DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 羊毛硫抗生素(lantibiotics)是指由细菌产生的，通过核糖体途径合成的翻译后修饰的具有特殊有机基团的一类抗菌肽，或称硫醚抗生素。羊毛硫抗生素由革兰氏阳性菌产生，可以明显抑制微生物的生长，尤其是抑制革兰氏阳性菌。传统抗生素的过量使用导致病原菌抗药性的现象普遍发生，羊毛硫抗生素对于改变这一现状具有很大的开发潜力。本文根据羊毛硫抗生素的作用机制与产品开发研究现状，对羊毛硫抗生素的发现、分类、作用机制、产业化进程及未来的展望逐一介绍。 关键词 :羊毛硫抗生素，革兰氏阳性菌，抗菌肽，发现，分类，作用机制，展望 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 抗菌肽是生物体内经诱导产生的一类具有生物活性的小分子多肽，分子量在3~5 kDa之间，具有热稳定性及广谱抗菌特性 [ 1 ] [ 2 ] ，羊毛硫抗生素是一类作用于细胞膜上的新型抗菌肽，主要结构特点为含有非编码的翻译后修饰氨基酸–羊毛硫氨酸(Ala)、甲基羊毛硫氨酸、β-甲基羊毛硫氨酸(Aba)和脱氢丙氨酸等(Dha) [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，大部分羊毛硫抗生素还包含其他的修饰残基或环状结构，例如美杀菌素(mersacidin)和表皮菌素(epidermin)中的2-硫乙胺基团 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，肉桂霉素(cinnamycin)中的赖丙氨酸和羟基天冬氨酸 [ 10 ] [ 11 ] ，乳杆菌素(lacticin) S和乳杆菌素3147中的D-丙氨酸 [ 12 ] [ 13 ] ，Pep5和乳杆菌素在N端的氧代乙酰 [ 14 ] 及放线菌合成microbisporicin抗生素中的羟脯氨酸等 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] (表1)，此类抗生素近年来才逐渐被人们发现、了解并开发。目前的羊毛硫抗生素全部是由革兰氏阳性菌产生，对阳性菌产生抑制作用，对阴性菌无效，这主要是由于革兰氏阴性菌细胞外膜能有效阻止羊毛硫抗生素的渗透导致的 [ 18 ] 。
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user: 2. 羊毛硫抗生素的发现历史 1928年Rogers报道乳酸菌的代谢产物可以抑制乳酸杆菌及其他链球菌的生长，该代谢产物后来被证实为乳酸链球菌素(Nisin) [ 19 ] [ 20 ] ，首次报道了结构内部含有羊毛硫氨酸的这类物质，随后在1947年被Mattick和Hirsch从乳酸杆菌中成功分离出来。1951年Hirsch首先将乳酸链球菌素用作食品防腐剂抑制肉毒棱状芽胞杆菌引起的食品腐败问题，直到现在依旧是全球商品化最成功的羊毛硫抗生素。1988年Buchaman首次提出乳酸链球菌素的合成机制，指出其前体物质是由57个氨基酸组成，包括含有23个氨基酸的N端前导序列和34个氨基酸的C端，经过翻译后修饰才可以形成具有生物活性的大分子，并被Kaletta和Entian加以证实 [ 21 ] [ 22 ] 。同年又在葡萄球菌上发现的羊毛硫抗生素表皮菌素(Epidermin)被证实了其由结构基因epiA编码形成抗生素的表皮纤维，形成的产物是一个由52个氨基酸组成的前导肽，经过一系列的后修饰加工环节形成成熟的Epidermin分子 [ 23 ] ，再次推动对羊毛硫抗生素研究的大发展。
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user: 3. 羊毛硫抗生素的结构特点与分类 3.1. 羊毛硫抗生素的结构特点 羊毛硫抗生素最显著的区别于其他抗生素的特点为含有羊毛硫氨酸和β-甲基羊毛硫氨酸等具备双羧基和双氨基的稀有氨基酸 [ 24 ] ，还含有一些其他类型的后修饰氨基酸，如脱氢丙氨酸(Dha)和脱氢丁氨酸(Dhb)等，这些稀有氨基酸在羊毛硫抗生素结构内部以共价键的方式形成内环，使羊毛硫抗生素具备较好的稳定性。例如乳酸链球菌素Nisin (图1)，由34个氨基酸组成，分子式是C 143 H 228 O 37 N 42 S 7 ，其分子结构中包含5种稀有氨基酸即Aba、Dha、Dhb、Ala-S-Ala和Ala-S-Aba，它们通过硫醚键形成五个内环，其活性分子常为二聚体或四聚体，到现在为止人们共发现其A、B、C、D、E、Z构型(图2)，其中以A与Z两种构型最为活跃，两者的差别仅为在氨基酸顺序上第27位的氨基酸不同，A构型为组氨酸(His)，Z构型为天门冬酰胺(Asn)，同等浓度下乳酸链球菌素Z在溶解度和杀菌能力上均比乳酸链球菌素A强 [ 25 ] [ 26 ] 。成熟的乳酸链球菌素分子顶端还具有一定的弯曲 [ 27 ] ，内部三维结构显示还存在一个柔性铰链区 [ 28 ] 。 图1. 羊毛硫抗生素的分子结构 [ 29 ] 图2. Nisin的5种构型 [ 29 ] 3.2. 羊毛硫抗生素的分类 依据羊毛硫抗生素分子结构与抑菌活性的不同，Jung [ 30 ] 建议将其分类A、B两类(如表1所示)：A类为拉伸的线性螺旋状结构(如图1乳酸链球菌素所示)，带有正电荷，具两亲性，能在细胞膜上形成孔洞致使细胞死亡，Asaduzzaman [ 31 ] 根据结构进一步把A类细分为拉伸的AⅠ型和具有N端线性区域和C端环形区域的AⅡ型；B类为球形带负电荷或者不带电荷，能抑制细胞壁的形成(如图1耐久霉素所示)。羊毛硫抗生素分类中还包括一个特殊的成员-AB双组份羊毛硫抗生素乳酸菌素(Lacticin) 3147，该抗生素由两个不同的多肽组成，同时具备A和B两类的特征，其中lanA1编码形成的肽为B类羊毛硫抗生素，lanA2编码的肽为A型羊毛硫抗生素，两者共同作用形成具备活性的羊毛硫抗生素 [ 32 ] 。A类中代表性的是乳酸链球菌素(Nisin)、枯草菌素(Subtilin)、表皮菌素(Epidermin)和Pep5，其中乳酸链球菌素的分子结构早在20世纪60~70年代就已经由Gross和Movell解析出来 [ 33 ] [ 34 ] ，其中脱氢丙氨酸和脱氢丁氨酸等非编码氨基酸的存在证实了乳酸链球菌素具有翻译后修饰过程。B类羊毛硫抗生素典型代表为美杀菌素(Mersacidine)、阿肽加定(Actagardin)和肉桂霉素(Cinnamycin) (图1)。美杀菌素是迄今为止分离出的最小的羊毛硫氨酸抗生素(1825Da，表1)，是由20个氨基酸组成的四环肽，主要产生于芽孢杆菌对数生长后期，含有三个甲基羊毛硫氨酸残基、一个脱氢丙氨酸和一个S一氨基乙烯基-2-甲基半胱氨酸，不带净电荷，具疏水性。在皮下注射和万古霉素同等浓度的美杀菌素可以有效治疗由金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)引起的老鼠全身感染和猫的溃疡病 [ 35 ] 。