认知语法配价关系探究

从对应关系、侧重决定体、概念自主和依存关系及成分组合关系四个方面,尝试对认知语法配价关系理论的核心思想和实际运作进行初步剖析,从中发现对应关系在认知语法配价关系中具有恒定性;而侧重决定体、概念自主和依存关系及成分组合关系则复杂和多变。应根据构式在句中的地位、语义指向、语用信息及社会知识和经验,辩证地理解构式之间的内在联系及联结动因。     

DNA分子水平的遗传多态性研究进展

随着分子生物学和遗传学的迅速发展,多态性的研究已经从形态水平深入到分子水平。DNA分子水平的遗传多态性越来越受到重视。本文系统地了分析了DNA多态性的发现﹑分类﹑特点以及检测方法,介绍了DNA多态性在医学、法医学、人类学方面的应用。DNA多态性是生物多样性的基础,随着对DNA多态性更深入的研究,DNA多态性将会更好地服务于遗传学﹑生物医学和法医学的研究和实际应用。     

尼雅遗址古代居民线粒体DNA研究

尼雅遗址是《汉书.西域传》中记载的"精绝"国故址,是丝绸之路沿线保存最完好的古代遗址之一,14C测定在距今1480~2635年之间。本实验对一例尼雅股骨样本线粒体高可变一区(364bp)进行扩增和测序,并同时做了编码区的限制性片段长度分析,结果显示这一个体属于U3亚型。U3亚型在现代人群中主要集中分布在近东和伊朗,与其他新疆古代人群对比显示:尼雅人群和山普拉人群可能存在一定的母系遗传联系,与潘其凤先生的体质人类学分析结果一致。     

植物分子育种

我国自70年代兴起植物分子育种,到80年代已取得很大的进展,在外源DNA导入方法探讨和抗性育种,品质育种、早熟与超高产育种等方面都获明显的成效。研究的进展和实践成果表明,它是植物多类型、多抗、优质、超高育种的有效途径,是植物品种改良技术的发展方向。     

Approximate multivariate conditional inference using the adjusted profile likelihood

The author proposes saddlepoint approximation methods that are adapted to multivariate conditional inference in canonical exponential familles. Several approaches to approximating conditional discrete distributions involve dividing an approximation to the full joint mass function, summed over tail regions of interest, by an approximate marginal density. The author first approximates this conditional likelihood by the adjusted profile likelihood, and then applies a multivariate saddlepoint approximation. He also presents formulas to aid in performing simultaneously the profiling and maximizing steps.     

凝胶色谱图象计算机分析技术用于DNA检测的实验研究

用计算机图象分析技术对凝胶色谱图象进行分析从而获得DNA分子量和其它参数 构成了数字化凝胶色谱图象计算机系统分析系统。本文介绍了该项技术的实验仪器构成、工作原理及国内外有关的最新发展情况 并结合临床实验给出了实验分析结果。     

古DNA技术:民族考古学研究的新视角

古DNA技术使考古学对古人遗骸的研究得以进入分子水平 ,为民族考古学对过去人群的研究 ,如性别与家系鉴定、族属分辨、群体内部关系及群体迁徙等 ,提供了直接的证据 ,为高新技术与人文学科的交叉研究开辟了全新的领域。     

关于实现开放式计算机系统的研究

开放式计算机系统（以下简称开放系统）虽然是一个流行的名词，但它却是一个在实际工作中“无法操作”的对象。文中从开放系统的基本特征出发，通过审填的推理，导出了描述开放系统的轮廓，借助于后者使开放系统一词在现实中有了“可操作”的内涵。同时指出了开放系统的实现方法和步骤，以及作为设计者应具有的重要概念。最后，还从日常实际工作的方便出发，提出了一个简明的开放系统的工作定义。     

Extreme shape analysis

Summary.  We consider the analysis of extreme shapes rather than the more usual mean- and variance-based shape analysis. In particular, we consider extreme shape analysis in two applications: human muscle fibre images, where we compare healthy and diseased muscles, and temporal sequences of DNA shapes from molecular dynamics simulations. One feature of the shape space is that it is bounded, so we consider estimators which use prior knowledge of the upper bound when present. Peaks-over-threshold methods and maximum-likelihood-based inference are used. We introduce fixed end point and constrained maximum likelihood estimators, and we discuss their asymptotic properties for large samples. It is shown that in some cases the constrained estimators have half the mean-square error of the unconstrained maximum likelihood estimators. The new estimators are applied to the muscle and DNA data, and practical conclusions are given.