MDV資料庫
㈠ 紫雲英矮縮病毒病病原特性是怎樣的
病毒名稱：紫雲英矮縮病毒Milk.vetch.dwarf.virus（MDV）。分類地位：矮縮病毒屬Nanovirus。在國際病毒分類委員會（ICTV）中的編碼蘆雹為00.093.0.01.004。病毒提純：紫雲英矮縮病毒的提純參見Ohki，S.T.（1975）.Ann.Phytopath.Soc.Japan41：508。病毒鬧尺理化特性：①病毒粒子。病毒粒子為等軸對稱20面體，無包膜，直徑26mn。外觀具角狀，表面殼粒排列不液嘩高清晰。②核酸。病毒粒子中已知含有11個環狀單鏈DNA（ssDNA），每個大小約1kb。序列分析表明，MDV與蠶豆壞死黃化病毒和地三葉草矮化病毒具有同源性。在NCBI資料庫中有14個紫雲英矮縮病毒的序列登錄，其中有1組（11個）全序列：gi｜20177457｜ref｜NC_003638.1｜[20177457]segment1，1007bpgi｜20177459｜ref｜NC_003639.1｜[20177459]segment2，1009bpgi｜20177461｜ref｜NC_003640.1｜[20177461]segment3，1000bpgi｜20177463｜ref｜NC_003641.1｜[20177463]segment4，990bpgi｜20177465｜ref｜NC_003642.1｜[20177465]segment5，989bpgi｜20177467｜ref｜NC_003643.1｜[20177467]segment6，977bpgi｜20177469｜ref｜NC_003644.1｜[20177469]segment7，981bgi｜20177471｜ref｜NC_003645.1｜[20177471]segment8，985bpgi｜20177473｜ref｜NC_003646.1｜[20177473]segment9，997bpgi｜20177475｜ref｜NC_003647.1｜[20177475]segment10，1022bpgi｜20177477｜ref｜NC_003648.1｜[20177477]segment11，1001bp③蛋白。病毒粒子中含有一個結構蛋白。
㈡ 資料庫里密碼不是明文，求解。指點
你想問什麼呢？如何還原密碼？
應該是使用utl_encode.base64_encode，將密碼加密的，旁指但這個函數中的參數中有個key，
需要使用用加密時一樣的key，調用運行配utl_encode.base64_decode才能解密
舉例，加密
hashed_string1 := utl_raw.cast_to_varchar2(
utl_encode.base64_encode(
dbms_crypto.mac (
src => utl_raw.cast_to_raw( '加密內容11111' ),
typ => DBMS_CRYPTO.HMAC_MD5,
key => utl_raw.cast_to_raw(『帶虛加密key11』)
)
)
);
執行後hashed_string1就類似於「sgx9xmdvwv6+xmie8avqjq== 」
你要解密要執行utl_encode.base64_decode， 但你要有key
㈢ 這種網頁源代碼是用的什麼加密方式如何加密、解密
到左道先一個人網站自助平台問一下，就知道了。么這笨。。。
終極的一個網頁代碼加密方法，屢次懸嘗擺擂成功過關，永久無解
左道先一愛好，直入正題。
首先，為什麼無解——密碼存在你的資料庫里，用時實時用PHP取用，按
時間無序數字生成密碼並用時間演算法再加密，就是製作者也需要折騰一翻
，為的是（那個特別的用用，呵呵）。。。
方法上，
第一步，
。。。
(小省了一點，二百字元左右)
第二步，
AJAX - 向伺服器發送請求獲取密碼，進步頁面驗證。
網頁使用密碼，驗證顯示，形成終極頁。
更絕的，想要，只顯示結果，要求（假設有的，對於較高高手的）有人會
用「」直顯網頁源碼。
嚇，亂講。
左道先一，接招：
中轉鏈接，執行PHP轉換，原文轉換成圖片，臨時圖片。
This OK!
最後，沒有更多，歡迎合作，網路共贏。
你懂得？！
（代碼因固不上，有想讓你去我網站米系米系的味道——自己去取一下也
好；也有，網路上傳代碼現在不敢極了！9X%的保不通過，漢汗寒。。。
）
牛刀，也許在你眼中不是，歡迎挑戰。
共享學習，左道站長自助推廣平台。
㈣ 中國航天小短文
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火箭: 宇航時代的開拓者
信息發布時間：2007-01-08
一. 引言
這個 「星際旅行漫談」 系列原本是為了討論未來的星際旅行技術而寫的。 不過今天卻要來討論一種比較 「土」 的技術： 火箭。 之所以討論火箭， 主要的原因有兩個： 一個是因為我國的第一艘載人飛船 「神舟五號」 即將發射， 在這個中國宇航員即將叩開星際旅行之門的時刻， 我們這個系列不應該缺席， 更不應該讓火箭這位宇航時代的開拓者在這個系列中缺席。 另一個是因為火箭雖然是一種不那麼 「未來」 的技術， 但我覺得， 在我和讀者們能夠看得到的將來， 承載人類星際旅行之夢的技術很有可能仍然是火箭這匹識途的老馬。
二. 宇宙速度
火箭理論的先驅者、 俄國科學家齊奧爾科夫斯基 (K. E. Tsiolkovsky 1857-1935) 有一句名言： 「地球是人類的搖籃。 但人類不會永遠躺在搖籃里， 他們會不斷探索新的天體和空間。 人類首先將小心翼翼地穿過大氣層， 然後再去征服太陽周圍的整個空間」。
星際旅行是一條漫長的征途， 人類迄今在這條征途上走過的路程幾乎恰好就是 「征服太陽周圍瞎核派的整個空間」， 而在這征途上的第一站氏燃也正是 「穿過大氣層」[注一]。
在人類發射的航天器中數量最多的就是那些剛剛 「穿過大氣層」 的航天器 - 人造地球衛星， 迄今已經發射了五千多顆。 其中第一顆是 46 年前 (1957 年 10 月 4 日) 在前蘇聯的拜克努爾磨賀發射場發射升空的。
從運動學上講， 這些人造地球衛星的飛行軌跡與我們隨手拋擲的一塊石頭的飛行軌跡是屬於同一類型的。 我們拋擲石頭時， 拋擲得越快， 石頭飛得就越遠， 石頭飛行軌跡的彎曲程度也就越小。 倘若石頭拋擲得如此之快， 以致於飛行軌跡的彎曲程度與地球表面的彎曲程度相同， 石頭就永遠也不會落到地面了[注二]。 這樣的石頭就變成了一顆環繞地球運轉的小衛星。 一般來說， 石頭也好， 衛星也罷， 它們的飛行軌跡都是橢圓[注三]。 對於石頭來說， 如果它飛得不夠快， 那它很快就會落到地面， 從而我們只能看到橢圓軌道的一個極小的部分， 那樣的一個部分近似於一段拋物線。
那麼一塊石頭要拋擲得多快才能不落回地面呢？ 或者說一枚火箭要能達到什麼樣的速度才能發射人造地球衛星呢？ 這個問題的答案很簡單， 尤其是對於圓軌道的情形。 在圓軌道情形下， 假如軌道的半徑為 r， 衛星的飛行速度為 v[注四]， 則維持衛星飛行所需的向心力為 F=mv2/r (m 為衛星質量)， 這一向心力來源於地球對衛星的引力， 其大小為 F=GMm/r2 (M 為地球質量)。 由此可以得到 v=(GM/r)1/2。 假如衛星軌道很低， 則 r 約等於地球半徑 R， 由此可得 v≈7.9 公里/秒。 這個速度被稱為 「第一宇宙速度」， 它是人類邁向星空所要達到的最低速度。
但是細心的讀者可能會從上面的計算結果中提出一個問題， 那就是 v=(GM/r)1/2 隨著軌道半徑的增加反而減小， 也就是說軌道越高的衛星， 飛行的速度就越小。 但是直覺上， 把東西扔得越高難道不應該越困難嗎？ 再說， 倘若把衛星發射得越高所需的速度就越小， 那麼 v≈7.9 公里/秒 這個 「第一宇宙速度」 豈不就不再是發射人造地球衛星所要達到的最低速度了？ 這些問題的出現表明對於發射衛星來說， 衛星的飛行速度並不是所需考慮的唯一因素。 那麼， 還有什麼因素需要考慮呢？ 答案是很多， 其中最重要的一個是引力勢能。 事實上描述發射衛星困難程度的更有價值的物理量是發射所需的能量， 也就是把衛星從地面上的靜止狀態送到軌道上的運動狀態所需提供的能量。 因此我們改從這個角度來分析。 在地面上， 衛星的動能為零[注五]， 勢能為 -GMm/R (R 為地球半徑)， 總能量為 -GMm/R； 在軌道上， 衛星的動能為 mv2/2=GMm/2r (這里運用了 v=(GM/r)1/2)， 勢能為 -GMm/r， 總能量為 -GMm/2r。 因此發射衛星所需的能量為 GMm/R - GMm/2r。 這一能量相當於把衛星加速到 v=[GM(2/R - 1/r)]1/2 所需的能量。 由於 r>R， 這一速度顯然大於 v=(GM/R)1/2≈7.9 公里/秒 (而且也符合軌道越高發射所需能量越多這一 「直覺」)。 這表明 「第一宇宙速度」 的確是發射人造地球衛星所需的最低速度， 只不過它表示的並不是飛行速度， 而是火箭提供給衛星的能量所對應的等價速度。 在發射衛星的全過程中， 火箭本身的飛行速度完全可以在任何時刻都低於這一速度。