阿肽加定是一种已知的四环羊毛硫抗生素，其分子结构包含19个氨基酸(1890 Da)，包括阿肽加定A (Actagardin A) [ 36 ] 、脱氧阿肽加定B (Doxy-actagardin B) [ 37 ] 和Mchiganin A [ 38 ] ，在体外实验和体内的模式动物实验中，均表现出强大的抑制重要的革兰氏阳性病原菌如金黄色葡萄球和化脓性链球菌(Streptococcus pyogenes)活力的能力 [ 39 ] 。肉桂霉素家族包括肉桂霉素(Cinnamycin)、耐久霉素(Dramycins)和血管紧张肽转化酶抑制肽(Acovenin)，均由放线菌产生，主要用来作为酶抑制剂。 Table 1 Common lantibiotics’ classification， molecular weight and spectrum bactericida 类型 名称 分子量(Da) 产生菌 杀菌谱或靶标 A 乳酸链球菌素A Nisin 3354 乳酸乳球菌 乳杆菌、明串珠菌、小球菌等 A 乳酸链球菌素A Nisin 3330 乳酸乳球菌 乳杆菌、明串珠菌、小球菌等 A 枯草菌素Subtilin 3317 枯草芽胞杆菌 棒状杆菌等 A 表皮菌素Epidermin 2164 表皮葡萄球菌 葡萄球菌、链球菌等 A 肽5 Pep5 3488 表皮葡萄球菌 葡萄球菌等 A Lacticin 481 2901 乳酸乳球菌 明串珠菌、链球菌等 AB Lacticin 3147 2800 乳酸乳球菌 乳酸杆菌、肠球菌等 B 美杀菌素Mersacidine 1825 枯草芽胞杆菌 金黄色葡萄菌等 B 阿肽加定Actagardine 1890 放线菌 链球菌等 B 肉桂霉素Cinnamycin 2042 肉桂链霉菌 芽胞杆菌等 B 耐久霉素Duramycin 2014 肉桂链霉菌 芽胞杆菌等 B 耐久霉素B Duramycin 1951 链轮丝菌 芽胞杆菌等 B 安可维尼Ancovenin 1959 链霉菌 血管紧张素转化酶 [ 40 ] B 片球菌素Pediocin 5000 乳酸片球菌 利斯特氏菌、大肠杆菌等 表1. 常见的羊毛硫抗生素的分类、分子量和杀菌谱
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user: 4. 羊毛硫抗生素的合成信号通路及杀菌作用机制 4.1. 羊毛硫抗生素的合成信号通路 羊毛硫抗生素的合成信号通路包括编码羊毛硫抗生素前导肽合成基因lanA，编码负责丝氨酸或苏氨酸脱水的lanB，负责羊毛硫氨酸循环形成的lanC，在某些情况下lanB和lanC可被编码双功能酶的lanM取代 [ 41 ] ，并根据是否被取代细分为class I类和class II类，还有编码羊毛硫抗生素调节蛋白的调节基因lanR、lanK，编码转运蛋白基因lanT，编码免疫基因lan-F-E-G，编码用于切除前导肽使之具有生物活性的酶解基因lanP，还有一些其他的基因像lanD负责表皮纤维C端半胱氨酸的氧化脱羧反应，命名为epiD [ 42 ] 。在美杀菌素中命名为mrsD [ 43 ] (如图3所示)其中mrsFGE为免疫基因，结构合成基因为mrsA，负责后修饰过程的基因mrsD和mrsM，转运基因mrsT和调节基因mrsR 1 R 2 K 2 。合成的具体过程(如图4所示)首先是丝氨酸或者苏氨酸残基在LanB或者LanM的催化下脱氢形成Dha或者Dhb，再在LanC或者LanM的作用下与半胱氨酸的巯基以立体或者局部的方式形成硫醚环。在乳酸链球菌素的合成基因簇中的位点采用nis系列用以标注，编码基因簇片段大小约为14 kb [ 44 ] ，包括生物合成、免疫与调控基因，位于乳酸菌染色体基因组上大约70 kb的接合型转座子Tn5031中 [ 45 ] ，其生物合成模型展示首先由胞外的刺激信号激活细胞膜上由nisK编码形成的组氨酸激酶并使之磷酸化，磷酸基进一步传递给由nisR编码形成的调控蛋白，再由调控蛋白将前导肽送至修饰蛋白NisB和NisC (分别由nisB和nisC编码合成)完成后修饰环节，与nisT编码的转运蛋白NisT相结合，将前导肽转运出细胞膜，被附在细胞膜外NisP将前导部分切除，从而形成具备生物活性的Nisin大分子 [ 46 ] 。同时乳酸菌还具备nisIFEG等相关免疫基因，形成对Nisin的高效耐受性，其中nisI起主效作用，但是必须和nisFEG共同作用才可达到最佳的免疫效果 [ 47 ] ，由nisFEG编码的NisFEG可以使胞内的Nisin迅速转移出细胞外，让细胞膜与Nisin结合的机会变小，同时由nisI编码产生的NisI可能位于细胞膜外部作为Nisin的专一性拦截受体并与之结合，避免细胞膜磷脂双分子层与Nisin接触，从而达到对高浓度Nisin的耐受性。 图3. 美杀菌素(Mersacidine)的生物合成信号通路 [ 48 ] 图4. 羊毛硫氨酸的后修饰过程 [ 29 ] 4.2. 羊毛硫抗生素的杀菌机制 A类羊毛硫抗生素作用机制分为抑制细胞壁的合成和在细胞膜上打孔两种方式，抑制细胞壁的合成主要是结合在细胞壁合成中起搬运肽聚糖的载体脂质II，从而阻止细胞壁的生物合成导致细菌死亡。在细胞膜上打孔的作用方式是羊毛硫抗生素N端结合脂质II导致其构发生改变 [ 49 ] ，C端插入细胞膜上形成孔道 [ 50 ] ，导致细胞内大量细胞液(钾离子、谷氨酸和ATP)流出导致细胞的死亡。围绕如何在细胞膜上打孔国内外的学者提出了两种模型：楔子模型和桶板模型 [ 31 ] [ 51 ] 。在楔子模型中羊毛硫抗生素多肽分子以平行于细胞膜的方向与细胞膜结合，进而细胞膜局部发生扭曲，整个大分子插入细胞膜上的脂质形成孔道。在桶板模型中，羊毛硫抗生素多肽分子中的阳离子通过静电作用去和细胞膜结合，形成一个结合体以垂直方式插入细胞膜上的脂质中，达到膜电位差便可以造成细胞膜出现孔道。B类羊毛硫抗生素也是与细胞壁前体物质脂质II结合致使细胞壁不能正常合成导致死亡，但是结合脂质II的方式与A类不同，是通过静电作用结合的 [ 52 ] 。羊毛硫抗生素与细胞膜结合的作用机制分为三步：与细胞膜结合；插入细胞膜；细胞膜形成渗漏(如图5所示)。 图5. 羊毛硫抗生素的杀菌机制模型 [ 53 ] 所有的羊毛硫抗生素必须和靶标菌细胞膜结合 [ 24 ] ，羊毛硫抗生素大多带有正电荷，与细胞膜中带有负电荷的磷脂分子结合，革兰氏阳性菌细胞壁较厚，因此对其具有优先的选择性 [ 54 ] ，上述介绍的乳酸链球菌素孔道形成即为抗生素大分子N端结合靶标菌细胞膜上的焦磷酸盐 [ 5 ] ，C端以平行于细胞膜的方向插入细胞膜形成孔道，但是乳酸链球菌素C端插入经常会跨膜移位，因此乳酸链球菌素插入细胞膜的方向并不固定 [ 55 ] 。孔道形成后会发生很快速的毫秒级别的渗漏，孔径是纳米级别的，羊毛硫抗生素与细胞内的阴离子结合并运出细胞外，最后达到一个平衡 [ 56 ] 。
