同源模建的方法与结果分析
Version 1、0、2-------------------------------------------------------
序言:作为一个以实验为主的生化工作者来说,很多时候可以通过分子生物学手段获取自己需要的目的基因,并在各种表达载体与宿主中进行对应蛋白的表达,随后对于这些蛋白的特性进行研究,这也就是一般酶学研究的特定套路。而近十几年来,人们开始思考就是否能够将特性与蛋白质的三级结构进行关联,从分子水平理解蛋白质与底物之间的相互作用呢？于就是类似于蛋白结构模建、分子对接、分子动力学模拟、量化计算等多种手段相继被创造以及应用。在这些方法中,同源模建无疑就是最基础也就是最重要的一个步骤,因为其质量的好坏直接决定了后续工作就是否可信。因此,本文打算就同源模建的基本原理、常用软件及服务器以及结果分析与改进提供一些个人的经验,并希望各位朋友能够给予批评指正。
1.同源模建的原理及应用限制
两点基本原理:
1、一个蛋白质的结构由其氨基酸序列唯一的决定。知道其一级序列,至少在理论上足以
获取其结构
2、结构在进化中更稳定,变化比序列层面的变化要缓慢许多。
应用限制:模板蛋白与目标蛋白的序列一致性需要大于30%,且越大建模准确性越有保障。
了解了基本的原理,我们需要知道在实际操作中,同源模建都需要怎么样进行。
同源模建的过程从实践中可分为以下7个步骤:
1．模板识别与初始比对
在序列一致性比较高的时候,可以通过简单的序列比对程序如BLAST获取目标蛋白
的结构(将比对的数据库选择为PDB数据库)。
2．比对结果的校正
用以上的方法确定一个或多个建模模板后,应该采用更为精确的方法已取得更优的
比对结果。有时在序列一致性较低的区域比对两条序列可能会具有困难,这个时候,
我们可以采取其她同源蛋白序列一起参与比对来找到解决的办法。
3．主链生成
比对完成后,就可以开始实际的建模过程了,相对与后面几步来说,主链建模时最没有
难度的一步了,因为大部分软件都就是通过简单的拷贝模板蛋白的主链坐标来实现
这一目的的。
4．环区建模
这一部分主要就是目标蛋白与模板蛋白的比对结果中存在缺口的部分如何处理的
问题。第一种解决的方式就是略去模板蛋白存在的残基,留下一个必须补上的缺口。
另一种情况就是将主链截断,插入缺少的残基。
5．侧链建模
当我们比较结构相似的蛋白质中保守残基的侧链构象时,我们会发现她们的侧链构
象通常会比较相似。这就告诉我们如果加保守残基的侧链构象完整的拷贝到模建蛋
白上时,在某些时候比先拷贝主链构象之后,再预测侧链构象来的可靠。但就是这一
经验规则在实际运用中仅在两者序列一致性较高,并且保守残基之间形成接触的情
况下才能实现。因此,在现有的测序中,都就是构造各种可能的构象体,并利用基于能
量的函数打分来实现侧链构象的选择的。
6．模型优化
模型优化其实就是一个比较复杂的问题,其质量依赖于高精确性的预测侧链构象体,而为了达到这种目的,我们需要正确的主链,这一步骤实际又依赖于侧链构象体正确
的堆积。因此,这一优化过程就是迭代直至收敛的过程。需要注意的就是,对于结构
进行能量优化需要十分谨慎。因此偏离正确结构的途径比指向正确结构的途径多很多。在优化中的每一步可以排除一些大的误差,但就是也会引入很多小的误差,这些
小的误差经过多步积累,就有可能使您的结果更加偏离正确的结构。
7．模型验证
所有的模型都包含误差,误差的多少主要依赖于两方面的内容:
1、序列一致性的高低,越低的话引入误差的可能性就越大。
2、模板蛋白中的误差:如果这种误差就是局域性的,尤其就是远离活性位点的,对于
您最后进行分子对接等研究室几乎没有影响的。如果就是蛋白整体的,则需要小心处
理。
2.常用软件、服务器
2、1常用服务器:
①SWISS-MODEL: 网址http://swissmodel、expasy、org/
SWISS-MODEL可能就是目前非专业人士应用最为广泛的一个在线建模服务器了。其常见的模式可分为:
1.Automated mode:自动模式,可以称为就是最傻瓜的方式了
进去之后只需要填上您的email以及在底下的框框内输入您所想模建的蛋白序列,再点击submit modeling request即可,底下还有高级选项,支持自定义模板蛋白的pdb以及chain,或者自己上传模板文件,简而言之,真就是非常易于操作。这种方法适用于PDB数据库中存在高度同源的蛋白结构时的建模(蛋白序列一致性最好大于80%,个人经验)
2.Alignment mode:比对模式
基本的操作与自动模式类似,但就是其序列提交的时候可以提交目标蛋白与模板蛋白的序列比对结果(FASTA,MSF,ClustalW等格式),如下所示:
这种模式比较适合目标蛋白与模板蛋白具有较高的相似性,但就是利用自动模式未必能找到最合适模板的情况,或者使用者有目的的使用特定的模板蛋白(比如具有更为相似的活性位点结果,而不就是更为相似的整体结构)
3.Project mode:项目模式
项目模式主要就是针对于目标蛋白与模板蛋白序列的相似性不高,两者的三级结构相似程度难以直接通过序列比对获得,需要人工插入调节(借助蛋白结构编辑软件deepview),这个模式能够交互式的提高前面两种模式的模型质量(通过将前两种模式模建出的蛋白进行人为调整)。属于针对比较困难(序列一致性较低)的建模的一种有效途径。
②I-TASSAR: http://zhanglab、ccmb、med、umich、edu/I-TASSER/ (貌似被墙了？)
*也可以下载本地安装包
个人使用评价:根据结果质量检验,貌似在用过的自动建模的软件里就是结果最好的了~不过缺点就是给结果时间比较长。
③HOMER: http://protein、cribi、unipd、it/homer/
个人使用评价:这个软件需要序列蛋白与模板蛋白的结构比对文件上传(FASTA格式),可对模建的蛋白进行loop区优化以及侧链优化。尚未深入的研究~
④CPHmodels 3、2 Server: http://www、cbs、dtu、dk/services/CPHmodels/