上面的分析是針對圓軌道的， 那麼橢圓軌道的情況如何呢？ 在橢圓軌道上， 衛星的飛行速度不是恆定的， 分析起來要困難一些， 但結果卻同樣很簡單， 衛星在橢圓軌道上的總能量仍然為 -GMm/2r， 只不過這里 r 表示所謂的 「半長徑」， 即橢圓軌道長軸長度的一半。 因此上面關於 「第一宇宙速度」 是發射人造地球衛星所需的最小 (等價) 速度的結論對於橢圓軌道也成立， 是一個普遍的結論。
在人造地球衛星之後， 下一步當然就是要把航天器發射到更遠的地方 - 比方說月球 - 上去。 那麼為了實現這一步火箭需要達到的速度又是多少呢？ 這個問題的答案也很簡單， 不過在回答之前先要對 「更遠的地方」 做一個界定。 所謂 「更遠的地方」， 指的是離地心的距離遠比地球半徑 (約為 6.4×103 公里) 大， 但又遠比地球與太陽之間的距離 (約為 1.5×108 公里) 小。 之所以要有後面這一限制， 是因為在討論中我們要忽略太陽的引力場[注六]。 由於航天器離地心的距離遠比地球半徑大， 因此與發射前在地面上的引力勢能相比， 它在發射後的引力勢能可以被忽略； 另一方面， 由於航天器不再做環繞地球的運動， 其動能也就不再受到限制， 最小可能的動能為零。 因此發射後航天器的最小總能量近似為零。 由於發射前航天器的總能量為 -GMm/R， 因此需要由火箭提供給航天器的能量為 GMm/R， 相當於把航天器加速到 v=(2GM/R)1/2≈11.2 公里/秒 的速度。 這個速度被稱為 「第二宇宙速度」， 有時也被稱為擺脫地球引力束縛所需的速度， 它也是一個等價速度。
倘若我們想把航天器發射得更遠些， 比方說發射到太陽系之外 - 就象本系列的 序言 中提到的 「先驅者號」 探測器一樣 - 火箭需要達到的速度又是多少呢？ 這個問題比前兩個問題要復雜些， 因為其中涉及的有地球與太陽兩個星球的引力場， 以及地球本身的運動。 從太陽引力場的角度看， 這個問題所問的是在地球軌道所在處、 相對於太陽的 「第二宇宙速度」， 即： v=(2GMS/RS-E)1/2 (其中 MS 為太陽質量， RS-E 為太陽與地球之間的距離)。 這一速度大約為 42.1 公里/秒。 相對與第一、 第二宇宙速度來說， 這是一個很大的速度。 但是幸運的是， 我們的地球本身就是一艘巨大的 「宇宙飛船」， 它環繞太陽飛行的速度大約是 29.8 公里/秒。 因此如果航天器是沿著地球軌道運動的方向發射的， 那麼在遠離地球時它相對於地球只要有 v』 = 12.3 公里/秒 的速度就行了。 在地心參照系中， 發射這樣的一個航天器所需要的能量為 mv』2/2 + GMm/R (其中後一項為克服地球引力場所需要的能量， 即把航天器加速到第二宇宙速度所需要的能量)， 相當於把航天器加速到 v≈16.7 公里/秒 的速度。 這一速度被稱為 「第三宇宙速度」， 有時也被稱為擺脫太陽引力束縛所需要的速度， 它同樣也是一個等價速度， 而且還是針對在地球上沿地球軌道運動方向發射航天器這一特殊情形的。
以上三個 「宇宙速度」 就是迄今為止火箭技術所跨越的三個階梯。 在關於 「第三宇宙速度」 的討論中我們看到， 行星本身的軌道運動速度對於把航天器發射到遙遠的行星際及恆星際空間是很有幫助的。 這種幫助不僅在發射時可以大大減少發射所需的能量， 而且對於飛行中的航天器來說， 倘若巧妙地安排航線， 也可以起到 「借力飛行」 的作用， 比如 「旅行者號」 就曾利用木星的引力場及軌道運動速度來加速。
三. 齊奧爾科夫斯基公式
在上節中我們討論了為發射不同類型的航天器， 火箭所要達到的速度。 與火箭之前的各種技術相比， 這種速度是很高的。 在早期的科幻小說中， 人們曾設想過用所謂的 「超級大炮」 來發射載人航天器。 其中最著名的是法國科幻小說家凡爾納 (J. G. Verne 1828-1905) 的作品。 凡爾納在他的小說 ?從地球到月球? (?From the Earth to the Moon? 1866) 中曾經讓三位宇航員擠在一枚與 「神舟號」 的軌道艙差不多大的特製的炮彈中， 用一門炮管長達 900 英尺 (約 300 米) 的超級大炮發射到月球上去 (最終沒能擊中月球， 而成為了環繞月球運動的衛星)。 但是凡爾納雖然有非凡的想像力， 卻缺乏必要的物理學及生理學知識。 他所設想的超級大炮若真的在 300 米的炮管內把 「炮彈」 加速到 11.2 公里/秒 (第二宇宙速度)， 則 「炮彈」 的平均加速度必須達到 200000 米/秒2 以上， 也就是 20000g (g≈9.8米/秒2 為地球表面的引力加速度) 以上。 但是脆弱的人類肌體所能承受的最大加速度只有不到 10g。 這兩者的差距無疑是災難性的， 因此凡爾納的炮彈雖然製作精緻， 乘坐起來卻一點也不會舒適。 不僅不會舒適， 且有性命之虞， 事實上英勇的宇航員們在 「炮彈」 出膛時早就變成了肉餅， 炮彈最後有沒有擊中月球對他們都已經不再重要了。 倘若炮彈真的擊中月球的話， 其著陸方式屬於所謂的 「硬著陸」， 就象隕石撞擊地球一樣， 著陸時的速度差不多就是月球上的第二宇宙速度 (2.4 公里/秒)， 相當於在地球上從比珠穆朗瑪峰還高 30 倍的山峰上摔到地面， 這無異是要把肉餅進一步摔成肉漿。
因此對於發射航天器 (尤其是載人航天器) 來說， 很重要的一點就是航天器的加速過程必須發生在一個較長的時間里 (減速過程也一樣)。 但是加速過程持續的時間越長， 在加速過程中航天器所飛行的距離也就越大。 以凡爾納的超級大炮為例， 倘若炮彈的加速度小於 10g， 則加速過程必須持續 100 秒以上， 在這段時間內炮彈飛行的距離在 500 公里 以上。 炮彈的加速度越小， 這段距離就越大。 由於炮彈本身沒有動力， 因此這段距離必須都在炮管內。 這就是說， 凡爾納超級大炮的炮管起碼要有 500 公里長！ 建造這樣規模的大炮顯然是很困難的， 別說凡爾納時代的技術無法辦到， 即使在今天也是申請不到經費的。 因此航天器的發射必須另闢奚徑[注七]。 火箭便是一種與凡爾納大炮完全不同但卻非常有效的技術手段。
火箭是一種利用反沖現象推進的飛行器， 即通過向與飛行相反的方向噴射物質而前進的飛行器。 從物理學上講這種飛行器所利用的是動量守恆定律。 下面我們就來簡單地分析一下火箭的飛行動力學。
假設火箭單位時間內噴射的物質質量為 -dm/dt (m 為火箭質量， dm/dt<0)， 噴射物相對於火箭的速度大小為 u (方向與火箭飛行方向相反)， 則在時間間隔 dt 內， 火箭的速度會因為噴射而得到一個增量 dv。 依據動量守恆定律， 在火箭參照系中我們得到：
mdv = -udm
對上式積分並注意到火箭的初速度為零便可得：
v = u ln(mi/mf)
其中 mi 與 mf 分別為火箭的初始質量及推進過程完成後的質量 (顯然 mi>mf)。 這一公式被稱為齊奧爾科夫斯基公式， 它是由上文提到的俄國科學家齊奧爾科夫斯基發現的， 那是在 1897 年， 那時候的天空還是一片寧靜， 連飛機都還沒有上天。 齊奧爾科夫斯基因為在航天領域中的一系列卓越的開創性工作而被許多人尊稱為 「航天之父」。
從齊奧爾科夫斯基公式中我們可以看到， 火箭所能達到的速度可以遠遠地高於噴射物的噴射速度。 這一點是很重要的， 因為這意味著我們可以通過一種較低的噴射速度來達到航天器所需要的高速度， 這在技術上遠比直接達到高速度容易得多。 從某種意義上講， 凡爾納的超級大炮之所以沒能成為一種成功的載人航天器的發射裝置， 正是因為它試圖直接達到航天器所需要的高速度。
但是火箭雖然能夠達到遠比噴射物噴射速度更高的速度， 為此所付出的代價卻也不小， 火箭所要達到的速度越高， 它的有效載荷就越小。 這一點從齊奧爾科夫斯基公式中可以很容易地看到。 我們可以把公式改寫為： mf = mi exp(-v/u)， 由此可見， 火箭的飛行速度 v 越高， 它的有效載荷 (mf 中的一部分) 也就越小。 假如我們想用 v=1 公里/秒 的噴射速度來達到第一宇宙速度 (即將有效載荷送入近地軌道)， 則 mf/mi≈0.00037， 也就是說一枚發射質量為一千噸的火箭只能讓幾百公斤的有效載荷達到第一宇宙速度， 這樣的效率顯然是太低下了。
為了克服這一困難， 齊奧爾科夫斯基提出了多級火箭的設想。 多級火箭的好處是在每一級的燃料用盡後可以把該級的外殼拋棄， 從而減輕下一級所負載的質量。 在理論上， 火箭的級數越多， 運載效率就越高， 不過在實際上， 超過三級的火箭其技術復雜性的增加超過了運載效率方面的優勢， 運用起來得不償失。 因此目前我們使用的火箭大都是三級火箭。 即便使用多級火箭， 航天飛行的消耗仍是驚人的， 通常一枚發射質量為幾百噸的火箭只能將幾噸的有效載荷送入近地軌道 (比如發射 「神舟號」 飛船的長征二號 F 型火箭發射質量約為 480 噸， 近地軌道的有效載荷約為 8 噸)。
四. 接近光速
