MDV数据库
㈠ 紫云英矮缩病毒病病原特性是怎样的
病毒名称：紫云英矮缩病毒Milk.vetch.dwarf.virus（MDV）。分类地位：矮缩病毒属Nanovirus。在国际病毒分类委员会（ICTV）中的编码芦雹为00.093.0.01.004。病毒提纯：紫云英矮缩病毒的提纯参见Ohki，S.T.（1975）.Ann.Phytopath.Soc.Japan41：508。病毒闹尺理化特性：①病毒粒子。病毒粒子为等轴对称20面体，无包膜，直径26mn。外观具角状，表面壳粒排列不液哗高清晰。②核酸。病毒粒子中已知含有11个环状单链DNA（ssDNA），每个大小约1kb。序列分析表明，MDV与蚕豆坏死黄化病毒和地三叶草矮化病毒具有同源性。在NCBI数据库中有14个紫云英矮缩病毒的序列登录，其中有1组（11个）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。病毒粒子中含有一个结构蛋白。
㈡ 数据库里密码不是明文，求解。指点
你想问什么呢？如何还原密码？
应该是使用utl_encode.base64_encode，将密码加密的，旁指但这个函数中的参数中有个key，
需要使用用加密时一样的key，调用运行配utl_encode.base64_decode才能解密
举例，加密
hashed_string1 := utl_raw.cast_to_varchar2(
utl_encode.base64_encode(
dbms_crypto.mac (
src => utl_raw.cast_to_raw( '加密内容11111' ),
typ => DBMS_CRYPTO.HMAC_MD5,
key => utl_raw.cast_to_raw(‘带虚加密key11’)
)
)
);
执行后hashed_string1就类似于“sgx9xmdvwv6+xmie8avqjq== ”
你要解密要执行utl_encode.base64_decode， 但你要有key
㈢ 这种网页源代码是用的什么加密方式如何加密、解密
到左道先一个人网站自助平台问一下，就知道了。么这笨。。。
终极的一个网页代码加密方法，屡次悬尝摆擂成功过关，永久无解
左道先一爱好，直入正题。
首先，为什么无解——密码存在你的数据库里，用时实时用PHP取用，按
时间无序数字生成密码并用时间算法再加密，就是制作者也需要折腾一翻
，为的是（那个特别的用用，呵呵）。。。
方法上，
第一步，
。。。
(小省了一点，二百字符左右)
第二步，
AJAX - 向服务器发送请求获取密码，进步页面验证。
网页使用密码，验证显示，形成终极页。
更绝的，想要，只显示结果，要求（假设有的，对于较高高手的）有人会
用“”直显网页源码。
吓，乱讲。
左道先一，接招：
中转链接，执行PHP转换，原文转换成图片，临时图片。
This OK!
最后，没有更多，欢迎合作，网络共赢。
你懂得？！
（代码因固不上，有想让你去我网站米系米系的味道——自己去取一下也
好；也有，网络上传代码现在不敢极了！9X%的保不通过，汉汗寒。。。
）
牛刀，也许在你眼中不是，欢迎挑战。
共享学习，左道站长自助推广平台。
㈣ 中国航天小短文
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火箭: 宇航时代的开拓者
信息发布时间：2007-01-08
一. 引言
这个 “星际旅行漫谈” 系列原本是为了讨论未来的星际旅行技术而写的。 不过今天却要来讨论一种比较 “土” 的技术： 火箭。 之所以讨论火箭， 主要的原因有两个： 一个是因为我国的第一艘载人飞船 “神舟五号” 即将发射， 在这个中国宇航员即将叩开星际旅行之门的时刻， 我们这个系列不应该缺席， 更不应该让火箭这位宇航时代的开拓者在这个系列中缺席。 另一个是因为火箭虽然是一种不那么 “未来” 的技术， 但我觉得， 在我和读者们能够看得到的将来， 承载人类星际旅行之梦的技术很有可能仍然是火箭这匹识途的老马。
二. 宇宙速度
火箭理论的先驱者、 俄国科学家齐奥尔科夫斯基 (K. E. Tsiolkovsky 1857-1935) 有一句名言： “地球是人类的摇篮。 但人类不会永远躺在摇篮里， 他们会不断探索新的天体和空间。 人类首先将小心翼翼地穿过大气层， 然后再去征服太阳周围的整个空间”。
星际旅行是一条漫长的征途， 人类迄今在这条征途上走过的路程几乎恰好就是 “征服太阳周围瞎核派的整个空间”， 而在这征途上的第一站氏燃也正是 “穿过大气层”[注一]。
在人类发射的航天器中数量最多的就是那些刚刚 “穿过大气层” 的航天器 - 人造地球卫星， 迄今已经发射了五千多颗。 其中第一颗是 46 年前 (1957 年 10 月 4 日) 在前苏联的拜克努尔磨贺发射场发射升空的。
从运动学上讲， 这些人造地球卫星的飞行轨迹与我们随手抛掷的一块石头的飞行轨迹是属于同一类型的。 我们抛掷石头时， 抛掷得越快， 石头飞得就越远， 石头飞行轨迹的弯曲程度也就越小。 倘若石头抛掷得如此之快， 以致于飞行轨迹的弯曲程度与地球表面的弯曲程度相同， 石头就永远也不会落到地面了[注二]。 这样的石头就变成了一颗环绕地球运转的小卫星。 一般来说， 石头也好， 卫星也罢， 它们的飞行轨迹都是椭圆[注三]。 对于石头来说， 如果它飞得不够快， 那它很快就会落到地面， 从而我们只能看到椭圆轨道的一个极小的部分， 那样的一个部分近似于一段抛物线。
那么一块石头要抛掷得多快才能不落回地面呢？ 或者说一枚火箭要能达到什么样的速度才能发射人造地球卫星呢？ 这个问题的答案很简单， 尤其是对于圆轨道的情形。 在圆轨道情形下， 假如轨道的半径为 r， 卫星的飞行速度为 v[注四]， 则维持卫星飞行所需的向心力为 F=mv2/r (m 为卫星质量)， 这一向心力来源于地球对卫星的引力， 其大小为 F=GMm/r2 (M 为地球质量)。 由此可以得到 v=(GM/r)1/2。 假如卫星轨道很低， 则 r 约等于地球半径 R， 由此可得 v≈7.9 公里/秒。 这个速度被称为 “第一宇宙速度”， 它是人类迈向星空所要达到的最低速度。
但是细心的读者可能会从上面的计算结果中提出一个问题， 那就是 v=(GM/r)1/2 随着轨道半径的增加反而减小， 也就是说轨道越高的卫星， 飞行的速度就越小。 但是直觉上， 把东西扔得越高难道不应该越困难吗？ 再说， 倘若把卫星发射得越高所需的速度就越小， 那么 v≈7.9 公里/秒 这个 “第一宇宙速度” 岂不就不再是发射人造地球卫星所要达到的最低速度了？ 这些问题的出现表明对于发射卫星来说， 卫星的飞行速度并不是所需考虑的唯一因素。 那么， 还有什么因素需要考虑呢？ 答案是很多， 其中最重要的一个是引力势能。 事实上描述发射卫星困难程度的更有价值的物理量是发射所需的能量， 也就是把卫星从地面上的静止状态送到轨道上的运动状态所需提供的能量。 因此我们改从这个角度来分析。 在地面上， 卫星的动能为零[注五]， 势能为 -GMm/R (R 为地球半径)， 总能量为 -GMm/R； 在轨道上， 卫星的动能为 mv2/2=GMm/2r (这里运用了 v=(GM/r)1/2)， 势能为 -GMm/r， 总能量为 -GMm/2r。 因此发射卫星所需的能量为 GMm/R - GMm/2r。 这一能量相当于把卫星加速到 v=[GM(2/R - 1/r)]1/2 所需的能量。 由于 r>R， 这一速度显然大于 v=(GM/R)1/2≈7.9 公里/秒 (而且也符合轨道越高发射所需能量越多这一 “直觉”)。 这表明 “第一宇宙速度” 的确是发射人造地球卫星所需的最低速度， 只不过它表示的并不是飞行速度， 而是火箭提供给卫星的能量所对应的等价速度。 在发射卫星的全过程中， 火箭本身的飞行速度完全可以在任何时刻都低于这一速度。
