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[1] 中文名. 有丝分裂因子. 外文名. mitosis factor,MF. 定 义. 诱导卵细胞分裂的物质. 由于MF能促进卵细胞成熟,也有人将其称为促细胞成熟因子(maturation-promoting factor,MPF)或促细胞分裂因子(mitosis promoting factor,MPF)。 1960年LHartwell以 芽殖酵母 为实验材料,利用阻断在不同细胞周期阶段的温度敏感突变株(在适宜的温度下和野生型一样),分离出了几十个与细胞分裂有关的基因(cell division cycle gene,cdc),如从芽殖酵母中克隆出的cdc28基因。
释 义. 单个真核细胞生长和分裂成子细胞的过程,可分为G1、S、G2及M各期. 这是由许多细胞周期调节因子参与调控的生物化学过程。 其中起主要作用的是由细胞分裂周期基因 (CDC2)的产物及细胞周期蛋白构成的M期促发因子 (MPF)。 MPF的磷酸化(失活)和脱磷酸化(活化)是控制细胞周期自G2进入M期的关键。 细胞周期调节的模式 细胞周期大致可分为四期:G1期,细胞开始生长;S期,DNA合成,染色体复制;G2期,第二生长期;M期,细胞有丝分裂。 早在1900年前后,科学家已经认识到细胞周期的各种基本活动,但只是80年代末才揭示了调节细胞周期的主要生物化学过程,并获得自酵母至人类普遍适用的模式。 过去一直认为细胞周期受核的控制,细胞浆的活动是被动跟随。
S期促进因子. 外文名. S phase-promoting factor,SPF. 一个是Cdc28, 另一个是在G1期起作用的 周期蛋白 。 芽殖酵母 中有三种G1周期蛋白:CLN1、CLN2和CLN3。 前两个在突变体中起作用,最后一个在野生型细胞中起作用。 S期促进因子 (S phase-promoting factor,SPF),与MPF相似,芽殖酵母的S期促进因子 (S phase-promoting factor,SPF),也是异质二聚体。
MPF由催化亚基p34cdc2(小亚基)和调节亚基CyclingB(大亚基)组成.其核心部分是p34cdc2。. 成熟促进因子是能够促使染色体凝集,使细胞由G2期进入M期的因子。. 在结构上,它是一种复合物,由周期蛋白依赖性蛋白激酶(CDK)和G2期周期蛋白组成。. 其中,周期蛋白对 ...
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统计学术语
在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs),是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。
在自然科学领域中,皮尔逊相关系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度,其值介于-1与1之间。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。
图1展示了几组
的点集,以及各个点集中
和
之间的相关系数。我们可以发现相关系数反映的是变量之间的线性关系和相关性的方向(第一排),而不是相关性的斜率(中间),也不是各种非线性关系(第三排)。请注意:中间的图中斜率为0,但相关系数是没有意义的,因为此时变量
是0。
两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商:
上式定义了总体相关系数,常用希腊小写字母
作为代表符号。估算样本的协方差和标准差,可得到皮尔逊相关系数,常用英文小写字母
代表:
亦可由
样本点的标准分数均值估计,得到与上式等价的表达式:
总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点精确的落在直线上(计算样本皮尔逊系数的情况),或者双变量分布完全在直线上(计算总体皮尔逊系数的情况),则相关系数等于1或-1。皮尔逊系数是对称的:
。
皮尔逊相关系数有一个重要的数学特性是,因两个变量的位置和尺度的变化并不会引起该系数的改变,即它该变化的不变量(由符号确定)。也就是说,我们如果把
移动到
和把Y移动到
,并不会改变两个变量的相关系数(该结论在总体和样本皮尔逊相关系数中都成立),其中a、b、c和d是常数。我们发现更一般的线性变换则会改变相关系数:
皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述,所有的数据点都很好的落在一条直线上,且
随着
的增加而增加。系数的值为−1意味着所有的数据点都落在直线上,且
随着
的增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。
更一般的, 我们发现,当且仅当
样本相关系数的平方, 亦称作决定系数(coefficient of determination),利用简单线性回归估计由
引起的
的变化。
将
围绕它们平均值上的变化分解为:
其中
1 定义. 2 示例. 图表中数据. 箱形图中数据. 3 用途. 4 相关条目. 四分位数. 百分位数. 定义. 播报. 编辑. 四分位距通常是用来构建 箱形图 ,以及对 概率分布 的简要图表概述。 对一个对称性分布数据(其中位数必然等于第三四 分位数 与第一四分位数的 算术平均数 ),二分之一的 四分差 等于绝对中位差(MAD)。 中位数 是 集中趋势 的反映。 [1] 公式:IQR = Q3 − Q1. 示例. 播报.
物质的量浓度 计算公式,是一个用来计算物质的量浓度的公式。 公式内容为:溶质的 物质的量 =溶质的物质的量浓度x溶液的体积,即n=c·V,该公式也叫 摩尔定律 。 中文名. 物质的量浓度计算公式. 别 名. 摩尔定律. 表达式. n=c·V. 提出者. 摩尔. 应用学科. 化学. 定义. 1、物质的量= 微粒数 / 阿伏伽德罗常数 (n=N/NA) 2、物质的量=物质的质量/物质的 摩尔质量 (n=m/M) 3、物质的量=气体的体积/气体的 摩尔体积 (n=V/Vm) 4、c=1000ρω/M. 注:n(mol): 物质的量 ;N:微粒数;V(L):物质的体积 ;M(g/mol): 摩尔质量 ;ω(%):溶液中溶质的 质量分数 。 5、 质量百分浓度 =溶质质量/溶液质量×100%