前面說過， 這個星際旅行系列主要是為了討論未來的星際旅行技術而寫的， 因此在這里我們也要把目光放遠些， 看看上節討論的火箭動力學在火箭速度持續提高， 乃至接近光速時會如何。 到目前為止人類發射的航天器中飛得最遠的已經飛到了冥王星軌道之外。 冥王星自 1930 年被發現以來， 就一直是太陽系中已知的離太陽最遠的行星。 在那之外是一片冰冷廣袤的空間。 人類要想走得更遠， 必須要有更快的航天器。 在齊奧爾科夫斯基公式中火箭的速度是沒有上限的， 通過提高噴射物的噴射速度， 通過增加火箭質量中噴射物所佔的比例， 火箭在原則上可以達到任意高的速度。 這一點顯然是錯誤的， 因為物體的運動速度不可能超過光速， 這是相對論的要求[注八]。因此當火箭運動速度接近光速時， 齊奧爾科夫斯基公式不再成立。 那麼有沒有一個比齊奧爾科夫斯基公式更普遍的公式， 在火箭運動速度接近光速時仍成立呢？ 這就是本節所要討論的問題。
首先， 簡單的答案是： 這樣的公式是存在的。 事實上， 這樣的公式不僅存在， 而且並不復雜， 因此我們乾脆在這里把它推導出來， 以滿足大家的好奇心。 這一推導所依據的基本原理仍然是動量守恆定律， 我們也仍然在火箭參照系中計算火箭速度的增量。 這里要說明的是， 所謂火箭參照系， 指的是所考慮的瞬間與火箭具有同樣運動速度的慣性參照系 (因此在不同的時刻， 火箭參照系是不同的)。 我們用帶撇的符號表示火箭參照系中的物理量 (這是討論相對論問題的慣例)。 與上一節的討論相仿， 假設火箭單位時間內噴射的物質質量為 -dm』/dt』 (m』 為火箭質量， dm』/dt』<0)， 噴射物相對於火箭的速度大小為 u (方向與火箭飛行方向相反)， 則在一個時間間隔 dt』 內， 火箭的速度會因為噴射而得到一個增量 dv』。 依據動量守恆定律， 在火箭參照系中我們得到：
m』dv』 = -udm』
這里 dm』 為噴射物的相對論質量 (運動質量)， 這一公式對於 u 接近甚至等於光速的情形也成立[注九]。在非相對論的情形下， 上面所有帶撇的物理量都等於靜止參照系 (地心參照系) 中的物理量， 因此對上述公式可以直接積分， 這種積分的含義是對上式中的速度增量進行累加。 但在相對論中， 速度合成的規律是非線性的， 把這些在不同時刻 - 因而在不同參照系中 - 計算出的速度增量直接相加是沒有意義的， 因此上述速度增量必須先換算到靜止參照系中才能積分。
運用相對論的速度合成公式， dv』 所對應的靜止系中的速度增量為：
dv = (dv』 + v)/(1 + vdv』/c2) - v = (1 - v2/c2)dv』
將這一結果與在火箭參照系中所得的關於 dv』 的公式聯立可得：
dv / (1 - v2/c2) = -u dm』/m』
對這一公式積分， 並進行簡單處理， 便得：
v = c tanh[(u/c) ln(mi/mf)]
其中 mi 與 mf 是在火箭參照系中測量的。這就是齊奧爾科夫斯基公式在相對論條件下的推廣。 對於低速運動的火箭， (u/c) ln(mi/mf) << 1， 因而 tanh[(u/c) ln(mi/mf)]≈(u/c) ln(mi/mf)， 上述公式退化為齊奧爾科夫斯基公式。 由於對於任意 x， tanh(x) < 1， 因此由上述公式給出的速度在任何情況下都不會超過光速。
上述公式的一個特例是 u=c 的情形， 即噴射物為光子 (或其它無質量粒子) 的情形。 這種火箭常常出現在科幻小說中， 通常是以物質與反物質的湮滅作為動力來源。 對於這種情形， 上述公式簡化為： v = c(mi2 - mf2)/(mi2 + mf2)。 如果將火箭 90% 的物質轉化為能量作為動力， 火箭的飛行速度可以達到光速的 99%。
五. 飛向深空
宇宙的浩瀚是星際旅行家們面臨的最基本的事實。 即使能夠達到接近光速的速度， 飛越恆星際空間所需的時間仍然是極其漫長的。 從太陽系出發， 到銀河系中心大約要飛 3 萬年， 到仙女座星雲 (M31 - 河外星系) 大約要飛 220 萬年， 到室女座星系團 (Virgo - 河外星系團) 大約要飛 6000 萬年 ... ... 相對於人類彈指一瞬的短暫生命來說這些時間顯然是太漫長了。 但是且慢悲觀， 因為我們還有一個因素可以依賴， 那就是相對論的時鍾延緩效應。 在相對論中運動參照系中的時間流逝由所謂的 「本徵時間」 來表示， 它與靜止參照系中的時間之間的關系為：
τ = ∫ (1 - v2/c2)1/2 dt
把這個公式用到火箭參照系中， τ 就是宇航員所感受到的時間流逝。 很顯然， 火箭的速度越接近光速， 宇航員所感受到的時間流逝也就越緩慢。 考慮到這個因素， 宇航員是不是有可能在自己的有生之年到銀河系中心、 仙女座星雲、 甚至室女座星系團去旅行呢？ 下面我們就來計算一下。
我們考慮一個非常簡單的情形， 即火箭始終處於勻加速過程中。 當然這個勻加速度是在火箭參照系中測量的。 為了讓宇航員有賓至如歸的感覺， 我們把加速度選為與地球表面的重力加速度一樣， 即 g。 用數學語言表示：
d2x』/dt』2 = g
把這一加速度變換到靜止參照系 (地心參照系) 中可得：
d2x/dt2 = (1 - v2/c2)3/2g
由此積分可得：
x = (c2/g) [(1 + g2t2/c2)1/2 - 1]
只要加速的時間足夠長 (gt>>c)， 上式可以近似為 x≈ct。 這表明在地心參照系中， 經過長時間加速後飛船基本上是以光速飛行的。 但是我們感興趣的是宇航員所經歷的時間， 即 「本徵時間」 τ， 這是很容易利用上式 - 即 τ 的定義 - 計算出的， 結果為：
τ = (c/g) sinh-1(gt/c)
我們可以從 τ 和 x 的表達式中消去 t， 由此得到：
τ = (c/g) sinh-1{[(1 + gx/c2)2 - 1]1/2}
如果 x<<c2/g≈1 光年， 即飛行距離遠小於一光年， 上式可以近似為： τ≈(2x/g)1/2， 這正是我們熟悉的非相對論勻加速運動的公式。 如果 x>>c2/g≈1 光年， 即飛行距離遠大於一光年， 上式可以近似為： τ≈(c/g) ln(2gx/c2)， 下面我們只考慮這種情形。 考慮到到達一個目的地通常還需要考察研究、 拍照留念， 因此火箭不能一味加速， 而必須在航程的後半段進行減速， 從而旅行所需的時間應當修正為：
τ ≈ (2c/g) ln(gx/c2) ~ (2 年) ln(x/光年)
倘若旅行的目的地是銀河系的中心， x=30000 光年， 由上式可得 τ~ 20 年。 這就是說， 在宇航員看來， 僅僅 20 年的時間， 他就可以到達銀河系的中心， 即使考慮到返航的時間， 前後也只要 40 年的時間， 他就可以衣錦還鄉了。 這就是相對論的奇妙結論！ 只不過， 當他回到地球時， 地球上的日歷已經翻過了整整 6 萬年， 他的孫子的孫子的孫子 ... ... (如果有的話) 都早已長眠於地下、 墓草久宿了。
運用同樣的公式， 我們可以計算出到達仙女座星雲所需的時間約為 29 年； 到達室女座星系團所需的時間約為 36 年； ... ... (在這里讀者們對於對數函數增長之緩慢大概會有一個深刻的印象吧)。 倘若一個宇航員 20 歲時坐上火箭出發， 如果他可以活到 80 歲， 那麼在他的有生之年 (不考慮返航 - 壯士一去兮不復返)， 他可以到達 10000000000000 (十萬億) 光年遠的地方。 這個距離已經遠遠遠遠地超過了可觀測宇宙的線度， 因此這樣的一位宇航員在有生之年可以到達宇宙中任意遠的地方！
這樣看來， 星際旅行似乎並不象人們渲染的那樣困難。 如果是那樣， 我們也就不必費心討論什麼 Wormhole 和 Transporter 了， 直接坐上火箭遨遊太空就是了。 事情當然不會如此簡單， 別忘了在我們的計算中火箭是一直在加速的 (否則的話， 那個幫了我們大忙的對數函數就會消失)， 這樣的火箭耗費的能量是驚人的 (究竟要耗費多少能量呢？ 運用本文給出的結果， 讀者可以自己試著計算一下)。 不過這種能量耗費所帶來的工程學上的困難比起建造 Wormhole 所面臨的困難來終究還是要小得多。 因此運用這樣的火箭探索深空也許真的會成為未來星際旅行家們的選擇。唯一的遺憾是， 他們只要走得稍遠一點， 我們就沒法分享他們的旅行見聞了。
因為相對論只保佑他們， 不保佑我們。
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注釋
[注一] 大氣層與行星際空間是連續銜接的， 所謂 「穿過大氣層」 指的是穿過厚度在百餘公里以內的稠密大氣層。
[注二] 當然， 這里我們要忽略空氣阻力， 並且還要忽略地球表面的地形起伏。
[注三] 這里我們： 1. 用衛星一詞指那些環繞地球運動的物體， 這些物體的軌跡是局限在有限區域中的 (否則的話可能的軌跡還包括拋物線與雙曲線)。 2. 假定地球的引力場是一個嚴格的平方反比中心力場。 3. 忽略任何其它星體的引力場。
[注四] 確切地講是指速度的大小， 下文提到的 「向心力」、 「引力」 等也往往指的是大小， 請讀者自行判斷其含義。
[注五] 這里參照系取在地心， 我們忽略由地球自轉所導致的衛星動能 (忽略所造成的誤差小於 1%)。
[注六] 確切地講是忽略太陽引力場中引力勢能的變化。 在這一限制之下其它行星的引力場也同樣可以忽略。
