SLA模式

SLA模式（精选7篇）

SLA模式 篇1

一、前言

Larry Selinker (塞林格) 于1972年提出了“石化”这一概念, 很快成为二语习得领域研究的热点问题。根据中介语的石化现象的描述, 第二语言学习者所表现出来的语言错误如果长期存在而得不到及时有效的纠正, 他们就很难取得明显的实质性进步。石化现象在英语专业学习者身上普遍存在, 应亟待寻求具体解决对策。

根据Selinker的定义, 石化指的是中介语的石化。国内学者近年来结合口语教学和学习, 偏向于将石化理论与口语教学和学习结合在一起进行分析和讨论。李婧认为, 口语石化指的就是二语学习者的不地道的表达, 这些表达受母语负迁移的影响, 具有明显母语文化的烙印。陈继良认为, 口语石化指的是第二语言学习者的口语表达能力未能达到目的语母语者的水平, 他强调了能力的石化即口语交际能力不能取得进步。李毅文强调了口语石化指的是二语学习者口语表达中语音、词汇、语法等维度的错误, 这些错误经常反复地出现在口语表达中并且未能得到有效的纠正, 时间一长, 口语石化便应运而生。国内较多学者对口语石化的定义都与李毅文相似。

二、口语石化特征

1. 本课题的实验设计

笔者针对绥化学院外国语学院英语专业大二学生的一次口语录音测试进行调研, 运用语料库的相关技术进行建库、文本清洁和整理等工作, 运用XML格式进行标注, 整理出口语石化在语法、词汇、语音、语用等几个维度化的特征。

2. 口语石化的特征

笔者经过检索, 发现并整理出英语专业学生在语音、词汇、语法等几个维度的口语石化现象。

(1) 语音石化。

经过检索, 发现错音的频数最为显著, 共发生132次, 占所有语音错误的61.3%, 是第二语言学习者最强的语音错误倾向。例如学习者把“think”中的[θ]发成了[s], 把other, then中的[]发成了[z], 把very, video, traveling等词中的[v]发成了[w], 把live, it, picture中的[i]发成了长元音[i:], 把smell, internet, sceneries等词中的单元音[e]发成了双元音[ai]等等。

在加音方面, 例如在and, great, what等词中, 绥化学院学生最普遍的现象是在辅音[d]和[t]的后面加上[]或者[], 加音现象用字母P标识。加音现象共发生28次, 占所有语音石化现象的13%。以下是加音的例子, 如表1所示:

(2) 词汇石化

发现词汇误用现象较为严重, 学生将情人节表达成了“Lovers’Day”, 将take medicine说成了“eat medicine”, 将make good use of time表达成了“catch time”, 将means of transportation表达成了“transportation tools”, 将living level表达成了“living standard”, 将hoofbeat表达成了“the sound of a horse’s hoofs”等等。词汇误用现象共发生了32次之多。

(3) 语法石化

语法石化最突出的表现是时态的滥用和定语从句中关系代词或副词以及中心词的省略, 主要实例如下所示:

例①I still remember at that moment, she loves me and treat me very well;

例②So he told me he will came to help me whenever I need;

例③This is the place we played in our childhood;

例④That is the reason she lied to me;

三、口语石化应对策略

母语和目的语在语言上和文化上的差异, 对口语学习会产生干扰, 是口语石化的重要成因之一, 我们只有加强对英语语言和文化的认知和掌握, 才能在口语交际过程中少犯错误, 使学生的口语石化降到比较低的水平线上。

1. 克服母语负迁移的影响

汉语的发音、思维和表达影响着学生英语口语石化的方方面面。学生会把汉语的发音特征带到英语的发音上来, 如英语的辅音[θ]和[], 汉语中没有相同的音与之相对应, 很多学生把[θ]读成了[s], 把[]发成了[z]。学生在理解英语词汇词义时, 按照中式思维将其翻译成汉语, 按照汉语的习惯和思维去理解, 结果在口语表达时造成词汇负迁移, 久而久之导致口语词汇石化。部分学生将汉语词汇“食言”和“学知识”表达成“eat one’s word”和“learn knowledge”是不恰当的。而正确的表达应为“break one’s word”和“acquire knowledge”。同样的道理, 母语负迁移也造成了语法石化。学生只有自己在对比汉英两种语言的差异, 才能预测母语负迁移的方向和形式, 才能更好地减少口语石化的发生。学生自身要运用对比分析的方法, 对比汉英两种语言的差异, 尽量采用英语思维。

2. 发挥情感因素的积极作用

情感因素对英语专业学生的口语学习活动和口语石化具有着比较密切的联系。学生由于受到某些消极情感因素的影响从而造成口语的石化, 是教师和学生共同亟待解决的问题。教师首先要做到尊重学生, 当学生受到重视后, 不仅对教师产生了好感, 会积极地配合教师的口语教学, 而且学习动机和兴趣也有了大的提高, 这对于应对口语石化是比较有效的。教师应适当设计课堂活动让学生参与并给予一定的鼓励和表扬, 针对学生的语音、词汇等石化现象给予纠错。学习动机在所有情感因素中最为重要, 因为动机是学生口语学习过程中最具能动性的因素。教师只有合理利用和发挥情感因素的积极作用, 激发学生的口语学习动机, 减少学生的焦虑, 把自己情感因素中的“正能量”传递给学生, 创设轻松活跃的课堂氛围, 才能使学生更加积极地应对口语石化的发生。

四、结语

最大限度地抑制口语石化现象的发生任重而道远, 不是一蹴而就的短期工作, 只有师生们共同努力, 在理论的科学指导和认真实践下才能最大限度地抑制口语石化现象的发生, 不断提高口语交际能力, 从而更好地迎接二语学习过程中另外一个高原期的到来。

摘要：在二语习得领域, 石化现象是外语教学和学习中研究的热点之一, 此概念经Selinker1972年首次提出后就引起了国外语言学家的广泛关注, 成为应用语言学和外语教学研究的重要课题。笔者针对绥化学院外国语学院英语专业学生口语学习情况展开实地考察, 得出中国英语专业学生口语石化的特征并提出相应的解决策略, 以此尽量减少或避免口语石化现象的发生, 最终提高学生在跨文化交际中的口语交际能力。

关键词：石化特征,应对策略,口语教学,母语负迁移

参考文献

[1]王佳丽.二语习得理论对英语专业口语教学的启示[J].外语与外语教学, 2006 (6) :30-31.

[2]杨文秀.中介语石化现象与口语教学[J].外语与外语教学, 2000 (9) :33-35.

[3]倪高升, 刘贤.中介语中口语石化现象的实证研究[J].重庆教育学院学报, 2013, 26 (1) :65-68.

[4]秦晶, 王伟.石化现象与英语口语教学[J].科技信息, 2008 (16) :132-133.