上面的分析是针对圆轨道的， 那么椭圆轨道的情况如何呢？ 在椭圆轨道上， 卫星的飞行速度不是恒定的， 分析起来要困难一些， 但结果却同样很简单， 卫星在椭圆轨道上的总能量仍然为 -GMm/2r， 只不过这里 r 表示所谓的 “半长径”， 即椭圆轨道长轴长度的一半。 因此上面关于 “第一宇宙速度” 是发射人造地球卫星所需的最小 (等价) 速度的结论对于椭圆轨道也成立， 是一个普遍的结论。
在人造地球卫星之后， 下一步当然就是要把航天器发射到更远的地方 - 比方说月球 - 上去。 那么为了实现这一步火箭需要达到的速度又是多少呢？ 这个问题的答案也很简单， 不过在回答之前先要对 “更远的地方” 做一个界定。 所谓 “更远的地方”， 指的是离地心的距离远比地球半径 (约为 6.4×103 公里) 大， 但又远比地球与太阳之间的距离 (约为 1.5×108 公里) 小。 之所以要有后面这一限制， 是因为在讨论中我们要忽略太阳的引力场[注六]。 由于航天器离地心的距离远比地球半径大， 因此与发射前在地面上的引力势能相比， 它在发射后的引力势能可以被忽略； 另一方面， 由于航天器不再做环绕地球的运动， 其动能也就不再受到限制， 最小可能的动能为零。 因此发射后航天器的最小总能量近似为零。 由于发射前航天器的总能量为 -GMm/R， 因此需要由火箭提供给航天器的能量为 GMm/R， 相当于把航天器加速到 v=(2GM/R)1/2≈11.2 公里/秒 的速度。 这个速度被称为 “第二宇宙速度”， 有时也被称为摆脱地球引力束缚所需的速度， 它也是一个等价速度。
倘若我们想把航天器发射得更远些， 比方说发射到太阳系之外 - 就象本系列的 序言 中提到的 “先驱者号” 探测器一样 - 火箭需要达到的速度又是多少呢？ 这个问题比前两个问题要复杂些， 因为其中涉及的有地球与太阳两个星球的引力场， 以及地球本身的运动。 从太阳引力场的角度看， 这个问题所问的是在地球轨道所在处、 相对于太阳的 “第二宇宙速度”， 即： v=(2GMS/RS-E)1/2 (其中 MS 为太阳质量， RS-E 为太阳与地球之间的距离)。 这一速度大约为 42.1 公里/秒。 相对与第一、 第二宇宙速度来说， 这是一个很大的速度。 但是幸运的是， 我们的地球本身就是一艘巨大的 “宇宙飞船”， 它环绕太阳飞行的速度大约是 29.8 公里/秒。 因此如果航天器是沿着地球轨道运动的方向发射的， 那么在远离地球时它相对于地球只要有 v’ = 12.3 公里/秒 的速度就行了。 在地心参照系中， 发射这样的一个航天器所需要的能量为 mv’2/2 + GMm/R (其中后一项为克服地球引力场所需要的能量， 即把航天器加速到第二宇宙速度所需要的能量)， 相当于把航天器加速到 v≈16.7 公里/秒 的速度。 这一速度被称为 “第三宇宙速度”， 有时也被称为摆脱太阳引力束缚所需要的速度， 它同样也是一个等价速度， 而且还是针对在地球上沿地球轨道运动方向发射航天器这一特殊情形的。
以上三个 “宇宙速度” 就是迄今为止火箭技术所跨越的三个阶梯。 在关于 “第三宇宙速度” 的讨论中我们看到， 行星本身的轨道运动速度对于把航天器发射到遥远的行星际及恒星际空间是很有帮助的。 这种帮助不仅在发射时可以大大减少发射所需的能量， 而且对于飞行中的航天器来说， 倘若巧妙地安排航线， 也可以起到 “借力飞行” 的作用， 比如 “旅行者号” 就曾利用木星的引力场及轨道运动速度来加速。
三. 齐奥尔科夫斯基公式
在上节中我们讨论了为发射不同类型的航天器， 火箭所要达到的速度。 与火箭之前的各种技术相比， 这种速度是很高的。 在早期的科幻小说中， 人们曾设想过用所谓的 “超级大炮” 来发射载人航天器。 其中最着名的是法国科幻小说家凡尔纳 (J. G. Verne 1828-1905) 的作品。 凡尔纳在他的小说 ?从地球到月球? (?From the Earth to the Moon? 1866) 中曾经让三位宇航员挤在一枚与 “神舟号” 的轨道舱差不多大的特制的炮弹中， 用一门炮管长达 900 英尺 (约 300 米) 的超级大炮发射到月球上去 (最终没能击中月球， 而成为了环绕月球运动的卫星)。 但是凡尔纳虽然有非凡的想象力， 却缺乏必要的物理学及生理学知识。 他所设想的超级大炮若真的在 300 米的炮管内把 “炮弹” 加速到 11.2 公里/秒 (第二宇宙速度)， 则 “炮弹” 的平均加速度必须达到 200000 米/秒2 以上， 也就是 20000g (g≈9.8米/秒2 为地球表面的引力加速度) 以上。 但是脆弱的人类肌体所能承受的最大加速度只有不到 10g。 这两者的差距无疑是灾难性的， 因此凡尔纳的炮弹虽然制作精致， 乘坐起来却一点也不会舒适。 不仅不会舒适， 且有性命之虞， 事实上英勇的宇航员们在 “炮弹” 出膛时早就变成了肉饼， 炮弹最后有没有击中月球对他们都已经不再重要了。 倘若炮弹真的击中月球的话， 其着陆方式属于所谓的 “硬着陆”， 就象陨石撞击地球一样， 着陆时的速度差不多就是月球上的第二宇宙速度 (2.4 公里/秒)， 相当于在地球上从比珠穆朗玛峰还高 30 倍的山峰上摔到地面， 这无异是要把肉饼进一步摔成肉浆。
因此对于发射航天器 (尤其是载人航天器) 来说， 很重要的一点就是航天器的加速过程必须发生在一个较长的时间里 (减速过程也一样)。 但是加速过程持续的时间越长， 在加速过程中航天器所飞行的距离也就越大。 以凡尔纳的超级大炮为例， 倘若炮弹的加速度小于 10g， 则加速过程必须持续 100 秒以上， 在这段时间内炮弹飞行的距离在 500 公里 以上。 炮弹的加速度越小， 这段距离就越大。 由于炮弹本身没有动力， 因此这段距离必须都在炮管内。 这就是说， 凡尔纳超级大炮的炮管起码要有 500 公里长！ 建造这样规模的大炮显然是很困难的， 别说凡尔纳时代的技术无法办到， 即使在今天也是申请不到经费的。 因此航天器的发射必须另辟奚径[注七]。 火箭便是一种与凡尔纳大炮完全不同但却非常有效的技术手段。
火箭是一种利用反冲现象推进的飞行器， 即通过向与飞行相反的方向喷射物质而前进的飞行器。 从物理学上讲这种飞行器所利用的是动量守恒定律。 下面我们就来简单地分析一下火箭的飞行动力学。
假设火箭单位时间内喷射的物质质量为 -dm/dt (m 为火箭质量， dm/dt<0)， 喷射物相对于火箭的速度大小为 u (方向与火箭飞行方向相反)， 则在时间间隔 dt 内， 火箭的速度会因为喷射而得到一个增量 dv。 依据动量守恒定律， 在火箭参照系中我们得到：
mdv = -udm
对上式积分并注意到火箭的初速度为零便可得：
v = u ln(mi/mf)
其中 mi 与 mf 分别为火箭的初始质量及推进过程完成后的质量 (显然 mi>mf)。 这一公式被称为齐奥尔科夫斯基公式， 它是由上文提到的俄国科学家齐奥尔科夫斯基发现的， 那是在 1897 年， 那时候的天空还是一片宁静， 连飞机都还没有上天。 齐奥尔科夫斯基因为在航天领域中的一系列卓越的开创性工作而被许多人尊称为 “航天之父”。