[注七] 類似於凡爾納大炮那樣的裝置在表面引力較弱的星球 - 比如月球 - 上建造起來就會容易許多， 因此有人設想它可以成為未來月球基地的航天器發射裝置。
[注八] 在理論與實驗上都有跡象表明， 在特定的條件及特定的含義下， 運動速度超過光速不是絕對不可能的， 但是這種超光速並不象許多科普愛好者所認為的那樣， 是推翻了相對論。 關於這一點， 以後有時間再作專門的介紹。
[注九] 假如 u 等於光速， 則 dm』 理解為 dE』/c2 (E』 為噴射物的能量)。
作者：盧昌海 二零零三年十月十四日寫於紐約
責任編輯：中國航天工程咨詢中心_侯丹
㈤ 求論文：病毒中核算在分子生物學中的應用
【綜述】
幾種用於發現未知病毒核酸序列的技術及其應用
翁康生
病毒是引發人類傳染性疾病的主要病原體之一, 它們極
大地威脅著人類健康。目前還存在人類尚未認知或新出現的
病毒, 隨時可能嚴重危害人類健康安全〔1 - 3〕。及早地發現,
鑒別未知的或新出現的病毒, 是有效的預防和控制的先決條
件之一。因此, 建立、儲備、改良、發展、乃至創新應用於
發現、鑒別未知或新出現病毒的技術方法是十分必要的。
近20 多年來, 常採用傳統的微生物學技術方法和現代分
子生物學技術方法相結合的途徑, 發現和鑒別未知病毒。通
過細胞培養的方法分離病毒、電鏡觀察、用已知病毒的抗血
清建立的免疫學方法作排他性檢測、用已知病毒核酸序列建
立的PCR、雜交等方法, 作特異核酸序列的檢測、用分子生物
學技術獲得未知病毒核酸序列, 查詢基因資料庫, 檢出並確
定未知病毒基因組序列, 最終發現鑒別出未知病毒。
對於無法用細胞分離培養的未知病毒, 有的採用免疫學
與分子生物學技術相結合, 篩選獲取病毒特異抗原編碼基因
的克隆, 進而發現鑒別出該病毒。更多的則是採用相應的分
子生物學技術, 從被檢樣品中發現獲取未知病毒的核酸序列,
進而發現鑒別未知病毒。無論未知病毒是否可以用細胞培養
分離, 最終對其基因組序列的測定分析, 是鑒別和判斷的決
定性依據之一, 而獲取未知病毒的核酸序列是前提條件。
從少量樣品中, 從高度復雜的宿主細胞核酸物質中, 分
離、擴增、獲取足夠量的無基因序列資料的未知病毒的核酸
片段, 供進一步克隆、測序、生物信息學分析, 是用分子生
物學技術發現、鑒別未知和新出現病毒的關鍵之一〔4〕, 也是
最終測定分析, 拼接出未知和新出現病毒基因組序列的瓶頸
步驟。病毒所攜核酸物質有DNA 和RNA 之分, 可採用的技術
方法也有所不同, 現將有關技術與其應用作一簡介, 以供
參考。
1 代表性差異分析法
代表性差異分析法是為尋找分析兩個生物樣品復雜的基
因組間有何差異而發展建立畝灶鄭起來的分子生物學技術方法, 並
不斷得到演化, 發展和應用。病毒感染宿主細胞後, 與未感
染的同類細胞相比, 二者核酸物質間的差異主要在於是否存
在病毒核酸。消減去二者核酸間相同序列的背景部分, 擴增、
比較、選取餘下可能存在差異的部分, 進一步分析以發現未
知病毒的核酸序列。病毒的核酸結構各有不同, 可選用相應
的代表性差異分析法, 見表1 。
111 DNA 代表性差異分析法(DNA Representation difference
analysis , DNA RDA)
此方法是Lisitsyn 等〔5〕利用核酸消減雜交技術〔6〕、PCR 方法
和雙鏈DNA 熱變性後互補鏈退火復性的二級動力學原理〔7 - 8〕
作者單位:上海市疾病預防控制中心 200336
表1 病毒核酸類型與各代表性差異分析法的選用
病毒核
酸類型
DNA RDA c DNA RDA
非rRNA 序列
6 核苷酸引導
c DNA RDA
ds DNA 線狀√
ds DNA 環狀√
ss RNA polyA( + ) √
ss RNA polyA( - ) 3 √
ds RNA polyA( - ) √
3 負鏈ss RNA polyA( - ) 視病毒在宿主細胞的轉錄機制而定。
而建立的。方法中將需分析的樣品DNA(Test DNA ,T- DNA) 和
對照DNA(Driver DNA ,D - DNA) 設為二組,分別用同一種限制
性內切酶酶切處理,並接上5′端去磷酸化的人工接頭,補齊接
頭後,加入與接頭序列互補的引物作PCR 擴增。切除擴增產物
上的人工接頭後,切出的T - DNA 連上辯閉第二種人工接頭,變性
後與過量的變性D - DNA 雜交。通過雜交,消減去T- DNA 中
與D - DNA 中同源的核酸序列,而只存在於迅頌T - DNA 中的靶序
列DNA(Target DNA) 則自我退火復性,其兩端連有第二種人工
接頭。加入與第二種接頭互補的引物作PCR ,只有靶序列DNA
呈指數擴增,因而得到進一步富集。進過如此重復的幾個輪回
後,以電泳檢測比較T- DNA 和D - DNA ,將T- DNA 中呈現的
差異部分作分離,克隆,序列分析。
Lisitsyn 等以10μg 人淋巴細胞基因組DNA 作為D - DNA ,
在相同的人DNA 中加入相當於單拷貝量的120 pg 腺病毒DNA
作T- DNA。以此作為實驗模型,用DNA 代表性差異分析法成
功的尋找、鑒定出外加入的腺病毒DNA 序列。應用此技術,
Chang 等〔9〕在艾滋病相關的卡波西肉瘤(Kaposis Sarcoma) 中發現
一段類似人類皰疹病毒的基因, 並由此發現一種新的病毒
HPV8。以後人們又以此技術發現鑒定了HPV6、TTV 病毒、黃熱
病毒樣基因組、MDV 等〔10 - 13〕DNA 病毒。
112 cDNA 代表性差異分析法(cDNA Representation difference
analysis , cDNA RDA)
Hubank 等〔14〕針對mRNA 所含序列相對簡單的特點,提出
了cDNA 代表性差異分析法。它的基本原理與DNA RDA 相同,
主要不同在於,採用識別4 核苷酸序列的限制性內切酶,它的
識別位點在mRNA 反轉錄成的cDNA 中出現的頻率更高,平均
酶切片段長度約256 bp ,保證了cDNA 序列群中絕大多數序列,
至少被切出一個片段可擴增,供差異分析,分離鑒定。
cDNA RDA 技術相對經濟,可高效靈敏地用於非常少的起
始材料而獲得結果〔15〕。具有polyA( + ) - RNA 病毒,其核酸可
類似於mRNA 分離純化,因此可應用此技術。利用cDNA RDA
技術,發現鑒定了TiV、MenV ,等〔16 ,17〕RNA 病毒。
113 非rRNA 序列6 聚核苷酸引導反轉錄的cDNA RDA
中國預防醫學雜志2007 年6 月第8 卷第3 期 Chin Prev Med , June 2007 , Vol18 No13 ·317 ·
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polyA( - ) - RNA 病毒,其核酸物質不似於mRNA ,需和宿
主細胞總RNA 同時分離,並用隨機引物作反轉錄。因為宿主細
胞總RNA 中rRNA 約佔80 % ,由於競爭反應、靶序列信號被湮
滅等原因,從這樣的總RNA 抽提物中,用隨機6 聚核苷酸引物
引導反轉錄的cDNA RDA 技術,發現鑒別polyA( - ) - RNA 病
毒核酸序列是困難的。Endoh 等〔18〕羅列了6 聚核苷酸所有可
能的排列組合,共計4 096 個序列模式,以大鼠18S、518S、28S 等
rRNA、微衛星重復序列、SARS - CoV、BI - 3 病毒等的序列數據
為模型,篩選出在rRNA 序列中出現頻率極低或不出現的6 聚
核苷酸序列模式共96 種。將這些序列分別合成並混合後,稱
之為非rRNA 序列6 聚核苷酸引物。生物信息學分析96 種序
列模式在哺乳動物病毒科具代表性的1 791 個病毒基因組序列
中出現的頻率,數據表明,非rRNA 序列6 核苷酸引物可引導絕
大多數病毒的cDNA 合成。分別用非rRNA 序列6 聚核苷酸引
物和隨機6 核苷酸引物作cDNA 反轉錄效率、cDNA RDA 試驗,
結果表明,二類引物對人工合成的RNA (二類引物在其序列中
出現的頻率相似) 反轉錄效率幾乎相等,而前者對細胞總RNA
反轉錄效率遠低於隨機引物。用二類引物作cDNA RDA ,檢測
人工合成的RNA ,前者靈敏度是用隨機引物的30 倍。在模擬
實驗中用非rRNA 序列6 聚核苷酸引物引導反轉錄,串聯cDNA
RDA 技術,檢測鑒別出感染細胞的BI - 3 和SRAS - Cov 核酸序
列片段。
此方法能從1μg 總RNA 中檢測出3 ng 的外來RNA ,其檢
測靈敏度不及普通的PCR 檢測方法,但對於檢測鑒別在宿主細
胞中復制,但不知其基因序列的poly A( - ) - RNA 病毒而言,也
是一個可選擇的方法。
114 抑制消減雜交
cDNA RDA 技術結合消減雜交和PCR 抑製作用〔19〕的技術
原理,Diatchenks 等〔20〕等發展出了抑制消減雜交技術( suppression
subtractive hybridization ,SSH) 。與前兩種RDA 技術不同點在於,