SLA模式 篇2

目前,HDTV、家庭网络,视频会议、视频聊天、网络游戏、P2P应用等新业务的繁荣使得用户对带宽的需求成爆发式的增长,为了满足日益增长的带宽需求,以太网无源光网络(EPON)技术[1]因为其带宽大、容量高、保密性好、独享性好以及低成本的技术优势成为网络建设的主要技术手段,服务等级协定(Service Level Agreement,SLA)是运营商与用户之间签订包含双方对服务、权利和责任共同约定的正式合同,通过SLA运营商和用户履行各自的权利和义务,笔者简要分析了EPON系统中支持SLA的必要性,并针对这样的应用需求,提出保障SLA实施的流量管理方案。

1 EPON系统结构概述

EPON标准IEEE802.3ah实际是TDM EPON,OLT与ONU之间采用树形结构,中间连接一个无源的1∶32分光器,上、下行采用的都是单波长,通过一根光纤传输,下行采用广播方式,上行采用基于统计复用的TDM方式共享物理信道,FTTH组网方案中的EPON系统结构如图1所示。

2 EPON系统中支持基于SLA的QoS必要性分析

目前,EPON系统的QoS技术主要有DBA算法[2]和多LLID技术[3]。

2.1 DBA算法

EPON DBA算法是用于解决在上行方向,对于所有ONU进行统计复用,并且尽可能地提高带宽利用率,提高QoS保障,保证公平性等问题,常见的DBA算法为适应性周期时间交叉轮询(Interleaved Pollingwith Adaptive Cycle Time,IPACT),IPACT算法根据ONU报告的队列信息作出带宽分配操作,ONU给OLT发送report帧后,直至ONU从OLT获得授权的时间段内的数据包需等到下一个周期发送,假设t1时刻ONU向OLT发送自己的带宽需求,t2时刻ONU获得OLT的授权,t3时刻是OLT给该ONU授权准许发送数据的起始时刻,在t1~t3时间段内,ONU新收到的数据包必须等到下一次授权时刻才发送。流程如图2所示。

在IPACT算法的设计下,ONU的平均队列时延会增加,另外,对于OLT来讲,每个ONU都是平等对待,无差别地进行调度,但是ONU所连接的用户却不一样,网络服务提供商按照提供给用户不同等级的服务收取相应等级的费用,IPACT算法仅仅考虑了ONU之间的公平性,但是忽略了用户之间的公平性[4]。购买服务等级高的用户可能与购买服务等级低的用户遭遇同样的时延甚至丢包,此时,高等级用户的利益就受到了严重损害,并且违反了运营商与用户签订的合约,阻碍了业务的进一步发展,所以在EPON系统中需要支持SLA。

2.2 多LLID技术

在传统的EPON系统中,每个ONU从OLT处获得1个LLID作为该ONU的唯一标识,LLID被添加在以太网包的前导码中,占据16 bit。图3为一个分组前导码添加1个LLID的示意图。

这样传统的单LLID ONU只是对ONU的带宽进行管理,无法精确地考虑ONU各种业务的服务质量,使用多LLID技术并且将每个ONU的每个LLID都单独绑定1个SLA则可以很容易地满足对用户多业务管理的需求。由图3可知,帧格式中LLID为15 bit,即可以有215=32 768个LLID编号,一般EPON系统中给每个ONU分配8个LLID,按照1∶32计算,一个OLT最多要给下挂的ONU分配256个LLID,因此完全可以为每个ONU分配多个LLID,通过管理这些逻辑链路,使得传输质量可以控制,当ONU注册时,根据配置注册多个LLID,由OLT端登记多个LLID,业务的SLA指配问题可以解决。综上所述,在EPON系统中基于SLA的要求进行网络上QoS保障具有重要意义。SLA主要是用保证带宽、最大带宽、时间延敏感性和突发字节数这4个参数来说明带宽使用情况,为了满足SLA的流量规范,EPON系统中需要支持对链路上的流量管理功能,笔者重点分析了在EPON系统中使用双速率三色标记来完成基于SLA的流量控制管理机制。

3 SLA流量管理方案研究

由于传统的EPON系统不支持SLA,但是在实际应用中需要这样的功能,所以笔者在此分析了双速率三色标记器的原理,提出了支持SLA进行流量管理的方案。

3.1 双速率三色标记算法

双速率三色标记(trTCM)原理如图4所示。

由图4可知,trTCM涉及4个参数:承诺突发尺寸(Committed Burst Size,CBS)、峰值突发尺寸(Peak Burst Size,PBS)、承诺信息速率(Committed Information Rate,CIR)和峰值信息速率(Peak Information Rate,PIR),使用Tc和Tp表示图中C桶和P桶的令牌数量,Tc和Tp初始化等于CBS和PBS,Tc和Tp在每秒钟内分别更新CIR和PIR次,每次更新增加一个令牌(除非桶满)。假设到达的报文大小为B byte,trTCM按照以下两种工作模式进行处理,具体算法为:

1)色盲模式

若Tp-B<0,则报文被标记为红色,Tc-B<0,将报文标记为黄色,且Tp减小B,否则报文被标记为绿色并且Tc和Tp都减小B,如图5所示。

2)感色模式

在感色模式下,在对到达报文(假设报文大小为B)进行评估时,遵循以下规则:如果报文已被标记为红色或者Tp-B<0,则报文被标记为红色,如果报文已被标记为黄色或者Tc-B<0,则报文被标记为黄色,且Tp降低B,否则报文被标记为绿色并且Tc和Tp都降低B。如图6所示。

3.2 SLA流量管理机制设计

如图7所示,当分组经过流分类处理后,不同的业务流经过不同的队列发送到链路上,这时系统使用标记器,根据用户绑定的SLA流量规范来计量业务流的流量特性。首先,对链路上的业务流流量进行度量,判断是否符合SLA的流量规范,同时标记该业务流的状态。假如流量特性遵循SLA的流量规范,则正常发送,若与SLA的流量规范不相符合,则采取惩罚措施,例如丢弃报文等。

然而trTCM算法是对每1个IP分组进行标计,在区分服务(DiffServ)中,红、黄、绿映射为不同的DSCP值,但是,EPON系统上传输的是以太网帧,不是IP分组,所以该算法并不能直接在EPON系统中使用,笔者提出了一种新的标记方式,即针对LLID进行着色标记,实现计量标记业务流的流量特性功能,由于EPON系统中采用支持区分服务的机制,对每个用户的不同业务流都有不同的优先级分类标记,业务流经过分类处理后映射到不同队列中,然后不同队列对应不同的逻辑链路,并且使用多LLID技术支持承载用户的多业务接入,所以在EPON系统中采用该算法时,可以将ONU的LLID作为操作对象。另外,为了满足SLA参数配置的需要,可将峰值信息速率配置为最大带宽,将承诺信息速率配置为保证带宽。

由上述可知,可将图3中所示的15 bit划分为用户LLID标识部分和保留部分,将其中第1~8位作为用户LLID标识使用,第9~15位作为保留部分,在保留部分中取最后2位作为着色标记使用,用这种方案即可实现在EPON系统中针对LLID进行着色标记的功能。如表1和表2所示,表1说明了图3中15 bit的分配方式,表2说明了如何利用2 bit定义的着色标记状态。

在分组经过标记后,系统将根据颜色标记的不同进行相应的处理,对于标记为红色的分组,即流量超过了SLA规定的最大值,将直接丢弃;对于标记为黄色的分组,即流量超过了SLA规定的保证带宽,但是小于最大值,仍然正常发送,但是将分组的优先级标记值减1;对于标记为绿色的分组,即流量小于SLA规定的保证带宽,系统将正常发送,不作其他处理。

4 实验验证

为了验证该机制是否能有效地支持SLA,实现对用户业务进行流量管理的功能,按照图8组网方式进行测试。

假设某个用户与ONU1连接,该用户有4种不同的业务流,对应的LLID号分别为1,2,3,4,与之相对应的业务优先级为7,5,3,1,优先级7最高,优先级1最低。对该用户的4个LLID使用同一SLA模板进行测试,假定用户每种业务的SLA参数是最大带宽15 Mbit/s和保证带宽10 Mbit/s。测试结果如表3所示。

由表3可知,在不使用标记器处理时,该用户的业务流量未受到限制,其使用的带宽超出了SLA的规定,在这种情况下,网络上的负载加大,增加了网络上发送拥塞的几率,同时由于业务突发流量的不确定性,给运营商进行网络运维管理增加了很大的难度,相反,在使用标记器处理的情况下,当发送的流量超过配置的最大带宽时,系统将流量限制为15 Mbit/s,超出的部分被丢弃,当发送的流量介于最大带宽和保证带宽之间,对端可以正常接收该业务流,但系统降低了业务流的优先级,通过测试仪表抓包分析得知,业务流的优先级标记值减1,从7,5,3,1重标记为6,4,2,0,给后续的调度处理提供依据,当发送的流量小于保证带宽时,正常发送和接收该业务流。这样,用户所使用的带宽遵循了SLA的规定,减小了网络上发送拥塞的几率,并且运营商可以按照用户与其签订的服务合同进行网络规划和布局,使得网络运维管理的难度大大降低。

5 小结

笔者分析了EPON系统中支持SLA的必要性,提出了一种SLA流量管理机制,通过实验验证,该方案可以成功进行流量控制,克服了传统EPON系统不支持SLA的问题,满足了运营商实施流量管理的需要,为提高网络服务质量提供了一种新的有效方法。

摘要：分析了在以太网无源光网络系统中支持服务等级协定的必要性,根据双速率三色标记器原理,提出了基于光网络单元的逻辑链路标识进行流量控制的方案,解决用户业务流量控制相关问题。

关键词：以太网无源光网络,逻辑链路标识,双速率三色标记,服务等级协定

参考文献

[1]莫禾胜,祝军生,贾磊.基于EPON的FTTH网络设计与实现[J].电视技术,2007,31(11):63-65.