从齐奥尔科夫斯基公式中我们可以看到， 火箭所能达到的速度可以远远地高于喷射物的喷射速度。 这一点是很重要的， 因为这意味着我们可以通过一种较低的喷射速度来达到航天器所需要的高速度， 这在技术上远比直接达到高速度容易得多。 从某种意义上讲， 凡尔纳的超级大炮之所以没能成为一种成功的载人航天器的发射装置， 正是因为它试图直接达到航天器所需要的高速度。
但是火箭虽然能够达到远比喷射物喷射速度更高的速度， 为此所付出的代价却也不小， 火箭所要达到的速度越高， 它的有效载荷就越小。 这一点从齐奥尔科夫斯基公式中可以很容易地看到。 我们可以把公式改写为： mf = mi exp(-v/u)， 由此可见， 火箭的飞行速度 v 越高， 它的有效载荷 (mf 中的一部分) 也就越小。 假如我们想用 v=1 公里/秒 的喷射速度来达到第一宇宙速度 (即将有效载荷送入近地轨道)， 则 mf/mi≈0.00037， 也就是说一枚发射质量为一千吨的火箭只能让几百公斤的有效载荷达到第一宇宙速度， 这样的效率显然是太低下了。
为了克服这一困难， 齐奥尔科夫斯基提出了多级火箭的设想。 多级火箭的好处是在每一级的燃料用尽后可以把该级的外壳抛弃， 从而减轻下一级所负载的质量。 在理论上， 火箭的级数越多， 运载效率就越高， 不过在实际上， 超过三级的火箭其技术复杂性的增加超过了运载效率方面的优势， 运用起来得不偿失。 因此目前我们使用的火箭大都是三级火箭。 即便使用多级火箭， 航天飞行的消耗仍是惊人的， 通常一枚发射质量为几百吨的火箭只能将几吨的有效载荷送入近地轨道 (比如发射 “神舟号” 飞船的长征二号 F 型火箭发射质量约为 480 吨， 近地轨道的有效载荷约为 8 吨)。
四. 接近光速
前面说过， 这个星际旅行系列主要是为了讨论未来的星际旅行技术而写的， 因此在这里我们也要把目光放远些， 看看上节讨论的火箭动力学在火箭速度持续提高， 乃至接近光速时会如何。 到目前为止人类发射的航天器中飞得最远的已经飞到了冥王星轨道之外。 冥王星自 1930 年被发现以来， 就一直是太阳系中已知的离太阳最远的行星。 在那之外是一片冰冷广袤的空间。 人类要想走得更远， 必须要有更快的航天器。 在齐奥尔科夫斯基公式中火箭的速度是没有上限的， 通过提高喷射物的喷射速度， 通过增加火箭质量中喷射物所占的比例， 火箭在原则上可以达到任意高的速度。 这一点显然是错误的， 因为物体的运动速度不可能超过光速， 这是相对论的要求[注八]。因此当火箭运动速度接近光速时， 齐奥尔科夫斯基公式不再成立。 那么有没有一个比齐奥尔科夫斯基公式更普遍的公式， 在火箭运动速度接近光速时仍成立呢？ 这就是本节所要讨论的问题。
首先， 简单的答案是： 这样的公式是存在的。 事实上， 这样的公式不仅存在， 而且并不复杂， 因此我们干脆在这里把它推导出来， 以满足大家的好奇心。 这一推导所依据的基本原理仍然是动量守恒定律， 我们也仍然在火箭参照系中计算火箭速度的增量。 这里要说明的是， 所谓火箭参照系， 指的是所考虑的瞬间与火箭具有同样运动速度的惯性参照系 (因此在不同的时刻， 火箭参照系是不同的)。 我们用带撇的符号表示火箭参照系中的物理量 (这是讨论相对论问题的惯例)。 与上一节的讨论相仿， 假设火箭单位时间内喷射的物质质量为 -dm’/dt’ (m’ 为火箭质量， dm’/dt’<0)， 喷射物相对于火箭的速度大小为 u (方向与火箭飞行方向相反)， 则在一个时间间隔 dt’ 内， 火箭的速度会因为喷射而得到一个增量 dv’。 依据动量守恒定律， 在火箭参照系中我们得到：
m’dv’ = -udm’
这里 dm’ 为喷射物的相对论质量 (运动质量)， 这一公式对于 u 接近甚至等于光速的情形也成立[注九]。在非相对论的情形下， 上面所有带撇的物理量都等于静止参照系 (地心参照系) 中的物理量， 因此对上述公式可以直接积分， 这种积分的含义是对上式中的速度增量进行累加。 但在相对论中， 速度合成的规律是非线性的， 把这些在不同时刻 - 因而在不同参照系中 - 计算出的速度增量直接相加是没有意义的， 因此上述速度增量必须先换算到静止参照系中才能积分。
运用相对论的速度合成公式， dv’ 所对应的静止系中的速度增量为：
dv = (dv’ + v)/(1 + vdv’/c2) - v = (1 - v2/c2)dv’
将这一结果与在火箭参照系中所得的关于 dv’ 的公式联立可得：
dv / (1 - v2/c2) = -u dm’/m’
对这一公式积分， 并进行简单处理， 便得：
v = c tanh[(u/c) ln(mi/mf)]
其中 mi 与 mf 是在火箭参照系中测量的。这就是齐奥尔科夫斯基公式在相对论条件下的推广。 对于低速运动的火箭， (u/c) ln(mi/mf) << 1， 因而 tanh[(u/c) ln(mi/mf)]≈(u/c) ln(mi/mf)， 上述公式退化为齐奥尔科夫斯基公式。 由于对于任意 x， tanh(x) < 1， 因此由上述公式给出的速度在任何情况下都不会超过光速。
上述公式的一个特例是 u=c 的情形， 即喷射物为光子 (或其它无质量粒子) 的情形。 这种火箭常常出现在科幻小说中， 通常是以物质与反物质的湮灭作为动力来源。 对于这种情形， 上述公式简化为： v = c(mi2 - mf2)/(mi2 + mf2)。 如果将火箭 90% 的物质转化为能量作为动力， 火箭的飞行速度可以达到光速的 99%。
五. 飞向深空
宇宙的浩瀚是星际旅行家们面临的最基本的事实。 即使能够达到接近光速的速度， 飞越恒星际空间所需的时间仍然是极其漫长的。 从太阳系出发， 到银河系中心大约要飞 3 万年， 到仙女座星云 (M31 - 河外星系) 大约要飞 220 万年， 到室女座星系团 (Virgo - 河外星系团) 大约要飞 6000 万年 ... ... 相对于人类弹指一瞬的短暂生命来说这些时间显然是太漫长了。 但是且慢悲观， 因为我们还有一个因素可以依赖， 那就是相对论的时钟延缓效应。 在相对论中运动参照系中的时间流逝由所谓的 “本征时间” 来表示， 它与静止参照系中的时间之间的关系为：
τ = ∫ (1 - v2/c2)1/2 dt
把这个公式用到火箭参照系中， τ 就是宇航员所感受到的时间流逝。 很显然， 火箭的速度越接近光速， 宇航员所感受到的时间流逝也就越缓慢。 考虑到这个因素， 宇航员是不是有可能在自己的有生之年到银河系中心、 仙女座星云、 甚至室女座星系团去旅行呢？ 下面我们就来计算一下。
我们考虑一个非常简单的情形， 即火箭始终处于匀加速过程中。 当然这个匀加速度是在火箭参照系中测量的。 为了让宇航员有宾至如归的感觉， 我们把加速度选为与地球表面的重力加速度一样， 即 g。 用数学语言表示：
d2x’/dt’2 = g
把这一加速度变换到静止参照系 (地心参照系) 中可得：
d2x/dt2 = (1 - v2/c2)3/2g
由此积分可得：
x = (c2/g) [(1 + g2t2/c2)1/2 - 1]
只要加速的时间足够长 (gt>>c)， 上式可以近似为 x≈ct。 这表明在地心参照系中， 经过长时间加速后飞船基本上是以光速飞行的。 但是我们感兴趣的是宇航员所经历的时间， 即 “本征时间” τ， 这是很容易利用上式 - 即 τ 的定义 - 计算出的， 结果为：
τ = (c/g) sinh-1(gt/c)
