检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：唐心愿东北大学

学位级别：硕士

在工业生产中,当工况发生变化时,原有的过程模型在新工况下将失去其预测性能。直接重新建模不仅耗费人力、物力、财力,而且建模时间长,并导致在此期间生产过程的预测与优化控制难以进行,模型移植理论是解决这一问题的有效方法。钢板彩... 详细信息

在工业生产中,当工况发生变化时,原有的过程模型在新工况下将失去其预测性能。直接重新建模不仅耗费人力、物力、财力,而且建模时间长,并导致在此期间生产过程的预测与优化控制难以进行,模型移植理论是解决这一问题的有效方法。钢板彩涂是将一种有机涂层涂敷于钢材表面的生产过程,研究模型移植理论及其在彩涂生产过程中的应用问题具有重要的理论与实际意义。本文以某薄板厂彩涂生产线为研究背景,首先介绍了彩涂板生产的工艺流程,并通过对彩涂生产过程的深入分析,在前人对彩涂过程机理研究的基础上,结合现场工艺特点,建立了彩涂生产过程涂层厚度机理模型。通过利用该机理模型模拟实际彩涂生产过程,对所建机理模型进行了仿真研究与分析。同时,对在实际彩涂生产过程中对工况影响较大的重要工艺参数即化涂液浓度、涂液浓度、基板温度变化展开研究,鉴于化涂液浓度,涂液浓度,基板温度变化的相似性特点,结合移植理论提出基于模型移植技术的彩涂过程涂层厚度建模与校正方法。然后,对模型移植的可行性、相似性分类及几种典型相似性移植策略进行简要介绍。在此基础上,针对单一工艺参数的变化情况,定义了彩涂过程的家族相似性并设计移植策略,分别建立了新工况下的静态和动态预测模型,仿真实验验证了方法的有效性。针对多个工艺参数的变化情况,定义了彩涂过程的包含相似性并设计移植策略,将集成训练算法应用于建模过程中,仿真结果验证了方法的有效性。最后,本文对上述模型移植方法的在线应用问题进行了讨论,在模型移植建模与矫正方法的基础上,提出基于案例的多模型在线建模与校正方法,仿真结果验证了方法的有效性。

关键词：模型移植彩涂涂层厚度家族相似性包含相似性

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模型移植及其在浸出过程建模中的应用研究

模型移植及其在浸出过程建模中的应用研究

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作者：汪庆森东北大学

学位级别：硕士

在工业生产中,当工况发生变化时,原有的过程模型在新工况下将失去其预测性能。而直接重新建模不仅耗费人力、物力且建模时间长,并导致在此期间生产过程的预测与优化控制难以进行,模型移植理论是解决这一问题的有效方法。浸出作为湿法冶... 详细信息

在工业生产中,当工况发生变化时,原有的过程模型在新工况下将失去其预测性能。而直接重新建模不仅耗费人力、物力且建模时间长,并导致在此期间生产过程的预测与优化控制难以进行,模型移植理论是解决这一问题的有效方法。浸出作为湿法冶金必不可少的工序在湿法冶金生产中具有重要的地位,研究浸出过程建模与校正问题是理论与实际应用的需要。可见,研究模型移植及其在浸出过程建模中的应用具有重要的理论与实际意义。本文首先以钻矿酸性浸出过程为研究背景对浸出过程的工艺流程做了介绍,给出了浸出过程机理模型,通过仿真实验分析了影响浸出率的主要因素。针对湿法冶金浸出过程工况多变的特点,提出了将模型移植技术应用到浸出过程建模中。然后,对模型移植的可行性、相似性分类及几种典型相似性移植策略做了简要介绍。本文针对实际浸出过程中对工况影响较大的重要工艺参数即矿物粒度,高价矿含量,低价矿含量展开基于模型移植的建模与校正方法的研究。针对单一工艺参数的变化,定义浸出过程的家族相似性并设计移植策略,分别建立了新工况下的静态和动态预测模型。仿真结果验证了方法的有效性。针对多个工艺参数的变化,定义浸出过程的包含相似性并设计移植策略,并将基于集成算法(bagging)的神经网络应用于新模型的建立中。仿真结果验证了方法的有效性。最后,本文对上述模型移植方法的在线应用问题进行了研究,并针对缺乏在线检测信息的情况,提出基于数据挖掘的工况识别方法,从而解决模型移植方法的在线应用问题,仿真结果验证了方法的有效性。