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user: 5. 羊毛硫抗生素产业化进程与未来展望 目前的研究结果表明，基本上所有的常规抗生素(氨苄青霉素、卡那霉素、壮观霉素等)都或多或少产生了对其具有抗药性的致病株系，因此寻找不易产生抗药性的新型抗生素迫在眉睫。羊毛硫抗生素种类繁多，抑菌谱广且具有较高的活性，不易产生交叉抗性又可使靶标菌不易产生抗性，因此被认为将会在生产中尤其是生物源农药和医学上具有广阔的前景和发展空间。现在的研究虽然已经基本揭示了羊毛硫抗生素的巨大研发潜力，但是全球真正形成商品化的羊毛硫抗生素为数甚少，乳酸链球菌素依旧是最为成功的案例之一。羊毛硫抗生素在农业上的应用主要体现在对已有抗病品种进行基因工程的改造，使改造后的优良品种具有对多种植物病害病原菌的抵抗能力。羊毛硫抗生素在日常生活中主要用作食品防腐剂，例如乳酸链球菌素可以成功的抑制食品中的李斯特菌的感染，具有很高的稳定性和安全性 [ 57 ] ，因此也是被美国食品和药物管理局允许使用的食品防腐剂 [ 58 ] 。此外，乳酸链球菌素还可以作为保健品用以清新口气 [ 56 ] 。与在农业细菌病害和食品防腐剂中发挥作用相比，羊毛硫抗生素在医学上才刚刚起步，有专利报道称由长双歧杆菌产生的羊毛硫抗生素可以有效的对抗引起人体肺炎的沙门氏菌 [ 59 ] 。由枯草芽胞杆菌产生的羊毛硫抗生素美杀菌素，是在芽孢杆菌生物防治研究领域研究最为成熟的一种羊毛硫抗生素，可以有效阻止抗药性的葡萄球菌细胞壁的生物合成，在医疗保健上有较大的发展空间 [ 53 ] 。 以前从微生物中分离天然存在的羊毛硫抗生素，伴随着现代基因组学和蛋白组学日益成熟并大规模应用于研究的时代，发现并开发新型的羊毛硫抗生素已经取得了巨大的成功，人们不仅可以从细菌基因组中预测新型的羊毛硫抗生素，而且可以改造羊毛硫抗生素的编码基因及化学结构，使之符合现实的需要，在未来几年内人们更可以主动设计新型的羊毛硫抗生素，使得其在农业生产、食品、医学和更多的行业中有更广泛的应用，造福于人类。
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user: 摘 要 目的：构建稳定表达呼吸道合胞病毒(RSV) M2-1蛋白的Hep-2细胞，并分析稳定表达细胞株RSV感染的特点。方法：构建M2-1真核表达质粒，转染至Hep-2细胞。通过G418筛选阳性单克隆；RT-PCR、qRT-PCR以及Western blot鉴定，最终得到稳定表达株。通过MTT法分析细胞增殖特征；通过分析不同浓度RSV病毒感染Hep-2细胞与所构建的稳定表达株细胞后在状态、细胞病变(CPE)出现时间以及RSV基因组核酸产量分析比较RSV在两种细胞中的感染特点。结果：获得一株稳定表达M2-1蛋白的细胞Hep-2 2F5。该株细胞的生长速度高于原始细胞株。采用1000~10 −2 TCID 50 (E1~E6)的病毒滴度对Hep-2 2F5与Hep-2两种细胞进行感染发现，1000 TCID 50 (E1)的滴度下，两种细胞均产生病变，但Hep-2 2F5细胞产生的病变更明显；100~10 TCID 50 (E2~E3)滴度下RSV感染两种细胞，Hep-2 2F5细胞产生的病变更早且更明显；1~0.1 TCID 50 (E4~E5)滴度下RSV感染两种细胞，Hep-2 2F5细胞产生少量病变，Hep-2则无明显病变。E1~E4滴度下攻毒12 h后，RSV在Hep-2 2F5细胞中的核酸定量平均值高于Hep-2细胞，E5~E6滴度下攻毒12 h两细胞均未检测到RSV病毒核酸；随着时间延长，E1~E2滴度感染后的Hep-2中RSV含量高于Hep-2 2F5，在E4滴度及以下，RSV在Hep-2 2F5中的增殖优于Hep-2。结论：成功构建稳定表达M2-1蛋白的Hep-2 2F5细胞株。该细胞株在RSV感染中更具敏感性，低滴度病毒感染的情况下，更早产生CPE效应，且病毒核酸的含量也较Hep-2高。 关键词 :呼吸道合胞病毒，M2-1蛋白，稳定表达细胞株，感染特点 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus，RSV)可在世界范围内引起婴幼儿、老年人、免疫受抑者严重的下呼吸道感染 [ 1 ] [ 2 ] ，且可造成院感爆发 [ 3 ] [ 4 ] ，具有较高的致病率和死亡率 [ 5 ] [ 6 ] 。 病毒分离培养是鉴定病毒感染的“金标准”，同时针对病毒的防控预警、临床诊治、药物研发、疫苗研制等方面研究均需要分离培养的单克隆毒株，然而分离培养效率低下严重制约了病毒性疾病的各项研究。 M2-1由RSV基因组编码，前期研究表明M2-1是一种重要的转录延长因子，可提高转录效率，增加全长mRNA产量，且体外实验证实其对RNA序列没有特异性要求 [ 6 ] [ 7 ] 。本研究利用Hep-2细胞构建稳定表达RSV M2-1蛋白的细胞株，以期获得在细胞增殖速度及RSV易感性高于原始细胞株的新细胞，为RSV临床病毒样本的分离培养提供备选细胞株。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 病毒与细胞株 本研究中使用的RSV Long株(VR26)、人喉癌上皮细胞Hep-2 (CCL-23)均为本研究室保存。 2.2. 主要试剂 本研究使用胎牛血清、RPMI 1640培养基、0.25%胰酶-EDTA、PBS均来自Gibco公司；G418购自sigma公司；RT-PCR相关试剂以及转染试剂Lipofectamine 2000购Thermo Fisher Scientific公司；逆转录PCR试剂及荧光定量PCR检测试剂购自TAKARA公司；Taqman荧光定量PCR试剂购自广州呼研所医药科技有限公司；M2-1单克隆抗体购置Abcam公司；pcDNA3.1(+)载体由本研究室保存。 2.3. pcDNA3.1-M2-1真核表达载体构建 本研究从RSV Long株中通过RT-PCR获得M2-1基因，并通过BamHI、XbaI酶切、连接、测序鉴定等操作将其克隆至pcDNA3.1(+) (5428 bp)质粒中获得 pcDNA3.1-M2-1 (5957 bp)。 正向引物：5’-AAAGGATCCATGTCACGAAGGAATCCTTGCA-3’ 反向引物：5’-AAATCTAGATCAGGTAGTATCATTATTTTTGGCATG-3’ G418耐受性分析 将细胞均匀铺到24孔板中(10 5 个细胞/孔)，细胞培养液为含终浓度100、200、300、400、500、600、700、800、900 μg/ml G418的培养基，于37℃ 5% CO 2 环境中培养10~14天，以细胞全部死亡的最低浓度作为 G418筛选浓度，稳定细胞系维持浓度减半。 2.4. 稳定表达株筛选 将pcDNA3.1-M2-1载体转染至Hep-2细胞，G418筛选14天，得到抗性克隆。有限稀释法得到单细胞悬液，继续使用G418筛选，得到疑似阳性克隆。 2.5. 荧光PCR鉴定M2-1的转录情况 分别配制检测Hep-2 2F5和Hep-2 RNA的RSV M2-1和内参GAPDH的mRNA的qRT-PCR 25 μl反应体系，使用下列引物序列及反应条件分析M2-1的转录情况。 反应条件如下：42℃ 5 min；95℃ 10 sec；95℃ 5 sec、60℃ 30 sec (读值)循环40个；熔解95℃ 15 sec、60℃ 30 sec、95℃ 15 sec (读值)。 2.6. Western Blot分析M2-1蛋白表达情况 培养Hep-2 2F5及Hep-2细胞(60 mm培养皿)各一皿，使用SDS裂解液充分裂解细胞；充分裂解后，13000 rpm离心5 min，加入6× SDS PAGE上样缓冲液，100℃水浴5 min，用于SDS-PAGE蛋白电泳；使用抗RSV M2-1单克隆抗体及抗GAPDH单克隆抗体进行Hep-22F5及Hep-2中M2-1 (分子量约22 KD)和内参GAPDH (分子量约36 KD)的蛋白表达检测。 2.7. MTT分析细胞增殖情况 2 × 10 4 个细胞/孔接种24孔板，每天中午12时每孔加入5 mg/ml MTT溶液100 μl，37℃孵育4小时；吸去孔内培养基，加入200 μL DMSO，室温震荡裂解10分钟；取50 μl × 3加入96孔板，于OD490测定吸光值。
