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國立臺灣大學 分子與細胞生物學研究所 溫進德所指導 杜睿芸的 利用光鉗技術探討核醣體如何影響誘導框架位移的偽結 (2019),提出apk here關鍵因素是什麼,來自於框架位移、偽結、核醣體、MMTV、APK、SARS、新冠病毒、COVID-19、SARS-COV、SARS-COV-2、摺疊動態、單分子、光鉗。

而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊工程系 郭文中所指導 劉宗評的 基於機器學習Android混合式惡意程式檢測之研究 (2017),提出因為有 靜態分析、動態分析、混合式分析、Android惡意程式檢測的重點而找出了 apk here的解答。

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利用光鉗技術探討核醣體如何影響誘導框架位移的偽結

為了解決apk here的問題,作者杜睿芸 這樣論述:

-1計畫性核醣體框架位移 (-1 PRF),對於細菌及病毒是很重要的轉譯機制,在相對較小的基因體中仍可以精確的調控不同蛋白質的比例。坐落於兩個開放閱讀框架之間的偽結或髮夾結構等mRNA的二級結構可以促進框架位移,此外,位於二級結構上游的滑動序列及中間的核苷酸數目也是影響-1 PRF發生的關鍵。-1 PRF的效率也和這些二級結構的穩定性、動態、plasticity (塑性)有高度的相關性。我們想要利用單分子光鉗的技術去研究這些會刺激-1 PRF的偽結結構與核醣體之間的交互作用,解釋-1 PRF的發生機制。 MMTV偽結是由小鼠乳腺腫瘤病毒而來的RNA 偽結,過去的研究指出它可以造成-1

PRF,然而,我們還不知道它的摺疊機制。另一個APK偽結則是由MMTV偽結突變而來的,但是它造成-1 PRF的效率(~2%) 卻比MMTV (~20%) 低許多,我們想要研究它們的摺疊機制以及它們與核醣體間的交互作用去釐清其中的原因。我們分別以30S小次單元以及70S核醣體結合於mRNA偽結結構的上游序列,結果發現這兩個偽結序列所摺疊而成的中間產物比核醣體結合前還少,且與30S結合後的比與70S結合後的更少一些,不過與70S結合的偽結結構穩定性稍微下降。我們推測核醣體會幫助偽結結構的摺疊,但是70S對於結構的影響更大。為了要摺疊成完整的結構,RNA必須和核醣體競爭回前幾個核苷酸,在此過程中可能

會刺激-1 PRF的發生。 近幾年爆發的SARS與新冠肺炎(COVID-19)等嚴重的傳染病,分別是由SARS-CoV及 SARS-CoV-2所引起,並且這兩種病毒具有高度的基因相似性,甚至連它們會刺激-1 PRF的偽結結構也只有一個核苷酸之差而已,所造成-1 PRF的效率也相似 (~20%),然而,我們並不太清楚這兩個偽結結構的摺疊機制。我們使核醣體占據mRNA偽結結構的上游序列,去影響偽結結構的摺疊動態,另外也以DNA handle甚至是突變的方式去觀察其改變。 我們推測核醣體會解開偽結中的上游結構,並且刺激下游序列的重新摺疊而促進整個偽結結構的形成,這些動態可能會促使-1 P

RF的發生。

基於機器學習Android混合式惡意程式檢測之研究

為了解決apk here的問題,作者劉宗評 這樣論述:

隨著智慧型手機的普及,Android佔有龐大的使用者,Android允許下載與安裝其他非官方市場的應用程式,所以吸引了惡意程式開發者的注意。目前針對Android惡意程式檢測之研究論文大致可分為靜態分析、動態分析和混合式分析等三種模式。而大部分的論文所提出多種不同提升準確率的方法,實驗部分各方法所檢測樣本不同,在比較方面可能會導致誤差產生。經過分析探討後,我們發現Permission是開發Android非常重要的一部分,例如:手機的儲存資料、撥打電話、上網等等。同時API(Application Program Interface)的部份是使用沙箱執行Android應用程式,記錄Androi

d的執行流程與使用的API。因此本論文使用Android的Permission與API當作兩種特徵來執行機器學習形成可以檢測惡意程式的模組。最後根據相同的樣本,相同的訓練集,相同的測試集,來比較三種方法之間的準確率與優缺點。此外我們也使用機器學習演算法(隨機森林演算法與支援向量機演算法)等兩種演算法來檢測惡意程式。在隨機森林演算法與支援向量機演算法,使用混合式檢測未知惡意程式準確率平均達到88%,命中率的部分可以達到89%。根據實驗結果,我們可以發現在相同的樣本情況下,混合式分析使用Random Forest演算法的準確率會比其他兩種分析方式還要高,與Arshad等學者動態分析比較,本篇方法使

用混合式與動態分析都有較高的準確率。