关键词：模型移植浸出过程工况相似性集成算法

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模型移植及其在带钢热镀锌质量预测中的应用研究

模型移植及其在带钢热镀锌质量预测中的应用研究

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作者：刘军东北大学

学位级别：硕士

在工业生产中,当工况发生变化时,原有的过程模型在新工况下将失去其预测性能。直接重新建模不仅耗费人力、物力、财力,而且建模时间长,并导致在此期间生产过程的预测与优化控制难以进行,模型移植理论是解决这一问题的有效方法。带钢热... 详细信息

在工业生产中,当工况发生变化时,原有的过程模型在新工况下将失去其预测性能。直接重新建模不仅耗费人力、物力、财力,而且建模时间长,并导致在此期间生产过程的预测与优化控制难以进行,模型移植理论是解决这一问题的有效方法。带钢热镀锌是带钢防止腐蚀的一种重要方法,与此同时,按照市场需求进行精确控制锌层厚度对提高带钢产品质量,降低生产成本具有重要意义。研究热镀锌生产过程锌层厚度建模与校正问题具有重要的理论与实际意义。本文首先介绍热镀锌生产过程的工艺流程,并通过对热镀锌过程的深入分析,利用反应动力学、力学等理论建立了热镀锌过程机理模型。利用机理模型模拟实际热镀锌生产过程,产生生产数据用于建模与校正仿真研究。本文针对实际热镀锌过程中对工况影响较大的重要工艺参数即元素硅、碳、铝的含量变化展开研究,鉴于元素硅、碳、铝的含量变化的相似性特点,提出基于模型移植技术的热镀锌过程建模与校正思想。然后,对模型移植的可行性、相似性分类及几种典型相似性移植策略进行简要介绍。在此基础上,针对单一工艺参数的变化,定义了热镀锌过程的家族相似性并设计移植策略,分别建立了新工况下的静态和动态预测模型并通过仿真实验验证了方法的有效性。针对多个工艺参数的变化,定义了热镀锌过程的包含相似性并设计移植策略,并将集成训练算法应用于建模过程中,仿真结果验证了方法的有效性。最后,本文对上述模型移植方法的在线应用问题进行研究,在定义了条件属性的基础上,提出基于案例的多模型在线建模与校正方法,仿真结果验证了方法的有效性。

关键词：模型移植热镀锌家族相似性包含相似性案例

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基于模型移植的高效数据引擎构造方法

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计算机工程与应用 2006年第35期42卷 110-112页

作者：王敏吕强苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

在研究MAYA、空间数据结构以及OpenGL的基础上,用分离提取的方法把MAYA制作的三维模型移植为一种规范、优化、有空间数据结构的M3D数据模型。在只有视点移动的大型三维虚拟场景开发中应用这种数据模型,既有助于在OpenGL建立的虚拟环境... 详细信息

在研究MAYA、空间数据结构以及OpenGL的基础上,用分离提取的方法把MAYA制作的三维模型移植为一种规范、优化、有空间数据结构的M3D数据模型。在只有视点移动的大型三维虚拟场景开发中应用这种数据模型,既有助于在OpenGL建立的虚拟环境中快速构建大量、复杂、逼真的三维模型,又有助于实现实时渲染精细场景的目标。

关键词：空间数据结构三维模型 M3D 模型移植

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基于国产智能芯片的模型移植和优化的研究

基于国产智能芯片的模型移植和优化的研究

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作者：俞铭辉杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,人工智能的应用场景越来越广泛,常见的人工智能芯片多为国外研究和生产,因此在关键技术和核心知识产权等领域存在“卡脖子”的问题。以深度神经网络为代表的目标检测算法应用大量部署于性能受限的边缘端,存在部署难题。由于模型... 详细信息

