DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. “源–网–荷”协同运行优化模型 3.1. 目标函数 为了提高配电网对新能源的消纳能力，提高配电网运行的经济性，本文在考虑可再生能源、智能软开关、虚拟储能、能源集线器共同作用，提出一种“源–网–荷”保证配电网的安全经济运行的日前协同运行策略。故本模型以社会利益最大(运行成本最小，线损最小)和弃风弃光率最小为目标函数，目标函数如下： f 1 = ∑ t = 1 T p exc ( t ) P exc ( t ) + p gas ( t ) G EH ( t ) + ∑ i = 1 n C loss P loss ( t ) + C sop P sop， i ( t )     + ∑ i = 1 n PV ( P PV， i ( t ) − P PV， i r ( t ) ) + ∑ i = 1 n WT ( P WT， i ( t ) − P WT， i r ( t ) ) (38) 式中， p exc ( t ) 和 p gas ( t ) 分别为购电价格和天然气价格； G EH ( t ) 为能源集线器总购气量，是 G EH1 ( t ) 与 G EH2 ( t ) 的代数之和； C sop 、 C pv 、 C wt 分别为智能软开关，光伏发电机组，风机机组的运行成本； C loss 为网损费用； v ref 为电压参考值； n PV 、 n WT 分别为光伏机组和风电机组的安装节点。 3.2. 约束条件 配电网的约束包含配电网有功/无功潮流约束，线路电压约束，传输容量约束以及配电网与上级电网交换功率约束。 1) 配电网潮流约束 配电网潮流约束包含光伏、风电，智能软开关，能源集线器以及虚拟储能注入的有功–无功平衡约束： P i ( t ) = P DN ， i ( t ) + P PV， i r ( t ) + P WT， i r ( t ) + P SOP， i ( t ) + P L， i EH1 ( t ) + P L， i EH2 ( t ) − P VES， i ( t ) (38) Q i ( t ) = Q DN ， i ( t ) + Q SOP， i ( t ) + Q SVC， i ( t ) + Q VES， i ( t ) (39) 式(38)~(39)为配电网节点注入功率约束，其中 P i ( t ) 为配电网节点i实际注入有功功率； P DN ， i ( t ) 为配电网节点i原注入有功功率；其中 Q i ( t ) 为配电网节点i实际注入有功功率； Q DN ， i ( t ) 为配电网节点i原注入无功功率。由文献可知，配网中相邻节点电压偏离较小，潮流近似采用DistFlow方程表示 [ 11 ]： { P j ( t ) = P i j ， i ( t ) + r i j l i j ( t ) − ∑ ∀ k ， k ≠ i P j k ， j ( t ) Q j ( t ) = Q i j ， i ( t ) + x i j l i j ( t ) − ∑ ∀ k ， k ≠ i Q j k ， j ( t ) (40) v j ( t ) = v i ( t ) − 2 ( r i j P i j ， i ( t ) + x i j Q i j ， i ( t ) ) + ( r i j 2 + x i j 2 ) l i j ( t ) (41) { v j ( t ) = V j ( t ) 2 l i j ( t ) = I i j ( t ) 2 (42) l i j ( t ) = P i j ， i 2 ( t ) + Q i j ， i 2 ( t ) v i ( t ) (43) P loss ， i j ( t ) = l i j ( t ) r i j (44) 式中， r i j 和 x i j 分别为支路ij的等效电阻和电抗； P i j ， i ( t ) 和 Q i j ， i ( t ) 分别为节点i侧注入的有功和无功功率； ∑ ∀ k ， k ≠ i P j k ， j ( t ) 和 ∑ ∀ k ， k ≠ i Q j k ， j ( t ) 分别为节点j侧注入到除去ij的所有支路有功功率和无功功率之和； I i j ( t ) 、 l i j ( t ) 分别为支路ij的支路电流及其二范数； V j ( t ) 、 v j ( t ) 分别为标准化的节点j的电压及其二范数； P loss ， i j ( t ) 为支路ij的的网损。 2) 节点电压与线路电流约束 节点电压和线路潮流均不得小于线路最小允许值且不允许超过线路的最大允许值。 { v min ≤ v i ( t ) ≤ v max I min ≤ I i j ( t ) ≤ I max (45) 式中， v min 、 v max 分别为节点电压的最小值、最大值； I min 和 I max 分别为支路电流的最小值和最大值。 根据功率平衡关系，可得配网与上级电网交换的功率 P exc ( t ) 为： P exc ( t ) = ∑ i = 1 n P DN ， i ( t ) + P sop， i ( t ) + ∑ j = 1 n P loss， i j ( t ) + P VES， i ( t ) − P PV， i r ( t ) − P WT， i r ( t ) − P L， i EH1 ( t ) − P L， i EH2 ( t ) (46)
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user: 5. 结论 本文在多能源接入配电网的情况下，综合考虑购电/购气成本、网损费用、智能软开关运行费用、弃风/弃光费用，并以运行总费用最小作为目标函数，确定了多能配电系统下，计及智能软开关SOP和虚拟储能VES的配电网“源–网–荷”协同运行混合二阶锥模型，通过算例分析得到以下结论： 1) 本文考虑了虚拟储能无功调节能力，充分发挥VES多元化需求响应的功能，有效利用各个节点的分布式的VES为节点提供有功–无功支持，对比策略可知，考虑虚拟储能无功调节作用的平均电压偏移率由1.52降至1.18，弃风率由26.2%下降至14.9%，弃光率由6.0%至基本全消纳，网损率下降了0.03%。因此，考虑虚拟储能无功调节能力，能够提高可再生能源消纳程度，有效改善电能质量。 2) 本文考虑了智能软开关对配电网运行的影响，通过智能软开关对潮流的控制以及无功补偿作用，对比策略3和4可知，经过智能软开关协同作用，风电机组和光伏机组的消纳能力分别提高了6.1%和0.9%，平均电压偏移量下降至1.52%，网损率降低至0.3%，有效降低可再生能源弃用率，同时提高了系统的电能质量。 3) 通过虚拟储能与智能软开关的协同作用，将可再生能源支路与虚拟储能支路有机协同，进一步提高系统对新能源的消纳能力，策略1为考虑虚拟储能有功–无功调节能力和智能软开关的协同策略，由表2和图11可知，策略1的运行成本为47，644元，平均电压偏移量为1.18%，弃风率为14.9%，光伏基本全消纳，均低于其余三种策略，由此可见，考虑虚拟储能和智能软开关的“源–网–荷”协同优化策略具有良好的社会运行效益。 本文研究中，智能软开关与虚拟储能协同作用时网损仍然较大，可能是由于智能软开关在协同虚拟储能消纳新能源时的智能软开关传输损耗造成，后续将进一步研究此方面的内容。同时，本文未将源–荷不确定性考虑在运行过程中，后续将进一步深入研究智能软开关SOP与虚拟储能VES之间协同作用对源–荷不确定性的影响。
