专利交易市场

本发明公开了一种基于可视图算法的基因表达时序数据分类方法，包括：1)构建基础网络，根据已经进行预处理的基因表达时序数据选取数据条，通过可视图算法构建可视图与连接图，并确定共表达网络的基本结构；2)根据得到的基础网络提取相关传统特征；3)利用二阶随机行走与神经网络模型学习得到基础网络中各个基因节点的特征向量；4)整合基础网络的特征，通过密度聚类算法，基于得到的基础网络的特征使用不同策略，完成对基因表达时序数据的分类。本发明提供一种具有良好的精度和实用性能，采用可视图基础网络构建和节点特征向量提取以及密度聚类算法实现基因表达时序数据分类的方法。

本发明公开了植物β‑CAS与ST对KCN代谢的贡献率的估算方法，包括：短期胁迫植物幼苗，每个处理组的植物幼苗水培反应体系等效为植物水培全混生物反应器，构建植物水培全混生物反应器对KCN代谢的微分方程，进而得到各处理组植物水培全混生物反应器对KCN的代谢量与时间的关系，进而得到估算植物β‑CAS与ST对KCN代谢的贡献率的物质平衡方程，根据限定条件，得到植物β‑CAS与ST对KCN代谢的贡献率的范围。本发明植物β‑CAS与ST对KCN代谢的贡献率的估算方法避免了植物修复评价过程中繁琐的时间动力学实验，并且形成边界条件评价植物β‑CAS与ST对KCN代谢的贡献率，有利于评估植物对KCN修复效率。