近年来,人工智能的应用场景越来越广泛,常见的人工智能芯片多为国外研究和生产,因此在关键技术和核心知识产权等领域存在“卡脖子”的问题。以深度神经网络为代表的目标检测算法应用大量部署于性能受限的边缘端,存在部署难题。由于模型训练时所采用的芯片以及训练框架各异,由此生成的智能模型不能直接部署在边缘端的推理芯片上,因此在模型转换的过程中如何针对不同硬件特性和软件栈的智能芯片进行模型转换与优化的工作增加了开发者的工作量与学习成本。本文针对当前国产人工智能芯片的模型移植缺少统一框架,目标识别领域的模型推理性能有待提升,以及不同硬件下通用计算缺少特定优化方式导致的计算性能低下等问题,提出了统一的优化框架。对于高性能计算领域和人工智能领域的通用算法稀疏矩阵乘向量算法进行了深度优化,提升了算法的性能优化。综上,在国产自主可控的智能芯片上进行模型的移植和优化研究有着重要意义。本文围绕模型推理涉及到的通用算法以及人工智能模型的移植和推理性能的优化等两个方面展开研究,主要贡献如下: (1)实现了一种基于国产智能芯片的模型移植和部署框架。该框架可以对上层应用按照不同需求进行模型移植,对不同智能芯片的优化策略按照是否采用统一推理框架为标准,将目标识别智能模型进行了移植与部署。在寒武纪智能芯片MLU370和猎鹰智能芯片SCA200x上针对其特有软件栈对移植的智能模型进行了深度优化,为国产智能芯片的模型部署与优化工作做出了贡献,有效提升了目标识别应用在智能芯片上的推理速度。 (2)实现了一种能够有效替代目标识别模型算子的Sp MV优化算法。对人工智能,数据挖掘等领域的稀疏矩阵乘向量算法(Sp MV)在龙芯智能芯片3A5000上进行了深度优化,通过改进稀疏矩阵存储策略以提升缓存命中率,通过优化顶层算法以提升读取,存储稀疏矩阵的效率,使用了龙架构下的向量指令集对顶层算法的关键部分进行重写,最终有效提升了稀疏矩阵向量乘法的计算性能。 (3)设计了异构集群智能应用平台,验证了包含寒武纪MLU370,龙芯3A5000和猎鹰SCA200x芯片的异构集群在模拟电力线问题识别场景下的协同推理的可行性以及模型移植的正确性,为进一步在真实场景进行电力线问题的识别提供了参考。

关键词：人工智能智能芯片模型移植算法优化

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面向多尺度数据条件的高速公路实时事故风险建模及模型移植可靠性研究

面向多尺度数据条件的高速公路实时事故风险建模及模型移植可靠性...

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作者：贺昆北京交通大学

学位级别：硕士

高速公路的快速发展带来的交通安全问题一直是交通管理部门工作中的重难点。随着动态交通数据的获取更加容易,“主动”交通安全管理成为当前研究的热点,完善了传统“被动”交通安全研究中不能及时有效识别出交通事故发生风险的缺陷。但... 详细信息

