成蛋白质？（比如细胞核是总指挥部，细胞质是战场，DNA可充 当什么角色？它为什么不到细胞质中直接指导蛋白质的合成？） 推测：有一种物质把遗传信息“带”到核糖体上。 师：（引导学生推测遗传信息从细胞核到核糖体的传递途径可能情 况：课件展示材料一：1955年有人曾用洋葱根尖和变形虫进行实 验，如果加入RNA酶分解细胞中的RNA，蛋白质合成就停止， 而如果再加进从酵母中提取出来的RNA，则又可重新合成一定数 量的蛋白质。材料二：同年，拉斯特等人将变形虫用同位素标记 的尿嘧啶核苷培养液来培养，发现标记的RNA分子首先在细胞 核中合成。） 师：（提问并引导学生分析实验）：综合两个素材，你认为遗传信 息的传递途径是什么？ 生:DNA到RNA。 进一步设问：科学家发现把遗传信息“带”出来的物质是RNA，即 1.引导学 生巩固旧 知识，并引 出探究内 容。 2.打比方 形象有趣， 可激发学 生的学习 兴趣。 3、通过模 似科学家 研究过程， 让学生感 受科学探 索的乐趣， 培养学生 比较、分 析、想象， 由现象揭 示本质的 探究思维 能力和实 事求是的 科学精神。
附录 Machining fixture locating and clamping position optimization using genetic algorithms Necmettin Kaya* Department of Mechanical Engineering, Uludag University, Go¨ru¨kle, Bursa 16059, Turkey Received 8 July 2004; accepted 26 May 2005 Available online 6 September 2005 Abstract Deformation of the workpiece may cause dimensional problems in machining. Supports and locators are used in order to reduce the error caused by elastic deformation of the workpiece. The optimization of support, locator and clamp locations is a critical problem to minimize the geometric error in workpiece machining. In this paper, the application of genetic algorithms (GAs) to the fixture layout optimization is presented to handle fixture layout optimization problem. A genetic algorithm based approach is developed to optimise fixture layout through integrating a finite element code running in batch mode to compute the objective function values for each generation. Case studies are given to illustrate the application of proposed approach. Chromosome library approach is used to decrease the total solution time. Developed GA keeps track of previously analyzed designs; therefore the numbers of function evaluations are decreased about 93%. The results of this approach show that the fixture layout optimization problems are multi-modal problems. Optimized designs do not have any apparent similarities although they provide very similar performances. Keywords: Fixture design; Genetic algorithms; Optimization 1. Introduction Fixtures are used to locate and constrain a workpiece during a machining operation, minimizing workpiece and fixture tooling deflections due to clamping and cutting forces are critical to ensuring accuracy of the machining operation. Traditionally, machining fixtures are designed and manufactured through trial-and-error, which prove to be both expensive and time-consuming to the manufacturing process. To ensure a workpiece is manufactured according to specified dimensions and tolerances, it must be appropriately located and clamped, making it imperative to develop tools that will eliminate costly and time-consuming trial-and-error designs. Proper