个人使用评价:貌似没有任何特色,只需要一条蛋白序列既可以完成自动建模。
2.2常用软件:
①Modeller:
说到同源模建,不得不提其中大名鼎鼎的modeller, 要就是做同源模建的娃们没有听过modeller, 实在就是不好意思说自己玩转了同源模建的。哈哈
该软件由Sali lab开发,目前最新的版本就是9、11,可在win下与linux运行,需要对应版本的python (<3、0)。
该软件好在什么地方呢？主要就是可以自己控制的地方特别多,但这个也给新手带来了不少困扰,比如究竟在特定的场合用什么参数等等。(本人将在自己以后的学习过程中继续分享对这个软件的学习心得,真的就是挺有意思的)
可实现的功能包括:多聚体建模,二硫键建模,杂原子建模(配体、辅酶等)。。。。。
具体的运算流程稍后补充:
其最成熟的GUI为easymodeller,最新版本为4、0。使用方法稍后补充。。。。
3.同源模建结果评价与改进策略
第二课：书画同源——汉字演变 一、【趣味园】 仔细观察图片，下面每幅图画都可以看到哪些字？ 二、【知识屋】 （一）汉字的起源 汉字产生前，中国先民通过语言进行交流。但是，语言不能传到外地，也无法留存后世。于是，先民们想出了多种记事方法。 八卦：是古代中国人创造的由符号"-"和"- -"组成的八种图形，分别代表不同的事物 。 结绳：在绳子上打不同的结，记录不同的事情。今天，象征着吉祥如意的中国结就是 从上古的结绳演变而来。 （图）古人结绳记事图画：文字产生前，原始人常利用图画来帮助记忆、传递信息。 古书上还普遍记载有黄帝史官仓颉造字的传说。现代学者认为，成系统的文字工具不可能完全由一个人创造出来，仓颉如果确有其人，应该是文字整理者或颁布者。 据《淮南子》记载，仓颉造字，是一件惊天动地的大事，黄帝于春末夏初发布诏令，宣布仓颉造字成功，并号召天下臣民共习之。 至于中国汉字究竟起源于何时，为谁所创造，学界多有争论，今人多以神话视之，半
真半昧。有一首古老的民谣说的就是这种现象： 仓颉造字如担粟，传给孔子仅八斗， 还有二斗不外传，借给道士画符咒， 鬼画桃符君不识，才高八斗有来由。 （二）汉字的演变 汉字经过了 6000 多年的变化，其演变过程是：甲 骨文→金文→小篆→隶书→楷书→草书→行书 甲骨文古代用写或刻的方式，在龟甲、兽骨上所留下的文字。现在发现最早的甲骨文是商朝盘庚时期的甲骨文，其内容多为“卜辞”，也有少数为“记事辞”。 （图）甲骨文 金文古代称铜为金，故铸刻在青铜器上的文字叫做金文，又叫钟鼎文、铭文。商代金文多为象形字以及由象形字合成的会意字。这些字像一幅幅图画，生动逼真，浑厚自然 ，有的呈团块状。 小篆小篆是由大篆简化而成。相对于大篆而言，小篆的形体结构简明、规正、协调，笔势匀圆整齐，偏旁也发生一定的变异和合并。与大篆相比，小篆的图画性已经大大减弱，每个字的结构已经比较固定。 隶书隶书的出现是汉字发展史上一个重要的里程碑。隶书以前的汉字是用绘画式的线条书写的，而隶书以后的汉字是用横竖撇点折等笔画构成的。自隶书出现后，汉字的结构基本上固定了下来，一直到新中国成立，基本上没有太大的变化。 楷书晋代的王羲之，王献之父子是楷书的真正创始人。他们同时吸取了篆书圆转笔
一. 方法建立的步骤 二．开始前应知道 1. 样品的性质 在开始方法建立之前，我们应该检查自己对样品的了解程度，并明确分离目标。 表 1 有关样品组分和性质的重要信息 所含化合物的数目 化合物的化学结构（官能团） 化合物的分子量 化合物的pKa值 化合物的UV光谱图 化合物在样品中的浓度范围 样品的溶解度 样品的化学成分能够为选择HPLC分离的最佳初始条件提供有价值的线索根据已知的样品信息，HPLC方法建立有两种不甚相同的模式。一种模式依据样品的“化学性质”选择最佳初始条件，色谱工作者需很大程度依赖于过去的经验（如类似结构化合物的分离）和/或用文献资料补充现有信息而另一种模式则直接开始色谱分离，而对样品的性质不大注意这两种HPLC的方法建立模式可分别称为理沦型与经验型初始分离一旦开始，可以根据类似的思路（理论的与经验的）选择进一步的实验。 2.分离的目的 HPLC分离的目的必须十分明确，下面的问题在建立方法之初就应确定：（1）主要目的是什么？定量或定性，还是定性、定量同时做？； （2）是否有必要解析出样品的所有成分？譬如可能有必要分离出产品中的所有降解物或杂质，以使含量测定结果更加可靠，但却没必要将它们彼此完全分开。（3）如要求定量分析，准确度与精密度需多大？样品主要成分的精密度通常能达到±1—2%，特别是不需样品预处理的情况。 （4）特殊化合物可能会以不同的样品形式出现（如：原料药，一种或多种形态，环保样品等）。是否需要一种以上的HPLC方法？单一方法分离不同形态样品是否理想？ （5）一次将分析多少样品？当必须同时处理大量样品时，运行时间将变得非常重要。 有时甚至为了缩短运行时间而以牺牲样品分离度作代价，如缩短柱长或加快流速。当一次分析的样品数目超过10个，运行时间一般应控制在20min以内。（6）将要使用该方法的实验室中，有哪些HPLC设备？色谱柱能否恒温系统能否做梯度洗脱？该方法是否可在不同设计与生产的设备上运行？ 方法建立实验开始之前，应明确对方法的这些要求。 三. 样品的预处理和检测