高速公路的快速发展带来的交通安全问题一直是交通管理部门工作中的重难点。随着动态交通数据的获取更加容易,“主动”交通安全管理成为当前研究的热点,完善了传统“被动”交通安全研究中不能及时有效识别出交通事故发生风险的缺陷。但是在目前的主动交通安全研究中,所采用的动态交通数据类型较为单一,没有考虑到多尺度数据条件下实时事故风险建模的研究,忽略了有限交通数据问题对于建立的实时事故风险预测模型的影响,鲜少考虑到风险预测模型在有限数据以及空间区域不同条件下模型移植的可靠性研究。这使得在主动交通安全管理应用上得不到精细化指导。基于上述问题,本文做了以下相关研究:(1)高速公路交通数据预处理及多尺度数据集的构建针对实时事故风险分析与预测的问题,建立了一系列相关数据的处理流程,即包括:事故数据提取、交通流数据提取、线圈数据提取、交通流变量选取、线圈位置选取以及数据匹配等,并构建了多尺度数据集用以实时事故风险分析及预测。(2)小样本数据条件下实时事故风险分析与预测针对不同交通事故样本量条件下,基于Logistic逐步回归筛选小样本数据集的显著事故征兆因子并进行对比分析,然后构建贝叶斯Logistic实时事故风险预测模型并分析不同样本量条件下的预测模型的差异,结果表明:在样本量不同时,事故的显著事故征兆因子存在差异,但是存在相同的事故征兆因子——上游线圈的速度(up＿s),基于贝叶斯Logistic回归的实时事故风险预测模型的性能整体来看随着样本量的增大有所提升。(3)不同精度数据条件下实时事故风险分析与预测针对构建的不同精度数据集,基于统计学方法以及机器学习方法对高精度和低精度数据集进行分析。基于Logistic逐步回归法以及随机森林算法分别对两组数据集进行事故征兆因子筛选,结果表明:在同一筛选方法中,不同精度数据集的风险变量存在差异;在同一数据集中,逐步回归法能够得到显著事故征兆因子,而随机森林算法只能得到征兆因子的重要度,需要进行主观因子筛选;基于贝叶斯Logistic回归以及支持向量机分别对两组数据集构建了实时事故风险预测模型,结果表明:高精度数据集(I-5)构建的模型整体性能更好,贝叶斯Logistic回归的AUC值为0.737,比低精度数据集的AUC值高0.081,支持向量机模型的AUC值为0.85,比低精度数据集的AUC值高0.05;且机器学习算法的预测结果要优于统计学方法,但是贝叶斯Logistic具有定量解释的优势。(4)高速公路实时事故风险预测模型移植可靠性分析基于贝叶斯Logistic回归及贝叶斯方法,对不同精度数据集以及不同空间区域高速公路数据集构建的实时事故风险预测模型进行移植有效性验证分析。结果表明:基于贝叶斯更新方法,将高精度数据集(I-5)构建的模型参数更新低精度数据集的实时事故风险预测模型,使得模型的AUC值从0.656提高到0.682;同时,基于I-405高速公路的模型参数更新I-5高速公路的实时事故风险预测,使得模型的AUC值从0.737提高到0.751。分析结果表明:基于贝叶斯方法的Logistic回归模型,当获得新的数据时,在一定程度上能够实现模型预测性能的提升。

关键词：高速公路交通安全多尺度数据集实时事故风险统计学机器学习模型移植

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基于模型移植的人工胰脏闭环控制研究

基于模型移植的人工胰脏闭环控制研究

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作者：李陈荣浙江大学

学位级别：硕士

糖尿病已经逐渐发展成为一个危害人类健康和社会的全球性疾病,人工胰脏系统被认为是治疗糖尿病最有前景的方法之一。随着连续血糖监测系统和胰岛素泵的发展,人工胰脏系统的硬件部分已经满足临床要求,但是由于人体血糖调节过程是一个非... 详细信息

糖尿病已经逐渐发展成为一个危害人类健康和社会的全球性疾病,人工胰脏系统被认为是治疗糖尿病最有前景的方法之一。随着连续血糖监测系统和胰岛素泵的发展,人工胰脏系统的硬件部分已经满足临床要求,但是由于人体血糖调节过程是一个非线性、强扰动和非稳态的动态过程,再加上高低血糖风险的不对称性,给人工胰脏系统中的闭环控制算法设计带来了巨大的挑战。在传统的血糖控制算法领域中,在建模方法上,传统的建模方法需要利用对象的充足数据进行模型辨识,这样在采集数据时,会给患者和医生带来较大的负担,整体建模代价较高;在闭环控制算法上,传统的控制算法更多的是考虑算法上的创新,而没有过多的考虑高低血糖的风险不对称性。因此,如何利用先验知识,降低个性化建模的开销以及如何减少患者低血糖事件,是本文工作的重点和出发点。基于上述出发点,本文主要进行了以下研究:(1)在本课题前人工作的基础上,考虑血糖控制模型相关约束等因素,提出了一种面向血糖控制的PSO模型移植建模方法。该方法通过利用先验基模型知识,只需少量激励数据即可完成对象的个性化建模,克服了传统建模方法中需要等待充足激励数据才能建立个性化模型的问题。(2)提出了基于PSO模型移植建模方法的zone-MPC血糖闭环控制算法,实验结果证明,该方法仅仅使用少量激励数据(两小时)进行建模,就可实现与使用大量激励数据(五天)的ARX建模方法相同的控制性能。这种基于基模型的建模算法具有较高的建模效率和经济性,特别是在缺少患者血糖数据时,本文提出的PSO模型移植算法可以有效的替代传统的个性化建模方法,再结合zone-MPC控制算法,可以实现基本的全自动血糖闭环控制。(3)考虑到高低血糖的风险不对称性,提出了一种基于不对称风险函数和PSO模型移植算法的zone-MPC血糖闭环控制算法,通过设计不对称风险函数来调节MPC目标函数中的高低血糖和控制量的权重系数,最后通过实验证实了该算法的有效性,特别是在大饮食场景下,降低了患者出现低血糖的频率。