蚁群算法蚂蚁算法中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)
翻译: 蚁群算法 起源 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID 控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 原理 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物！有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比
较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？ 1、范围： 蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。 2、环境： 蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。 3、觅食规则： 在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁都会以小概率犯错误，从而并不是往信
遗传信息的翻译 一、教学目标 1、知识目标： （1）运用数学方法,分析碱基与氨基酸的对应关系； （2）学会使用密码子表； （3）概述翻译过程。 2、能力目标： 能够独立操作模型完成翻译的过程。 3、情感态度与价值观： 认同生命过程具有简洁、高效、有序之美。 二、教学重点 1、运用数学方法分析碱基与氨基酸的对应关系 2、遗传信息的翻译过程 三、教学难点 1、遗传信息的翻译过程 四、学情分析 1、高一的学生已具备一定的数学知识基础，分析碱基与氨基酸的对应关系时，易采用棋盘法突破。 2、高一的学生思维活跃，好奇心强，具备动手能力与合作精神。有利于探究式教学。 五、教法学法 1、教法：任务驱动法、模型操作法、直观演示法、小组讨论法 2、学法：自主学习、合作学习、探究学习 六、教学过程 1、情景导入 我们上节课我们学习了遗传信息的转录，一起回顾相关内容，其中转录的模板是？参与转录的酶是？转录的产物是？DNA怎样将遗传信息精准传递给RNA？DNA将信息传递给mRNA，mRNA通过核孔进入细胞质，那么接下来mRNA怎么指导蛋白质的合成呢？
接下来,我们一起看个视频，从视频中寻找灵感。播放电视剧<<潜伏>>中精彩片断，提出问题，主人公于则成记录的数字是什么？有什么用？怎么把数字翻译成文字？在战争年代甚至是现代的军事上传递信息常采用密电码，这些数字对应文字，需要查找相应的代码表，才能翻译成文字。 2、探索未知 mRNA由四种核糖核苷酸构成，而蛋白质由20种氨基酸构成,核糖核苷酸就相当于密电码,现在你就是密电码的破译员，我们怎么破译这些密电码?首先,我们要先确定碱基和氨基酸的对应关系。认真思考并填写导学案中第二部分内容。 如果一个碱基对应一种氨基酸呢?四种碱基只能对应四种。不行 如果两个碱基对应一种氨基酸呢？四种碱基有多少组合，能对应20种氨基酸吗？还是不够。 如果三个碱基对应一种氨基酸呢？四种碱基有64种组合，又多了，怎么办？好，看看我们的推测对不对？ 密码子：遗传学上把mRNA上决定一个氨基酸的3个相邻的碱基称为一个密码子。 3、学习使用密码子表 对照表4-1,20种氨基酸的密码子表填写导学案第三部分内容 找一下AUG和AAA编码的氨基酸：甲硫氨酸和赖氨酸；色氨酸的密码子：UGG；丙氨酸的密码子：GCU、GCC、GCA、GCG。两个起始密码子：AUG,GUG。三个终止密码子：UAA，UAG，UGA。能决定氨基酸的密码子有61种。 一起总结氨基酸和密码子对应关系：一种密码子只能对应一种氨基酸，一种氨基酸对应一种或几种密码子。这就是密码子的简并性。这样，61种密码子对应20种氨基酸。 我们知道在DNA复制过程中可能出错，那么密码子也会改变，氨基酸是不是一定改变呢？我们来看一个例子。这就是密码子的容错性。 4、遗传信息的翻译过程 mRNA进入细胞质后，就与蛋白质的“装配机器”------核糖体结合起来，形成合成蛋白质的“生产线”。有了生产线，还要有“工人”，才能生产