[2]帅千钧,李鉴增.EPON宽带接入网DBA技术的研究[J].中国传媒大学学报:自然科学版,2010(1):23-30.

[3]何岩,杨宗凯.采用多LLID技术的EPON综合接入系统[J].光通信研究,2005(4):1-4.

SLA模式 篇3

云计算是一种新型商业模式，将计算任务分布在大量计算机构成的资源池中，使得用户能够按照需要获取计算、存储、网络等服务。云计算具有五个主要特征:为用户提供池化的计算资源，虚拟化技术使得硬件资源利用率最大化，按照需要弹性伸缩，自动化创建和删除虚拟机，根据资源使用量付费。这些特征决定了云计算技术使系统具有柔韧性，为用户提供了方便的管理机制，降低系统运维成本，从而带来可观的经济收益[1]。云计算按照所提供的云服务类型可以分为三个层次，即Iaa S(Infrastructure as a Service)、Paa S(Platform as a Service)和Saa S(Software as a Service)。其中，Iaa S处于最底层，其提供者通常提供不同操作系统虚拟机的镜像，这些镜像能够由开发人员裁剪以运行应用。用户根据需要在线获取和使用这些虚拟机镜像的实例，根据计算、存储、网络带宽等资源的占用量和使用时间来向Iaa S提供者付费。Iaa S典型的例子是Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)。

云计算系统需要满足用户对服务质量Qo S的需求。同时，云计算作为一种新的计算范型也带来了新商业运营模式，使得经济投入成为需要重点关注的问题。因此，在云计算环境下，需要同时考虑Qo S需要和租用物理资源的资金投入，从而为用户合理分配物理资源，使其收益最大化。Iaa S模式利用虚拟机技术可以根据需要动态分配和释放物理资源(如，CPU、内存、磁盘、网络)，成为云计算环境下资源调度的主要方法。虽然在数据中心租用虚拟资源的Iaa S模式比租用服务器的传统模式具有更高的柔韧性，云平台依然需要将物理资源划分为可计费的虚拟资源单元BTU(Billing Time Unit)[2]。如图1所示，云应用提供者通过管理控制台将应用部署在虚拟机上。资源调度器根据应用的SLA收益函数、云租用成本以及用户负载，为应用以BTU为单位分配虚拟资源。

对于部署在云环境下的应用，服务水平协议SLA成为衡量服务质量的主要依据[3]。SLAs是应用提供者与客户之间的契约，控制客户期望的最低限度的服务质量。SLAs违背将会给应用提供者造成经济上的损失，由此，从收益方面考虑，应用提供者在云计算环境下，面临着SLA保障和物理资源租用的权衡。租用大量的物理资源会获得较好的Qo S保障，使得不违背SLA以得到较高的经济收益，但物理资源若未能得到充分的利用，应用提供者需要为租用多余的物理资源付费。同样，若租用过少的物理资源会造成Qo S难以得到保障，SLAs违背会带来经济上的损失。因此，租用多少物理资源才能使得资源得到充分利用，达到应用提供者的收益最大化成为亟待解决的问题。

本文提出一种面向SLA的虚拟资源调度方法，在云计算环境下分配物理资源的过程中同时考虑到了应用SLA冲突所带来的损失和租用虚拟资源的成本，以达到用户收益最大化的目标。利用排队论方法对应用处理请求的过程进行建模，以估算出不同请求的执行时间，判断是否会出现SLA冲突，并计算所带来的损失。利用爬山算法评估增加或减少物理资源租用对总体收益的影响，动态调整BTU数量，以达到用户收益最大化的目标。

1 基于排队论的应用性能建模

计算SLA冲突带来的经济损失，首先需要评估处理请求的时间。排队论是随机服务系统理论，由顾客和服务台构成，顾客是服务的对象，服务台为顾客提供服务。如果服务台过少，则不能满足众多顾客服务质量保障的需要。相反，如果服务台数量过多，就需要租用更多的物理资源，资金投入相应也就增加了。排队模型可以计算在一定物理资源的条件下，系统所能够达到的性能，从而有助于系统设计人员在性能与资金投入之间进行权衡，以合理的投入达到所期望性能。

如图2所示，排队过程由输入过程、排队规则、服务过程三部分组成。输入过程中，不同请求类型以不同速率随机到达系统;各类请求排队等待，直到服务完成才离去;多服务台并联，每个服务台同时为不同顾客服务。在云计算环境下，应用提供者通常租用多个虚拟机实例来部署相同应用，以保障系统的整体性能，同时也为可靠性提供了保证。因此，本文采用M/M/S型排队模型对云计算系统进行建模。假设不同请求的到达率，以及对不同请求的服务时间相互独立，并且符合相同的负指数分布。

不同类型的请求以不同速率随机到达系统，请求调度器根据请求类型、服务器资源状况将请求放入请求队列中，等待调度执行。每个资源单元(BTU)抽象为一个服务台，不同服务器根据资源分配情况可以抽象为不同的服务台数量。当顾客到达时，如果服务台空闲，则对请求进行处理;如果服务台繁忙，则使请求排成一个队列等待。

下边对排队模型的参数说明如下:

1)λ:请求到达率，即相继到达请求的时间间隔;

2)m:请求类型数量;

3)s:服务台数量，即可同时处理请求的数量;

4)μ:服务率，即每个服务台的服务时间。

设单位时间T内第i类请求ri的到达数量为ni，则ri到达的概率为:

请求类型ri的到达率为:

单位时间T内请求的到达数量的数学期望为:

请求到达率为:

设请求ri的服务时间为:μi

服务时间的数学期望为:

服务率为:

当基于排队论模型的系统处于稳定状态时，可以得到以下公式:

记服务强度，则当λ<1时，在系统处于稳定状态时，系统中队列的平均长度为:

系统中正在接受服务的顾客平均数为:

平均队长为:

Qlength=队列平均长度+平均接受服务顾客数=Lq+ρ

若系统中存在多个服务台，平均等待时间Ws，平均逗留时间Wq为:

则ri的响应时间为:

2 基于SLA的收益计算

保证用户可以接受的响应时间，如图3所示，本文使用下面的方式来描述应用对请求的Qo S需求:

1)Tdefined:为SLA定义的请求rt的响应时间，当实际的响应时间低于该值，则达到了理想的性能，收益最大化，即SLA收益损失为零;

2)Texpired:为SLA定义的请求rt的超时时间。当实际的响应时间大于该值，则用户对服务质量完全不满意，收益最小化，即SLA收益损失函数值最大。

3)当请求的响应时间位于Tdefined和Texpired之间时，服务质量降低随着rt的增加从MaxSLA到0递减，会有一定程度上的收益损失。

基于以上的分析，我们将请求SLA收益损失函数定义为:

其中，rt为响应时间。

同时，应用对不同的请求得到的响应时间满意程度可能并不相同，例如，对于一个电子商务网站，购买类型的请求比浏览类型的请求更倾向于会带来收益，因而，对响应时间具有更高SLA保障的需求，不同类型请求的SLA计算函数也是不同的。

在云平台上租用虚拟资源的成本为:

其中，size为单位物理资源BTU数量，Cvm为单位物理资源开销。

云平台上请求i的响应时间rti由排队论模型计算得到:

其中，t为请求类型，v为请求数量，s为单位物理资源BTU数量。

我们所关注的是租用虚拟资源开销的总和:

其中，n为请求数量。

需要解决的问题是，通过调整s，使得costTotal(s)最小化。

3 资源调度方法

云计算环境下的负载类型呈现出动态性和复杂性，以电子商务网站为例，在节假日促销活动期间(如圣诞节)，网站会遇到订单激增的情况，访问模式也由平时的浏览为主转变成交易为主。云应用需要具备动态调整租用虚拟资源的能力，以应对用户需求的变化。因此，在以上研究成果的基础上，我们提出了基于爬山算法的资源动态调整方法。具体步骤如下:通过监测统计资源调度周期T内，各类请求i的到达率ni，服务时间rti，并设定当前服务台数量(1～2);根据排队论模型计算请求ri的响应时间(16);根据SLA收益损失函数以及租用虚拟资源成本计算当前的成本投入(17);利用爬山算法成本投入的临近最小值(5～11);动态调整虚拟资源(BTU)的数量以达到成本最小化目标。

算法面向SLA的虚拟资源调度算法

输入:请求ri的SLA收益评估函数SLA(ri)，单元物理资源开销cost，资源调度周期T

输出:分配或释放k个单元的物理资源

算法描述:

4 实验评价

本文提出的面向SLA的虚拟资源调度方法已经在我们自主研发的云计算平台Once Cloud原型系统中实现，本节将通过实验来验证云应用成本投入最小化的效果。

4.1 实验设计

我们选取自主研发的基准测试平台Bench4Q作为实验对象，这是个电子书店的Web应用。在实验中分别选取以下三种请求类型:

1)浏览:查看书籍详细信息;

2)选购:将书籍放入购物车中;

3)购买:确定购买并登陆网上银行付款。

在所有用户请求中，50%用户依次提交浏览、选购和购买请求，完成一个完整的交易。50%用户在浏览后，离开站点，未完成交易。同时，用户请求在超时后不再提交下一个请求，结束访问流程。

用户请求是以会话(即，同一用户发出的连续的请求序列)组织的，从应用的收益角度考虑，完成交易的用户会话才为应用带来真正的利益。未最终购买的和由于请求超时而结束的会话都不会为应用带来收益，我们为不同的请求类型定义不同的SLA收益损失函数。

图4描述了实验环境，前端为负载均衡器分发用户请求，三台物理机上部署若干虚拟机构成应用服务器集群，数据库服务器存储图书信息，客户机模拟用户请求。

实验分为以下三个阶段:

1)冷启动阶段:第1秒到第60秒，为使得系统进入稳定状态，只发送请求，不记录测试结果;

2)测试阶段:经历300秒的请求处理，应用调度策略，并统计请求处理结果;

3)结束阶段:最后30秒，测试过程完成，只发送请求，不记录测试结果。

实验中的三类典型请求对响应时间的需求不同，带来的SLA收益也不同，分析如下:

1)浏览:操作简单，处理时间较短，同时不会产生直接的收益，重要性最低;

2)选购:客户有购买意愿，可能会产生收益，重要性稍高一些;

3)购买:需要进行用户认证授权等复杂操作，处理时间较长，同时会产生直接收益，重要性最高。

基于以上的分析结果，各类请求的SLA收益损失定义为表1,BTU租用的成本为每秒钟20单位。

4.2 实验结果与分析

为了描述所提出方法的有效性，我们将本文提出的算法与文献[2]中提出的算法进行比较，实验结果如图5所示。

1)1VM4ALL调度算法每次只用单一的虚拟资源处理所有请求，所有到来的请求添加到同一资源队列的尾部。始终只是租用一个BTU处理所有请求，所以虚拟资源租用成本最低，但许多请求不能够得到及时处理，从而造成SLA收益损失最大。

2)1VMPerReq调度算法是另外一个极端，该算法并不将任何请求进行排队，而是查询空闲资源，由其对请求进行处理。如果没有空闲的可用资源，则请求并使用一个新资源。请求处理过程中，当没有空闲资源则额外分配，请求基本能得到及时处理，SLA收益损失最低，但由于资源浪费过多，造成租用虚拟资源的成本最高。

3)优化在线分包(Online Bin Packing)调度算法将请求分配给一个运行中的机器，其空闲时间能最好的匹配请求执行时间。该方法旨在最大化机器的资源利用率，因此，租用虚拟资源得到较充分的利用。但由于未充分考虑SLA的约束，使得一些高优先级的请求未能得到及时处理，造成总体的成本上升。

与其他算法比较，我们提出的SLA敏感的虚拟资源调度方法虽然在SLA收益损失方面高于1VMPerJob，在虚拟资源租用成本方面高于1VM4All和Bin Packing方法，但由于同时考虑了SLA收益损失以及租用虚拟资源的成本，总体上具有最低的成本投入。与1VMPerJob、1VM4All和Bin Packing方法相比，我们的方法使得云应用提供者的成本投入分别降低了17.92%、22.85%和10.74%。

5 相关工作

云计算是近年来的热门研究课题，产生了大量成果，当前许多工作关注于租用虚拟机的成本。文献[4]提出方法的基本假设是，在一个一定时间片内一定数量的请求被处理，通过研究云部署和请求调度策略来保障服务质量。该方法从云平台提供者的角度考虑，目标是资源利用率以及性能最大化。而本文从资源租用者的角度考虑，目标是找到执行性能与资源租用开销的平衡点。

SLA在服务计算领域是活跃的研究问题，具有很多规范(如WSLA、WS-Agreement)。文献[5]提供了在云计算背景下，考虑到了应用SLA因素，其中包括概念框架和一些典型的服务水平目标，但该工作并未将应用与客户规定的SLA考虑在内。文献[6]与本文更为相关，面向SLA所定义的收益，通过调度策略来达到收益最大化的目标。但并未将租用云资源的成本考虑在内，而我们通过SLA将应用性能收益与主机资源开销进行综合考虑。

文献[7]借鉴网格作业调度的思想，利用排队论理论对应用的性能进行建模，基于此调度请求已达到较好的性能以及较高的资源利用率。文献[8]引入了动态优先调度算法，主要关注于云操作者面对的调度问题，例如调度虚拟资源到物理主机。这些方法旨在客户端的请求调度和服务器端的资源调度，但方法中并未引入对应用提供者SLA收益的考虑。

6 结语

本文提出一种面向SLA的云计算环境下的虚拟机资源调度方法。与传统方法相比，该方法是从应用提供者收益角度考虑，兼顾了SLA收益损失和服务器租用的成本投入。本文利用排队论模型评估系统性能，基于此估算SLA收益，并引入租用物理资源的成本，通过动态调整物理资源租用数量以达到收益最大化的目标。实验结果表明，与当前常见的虚拟机资源调度方法相比，本文所提出的方法降低了云应用提供者10%以上的成本投入。

摘要：云计算环境下,应用提供者可以根据需要决定租用虚拟资源的数量。租用大量资源会得到Qo S保障,从而获得较好的收益,但应用提供者需要为租用资源付费。同样,租用少量资源,会节省租用资源投入,但资源不足难以保障Qo S,SLA(Service Level Agreement)违背会带来经济损失。因此,租用多少虚拟资源才能使得资源得到充分利用,达到应用提供者的收益最大化成为亟待解决的问题。针对此问题,从应用提供者收益角度考虑,兼顾SLA收益损失和服务器租用成本投入,提出虚拟机资源调度方法,旨在使得应用租用者收益最大化。该方法利用排队论建模目标云应用的性能,并引入SLA收益损失函数估算在租用一定虚拟资源情况下的SLA收益损失,最后,利用爬山算法动态调整物理资源租用数量以达到收益最大化的目标。实验结果表明,与当前常见的虚拟机资源调度方法 1VMPer Job、1VM4All和Bin Packing相比,所提出的方法使得云应用提供者的成本投入分别降低了17.92%、22.85%和10.74%。

关键词：云计算,虚拟机,资源调度,服务水平协议

参考文献

[1]雷成军,罗亮,吴文峻.基于云计算的集群能耗监控与节能方法研究[J].计算机应用与软件,2011,28(11):242-244.