关键词：血糖预测模型移植粒子群算法区域模型预测控制

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卷积神经网络声音场景分类的谱图特征学习与模型移植

卷积神经网络声音场景分类的谱图特征学习与模型移植

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作者：陶廉洁重庆大学

学位级别：硕士

声音场景分类是机器听觉领域最重要的研究课题之一,旨在分析音频数据,然后将其分类为所提供的预定义类别之一,其特征在于记录音频信号所属环境,如“公园”、“步行街”、“地铁站”等。设计声音信号处理方法来自动提取声音场景信息在诸... 详细信息

声音场景分类是机器听觉领域最重要的研究课题之一,旨在分析音频数据,然后将其分类为所提供的预定义类别之一,其特征在于记录音频信号所属环境,如“公园”、“步行街”、“地铁站”等。设计声音信号处理方法来自动提取声音场景信息在诸多应用中具有巨大的潜力,如:智能驾驶通过音频分析周围环境做出相应辅助决策,降噪耳机通过采集分析周边环境声音判断所处场景并产生相应降噪曲线实现主动降噪等。近年来,由于其强大的特征表达能力,深度卷积神经网络在图像识别、目标检测和语义分割等领域得到了广泛的应用。越来越多的声学研究者也将目光投向卷积神经网络的研究。鉴于此,本文基于深度卷积神经网络研究声音场景分类方法。现有的研究表明深度卷积神经网络在声音场景分类中只对声音谱图的部分频带敏感,如含有背景声音的频带和场景特征明显的频带。因此,若直接将声音谱图特征送入卷积神经网络进行训练,谱图中非辨别性的频带特征可能通过模型学习混淆分类边界从而影响分类性能。另外,虽然深度卷积神经网络已经在声音场景分类领域取得了突破性的进展,但高复杂度的网络模型也给算法的移植和部署带来许多问题,如何优化神经网络结构,减少模型参数量并将声音场景分类算法移植到智能产品目前仍然是一大挑战。针对上述问题,本文主要开展以下工作:(1)提出一种基于卷积神经网络的谱图特征学习方法。该方法使用卷积神经网络进行对数梅尔谱图特征的提取,在基于深度学习的音频分析中,使用端到端的方式进行声音信号处理。相比声音信号的手工特征提取手段,该方法能够减少特征的存储开销并可在具有神经网络优化的硬件平台上实现快速特征提取。(2)提出一种基于多通道谱图特征的声音场景分类方法。该方法首先将对数梅尔谱图特征的频带信息进行重组,生成具有不同频带信息组成的多通道谱图特征。然后针对不同通道具有的频带信息对声音场景分类贡献不同的特点,引入通道注意力网络,选取具有差异性特征的重组频带通道进行场景辨识。最后通过标签平滑方法提高模型的泛化能力,改善声音场景分类性能。该多通道谱图特征的声音场景分类方法能够选取辨别性突出的重组频带谱图特征进行声音场景分类;另外,每个通道的特征都是原谱图经过随机选择频带的结果,具有一定的局部性,通过集成学习融合了多个局部谱图信息的多通道特征具有一定的信息互补性,可以在一定程度上提高分类性能。最后通过DCASE2019声音场景分类挑战赛数据集进行实验并在验证集上取得了79.64%的分类正确率,高于官方基准方法和多数开源方法,验证了本文所提出方法的有效性。(3)实现了一种面向嵌入式平台的声音场景分类方法。该方法针对嵌入式等移动平台端资源受限,无法部署大规模的卷积神经网络算法问题,首先搭建了一种简化版MobileNetV2模型,然后根据模型参数融合和模型参数定点化等技术对简化版MobileNetV2模型进行优化压缩,最后根据嵌入式平台对简化版MobileNetV2模型进行部署。在参数量缩减为原MobileNetV2模型30%的基础上实现了嵌入式平台的声音场景分类算法移植。

