100 Multi-innovation stochastic gradient algorithms for multi-input multi-output systems

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徐云碧-从分子数量遗传学到分子植物育种

国际上最早的水稻QTL论文之一
博士论文的总结报告 Xu, Yun-Bi, Zong-Tan Shen, Ji-Chen Xu, Ying Chen and LiHuang Zhu. 1993. Mapping quantitative trait loci via restriction fragment length polymorphism markers in rice. Rice Genetics Newsletter 10:135-138.
1
Molecular Quantitative Genetics in China (1990-1994)
数量性状遗传改良的希望和曙光
Paterson, A. H., E. S. Lander, J. D. Hewitt, S. Peterson, S. E. Lincoln and S. D. Tanksley. 1988. Resolution of quantitative traits into Mendelian factors by using a complete linkage map of restriction fragment length polymorphisms. Nature 335:721-726. Received 8 July 1988 Accepted 9 September 1988 Google 被引用次数：1155 (8:25am, Aug 24, 2011) Lander, E. S. and D. Botstein. 1989. Mapping Mendelian factors underlying quantitative traits using RFLP linkage maps. Genetics 121:185-199. Manuscript received August 2, 1988 Accepted for publication October 6, 1988 Google被引用次数：3614 (8:28am, Aug 24, 2011)

逻辑斯蒂增长英语

逻辑斯蒂增长英语
逻辑斯蒂增长（Logistic Growth）的英文是：Logistic Growth。

逻辑斯蒂增长模型，又称自我限制增长模型，是一种描述种群增长速率先增加后减小，呈“S”型曲线的数学模型。

它是生物学、生态学和数学等学科中常用的一种模型。

这种模型在生态学和流行病学等领域中尤为重要，因为它能够描述资源有限的情况下种群或疾病的增长情况。

在逻辑斯蒂增长模型中，种群的增长率与种群大小成反比，当种群大小接近环境容纳量时，增长率逐渐减小，最终趋于零。

这个模型可以用微分方程来描述，也可以通过离散时间递推公式来模拟。

新工艺超越摩尔定律限制

新工艺超越摩尔定律限制
Christina Nickolas
【期刊名称】《今日电子》
【年(卷),期】2009(000)010
【摘要】@@ 美国莱斯大学(Rice University)和北卡罗莱纳州立大学的一个研究小组日前公布了一种新工艺:把分子贴到半导体硅表面.研究小组声称,这种方法有助于电子制造商超越当前摩尔定律的极限,从而可以制造出体积更小、性能更强的微处理器.
【总页数】1页(P23)
【作者】Christina Nickolas
【作者单位】(Missing)
【正文语种】中文
【相关文献】
1."超越摩尔定律"推动中国微技术和纳米技术增长 [J], Paul Lindner
2.超越摩尔定律,赛灵思推出业界首款Versal ACAP系列产品 [J], 单祥茹
3.超越摩尔定律,赛灵思推出业界首款Versal ACAP系列产品 [J], 单祥茹
4.超越摩尔定律 [J], Stuart Cording;君谦
5.摩尔定律继续有效英特尔芯片制造将用新工艺 [J],
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欧瑞康巴马格的高旦丝高效生产解决方案

目前，133tex/784f(l200D/784f)拉伸变形丝(DTY)通常由4个33tex/192f(300D/192f)的预取向丝(POY)丝饼在DTY机上合并纺制而成。

这种方法存在一个根本性缺陷，即上有将近一半的可用卷绕工用。

因此#使用效率而言，其人满意。

针对该问题，欧瑞康巴马格(Oerlikon Barmag)公司为纱线生产商提高效的解决方案:WINGS HD卷绕机与自动eAFK Big V型多锭结合纺丝方案。

该方目前市场上唯一能实现以最大的机器效率生产优质高旦丝的解决方案。

WINGS HD卷绕机效率高，功能强大。

在纺丝过程中，采用WINGS HD180012型卷绕机可生产线密度高达67tex/576f(600D/576f)的POY丝饼。

这可通过在丝线导入处使用的导丝辐现，该导丝辐能将纺丝过程中产生的高丝线张力降至卷的普通丝线张。

同时，新研发的抽吸装置丝装置Raff h acker，可确保有效处理总线密度达800tex/6912f(7200D/6912f)的单丝纱线，论是在生头期间还是断头情况下。