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user: 摘要 为讲好中国军人故事、增强我军国际军事话语权提供话语策略借鉴，本文以中国国防部网站英文版Features栏目和美国国防部网站Face of Defense栏目为研究对象，选取了两者从创刊至2020年10月有关军人特写的新闻报道，建立语料库并对部分文章进行人工标注。研究首先对二者的主题视角进行对比分析。然后从两国军人特写中选取同一主题的军人特写各一篇，从评价理论的视角，探讨了二者是如何利用评价资源，特别是情感、判断和欣赏评价构建军人形象以及如何劝说和影响读者接受其所塑造的形象。研究发现中国军人外宣需要借鉴如下策略：主题多样化、塑造人物立体化；调整评价策略，适当减少判断评价，弱化阐述者声音，增加情感评价，增强正面情感语义韵。更多借言特写对象的声音，使军人形象塑造更具贴近性和亲和力。
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user: 1. 引言 党的十八大以来，习总书记在多个场合强调话语权问题，明确提出“要注意加强话语体系建设，讲好中国故事，传播好中国声音，增强在国际上的话语权”。提升中国话语权，对我军来说，就是增强国际军事话语权，在事关国家主权、安全、发展利益上争取主动，赢得主动。为此，就要构建新时代中国特色军事话语体系 [ 1 ]。 国防部网站是一国军方的喉舌，是宣传军队形象的前言阵地。中国国防部网站英文版是中国军方对外传播中国国防政策的重要渠道，主要发布中国国防和军队建设的权威信息，讲述中国军队故事，旨在加强对外军事交流建设，展示中国军队良好形象，让中国和中国军队获得国际社会认同，以增强我军国际军事话语权 [ 2 ]。 中国国防部英文网站主要面对的是外国读者，尤其是欧美读者。这些受众从西方文化的视角去解读打上中华文化烙印的中国军人外宣文本可能会得出不同结论，甚至产生误解。因此，在外宣中国军人形象时要考虑西方人的解读视角，用西方人更能接受的方式讲好中国军人故事，这就需要学习和借鉴西方媒体塑造军人形象所采用的话语体系和话语策略。 军人形象是军队形象的重要组成部分，是社会公众对于军人个体的整体感知。军人形象由军人的民族性、国家性、历史性、文化性、知识性和思想性综合构成，既包括军人的外在形象气质，也包括军人的内在精神面貌如品德素质、知识涵养、专业技能、沟通技能和生活品味。军人作为中国军队的构成主体，成功塑造其外宣形象将有利于树立正面、积极的我军整体国际形象。因此本文从军人形象入手，以中美国防部网站“军人特写”栏目为研究对象，探讨二者在主题内容、叙述视角、尤其是话语策略方面的特点，以期为讲好中国军人故事提供有益借鉴。
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user: 2. 中、美国防部网站“军人特写”栏目主题内容分析与对比 中国国防部网站英文版从2016年11月5日开设“News: feature”(“新闻特写”栏目) [ 3 ]，旨在及时地向世界讲述中国军队故事，从栏目创立至今(2020年9月10日)共发表特写104篇，其中有53篇聚焦军人形象。这些军人特写从集体和个人的不同角度全方位、多维度地展现了新时代中国军人的精神面貌，主要涵盖以下七大主题：维和任务、国际交流(包括军事演习、军事竞赛、军事互访)、军旅生涯(包括岗位职责、从军动机和职业规划)、退伍老兵、抗(抢)险救灾(包括抗击洪水、泥石流、火灾和抗击新冠)军人团队和英雄模范(见表1)。 Table 1 Topic and perspective of the Feature column of the website of Chinese ministry of national (2016.11.5~2020.09.10 主题 篇数 视角 维和任务 军旅生涯 国际交流 退伍老兵 抢险救灾 军人团队 英雄模范 总计 总篇数 12 9 9 8 7 5 3 53 集体视角 7 0 8 0 5 5 0 25 个人视角 5 9 1 8 2 0 3 28 女性视角 2 1 0 0 0 1 2 6 表1. 中国国防部网站英文版“军人特写”栏目的主题和视角(2016.11.5~2020.09.10) 美国国防部网站作为美国最高军事机构国防部的官方网站，是进入美军信息网络、获取相关信息的门户和导航站。该网站既提供有关美国防务政策、组织机构、职能机构、作战行动的最新官方信息，也是美军对内、对外宣传的一个重要窗口。网站的“Face of Defense”(“军人特写”栏目) [ 4 ] 创立于2015年9月22日，至今(2020年10月1日)已发表特写723篇。由于美国国防部网站于2018年10月1日改版，改版后“军人特写”栏目的内容、版面和刊登频率都有所调整，因此本文选择了改版后的30篇和改版前的30篇进行统计，并与中国的53篇军人特写进行比较。这60篇军人特写涉及以下七大主题：军旅生涯、兴趣爱好、家庭、救援、友情、动物和国际交流(见表2)。 Table 2 Topic and perspective of the column: Face of Defense of the Website of U.S. Department of Defense (2015.09.22~2018.08.17 主题 篇数 视角 军旅生涯 兴趣爱好 家庭 救援 友情 动物 国际交流 总计 总篇数 49 3 3 2 1 1 1 60 集体视角 0 0 0 0 0 0 0 0 个人视角 49 3 3 2 1 1 1 60 女性视角 17 1 2 1 0 0 1 22 表2. 美国国防部“军人特写”栏目的主题和视角(2015.09.22~2018.08.17) 对比中、美国防部网站“军人特写”栏目发现，二者围绕军旅生涯讲述军人故事的篇数都很多。但是中国国防部军人特写更多地聚焦于维和任务和国际交流，以树立中国军人良好国际形象。文章写作视角既有个人，也有集体，且二者比例相当。而美国国防部军人特写还涉及兴趣爱好、与家人、朋友和动物关系，且文章均采用个人视角，凸显了个性化和人情味，并且描述女性军人的比例很大。改版后的美国国防部网站上的军人特写将军人的兴趣爱好、与家人、朋友的关系融入了军旅生涯的介绍之中。