我们可以从 τ 和 x 的表达式中消去 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， 即飞行距离远小于一光年， 上式可以近似为： τ≈(2x/g)1/2， 这正是我们熟悉的非相对论匀加速运动的公式。 如果 x>>c2/g≈1 光年， 即飞行距离远大于一光年， 上式可以近似为： τ≈(c/g) ln(2gx/c2)， 下面我们只考虑这种情形。 考虑到到达一个目的地通常还需要考察研究、 拍照留念， 因此火箭不能一味加速， 而必须在航程的后半段进行减速， 从而旅行所需的时间应当修正为：
τ ≈ (2c/g) ln(gx/c2) ~ (2 年) ln(x/光年)
倘若旅行的目的地是银河系的中心， x=30000 光年， 由上式可得 τ~ 20 年。 这就是说， 在宇航员看来， 仅仅 20 年的时间， 他就可以到达银河系的中心， 即使考虑到返航的时间， 前后也只要 40 年的时间， 他就可以衣锦还乡了。 这就是相对论的奇妙结论！ 只不过， 当他回到地球时， 地球上的日历已经翻过了整整 6 万年， 他的孙子的孙子的孙子 ... ... (如果有的话) 都早已长眠于地下、 墓草久宿了。
运用同样的公式， 我们可以计算出到达仙女座星云所需的时间约为 29 年； 到达室女座星系团所需的时间约为 36 年； ... ... (在这里读者们对于对数函数增长之缓慢大概会有一个深刻的印象吧)。 倘若一个宇航员 20 岁时坐上火箭出发， 如果他可以活到 80 岁， 那么在他的有生之年 (不考虑返航 - 壮士一去兮不复返)， 他可以到达 10000000000000 (十万亿) 光年远的地方。 这个距离已经远远远远地超过了可观测宇宙的线度， 因此这样的一位宇航员在有生之年可以到达宇宙中任意远的地方！
这样看来， 星际旅行似乎并不象人们渲染的那样困难。 如果是那样， 我们也就不必费心讨论什么 Wormhole 和 Transporter 了， 直接坐上火箭遨游太空就是了。 事情当然不会如此简单， 别忘了在我们的计算中火箭是一直在加速的 (否则的话， 那个帮了我们大忙的对数函数就会消失)， 这样的火箭耗费的能量是惊人的 (究竟要耗费多少能量呢？ 运用本文给出的结果， 读者可以自己试着计算一下)。 不过这种能量耗费所带来的工程学上的困难比起建造 Wormhole 所面临的困难来终究还是要小得多。 因此运用这样的火箭探索深空也许真的会成为未来星际旅行家们的选择。唯一的遗憾是， 他们只要走得稍远一点， 我们就没法分享他们的旅行见闻了。
因为相对论只保佑他们， 不保佑我们。
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注释
[注一] 大气层与行星际空间是连续衔接的， 所谓 “穿过大气层” 指的是穿过厚度在百余公里以内的稠密大气层。
[注二] 当然， 这里我们要忽略空气阻力， 并且还要忽略地球表面的地形起伏。
[注三] 这里我们： 1. 用卫星一词指那些环绕地球运动的物体， 这些物体的轨迹是局限在有限区域中的 (否则的话可能的轨迹还包括抛物线与双曲线)。 2. 假定地球的引力场是一个严格的平方反比中心力场。 3. 忽略任何其它星体的引力场。
[注四] 确切地讲是指速度的大小， 下文提到的 “向心力”、 “引力” 等也往往指的是大小， 请读者自行判断其含义。
[注五] 这里参照系取在地心， 我们忽略由地球自转所导致的卫星动能 (忽略所造成的误差小于 1%)。
[注六] 确切地讲是忽略太阳引力场中引力势能的变化。 在这一限制之下其它行星的引力场也同样可以忽略。
[注七] 类似于凡尔纳大炮那样的装置在表面引力较弱的星球 - 比如月球 - 上建造起来就会容易许多， 因此有人设想它可以成为未来月球基地的航天器发射装置。
[注八] 在理论与实验上都有迹象表明， 在特定的条件及特定的含义下， 运动速度超过光速不是绝对不可能的， 但是这种超光速并不象许多科普爱好者所认为的那样， 是推翻了相对论。 关于这一点， 以后有时间再作专门的介绍。
[注九] 假如 u 等于光速， 则 dm’ 理解为 dE’/c2 (E’ 为喷射物的能量)。
作者：卢昌海 二零零三年十月十四日写于纽约
责任编辑：中国航天工程咨询中心_侯丹
㈤ 求论文：病毒中核算在分子生物学中的应用
【综述】
几种用于发现未知病毒核酸序列的技术及其应用
翁康生
病毒是引发人类传染性疾病的主要病原体之一, 它们极
大地威胁着人类健康。目前还存在人类尚未认知或新出现的
病毒, 随时可能严重危害人类健康安全〔1 - 3〕。及早地发现,
鉴别未知的或新出现的病毒, 是有效的预防和控制的先决条
件之一。因此, 建立、储备、改良、发展、乃至创新应用于
发现、鉴别未知或新出现病毒的技术方法是十分必要的。
近20 多年来, 常采用传统的微生物学技术方法和现代分
子生物学技术方法相结合的途径, 发现和鉴别未知病毒。通
过细胞培养的方法分离病毒、电镜观察、用已知病毒的抗血
清建立的免疫学方法作排他性检测、用已知病毒核酸序列建
立的PCR、杂交等方法, 作特异核酸序列的检测、用分子生物
学技术获得未知病毒核酸序列, 查询基因数据库, 检出并确
定未知病毒基因组序列, 最终发现鉴别出未知病毒。
对于无法用细胞分离培养的未知病毒, 有的采用免疫学
与分子生物学技术相结合, 筛选获取病毒特异抗原编码基因
的克隆, 进而发现鉴别出该病毒。更多的则是采用相应的分
子生物学技术, 从被检样品中发现获取未知病毒的核酸序列,
进而发现鉴别未知病毒。无论未知病毒是否可以用细胞培养
分离, 最终对其基因组序列的测定分析, 是鉴别和判断的决
定性依据之一, 而获取未知病毒的核酸序列是前提条件。
从少量样品中, 从高度复杂的宿主细胞核酸物质中, 分
离、扩增、获取足够量的无基因序列资料的未知病毒的核酸
片段, 供进一步克隆、测序、生物信息学分析, 是用分子生
物学技术发现、鉴别未知和新出现病毒的关键之一〔4〕, 也是
最终测定分析, 拼接出未知和新出现病毒基因组序列的瓶颈
步骤。病毒所携核酸物质有DNA 和RNA 之分, 可采用的技术
方法也有所不同, 现将有关技术与其应用作一简介, 以供
参考。
1 代表性差异分析法
代表性差异分析法是为寻找分析两个生物样品复杂的基
因组间有何差异而发展建立亩灶郑起来的分子生物学技术方法, 并
不断得到演化, 发展和应用。病毒感染宿主细胞后, 与未感
染的同类细胞相比, 二者核酸物质间的差异主要在于是否存
在病毒核酸。消减去二者核酸间相同序列的背景部分, 扩增、
比较、选取余下可能存在差异的部分, 进一步分析以发现未
知病毒的核酸序列。病毒的核酸结构各有不同, 可选用相应
的代表性差异分析法, 见表1 。
111 DNA 代表性差异分析法(DNA Representation difference
analysis , DNA RDA)
此方法是Lisitsyn 等〔5〕利用核酸消减杂交技术〔6〕、PCR 方法
和双链DNA 热变性后互补链退火复性的二级动力学原理〔7 - 8〕
作者单位:上海市疾病预防控制中心 200336
表1 病毒核酸类型与各代表性差异分析法的选用
病毒核
酸类型
DNA RDA c DNA RDA
非rRNA 序列
6 核苷酸引导
c DNA RDA
ds DNA 线状√
ds DNA 环状√
ss RNA polyA( + ) √
ss RNA polyA( - ) 3 √
ds RNA polyA( - ) √
3 负链ss RNA polyA( - ) 视病毒在宿主细胞的转录机制而定。
而建立的。方法中将需分析的样品DNA(Test DNA ,T- DNA) 和