What is a genetic algorithm? ●Methods of representation ●Methods of selection ●Methods of change ●Other problem-solving techniques Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a specific problem to solve, the input to the GA is a set of potential solutions to that problem, encoded in some fashion, and a metric called a fitness function that allows each candidate to be quantitatively evaluated. These candidates may be solutions already known to work, with the aim of the GA being to improve them, but more often they are generated at random. The GA then evaluates each candidate according to the fitness function. In a pool of randomly generated candidates, of course, most will not work at all, and these will be deleted. However, purely by chance, a few may hold promise - they may show activity, even if only weak and imperfect activity, toward solving the problem. These promising candidates are kept and allowed to reproduce. Multiple copies are made of them, but the copies are not perfect; random changes are introduced during the copying process. These digital offspring then go on to the next generation, forming a new pool of candidate solutions, and are subjected to a second round of fitness evaluation. Those candidate solutions which were worsened, or made no better, by the changes to their code are again deleted; but again, purely by chance, the random variations introduced into the population may have improved some individuals, making them into better, more complete or more efficient solutions to the problem at hand. Again these winning individuals are selected and copied over into the next generation with random changes, and the process repeats. The expectation is that the average fitness of the population will increase each round, and so by repeating this process for hundreds or thousands of rounds, very good solutions to the problem can be discovered. As astonishing and counterintuitive as it may seem to some, genetic algorithms have proven to be an enormously powerful and successful problem-solving strategy, dramatically demonstrating
英文翻译 2011 届电气工程及其自动化专业 0706073 班级 题目遗传算法在非线性模型中的应用 姓名学号070607313
英语原文： Application of Genetic Programming to Nonlinear Modeling Introduction Identification of nonlinear models which are based in part at least on the underlying physics of the real system presents many problems since both the structure and parameters of the model may need to be determined. Many methods exist for the estimation of parameters from measures response data but structural identification is more difficult. Often a trial and error approach involving a combination of expert knowledge and experimental