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user: 3. 评价理论 “评价理论是关于评价的，即语篇中所协商的各种态度、所涉及到的情感的强度以及表明价值和联盟读者的各种方式 [ 5 ]。”。评价系统(见图1)包括三大主系统：态度、介入和级差。态度是指心理受到影响后对人类行为、文本/过程及现象做出的判断和欣赏。因此该系统又分为三个子系统：情感系统、判断系统和鉴赏系统。情感系统是对人的情感的表达。情感包括幸福、安全、满意和渴望四个方面。判断系统是对人的性格和行为的评判。判断包括社会评判和社会约束两个方面。社会评判与行为规范、做事才干和坚忍不拔有关。社会约束与真实可靠、行为是否正当有关。鉴赏属于美学范畴，是对事物价值的评价。鉴赏包括反应、构成和价值三个方面。Halliday [ 6 ] 认为反应就是情感反应，分为影响和质量两个方面。构成包括平衡和细节。态度系统的情感、判断和鉴赏都既有正面也有负面的评价。 图1. 评价系统 介入是语言使用者调节其对所说或所写内容所承担的责任和义务。介入可以由自言和借言实现。自言意味着活动由单人发声，排除对话性，体现语言使用者的主观性。而借言涉及投射、情态、让步等手段。投射包括引述和转述，通过引用或者转述他人话语来投射观点，体现语言使用者的客观性。级差系统是对态度介入程度的分级资源，包括语势和聚焦两个子系统。评价系统反映在语言上主要由性质形容词、副词(情态状语)、心理过程及行为过程的中心词和模糊词语等来体现 [ 7 ]。 本文主要从评价理论态度、介入和级差视角比较中、美两篇军人特写的话语策略，重点分析了两篇军人特写的态度评价，探讨了语言使用者是如何通过语言表达对军人的态度，特别是对军人情感、判断和鉴赏的评价，从而塑造了何种军人形象，又是通过何种方式劝说和 影响读者接受其所塑造的军人形象的。
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user: 5. 结论 中国国防部英文网站军人特写栏目的潜在读者是外国人，特别是母语是英语的西方人士，其目的是向世界展现中国军人的良好形象，包括军人个体的精神面貌、岗位素质、知识涵养和生活品味。而美国国防部网站军人特写栏目主要面对国内官兵、官兵家属和民众，旨在树立军人在民众心中的正面形象，鼓励更多民众加入美军。中、美国防部网站军人特写由于两国的社会、语言、文化、潜在读者及宣传目的的不同，在主题、视角和评价手段上都有所不同。中国国防部英文网站的军人特写既从个人也从集体视角讲述军人故事，塑造了爱岗敬业、不畏艰险、不怕牺牲、无私奉献、职业素质高的军人形象。美国国防部网站军人特写从个人视角出发，塑造了军人热爱岗位、专业素质高、对职业生涯充满自豪感和满足感的形象，凸显了人情味和个性化。 作为面向世界、特别是面向西方读者的中国军人外宣可以借鉴以下策略：报道主题多样化，塑造人物立体化。不仅报道军人的岗位职责，还描述军人的兴趣爱好、家庭生活和友情关系，使中国军人形象塑造更加丰满、更具温情。调整评价策略，适当减少判断评价，弱化阐述者声音，以降低军人形象塑造的主观性和说教性，留给读者更多协商余地。增加情感评价，特别是正情感评价，以塑造幸福、乐观和有职业成就感的军人形象。更多借言特写对象的声音，使军人形象塑造更具贴近性和亲和力。
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user: 摘要 在词性标注的过程中，汉语中兼类词的存在是影响词性标注准确率的主要原因。本研究以三部词典标注一致的78个形名兼类词为测试对象，基于规则和统计相结合的词性标注方法，将统计的兼类词分布概率与语法搭配规则结合起来，利用兼类词语法搭配模式构建规则库，对国家语委现代汉语通用平衡语料库标注的兼类词结果进行修正，准确率可以提高14.57%。
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user: 1. 汉语中兼类词的现象 在汉语本体研究中，“词类问题可以说是一个老大难问题，长期以来众说纷纭，很难取得一致意见” [ 1 ]。这其中的原因之一是因为汉语中有大量的兼类词。兼类现象是语言中客观存在的，词的使用范围越广、使用频率越高，不同的用法就越多，产生兼类的可能性就越大。以《现代汉语八百词》为例，这是一部供非汉族人学习汉语使用的工具书，所收的都是高频常用词，而且以虚词为主，也收一部分实词，尽管所收实词不多，但该工具书中的“兼类词所占比例竟高达22.5%” [ 2 ]，也就是说800个词里有180个词是兼类词。张虎(2004)等人对北京大学计算语言所公布的200万汉字语料进行统计，结果显示“兼类词占到11%，但兼类词的词次却占到了47%” [ 3 ]。兼类词往往集中在常用的基本词汇中，使用程度高，覆盖面广，兼类情况复杂。汉语兼类词的这些特点，如果还用传统的、面向人的语法信息来服务于中文信息处理是远远不够的，应该从中文信息处理的实际需要出发，细化语法描写的颗粒度，构建符合汉语特点较完备的语法规则库。
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user: 2. 词性标注的方法与规范 当今主流的词性标注方法可以分为三类：基于规则的词性标注方法、基于统计的词性标注方法、规则和统计相结合的词性标注方法。 1、基于规则的词性标注方法 基于规则的词性标注方法是一种理性主义的研究路线。该方法是利用语言学理论与知识，建立并利用规则库进行词性标注。这一方法的局限性主要表现在三个方面：1) 规则是由人工统计归纳出来的，具有较强的主观性，难以形成统一的规则标准，并且建立完备的规则库成本高昂，需要大量的人力。2) 对于大规模复杂语料标注效果不佳，很难挖掘到语言中较为边缘化的规则。3) 新旧规则的兼容性较差，前后规则容易相互冲突，增加规则时需要注意其与已存在规则的优先级与适用性。影响基于规则的词性标注准确率主要因素有两个：一是规则的准度，即规则本身是否正确严谨，二是规则的广度，即规则能否覆盖语料的细微方面。这两个因素成反比关系，在实践层面很难协调，看重准确率的话可能覆盖率会受影响，看重覆盖率就又不能保证准确率。随着计算机技术的发展，出现了利用机器学习原理获取词性标注规则的方法，其主要研究成果有基于决策树(Decision Tree， DT)方法、基于转换的错误驱动(Transform-Based Error Driven， TBED)方法等。 2、基于统计的词性标注方法 基于统计的词性标注方法是一种经验主义的研究路线。随着计算机科学技术的迅速发展，基于大规模语料的计量统计研究成为可能，可以根据概率模型计算某个词所属某些词性的概率，并筛选其中最大概率的标记序列作为标注结果。概率计算是通过大规模语料来进行的，所以我们先要通过语料库对模型进行训练。其词性判断标准通过概率统计获得，客观性更强，减少了人工规则归纳的主观性，并且借助于计算机的性能，大幅提高了对大规模文本的标注速度。但是基于统计的方法也有不少的局限性。基于统计的方法即使不断扩大训练语料的规模，也会出现数据稀疏的情况，导致产生零概率问题，数据平滑算法是解决数据稀疏问题的方法之一。基于统计的词性标注方法是目前主流的研究方法。