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user: 3. 结果 3.1. M2-1 稳定表达株Hep-2 2F5的建立 Hep-2细胞经G418耐受性实验，获取其筛选浓度为200 μg/ml，稳定系维持所用的浓度则减半为100 μg/ml。pcDNA3.1-M2-1真核表达载经线性化转染至Hep-2细胞后，经过G418筛选后，初步得到2F5和2C6株；经RT-PCR筛选，得到2F5株较2C6株具有明显的213 bp目标条带(图1)，后续实验都使用Hep-22F5株进行。 图1. Hep-2 2F5细胞M2-1基因表达RT-PCR检测 经过连续20代培养后，分别使用染料法qRT-PCR (引物序列见表1)和Western blot对Hep-2 2F5中的M2-1 mRNA (图2)和蛋白进行检测(图3)，证明Hep-2 2F5中稳定表达M2-1，获得稳定细胞系。 3.2. Hep-2 2F5细胞增殖速度高于Hep-2细胞 2 × 10 4 个细胞/孔接种24孔板，经过连续6天的培养，通过MTT法分析细胞的增殖情况，得到Hep-2 2F5细胞的生长曲线(图4)。Hep-2 2F5细胞的增殖速度高于Hep-2细胞。 Table 1 Primers for real-time PCR tes 类别 引物 序列 M2-1 正向 5’-GCAGAGTTGGACAGAACAGAAGAGTAT-3’ 反向 5’-ACTATTGAGTTCAGTGAGGAGTTTGCT-3’ GAPDH 正向 5’-CGAGAGTCAGCCGCATTTTC-3’ 反向 5’-AGTTAAAAGCAGCCCTGGTGA-3’ 表1. 荧光定量PCR检测引物序列 图2. 荧光定量PCR检测Hep-2 2F5细胞表达的M2-1 mRNA 图3. Western blot检测Hep-2 2F5细胞表达的M2-1蛋白 图4. MTT法检测Hep-2 2F5生长曲线 3.3. Hep-2 2F5感染RSV的特征分析 为了分析改造细胞对RSV感染与增殖特性，实验设计了使用从1000 TCID 50 (E1) (RSV核酸定量为1.2 × 10 6 copies/ml)到10 −2 TCID 50 (E6) 6个梯度的病毒感染实验，时间分0 h、12 h、1天(1 D)、2天、3天、4天、5天。通过实验观察，细胞增殖方面在细胞培养24 h和36 h可见Hep-2 2F5要明显快于Hep-2 (图5)，而细胞在培养总时间至5天(4 D接种病毒 + 24 h贴壁时间)时产生气泡样的空泡，并在第6天(5 D接种病毒 + 24 h贴壁时间)更明显(图6)。 图5. Hep-2 2F5与Hep-2培养24 h、36 h的细胞增殖。可见光镜下(200×) 图6. Hep-2 2F5培养5天和6天产生的空泡。可见光镜下(200×) 在感染RSV中，1000 TCID 50 (E1) (RSV核酸定量约1.2 × 10 6 copies/ml) RSV接种时，Hep-2 2F5与Hep-2都能在1天内产生CPE，但前者CPE更加明显(图7)。较低滴度下RSV感染两种细胞时，攻毒两天时间后，Hep-2 2F5产生CPE的时间比原始细胞早且明显(E2~E3)，而在E4及更低浓度下，Hep-2未发现CPE，而E5下Hep-2 2F5仍可见少量CPE (图8)。 E1-E4攻毒12 h后RSV在Hep-2 2F5和Hep-2两种细胞中的核酸定量平均值分别为3.41 × 10 5 和1.34 × 10 5 (E1) (图9(a))、4.91 × 10 4 和1.27 × 10 4 (E2) (图9(b))、2.09 × 10 2 和1.45 × 10 2 (E3) (图9(c))、10和23 copies/ml (E4) (图9(d))，E5~E6在12 h未检测到RSV病毒核酸(图9(e)、9(f))。随着时间延长，高浓度E1~E2的Hep-2中RSV含量高于Hep-2 2F5，在E4及之后RSV在Hep-2 2F5中的增殖优于Hep-2 (图9)。通过对细胞中RSV核酸的定量，Hep-2 2F5在E1~E2之间RSV含量低于Hep-2；在低浓度E3-E6中则总体高于Hep-2 (图9)。 图7. Hep-2 2F5与Hep-2感染1000 TCID 50 RSV后12 h和1天的CPE。可见光镜下(200×)，N为未加病毒的细胞对照 图8. Hep-2 2F5与Hep-2感染100TCID 50 (E2)至10 −2 TCID 50 (E6) RSV后2天的CPE。可见光镜下(200×)，N为未加病毒的细胞对照 图9. 荧光定量PCR检测 Hep-2 2F5感染RSV病毒后病毒增殖情况。(a)-(f)：1000 TCID 50 (E1)~10 −2 TCID 50 (E6)六个梯度RSV感染细胞0~5天后使用荧光定量PCR检测结果细胞中RSV核酸含量；*三个平行孔实验只一孔检出
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user: 4. 讨论 RSV是一个世界范围内引起婴幼儿严重下呼吸道感染的最常见的病原体 [ 1 ] [ 2 ] ，全球每年有约四百万儿童受其感染，具有较高的致病率和死亡率 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。M2-1蛋白是由RSV基因组M2基因的第一个开放阅读框编码，全长194aa [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。M2-1蛋白与核蛋白N、磷酸化蛋白P和大聚合酶复合体L形成螺旋核衣壳结构与RSV基因组紧密结合 [ 9 ] [ 10 ] 。对于M2-1，以往的研究主要集中在转录调控方面。M2-1蛋白与核蛋白N、磷酸化蛋白P和大聚合酶复合体L形成螺旋核衣壳结构与RSV基因组紧密结合 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 M2-1被命名为转录抗终止因子(transcription antitermination factor)，其抗终止作用主要体现在两个方面 [ 8 ] ：1) M2-1可以促进单顺反子全长mRNA的合成(intragenic antitermination)主要体现在M2-1存在的情况下，长基因的转录产物全长mRNA的产量明显增加；2) M2-1还可以促进多顺反子的通读(polycistronic readthrough)，其功能体现在M2-1存在的情况下，帮助RNA聚合酶跳过转录终止点(Gene-End signal)继续转录。 我们利用M2-1蛋白在RSV基因组转录中的转录抗终止作用，构建M2-1稳定表达的Hep-2细胞株Hep-2 2F5。通过RT-PCR鉴定可确定M2-1的表达(图1)。经过20代传代后，qRT-PCR以及Western blot分析(图2、图3)，M2-1仍有较高的表达水平。通过显微镜观察以及细胞生长曲线的绘制，发现Hep-2 2F5细胞的生长速率较Hep-2高(图4、图5)。通过病毒的灵敏性检测，发现低Hep-2 2F5细胞比起原始细胞株Hep-2具有更高的灵敏性。较低滴度的病毒感染后，Hep-2 2F5更早出现CPE (图7、图8)，且RSV核酸含量高于Hep-2，但在高滴度病毒感染中，Hep-2细胞中的病毒核酸量高于Hep-2 2F5 (图9)。