在生产133tex/1152f(1200D/1152f)DTY时，eAFK Big V型多锭位加弹机的所有卷绕工位可工作，因此能充分利用全部生产力。

用纺制的单丝多次合并，从而总线密度高的纱线，这种方法通根本上纱线的质量。

瑞康巴马格的方案中，其尽可能地将高线密度丝合并在一起，以最小：种影响。

eAFK Big V型多锭位加弹机可实现高产能与柔和的丝线处理。

eAFK Big V型多锭基于成熟的eAFK多锭方案，具有两个独立的线。

借助强大的导丝辐电(单元和2.5m长的线，可实现对单丝纤度高达67tex(600D)的单丝的变形加工。

由于加热器和冷却装置采用直排布局，行的拉伸和卷曲过程中，可实现柔和的丝线处理。

这对于生产最高品质的感超细旦丝尤为重要。

得益于设备组合布局，生产高旦丝时，可以有效使用576个变形点，在所有288个位置上进行卷绕。

血清LC-MS测蛋白质

百泰派克生物科技
血清LC-MS测蛋白质
LC-MS（Liquid Chromatography-Mass Spectrometry）即液相色谱串联质谱技术，它将液相色谱的物理分离能力与质谱的质量分析能力结合起来，用于混合体系中相关物质的定性定量分析。

血清LC-MS测蛋白质就是利用LC-MS技术对血清中的蛋白质进行鉴定。

由于血清中含有各种蛋白质、多肽、脂质、糖类和无机化合物等，需要通过液相色谱技术将血清中的混合物与多种组分进行分离，再将分离得到的不同蛋白质组分利用质谱技术进行高灵敏度的质量检测，最后将质谱数据与蛋白数据库中的数据信息进行比对分析，从而实现蛋白质的定性和定量。

百泰派克生物科技采用Thermo公司最新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪结合Nano-LC，提供基于血清LC-MS测蛋白质分析服务技术包裹，您只需要将您的实验目的告诉我们并寄送样品，我们会负责项目后续所有事宜，包括蛋白酶切、肽段标价、肽段分离、质谱分析、质谱原始数据分析、生物信息学分析。

多肽对凡纳滨对虾生长、消化酶和免疫酶活力的影响

文章编号押2096-4730穴2018雪04-0308-05多肽对凡纳滨对虾生长、消化酶和免疫酶活力的影响廖栩峥1，陈金荣1，刘永胜2，秦海鹏1，王博1，胡世康1，陈燮燕1，曲朋3，孙成波5（1.广东海洋大学水产学院，广东湛江524088；2.烟台市水产研究所，山东烟台264003；3.山东深海生物股份有限公司，山东烟台265500）摘要：研究1种多肽对凡纳滨对虾生长，消化酶和免疫酶活力的影响，试验选取初始体质量为0.16±0.07g，体质健壮的凡纳滨对虾36000尾，分为3个试验组和对照组，每组3个重复。

对照组喂养基础饲料，试验组在喂养基础饲料的基础上按照0.2%、0.5%、1.0%的比例添加多肽。

结果表明：试验组的特定生长率都比对照组高，0.2%添加组特定生长率最高（11.50±0.05）%，对照组特定生长率最低（9.80±0.06）%，与对照组差异显著（P<0.05）。

淀粉酶（AMS）活力比较中，0.5%添加组的活力最高为3.04U/mgprot，1.0%添加组的最低为0.91U/mgprot，3个试验组均与对照组存在显著性差异（P<0.05）；脂肪酶（LPS）活力比较中，0.5%添加组的活力最高为665.43U/gprot，0.2%添加组的活力最低为101.75U/gprot，试验组均与对照组存在显著性差异（P<0.05）；试验组的超氧化物歧化酶（SOD）活力均比对照组高，最高是0.5%添加组为60.80U/mgprot，0.5%添加组和1.0%添加量的SOD与对照组对比差异明显（P<0.05）；0.5%添加组的溶菌酶（LZM）活力最高（44.35μg/mgprot），与对照组对比差异显著（P<0.05）。