基于统计模型的词性标注方法的典型研究成果有CLAWS系统、最大熵(Maximum Entropy， ME)、隐马尔可夫(Hidden Markov Model， HMM)、条件随机场(Condition Random Field， CRF)、神经网络(Neural Networks， NN)等基于统计模型的词性标注方法。 3、规则和统计相结合的词性标注方法 基于规则和基于统计的两种方法各自具有优越性和局限性，结合上述两种方法的优缺点，规则和统计相结合的方法是大势所趋的，规则消歧与统计概率结合起来，互相克服各自的缺点，既改进统计方法中的数据稀疏等问题，也弥补规则方法中覆盖面小、规则不完备等缺陷，从而提高词性标注的准确率。典型的研究成果有张民等人“通过研究统计的可信度，引入了置信区间的方法，建立了一种基于置信区间的评价函数，统计和规则相结合进行词性标注” [ 4 ]。 纵观上述三种标注方法，它们都不同程度地忽略了汉语本体研究中的语法搭配模式，未能重视语法搭配知识在词性标注尤其是兼类词标注中的作用。传统的语法搭配模式虽然属于人工归纳，数量及效率上不如机器的性能强大，但语法搭配模式由人的认知模式归纳而出的，应当是最高优先级的规则，因为当我们利用标注结果去与正确答案比对时，其正确的标注答案也是人工标注的，人之所以能够标注出完全正确的答案，其根本依据还是人的语法思维，而不是机器的标注逻辑，所以依据人工归纳的语法搭配模式作为统计结果的辅助手段是具有价值的，且当标注矛盾时，依据语法搭配模式构建的规则应该具有比其他规则更高的优先级。 4、词性标注规范 词性是词的语法性质的分类，是按其在短语或句子中充当句法成分的能力来划分的，尽管汉语这一划分词类的标准已被学界认可，但由于汉语词类问题比较复杂，在“汉语中的词究竟包含哪些类”“每类所辖词汇范围”等问题上一直存在争议，没有完全统一的标准。汉语本体研究的这一问题在中文信息处理领域也同样存在分歧，分词与词性规范也没有完全统一的标准。目前，比较有影响的是国家语委制定的《信息处理用现代汉语词类标记规范》和北京大学制定的《北京大学现代汉语语料库基本加工规范》，两者的词性分类具有明显差异。本研究的研究对象是国家语委现代汉语通用平衡语料库中标注的兼类词，所以本研究以《信息处理用现代汉语词类标记规范》为词性标注规范。
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user: 3. 基于语法搭配模式的消歧策略设计思想 本研究的设计思想是基于规则和统计相结合的词性标注方法，利用兼类词语法搭配规则对基于概率统计模型的大规模词性标注加以辅助，也就是在概率统计后利用规则消歧的方法。汉语语法现象纷繁复杂，语法规则数量庞大，我们曾对清华大学100万字的树库进行统计，结果发现语法规则竟多达14000多条。因此，想单纯利用语法规则实现大规模语料标注是不现实的。但我们知道，汉语词类划分的标准是语法功能，兼类词作为词类中的特殊现象，其判断标准也应该是语法功能。鉴于此，本研究将归纳的兼类词各词性搭配模式进行正则代码化，转换为计算机语言，用其对国家语委现代汉语语料库中的78个兼类词的标注结果进行校验。以“不幸”一词为例来阐述这种消歧策略的测试过程及结果。 1、语法搭配模式归纳 以朱德熙先生的“词组本位”为理论依据，分析了7800个实例(每个词抽取100个例句加以分析)，归纳语法搭配模式。以“不幸”为例，通过分析实例，归纳了它的主要语法搭配模式： 1) “不幸”作形容词的语法搭配模式 ① 不幸 + 名词：意大利建筑界称这段历史为“[不幸]时期”。 ② 副词 + 不幸：急促的电话铃声给伊丽莎白和丈夫佛兰克带来了一生中最[不幸]的消息。 ③ 不幸 + 动词：2001年，Y[不幸]发生意外，Z向保险公司报案，保险公司决定给付16万元人身保险金。 ④ 不幸 + 介宾结构：4月17日，她[不幸]被感染。 2) “不幸”作名词的语法搭配模式 ① 人称代词 + 的 + 不幸：聪明的人都能忘掉他们的[不幸]，适应他们的生活。 ② 形容词 + 的 + 不幸：不在陆地上进行武装干涉，以拯救希腊的崩溃，这将是最大的[不幸]。 ③ 动词 + 不幸：但，并未料到会有[不幸]。 ④ 指量短语 + 不幸：在这个灾难或者说[不幸]面前，我觉得人们更需要理性，我渴望大家能够理性地面对。 2、转换规则代码 在得到“不幸”一词的语法搭配模式之后，以《信息处理用现代汉语词类标记规范》的词性标注规范为标准，将其转换为计算机语言的正则模式如下： pattern_bxa1=r'不幸/[a-zA-Z]+[一-龥]+/n' pattern_bxa2=r'[一-龥]+/d不幸/[a-zA-Z]+' pattern_bxa3=r'不幸/[a-zA-Z]+[一-龥]+/v' pattern_bxa4=r'不幸/[a-zA-Z]+[一-龥]+/p[一-龥]+(/n|/r)' pattern_bxa5=r'不幸/[a-zA-Z]+[一-龥]+/u' pattern_bxn1=r'[一-龥]+/r的/u不幸/[a-zA-Z]+' pattern_bxn2=r'[一-龥]+/a的/u不幸/[a-zA-Z]+' pattern_bxn3=r'[一-龥]+/v不幸/[a-zA-Z]+' pattern_bxn4=r'[一-龥]+/r[一-龥]+/q[一-龥]*不幸/[a-zA-Z]+' 将正则表达式导入文本文件，逐行读取，匹配所输入的字符串或文本文件，导出所匹配的数量以及具体内容，并且将修正结果再次导出，对比前后标注文件的不同并计算其修正率。 3、测试结果及分析 仍以“不幸”一词为例，通过规则代码进行匹配，我们可以发现国家语委现代汉语通用平衡语料库中对“不幸”一词词性标注不当之处，如通过“不幸”作名词用的第一条规则“人称代词 + 的 + 不幸”，我们发现现代汉语通用平衡语料库将其全部判断为了形容词，如“各/r的/u不幸/a”“别人/r的/u不幸/a”。同样，“动词 + 不幸”的搭配模式中，“不幸”应判断为名词，现代汉语通用平衡语料库也都判断成了形容词，如“炫耀/v不幸/a”“有/v不幸/a”“忘记/v不幸/a”“遭/v不幸/a”“分担/v不幸/a”等。这种应当判断为名词却判断为形容词的情况比较普遍，仅在“不幸”一词的100条随机有效语料中，标注错误的句子就有14句，用我们的消岐策略全部可以修正过来，修正率为14%。具体情况见表1。 Table 1 Comparison table of part of speech tagging results of ‘不幸 词 语委自动标注 规则修正后 修正率 不幸 /a:100条 /n:0条 /a:86条 /n:14条 14% 表1. “不幸”词性标注结果前后对比表 通过仔细分析标注错误的实例，大都是忽略“不幸”的名词属。出现这种情况，并不是因为语委语料库词性标注的标准中把“不幸”只看作形容词而不看作名词。如果我们在语委语料库中搜索“不幸/n”，会出现19条检索结果，这说明语委语料库对于“不幸”的词类是包含名词的，承认“不幸”是形名兼类。在这19条检索结果中，“历史造成的不幸”“最大的不幸”等结构是符合上文两条“的 + 不幸”规则的；“种种不幸”“一段不幸”等结构是符合“指量短语 + 不幸”规则的；“带来不幸”“有过不幸”等是符合“动词 + 不幸”规则的。