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user: 5. 小结 综上，本研究团队成功构建稳定表达M2-1蛋白的Hep-2 2F5细胞株，在用于RSV病毒培养中具有更高的灵敏度，为RSV临床病毒样本的分离培养提供灵敏度更高的细胞株。
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user: 摘 要 针对大型室内环境空间结构和对象实体经常变化进而影响提供实时位置服务的问题，设计了一种利用移动用户众包位置数据感知室内平面图的方法。方法使用来自移动用户的众包数据进行室内平面图的重建，首先应用Voronoi图对室内空间进行空间区域划分，以寻找室内环境下空间的拓扑关系；然后利用拓扑关系约束有向无环图支持向量机(DAG-SVM)生成空间对象的几何特征；最后，联结拓扑关系和几何特征构建室内空间平面图。实验结果表明本文的方法能够感知室内空间平面图。 关键词 :移动众包，室内空间平面图，Voronoi图，DAG-SVM Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数字地图服务为户外的基于位置的服务(Location Based Services， LBS)提供了便利，例如兴趣点推荐(Point of Interest， POI)和导航服务。然而，在人们花费大量时间的室内场所中，这种室内平面图是极少的，也是室内LBS服务的一大难点 [ 1 ]。随着城市化进程的加快，大型建筑物内部复杂的空间结构加重了人们的认知负担 [ 2 ]，特别是商场、会展中心和游乐场等大型公共场所中，交错的空间和复合功能区会让人产生“云深不知处”的错觉，使得研究室内数字地图服务更加有意义。同时，人们在社交网络上以签到的方式分享地理标签或地理位置，与好友分享(餐厅、商场、娱乐场所等)体验和经验 [ 3 ]，这种方式极大促进了个性化推荐服务的发展。但室内条件下，全球定位系统(Global Positioning System， GPS)受到高层建筑物的遮挡导致精度下降，无法像户外一样直接利用GPS信息建立位置和地理标签的联系，且大型的室内场所通常集中了很多地理标签和位置，这对室内LBS服务的精度和准确性提出了更高的要求。 近年来，对室内LBS服务的研究不局限于室内导航、基于位置的推荐等服务，在社交营销、基于位置的查询、临近搜索等领域也可以看到室内位置服务的身影。室内LBS服务要求在室内提供基于位置的地理标签和位置要尽可能精细(体现为需要用x品牌店铺来替代x商场)。Basiri A.在文献 [ 4 ] 中做出了对室内LBS服务的思考，对比了现有室内定位、室内地图和位置隐私的解决方案，探讨了研究室内LBS服务会面临的技术挑战和机遇，并指出解决这些挑战将会给人们带来更好的室内活动体验。 现在移动众包的概念比较流行，众包方式减少了对专家的过度依赖，且手持智能手机的用户数量较多，为众包方案的实施提供了便利条件。文献 [ 1 ] 使用了众包采集的惯性数据来构建和组合用户移动性轨迹，来计算平面图的可访问区域的近似形状。同时，文献 [ 5 ] [ 6 ] 使用移动用户的众包数据进行室内平面地图重建，他们从视频和图片等数据中提取用户运动轨迹来确定房间形状。这些研究者的工作证明了众包方式的可行性，但他们的工作需要收集用户在一段时间内的行为轨迹数据，长时间的收集用户数据和开启摄像头权限会侵犯用户隐私，不易于应用到实际生活中去。本文使用移动用户众包的方式收集用户在室内签到、发生交易时的快照信息，作为感知室内空间平面图的原始输入数据。 室内LBS服务亟需解决的关键问题是室内空间建模 [ 7 ]，即按需求建立位置和环境的联系。文献 [ 8 ] [ 9 ] 采用基于图模型的方法来表示室内空间的拓扑关系，建立室内空间拓扑模型；Li [ 10 ] 等人提出基于格的几何模型；Z. Lei在其文献 [ 11 ] 中提出空间距离的概念，使用不同层次表达室内元素、传感器和对象之间的关系，表达室内空间的语义信息。文献 [ 12 ] 提出将几何模型、符号模型、语义模型的优势结合起来，建立一种情境相关的双层室内空间数据模型，融合了几何、符号和语义模型的优势，使模型能表达更多的室内环境信息。传统的室内空间建模方法对建筑平面图的依赖程度较高，导致模型不易更新，对结构改变和对象变更不敏感；当空间对象发生变更时不能做出调整，导致对应导航服务和基于位置的服务出错。 室内空间模型不是人们对基于位置服务的最终需求，需要通过对位置的解读去感知和理解室内环境。现在通过人工或同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping， SLAM)的机器人系统感知室内空间建立室内环境地图的方法已经开始流行 [ 13 ]，但这种做法具有时效性，当空间实体对象发生变更时需要重新测量建模，造成了人力、财力资源的浪费。Shu L.介绍了一种检测有毒气体边缘的方法，使用由大量的传感器构成传感器网络对有毒气体覆盖的区域进行检测，将有毒气体覆盖区域的几何轮廓可视化 [ 14 ]。这种利用众多传感器检测区域几何形状，并即时更新状态的方法启发了本文的工作。随着学术界和大量研究人员对wifi室内定位技术的探索和研究 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，使得室内定位的精度不断提升，这也是本文工作的一个便利条件。 针对上述问题，本文设计了一种感知室内空间布局的方法，通过众包方式获取移动用户在室内签到或者交易快照信息。利用wifi室内定位技术解决GPS系统无法在室内工作的问题；然后利用用户在室内的位置数据重建室内空间平面图。本文方法有以下优点：1) 利用众包的方式获取用户在室内场所的数据进行室内空间平面图感知，与传统人工测绘方法相比，节省了人力和财力；2) 利用现有wifi基础设施进行室内定位，无须额外的定位设施；3) 使用空间拓扑关系约束DAG-SVM算法计算室内空间的几何形态，可以减少计算的复杂程度。