[2]Genaud S,Gossa J.Cost-wait Trade-offs in Client-side Resource Provisioning with Elastic Clouds[C]//Proceedings of the 4th International Conference on Cloud Computing,Washington DC,USA,2011.Washington DC,USA:IEEE,2011:1-8.

[3]陶杰,吴小红,顾永跟,等.I-WSLA:基于WSLA的云计算Iaa S协商协议[J].计算机应用与软件,2013,30(2):82-85.

[4]Li J,Su S,Cheng X,et al.Cost-Conscious Scheduling for Large Graph in the Cloud[C]//Proceedings of International Conference on High Performance Computing and Communications,Banff,Canada,2011.Washington DC,USA:IEEE,2011:808-813.

[5]Alhamad M,Dillon T,Chang E.Conceptual SLA Framework for Cloud Computing[C]//Proceedings of International Conference on Digital Ecosystems and Technologies,Dubai,United Arab Emirates,2010.Washington DC,USA:IEEE,2010:606-610.

[6]Leitner P,Hummer W,Dustdar S.Cost-Based Optimization of Service Compositions[J].IEEE Transactions on Services Computing,2013,6(2):239-251.

[7]Satzger B,Hummer W,Leitner P,et al.ESC:Towards an Elastic Stream Computing Platform for the Cloud[C]//Proceedings of International Conference on Cloud Computing,Washington DC,USA,2011.Washington DC,USA:IEEE,2011:348-355.

SLA模式 篇4

猪的MHC又称猪白细胞抗原(swine leukocyte antigen, SLA, 以下简称SLA),由Vaiman等于1970年发现[6]。SLA分为三个主要的连锁基因群,分别称为SLA class Ⅰ (SLA-Ⅰ),SLA class Ⅱ(SLA-Ⅱ)和SLA class Ⅲ(SLA-Ⅲ)[7,8]。猪与人的亲缘关系很近,据推测猪SLA-Ⅱ类分子的结构与人的相似[9]。为研究SLA-Ⅱ类分子主要功能基因座DR的空间结构,高凤山等分别克隆了SLA-DR基因座的α链和β链基因,并在体外构建了SLA-DR复合体[10]。目前,国内外还未开展猪SLA-DR晶体结构研究,其相应的二级结构和三级结构数据缺乏。Geourjon C等创立了一种生物信息学方法,可以用来预测蛋白分子的空间结构[11]。

作者在以上研究的基础上,拟利用生物信息学手段,对SLA-DR的空间结构进行预测,对其可能的二级结构数据进行分析,并分别同源模建DR α链和β链,最后模拟组合SLA-DR分子。该研究旨在为今后重结晶SLA-DR分子提供前瞻性数据。

1 材料和方法

1.1 材料

1.1.1 序列

目标序列:SLA-DR α链序列(高凤山等克隆,同源于AY19177),SLA-DR β链序列(高凤山等克隆,AB205163)。参照序列:HLA-DR α链序列(CAG33294),HLA-DR β链序列(P04229)。

1.1.2 软件

氨基酸序列的推导、比对采用GENETYX version 9.0(Software Development Co. Ltd, Tokyo, Japan)。RASWIN(version 2.6-ucb)软件用于模建蛋白质三级结构。

1.2 方法

1.2.1 表达蛋白二级结构预测

应用EXPASY服务器(http://www.expasy.ch/tools/)上的SOPMA法预测SLA-DR α链和β链胞外区的二级结构成分,并比较猪、人各功能区二级结构和氨基酸的差异。

1.2.2 SLA-DR同源模建

以蛋白质结构数据库(PDB)(http://www.expasy.org/swissmod/SWISS-MODEL.htmL)同源模建SLA-DR α链和β链蛋白的三维结构,应用RASWIN分析软件绘制其结构图,分析猪SLA-DR复合体三级结构。

2 结果与分析

2.1 SLA-DR α链和β链及复合体基因链SLA-DR成熟蛋白的二级结构预测

应用EXPASY服务器(http://www.expasy.ch/tools)上的SOPMA法对SLA-DR分子的α链和β链及复合体基因链SLA-DR胞外区成熟蛋白分别进行二级结构预测,其中α链二级结构成分α螺旋、β折叠、β转角和无规则卷曲的数目分别为36、61、14和69;β链中α螺旋、β折叠、β转角和无规则卷曲的数目为42、56、16和74;复合体基因链SLA-DR编码蛋白二级结构成分的数目分别为77、115、36和139,见表1。根据预测数据计算α链和β链相应二级结构成分的数目之和,与复合体基因链HLA-DR(αβ) 相应数据进行比较,各二级结构成分的符合率分别达到了98.7%、99.1%、83.3%和97.2%。

2.2 猪SLA-DR与人MHC-DR α链二级结构的预测及比较

应用EXPASY服务器(http://www.expasy.ch/tools) SOPMA法对人HLA-DR α链成熟蛋白进行二级结构预测,SLA-DR α链二级结构成分α螺旋、β折叠、β转角和无规则卷曲的数目分别为31、58、13和77。将猪和人的α1区和α2区氨基酸序列、二级结构成分进行比较,见图1,并计算各区氨基酸和二级结构成分的变异率,见表2,猪和人DR α1、α2区的氨基酸变异率分别为13.1%和10.5%,二级结构成分的变异率分别为17.9%和15.8%。

2.3 猪SLA-DR及人MHC-DR β链二级结构的预测及比较

应用EXPASY服务器(http://www.expasy.ch/tools)上的SOPMA法对人HLA-DR β链成熟蛋白进行二级结构预测,SLA-DR β链二级结构成分α螺旋、β折叠、β转角和无规则卷曲所含有的氨基酸数目分别为37、65、15和71。将猪和人的α1区和α2区氨基酸序列、二级结构成分进行比较,见图2,并计算各区氨基酸和二级结构成分的变异率,见表3,猪和人DR β1、β2区的氨基酸变异率分别为27.7.9%和13.8%,二级结构成分的变异率分别为16.0%和9.6%。

2.4 SLA-DR三级结构预测

在http://www.expasy.org/swissmod/swiss-model.html服务器上分别对SLA-DR α和β链进行3D结构同源模建,并用RASWIN对蛋白结构进行解析,结果如图3A、3B、3C。从图中可以看出,SLA-DR α链和β链分别含有1个α螺旋侧链和4个β折叠链,α链和β链可以组装成一个完整的SLA-DR复合体链,由α链的α1区和β链的β1区构成抗原多肽结合区(PBD),整个PBD由二个反向平行的α螺旋和8条β片层组成。