SSH 技術將內切酶酶切處理的T - cDNA 分為兩份,分別接上
不同序列的去磷酸化的接頭1 和2 ,分別於過量的D - cDNA
作第一輪雜交。雜交過程中兩組中的單鏈T - cDNA 濃度趨
同,T- cDNA 中的非靶序列單鏈cDNA 與D - cDNA 中相應序列
形成雜交雙鏈而被消減, T - cDNA 中差異表達的單鏈cDNA
被顯著富集。合並一輪雜交物,加入過量變性D - cDNA ,作第
二輪雜交。合並的二組份一輪雜交物中剩下的趨同化、經消減
雜交後的單鏈T - cDNA 能互補雜交, 可以形成: 原組內
T- cDNA 單鏈間的雜交、T - cDNA 與D - cDNA 單鏈間的雜
交、二組間T- cDNA 單鏈間的雜交。補齊雜交反應後雙鏈cD2
NA 末端,用分別與接頭1 和2 的外側部分序列互補的寡核苷
酸為引物,作PCR 擴增。二組份間T- cDNA 互補單鏈雜交物,
因兩端分別具有接頭1 和2 ,可被指數擴增;T - cDNA 與D -
cDNA 雜交物和剩餘單鏈T- cDNA ,因一端具接頭序列,被線性
擴增;而同組間T- cDNA 雜交物兩端具反轉重復長序列,因抑
制性PCR 效應,在PCR 反應循環中分子內退火形成穩定的「鍋
柄結構」〔19〕而不被擴增。因此,SSH 技術通過二輪消減雜交和
抑制性PCR 特異擴增,使假陽性大大降低,提高了檢出低豐度
靶mRNA 的靈敏度。
Hu 等〔21〕應用SSH 技術,結合反轉錄酶的模板切換(tem2
plate - switching) 功能, 以HCV RNA 陽性血清體外感染的人
MOLT- 4 急性淋巴母細胞白血病T 細胞系為模型,通過反轉錄
合成全長cDNA、抑制性消減雜交、消減的cDNA 文庫構建、反相
斑點雜交篩選,在被篩的96 個克隆里,T- cDNA 探針雜交呈特
異陽性的16 克隆中,序列分析後得到4 個插入HCV 序列的
克隆。
2 非特異多重引導滾環式擴增法
乳頭瘤病毒、痘病毒等,其基因物質為環狀DNA 分子。在
事前未知基因序列的情況下,發現和鑒別這類病毒核酸序列還
可選擇非特異多重引導滾環式擴增法(multiply primed rolling -
circle amplification ,RCA) ,擴增、分離、獲取其基因片段供進一步
分析。
自然狀況下,環狀DNA 經常以滾環方式進行復制。Dean
等〔22〕應用隨機6 聚核苷酸作引物,加入φ29 DNA 聚合酶,以質
粒DNA 和噬菌體DNA 為模型,建立了多重引物引導的滾環式
擴增法。φ29 DNA 聚合酶可長距離( > 70 000 nt) 地結合於DNA
模板,進行鏈置換DNA 合成。而隨機6 聚核苷酸引物可多位
點的與單鏈環狀DNA 互補復性。在φ29 DNA 聚合酶作用下,
以隨機引物引導,合成與模板互補的DNA 鏈。當合成鏈延伸到
與模板結合的隨機引物5′端時,在φ29 DNA 聚合酶的鏈置換活
性作用下,下游被延伸的隨機引物鏈被「甩」出模板。而上游的
延伸鏈繼續在環狀模板上復制合成。同時,被從單鏈環狀模板
上「甩」出的互補鏈,又成為新的模板,隨機引物與之結合,在
φ29 DNA 聚合酶作用下,繼續以枝杈的形式進行鏈延伸和鏈置
換,最後以雙鏈DNA 串聯體形式釋放。用此法可使1 ng 純
pCU18 環狀DNA 模板延展式地擴增至107倍。
Rector 等〔23〕以此原理建立了不依賴已知的特定基因序列
(非序列依賴性) 的多重引導滾環式擴增環狀DNA 病毒基因組
方法,並應用其擴增獲取了HPV 16 的基因組DNA。在接近實
樣的試驗樣品中,由於稀釋倍數和環狀DNA 分子較大等原因,
將HPV 16 基因組DNA 擴增了214 ×104 倍。
3 病毒顆粒相關核酸的非序列依賴性PCR 擴增
病毒核酸可包裹於病毒外殼內,病毒的蛋白外殼或脂膜對
病毒核酸具有保護作用。而病毒顆粒具有不同於細菌或其他
真核細胞的理化特性。利用這樣的特點Allender 等〔24〕和Stang
等〔25〕各自建立了病毒顆粒相關核酸的非序列依賴性PCR 擴增
方法(sequence - independent amplification) 。兩種方法的共同點在
於,依據病毒顆粒小、具一定密度,用0122μm 濾器過濾、或再串
上超速密度梯度離心,從樣品中分離出病毒顆粒,DNA 酶酶解
游離的DNA ,裂解病毒顆粒,抽提獲取較純的病毒顆粒相關
核酸。
Allender 等〔24〕借鑒RDA 原理,對病毒顆粒相關核酸用限制
性內切酶酶切後,作非序列依賴性單引物PCR 擴增( sequence -
independent single primer amplification ,SISPA) :將抽提獲取的DNA
或RNA 分別補齊,合成第二鏈DNA ,或反轉錄,合成雙鏈cDNA。
限制性內切酶酶切後,酶切片段兩端連接一種接頭,並以與接
頭同序列的單一寡核苷酸為引物,作PCR 擴增。擴增產物進一
步克隆與序列分析。用此法檢驗HBV 陽性血清和GBV - B 陽
性血清樣品,結果在相當於106/ ml 個基因組拷貝濃度的50μl
樣品中,可重復試驗檢出相應的病毒基因片段。
Stang 等〔25〕則在得到雙鏈DNA 或雙鏈cDNA 後加入k - 隨
機引物,此種引物5′端含有20 個固定序列的核苷酸,3′端則有
·318 · 中國預防醫學雜志2007 年6 月第8 卷第3 期 Chin Prev Med , June 2007 , Vol18 No13
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MNNMNM6 核苷酸隨機簡並序列。與變性模板退火時,6 核苷
酸隨機簡並序列隨機地與模板相應序列互補退火,在T4 DNA
聚合酶作用下作鏈延伸。然後在延伸產物中加入k - 隨機引物
中固定序列部分的20 寡核苷酸作引物,進行PCR 擴增。擴增
產物電泳分析、克隆、測序。用此方法檢驗由實時- PCR 定量,
包括病毒顆粒相關核酸及游離核酸在內的病毒基因組拷貝數
為109/ ml 的Cox - 3 和MAV - 1 培養物。前者的12 克隆中,
9 個克隆插入有腸道病毒的四個不同區域的同源基因片段;而
6 個MAV - 1 中分離的克隆內,5 個含有99 % 同源MAV - 1 基
因片段。
基於病毒顆粒分離純化、DNase 處理、病毒顆粒相關核酸的
非序列依賴性PCR 擴增,獲取、鑒定未知病毒的基因片段,盡管
靈敏度不夠高,但其實驗時間較短,步驟相對簡單,對於病毒拷
貝數高,時間緊急的樣品鑒別,是較適宜的一套方法。
病毒的種類、結構、特性多種多樣,感染病毒後需要檢驗的
樣品又各不相同,因此用於發現鑒別未知病毒的核酸序列的技
術,也不是固定不變和完全通用的。以上的技術方法各有優缺
點和適用范圍。而針對擴增獲取未知病毒基因組序列片斷,這
一發現鑒定未知病毒的分子生物學技術的要點或瓶頸,必然還
會有新的改進、創新技術出現,將會更快、更靈敏、更簡便、更准
確的發現鑒別未知病毒。
參 考 文 獻
〔1〕 Drosten C , Gunther S , Preiser W, et al1 Identification of novel corona2
virus in patients with severe acute respiratory syndrome1 N Engl J Med ,
2003 , 348 : 1967 - 19761
〔2〕 ven den Hoogen BG, de Jong JC , Groen J , et al , A newly discovered
human pneumovirus isolated from young children with respiratory tract
disease1 Nat Med , 2001 , 7 : 719 - 7241
〔3〕 Fouchier RA , Hartwig NG, Bestebroer TM, et al1 A previously unde2
scribed coronavirus associated with respiratory disease in human1 Proc
Natl Acad Sci U S A , 2004 , 101 : 6212 - 62161
〔4〕 Muerhoff AS , Leary TP , Desai SM, et al1 Amplification and subtraction
methods and their application to the discovery at novel human viruses1 J
Med Virol , 1997 , 53 : 96 - 1031
〔5〕 Lisitsyn N , Lisitsyn N , Wigler M1 Cloning the differences between two
complex genomes1 Science , 1993 , 259 : 946 - 9511