对照DNA(Driver DNA ,D - DNA) 设为二组,分别用同一种限制
性内切酶酶切处理,并接上5′端去磷酸化的人工接头,补齐接
头后,加入与接头序列互补的引物作PCR 扩增。切除扩增产物
上的人工接头后,切出的T - DNA 连上辩闭第二种人工接头,变性
后与过量的变性D - DNA 杂交。通过杂交,消减去T- DNA 中
与D - DNA 中同源的核酸序列,而只存在于迅颂T - DNA 中的靶序
列DNA(Target DNA) 则自我退火复性,其两端连有第二种人工
接头。加入与第二种接头互补的引物作PCR ,只有靶序列DNA
呈指数扩增,因而得到进一步富集。进过如此重复的几个轮回
后,以电泳检测比较T- DNA 和D - DNA ,将T- DNA 中呈现的
差异部分作分离,克隆,序列分析。
Lisitsyn 等以10μg 人淋巴细胞基因组DNA 作为D - DNA ,
在相同的人DNA 中加入相当于单拷贝量的120 pg 腺病毒DNA
作T- DNA。以此作为实验模型,用DNA 代表性差异分析法成
功的寻找、鉴定出外加入的腺病毒DNA 序列。应用此技术,
Chang 等〔9〕在艾滋病相关的卡波西肉瘤(Kaposis Sarcoma) 中发现
一段类似人类疱疹病毒的基因, 并由此发现一种新的病毒
HPV8。以后人们又以此技术发现鉴定了HPV6、TTV 病毒、黄热
病毒样基因组、MDV 等〔10 - 13〕DNA 病毒。
112 cDNA 代表性差异分析法(cDNA Representation difference
analysis , cDNA RDA)
Hubank 等〔14〕针对mRNA 所含序列相对简单的特点,提出
了cDNA 代表性差异分析法。它的基本原理与DNA RDA 相同,
主要不同在于,采用识别4 核苷酸序列的限制性内切酶,它的
识别位点在mRNA 反转录成的cDNA 中出现的频率更高,平均
酶切片段长度约256 bp ,保证了cDNA 序列群中绝大多数序列,
至少被切出一个片段可扩增,供差异分析,分离鉴定。
cDNA RDA 技术相对经济,可高效灵敏地用于非常少的起
始材料而获得结果〔15〕。具有polyA( + ) - RNA 病毒,其核酸可
类似于mRNA 分离纯化,因此可应用此技术。利用cDNA RDA
技术,发现鉴定了TiV、MenV ,等〔16 ,17〕RNA 病毒。
113 非rRNA 序列6 聚核苷酸引导反转录的cDNA RDA
中国预防医学杂志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,其核酸物质不似于mRNA ,需和宿
主细胞总RNA 同时分离,并用随机引物作反转录。因为宿主细
胞总RNA 中rRNA 约占80 % ,由于竞争反应、靶序列信号被湮
灭等原因,从这样的总RNA 抽提物中,用随机6 聚核苷酸引物
引导反转录的cDNA RDA 技术,发现鉴别polyA( - ) - RNA 病
毒核酸序列是困难的。Endoh 等〔18〕罗列了6 聚核苷酸所有可
能的排列组合,共计4 096 个序列模式,以大鼠18S、518S、28S 等
rRNA、微卫星重复序列、SARS - CoV、BI - 3 病毒等的序列数据
为模型,筛选出在rRNA 序列中出现频率极低或不出现的6 聚
核苷酸序列模式共96 种。将这些序列分别合成并混合后,称
之为非rRNA 序列6 聚核苷酸引物。生物信息学分析96 种序
列模式在哺乳动物病毒科具代表性的1 791 个病毒基因组序列
中出现的频率,数据表明,非rRNA 序列6 核苷酸引物可引导绝
大多数病毒的cDNA 合成。分别用非rRNA 序列6 聚核苷酸引
物和随机6 核苷酸引物作cDNA 反转录效率、cDNA RDA 试验,
结果表明,二类引物对人工合成的RNA (二类引物在其序列中
出现的频率相似) 反转录效率几乎相等,而前者对细胞总RNA
反转录效率远低于随机引物。用二类引物作cDNA RDA ,检测
人工合成的RNA ,前者灵敏度是用随机引物的30 倍。在模拟
实验中用非rRNA 序列6 聚核苷酸引物引导反转录,串联cDNA
RDA 技术,检测鉴别出感染细胞的BI - 3 和SRAS - Cov 核酸序
列片段。
此方法能从1μg 总RNA 中检测出3 ng 的外来RNA ,其检
测灵敏度不及普通的PCR 检测方法,但对于检测鉴别在宿主细
胞中复制,但不知其基因序列的poly A( - ) - RNA 病毒而言,也
是一个可选择的方法。
114 抑制消减杂交
cDNA RDA 技术结合消减杂交和PCR 抑制作用〔19〕的技术
原理,Diatchenks 等〔20〕等发展出了抑制消减杂交技术( suppression
subtractive hybridization ,SSH) 。与前两种RDA 技术不同点在于,
SSH 技术将内切酶酶切处理的T - cDNA 分为两份,分别接上
不同序列的去磷酸化的接头1 和2 ,分别于过量的D - cDNA
作第一轮杂交。杂交过程中两组中的单链T - cDNA 浓度趋
同,T- cDNA 中的非靶序列单链cDNA 与D - cDNA 中相应序列
形成杂交双链而被消减, T - cDNA 中差异表达的单链cDNA
被显着富集。合并一轮杂交物,加入过量变性D - cDNA ,作第
二轮杂交。合并的二组份一轮杂交物中剩下的趋同化、经消减
杂交后的单链T - cDNA 能互补杂交, 可以形成: 原组内
T- cDNA 单链间的杂交、T - cDNA 与D - cDNA 单链间的杂
交、二组间T- cDNA 单链间的杂交。补齐杂交反应后双链cD2
NA 末端,用分别与接头1 和2 的外侧部分序列互补的寡核苷
酸为引物,作PCR 扩增。二组份间T- cDNA 互补单链杂交物,
因两端分别具有接头1 和2 ,可被指数扩增;T - cDNA 与D -
cDNA 杂交物和剩余单链T- cDNA ,因一端具接头序列,被线性
扩增;而同组间T- cDNA 杂交物两端具反转重复长序列,因抑
制性PCR 效应,在PCR 反应循环中分子内退火形成稳定的“锅
柄结构”〔19〕而不被扩增。因此,SSH 技术通过二轮消减杂交和
抑制性PCR 特异扩增,使假阳性大大降低,提高了检出低丰度
靶mRNA 的灵敏度。
Hu 等〔21〕应用SSH 技术,结合反转录酶的模板切换(tem2
plate - switching) 功能, 以HCV RNA 阳性血清体外感染的人
MOLT- 4 急性淋巴母细胞白血病T 细胞系为模型,通过反转录
合成全长cDNA、抑制性消减杂交、消减的cDNA 文库构建、反相
斑点杂交筛选,在被筛的96 个克隆里,T- cDNA 探针杂交呈特
异阳性的16 克隆中,序列分析后得到4 个插入HCV 序列的
克隆。
2 非特异多重引导滚环式扩增法
乳头瘤病毒、痘病毒等,其基因物质为环状DNA 分子。在
事前未知基因序列的情况下,发现和鉴别这类病毒核酸序列还
可选择非特异多重引导滚环式扩增法(multiply primed rolling -
circle amplification ,RCA) ,扩增、分离、获取其基因片段供进一步
分析。
自然状况下,环状DNA 经常以滚环方式进行复制。Dean
等〔22〕应用随机6 聚核苷酸作引物,加入φ29 DNA 聚合酶,以质
粒DNA 和噬菌体DNA 为模型,建立了多重引物引导的滚环式
扩增法。φ29 DNA 聚合酶可长距离( > 70 000 nt) 地结合于DNA