这说明语委的词类分类和我们的规则相一致，但是在进入自动标注后，就全然舍弃了名词的用法。我们将语料库中已经判断为“不幸/n”的例句再次进行自动标注，仍旧会判断为形容词。如“带来不幸和灾难”是检索“不幸/n”的例句之一，标注结果为“带来/v不幸/a和/c灾难/n”，“不幸”仍判断为形容词。诸如此类的矛盾情况是较为普遍，这说明语委语料库的词性标注功能系统存在一定的缺陷，这也是基于概率模型的标注方法难以解决的问题，存在这一问题的原因可以归纳为以下两个方面： 1) 由于其采用的是“机助人校”的语料标注方法，而未对自动词性标注中的底层语法规则进行归纳总结，在机器标注后单纯依据人工校对修正部分兼类体系，并未针对大量的兼类现象进一步完善其消歧方法。 2) 由于训练样本规模不足而导致数据稀疏问题。语委的语料库相对于其他语料库规模偏小，根据最大似然估计，会将一些词的非常用词性的概率判断为零，但实际上其概率并不一定为零。对于这种情况，利用规则消歧辅助词性标注就显得尤为重要，能够大幅度提升因训练不足而忽略小概率的情况。 采用诸如“不幸”一词的标注方法，对78个形名兼类词的正则模式进行描写，最终共转换为645条规则代码，建立形名兼类词消歧规则库，然后对7800个形名兼类词的有效实例一一验证，发现有1137个句子词性标注错误，用我们的方法可以全部准确修正，修正率为14.57%，这跟靳光瑾(2005)关于现代汉语通用平衡语料库标注质量的结论“词性标注错误率低于千分之五”不符，语委语料库的词性标注结果与正确结果之间存在不小的误差。我们只是作了这样一个小范围的测试，如果将本研究已经统计过的2200余个兼类词的搭配模式全部加入到语法规则库中，那么对标注结果准确率会更大的提高。
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user: 4. 基于语法搭配模式的消歧策略的局限性 本研究归纳的兼类词语法搭配规则，的确对提高词性标注尤其是兼类词标注结果在准确率有很大帮助，但不能据此否认这种方法的不足： 1) 汉语语法现象纷繁复杂，语法搭配模式的统计归纳只能统计出主要的搭配模式，而不能穷尽所有搭配模式。 2) 只关注有直接组合关系的搭配模式的提取，忽略了远距离的搭配模式。在代码化过程中，对于正则表达式的准度和广度提出了较高要求。
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user: 5. 结语 汉语具有不同于印欧语的语法特点，要进一步提高汉语词性标注质量，需要构建大量精确且适用的规则。尤其在面对汉语的兼类词消歧这个“瓶颈”时，利用其语法搭配模式所构建的规则库对已标注语料加以修正，这不失为一种可靠的方法。这种运用兼类词语法搭配模式进行词性消岐的策略在基于概率的词性标注方法占据主流研究的今天仍具有很大的价值。在基于统计的方法进行大规模语料标注后，完全可以使用我们的设计思想对语料进行完善和修正，可以提高自动词性标注的准确率。 目前所有的机器自动标注始终不能达到百分之百的正确率，其本质原因是人与机器思维的差异，人能够依据自己的语法思维和认知模式标注出完全正确的语句，而机器利用与人类认知不同的算法逻辑只能接近完全正确的标注结果。如果想要无限接近完全正确的结果，需要让自动标注过程无限接近人类本身的语法思维和认知模式。本研究的语法搭配模式规则库的构建是一次小规模的实验，这种研究任重而道远，不仅需要先进的计算机技术如人工智能的运用，也需要前沿的汉语本体理论如认知语言学的研究，挖掘人类在语言中本质的认知模式，需要不断结合跨学科的先进理论与研究经验，从而推进中文信息处理不断取得理论创新和实践突破，推动汉语本体与应用研究不断完善与发展。
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user: 摘要 打造电工装备供应商生态圈是国家电网公司落实中央质量强国、经济高质量发展战略的重点发展方向，也是电工装备制造业及相关配套服务行业实现可持续发展、提升竞争力的客观需要。本文通过对生态系统相关理论和案例分析，初步构建出以电工装备供应商为核心的生态圈，其中包括总体目标，主要构成、管理与技术支撑，以及商业模式等。通过打造供应商生态圈可以全方位促进生态圈内外部资源共享及上下游高效协同，以实现自适应、可持续发展、高智慧运营的健康生态模式。
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user: 1. 引言 我国经济已转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转化增长动力的时期。今年5月以来多次强调要“加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”；与此同时，国家提出加快5G、区块链、大数据中心、人工智能、物联网等为代表的信息数字化基础设施建设 [ 1 ]。面对“双循环”新发展格局，电工装备行业持续深化现代智慧供应链的创新与实践。国家电网企业布局数字经济、推动新型数字基础设施，积极推动电网向能源互联网升级，通过构建和谐共赢的电工装备供应商生态圈主动适应能源革命和数字革命，实现公司未来高质量发展的转型升级。
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user: 2. 相关理论 商业生态系统基础概念 商业生态系统的概念是由生态系统的概念引申出来的，生态系统是指生物及其环境在一定空间时间内，通过物质的循环和能量的交换而形成的一个自然界的整体 [ 2 ]。James F. Moore (1993)首次提出“商业生态系统”概念，指出商业生态系统是以组织和个人相互作用为基础的一个有机整体，包括价值链关系，竞争关系，外部环境等相关关系 [ 3 ]。也有一些学者认为商业生态系统是由企业和消费者构成的一个动态发展整体 [ 4 ]。综上所述，商业生态系统是基于组织和个人相互作用，以追求各自利益的同时促进共同繁荣和发展的生态发展联合体。
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user: 3. 构建供应商生态圈研究主要内容及研究框架 3.1. 研究内容 对构建电工装备供应商生态圈体系研究需要在深入了解生态圈各方的需求现状的基础上，明确供应商生态圈的定位及价值、构建整体目标及主要构成、管理及技术支撑、商业模式研究所构成的供应商生态圈生态体系，并设计和研究其生态圈的应用场景。 3.2. 研究框架 本项目通过研究供应链和商业生态圈等相关理论以及对案例的分析和研究作为研究框架的理论层部分，通过公司相关管理和技术的支撑，以以内外部需求为驱动，以电工装备供应链为主线，以需求侧引领供给侧及配套服务第三方等合作伙伴的核心利益诉求，形成社会化的协同生产方式和组织模式。针对工程设计、生产制造、物流运输、质量检验及产融结合等环节，全方位促进内外部资源共享及上下游高效协同，以实现和谐共赢，可持续发展、高智慧运营的目标(见图1)。 图1. 供应商生态圈研究体系
