発表会におけるコメンテーターのコメント

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类泛素蛋白及其中文命名

泛素家族包括泛素及类泛素蛋白,约20种成员蛋白.近年来,泛素家族领域取得了迅猛发展,并已与生物学及医学研究的各个领域相互交叉.泛素家族介导的蛋白质降解和细胞自噬机制的发现分别于2004和2016年获得诺贝尔奖.但是,类泛素蛋白并没有统一规范的中文译名. 2018年4月9日在苏州召开的《泛素家族介导的蛋白质降解和细胞自噬》专著的编委会上,部分作者讨论了类泛素蛋白的中文命名问题,并在随后的\"泛素家族、自噬与疾病\"(Ubiquitinfamily,autophagy anddiseases)苏州会议上提出了类泛素蛋白中文翻译草案,此草案在参加该会议的国内学者及海外华人学者间取得了高度共识.冷泉港亚洲\"泛素家族、自噬与疾病\"苏州会议是由美国冷泉港实验室主办、两年一度、面向全球的英文会议.该会议在海内外华人学者中具有广泛影响,因此,参会华人学者的意见具有一定的代表性.本文介绍了10个类别的类泛素蛋白的中文命名,系统总结了它们的结构特点,并比较了参与各种类泛素化修饰的酶和它们的生物学功能.文章由45名从事该领域研究的专家合作撰写,其中包括中国工程院院士1名,相关学者4名,长江学者3名,国家杰出青年科学基金获得者18名和美国知名高校华人教授4名.他们绝大多数是参加编写即将由科学出版社出版的专著《泛素家族介导的蛋白质降解和细胞自噬》的专家

The application of OPC technology to a fieldbus control system

本文介绍了 OPC技术和 FF( Foundation Fieldbus)基金会现场总线 ,及 OPC技术在现场总线控制系统 ( FCS)中的应用和实

Semi-Random Linear Network Coding for Cloud Storage Redundancy

为了实现数据冗余备份,根据云存储的结构特点和可用性要求,提出半随机线性网络编码(SRLNC)算法,使用有限域GF(2~s)上的单位行向量和随机行 向量组成编码矩阵,对数据块分片、编码后进行冗余存储,采取单位行向量优先的策略进行解码. 分析了该算法的解码方程组存在唯一解的概率,并提出衡量算法运算时间的"每字符运算次数"指标. 实验结果表明,新算法在解码过程的运算时间随结点可用性的增加以指数级减少,当冗余度≤3且结点的可用性≥0.8时,比随机线性网络编码算法的编码运算时 间快33%以上,比解码运算时间快5倍以上,适合应用于"一次写多次读"的云存储系统.According to structural characteristics and availability requirements of cloud storage, a semi-random linear network coding (SRLNC) algorithm is proposed for data redundancy. The data block is split into pieces, encoded by coding matrix composed of unit row vectors and random row vectors on finite fields GF(2~s), stored in data nodes dispersedly. In decoding process, the data block can be restored with the strategy of unit row vectors priority. The probability of unique solution is analyzed for SRLNC decoding equations, a new operations per character index is defined to measure algorithm efficiency. Experiments prove that the operating time of the decoding process in the proposed algorithm exponentially reduces with the increase of the node availability. When the availability of each node≥0.8 and redundancy≤3, the encoding operation of the proposed algorithm is faster up to 33%, and decoding operation of the proposed is 5 times faster than that of random linear network coding algorithm, respectively. It is shown that the proposed algorithm is applicable to "write once read many" cloud storage system