〔6〕 Lamar EE , Palmer E1 Y- encoded1 Species - specific DNA in mice :
evidence that the Y chromosome exists in two polymorphic forms in in2
bred strains1 Cell , 1984 , 37 : 171 - 1771
〔7〕 Wieland I , Bolger G, Asouline G, et al1 A method for difference
cloning : geng amplification following subtractive hybridization1 Proc Natl
Acad Sci USA , 1990 , 87 : 2720 - 27241
〔8〕 Milner JJ , Cecchini E , Doming PD1 A kinetic model for subtractive hy2
bridizationg1 Nucleic Acids Res , 1995 , 23 : 176 - 1871
〔9〕 Chang Y, Cesarman E , Pessin MS , et al1 Identification of herpesvirus
- like DNA sequence in AIDS - Associated Kaposi』s Sarcoma1 Scie2
nce , 1994 , 266 : 1865 - 18691
〔10〕 Challoner PB , Smith KT , Parker JD , et al1 Plaque - associated expres2
sion of human herpesvirus 6 in multiple selerosis1 Proc Natl Acad Sci
USA , 1995 , 92 : 7440 - 74441
〔11〕 Nishizawa T , Okamoto H , Konishi K, et al1 A novel DNA virus (TTV)
associated with elevated transaminase levels in pasttransfusion hepatitis
of unknown etiology1 Biochem Biophy Res Commun , 1997 , 24 : 92 -
971
〔12〕 Simons JN , Pilot - Matios TJ , Leary TP , et al1 Identification of two fla2
vivirus - like genomes in the GB hepatitis agent1 Proc Natl Acad Sci
USA , 1995 , 92 : 3401 - 34051
〔13〕 Endoh D , Cho KO , Tsukamoto K, et al1 Application of representational
difference analysis to genomic fragments of Mark』s disease virus1 J Clin
Microbiol , 2000 , 38 : 4310 - 43141
〔14〕 Hubank M, Schatz DG1 Identifying differences in mRNA - expression by
representational difference analysis of cDNA1 Nucleic Acids Res ,
1994 , 22 : 5640 - 56481
〔15〕 Bowler LD1 Representational difference analysis of cDNA1 Methods Mol
Med , 2004 , 94 : 49 - 661
〔16〕 Chua KB , Wang LF , Lam SK, et al1 Tioman virus , a novel paramyxo2
virus isolated fromfruit bats in Malaysia1Virology , 2001 , 283 : 215 -
2291
〔17〕 Bowden TR , Westenberg M, Wang LF , et al1 Molecular characteriza2
tion of Menangle virus , a novel paramyxovirus which infects pigs , frut
bats , and humans1 Virology , 2001 , 283 : 358 - 373
〔18〕 Endoh D , Mizatanil T , Kirisawa R , et al1 Species - independent detec2
tion of RNA virus by representational difference analysis using non - ri2
bosomal hexanncleotides for reverse transcription1 Nucleic Acids Res ,
2005 , 33 : e651
〔19〕 Siebert PD , Chenchik A , Kellogg DE , et al1 An improved PCR method
for walking in uncloned genomic DNA1 Nucleic Acids Res , 1995 , 23 :
1087 - 10881
〔20〕 Diatchenko L , Lau YF , Campbell AP1 Suppression subtractive hy2
bridization : a method for generating differentially regulated or tissue -
specific cDNA probes and libraries1 Proc Natl Acad Sci U S A , 1996 ,
93 : 6025 - 60301
〔21〕 Hu Y, Hirshfield I1 Rapid approach to identify an unrecognized viral a2
gent1 J Virol Methods , 2005 , 127 : 80 - 861
〔22〕 Dean FB , Nelson JR , Giesler TL , et al1 Rapid amlification of plasmid
and phage DNA using phi 29 DNA polymerase and multiply - primed
rolling circle amplificationg1 Genome Res , 2001 , 11 : 1095 - 10991
〔23〕 Rector A , Tachezy R , Ranst MV1 A sequence - independent strategy
for detection and cloning of circular DNA virus genomes by using multi2
ply primed rolling - circle amplification1 J Virol , 2004 , 78 : 4993 -
49981
〔24〕 Allander T , Emerson SU , Engle RE , et al1 A virus discovery method
incorporating DNase treatment and its applicationg to the identificationg
of two bovine parvovirus species1 Proc Natl Aced Sci USA , 2001 , 98 :
11609 - 116141
〔25〕 Stang A , Korn K, Wildner O , et al1 Characterization of virus isolates by
particle - associated nucleic acid PCR1 J Clin Microbiol , 2005 , 43 :
716 - 7201
(收稿日期: 2006 - 05 - 15)
中國預防醫學雜志2007 年6 月第8 卷第3 期 Chin Prev Med , June 2007 , Vol18 No13 ·319 ·
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㈥ JDX是什麼資料庫的文件
使用Chime 2.0可以打開.JDX文頌桐件
MDL公司的為化學家設計的瀏覽器 plug-in，IE 和 NC 都可以。安裝以後，您可以在瀏凳廳覽器中棗櫻隱直接看 pdb，jdx 等格式的文件，還可以進行分子設計！