SATWE 软件计算结果分析 一、位移比 1. 位移 规范条文： 新高规3.4.5 规定：结构平面布置应减少扭转的影响。在考虑偶然偏心影响的规定水平地震力作用下，楼层竖向构件最大的水平位移和层间位移，A 级高度高层建筑不宜大于该楼层平均值的倍，不应大于该楼层平均值的倍；B级高度高层建筑、超过A级高度的混合结构及本规程第10章所指的复杂高层建筑不宜大于该楼层平均值的倍，不应大于该楼层平均值的倍。 基本概念：位移比包含两项内容 （1）楼层竖向构件的最大水平位移与平均水平位移的比值； （2）楼层竖向构件的最大层间位移与平均层间位移的比值；计算位移比仅考虑墙顶，柱顶等竖向构件上节点的最大位移，不考虑其他节点的位移。位移比可以用 结构刚心与质心的相对位置（偏心率）表示，二者相距较远的结构在地震作用下扭转效应较大，位移比是控制结构整体抗扭特性和平面不规则性的重要指标。 钢筋混凝土高层建筑结构的最大适用高度应区分为A级和B级： 名词释义： 位移比：即楼层竖向构件的最大水平位移与平均水平位移的比值。 层间位移比：即楼层竖向构件的最大层间位移角与平均层间位移角的比值。 其中： 最大水平位移：墙顶、柱顶节点的最大水平位移。 平均水平位移：墙顶、柱顶节点的最大水平位移与最小水平位移之和除2。 层间位移角：墙、柱层间位移与层高的比值。 最大层间位移角：墙、柱层间位移角的最大值。 平均层间位移角：墙、柱层间位移角的最大值与最小值之和除2。 控制目的: 高层建筑层数多，高度大，为了保证高层建筑结构具有必要的刚度，应对其最大位移和层间位移加以控制，主要目的有以下几点：
1 ?保证主体结构基本处于弹性受力状态 ，避免混凝土墙柱出现裂缝，控制楼面梁板的裂缝数量，宽度。 2 ?保证填充墙，隔墙，幕墙等非结构构件的完好，避免产生明显的损坏。 3 .控制结构平面规则性，以免形成扭转，对结构产生不利影响。 结构位移输出文件（） Max-(X)、Max-(Y)---- 最大X 、Y 向位移。（mr ） Ave-(X)、Ave-(Y)----X 、Y 平均位移。（m ） Max-Dx , Max-Dy :X ，Y 方向的最大层间位移 Ave-Dx , Ave-Dy :X ，Y 方向的平均层间位移 Ratio-(X) 、Ratio-(Y)-- --X 、Y 向最大位移与平均位移的比值。 Ratio-Dx,Ratio-Dy :最大层间位移与平均层间位移的比值 即要求: 操作要点：位移比在 <结构位移 > （）中输出，各楼层位移比为 Ratio(X)=Max(X)/Ave(X) 调整方法: 1） 程序调整：satwe 程序不能实现 2） 人工调整：只能人工调整改变结构平面布置，使结构规则，刚度均匀，减小结构刚心与形心的偏 心距：可利用程序的节点搜索功能在 satwe 的“分析结构图形和文本显示”中的“各层配筋构件编号简图” 中快速找到位移最大的节点，加强该节点对应的墙、柱等构件刚度；也可以找出位移最小的节点削弱其刚 度；直到位移比满足要求。 注意事项 （1）.验算位移比应选择强制刚性楼板假定，但当凸凹不规则或楼板局部不连续时，应采用符合楼板 平面内实际刚度变化的计算模型，当平面不对称时尚应计及扭转影响。最大层间位移、位移比是在刚性楼 板假设下的控制参数。构件设计与位移信息不是在同一条件下的结果 （即构件设计可以采用弹性楼板计算, 而位移计算必须在刚性楼板假设下获得） ，故可先采用刚性楼板算出位移，而后采用弹性楼板进行构件分 析。 （2）但需注意的是，对于复杂结构，如不规则的坡屋顶、体育馆看台、工业厂房、错层和越层结构, Ratio-(X)= Max-(X)/ Ave-(X) Ratio-Dx= Max-Dx/ Ave-Dx Y 方向相同 最好 < 不能超过 最好 < 不能超过 Ratio(X)和 Radio(Y)。其中,
同源模建的一般步骤： 1.随机从NCBI中的protein sequence数据库里搜索一个蛋白序列： 网址为：https://www.doczj.com/doc/f918243704.html,/protein/ 比如以：hydroxylase为关键词搜索： 选取了来自菌株A3(2)的羟化酶序列： hydroxylase [Streptomyces coelicolor A3(2)] 网址为：https://www.doczj.com/doc/f918243704.html,/protein/NP_630787.1 其蛋白质序列在最下方： mlttrfvtga pnwldvgtsd ldgatsfygg lfgwrfrsag peaggyaffe ldgrivaggm gtteeqgpps wtvyfqapda raaaqasgea hggvlvqpmd vmdqgtmail adraglpfgi wqpgqragld vtgesgalcw velhtadiaa aaayyravlg letsgvsfpg gsytcvnpag egedamfggl vplaedpadt dadagwlpyf avddadtava rttelggtvr mpatdiegvg rvarladpyg arfavlrpap rqg 将其保存成TXT文件，将所有字符中间的空格删去，并将字符全改为大写。 在BLAST程序中调用PROTEIN BLAST 网址为：https://www.doczj.com/doc/f918243704.html,/Blast.cgi?PAGE=Proteins 在搜索框中键入 >A3（可替换成任何你想用的名，FASTA格式的） mlttrfvtga pnwldvgtsd ldgatsfygg lfgwrfrsag peaggyaffe ldgrivaggm gtteeqgpps wtvyfqapda raaaqasgea hggvlvqpmd vmdqgtmail adraglpfgi wqpgqragld vtgesgalcw velhtadiaa aaayyravlg letsgvsfpg gsytcvnpag egedamfggl vplaedpadt dadagwlpyf avddadtava rttelggtvr mpatdiegvg rvarladpyg arfavlrpap rqg database选择PDB数据库 结果表明Chain A, Crystal Structure Of A Putative GlyoxalaseBLEOMYCIN Resistance Protein From Rhodopseudomonas Palustris Cga009，PDB号：3M2OA是最接近的已解析的三级结构 注1：由于实例中蛋白序列的选取是随机的，任何序列一致性低于35％的请慎重选择同源模建方法。 接下来需要在PDB数据库中将相应的蛋白结构下载下来，保存在一个途径名均为英文的文件夹中，如D:\homology。 