3 讨论

3.1 关于蛋白二级结构的预测

蛋白质二级结构的预测通常被认为是蛋白结构预测中最关键的步骤。一般认为,如果二级结构预测的成功率可以达到80%的话,就可以基本准确地预测一个蛋白质分子的三维空间结构[12]。蛋白质二级结构预测不仅是研究蛋白质折叠问题的主要内容之一,而且是获得新氨基酸序列结构信息的一般方法。目前有多种二级结构预测的方法,如江涛等最近报道利用Gamier-Robson和Chou-Fasman方法可以预测结构蛋白的二级结构,可以显示出α螺旋和β折叠的主要区域[13]。而据Li X. S.等报道利用SOPMA法预测蛋白结构更加方便快捷,可以直接显示蛋白二级结构对应的氨基酸,并且预测的准确率也很高[14]。本研究分别用SOPMA预测SLA-DR α链、β链和SLA-DR复合体,α链胞外区所含有的α螺旋、β折叠、β转角和无规则卷曲对应的氨基酸的数目分别为36、60、14和69;β链胞外区所含有的二级结构成分对应的氨基酸数目分别为42、56、16和74;SLA-DR复合体相应二级结构成分对应的氨基酸数目分别为77、115、36和139。经过计算后,α链和β链二者胞外区所含有的各二级结构成分氨基酸数目之和为78、116、30和143,与SLA-DR复合体各成分数据呈现高度的符合率,98.7%(α螺旋)、99.1%(β折叠)、83.3%(β转角)和97.2%(无规则卷曲)。由此推测,α链和β链具有独立的空间结构(见表1)。另对猪和人α链的主要功能区α1和α2分别进行氨基酸序列(一级结构)和二级结构的预测比较,发现二者在α1区一级结构和二级结构的变异率均高于α2区的变异率(表2);α链的比较发现猪和人的β1区一级结构和二级结构的变异率均高于β2(见图2、3和表2、3)。根据不同种属动物MHC抗原多肽结合区结合不同抗原从而具有多态性的特点,可以推测SLA DR的α1区和β1区组成抗原多肽结合槽,用来结合与之匹配的抗原多肽。

3.2 关于蛋白的同源模键

同源模建法是根据同源蛋白质三级结构的保守性大于蛋白质序列的理论,进行蛋白结构模拟。最近,Yan R. Q.等报道利用同源模建方法预测了鸡BF2复合体,预测结果显示与人的HLA-A2分子[15]。本研究在蛋白二级结构预测的基础上,根据同源模建原理,分别建立了SLA-DR α链和β链独立的空间结构,并且α链和β链组成了SLA-DR复合体,其中,α1和β1区构成了抗原多肽结合槽,与以上二级结构预测和分析的结果一致。另外,该抗原多肽结合槽含有2个反向平行的α螺旋侧链和8个β折叠构成的底层,与人类的HLA-DR空间结构类似[16]。

通过生物信息学手段预测SLA-DR二级结构和三级结构,为今后开展SLA-DR多肽结合及蛋白晶体结构研究提供了依据。

摘要：应用EXPASY服务器(http://www.expasy.ch/tools)上的SOPMA法对SLA-DR的α链和β链进行二级结构的预测,并与人的HLA-DR相应的α链和β链的氨基酸和二级结构成分比较,在此基础上同源模建SLA-DRα链、β链及复合体SLA-DR的三级结构。结果显示,SLA-DR的α链各二级结构成分α螺旋、β折叠、转角和无规则卷曲的数目分别为36、61、4和69,β链中分别为42、56、16和74。α链和β链各二级结构成分与复合体SLA-DR具有高度的符合率,分别达到98.7%(α螺旋)、99.1%(β折叠)、83.3%(转角)和97.2%(无规则卷曲)。各功能区分析,SLA-DR的α1和β1区为结合抗原的高变化区。同源模建和三级结构分析表明SLA-DR的α链和β链具有独立的三级结构,并可以组成复合体SLA-DR。

SLA模式 篇5

关键词：荷包猪,SLA-2,重链基因,底物肽

0 引言

四聚体技术是基于检测CTL表位而发明的一种分子免疫学实验技术,该技术将MHC I类单体分子四聚体化,提高其亲和力,可与T细胞上的多个T细胞受体(TCR)相结合,从而使其解离速度大大减慢,提高CTL表位检测的灵敏性。

1996年,Altman最先制备了人的HLA-A2四聚体复合物,运用FACs技术来检测肽特异性的CTL[1]。为了提高荧光标记的效率,提高检测灵敏度,Altman将内含15个氨基酸残基的生物素酶底物肽(Bio A substrate peptide,BSP)加在HLA-A2重链的C端,然后将MHC-I-BSP重组融合蛋白、β2m和匹配的特异性肽在体外折叠形成MHC-I-BSP/肽复合物,再生物素化,并与链酶亲和素以4∶1的比例混合制备四聚体,然后用FACs检测多肽是否与特异性的TCR匹配。之后,其他病毒肽或其他动物的四聚体也逐渐开始建立起来,并在实践中不断改进。最近,Lemke等以小鼠的H-2Ld为重链,偶合一段BSP序列,构建了前列腺抗原基因PSA多肽负载的四聚体分子,可以用来筛选小鼠PSA抗原特异的CD8+ T细胞[2]。但到目前为止,关于猪MHC的四聚体的研究还未展开。

本研究拟在前期研究的基础上,并借鉴上述研究,构建猪SLA-2偶合BSP的重组表达系,并在原核表达系统进行表达和纯化,为下一步构建四聚体奠定基础。

1 材料和方法

1.1 材料

1.1.1 实验材料

重组质粒SLA-2-HB01/pMD 18-T为作者实验室保存;克隆载体pMD19-T Simple Vector、表达载体pET-21a(+)及菌株Escherichia coli.BL21(Rosseta)菌株来自于中国科学院微生物研究所;Escherichia coli DH 5α菌株为作者实验室保存。

1.1.2 试剂

低分子量蛋白Marker、DL 2000 DNA Marker、NdeⅠ、XhoⅠ和 DNA纯化试剂盒购自大连宝生物公司;IPTG、胰化蛋白胨、甘氨酸、酵母提取物、丙烯酰胺、氨苄青霉素、过硫酸胺、N′N′-二甲基甲叉双丙烯酰胺、TEMED、三羟甲基氨基甲烷等购自上海生工。

1.2 方法

1.2.1 引物设计

荷包猪SLA-I重链分子SLA-2四聚体链表达引物设计pHB21F:5′- GGAATTCCATATGGGCCCGCATTCCCTGAGCTATTCTTAC-3′(含NdeⅠ 酶切位点);p21BSPR:5′-AGTCTCGAGTTAACGATGATTCCACACCATTTTCTGTG-

CATCCAGAATATGATGCAGGCTGCCGTCCCATCTCA-

GGGTGAGGGGC-3′(含有XhoⅠ 酶切位点,粗体部分为BSP序列)。

1.2.2 荷包猪SLA-2-HB-BSP亚克隆

以重组质粒SLA-2-HB01/pMD 18-T为模板,以pHB21F/ p21BSPR为引物,扩增基因链SLA-2-BSP,PCR条件为:94℃,预变性3 min;94℃,30s;65℃,45s;72℃,30s,30个循环,72℃延伸10min。PCR结束后取样品进行核酸电泳,琼脂糖凝胶浓度为1.0 %,电泳结束后在凝胶成像仪下检查PCR扩增产物,然后用DNA凝胶回收试剂盒回收目的片段[3]。

回收后的SLA-2-BSP产物连接pMD19-T Simple 载体,转化感受态大肠杆菌JM109,37℃过夜培养。然后,按照分子克隆方法提取质粒,酶切鉴定筛选阳性克隆并保存菌种。阳性克隆送生物公司测序。

1.2.3 荷包猪SLA-2-HB-BSP表达载体的构建

从阳性克隆提取质粒,并利用NdeⅠ与XhoⅠ酶切,然后凝胶纯化回收SLA-2-BSP基因。将SLA-2-BSP与pET-21a(+)连接,转化至感受态细胞Rosseta,并将菌液均匀涂于含氨苄的LB平板上,然后挑取单菌落接种至含氨苄的液体LB,37℃、12h振荡培养。提取质粒,NdeⅠ、Xho Ⅰ酶切筛选阳性质粒,阳性质粒命名为pET-21a/SLA-2-HB-BSP,见图1。

注:pET-21a酶切位点分别为NdeⅠ(CATATG)、XhoⅠ(CTCGAG)。 Note:The restriction enzymes sites in the pET-21a are NdeⅠ(CATATG)and XhoⅠ(CTCGAG),respectively.