investigation is adopted to choose between a number of candidate models. Possible structures are deduced from engineering knowledge of the system and the parameters of these models are estimated from available experimental data. This procedure is time consuming and sub-optimal. Automation of this process would mean that a much larger range of potential model structure could be investigated more quickly. Genetic programming (GP) is an optimization method which can be used to optimize the nonlinear structure of a dynamic system by automatically selecting model structure elements from a database and combining them optimally to form a complete mathematical model. Genetic programming works by emulating natural evolution to generate a model structure that maximizes (or minimizes) some objective function involving an appropriate measure of the level of agreement between the model and system response. A population of model structures evolves through many generations towards a solution using certain evolutionary operators and a “survival-of-the-fittest”selection scheme. The parameters of these models may be estimated in a separate and more conventional phase of the complete identification process.
mRNA “基因指导蛋白质的合成——遗传信息的翻译”一节的教学设计 镇江第九中学 李洁 镇江第九中学 周丽琴 一、教材分析 在人教版生物教材必修2《遗传与进化》第4章第1节“基因指导蛋白质的合成”中， 转录和翻译过程抽象复杂——学生难理解，较多物质和细胞结构参与——学生易混乱，涉及到必修1和必修2中多个章节内容——学生已遗忘，而本节的突破对本模块学习起着承前启后的作用，没有本节内容的揭示，很多的现象无法解释，很多的研究无法进行，很多的生物技术无法操作…。 基于以上考虑，把本节分为2课时，遗传信息的翻译为第2课时。 确定本节课的教学目标是：⑴运用数学方法分析推测碱基与氨基酸的对应关系。⑵使用多种方式概述遗传信息的翻译。⑶不同智能倾向的学生得到成功的体验，建立学习的自信心和自尊心。⑷认同与人合作在科学研究中的重要性。 确定本节课的重难点是：如何突破将翻译的抽象复杂转化为直观形象？又如何突破将翻译的静止插图转化为动态图形？我们用了flash 动画、剪纸模型、打比方的方式，学生不仅看到了，做到了，也想到了，学生有了更多的机会学习。 二、教学准备 1、制作PowerPoint 演示文稿和翻译过程的flash 15套（1套/4 核糖体（1个） 氨基酸（12个） 个） tRNA （8个） 三、教学过程 学生活动一：运用数学方法分析推测碱基与氨基酸的对应关系 【教师导入】flash 演示转录过程，那么转录的mRNA 进入细胞质以后又是如何合成蛋白质 的呢？这节课我们就一起来学习翻译（板书）。首先，了解翻译概念： 【学生阅读】课本P64概念 【教师提问】mRNA 是如何翻译成蛋白质？我们先要知道mRNA 的碱基与氨基酸的对应 关系是怎样的？ 【学生讨论】至少要多少个碱基的不同排列顺序才能够决定20种不同的氨基酸？ 【学生推测】可能是3个碱基决定1个氨基酸 【教师讲解】1961年英国的克里克和同事用实验证明一个氨基酸是由mRNA 的3个相邻 碱基决定，即密码子，1967年科学家已将20个氨基酸的密码子全部破译。 （P65表4-1）20种氨基酸的密码子表。 【教师提问】 这段mRNA 包含了几个密码子？，对应的氨基酸是什么？ 【学生查表】回答 【教师启发】查表过程中你们发现密码子有什么特点？ A C G A C A A U U G G A U A C G U G G C A A A A