关键词：声音场景分类卷积神经网络谱图特征学习模型移植

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面向动态交通流的高速公路事故风险模型空间移植研究

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交通运输系统工程与信息 2023年第3期23卷 174-186页

作者：杨洋贺昆王云鹏陈垚袁振洲北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191 北京航空航天大学车路协同与安全控制北京市重点实验室北京100191 北京交通大学交通运输学院北京100044

本文旨在探究不同尺度数据集对高速公路实时事故风险建模的影响,并实现不同数据特征路段间事故风险模型的空间移植。首先,提取不同特征路段检测器信息,以动态交通流匹配事故数据构建多尺度数据集:高精度数据集、小样本数据集、低精度数... 详细信息

本文旨在探究不同尺度数据集对高速公路实时事故风险建模的影响,并实现不同数据特征路段间事故风险模型的空间移植。首先,提取不同特征路段检测器信息,以动态交通流匹配事故数据构建多尺度数据集:高精度数据集、小样本数据集、低精度数据集以及同尺度条件下(同为高精度大样本量)的空间差异数据集;进而,通过贝叶斯Logistic回归量化不同样本量对事故风险模型预测性能的影响;分别采用统计学和机器学习手段建模分析高精度和低精度数据集;最后,基于贝叶斯更新方法建立实时事故风险移植模型,对高速公路实时事故风险预测模型进行空间移植,并验证其可靠性。结果显示:贝叶斯Logistic回归的性能随着样本量增大而有所提升;高精度数据条件下,贝叶斯Logistic回归和RF-SVM(Random Forest-Support Vector Machine)模型的AUC(Area Under Curve)值比低精度条件下分别高出0.092和0.037;在不同数据精度的空间移植中,贝叶斯更新方法可令低精度路段模型的AUC值从0.645提至0.714,在相同数据尺度的空间移植中,该方法可将被更新路段模型的AUC值从0.737提至0.751。结论表明:高样本量路段的模型虽然具备较高的分类准确度,但无法稳定地提升模型的预测性能,而高精度数据路段的模型可获得更高的分类准确度和预测精度;统计学方法在模型解释层面更具优势,机器学习手段在低精度数据路段下的预测性能更好;贝叶斯更新模型能够在一定程度提升空间移植效果。

关键词：交通工程动态交通安全模型移植高速公路贝叶斯Logistic回归机器学习

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实时定量PCR检测骨髓移植转基因动物模型移植嵌合率

实时定量PCR检测骨髓移植转基因动物模型移植嵌合率

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第13届全国实验血液学会议

作者：施小凤黄建松周玉兰崔雄鹰刘萍陶岚岚奚晓东上海交通大学医学院附属瑞金医院上海血液学研究所医学基因组学国家重点实验室

目的:用带有突变整合素β3基因和GFP基因的逆转录病毒MSCV MigR1感染小鼠造血干细胞并移植到野生型小鼠体内,建立血小板整合素β3转基因小鼠模型,从而在体内研究整合素β3对血小板功能的调控作用。造血干细胞移植效率的高低对该模型的... 详细信息

目的:用带有突变整合素β3基因和GFP基因的逆转录病毒MSCV MigR1感染小鼠造血干细胞并移植到野生型小鼠体内,建立血小板整合素β3转基因小鼠模型,从而在体内研究整合素β3对血小板功能的调控作用。造血干细胞移植效率的高低对该模型的建立至关重要,通过检测所带标记基因只能反映转基因效率但不能反映移植效率,而通过FISH及染色体形态学方法检测Y染色体来评估移植嵌合率,既昂贵又繁琐,且常需处死小鼠才能获得足够多的有核细胞。本研究拟建立一种简洁、迅速、经济、敏感、微量、特异的检测移植嵌合率的新方法。

关键词：实时定量骨髓移植 PCR 模型移植

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