1.2.4 SDS-PAGE检测SLA-2-BSP蛋白表达

将阳性重组菌100μL接种5mL LB液体培养基,37℃、175r/min振荡培养直至OD600达到0.4~0.5,加入1mol/L IPTG 5μL,诱导5h后,取菌液1mL,12 000r/min、2min,去上清,菌体经TE溶解,并经5×SDS样品buffer处理,SDS-PAGE检测目的蛋白的表达[4]。

2 结果和分析

2.1 SLA-2-BSP链的PCR扩增

经PCR扩增和琼脂糖凝胶电泳检测,发现一条大约900bp的条带,与设计理论值大小898bp相符,见图2。

注:M.DNA 标准 DL 2000;1.PCR扩增SLA-2-HB-BSP,扩增长度为898bp。 Note:M.DL 2000 DNA Marker;1.Amplification of SLA-2-HB-BSP with 898 bp.

2.2 荷包猪SLA-2-BSP链亚克隆入pMD 19-T Simple Vector

经连接转化后,挑取单菌落培养、提取重组质粒并用NdeⅠ和Xho Ⅰ酶切,电泳结果显示插入片段约870bp,与设计片段大小876bp符合,见图3。

2.3 荷包猪SLA-2-BSP链亚克隆入pET-21a

将SLA-2-HB-BSP/pMD19-T Simple双酶切、回收,与经过同样处理的pET-21a(+)连接,转化入BL21(Rosseta)菌株,再经双酶切鉴定,发现插入片段大小约为870bp,与理论设计值876bp大小相符,见图4。

2.4 SDS-PAGE检测pET-21a/SLA-2-BSP的表达

将经鉴定阳性的重组表达菌加入1mmol/L IPTG诱导培养5h后,再经SDS-PAGE检测,结果发现诱导菌表达出一条约30kDa条带,与理论计算值大小32.4kDa相符,经进一步优化表达后表达量达45%,见图5。

3 讨论

荷包猪是我国北方地区的特色品种,肉质鲜美,抗病性强。另外,该品系猪基因特征较为保守,非常适合进行科学研究[5,6]。本研究中,选择荷包猪SLA-2-HB作为目标基因,在SLA-2-HB的3′末端偶联四聚体底物肽序列BSP,有助于构建荷包猪SLA-2基因的四聚体。

前期研究中,已经成功克隆了荷包猪SLA-2等位基因,该基因SLA-2克隆全长为1 119bp(AB602431),其中3~1 097为编码区,编码364个氨基酸[7]。本研究选择其胞外区序列(75~899),偶合四聚体底物肽BSP序列后,构建四聚体重链基因,目的是为了在体外进行四聚体结合多肽的研究。目前,国内外展开了多种动物MHC I四聚体的构建等研究,所采用的方法均是原核表达,尤其是pET系列载体,该系列载体的优点是表达蛋白的C端或N端携带His标签,便于蛋白纯化[8,9]。但His标签毕竟属于非目的蛋白部分,如不除掉,可能会影响目的蛋白本身的性能。但除掉His标签,需要蛋白酶切割,而有的载体上并没有设计切割His标签的蛋白酶。即使可以切割,切割后还需要进行蛋白的再次分离纯化,从而使整个操作变得复杂。鉴于以上情况,本实验在设计引物的时候,我们选择了pET-21载体上的NdeⅠ和Xho Ⅰ 酶切位点,其中NdeⅠ在T7 Taq上游,而3′端的酶切位点XhoⅠ位于多克隆位点的末端,并且在插入基因的末端人工加入了终止密码子TAA,因此,本实验中表达的目的蛋白就不带目标序列以外的任何其他序列,这样在今后进行四聚体链的形成和多肽结合时均减少了其他因素的干扰。经双酶切及测序鉴定,SLA-2-BSP基因链成功插入到pET-21a(+)表达载体,其核酸及氨基酸序列与设计序列均为100%一致性(结果略)。经SDS-PAGE鉴定,SLA-2-HB-BSP成功进行了表达,表达蛋白大小为32.4kDa。表达蛋白经优化表达和凝胶成像系统分析,目的蛋白在整个菌体蛋白的相对表达含量达到45%,适合进行下一步的包涵体提取、蛋白变性和复性操作。

动物的MHC 四聚体对于筛选病毒CTL表位、抗原诊断等均具有重要意义[10]。本研究在前期研究的基础上,已经成功构建了荷包猪SLA-2偶合BSP的pET-21a重组表达系,并在pET-21a原核表达系统进行表达,为下一步构建SLA-I/肽四聚体复合物奠定基础。

参考文献

[1]Altman J.D.,Moss P.A.,Goulder P.J.,et al.Phenotypic analysis ofantigen-specific T lymphocytes[J].Science,1996,274(5284):94-96.

[2]Lemke C.D.,Graham J.B.,Lubaroff D.M.,Salem A.K.Developmentof an MHC class I L(d)-restricted PSA peptide-loaded tetramer for de-tection of PSA-specific CD8+T cells in the mouse[J].Prostate CancerProstatic Dis,2011,14(2):118-121.

[3]陈燕宇,何丹,陈兆华,等.SOE PCR重构SLA-Ⅰ复合体研究[J].动物医学进展,2010,31(9):58-62.

[4]高凤山,夏春,张强,等.大肠杆菌表达的重组猪β2微球蛋白二级结构的圆二色谱分析[J].微生物学报,2009,49(2):1596-1600.

[5]高凤山,许崇波.荷包猪SLA-2基因及其应用[P]:中国:ZL201010545194.5,2012-06-06.

[6]陈茜茜,王京华,张香春,等.荷包猪SLA-2原核表达系的建立及表达研究[J].生物技术,2011,21(5):45-48.

[7]Gao F.S.,Bai J.,Gong X.J.,et al.Analyzing the genetic characteris-tics and function of the swine leukocyte antigen 2 gene in a Chinese inbreedof pigs[J].Microbiol Immunol,2012,56(3):208-215.

[8]邵文雨,朱楠,杨广顺.可溶性单链MHC-肽四聚体的构建研究[J].南京医科大学学报:自然科学版,2009,28(3):328-32.

[9]王笑迎,欧阳东云,何贤辉,等.负载SIV抗原肽的中国恒河猴Mamu-B*1703可溶性单体及其四聚体的制备和鉴定[J].暨南大学学报:医学版,2009,30(4):349-354.

SLA模式 篇6

（一）步进电机驱动电路设计

步进电机的重要特点是不能直接联到交直流电源上工作，它必须与相应的驱动电路配合使用。驱动电路的输出可为电机各相提供相应通电顺序的励磁电流，其工作性能很大程度上取决于所使用的驱动电路的类型和实际参数。因此步进电机驱动电路的设计是步进电机控制系统中的关键部分，驱动电路的构成如图1所示，一般主要由脉冲分配器回路、信号放大与处理、功率放大器等部分组成。

其中脉冲分配器用来接受控制电路的脉冲，并按步进电机状态转换表的状态顺序产生各相导通或截止的信号;信号放大与处理电路将脉冲分配器输出的信号加以放大后送入推动级，推动级的作用是将较小的信号放大成足以推动功率放大器的输入信号，有时推动级还承担电平转换的任务;功率放大器直接与电机的各相绕组连接，它接收来自推动级的信号，控制电机各相绕组的导通与截止，同时也对绕组承受的电压和电流进行控制。