利用贴上提到的MODELLER进行同源模建，选择single template模式进行模建 注2：heteroatom template是指分子结构中包含辅因子，如各种金属离子，辅酶，如NADH,FAD等，利用这种模式可以构建出含有这类物质的同源模型，多模板模式则是在有多个序列一致性接近的结构时使用。在实际操作中注意：一定不要在序列输入框内有其它字符，包括>,酶的名称之类的无用信息，只需要蛋白质序列的大写字符，在模板选择处载入刚从PDB上下载的3M2OA文件，点击序列比对，在序列比对结束时，会给出两个序列的比对结果，点击构建模型，实际的次数一般为60～100次，个人经验。在计算完成后，会弹出窗口问你是否选择自动LOOP区优化，点击YES即可。 （注3.但是在随后的质量检验中，经常MOLPDF 根据MODELLER gui的说明，选择MOLPDF值最小的结构， 值最小的不一定是检测结果最好的，但是检测结果最好的，一般MOLPDF值都很接近最小的那个） 在获得了模建结构后，提交到ucla-doe的SAVES服务器上进行质量检测，网址为：https://www.doczj.com/doc/f918243704.html,/SAVES/ 由于时间有限，我没有进行实际的建模，因此在PDB数据库中随意选择了一个结构，PDB号为1DOE,利用UCLA-DOE的服务器检测模型质量，结果如下：
五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性， 但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师） 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉
图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊 二、【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？
“书画同源”阅读理解答案 阅读下面文字，完成下面小题。 书画同源 书画同源是中国书画术语，意为中国绘画和中国书法关系密切，两者的产生和发展，相辅相成。对于书画同源这一中国艺术史的基本理论，其关注焦点在于书画同源的“源”字作何理解。 从文明产生之日起，人们便不可避免的产生对事物记载的需要，随着人类社会的不断发展，人们从最初的结绳记事，逐步发展为以图记事，并最终导致了文字的产生。作为最古老的文字种类，甲骨文无疑是从最原始的图画发展成的一种具有高度概括力的记事符号，而这些字除包括象形与指事两种功能，更具有一定的绘画因素，这些图画文字随着人们对自身和客观事物的观察能力、思维能力和表现能力的发展，逐渐由图案化的形象符号演变为由线条构成的文字，并在此基础上产生了神奇瑰丽的书法艺术。而作为文字先祖的图画自是毫无疑问的成为兴起于书法艺术之后的独具东方气韵的中国绘画艺术的基石了。 对书画同源的“源”字，除最初的起源一解外，还指书法与绘画在表现形式方面，尤其是在笔墨运用上具有共同的规律性。书法的用笔是中国画造型的语言，离开了书法的用笔，就很难言中国画，从而，中国画本身带上了强烈的书法趣味，国画的线条、墨韵，处处都透露出抽象之美，流露出其独立的审美价值。 中国书法与绘画艺术的追求，不仅在于其形式的美，更在于其蕴含的抒情的艺术意境，也就是说，书画同源之“源”不是仅停留于表面的表现形式、笔墨运用上的同源性，而是深入到书法与绘画艺术的神髓之中，具有相同的神髓、意境之源。传统中国画从“以形写神”、“遗貌取神”而成为表现“意象”的造型艺术，其追求重点并不在形、在貌，而在神韵之上，苏东坡就曾诗云：“论画贵形似，见与儿童邻。”故而绘画艺术中最具东方含蕴表现特色的写意画，无论写意山水也好，还是写意花鸟也罢，就是以贵在得其神髓而为世人所推崇；若画不能现其神韵，那就只不过是一纸水墨、淡彩而已，不能称之为画了。而书法艺术在创作时也往往要借物象以创意，并最终以文字本身抽象的形——笔划、间架、章法来表达意境，必须“得意而忘象”方可谓佳作。 随着文明的发展进步，文字、图画都不再仅仅是记录的工具了，而是成为了人们表达思想、直抒胸臆的桥梁，成为人们宣泄感情的工具。而书法与绘画艺术更是因为其作者的感情投入具有了更高层次的艺术价值，他们不再是死的作品，而成为其作者活的人生写照，成为了有“心”之物。以清代著名的扬州八怪之一的郑板桥为例，其画竹，除了尽现竹清冷含蕴的神髓之美，也赋予其笔下的竹一颗心，将自己的品性与竹子重叠在了一起；其写字，也是同样将人生之感悟融入其中，所以“难得糊涂”才成为其书法的名篇。字如其人，画如其人，人的品性皆会融入其书画作品之中，书法与绘画艺术也因其作者而有了其各自品格。故此可得，书画同源，源自人心。 1.下列说法不符合原文内容的一项是（） A．中国书画随着社会的发展进步，作为记录的工具性特点将会越来越淡化。 B．书法的用笔是中国画造型的语言，它使中国画带上了强烈的书法趣味。 C．中国书画追求抒情艺术意境，只有抛弃物象，才能达到“遗貌取神”“得