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user: 5. 电工装备供应商生态圈应用场景设计研究 (一) 履约协同 履约协同是指利用信息化技术，在线及时向供应商反馈履约信息，供应商、采购部门、项目方可以在线上发起图纸确认、排产计划、生产质量、交货验收等履约问题的协同，并跟踪问题处理结果，提高项目交付履约及时性，实时跟踪问题处理进展，为供应商履约协同提供支撑(见图4)。 · 物资需求在线确认 利用信息化技术在线协同供应商与需求部门，通过供应计划在线编制、在线审核、在线变更等，完成物资需求在线确认，实现重要物资图纸传递实时确认、智能监控、自动留存，打破物资信息交互壁垒。 图4. 履约协同场景设计示意图 · 生产进度在线跟踪 生产进度在线跟踪即物资部门通过在线系统对接，主动对接供应商生产系统与监造平台，实时交互生产备料、排产计划、制造进度信息，实现物资生产相关数据统一管理和分析。 · 物资交付在线办理 物资交付在线办理是通过利用实物ID快速读取并校验物资到货信息，上传物资地理位置和交付图片，完成现场交接验收在线办理业务。 · 物资结算在线办理 应用移动终端和网上电子签章等技术，通过履约结算单据电子化和结算自动在线办理，改变以往纸质履约结算单据并提交需求方审核、人工办理款项支付的情况，提升结算工作效率。 (二) 智能监造 通过供应商数据采集中心和智慧物联网关可以实时获取供应商生产线生产状态数据、工业控制数据、视频监测数据、设备检测数据，实现对生产及检验流程实时监控。例如通过对不同品类设备生产工艺的实时数据进行逻辑固化，自动分析生产坏点，实现生产坏点自动预警，同时截取坏点前后的生产数据(包括视频数据)进行存档待查。 (三) 质量评价 通过定制化的产品质量评价模型，实现对供应商的工艺质量评价及行业分析。平台自动采集生产过程数据、工序及工艺数据、生产设备产品数据等数据后进行清洗，并结合预制的专业产品质量评价模型进行计算分析，对供应商工序及工艺进行评价。发现问题后反馈回溯给供应商，并自动生成质量报告供业务人员参考。 (四) 物流监控 通过信息技术将需求方、供应方与社会第三方物流企业在线协同共享，实时监控运输配载方案、运输配送车辆、运输配送人员、运输配送轨迹等物流信息，实现物流全程可视可控，保障优质履约，有效节省运营成本。物流运输监控场景设计(见图5)。 · 物流运输信息在线共享 通过建立在线智能物资配送管理平台功能，将物资的需求方、供应方和第三方物流服务商互联，实现物资需求计划、物资配送信息三方共享。 · 物资运输全程可视 通过车辆物联网设备采集数据，实时追踪物资及运单的在途位置、司机及车辆状态信息、路况信息、预计到达时间等，查看行车轨迹、车辆全程状态(超速、油耗等)，实现可追溯。 图5. 物流运输监控场景设计示意图 · 运输路径跟踪预警提醒 应用电子围栏功能，对取货点、仓库、检测机构、现场等圈定电子围栏，根据车辆位置、路况信息等，智能计算预计到达时间，系统根据设定阈值对于车辆偏离配送路线、车辆超速等异常自动发送预警信息，便于需求方、供应方和第三方物流服务商监控物资运输状态，确保运输全过程安全可控。 · 物资运输状态智能监控 通过智能传感器应用，全面支持运输过程中出现的冲击、跌落、震动、倾斜等状态的变化以及环境温湿度的变化，及时通过在线异常预警提醒，协调处理相关事件，保障物资安全、及时到货。 · 运输服务评价 发货方、接收方等均可对承运商和司机的各项运输服务进行评价反馈；帮助平台优选承运商、优选司机，提高服务质量。 · 运输路线规划 应用沉淀的交易、物流运输、传感器、地理信息等历史数据，开展数据挖掘，引导承运商合理排布运力、安排司机排班 (五) 风险预警 通过实时获取物资供应链及相关信息，集成供应链业务流信息、现场实物流信息，建设、运检、财务等相关专业业务信息，公司外部供应商、设计单位等利益相关方信息，实现过程信息及关键数据实时、透明、共享，业务流转处理状态直观可见，业务风险自动感知。 供应链监控预警是在供应链可视化基础上，以实时获取物资供应链及外部信息为输入，通过设置监控预警策略与规则，调取监控规则库设置的业务规则及阈值控制要求，对产生的业务风险进行评估，通过数值表现的方式将监测的实际状况与业务规则进行比照分析，计算判别业务数据的状态，识别发现物资供应链经营过程中的异常状态及风险问题。业务监控预警架构(见图6)。 (六) 产能调配 产能调配是指在线获取供应商产能及在产状态，结合供应商历史合同执行情况，建立项目进度与物资供应匹配度分析模型，智能分析重点物资供需形势，自动感知产能风险，供应履约风险提前预警预判，并将识别的供应商产能不足、生产困难等共性履约问题，及时向各属地单位发出物资供应预警，根据系统感知风险，统筹供应商产能及运力资源，确保最大化合理满足物资需求。产能调配场景(见图7)。 图6. 业务监控预警架构图 图7. 产能调配场景设计示意图 (七) 行业评价 通过对采购订单的采购物资进行统计与分析，建立各品类行业对标指标，可有效了解生产工艺、服务水平、检测工艺等整体水平，为采购订单提供有效的数据参考。同时，针对采购订单中不同型号的产品，与匹配的对标指标进行横向比对，形成对应的行业对标报告，展现各个采购订单中的品类生产工艺、检测工艺在行业中的整体水平。 (八) 产融融合 借助电工装备智慧物联平台，深度了解供应商的产能、服务能力及经营状况等情况，服务于系统内金融单位挖掘潜在客户和风险评估，同时为供应商提供产融融合的增值服务(供应链金融服务)。 以供应商全息画像为基础(见图8)，基于区块链技术，利用订单信息开展应收账款融资、利用质检信息开展质押融资等业务。公司提供订单信息、质检信息确认和分析服务，金融机构向电工装备生态提供融资资源，形成电工装备供应商生态圈与外部产业链的合作模式。 图8. 供应商全息画像示意图
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user: 6. 总结与展望 打造电工装备供应商生态圈是国家电网公司落实中央质量强国、经济高质量发展战略的重点发展方向，是公司建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业战略的内在需求，也是电工装备制造业及相关配套服务行业实现可持续发展、提升竞争力的客观需要。本文主要研究了构建电工装备供应商生态圈的框架体系，主要包括了生态圈的定位及应用价值、总体目标与构成、管理与技术支撑体系、生态服务模式以及利益分配模式。电工装备供应商生态圈建设以提高各方需求、打造透明工厂、助力供给侧结构性改革、带动上下游企业助推产业升级为总体目标，其主要构成包括供应商生态圈的需求方、供给方、第三方及以政府为主的检测方。生态圈主要依托电工装备智慧物联平台(EIP)，以进入退出机制、互惠共生机制、学习机制、激励机制和信任机制为核心的管理支撑体系，通过生态服务模式以及合理的利益分配模式，打造出共赢合作、可持续发展的供应商生态圈。除此之外，在研究供应商生态圈框架体系的基础上，研究和设计了其应用场景，主要包括了履约协同、智能监造、质量评价、物流监控、风险预警、产能调配、行业评价以及产融融合，为进一步落实和应用生态圈奠定了基础与方向。 未来，随着电工装备供应商生态圈持续完善、业务板块不断扩充，需要与生态圈各方建立良好的沟通机制，及时准确的了解各方需求及业务方向，为全力打造可持续发展、高智慧运营的供应商生态圈健康生态模式贡献力量。