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user: 3. 实验 3.1. 实验设置 本文通过模拟室内定位得到的位置数据进行实验，首先设置一个具有5个空间的室内环境，然后在每个空间内随机生成数据(为保证实验的合理性，每个空间下生成数量不同的记录)模拟众包方式获得的数据，来模拟一个具有5个子空间的室内环境进行仿真实验。使用文章提出方法进行室内平面图感知，设置的室内空间环境的平面图和数据如图4所示。 图4. 实验数据分布 使用本文方法对数据进行室内空间平面图的感知，首先使用voronoi图对室内空间进行划分子区域，找到室内空间拓扑关系，用图模型来存储拓扑关系；然后根据空间拓扑关系来组织分类器节点，以拓扑关系约束空间对象的几何形状；最后将分类节点的分离超平面可视化建立室内空间的布局。 3.2. 实验结果 将数据输入进行室内空间平面图感知，通过细粒度的室内空间划分将室内空间划分为5个子区域，如图5所示，从Voronoi图中得到当前室内环境的空间拓扑关系 G = 〈 V ， E 〉 如图6所示。 实验中基于空间拓扑关系的DAG-SVM方法组织的分类器节点树状图如图7所示，以空间拓扑关系作为限制条件组织的分类节点数目少于传统DAG-SVM方法。在分类正确的前提下，缩减了计算资源的开支。将训练SVM得到的分离超平面可视化后得到室内空间平面地图如图8所示，从实验结果可以看出与设置的室内空间平面图近似，表明本文方法可以感知室内空间平面图，且随着数据不断丰富，感知到的室内平面图会更加精确。 图5. Voronoi图划分室内空间 图6. 室内空间拓扑关系图 图7. 基于空间拓扑关系的DAG-SVM方法构造分类节点 图8. 室内环境空间布局地图
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user: 4. 总结与展望 本文设计了一种利用移动用户众包数据感知室内空间平面图的方法，使用室内定位得到的位置数据作为输入，进行室内空间平面图的感知。实验结果表明，本文的方法是可行的，并随着用户数据的不断丰富，构建的室内空间平面地图会更加精确。此外，室内元素不够丰富，缺少一些公共设施的描述，这也是未来要解决的问题。
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user: 摘 要 本文针对滴滴出行的盖亚开放数据集中的GPS轨迹数据，设计了一种自动数据清洗方法。该方法基于随机森林算法，用来识别盖亚开放数据集原始GPS轨迹数据中的无效数据，弱信号数据和正常数据。首先根据三类数据的数学特征选择其特征集，然后确定其最优的特征子集维度。最后，基于python的pandas和scikit-learn实现所提出的方法，并以盖亚数据集中的2016年10~11月成都市二环数据集作为样本进行了实验来验证该数据清洗方法的效果，结果表明了该方法可以有效地完成弱信号数据和无效数据的数据清洗工作。 关键词 :数据清洗，机器学习，随机森林 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着智能交通系统的发展，以GPS轨迹数据、订单历史等形式的交通数据迅速增加。目前，交通数据的采集，正在以前所未有的速度发展，滴滴出行在成都市仅二环线一条道路每天就会产生超过3 GB的数据。但是，由于采集到的GPS数据来自于司机的手机，再通过手机网络上传到云服务器，所以采集和存储的数据除了有正确的GPS数据以外，还会有由于GPS无信号或者GPS信号弱而由AGPS提供的定位数据，这些数据通常具有较大误差。如果不能有效地清理这些包含误差的数据，就很难对采集到的数据做有效的分析，这对数据处理技术提出了新的挑战。 Jennifer Baur [ 1 ] 提出了一个有效的检测缺失数据并改良数据的方法。Patrick Röhm [ 2 ] 针对投资数据设计了一种识别企业风险投资者的数据清理程序。Tomer Gueta [ 3 ] 提出了用于量化用户级大数据清理价值的分布式模型。Ridha Khedri [ 4 ] 则设计了一种基于代数的数据清洗方法。Salem [ 5 ] 提出了基于条件函数依赖的数据清理规则。Saul Gilla [ 6 ] 针对数据流的清洗设计了一个分布式的计算框架。 由于交通系统固有的复杂性和庞大的数据量，传统的数据清洗方法面对大数据量开始力不从心。随着人工智能和机器学习的发展，大量学者提出了很多基于机器学习的分类的自动数据清洗方法。随机森林算法，作为集成学习中的典型算法，以具有极好的准确率，能够有效地运行在大数据集上，能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维，对于缺省值问题也能够获得很好的结果等优秀特性，获得了大量的研究和应用。李传冰 [ 7 ] 研究了基于机器学习对电子回旋辐射成像信号的数据清洗问题，并分别使用了支持向量机和随机森林两种方法进行了研究。张西宁 [ 8 ] 针对随机森林算法不能处理异常检测问题的局限，提出了一种基于改进Graham扫描法的单类随机森林，实现了随机森林在只有单类样本时的分类应用。徐乔 [ 9 ] 为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰，提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。郑建华 [ 10 ] 针对传统分类算法难以处理不平衡数据的问题，提出了一种基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据的分类算法。刘云翔 [ 11 ] 在分析随机森林算法基本原理的基础上，提出一种改进的基于随机森林的特征筛选算法，并将该系统应用于肝癌预后预测。尹儒 [ 12 ] 提出了一种模型决策森林算法以提高模型决策树的分类精度。林栢全 [ 13 ] 为进一步提高基于多准则评分的推荐算法的推荐性能，着重分析了基于张量分解的推荐算法和基于聚类与降维的模糊推理系统推荐算法并基于这两种算法在目标数据集上的运行结果，提出了基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法。张宸宁 [ 14 ] 为解决SMOTE算法在生成数据时会弱化数据的真实分布，同时考虑到本福特法则在处理自然数据中可以弥补数据弱化这一特点，将SMOTE算法与本福特法则相结合，提出一种新的处理类别不平衡数据的算法，以提高数据分布真实性和准确性。孙悦 [ 15 ] 、董娜 [ 16 ] 和关晓蔷 [ 17 ] 分别设计了基于Spark、贝叶斯模型组合和类别随机化的改进随机森林算法。朱冰 [ 18 ] 提出了一种基于随机森林模型的驾驶人驾驶习性辨识策略来辨识驾驶人驾驶习性。 本文基于随机森林算法，设计了一个对滴滴出行，盖亚大数据中车辆GPS轨迹数据进行自动清洗的算法。本文的结构如下，第2节介绍了滴滴出行盖亚开放数据的格式和特征。第3节定义了数据的特征集，并确定了最优特征子集的维度。并以2016年10月~11月成都市二环局部区域轨迹数据作为样本集进行了数据清洗实验。第4节对研究的结果做了总结。