Chime 2.0下載地址:
http://www.scxxt.com.cn/ziyuan/mdv/juniorchem/soft/soft/chime.exe
㈦ 教你如何合理有效地選擇數據挖掘工具
教你如何合理有效地選擇數據挖掘工具_數據分析師考試
數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術引起了國內外學術界和產業界的廣泛關注，它在商業方面的成功應用使得軟體開發悔和灶商不斷開發新的數據挖掘工具，改進現有的數據挖掘工具，一時之間數據挖掘工具可謂琳琅滿目，於是出現了如何合理選擇挖掘工具的問題。鑒於此，本文提出並討論了五點關於合理選擇數據挖掘工具的技巧。
數棚隱據倉庫 隨著資料庫和計算機網路的廣泛應用，加上先進的數據自動生成和採集工具的使用，人們擁有的數據量急劇增大。然而數據的極速增長與數據分析方法的改進並不成正比，一方面人們希望在已有的大量數據的基礎上進行科學研究、商業決策、企業管理，另一方面傳統的數據分析工具很難令人滿意的對數據進行深層次的處理，這樣二者之間的矛盾日益突出，正是在這種狀況下，數據挖掘應運而生。數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術是一個"以發現為驅動"的過程，已經引起了學術界和產業界的極大重視。
特別是從1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智慧聯合會議上首次出現資料庫中的知識發現概念以來，數據挖掘在國際國內都受到了前所未有的重視，目前數據挖掘廣泛應用於各個領域，如地理學、地質學、生物醫學等等，總之數據挖掘的出現使資料庫技術進入了一個更高級的階段，不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，還能夠找出以往數據間潛在的聯系，促進信息的傳播。
數據挖掘技術概述
1、數據挖掘的定義 數據挖掘是一個從數據中提取模式的過程，是一個受多個學科影響的交叉領域,包括資料庫系統、統計學、機器學習、可視化和信息科學等；數據挖掘反復使用多種數據挖掘演算法從觀測數據中確定模式或合理模型，是一種決策支持過程。通過預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。由於傳統的事物型工具（如查詢工具、報表工具）無法回答事先未定義的綜合性問題或跨部門/機構的問題，因此其用戶必須清楚地了解問題的目的。數據挖掘就可以回答事先未加定義的綜合性問題或跨部門/機構的問題，挖掘潛在的模式並預測未來的趨勢，用戶不必提出確切的問題，而且模糊問題更有利於發現未知的事實。
2、數據挖掘的主要方法和途徑 數據挖掘有很多種分類方法，如按發現的知識種類，挖掘的資料庫類型，挖掘方法，挖掘途徑，所採用的技術等等。下面只討論四個應用比較廣泛的方法： ?關聯規則（Association Rule） 在數據挖掘領域中，關聯規則應用最為廣泛，是重要的研究方向。表示資料庫中一組對象之間某種關聯關系的規則，一般來講，可以用多個參數來描述一個關聯規則的屬性，常用的有：可信度，支持度，興趣度，期望可信度，作用度。 ?離群數據（Outlier） 離群數據就是明顯偏離其他數據、不滿足數據的一般模式或行為、與存在的其他數據不一致的數據。
數據挖掘的大部分研究忽視了離群數據的存在和意義，現有的方法往往研究如何減少離群數據對正常數據的影響，或僅僅把其當作噪音來對待。這些離群數據可能來源於計算機錄入錯誤、人為錯誤等，也可能就是數據的真實反映。 ?基於案例的推理（case-based reasoning, CBR） 基於案例的推理來源於人類的認知心理活動，它屬於類比推理方法。其基本思想是基於人們在問題求解中習慣於過去處理類似問題的經驗和獲取的知識，在針對新舊情況的差異作相應的調整，從而得到新問題的解並形成新的案例。
CBR方法的應用越來越受到人們的重視，在許多領域都有較好的推廣前景，例如，在氣象、環保、地震、農業、醫療、商業、CAD等領域；CBR也可用在計算機軟硬體的生產中，如軟碧扮件及硬體的故障檢測；CBR方法尤其在不易總結出專家知識的領域中，應用越來越普遍，也越來越深入。 ?支持向量機（Support Vector Machine，SVM） 支持向量機是近幾年發展起來的新型通用的知識發現方法，在分類方面具有良好的性能。SVM是建立在計算學習理論的結構風險最小化原則之上，主要思想是針對兩類分類問題在高位空間中尋找一個超平面作為兩類的分割，以保證最小的分類錯誤率。
數據挖掘工具
伴隨越來越多的軟體供應商加入數據挖掘這一行列，使得現有的挖掘工具的性能得到進一步的增強，使用更加便捷，也使得其價格門檻迅速降低，為應用的普及帶來了可能。當然數據倉庫技術的發展同樣功不可沒。數據倉庫是將海量復雜的客戶行為數據集中起來建立的一個整合的、結構化的數據模型，是實施數據挖掘的基礎，這里不作為討論的重點。
1、數據挖掘工具分類 一般來講，數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用數據挖掘工具和通用數據挖掘工具。專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化；而通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。
2、數據挖掘工具的選擇 數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點： 數據挖掘的功能和方法 即是否可以完成各種數據挖掘的任務，如：關聯分析、分類分析、序列分析、回歸分析、聚類分析、自動預測等。我們知道數據挖掘的過程一般包括數據抽樣、數據描述和預處理、數據變換、模型的建立、模型評估和發布等，因此一個好的數據挖掘工具應該能夠為每個步驟提供相應的功能集。數據挖掘工具還應該能夠方便的導出挖掘的模型，從而在以後的應用中使用該模型。
數據挖掘工具的可伸縮性 也就是說解決復雜問題的能力，一個好的數據挖掘工具應該可以處理盡可能大的數據量，可以處理盡可能多的數據類型，可以盡可能高的提高處理的效率，盡可能使處理的結果有效。如果在數據量和挖掘維數增加的情況下，挖掘的時間呈線性增長，那麼可以認為該挖掘工具的伸縮性較好。
操作的簡易性 一個好的數據挖掘工具應該為用戶提供友好的可視化操作界面和圖形化報表工具，在進行數據挖掘的過程中應該盡可能提高自動化運行程度。總之是面向廣大用戶的而不是熟練的專業人員。 ?數據挖掘工具的可視化 這包括源數據的可視化、挖掘模型的可視化、挖掘過程的可視化、挖掘結果的可視化，可視化的程度、質量和交互的靈活性都將嚴重影響到數據挖掘系統的使用和解釋能力。畢竟人們接受外界信息的80%是通過視覺獲得的，自然數據挖掘工具的可視化能力就相當重要。
數據挖掘工具的開放性 即數據挖掘工具與資料庫的結合能力。好的數據挖掘工具應該可以連接盡可能多的資料庫管理系統和其他的數據資源，應盡可能的與其他工具進行集成；盡管數據挖掘並不要求一定要在資料庫或數據倉庫之上進行，但數據挖掘的數據採集、數據清洗、數據變換等等將耗費巨大的時間和資源，因此數據挖掘工具必須要與資料庫緊密結合，減少數據轉換的時間，充分利用整個的數據和數據倉庫的處理能力，在數據倉庫內直接進行數據挖掘，而且開發模型，測試模型，部署模型都要充分利用數據倉庫的處理能力，另外，多個數據挖掘項目可以同時進行。當然，上述的只是一些通用的參考指標，具體選擇挖掘工具時還需要從實際情況出發具體分析。
數據挖掘工具的現狀
比較著名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它們都能夠提供常規的挖掘過程和挖掘模式。 1、Intelligent Miner 由美國IBM公司開發的數據挖掘軟體Intelligent Miner是一種分別面向資料庫和文本信息進行數據挖掘的軟體系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在資料庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統資料庫或普通文件中的結構化數據進行數據挖掘。
它已經成功應用於市場分析、詐騙行為監測及客戶聯系管理等；Intelligent Miner for Text允許企業從文本信息進行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、Lotus Notes資料庫等等。
2、Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發現。
3、SPSS Clementine SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限於完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。