同源模建的方法与结果分析 Version 1.0.2------------------------------------------------------- 序言：作为一个以实验为主的生化工作者来说，很多时候可以通过分子生物学手段获取自己需要的目的基因，并在各种表达载体和宿主中进行对应蛋白的表达，随后对于这些蛋白的特性进行研究，这也是一般酶学研究的特定套路。而近十几年来，人们开始思考是否能够将特性与蛋白质的三级结构进行关联，从分子水平理解蛋白质与底物之间的相互作用呢？于是类似于蛋白结构模建、分子对接、分子动力学模拟、量化计算等多种手段相继被创造以及应用。在这些方法中，同源模建无疑是最基础也是最重要的一个步骤，因为其质量的好坏直接决定了后续工作是否可信。因此，本文打算就同源模建的基本原理、常用软件及服务器以及结果分析与改进提供一些个人的经验，并希望各位朋友能够给予批评指正。 1.同源模建的原理及应用限制 两点基本原理： 1.一个蛋白质的结构由其氨基酸序列唯一的决定。知道其一级序列，至少在理论上足以 获取其结构 2. 结构在进化中更稳定，变化比序列层面的变化要缓慢许多。 应用限制：模板蛋白和目标蛋白的序列一致性需要大于30%，且越大建模准确性越有保障。 了解了基本的原理，我们需要知道在实际操作中，同源模建都需要怎么样进行。 同源模建的过程从实践中可分为以下7个步骤： 1．模板识别和初始比对 在序列一致性比较高的时候，可以通过简单的序列比对程序如BLAST获取目标蛋白 的结构（将比对的数据库选择为PDB数据库）。 2．比对结果的校正 用以上的方法确定一个或多个建模模板后，应该采用更为精确的方法已取得更优的 比对结果。有时在序列一致性较低的区域比对两条序列可能会具有困难，这个时候，我们可以采取其他同源蛋白序列一起参与比对来找到解决的办法。 3．主链生成 比对完成后，就可以开始实际的建模过程了，相对与后面几步来说，主链建模时最 没有难度的一步了，因为大部分软件都是通过简单的拷贝模板蛋白的主链坐标来实 现这一目的的。 4．环区建模 这一部分主要是目标蛋白和模板蛋白的比对结果中存在缺口的部分如何处理的问 题。第一种解决的方式是略去模板蛋白存在的残基，留下一个必须补上的缺口。另 一种情况是将主链截断，插入缺少的残基。 5．侧链建模 当我们比较结构相似的蛋白质中保守残基的侧链构象时，我们会发现他们的侧链构 象通常会比较相似。这就告诉我们如果加保守残基的侧链构象完整的拷贝到模建蛋 白上时，在某些时候比先拷贝主链构象之后，再预测侧链构象来的可靠。但是这一
书画同源 中国传统书画理论中的一个重要观点。唐代张彦远在《历代名画记》中，第一次从理论上阐述了书画同源的问题。苏东坡提出“书画本一律”，即书法和绘画虽是两种不同的艺术形式，但二者同质异体。宗白华在《论中西画法的渊源与基础》中写道：“中国画以书法为骨干，以诗境为灵魂，诗、书、画同属于一境层。”从书画共性的角度深刻阐明了中国书画互相衬映互为显彰的特性。 书画同源包括两方面的涵义:一是指中国文字与绘画在起源上有相通之处； 二是指书法与绘画在表现形式方面，尤其是在笔墨运用上具有共同的规律性。 ①书画同“起”源 图画与文字作为先祖们记事的工具，拥有相同的起源；而分别以图画和文字为基础而产生的中国绘画与书法艺术必也应有相同的起源。对此，早在唐代，张彦远在其《历代名画记?叙画之源流》中也为我们做出了精辟的概括：“颉有四目，仰观垂象。因偭鸟龟之迹，遂定书字之形，造化不能藏其秘，故天雨栗；灵怪不能遁其形，故鬼夜哭。是时也，书画同体而未分，象制肇始而犹略。无以传其意，故有书；无以见其形，故有画。”这一段是讲黄帝时史官仓颜造字的故事。仓颉生有四只眼睛，经常抬头观察天上的气象星辰变化。根据乌龟背上的纹路，确定了文字的形状。造字成功后，天地造化再不能隐藏其奥妙，所以白日竟然下粟如雨；鬼怪精灵们不能在隐遁他们的形迹，所以晚上听到鬼哭魂嚎。（为什么 下粟如雨呢?因为仓颉造成了文字，可用来传达心意、记载事情，自然值得庆贺。 但鬼为什么要哭呢？有人说，因为有了文字，民智日开，争夺杀戮由此而生，天下从此永无太平日子，连鬼也不得安宁，所以鬼要哭了。） ②书画同“形”源 书法的用笔是中国画造型的语言，离开了书法的用笔，就很难言中国画，从而，中国画本身带上了强烈的书法趣味，国画的线条、墨韵，处处都透露着抽象之美，流露出其独立的审美价值。唐代张彦远在其《历代名画记?叙画之源流》中说：“书之体势，一笔而成，气脉通连，隔行不断，维王子敬明其深旨。故行首之字，往往既其前行，世上谓之一笔书。其后陆探微亦作一笔画，连绵不断、放知书画用笔同法。”此可谓关于书画表现形式同源的最早论述了。而书画在笔墨运用上具有共同的规律性更在宋元以后兴盛而起的文人画中被得以充分发掘。明代王世贞在其《艺苑卮言》一书中以画竹为例对此进行了论述，“干如篆，枝如草，叶如真，节如隶”无疑是对以书法之笔墨入画的一个精辟的概括。
Q2B分析方法验证：方法学简介 ICH指南“关于分析方法验证的术语”阐述了分析方法验证中应考虑的项目，本文件是对Q2A的补充，其目的是对每一种分析方法的各种验证项目提供指导和建议。在某些情况下（如专属性），为了确保原料药和制剂的质量，应对一些综合起来的分析方法的总体能力进行研究。另外，文件对在新药申请中必须要递交的资料作了指导。 所有验证中收集的相关数据和验证项目的计算公式都应递交并进行适当的讨论。 本指南未提到的方法，也可应用和采纳。申报者的责任应是选择最适合他们产品的验证方法和方案。但要切记，分析方法验证的主要目的是证明其适合于预期目的。对于生物技术产品和生物制品，由于它们的复杂特性，在某些情况下，其分析方法的验证可能与本文中提到的方法不同。 在整个方法学验证研究过程中，必须使用已完全鉴定并标示纯度的参考物质，其纯度要求取决于预期用途。 与Q2A一样，为清楚起见，本文在各独立的章节中考虑了不同的验证项目，这些章节的排列反映了建立和评估一种分析方法的过程。 事实上在进行实验设计时，一些适当的验证项目通常可以同时考虑，以对分析方法的能力提供合理、全面的了解，如专属性、线性、范围、准确度和精密度。 1．专属性 在鉴别检查、杂质和含量测定的方法学验证中应进行专属性研究，证明专属性的方法取决于分析方法的预期目的。 一般一种分析方法不太可能对某一特定的被分析物具有专属性（完全鉴定），在此情况下，建议采用两种或两种以上的分析方法以达到能鉴定的水平。 1．1鉴别 合适的鉴别试验应能区别出可能存在结构相似的化合物。可以通过与已知参考物质比