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user: 2. 滴滴出行盖亚开放数据集 在过去六年的时间里，滴滴出行日订单已突破3000万，为超过5.5亿用户提供出租车、快车、专车、豪华车、顺风车、公交、小巴、代驾、企业级、共享单车、外卖等全面的出行和运输服务。盖亚数据开放计划，依托于滴滴出行的大数据，面向学术界提供真实的数据资源，其提供的海量出行数据，可以有效的帮助我们了解城市交通状况。 盖亚数据集中提供的车辆轨迹信息数据包括车辆的GPS信息和订单信息，其数据格式如表1、表2所示。 Table 1 The fields of GPS trajectory data of Didi Chuxing GAIA Open Datase 字段 类型 示例 备注 司机ID String glox.jrrlltBMvCh8nxqktdr2dtopmlH 已经脱敏处理 订单ID String jkkt8kxniovIFuns9qrrlvst@iqnpkwz 已经脱敏处理 时间戳 String 1501584540 unix时间戳，单位为秒 经度 String 104.04392 GCJ-02坐标系 纬度 String 104.04392 GCJ-02坐标系 表1. 盖亚数据集车辆轨迹信息数据数据格式 Table 2 The fields of order data of Didi Chuxing GAIA Open Datase 字段 类型 示例 备注 订单ID String mjiwdgkqmonDFvCk3ntBpron5mwfrqvI 已经脱敏处理 开始计费时间 String 1501581031 unix时间戳，单位为秒 结束计费时间 String 1501582195 unix时间戳，单位为秒 上车位置经度 String 104.11225 GCJ-02坐标系 上车位置纬度 String 30.66703 GCJ-02坐标系 下车位置经度 String 104.07403 GCJ-02坐标系 下车位置维度 String 30.6863 GCJ-02坐标系 表2. 盖亚数据集车辆订单信息数据数据格式 图1中展示了盖亚开放数据集中依据原始数据绘制的典型车辆速度变化曲线，从图中我们可以看到部分速度数据的剧烈变化显然是不正常的。 图1. 盖亚开放数据集中典型车辆速度变化曲线
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user: 3. 盖亚轨迹数据集的自动清洗方法 滴滴出行盖亚开放数据中的GPS轨迹数据来自于驾驶员的手机GPS，其信号容易受到天气和环境的影响，精度很难得到保证。为了有效的利用这些数据，可以将盖亚数据集中的数据分为如下三类：正确数据，弱信号数据和无效数据。无效数据可以直接去除，弱信号数据可以进一步进行修正。为了识别这三类数据，首先需要找到数据的特征集。在盖亚轨迹数据集中，相邻两点的距离 l i 可以定义如下： l i = 12756274 × arcsin ( sin 2 ( π × ( l a t i i − l a t i i − 1 ) 360 ) + cos ( π × l a t i i 180 ) × cos ( π × l a t i i − 1 180 ) × sin 2 ( π × ( l o n g i − l o n g i − 1 ) 360 ) ) (1) i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，其中 l a t i i 和 l o n g i 分别是点i在GCJ-02坐标系下的经度和纬度坐标， t i 车辆在i时的时间，其数据为unix时间戳格式。 根据(1)，我们可以得到车辆在点i和点 i − 1 之间的平均速度 v i 。 v i = l i − l i − 1 t i − t i − 1 (2) 以及加速度 a i ： a i = v i − v i − 1 t i − t i − 1 (3) i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 进一步的，我们可以得到车辆在点i和点 i − j 之间的平均速度 v i j ： v i j = l i − l i − j t i − t i − j ， (4) j = 1 ， 2 ， ⋯ ， M − 1 对于任意的一点i，可以得到其对应的一组M维特征集 ( a i ， v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i M − 1 ) 。 在随机森林算法中，最重要的参数是选定的特征子集的维度m。减小特征选择个数m，树的相关性和分类能力也会相应的降低；增大m，两者也会随之增大。所以关键问题是如何选择最优的m，为了解决这个问题需要对不同的m分别计算包外错误率。在选定的样本数据集中，m的取值范围为 [ 1 ， M ] ，从图2中可以看出，当m = 16时，包外错误率就降到了比较低的水平，所以最终选择的特征子集的维度是16。 图2. 特征子集的维度对包外错误率的影响 这里选取了2016年10月~11月成都市二环局部区域轨迹数据作为样本集(数据来源：https://gaia.didichuxing.com)，该样本集包括约180 GB数据，大约1993642054条记录。该自动清洗程序基于Python中的pandas和scikit-learn来实现随机森林。图3显示了在样本数据集中，各部分数据的比例。其中，无效数据占总样本数的3%，信号弱数据占样本总数的2%，有效数据为95%，该开放数据集质量较高。 图3. 盖亚开放数据集盖亚开放数据集成都市二环样本数据清洗结果
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user: 4. 结论 在对交通大数据的研究中，对于数据进行有效的清洗是一个重要的研究方向。本文针对滴滴出行的盖亚开放数据集中的GPS轨迹数据，设计了一种基于随机森林算法自动数据清洗方法用来识别盖亚开放数据集原始GPS轨迹数据中的无效数据，弱信号数据和正常数据。该方法根据数据集中三类数据的数学特征选择其特征集并确定其最优的特征子集维度并以盖亚数据集中的2016年10~11月成都市二环数据集作为样本进行了实验来验证该数据清洗方法的有效性。
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user: 摘 要 主成分分析是多元数据分析中的一个重要的简化算法的方法，SPSS是一种统计分析软件。基于主成分分析方法，利用SPSS对不同城市的旅游影响因素进行有关数据分析和数据处理，构造相关评价指数，并进行聚类分析，得出不同城市的不同旅游需求和消费特点等比较符合实际的结论，给旅游业管理部门提供了一种思路。 关键词 :旅游业，影响因素，主成分分析，评判指数，城市发展 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来随着经济的不断发展，居民对旅游的需求程度在不断上涨。对不同省份和不同城市的相关旅游影响参数进行分析，从而对旅游地区进行综合评价，有利于管理者挖掘旅游潜力，提高旅游地区的管理水平 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。目前，应用统计学进行影响旅游影响因素分析的研究还不多见。付志伟以浙江省11个地级市为直接研究对象，分别从旅游资源基础条件、旅游业发展外部条件和旅游经济效应进行了比较分析，并对部分因子进行定量计算和排序 [ 4 ]。