由试验结果得知选择添加合适比例的多肽可提高对虾特定生长率，加强对虾的免疫能力。

关键词：多肽；凡纳滨对虾；生长；消化酶；免疫酶中图分类号：S963.73文献标识码：AEffects of Polypeptide on Growth,Digestive Enzymes and Immune Enzyme Activities of Litopenaeus vannameiLIAO Xu-zheng1,CHEN Jin-rong1,LIU Yong-sheng2,et al(1.College of Fisheries,Guangdong Ocean University,Zhanjiang524088;2.Yantai Aquatic ResearchInstitute,Yantai264003,China)Abstract:In order to study the effects of polypeptide on the growth,digestive enzyme and immune en-zyme activity of Litopenaeus vannamei,36000tail-hamsters of L.vannamei(0.16±0.07g)with uniform size and strong physique were selected and divided into three test groups and a blank control group,3repetitions per group.The control group was fed basal diet,while the experimental group was fed with basal diet supplement-ed with0.2%,0.5%,and1%of polypeptide.The results showed that the specific growth rate of the test group收稿日期：2018-03-13基金项目：烟台市“十三五”海洋经济创新发展示范政策支持项目（2017YY09）；广东省海洋渔业科技与发展专项科技攻关与研发项目（A201508B05）；广东省科技计划项目（20130208c）作者简介：廖栩峥（1995-），男，广东湛江人，硕士研究生，研究方向：甲壳类动物遗传与养殖.E-mail:573308874@通信作者：孙成波（1970-），男，江苏连云港人，教授，博士，研究方向：甲壳类动物养殖和病害防治.E-mail:scb248@第4期廖栩峥等：多肽对凡纳滨对虾生长、消化酶和免疫酶活力的影响309 was higher than that of the control group,the specific growth rate of the polypeptide0.2%was the highest (11.50±0.05)%,the specific growth rate of the control group was the lowest(9.80±0.06)%,and there was a sig-nificant difference from the control group(P<0.05);The activity of the polypeptide0.5%added in the activity of amylase(AMS)was3.04U/mgprot,and the minimum amount of the polypeptide1%was0.91U/mgprot,and the three test groups were significantly different from those of the control group(P<0.05);In comparison of lipase (LPS)activity,the highest activity of the polypeptide0.5%addition was665.43U/gprot,and the lowest activity of the polypeptide0.2%addition was101.75U/gprot,there was a significant difference between the experi-mental group and the control group(P<0.05);The activity of superoxide dismutase(SOD)in the experimental group was higher than that in the control group,the highest was the addition of the polypeptide0.5%to60.80 U/mgprot,the SOD specific type0.5%and the SOD for specific type1.0%were significantly different from those of the control group(P<0.05);The activity of S100specific lysozyme(LZM)of0.5%was the highest(44.35 g/mgprot),which was significantly different from that of the control group(P<0.05).The results showed that the selection of a suitable proportion of the polypeptide can increase the specific growth rate of the shrimp and en-hance the immunity of the shrimp.Key words:polypeptide;Litopenaeus vannamei;growth;digestive enzymes;immune enzymes抗菌肽最早是与1972年由科学家FERNANDEZ，et al[1]的研究中得知植物中含有具抑制细菌活性的硫素，同年瑞典科学家BOMAN，et al[2]在果蝇体内发现了抗菌肽及其作用，之后在1989年HULTTMARK，et al[3]从惜古比天蚕蛹中分离出第一种抗菌肽，并且命名为天蚕素。

人工智能辅助的药物设计

内存峰值 (GB)
3000
TB
2500
2000
1500
1000
GB
500
0
0
2000 4000 6000 8000
序列长度 (aa)
越低越好
w/o TPP w/ TPP 多项式 (w/o TPP) 线性 (w/ TPP)
预测的蛋白结构
内存占用量级
预测的蛋白结构示例
单卡GPU是最优选择
~20GB
~40GB
ICX6330
ICX6330
SPR9462
谢谢！
人工智能辅助的药物设计
内容总览
1. 市场挑战及突破口 2. 大分子药物设计代表场景的优化 3. 小分子药物设计代表场景的优化
Al药物设计的场景和挑战
大分子药物设计
A. Anishchico et al. Nature 2021
基础研究的工具分子
Hallucination AfDesign trRosetta
基线 + icc
…
使用英特尔 C++ 编译器配置 jemalloc
基线 + icc + AVX512
…
使用英特尔 AVX-512 指令集优化MSA热点函数
基线 + icc + AVX512 + 并行MSA
Parallel MSA
…
并行处理 MSA 搜索
1.97
1.00 Baseline
1.25 Intel C++ Compiler + jemalloc
xB
64GB
HBM2e
up to
112.5MB