基于神经网络和遗传算法的模糊系统的自动设计摘要 本文介绍了基于神经网络和遗传算法的模糊系统的设计，其目的在于缩短开发时间并提高该系统的性能。介绍一种利用神经网络来描绘的多维非线性隶属函数和调整隶属函数参数的方法。还提及了基于遗传算法的集成并自动化三个模糊系统的设计平台。 1 前言 模糊系统往往是人工手动设计。这引起了两个问题：一是由于人工手动设计是费时间的，所以开发费用很高；二是无法保证获得最佳的解决方案。为了缩短开发时间并提高模糊系统的性能，有两种独立的途径：开发支持工具和自动设计方法。前者包括辅助模糊系统设计的开发环境。许多环境已具有商业用途。后者介绍了自动设计的技术。尽管自动设计不能保证获得最优解，他们仍是可取的手工技巧，因为设计是引导走向和依某些标准的最优解。 有三种主要的设计决策模糊控制系统设计: (1)确定模糊规则数, (2)确定隶属度函数的形式。 (3)确定变化参数 再者,必须作出另外两个决定： (4)确定输入变量的数量 (5)确定论证方法 （1）和（2）相互协调确定如何覆盖输入空间。他们之间有高度的相互依赖性。（3）用以确定TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模式【1】中的线性方程式的系数，或确定隶属度函数以及部分的Mamdani模型【2】。(4)符合决定最低套相关的输入变量,计算所需的目标决策或控制的价值观。像逆向消除（4）和信息标准的技术在此设计中经常被利用。(5)相当于决定使用哪一个模糊算子和解模糊化的方法。虽然由数种算法和模糊推理的方法已被提出,仍没有选择他们标准。[5]表明动态变化的推理方法,他依据这个推理环境的结果在性能和容错性高于任何固定的推理的方法。 神经网络模型（以更普遍的梯度)和基于遗传算法的神经网络(最常见的梯度的基础)和遗传算法被用于模糊系统的自动设计。基于神经网络的方法主要是用来设计模糊隶属度函数。这有两种主要的方法； (一)直接的多维的模糊隶属度函数的设计： 该方法首先通过数据库确定规则的数目。然后通过每个簇的等级的训练来确定隶属函数的形式。更多细节将在第二章给出。 (二)间接的多维的模糊隶属度函数的设计： 这种方法通过结合一维模糊隶属函数构建多维的模糊隶属度函数。隶属度函数梯度技术被用于调节试图减少模糊系统的期望产量和实际生产所需的产出总量的误差。 第一种方法的优点在于它可以直接产生非线性多维的模糊隶属度函数；没有必要通过结合一维模糊隶属函数构建多维的模糊隶属度函数。第二种方法的优点在于可通过监测模糊系统的最后性能来调整。这两种方法都将在第二章介绍。 许多基于遗传算法的方法与方法二在本质上一样；一维隶属函数的形式利用遗传算法
附录1 基于神经网络和遗传算法的模糊系统的自动设计摘要 本文介绍了基于神经网络和遗传算法的模糊系统的设计，其目的在于缩短开发时间并提高该系统的性能。介绍一种利用神经网络来描绘的多维非线性隶属函数和调整隶属函数参数的方法。还提及了基于遗传算法的集成并自动化三个模糊系统的设计平台。 1 前言 模糊系统往往是人工手动设计。这引起了两个问题：一是由于人工手动设计是费时间的，所以开发费用很高；二是无法保证获得最佳的解决方案。为了缩短开发时间并提高模糊系统的性能，有两种独立的途径：开发支持工具和自动设计方法。前者包括辅助模糊系统设计的开发环境。许多环境已具有商业用途。后者介绍了自动设计的技术。尽管自动设计不能保证获得最优解，他们仍是可取的手工技巧，因为设计是引导走向和依某些标准的最优解。 有三种主要的设计决策模糊控制系统设计: (1)确定模糊规则数, (2)确定隶属度函数的形式。 (3)确定变化参数 再者,必须作出另外两个决定： (4)确定输入变量的数量 (5)确定论证方法 （1）和（2）相互协调确定如何覆盖输入空间。他们之间有高度的相互依赖性。（3）用以确定TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模式【1】中的线性方程式的系数，或确定隶属度函数以及部分的Mamdani模型【2】。(4)符合决定最低套相关的输入变量,计算所需的目标决策或控制的价值观。像逆向消除（4）和信息标准的技术在此设计中经常被利用。(5)相当于决定使用哪一个模糊算子和解模糊化的方法。虽然由数种算法和模糊推理的方法已被提出,仍没有选择他们标准。[5]表明动态变化的推理方法,他依据这个推理环境的结果在性能和容错性高于任何固定的推理的方法。 神经网络模型（以更普遍的梯度)和基于遗传算法的神经网络(最常见的梯度的基础)和遗传算法被用于模糊系统的自动设计。基于神经网络的方法主要是用来设计模糊隶属度函数。这有两种主要的方法； (一)直接的多维的模糊隶属度函数的设计： 该方法首先通过数据库确定规则的数目。然后通过每个簇的等级的训练来确定隶属函数的形式。更多细节将在第二章给出。 (二)间接的多维的模糊隶属度函数的设计： 这种方法通过结合一维模糊隶属函数构建多维的模糊隶属度函数。隶属度函数梯度技术被用于调节试图减少模糊系统的期望产量和实际生产所需的产出总量的误差。 第一种方法的优点在于它可以直接产生非线性多维的模糊隶属度函数；没有必要通过结合一维模糊隶属函数构建多维的模糊隶属度函数。第二种方法的优点在于可通过监测模糊系统的最后性能来调整。这两种方法都将在第二章介绍。 许多基于遗传算法的方法与方法二在本质上一样；一维隶属函数的形式利用遗传算法