较，从含有被分析物的样品中得到的正结果和不含被分析物的样品中得到的负结果来确定。此外，鉴别试验也可以取与被测物结构相似或相关的物质来试验而得不到正反应来证实。在考虑可能会造成干扰的前提下，应根据合理科学的判断来选择可能存在的干扰物。 1．2含量和杂质测定 在色谱方法中，应用典型的色谱图来证明专属性，并在图上恰当地标出每一种成分，其他分离技术也应如此。 在色谱方法中，应在一定程度上考察关键性的分离。对关键性分离，可用两个洗脱程度最接近的化合物的分离度来证明具有专属性。 当用非专属性方法测定含量，可用其他辅助性的分析方法来证实整个方法的专属性，例如：用滴定法来测定放行原料药的含量，可结合用合适的杂质检查方法。 下述方法均适用于含量和杂质测定： 1．2．1可以得到杂质的情况 对含量测定来说，专属性应包括提供被分析物在杂质和（或）辅料存在时能被区分的证明，实际操作中可以在纯物质（原料或制剂）中加入一定量的杂质或辅料，与未加杂质或辅料的样品测定结果比较，以证明其含量测定结果不受这些物质的影响。 对杂质检查来说，通过加入含有一定量杂质的原料药或制剂，证明各杂质之间能分离，并也能与样品矩阵中其他组分分离。 1．2．2无法得到杂质的情况 如果杂质或降解物的对照品不能得到，专属性可以通过将含一定量的杂质或降解物的样品测定结果与另一种成熟的方法测定结果比较，如药典方法或经验证的其他方法（独立的方法）进行比较来证实。必要时，应包括放置在强制降解试验条件下，即光、热、湿、酸碱水解及氧化条件下的样品的测定。 -对于含量测定，需要比较两种方法的结果。 -对于杂质检查，要比较杂质档案。
论书画同源 距今六七千年前新石器时代画在陶器上的图画如鱼、蛙、鹿、鸟、花叶、舞蹈等，是中国最早的绘画作品。最早的象形文字，就是用线条画成的一幅小画，后来才演变为现在使用的汉字。正因为绘画和写字都用同样的工具，并且都是以线条为主，故有“书画同源”之说。 这就使中国画具有了一个突出的特点：画上题诗或题字，使诗、书、画汇合成一个艺术整体，给人以更加丰富的美的享受。 在画史上，以先秦诸子的所谓：“河图洛书”为书画同源的依据，唐代张彦远《历代名画记·叙画之源流》中说，“颉有四目，仰观垂象。因俪鸟龟之迹，遂定书字之形，造化不能藏其秘，故天雨粟；灵怪不能遁其形，故鬼夜哭。是时也，书画同体而未分，象制肇始而犹略。无以传其意，故有书；无以见其形，故有画。”这是最早的“书画同源”说。 绘画艺术的追求，不仅在于其形式的美，更在于其蕴含的抒情的艺术意境，也就是说，书画同源之“源”不是仅停留于表面的表现形式、笔墨运用上的同源性，而是深入到书法与绘画艺术的神髓之中，具有相同的神髓、意境之源。 《历代名画记》是我国最早的绘画史专著，是从黄帝到唐代前代人的画论整理，张彦远也提出了自己的观点。张彦远对谢赫六法的阐释为：以气韵为核心的中国画的“形、笔、意”，立意用笔，比谢赫的古法用笔更加注重“意”。由此，提到了他的主张“书画同体”体现了用笔的价值和作用。在这方面也高于谢赫的“四法”。“本乎立意，而归乎用笔”他所说的书画同体，表面是在谈用笔，其实是在谈“意”。这个立意是说你在用笔前的准备。神、气是否符合你的意。张彦远还提出了“意存笔先，画尽意在”。把用笔的谁前谁后，谁主谁次的关系很好的得以阐述，笔墨之意，以意而得，而不是笔。把意与天地自然，审美趣味联系在一起，只有通过长期的积累，对所化对象有了深刻的把握，然后用手中之笔挥写其神韵，才能作出好画。所以“意高于笔，意大于笔”，使后来“意品”成为最高的品。 书画在笔墨运用上具有共同的规律性更在宋元以后兴盛而起的文人画中被得以充分发掘。 元代大画家兼书法家赵孟頫。他在一幅流传至直的名画上题诗道： 石如飞白木如籀， 写竹还应八法通。
同源模建及其分析工具的研究进展 蛋白质的三级结构预测可通过同源模建、折叠识别、从头预测等方法进行，但同源模建应用最广泛，且最成熟。文章详述了同源模建的原理、方法步骤、常用工具，并对其应用前景进行了分析和讨论。 Abstract：Tertiary structure of proteins can be predicted by comparative modeling，fold recognition，de novo prediction methods，but comparative modeling is the most widely used and most matured methods. This paper describes the principles，process steps and common tools of comparative modeling，also its prospects are analyzed and discussed. Key words：Protein structure prediction；Comparative modeling；Analysis tools 随着“人类基因组计划”的顺利完成，多种模式动植物基因序列的测定以及蛋白质工程技术的不断发展带来了大量的蛋白质一级结构的数据。而传统的蛋白质结构研究的手段主要是X射线晶体衍射、核磁共振等，使用这些技术进行蛋白质三级结构的测定不仅成本较高，效率还相当低下，而且由于技术发展的局限，实验中还有许多问题没有解决。截至2014年10月，TrEMBL中收录的蛋白质序列达到83955074条，SwissProt中经过手工修正的序列达546439条（http：//https://www.doczj.com/doc/f918243704.html,/）[1]。相比而言，PDB蛋白结构数据库（http：//https://www.doczj.com/doc/f918243704.html,/pdb/home/home.do）[2]的结构数据只有103921个，相差巨大。为了充分地理解蛋白是如何执行功能以及根据蛋白结构设计出更合理的药物，能否获得蛋白的结构甚至预测其结构就显得尤为重要，这些都使从理论上对一个已知序列的蛋白质的空间结构进行预测的问题变得日益紧迫和重要。 目前，常用的蛋白结构预测方法分为三类：①针对高相似序列的同源模建（homology modeling，也称比较建模）；②针对较低序列相似性的折叠识别（fold recognition，也称穿线法）；③不依赖于模板而利用物理学原理直接进行从头计算（ab initio）。其中第一种方法完全依赖模板，第二类方法适合于无法准确找到模板，但存在相同折叠的情况。现今，第一种和第二种方法的分类逐渐模糊。第三类方法则完全依赖分子动力学计算来预测，不需要模板。如今，同源模建已完全成熟到自动化，可以为科研工作者提供可靠的模型。 2同源模建 同源模建通过挑选与目标序列具有同源性的且结构已知的蛋白质作为模板来建立其三维结构。同源是指一些蛋白质从相同的祖先进化而来，而并不是指序列相似或者结构相似，虽然同源蛋白质在某种程度上具有相似的序列和结构。同源模建主要有4个步骤：模板搜寻、序列比对、目标模型的创建和结构优化。尽管每一步都可能造成错误而影响结果的准确性，但是模板搜寻和序列比对是影响模型最终质量的最显著决定因素。通常，在同源模建的过程中，模板搜寻也提供了序列-结构比对。在下面的讨论中，我们将模板搜索和序列-结构比对放在一起。