模板,进行链置换DNA 合成。而随机6 聚核苷酸引物可多位
点的与单链环状DNA 互补复性。在φ29 DNA 聚合酶作用下,
以随机引物引导,合成与模板互补的DNA 链。当合成链延伸到
与模板结合的随机引物5′端时,在φ29 DNA 聚合酶的链置换活
性作用下,下游被延伸的随机引物链被“甩”出模板。而上游的
延伸链继续在环状模板上复制合成。同时,被从单链环状模板
上“甩”出的互补链,又成为新的模板,随机引物与之结合,在
φ29 DNA 聚合酶作用下,继续以枝杈的形式进行链延伸和链置
换,最后以双链DNA 串联体形式释放。用此法可使1 ng 纯
pCU18 环状DNA 模板延展式地扩增至107倍。
Rector 等〔23〕以此原理建立了不依赖已知的特定基因序列
(非序列依赖性) 的多重引导滚环式扩增环状DNA 病毒基因组
方法,并应用其扩增获取了HPV 16 的基因组DNA。在接近实
样的试验样品中,由于稀释倍数和环状DNA 分子较大等原因,
将HPV 16 基因组DNA 扩增了214 ×104 倍。
3 病毒颗粒相关核酸的非序列依赖性PCR 扩增
病毒核酸可包裹于病毒外壳内,病毒的蛋白外壳或脂膜对
病毒核酸具有保护作用。而病毒颗粒具有不同于细菌或其他
真核细胞的理化特性。利用这样的特点Allender 等〔24〕和Stang
等〔25〕各自建立了病毒颗粒相关核酸的非序列依赖性PCR 扩增
方法(sequence - independent amplification) 。两种方法的共同点在
于,依据病毒颗粒小、具一定密度,用0122μm 滤器过滤、或再串
上超速密度梯度离心,从样品中分离出病毒颗粒,DNA 酶酶解
游离的DNA ,裂解病毒颗粒,抽提获取较纯的病毒颗粒相关
核酸。
Allender 等〔24〕借鉴RDA 原理,对病毒颗粒相关核酸用限制
性内切酶酶切后,作非序列依赖性单引物PCR 扩增( sequence -
independent single primer amplification ,SISPA) :将抽提获取的DNA
或RNA 分别补齐,合成第二链DNA ,或反转录,合成双链cDNA。
限制性内切酶酶切后,酶切片段两端连接一种接头,并以与接
头同序列的单一寡核苷酸为引物,作PCR 扩增。扩增产物进一
步克隆与序列分析。用此法检验HBV 阳性血清和GBV - B 阳
性血清样品,结果在相当于106/ ml 个基因组拷贝浓度的50μl
样品中,可重复试验检出相应的病毒基因片段。
Stang 等〔25〕则在得到双链DNA 或双链cDNA 后加入k - 随
机引物,此种引物5′端含有20 个固定序列的核苷酸,3′端则有
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MNNMNM6 核苷酸随机简并序列。与变性模板退火时,6 核苷
酸随机简并序列随机地与模板相应序列互补退火,在T4 DNA
聚合酶作用下作链延伸。然后在延伸产物中加入k - 随机引物
中固定序列部分的20 寡核苷酸作引物,进行PCR 扩增。扩增
产物电泳分析、克隆、测序。用此方法检验由实时- PCR 定量,
包括病毒颗粒相关核酸及游离核酸在内的病毒基因组拷贝数
为109/ ml 的Cox - 3 和MAV - 1 培养物。前者的12 克隆中,
9 个克隆插入有肠道病毒的四个不同区域的同源基因片段;而
6 个MAV - 1 中分离的克隆内,5 个含有99 % 同源MAV - 1 基
因片段。
基于病毒颗粒分离纯化、DNase 处理、病毒颗粒相关核酸的
非序列依赖性PCR 扩增,获取、鉴定未知病毒的基因片段,尽管
灵敏度不够高,但其实验时间较短,步骤相对简单,对于病毒拷
贝数高,时间紧急的样品鉴别,是较适宜的一套方法。
病毒的种类、结构、特性多种多样,感染病毒后需要检验的
样品又各不相同,因此用于发现鉴别未知病毒的核酸序列的技
术,也不是固定不变和完全通用的。以上的技术方法各有优缺
点和适用范围。而针对扩增获取未知病毒基因组序列片断,这
一发现鉴定未知病毒的分子生物学技术的要点或瓶颈,必然还
会有新的改进、创新技术出现,将会更快、更灵敏、更简便、更准
确的发现鉴别未知病毒。
参 考 文 献
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(收稿日期: 2006 - 05 - 15)
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㈥ JDX是什么数据库的文件
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㈦ 教你如何合理有效地选择数据挖掘工具
教你如何合理有效地选择数据挖掘工具_数据分析师考试
数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术引起了国内外学术界和产业界的广泛关注，它在商业方面的成功应用使得软件开发悔和灶商不断开发新的数据挖掘工具，改进现有的数据挖掘工具，一时之间数据挖掘工具可谓琳琅满目，于是出现了如何合理选择挖掘工具的问题。鉴于此，本文提出并讨论了五点关于合理选择数据挖掘工具的技巧。
数棚隐据仓库 随着数据库和计算机网络的广泛应用，加上先进的数据自动生成和采集工具的使用，人们拥有的数据量急剧增大。然而数据的极速增长与数据分析方法的改进并不成正比，一方面人们希望在已有的大量数据的基础上进行科学研究、商业决策、企业管理，另一方面传统的数据分析工具很难令人满意的对数据进行深层次的处理，这样二者之间的矛盾日益突出，正是在这种状况下，数据挖掘应运而生。数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术是一个"以发现为驱动"的过程，已经引起了学术界和产业界的极大重视。
特别是从1989年8月在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议上首次出现数据库中的知识发现概念以来，数据挖掘在国际国内都受到了前所未有的重视，目前数据挖掘广泛应用于各个领域，如地理学、地质学、生物医学等等，总之数据挖掘的出现使数据库技术进入了一个更高级的阶段，不仅能对过去的数据进行查询和遍历，还能够找出以往数据间潜在的联系，促进信息的传播。
数据挖掘技术概述
1、数据挖掘的定义 数据挖掘是一个从数据中提取模式的过程，是一个受多个学科影响的交叉领域,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学等；数据挖掘反复使用多种数据挖掘算法从观测数据中确定模式或合理模型，是一种决策支持过程。通过预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。由于传统的事物型工具（如查询工具、报表工具）无法回答事先未定义的综合性问题或跨部门/机构的问题，因此其用户必须清楚地了解问题的目的。数据挖掘就可以回答事先未加定义的综合性问题或跨部门/机构的问题，挖掘潜在的模式并预测未来的趋势，用户不必提出确切的问题，而且模糊问题更有利于发现未知的事实。