提供了多種圖形化技術，有助理解數據間的關鍵性聯系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決辦法。 其它常用的數據挖掘工具還有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的數據挖掘軟體Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。
結束語經過十多年的發展，數據挖掘工具的性能獲得了顯著的改善，不論是自動化程度還是適用范圍都發生了巨大變化，價格的門檻迅速降低，對於推進數據挖掘在企業和電子商務中的應用具有特殊的意義。但是還應該看到，現在的數據挖掘工具還存在許多的不足，1999年的調查顯示多數的數據挖掘工具只使用了有限的幾種技術，且集中在比較簡單的數據挖掘技術種類上。 所以我們呼籲每個企業都必須結合自己的實際情況，充分考慮本企業在數據挖掘領域的實施經驗，避免踏進僅僅是"選擇工具"的陷阱，從而獲得一個完善的數據挖掘解決方案，真正把數據挖掘融入到企業的經營決策中。
以上是小編為大家分享的關於教你如何合理有效地選擇數據挖掘工具的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈧ 如何轉換sql Server 2008資料庫到SQL Server 2005
完全可以轉。
方法一：右擊數據點，點屬性，在「選項」中選擇資料庫兼容級別為SQL2005，備份或分離後即可還或附加在SQL2005上。
方法二：選擇任枯並灶務》生成腳本，在生成腳本選項中選擇「編寫數據的腳本」改為True，沒扮在「為資料庫伺服器版本生成腳本」一項中，改為SQL 2005,生成的腳本直接在SQL2005中執行，即可。不過如果數據量較多，可能生成的腳本較蔽局大，可分步執行。
㈨ PHP MySQL 取MySQL 內容
mysql_connect('127.0.0.1','槐畢root','123456');
$sql="select mdv from db.A where Pn='test'";//db為表A所鉛含芹在的資料庫名
if ($res=mysql_query($sql)){
if ($row=mysql_fetch_row($res)) echo "查詢結果：$row[0]";
else echo "沒有找到老燃記錄！";
}else echo "執行SQL失敗，SQL語句:$sql<br>錯誤信息:".mysql_error();
㈩ mibase資料庫中aae是什麼物種
aae.gff3 Aedes aegypti 埃及伊蚊
aca.gff3 Anolis carolinensis 變色龍
aga.gff3 Anopheles gambiae 甘比亞按蚊
ame.gff3 Apis mellifera 意蜂
api.gff3 Acyrthosiphon pisum 豌豆蚜
ath.gff3 Arabidopsis thaliana 擬南芥
bdi.gff3 Brachypodium distachyon 短柄草
bfl.gff3 Branchiostoma floridae 真紅藻
bmo.gff3 Bombyx mori 家蠶
bna.gff3 Brassica napus 油菜
bta.gff3 Bos taurus 牛
cbr.gff3 Caenorhabditis briggsae 新桿狀線蟲
cel.gff3 Caenorhabditis elegans 秀麗隱桿線蟲
cfa.gff3 Canis familiaris 家犬
cin.gff3 Ciona intestinalis 玻璃海鞘
cqu.gff3 Culex quinquefasciatus 致乏庫蚊
cre.gff3 Chlamydomonas reinhardtii 萊茵衣藻
crm.gff3 Caenorhabditis remanei 線蟲
csa.gff3 Ciona savignyi 海鞘
cte.gff3 Capitella teleta 海蠕蟲
dan.gff3 Drosophila ananassae 嗜鳳梨果蠅
ddi.gff3 Dictyostelium discoideum 盤基網桿菌
der.gff3 Drosophila erecta 果蠅
dgr.gff3 Drosophila grimshawi 果蠅
dme.gff3 Drosophila melanogaster 黑腹果蠅
dmo.gff3 Drosophila mojavensis 果蠅
dpe.gff3 Drosophila persimilis 果蠅
dps.gff3 Drosophila pseudoobscura 擬暗果蠅
dpu.gff3 Daphnia pulex 蚤狀溞
dre.gff3 Danio rerio 斑馬魚
dse.gff3 Drosophila sechellia 果蠅
dsi.gff3 Drosophila simulans 擬果蠅
dvi.gff3 Drosophila virilis 果蠅
dwi.gff3 Drosophila willistoni 果蠅
dya.gff3 Drosophila yakuba 果蠅
ebv.gff3 Epstein Barr virus EB病毒
eca.gff3 Equus caballus 家馬
egr.gff3 Echinococcus granulosus 細粒棘球絛蟲
emu.gff3 Echinococcus multilocularis 多房棘球絛蟲
fru.gff3 Fugu rubripes 紅鰭東方魨
gga.gff3 Gallus gallus 原雞
ggo.gff3 Gorilla gorilla 大猩猩
gma.gff3 Glycine max 大豆
hcmv.gff3 Human cytomegalovirus 人源巨細胞病毒
hme.gff3 Heliconius melpomene 紅帶袖蝶
hsa.gff3 Homo sapiens 人
isc.gff3 Ixodes scapularis 肩突硬蜱
kshv.gff3 Kaposi sarcoma-associated herpesvirus Kaposi肉瘤病毒
lgi.gff3 Lottia gigantea 霸王蓮花青螺
mdm.gff3 Malus domestica 蘋果
mdo.gff3 Monodelphis domestica 短尾負鼠
mdv1.gff3 Mareks disease virus 馬立克氏病毒
mghv.gff3 Mouse gammaherpesvirus 68 γ-皰症病毒 68 老鼠
mml.gff3 Macaca mulatta 獼猴
mmu.gff3 Mus musculus 小鼠
mtr.gff3 Medicago truncatula 蒺藜苜蓿
nve.gff3 Nematostella vectensis 海葵
nvi.gff3 Nasonia vitripennis 蠅蛹金小蜂
oan.gff3 Ornithorhynchus anatinus 鴨嘴獸
ola.gff3 Oryzias latipes 青鱂，稻田魚
osa.gff3 Oryza sativa 水稻
ppc.gff3 Pristionchus pacificus 線蟲
ppt.gff3 Physcomitrella patens 小立碗蘚
ppy.gff3 Pongo pygmaeus 猩猩
ptc.gff3 Populus trichocarpa 毛果楊
ptr.gff3 Pan troglodytes 黑猩猩
rco.gff3 Ricinus communis 蓖麻
rno.gff3 Rattus norvegicus 大鼠
rrv.gff3 Rhesus monkey rhadinovirus 恆河猴皰疹病毒
sbi.gff3 Sorghum bicolor 高粱
sha.gff3 Sarcophilus harrisii 袋獾
sja.gff3 Schistosoma japonicum 日本血吸蟲
sly.gff3 Solanum lycopersicum 番茄
sma.gff3 Schistosoma mansoni 曼氏血吸蟲
sme.gff3 Schmidtea mediterranea 真渦蟲
spu.gff3 Strongylocentrotus purpuratus 紫色球海膽
ssc.gff3 Sus scrofa 豬
tae.gff3 Triticum aestivum 小麥
tca.gff3 Tribolium castaneum 赤擬谷盜
tgu.gff3 Taeniopygia guttata 斑胸草雀
tni.gff3 Tetraodon nigroviridis 青斑河豚
vvi.gff3 Vitis vinifera 葡萄
xtr.gff3 Xenopus tropicalis 非洲蟾蜍
zma.gff3 Zea mays 玉米