选择结果分析方法 您在产品成本控制的客户化设置中通过确定以下参数选择结果分析方案： ·结果分析代码 ·结果分析方案 ·评估方法 若要检查销售订单中的结果分析代码，选择销售订单及项目科目设置。成 果分析代码依需求类别而定。 另参见： 对销售订单相关的生产要求 对于每个结果分析代码，您可以定义多个结果分析方案以从不同的角度评估销售订单项目。 举例 在德国是利用实际收入计算销售订单项目的销售成本。您创建一个联 接订单的结果分析代码与相应评估方法的结果分析方案。把此值的结 果转入财务会计核算中。 由于内部原因，您想从所发生的实际成本中计算一项订单收入。您创 建一个次级结果分析方案，它连接订单的结果分析代码与相应评估方 案中。这种评估结果不转入财务会计核算中。 这两种评估结果在销售订单项目上被更新并随时可在信息系统中加以 分析。 利用评估方法的结果分析类型，指定使用什么样的结果分析方案（例如基于收入或基于数量的结果分析）。 为产品成本控制客户化设置中的结果分析代码和成本分析方案的组合确定评估方法。 某些评估参数依据订单的状态而定。这意味着。 ·您可以使用计划成本和计划收入作为订单早期的评估基础 ·在最终开票之后(状态为最终开票) -您可以为评估使用实际收入 -您可以取消为订单创建的存货 ·在上次成本记帐之后(状态为技术完成) -您可以显示实际成本和实际收入
-您可以取消为订单创建的准备金 因此，您必须为每一个影响结果分析的状态确定一个评估方法。 也参见 结果分析的要求：评估方法 结果分析的要求：行标识 结果分析要求：结果分析代码和方案结果分析代码 结果分析的阶段 2
摘要本文就如何建立TLC法测定有关物质的方法进行论述，系统地阐述了薄层色谱法各条件确定的原理，并列举了质量标准制订中存在的某些问题。 关键词薄层色谱法（TLC法）有关物质方法建立 有关物质是研究药品中除主成分以外的杂质，它可能是原料药合成过程中带入的原料、中间体、试剂、降解物、副产物、聚合体、异构体以及不同晶型、旋光异构的物质，也可能是制剂过程中产生的降解物，或是在贮藏、运输、使用过程中产生的降解物等[1]。这些杂质的存在直接反映药品的有效性和安全性，故要对其进行研究，特别是在药品申报的质量研究资料中需建立其检测方法，并根据生产、稳定性考核等实际情况考虑是否在质量标准中制订该检查项，规定其限度。目前，有关物质的常用测定方法有高效液相色谱法(HPLC法)和薄层色谱法(TLC法)。 TLC的特点是快速、简便，尤其是对无紫外吸收的杂质测定，更具有其应用价值。如能将TLC法与HPLC法有机地结合、或彼此间进行比对研究，便可得到更多、更为准确的有关杂质信息，做到两方法间的相辅相成，相益得彰！本文将着重讨论如何建立薄层色谱法测定有关物质的方法。 1．测定方法类型 常用的方法有杂质对照品法（适用于已知杂质）和自身（稀释）对照法（适用于一般杂质检查，杂质成分少且尚不能取得杂质对照品）。目前国内由于难以获得杂质对照品、故一般均采用自身对照法。 2．展开剂的确定（即专属性试验） 专属性的研究是提供被分析物在杂质和辅料存在时能被区分的证明，该点是色谱条件建立的关键。通常采用在被分析物的对照品或精制品中加入一定量的杂质或辅料，证明色谱条件可将各杂质与被分析物分离[1]。这里的关键是：将多少量的杂质加入到多少量的主成分中。正确的作法是将1%(w/w)浓度量的各杂质加入到100%浓度的主成分中，配制这样的溶液来验证系统适用性。之所以如此配制，目的是模仿样品中有可能存在的状态，即有少量（1%左右）杂质存在时是否能与主成分达到完全分离，只有这样才能比较客观、科学地反映样品中实际存在情况的（见图1）；而不应把该溶液配制成：主成分与中间体相同浓度的。因为一者实际检测时样品中不可能存在此种情况；二者该浓度不易确定，目前国内申报资料中一般的作法均是配制成较低的一致浓度，这样各斑点当然易于完全分离了（见图2），但在实际测定时，由于主斑点急剧增大，很易将相邻杂质包含于主成分斑点中。同样，质量标准中的系统适用性试验用溶液的配制方法亦如此。
试论“书画同源” 作者：陈雪红导师：孟萌副教授 （韩山师范学院美术系，广东，潮州，521041）摘要：中国是一个有着五千年文明的泱泱大国，纵观中国传统书画的历史，不难发现两者有着密切的关系，不但同源，而且同流，书法和绘画始终是珠联璧合的。我国古代许多书画家，也对书法和绘画有着“书画同源”一说。但此“源”为何？本文将引古及今对“书画同源”，作一浅谈。 