俞彤以广东省21个地级市为研究对象，从旅游产业竞争力、旅游资源竞争力和旅游企业综合竞争力等三方面选取了14个指标构建评价体系，对广东省城市旅游竞争力进行比较研究 [ 5 ]。李创新等采用多指标综合评价的主成分分析法进行区域旅游竞争力的定量分析，并按测评结果对各个省区进行了排序 [ 6 ]。刘欣从产业综合竞争力角度出发，在AHP分析法的基础上，根据相关研究成果及河北省区域特征，使用SPSS软件研究全国省际旅游业的竞争力发展水平的地区差异 [ 7 ]。 SPSS是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。其基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，统计分析过程包括均值比较、回归分析、时间序列分析、多重响应等，分析结果清晰直观，并且软件操作简单 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。本文采用主成分分析方法，通过SPSS软件系统，采集有关数据，进行主成分分析，构造旅游城市的评判指数，得出比较符合实际的结论，给旅游业管理和开发部门提供了一种研究思路。
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user: 2. 基本理论 2.1. 主成分分析 主成分分析是多元数据分析中的一个重要方法，是在力保数据信息损失最小的原则下，对高维变量空间进行降维处理，达到简化算法的目的 [ 12 ]。 假设X是一个 n × m 变量的矩阵，即 X = ( x i j ) n × m = [ e 1 T e 2 T ⋮ e n T ] = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m ] (1.1-1) 设综合变量 F 1 为 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m 的线性组合，即 F 1 = X a 1 ，     a 1 ∈ R m ，     ‖ a 1 ‖ = 1 (1.1-2) 要使得 F 1 能携带最多的原变异信息，即要求 F 1 的方差取到最大值，即 max a 1 T V a 1 (1.1-3) 采用拉格朗日算法求解，得 V a 1 = λ 1 a 1 (1.1-4) 最终得到 var ( F 1 ) = a 1 T λ 1 a 1 = λ 1 (1.1-5) a 1 所对应的特征值 λ 1 应该取到最大值。这里 a 1 被称为第一主轴， F 1 = X a 1 被称为第一主成分。按照同样方法求得第二主轴 a 2 ，第三轴 a 3 ，……，第h个主轴 a h 对应的最优化问题，且 var ( F 1 ) ≥ var ( F 2 ) ≥ ⋯ ≥ var ( F n ) (1.1-6) 利用数据变异大小来反映数据的信息，则 F 1 携带的信息最大，如果选取m个主轴，则此m个主轴所携带的信息的总和为 ∑ h = 1 m λ h 。 2.2. 精度分析 通过数据变量的方差反映主成分新构造出的主超平面包络的原数据。方差越大，所包含的信息就越多。定义累积贡献率 Q m 来反映主超平面的近似质量。 Q m = ∑ h = 1 m var ( F h ) ∑ j = 1 m s j (1.2-1) 其中 ∑ h = 1 m var ( F h ) 是m维主超平面上变量方差的总和， ∑ j = 1 m s j 是原数据的变量方差总和。由于 var ( F h ) = λ h ，1.2.1式可以简写成 Q m = ∑ h = 1 m λ h ∑ j = 1 m s j (1.2-2) 当原数据经过标准化处理，得出 Q m = 1 m ∑ h = 1 m λ h (1.2-3) 2.3. 聚类分析 聚类分析是将个体或对象分类，使得同一类的对象之间的相似性更比其他类对象之间的相似性更强，是对数据可视化的一种辅助手段。聚类的方法有许多种，在本文中，采用的聚类方法是动态聚类中的K-均值聚类法。 2.3.1. 闵可夫斯基距离 对于 n × m 的数据矩阵，即数据具有n维样本点，每个样本点对应m维数据点。令 X i = [ a i 1 ， a i 2 ， ⋯ ， a i m ] ，则样本 X i 与样本 X j 的闵氏距离可以表现为 D ( X i ， X j ) = ( ∑ k = 1 m | a i k − a j k | q ) 1 q (1.3-1) 其中q为某一自然数，当q取以下值时，是闵氏距离的特殊形式。 当 q = 1 时， D ( X i ， X j ) = ∑ k = 1 m | a i k − a j k | ，称为绝对值距离。 当 q = 2 时， D ( X i ， X j ) = ( ∑ k = 1 m | a i k − a j k | 2 ) 1 2 ，称为欧式距离，也是本文中采用的距离处理。 当 q = ∞ 时， D ( X i ， X j ) = max ( 1 ≤ k ≤ m ) | a i k − a j k | ，成为切比雪夫距离。 2.3.2. K-均值聚类 K-均值聚类法是有麦奎因(Mac Queen， 1967)提出并命名的一种聚类方法，其思想是把每个样品划归到重心(均值)与其最接近的那个类，其基本步骤如下： 选取k个样品作为初始聚类点；或将所有样品点初始分为K类，将每类的重心作为初始聚类点；将除了初始聚类点意外的所有样本点进行归类，将每个样本点计算与初始聚类点的闵氏距离，距离最小的归为一类，分为K类；将新的一类重新计算中心记为下一次的聚类点，重复以上步骤，直到达到聚类的要求为止。
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user: 3. 构造城市旅游业评价指数模型 3.1. 样本点采集 挑取了北京、上海、厦门、天津、深圳、广州、杭州等35个国内典型的旅游城市作为样本点进行分析，主要考虑的因素包括旅游人数、景区数(5A级景区数、4A级景区数)、垃圾处理率、城市公园数量、城市公园绿化面积、城市旅游业收入等7项数据。 3.2. 构造评价指数模型 经过归类分析，认为：1) 一个城市高等级的景区数量对旅游业起到主要作用，所以用城市的4A级景区和5A级景区的数量总和合成城市景区数量总值，作为一个评价指标。2) 城市景区的拥挤程度是目前旅游人群考虑的重要因素，所以用旅游的总人数/景区数量表示在旅游期内平均每个景区所容载的旅游人群数量，构造为拥挤指数。3) 城市的环境，主要包括绿化、卫生、垃圾处理以及其他公共设施对旅游人群影响较大，所以对垃圾处理率、城市公园数量、以及绿化面积赋予一定的比值来构造生态指数，反映一个城市的环境。4) 旅游费用是旅客在旅游中考虑的一项重要因素，用旅游总收入/旅游人数来表示旅游的人均旅游消费，构造出一个城市旅游的消费指数。具体构造方式如下： 景区总数 = 5A级景区数 + 4A级景区数。 拥挤指数 = 旅游人数/景区数。 生态指数 = 垃圾处理率*α + 城市公园数量*β + 城市公园的绿化面积*γ。 人均消费 = 城市旅游业收入/旅游人数。