2、数据挖掘的主要方法和途径 数据挖掘有很多种分类方法，如按发现的知识种类，挖掘的数据库类型，挖掘方法，挖掘途径，所采用的技术等等。下面只讨论四个应用比较广泛的方法： ?关联规则（Association Rule） 在数据挖掘领域中，关联规则应用最为广泛，是重要的研究方向。表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则，一般来讲，可以用多个参数来描述一个关联规则的属性，常用的有：可信度，支持度，兴趣度，期望可信度，作用度。 ?离群数据（Outlier） 离群数据就是明显偏离其他数据、不满足数据的一般模式或行为、与存在的其他数据不一致的数据。
数据挖掘的大部分研究忽视了离群数据的存在和意义，现有的方法往往研究如何减少离群数据对正常数据的影响，或仅仅把其当作噪音来对待。这些离群数据可能来源于计算机录入错误、人为错误等，也可能就是数据的真实反映。 ?基于案例的推理（case-based reasoning, CBR） 基于案例的推理来源于人类的认知心理活动，它属于类比推理方法。其基本思想是基于人们在问题求解中习惯于过去处理类似问题的经验和获取的知识，在针对新旧情况的差异作相应的调整，从而得到新问题的解并形成新的案例。
CBR方法的应用越来越受到人们的重视，在许多领域都有较好的推广前景，例如，在气象、环保、地震、农业、医疗、商业、CAD等领域；CBR也可用在计算机软硬件的生产中，如软碧扮件及硬件的故障检测；CBR方法尤其在不易总结出专家知识的领域中，应用越来越普遍，也越来越深入。 ?支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 支持向量机是近几年发展起来的新型通用的知识发现方法，在分类方面具有良好的性能。SVM是建立在计算学习理论的结构风险最小化原则之上，主要思想是针对两类分类问题在高位空间中寻找一个超平面作为两类的分割，以保证最小的分类错误率。
数据挖掘工具
伴随越来越多的软件供应商加入数据挖掘这一行列，使得现有的挖掘工具的性能得到进一步的增强，使用更加便捷，也使得其价格门槛迅速降低，为应用的普及带来了可能。当然数据仓库技术的发展同样功不可没。数据仓库是将海量复杂的客户行为数据集中起来建立的一个整合的、结构化的数据模型，是实施数据挖掘的基础，这里不作为讨论的重点。
1、数据挖掘工具分类 一般来讲，数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用数据挖掘工具和通用数据挖掘工具。专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化；而通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。
2、数据挖掘工具的选择 数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点： 数据挖掘的功能和方法 即是否可以完成各种数据挖掘的任务，如：关联分析、分类分析、序列分析、回归分析、聚类分析、自动预测等。我们知道数据挖掘的过程一般包括数据抽样、数据描述和预处理、数据变换、模型的建立、模型评估和发布等，因此一个好的数据挖掘工具应该能够为每个步骤提供相应的功能集。数据挖掘工具还应该能够方便的导出挖掘的模型，从而在以后的应用中使用该模型。
数据挖掘工具的可伸缩性 也就是说解决复杂问题的能力，一个好的数据挖掘工具应该可以处理尽可能大的数据量，可以处理尽可能多的数据类型，可以尽可能高的提高处理的效率，尽可能使处理的结果有效。如果在数据量和挖掘维数增加的情况下，挖掘的时间呈线性增长，那么可以认为该挖掘工具的伸缩性较好。
操作的简易性 一个好的数据挖掘工具应该为用户提供友好的可视化操作界面和图形化报表工具，在进行数据挖掘的过程中应该尽可能提高自动化运行程度。总之是面向广大用户的而不是熟练的专业人员。 ?数据挖掘工具的可视化 这包括源数据的可视化、挖掘模型的可视化、挖掘过程的可视化、挖掘结果的可视化，可视化的程度、质量和交互的灵活性都将严重影响到数据挖掘系统的使用和解释能力。毕竟人们接受外界信息的80%是通过视觉获得的，自然数据挖掘工具的可视化能力就相当重要。
数据挖掘工具的开放性 即数据挖掘工具与数据库的结合能力。好的数据挖掘工具应该可以连接尽可能多的数据库管理系统和其他的数据资源，应尽可能的与其他工具进行集成；尽管数据挖掘并不要求一定要在数据库或数据仓库之上进行，但数据挖掘的数据采集、数据清洗、数据变换等等将耗费巨大的时间和资源，因此数据挖掘工具必须要与数据库紧密结合，减少数据转换的时间，充分利用整个的数据和数据仓库的处理能力，在数据仓库内直接进行数据挖掘，而且开发模型，测试模型，部署模型都要充分利用数据仓库的处理能力，另外，多个数据挖掘项目可以同时进行。当然，上述的只是一些通用的参考指标，具体选择挖掘工具时还需要从实际情况出发具体分析。
数据挖掘工具的现状
比较着名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它们都能够提供常规的挖掘过程和挖掘模式。 1、Intelligent Miner 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件Intelligent Miner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。
它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；Intelligent Miner for Text允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、Lotus Notes数据库等等。
2、Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照"抽样--探索--转换--建模--评估"的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的"端到端"知识发现。
3、SPSS Clementine SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART 创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。Clementine的可视化数据挖掘使得"思路"分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。
提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决办法。 其它常用的数据挖掘工具还有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的数据挖掘软件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。
结束语经过十多年的发展，数据挖掘工具的性能获得了显着的改善，不论是自动化程度还是适用范围都发生了巨大变化，价格的门槛迅速降低，对于推进数据挖掘在企业和电子商务中的应用具有特殊的意义。但是还应该看到，现在的数据挖掘工具还存在许多的不足，1999年的调查显示多数的数据挖掘工具只使用了有限的几种技术，且集中在比较简单的数据挖掘技术种类上。 所以我们呼吁每个企业都必须结合自己的实际情况，充分考虑本企业在数据挖掘领域的实施经验，避免踏进仅仅是"选择工具"的陷阱，从而获得一个完善的数据挖掘解决方案，真正把数据挖掘融入到企业的经营决策中。