多特异性和多价结合蛋白及其用途[发明专利]

专利名称：多特异性和多价结合蛋白及其用途专利类型：发明专利
发明人：N·迪马斯,R·弗莱明,B·贝萨贝,高长寿申请号：CN201280054531.8
申请日：20121106
公开号：CN103906533A
公开日：
20140702
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本披露总体上提供结合两个表位(例如，一个第一表位和一个第二表位)并且对于结合至该第一表位和该第二表位中的每一个是二价的蛋白质。

本披露还提供包含这类蛋白质的组合物、编码这类蛋白质的核酸分子以及制备和使用这类蛋白质的方法。

申请人：米迪缪尼有限公司
地址：美国马里兰州
国籍：US
代理机构：上海专利商标事务所有限公司
代理人：韦东
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鸟枪法蛋白质组学

百泰派克生物科技
鸟枪法蛋白质组学
鸟枪法（Shotgun）是由Yates研究组于1999年研发的一种高通量、自上而下的蛋白质鉴定技术，其基本思路是将复杂体系中的蛋白质酶解后利用高灵敏度的分离方法—多维毛细管液相色谱分离技术进行分离，再对分离后的肽段进行质谱分析，从而对蛋白质进行定性鉴定。

鸟枪法蛋白质组学，又称为Shotgun蛋白组学，就是利用鸟枪法对蛋白组进行全谱分析，在最小限度分离蛋白质的同时实现复杂混合物中成千上万种蛋白质的鉴定和定量，其优越的灵敏度和高通量使其广泛应用于血清、细胞裂解液和尿液等复杂体系的蛋白质鉴定。

百泰派克生物科技基于Thermo公司超高分辨率的Obitrap Fusion Lumos质谱仪结合Nano-LC，提供鸟枪法蛋白质组学分析技术服务包裹，能够全面鉴定整个细胞、组织或复杂混合样品的大量蛋白质，欢迎免费咨询。

蛋白组学靶向和非靶向

百泰派克生物科技
蛋白组学靶向和非靶向
蛋白质组学靶向和非靶向是根据研究的蛋白质是否是特定的来区分的，靶向蛋白质组学是针对一个或多个特定的目标蛋白质进行研究，非靶向蛋白质组学则是对尽可能多的或体系中包含的全部蛋白质进行研究。

往往通过非靶向蛋白质组学研究找到感兴趣蛋白或关键蛋白后可利用靶向蛋白质组学技术进行进一步研究和验证。

常用的靶向定量蛋白质组学质谱技术是基于SRM（选择反应监测）和PRM（平行反
应监测）扫描模式进行的，其特别之处在于一级质谱后选择特定的母离子进行二级质谱碎裂，并对母离子产生的子离子对进行检测分析。

非靶向定量蛋白质组学技术主要是基于DDA（数据依赖型采集模式）和DIA（数据非依赖型采集模式）进行的，如Label Free、TMT、SILAC、iTRAQ和SWATH定量技术。

百泰派克生物科技采用Thermo公司最新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪结合Nano-LC纳升色谱，提供高效快速的靶向定量蛋白质组学和非靶向蛋白质定量组学
服务技术包裹，可对目标蛋白或多种蛋白进行精确的定量鉴定，还可根据需求提供定制化检测方案，满足多种实验需求，欢迎免费咨询。