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user: 摘要 目的：比较传统的蛋白免疫印迹和全自动蛋白质定量分析检测特异性蛋白质相对含量的差异，并进行方法学优化，为蛋白质定量分析提供技术参考。方法：分别使用两种系统对不同分子量的目标蛋白进行检测，比较两种系统的灵敏度、重复性和适用范围。结果：相比传统WB系统，全自动系统灵敏性、重复性和稳定性更高，并且可进行多分子同时检测，尤其在检测微量蛋白、分子量较大或较小的蛋白以及高通量方面具有优势。结论：全自动蛋白检测是一种灵敏、高效的检测特异性蛋白丰度变化的系统，值得在科研和医学检验中推广。
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user: 1. 引言 特异性蛋白表达检测是生物和医学研究中常用的方法。传统的蛋白免疫印迹(Western Blotting， WB)一直被科研工作者使用，但其步骤多，周期长，结果不稳定。近年全自动蛋白定量分析(Automatic Quantitative Protein Analysis)以其独特的优势发展迅速。本文将传统的蛋白免疫印迹和全自动蛋白质定量分析检测进行比较，并进行方法学优化，为蛋白质定量分析提供技术参考。 Western Blotting (WB)是分析某一蛋白质相对含量的一种常用技术，它将高分辨率凝胶电泳和免疫化学杂交显影技术相结合 [ 1 ] [ 2 ]。传统的WB分析步骤包括：1) SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)；2) 电转移；3) 抗体杂交和酶联免疫显影。首先，提取组织或细胞中的总蛋白质，进行BCA定量分析；然后通过SDS-PAGE电泳使得蛋白质分子按分子量大小分离；通过电转移将胶上的蛋白质转移到PVDF膜上，封闭处理后，依次与特异性抗体(一抗)和酶(或荧光染料)交联的二抗杂交。最后，经过显影处理，可以观察到目标分子的表达变化。WB检测的灵敏性受多个因素的影响，如：目标分子的含量和分子量大小、转膜的效率、抗体的亲和性等，并且由于人工操作步骤较多，实验的重复性和稳定性有限 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 全自动蛋白质表达定量分析是近年新发展起来的一种蛋白检测技术，它将免疫印迹的制胶、蛋白电泳分离、杂交和显影集成到一个系统中，并实现全自动化。目前该系统有两种型号的检测仪器：WES和JESS，前者适用于化学发光显影，后者还兼容荧光成像。本研究中使用的是WES系统。首先，试剂盒中预制的分离胶和浓缩胶吸附到毛细管中，紫外照射后交联激活，形成蛋白质分离柱。将蛋白样品、一抗、二抗、发光液以及洗涤液分别加到孔板中，上机后它们按设定的程序依次被吸到分离柱上进行反应。这是一种对蛋白质进行原位杂交的分析方法，不需要电泳转膜，避免了转膜不充分或过度对结果的影响；并且，该方法一次最多可以检测24个样本，运行时间大约为3小时，显著提高了检测效率。本研究对这两种技术进行了系统研究，以比较两种方法的灵敏度、重复性和适用范围，为科研工作者进行蛋白质相对定量分析提供技术参考。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 1) 样本：人乳腺癌MDA-MB-231细胞，购买自ATCC细胞库。 2) 抗体：见表1。 Table 1 The information of antibod 抗体 公司 货号 种属 目标蛋白分子量(KD) 浓度(mg/ml) 稀释度 WB WES Anti-Caspase3 GeneTex GTX110543 Rabbit 35 0.61 1:1000 1:200 Anti-p-H2AX Biolegend 613402 Mouse 15 0.5 1:500 1:50 Anti-Actin GeneTex GTX629630 Mouse 43 1 1:1000 1:400 Anti-GAPDH ORIGEN TA8025 Mouse 37 1 1:1000 1:400 Anti-Ku70 GeneTex GTX101821 Rabbit 70 1 1:1000 1:200 Anti-PARP GeneTex GTX112864 Rabbit 116 1 1:1000 1:200 Anti-mTOR CST 2983S Rabbit 289 未标记 1:1000 1:200 HRP标记山羊抗鼠IgG 壮志生物 EK010 1:3000 HRP标记山羊抗兔IgG 壮志生物 EK020 1:3000 表1. 抗体信息一览表 3) 其他试剂 RIPA蛋白裂解液(碧云天，P0013B)、BCA蛋白定量检测试剂盒(碧云天，P0010)、蛋白酶抑制剂(MCE， HY-K0010)；化学放光试液(Millopore， BKLS0100)。 4) WES kit (Protein Simple)：2-40KD低分子量蛋白分析kit (货号：SM-W012-1)，12-230KD中分子量蛋白分析kit (货号：SM-W004-1)，66-440KD高分子量蛋白分析kit (货号：SM-W006-1)。 5) 仪器 全自动蛋白质定量分析系统(Protein Simple， USA)；化学发光凝胶成像仪(Bio-Rad， USA)。 2.2. 方法 1) 蛋白质样品获得：用含有10%的胎牛血清的DMEM培养基培养MDA-MB-231细胞。取生长至对数期的MDA-MB-231细胞，加入适量RIPA裂解液(含蛋白酶抑制剂)，置于冰上裂解30分钟，然后12，000 rpm离心30分钟(4℃)收集上清，置于−80℃保存备用。 2) 蛋白定量：取细胞裂解液适量，5倍稀释，按照BCA试剂盒说明书进行蛋白定量。 3) WB实验条件 a) 对于分子量小于40KD的Caspase3、p-H2AX，电泳时用15%的分离胶分离；250 mA恒流转膜1 h； b) 对于中分子蛋白的Actin、GAPDH、Ku70，选择10%的分离胶进行电泳；250 mA恒流转膜1.5 h； c) 对于大分子量蛋白的mTOR、ATR，电泳时用6%的分离胶分离；250 mA恒流转膜6 h； d) 蛋白转膜后，在含5%的脱脂奶粉封闭液中封闭1 h，然后加入一抗4℃过夜孵育。次日，洗涤膜3次后根据一抗的种属来源加入对应的HRP标记的二抗，室温孵育1小时。洗膜后，加入化学发光液，在凝胶成像仪上曝光，采集图像，并进行灰度分析。 4) WES主要操作步骤 首先，将蛋白样品稀释成0.5、2、8 mg/ml，按说明书操作要求取相应体积WES上样buffer和双蒸水，混合，制成样品检测液，加入到检测板的样品孔道中。然后将稀释的一抗、二抗、洗涤液分别按说明书要求加入到检测板的相应孔道中，室温2500 rpm离心检测板5 min。将检测板和预制毛细管板放入WES机箱，运行WES软件程序，进行全自动蛋白定量分析。 2.3. 结果分析 采用Graphpad prsim 8.0进行Pearson相关性分析。