关键词：中国书法，绘画，渊源，笔法，意趣 Abstract：China is a great country with 5,000 years of civilization, looking back at the history of traditional Chinese painting and calligraphy, it is obvious that the two have a close relationship, not only origin, but also with the flow, calligraphy and painting is always throughout the perfect match. Our country ancient times many painter-calligraphers, also has “the calligraphy and painting homology” to the calligraphy and the painting a saying. However, the "source"? This article will direct ancient and now is right “the calligraphy and painting homology”, does one discussed shallowly. Key words：Chinese calligraphy，painting，relationship，writing，Interest 我国书法、绘画艺术源远流长，历来就有“书画同源”之说。历代文人画家对书法、绘画艺术就有这样的论述：“书画异名而同体”、“工画者多善书”、“书画用笔同法”，这些论述均认为书法与绘画有着密切的关系。深入探究中国书画艺术，不难发现，书法艺术与绘画艺术的关系十
液相色谱方法开发（实例讲解） 2010? 未经许可，不得复制。转载请注明出处。 色谱分离与在线检测技术已经成为当今分析化学的一门重要学科，而因其衍生出的相关产品也日益丰富。对色谱工作者来说，在面对具体方法开发中如何获得适当的分离度则成为关注的焦点。本文仅从网络上的资源收集简要介绍反相液相色谱法的建立思路。 一、 基本术语基本术语 读者可跳过本部分内容，直接阅读实例讲解部分 在评价色谱分离的品质时，通常用以下相关术语来反映色谱特征（如图1.）： 图1. 典型色谱图 1. 保留因子(k)： t t t k R ?= (1) 用于反映化合物的色谱保留性质，跟化合物性质有密切关系。如图1，设t R1 =3.65min, t 0 =1.20min, 则峰1的保留因子为：(3.65-1.20)/1.20=2.04 2. 拖尾因子(T f )
液相色谱方法开发（实例讲解） 2010? 未经许可，不得复制。转载请注明出处。 a b a f W W W T 2+= (2) 图2. 典型拖尾峰 在理想情况下，色谱峰为高斯型对称峰，其拖尾因子为1.0，但在实际情况中，由于化合物的二次保留等其他因素，色谱峰大多会呈现一定程度的拖尾。如图2中，该色谱峰的拖尾因子可计算得：{(41.5-37.0)+(37.0-35.0)}/{2*(37.0-35.0)}=1.63. 3. 理论塔板数（N ）
液相色谱方法开发（实例讲解） 2010? 未经许可，不得复制。转载请注明出处。 图3. 峰高与峰宽的关系 2(16W t N R = (3) 或 2( 54.55 .0W t N R = (4) 注意：在上式中W 为图3中的W b ，为基线峰宽(4σ)，W 0.5 为峰高一半处的峰宽W h (2.335σ), 并非峰宽的一半(2σ)。 设图1中峰1的基线峰宽为0.25min, 则塔板数为：16*(3.65/0.25)^2=3410 4. 分离因子(α) 10 212t t t t k k R R ??= =α (5) 又称两个色谱峰的相对保留值。只有当α>1时，两个色谱峰才有分离的可能性。 设在图1中峰2的保留时间为6.50min, 则分离因子为: (6.50-1.20)/(3.65-1.20)=2.16
在中国书法与绘画史上，自古以来就有着书画同源之说法。 因为两者之间虽异体但同质，之间的表现技法艺术审美等许多基本因素都是一脉相通的，且刚起源时俱是人们记载情感和思想的一种手段。 早在唐代，张彦远就在《历代名画记·叙画之源流》中说颉有四目，仰观垂象。 因俪鸟龟之迹，遂定书职业生涯规划范例字之形。 造化不能藏其秘，故天雨粟；灵怀不能遁其形，故鬼夜哭。 是时也，书画同体而未分，象制肇始而犹略。 无以传其意，故有书；无以见其形，故有画。 此是为我国最早的书画同源释说。 今天笔者也就两者之间的同源关系，浅谈一些自己的心得。 一、共同的工具使用大家都知道，中国书法与绘画的使用工具最基本的都是离不开毛笔、墨水与宣纸。 也就是说，写一幅书法或创作一幅中国画作品，都是先用圆锥形的毛笔醮上墨水，然后在宣纸或绢布上用点用线写出画出，只是中国画比书法多了种色彩罢了！所以，如果缺点那三元素就算不上是真正的中国书画除了极个别在特定的环境所写所画以外，如壁画，碑刻，或其他的。 当然也许有人会有异议，说某些人画国画写书法并不需要毛笔，而是用排笔或其他工具如国画以模具印，用水壶喷。 书法用布拖，挥扫帚等，其实那只是极个别的人，在追求他们自
己心目中认为那所谓的特技与创新罢了！根本就不能视为什么正统当然国画有时脱离毛笔直接用手画，用模具印，用水壶喷，如果是画面局部的需要，而临时采用的特殊方法那倒是许可的。 总则，要知道，中国画理论中最重要的一点是讲究骨法用笔这一理论同样能适用在书法创作上。 "骨法"指形体结构，就是以线条为主要表现形式。 它是构成点画与形体的支柱。 也只有通过那一条条一点点遒劲有弹性的钩线、点戳，来追溯出那种至高的骨力。 因为线条是书画艺术的生命力，任何一幅作品中每一根线条的强与弱会直接关系到此幅作品的成功与否，极其重要。 而线条的产生就必须能过毛笔勾勒出来。 所以说中国书画相同的是；第一绝对离不开毛笔。 其次，不能离开宣纸。 因为只有在宣纸上写写画画才能产生出那种特殊的艺术韵味。 就比如画一张写意国画，如果你不选择渗透力很好的宣纸，而用其他纸张代替，就是功力很高的大师，也不可能表现出想要达到的艺术效果。 书法同样道理，如果写楷书时，却选用渗透力极强的生宣纸，就不可能写出理想的字。 墨水就更不用说了，因为其本来就是中国书画的血液。 所以说无论画画写字，不但离不开那三种工具。
回归分析方法Newly compiled on November 23, 2020
第八章回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要
占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。