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2. The multi-innovation SG algorithm for the MIMO systems
Let us introduce some notations ﬁrst. The symbol I stands for an identity matrix of appropriate sizes; 1n×m is an n × m matrix whose elements are 1; the superscript T denotes the matrix transpose; E denotes the expectation operator; the norm of a matrix X is deﬁned as X 2 = tr[X X T] = tr[X T X ].
Digital Signal Processing 19 (2009) 545–554
Contents lists available at ScienceDirect
Digital Signal Processing
/locate/dsp
Hale Waihona Puke Multi-innovation stochastic gradient algorithms for multi-input multi-output systems
Earlier work on parameter estimation for multi-input multi-output (MIMO) systems exists: the previous least squares based algorithms adopted the idea of decomposing a system into several subsystems and then estimating the parameters of each subsystem, respectively [6,7]. Since such algorithms require computing many covariance matrices, they have the drawback of having heavy computational load. Subspace state-space identiﬁcation methods can estimate the parameter matrices of the state space models of MIMO systems [8–11] by determining the extended observability matrix from the singular value decomposition or RQ factorization of an input–output information matrix but the diﬃculty and complexity in computation increase with the size of the information matrix growing [12]. The hierarchical least squares algorithm is to decompose an MIMO system into two subsystems to identify, but the reducing computational load still is limited [13].
© 2008 Published by Elsevier Inc.
1. Introduction
Signal processing, ﬁltering and prediction, and system parameter estimation have received much attention, e.g. [1–5]. For example, Malik and Salman discussed the least mean square algorithm for state space models [1]; Abrahamsson et al. studied the parameter estimation problem of the bilinear models for submarine systems [2]; Zrguine analyzed the steadystate performances of the normalized least mean fourth algorithms [3].
* Corresponding author. Fax: +86 510 85910633.
E-mail address: fding@ (F. Ding).
1051-2004/$ – see front matter © 2008 Published by Elsevier Inc.
Consider an MIMO system described by a multivariable autoregressive model with exogenous input (ARX model) [15],
A(z) y(t) = B(z)u(t) + v(t),
(1)
where u(t) ∈ Rr is the system input vector, y(t) ∈ Rm the system output vector, v(t) ∈ Rm a stochastic white noise vector with zero mean, A(z) and B(z) are polynomial matrices in the unit backward shift operator [z−1 y(t) = y(t − 1)], and
doi:10.1016/j.dsp.2008.12.002
546
L. Han, F. Ding / Digital Signal Processing 19 (2009) 545–554
not involve computing covariance matrices, and uses not only the current innovation but also the past innovation at each iteration, and repeatedly utilizes the available input–output data, thus the parameter estimation accuracy is improved.
Keywords: Stochastic gradient Parameter estimation Filtering Multi-innovation identiﬁcation Multi-input multi-output systems
abstract
This paper develops a multi-innovation stochastic gradient (MISG) algorithm for multiinput multi-output systems by expanding the innovation vector to an innovation matrix. The convergence analysis shows that the parameter estimates by the MISG algorithm consistently converge to the true parameters under the persistent excitation condition. The MISG algorithm uses not only the current innovation but also the past innovation at each iteration and repeatedly utilizes the available input–output data, thus the parameter estimation accuracy can be improved. The simulation example conﬁrms the theoretical results.
Brieﬂy, the paper is organized as follows. Section 2 develops the MISG algorithm for the MIMO systems and Sections 3 studies the convergence properties of the proposed MISG algorithm by using the martingale convergence theorem. Section 4 provides an illustrative example. Finally, concluding remarks are given in Section 5.
Lili Han, Feng Ding ∗
Control Science and Engineering Research Center, Jiangnan University, Wuxi 214122, PR China
article info
Article history: Available online 25 December 2008
The stochastic gradient (SG) algorithm requires less computational effort than the recursive least squares (RLS) algorithm, but has slower convergence rate than the RLS algorithm [14–16]. In order to improve the convergence rate of the SG algorithm, Ding and Chen presented the multi-innovation identiﬁcation theory [16,17] and multi-innovation SG algorithms for linear regression models [16] and auxiliary model based multi-innovation least squares algorithms for multi-input singleoutput output error systems [17,18] by extending the scalar innovation to an innovation vector. In this paper, the multiinnovation identiﬁcation theory is used to deal with the identiﬁcation problems of MIMO systems and the multi-innovation stochastic gradient (MISG) algorithm is developed for the MIMO systems by extending the single innovation vector to an innovation matrix. This is the main differences from the previous work in [16]. The proposed MIMO MISG algorithm does