遗传算法中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译) Improved Genetic Algorithm and Its Performance Analysis Abstract: Although genetic algorithm has become very famous with its global searching, parallel computing, better robustness, and not needing differential information during evolution. However, it also has some demerits, such as slow convergence speed. In this paper, based on several general theorems, an improved genetic algorithm using variant chromosome length and probability of crossover and mutation is proposed, and its main idea is as follows : at the beginning of evolution, our solution with shorter length chromosome and higher probability of crossover and mutation; and at the vicinity of global optimum, with longer length chromosome and lower probability of crossover and mutation. Finally, testing with some critical functions shows that our solution can improve the convergence speed of genetic algorithm significantly , its comprehensive performance is better than that of the genetic algorithm which only reserves the best individual. Genetic algorithm is an adaptive searching technique based on a selection and reproduction mechanism found in the natural evolution process, and it was pioneered by Holland in the 1970s. It has become very famous with its global searching,
基因控制蛋白质的合成（第2课时）编写：李英审核：申爱霞丁琼麻天中张桂玲王文军 【学习目标】 1.概述基因指导蛋白质合成的过程 2.说明密码子与氨基酸的关系 【重点难点】基因控制蛋白质合成的过程和原理 【课前预习区】 1．翻译 ①概念：在________中,以________为模板,合成具有一定氨基酸顺序的________的过程。 ②场所： ③模板： ④原料： ⑤运载工具： ⑥产物： 2．密码子 （1）概念：_______上的3个相邻的碱基决定1个氨基酸，这3个相邻碱基称为_______。（2）种类：共有_______种，决定氨基酸的有_______种。 3.转运RNA （1）结构：形状像三叶草的叶，一端是携带______的部位，另一端有三个碱基。每个tRNA的这3个碱基可以与mRNA上的密码子互补配对，称为______。 （2）种类：______种 小结：基因指导蛋白质合成过程 （） ( ) 基因 mRNA 蛋白质 细胞核细胞质（核糖体） 【课堂探究区】 探究一、遗传信息的翻译 1、概念：以为模板合成具有的蛋白质的过程，叫翻译。 2、场所：。 3、条件：（1）模板：；（2）原料：； （3）酶：；（4）能量：。
4、运载氨基酸的工具： 5、过程 ①起始阶段：mRNA进入细胞质与核糖体结合，携带第一个氨基酸的tRNA通过与碱基AUG （肽链合成的起始密码）互补配对，进入第一位置； ②延伸阶段：携带第二个氨基酸的tRNA携带着相应的氨基酸以同样的方式进入第二位置；第一个氨基酸与第二个氨基酸形成而移到占据第二位置的tRNA上；核糖体沿着 移动，读取下一个，原占据第一位置的tRNA离开核糖体，点据第二位置的tRNA进入第一位置，一个新的携带相应氨基酸的tRNA进入第二位置，继续肽链的合成。重复上述步骤 ③终止阶段：核糖体读取mRNA上的，肽链的合成才告终止。 6、原则：。 7、产物：。 8、意义：将mRNA中的碱基序列转变成特定氨基酸序列的蛋白质（多肽）。 【思考题1】：细胞提高mRNA的利用效率、加快蛋白质的合成速度（或说为什么翻译过程是一个快速的过程）的机制是。 【小资料】：1、遗传信息、密码子、反密码子 遗传信息是指DNA（或说基因）上脱氧核苷酸（或说碱基对）的排列顺序，它能通过转录决定mRNA中碱基的排列顺序。密码子是指mRNA上决定一个氨基酸的3个相邻的碱基，它能通过翻译决定蛋白质中氨基酸的排列顺序。反密码子是指tRNA上与mRNA中密码子相配对的三个碱基，它能通过碱基互补配对原则识别mRNA上的密码子。不同生物的遗传信息不同，但密码子相同。在64个密码子中61个是各种氨基酸的密码子，3个是终止密码，不决定任何氨基酸，另外密码子AUG和GUG除了分别决定甲硫氨酸和缬氨酸，还是翻译的起始信号，叫做起始密码子。每种密码子只能决定一种氨基酸，但一种氨基酸可以只有一种或几种不同的密码子决定。【思考题2】：一种氨基酸可能有几个密码子，这叫做密码的简并性。密码的简并性对生物的生存发展的意义是。