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㈧ 如何转换sql Server 2008数据库到SQL Server 2005
完全可以转。
方法一：右击数据点，点属性，在“选项”中选择数据库兼容级别为SQL2005，备份或分离后即可还或附加在SQL2005上。
方法二：选择任枯并灶务》生成脚本，在生成脚本选项中选择“编写数据的脚本”改为True，没扮在“为数据库服务器版本生成脚本”一项中，改为SQL 2005,生成的脚本直接在SQL2005中执行，即可。不过如果数据量较多，可能生成的脚本较蔽局大，可分步执行。
㈨ PHP MySQL 取MySQL 内容
mysql_connect('127.0.0.1','槐毕root','123456');
$sql="select mdv from db.A where Pn='test'";//db为表A所铅含芹在的数据库名
if ($res=mysql_query($sql)){
if ($row=mysql_fetch_row($res)) echo "查询结果：$row[0]";
else echo "没有找到老燃记录！";
}else echo "执行SQL失败，SQL语句:$sql<br>错误信息:".mysql_error();
㈩ mibase数据库中aae是什么物种
aae.gff3 Aedes aegypti 埃及伊蚊
aca.gff3 Anolis carolinensis 变色龙
aga.gff3 Anopheles gambiae 冈比亚按蚊
ame.gff3 Apis mellifera 意蜂
api.gff3 Acyrthosiphon pisum 豌豆蚜
ath.gff3 Arabidopsis thaliana 拟南芥
bdi.gff3 Brachypodium distachyon 短柄草
bfl.gff3 Branchiostoma floridae 真红藻
bmo.gff3 Bombyx mori 家蚕
bna.gff3 Brassica napus 油菜
bta.gff3 Bos taurus 牛
cbr.gff3 Caenorhabditis briggsae 新杆状线虫
cel.gff3 Caenorhabditis elegans 秀丽隐杆线虫
cfa.gff3 Canis familiaris 家犬
cin.gff3 Ciona intestinalis 玻璃海鞘
cqu.gff3 Culex quinquefasciatus 致乏库蚊
cre.gff3 Chlamydomonas reinhardtii 莱茵衣藻
crm.gff3 Caenorhabditis remanei 线虫
csa.gff3 Ciona savignyi 海鞘
cte.gff3 Capitella teleta 海蠕虫
dan.gff3 Drosophila ananassae 嗜凤梨果蝇
ddi.gff3 Dictyostelium discoideum 盘基网杆菌
der.gff3 Drosophila erecta 果蝇
dgr.gff3 Drosophila grimshawi 果蝇
dme.gff3 Drosophila melanogaster 黑腹果蝇
dmo.gff3 Drosophila mojavensis 果蝇
dpe.gff3 Drosophila persimilis 果蝇
dps.gff3 Drosophila pseudoobscura 拟暗果蝇
dpu.gff3 Daphnia pulex 蚤状溞
dre.gff3 Danio rerio 斑马鱼
dse.gff3 Drosophila sechellia 果蝇
dsi.gff3 Drosophila simulans 拟果蝇
dvi.gff3 Drosophila virilis 果蝇
dwi.gff3 Drosophila willistoni 果蝇
dya.gff3 Drosophila yakuba 果蝇
ebv.gff3 Epstein Barr virus EB病毒
eca.gff3 Equus caballus 家马
egr.gff3 Echinococcus granulosus 细粒棘球绦虫
emu.gff3 Echinococcus multilocularis 多房棘球绦虫
fru.gff3 Fugu rubripes 红鳍东方鲀
gga.gff3 Gallus gallus 原鸡
ggo.gff3 Gorilla gorilla 大猩猩
gma.gff3 Glycine max 大豆
hcmv.gff3 Human cytomegalovirus 人源巨细胞病毒
hme.gff3 Heliconius melpomene 红带袖蝶
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 霸王莲花青螺
mdm.gff3 Malus domestica 苹果
mdo.gff3 Monodelphis domestica 短尾负鼠
mdv1.gff3 Mareks disease virus 马立克氏病毒
mghv.gff3 Mouse gammaherpesvirus 68 γ-疱症病毒 68 老鼠
mml.gff3 Macaca mulatta 猕猴
mmu.gff3 Mus musculus 小鼠
mtr.gff3 Medicago truncatula 蒺藜苜蓿
nve.gff3 Nematostella vectensis 海葵
nvi.gff3 Nasonia vitripennis 蝇蛹金小蜂
oan.gff3 Ornithorhynchus anatinus 鸭嘴兽
ola.gff3 Oryzias latipes 青鳉，稻田鱼
osa.gff3 Oryza sativa 水稻
ppc.gff3 Pristionchus pacificus 线虫
ppt.gff3 Physcomitrella patens 小立碗藓
ppy.gff3 Pongo pygmaeus 猩猩
ptc.gff3 Populus trichocarpa 毛果杨
ptr.gff3 Pan troglodytes 黑猩猩
rco.gff3 Ricinus communis 蓖麻
rno.gff3 Rattus norvegicus 大鼠
rrv.gff3 Rhesus monkey rhadinovirus 恒河猴疱疹病毒
sbi.gff3 Sorghum bicolor 高粱
sha.gff3 Sarcophilus harrisii 袋獾
sja.gff3 Schistosoma japonicum 日本血吸虫
sly.gff3 Solanum lycopersicum 番茄
sma.gff3 Schistosoma mansoni 曼氏血吸虫
sme.gff3 Schmidtea mediterranea 真涡虫
spu.gff3 Strongylocentrotus purpuratus 紫色球海胆
ssc.gff3 Sus scrofa 猪
tae.gff3 Triticum aestivum 小麦
tca.gff3 Tribolium castaneum 赤拟谷盗
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