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user: 3. 结果 3.1. 两种检测方法的灵敏度分析 在传统的WB分析中，分子量不同的蛋白需要的转膜条件和时间不同。因此在本研究中按分子量大小分别比较了WB和WES分析的灵敏性。 图1. 采用WB与WES两种方法检测不同分子量蛋白。(A) 低分子量蛋白；(B) 中分子量蛋白；(C) 高分子量蛋白 1) 对于分子量小于40 KD的蛋白，我们检测了Caspase3、p-H2AX两个蛋白的丰度(抗体信息见表1)。如图1(A)所示，在总蛋白量为16、4、1 µg时，WB的结果显示条带灰度与蛋白含量的相关相关系数分别是0.74和0.99。使用WES分析，在总蛋白量为8、2、0.5 µg时，WES的结果显示条带灰度与蛋白含量的相关相关系数分别是0.97和0.99。 2) 对于分子量在30~100 KD的蛋白，我们检测了Actin、GAPDH和Ku70三个蛋白的丰度(抗体信息见表1)。如图1(B)所示，在总蛋白量为16、4、1 µg时，WB的结果显示条带灰度与蛋白含量的相关相关系数分别是0.97、0.98、和0.94。使用WES分析，在总蛋白量为8、2、0.5 µg时，WES的结果显示条带灰度与蛋白含量的相关相关系数分别是0.98、0.98和0.94。 3) 对于分子量大于200 KD的蛋白质，我们检测了mTOR蛋白的丰度(抗体信息见表1)。如图1(C)所示，在总蛋白量为16、4、1 µg时，WB的结果显示条带灰度与蛋白含量的相关相关系数分别是0.99。使用WES分析，在总蛋白量为8、2、0.5 µg时，WES的结果显示条带灰度与蛋白含量的相关相关系数为0.98。 综上可以看出，用两种方法检测不同分子量的蛋白质，在一定的浓度范围内，两种方法都具有很好的相关性；与传统的WB方法相比，WES方法可以检出更低含量的蛋白质，灵敏度更高。 3.2. 采用WES的方法同时检测两种蛋白 如果检测的目标蛋白分子量差异较大，理论上可以用WES同时检测目标分子和内参。为了探究同一通道多分子的检测可能性，我们选取GAPDH、Ku70、Actin三个分子进行验证(抗体信息见表1)。将兔抗人Ku70的抗体分别和鼠抗人GAPDH抗体、鼠抗人Actin抗体等体积混合，加入同一通道。结果如图2所示：WES能够同时检测样本中Ku70和GAPDH (或Actin)的含量，与这三个分子单独杂交相比，结果无差异。因此，如果待检的蛋白质分子量差异显著，并且抗体杂交的条带特异性强，可通过WES进行多重检测，同时在一个泳道比较内参及目标分子的变化，这增加了实验结果的可信度，并节省了样本。 图2. 采用WES的方法同时检测两种蛋白。(A) 同时检测内参(GAPDH或Actin)和Ku70的泳道图；(B) 同时检测GAPDH和Ku70的峰形图；(C) 同时检测Actin和Ku70的峰形图 3.3. 重复性及准确性 WB分析的过程人工操作环节较多，研究者Angela Koller曾指出，传统WB标准差系数(Coefficient of Variance， CV)大于35%，重复性较差 [ 6 ]。为了探究WES的重复性，本研究以GAPDH分子为例，重复五次分析，结果如图3所示，其CV值约3.2%，提示WES的重复性优于传统WB。 图3. WES检测GAPDH表达的准确性及重复性。(A) 重复五次上样的泳道图；(B) 重复五次上样的峰形图 3.4. WES能检测微量的蛋白剪切体 细胞在生理或应激状态时常发生蛋白的剪切，如在凋亡过程中多聚ADP-核糖体聚合酶(poly ADP-ribose polymerase， PARP)被Caspase-3剪切，其催化结构域和DNA结合结构域分离。我们用依托泊苷(Etoposide， 5 μM)处理人乳腺癌MDA-MB-231细胞，提取总蛋白，通过WES检测PARP分子的剪切，结果如图4所示：依托泊苷作用0.5小时后PARP就被剪切，由成像图可以直观看到剪切体的条带(图4(A))，峰形图显示了2个条带的位置(图4(B))。由此可见，WES能检测微量的蛋白剪切体。 图4. WES检测依托泊苷处理人乳腺癌MDA-MB-231细胞后PARP的剪切。(A)泳道图；(B) 峰形图
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user: 4. 讨论 传统的蛋白免疫印迹(WB)是经典的蛋白检测方法，一直被科研人员所使用。检测过程包括蛋白裂解液的制备、蛋白的电泳分离及转印、封闭、一抗和二抗的杂交、化学发光显影。实验步骤多，过程繁琐，操作需要注意的细节较多。此外，传统WB在检测低分子量和高分子量蛋白质时，分离胶浓度及转膜时间对结果影响较大。对于一些分子量比较大或者比较小的蛋白质，转膜是否充分对结果影响较大：如果转膜时间过短，高分子量蛋白转膜不彻底；对小分子量蛋白质，转膜时间长则容易穿膜，而适宜的转膜条件需要反复摸索。对于一些珍贵样本(如：分选细胞、胚胎细胞、穿刺样本、激光显微切割样本等)，如果蛋白含量较低，检测尤其困难。 与WB相比，WES检测中，蛋白质在凝胶柱中被电泳分离后，抗体分子与检测的抗原分子直接杂交，省去了转膜的过程，避免了转膜效率对实验结果的影响。当两种分子的分子量差异较大时，将靶蛋白和内参对照进行同时检测，结果准确性更高。WES分析中，对蛋白质的浓度和抗体的稀释度要求更高，而且WES分析的相对成本较高，为了获得理想的检测结果和节约实验成本，需要使用传统WB对抗体的使用浓度进行初步摸索，然后根据WB中的抗体的最适浓度确定WES中一抗的稀释倍数。 WES相比传统WB，无需制胶、无需转膜，安全环保；3小时左右获得结果，缩短实验优化时间；全自动化，无需值守，效率更高，可进行多重检测；可以检测低至0.5 μg的蛋白量，对于来源不易的样本，更节省样品；分子量可跨度2~440 KD；实验流程标准化，具有可重复性。由此可见，在有条件的实验室，WES检测特异性蛋白质的方法值得推广。
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user: 摘要 本文主要研究具有马尔可夫链的随机蚊子种群模型的不变测度。首先，巧妙构造李雅普诺夫函数，利用伊藤定理、比较定理，证明了随机蚊子种群模型存在唯一的全局连续正解。其次，如果 λ ≤ 0 ，不育蚊子种群会灭绝，而野生蚊子种群的分布弱收敛于唯一不变概率测度；如果 λ > 0 ，则系统具有不变概率测度，解过程的转移概率收敛于不变测度。最后证明了随机过程的转移概率收敛到其不变测度的指数收敛速度。