International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering Salim Sunil Kumar Jyoti Ohri 机电部机电部机电部 (NIT Kurukshetra) (NIT Kurukshetra) (NIT Kurukshetra) 印度印度印度 基于LabVIEW的直流电机及温度控制PID控制器 摘要 虚拟仪器是一种图形化的编程软件。虚拟仪器提供了集成数据和具有灵活性的采集软件/硬件与过程控制应用软件自动化测试和测量应用程序。在本文中，使用LabVIEW软件作出直流电机的控制过程和计算出速度，设计出一个PID温度控制系统电磁炉。通过虚拟仪器辅助PID控制器的参数调整来控制电动机转速和控制温度的电磁烤箱。为了获得最佳的过程响应，设计的控制器采用多种方法分析控制参数和调优参数顺序。 关键词：虚拟仪器，电磁炉的温度控制，PID调节器，PID参数整定方法。 1 引言 虚拟仪器是一种计算机仪器系统。该系统是基于在计算机上的硬件设备及使用者的特定设计的虚拟面板和程序来实现检测和控制的目的。近年来，虚拟仪器技术已被广泛应用于各个领域，如工业控制，通信，电力自动化，电子和工业生产。直流电动机已经在工业控制领域流行很长一段时间，因为他们有很多很好的特性，例如：高启动转矩特性，高响应性能，更容易被控制，在线性控制等方面有不同的方法使电机有不同的性能。直流电动机的基本特性是，速度可以调整，通过不同的端子电压。PID参数的调整，通过改变不同的方法获得最佳的响应。本文是PID控制器的设计，监督和控制直流电动机的速度响应，还介绍虚拟仪器图形监控软件
《遗传信息的转录和翻译》教学设计 一、教学目标 1、知识目标 （1）概述遗传信息的转录和翻译。 （2）说出基因控制蛋白质合成的过程和原理。 2、能力目标 （1）分析DNA和RNA的对照得出类比方法。 （2）尝试利用课本插图和课件，阐明图例用意，运用分析、类比归纳的方法，对信息进行处理。 3、情感目标 认同用辨正唯物主义观点分析和认识生物体生命活动的基本规律，逐步形成科学的世界观。 二、指导思想 《遗传信息的转录和翻译》是普通高中课程人民教育出版社实验教科书《生物》第二册第四章《基因的表达》第一节的内容。本节主要讲述了基因的本质，基因控制蛋白质的合成等内容。本节教材分两课时完成。第一课时主要完成基因表达概念和DNA与RNA的比较及转录过程和原理的教学，第二课时学习翻译的过程和原理。本节的核心内容是观察、探究等活动明确基因控制蛋白质合成的过程和原理。通过探究活动，使学生学会运用科学探究方法，体验探究过程，培养学生的科学态度、探索精神、创新意识、思维能力。 三、教学重、难点 1、教学重点 遗传信息的转录和翻译的过程、原理。 2、教学难点 遗传信息翻译的过程 四、课时安排2课时 五、教学手段 本课主要利用探究—发现结合式的教学方法，适当创设问题情境和打比方，以问题为主线贯穿转录和翻译的过程，同时利用课本插图和动画课件，创设有利于学生主动探究知识的情境，展示蛋白质合成的动画过程，启发学生讨论、思考问题，引导学生探究，归纳基因控制蛋白质的过程和原理。
在实际的课堂教学中，我认为这节课在以下两方面收到了较好效果：一是通过创设问题情境、演示图片和动画、引导学生参与活动进而探究转录、翻译过程，充分激发了学生兴趣，体现了学生学习的主体性，提高了学生独立思考、分析、观察和归纳能力；二是通过收集展示相关基因研究的素材，利用课件引导学生模拟科学家研究等教学过程，锻炼了学生的处理信息、语言表达及比较、分析、想象等探究性思维能力。但教学中发现，课堂上学生动手操作能力较弱，不利于学生脑手结合形成技能，也不利于学生综合素质的提高，因此，我认为在以后的教学过程中，需要在这些方面进一步充实。
第二章第1 节遗传信息的翻译 一、课题：遗传信息的翻译 二、教学目标 1、知识目标 （1）、阅读教科书，阐明密码子表的特点。 （2）、能利用密码子表达找出对应的氨基酸 （3）、正确区分密码子与反密码子 （4）、说出基因控制蛋白质合成的过程和原理。 2、能力目标 （1）、教师设疑问引导思考，分组交流促进合作，教师讲解统一思想。 （2）促进学生尝试利用课本插图，阐明图例用意，运用分析，类比归纳的方法，对信息进行处理。 3、情感、态度价值观 认同辩证唯物主义观点分析和认识生物体生命活动的基本规律，逐步形成科学的世界观，体验探究过程，培养合作精神。 三、教学重点、难点 （1）、教学重点：密码子表的解读。（2）遗传信息的翻译过程、原理、 （2）、教学难点：遗传信息翻译的过程 四、教学方法 本节课采用直观教学法和启发式教学法，通过教师讲述、启发及板书，让学生在思考、讨论、对比中学习新知识，发挥学生的抽象逻辑思维能力，从而完成教学。 五、教学手段 黑板、多媒体 六、教学过程 1、情境导入 同学们，在日常的生活当中，我们常常能看到子女与父母性状上张的很相似的现象，这是为什么呢？是因为他们有相同的遗传素质也说明了DNA中的遗传信息能控制子代的性状表达。但是转录得到的RNA仍是碱基序列而不是蛋白质。那么RNA上的碱基序列如何能变成蛋白质的呢？碱基与碱基之间的对应关系是怎样的呢？通过本堂课的学习，同学们就能对上述的问题做出回答了，希望大家带着疑问来进行今天的学习，下面开始学习今天的新课——遗传信息的翻译。 2、新课讲解 （1）、遗传信息的翻译 T：请大家先迅速的阅读课本第64-67页，然后请同学回答我刚才提出的问题，RNA上的碱基序列如何能变成蛋白质的呢？碱基与碱基之间的对应关系是怎样的呢？ S：是通过密码子来实现的。 （板书）密码子的概念：遗传学上把信使RNA（mRNA）上决定一个氨基酸的3个相邻的碱基叫做一个密码子。