1. 脉冲分配器PMM8713

本电路的设计采用日本三洋电机公司生产的PMM8713步进电机控制脉冲分配器。该器件采用DIP16封装，适用于二相或四相步进电机，它在控制二相或四相步进电机时都可选择三种励磁方式(1相励磁，2相励磁，1～2相励磁)，每相最小的拉电流和灌电流为20mA，不但可满足后级功率放大器的要求，而且在所有输入端均内嵌有施密特触发电路，抗干扰能力强。在PMM8713内部电路中，其激励方式控制电路用来确定采用何种励磁方式;激励方式判断电路用于输出检测;可逆环形计数器用于产生步进电机在选定的励磁方式下的各相通断时序信号;时钟选通部分用于设定步进电机的正反转脉冲输入法。如表1所示为脉冲分配器PMM8713引脚功能说明：

PMM8713有两种脉冲输入方式：双脉冲输入和单脉冲输入。如采用双脉冲输入连线方式，其引脚Cp、Cu两端分别输入步进电机正反转的控制脉冲;如采用单脉冲输入连线方式，其引脚Ck端为时钟脉冲输入端，而步进电机的正反转方向由U/D端的高、低电位决定;本电路设计采用单脉冲输入。

2. 信号放大与处理芯片HD7406P

HD7406P是一个六输入六输出的反相开路门，可以外接高电压，最高达到DC为30V，电流最大达到39mA，传输延迟时间为10ns，功率损耗为10mW，通常用它驱动8字数码管和继电器等大电流的负载，在这里我们用它的四个输入端和四个输出端将脉冲分配器PMM8713输出的信号反向放大，推动功率放大器。本电路设计中将3A、4A、5A、6A作为信号输入端，3Y、4Y、5Y、6Y作为信号输出端。

3. 功率放大器SLA7033M

本电路采用SLA7033M高性能步进电机集成功率放大器，该芯片由参考电压电路、触发脉冲产生电路、电压比较放大电路、电流控制电路、激励信号放大电路、电动势补偿电路等组成。SIP18封装，采用双电源：主电源Vcc1 (15～46V) 和辅助电源Vcc2 (4.5～5.5V) ，内置的驱动电路可控制最大46V、3A的步进电机，通过4条IN引脚输人来改变励磁模式。另外可以通过改变施加在输入引脚REFA和REFB的电压，来改变步进电机的电流，从而调节步进电机的转矩和功率。该器件封装较小、损耗低、频响特性稳定、替换时不需更改软件，因此，采用该芯片可以减少元器件的数量、降低成本、方便使用、大大提高电路的可靠性。

SLA7033M基本的外部连接如图2所示：5、6、17、16脚是激励信号输入端，1、8脚是通道A0输出端，11、18脚是通道B0输出端，分别控制电机各相绕组的导通与截止;7、12脚为驱动级电源端，4、15脚为驱动级共地端，Rs是电流检测电阻。另外SLA7033M有普通和省电二种工作模式，其输出电流Io因不同工作模式由不同器件决定：

(1)普通模式：

在普通模式下输出电流Io大小主要由1r、2r、bV、Rs决定, 具体计算如公式:, 其详细电路接线如图3所示:

(2) 省电模式:

在省电模式下输出电流Io大小主要由1r、2r、bV、Rs、xr决定, 具体计算如下所示:, 而xr大小的计算公式如:

此模式下电路接线如图4所示。

4. 步进电机驱动电路

本驱动电路设计中采用SLA7033的省电模式，如图5所示为本项目研制的步进电机驱动电路图;其中脉冲分配器PMM8713采用单脉冲输入，PMM8713的3、4脚接收控制器发出的脉冲信号，步进电机的速度由3脚脉冲频率决定，正反转方向由4脚高、低电平决定;PMM8713输出的脉冲经HD7406P反向放大后送至功率放大器SLA7033M产生电机所需的激励电流，此时驱动器输出电流为电机相电流的0.7倍，因而电机发热量小。

（二）调试

本驱动电路采用步进电机双相激励四拍运行方式，在正常工作状态下SLA7033M脉冲输出端OUTA、OUT A的波形如图6所示：

1.电机的转动速度、负载能力以及SLA7033M的发热情况是设计电路的难点也是重点，如果想加大负载能力则可通过增大驱动电路的驱动电流，但是驱动电流过大会使SLA7033M发热过大，因此调整到一个适当的驱动电流非常重要。此驱动电路中采用SLA7033M的省电模式，经过多次调试当输出电流Io=1.07A时，测得电机运转速度、负载能力和SLA7033M发热情况均达到良好的效果;

2.调整步进电机的启动频率、工作频率、启停步数以及在PMM8713脉冲输入端加的高频滤波电容, 可以防止电机转动速度不稳定、卡壳、难以启动、伴有啸叫声。如图7所示:本系统采用了呈阶梯型形的速度曲线来控制步进电机的加、减速运动, 其中为步进电机启动频率, 为步进电机最高频率, 为步进电机由启动频率加速至最高频率的时间, 为步进电机由最高频率减速到0的时间, 通过修改调节步进电机的频率特性和步进电机的加、减速运动, 此产品中加、减速过程均分成30步来完成。

（三）结束语

设计的二相步进电机驱动电路已应用于全自动裁线剥皮扭线机上，它驱动的二相步进电机型号为：PK268-03A，步进电机采用四拍的运行方式;在经过产品实际测试和项目验收，步进电机工作转矩大、惯性小、响应频率高、有良好的控制性能，达到预期目标。

摘要：提出一种以SLA7033M为驱动芯片的二相步进电机驱动电路设计方案, 并给出了PMM8713、HD7406和SLA7033M的结构框图和主要技术指标。该驱动电路在全自动裁线剥皮扭线机应用中, 取得良好的效果, 满足设计的要求。

关键词：SLA7033M,PMM8713,HD7406,步进电机,驱动电路

参考文献

[1]陈璧理.步进电动机及其应用[M].上海:上海科学技术出版社, 1983:67-67.

[2]吴红星.电机驱动与控制专用集成电路及应用[G].北京:中国电力出版, 2006:168-170.

[3]吴海涛, 郭猛, 等.步进电机及其单片机控制[J].福建电脑, 2007, 19:183-184.

[4]王水平, 等.PWM控制与驱动器使用指南及应用电路[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2004:170-175.

SLA模式 篇7

1 材料与方法

1.1 主要试剂、菌种及质粒

TRIZOL试剂购自Invitrogen公司;Prime ScriptTMPR-PCR Kit、TaqDNA聚合酶、T4DNA连接酶、dNTPs (2.5mM each) 、限制性内切酶XhoⅠ、BamHⅠ均购自TaKaRa公司;琼脂糖凝胶回收试剂盒、质粒小提试剂盒均购自天根生化科技 (北京) 有限公司;E.coli JM109、E.coli Rosseta和原核表达载体PET-32a (+) 由四川农业大学动物遗传育种与繁殖实验室提供。

1.2 引物设计与合成

引物设计根据GenBank中猪SLA-DRB mRNA序列, 采用Primer5.0软件设计一对特异性引物P1和P2, 预期扩增长度为801bp。

P1:GCGGATCCATGTTGCATCTGTGTTT-C TCCG

P2:ATCTCGAGTCAGCTCAGGAGAGCTGTTGG

其中划线序列GGATCC为BamHⅠ识别位点, CTCGAG为XhoⅠ识别位点。引物由TaKaRa公司合成。

1.3 SLA-DRB PT-PCR扩增及克隆

按TRIZOL试剂盒推荐方法从肠系淋巴结组织中抽提总RNA。以总RNA为模板, 按反转录反应试剂盒合成First-strand cDNA, 然后向该反应体系加入10 μL 5×PCR Buffer缓冲液、Taq酶0.25 μL、上下游引物各0.5 μL, 补水至50 μL, 进行PCR扩增。PCR反应程序如下:94℃预变性5 min, 1个循环;94℃变性45s, 52℃退火45s, 72℃延伸1 min, 35个循环;72℃延伸10 min;4℃保存。PCR产物经1% agarose检测PCR扩增结果。切下目的片段按凝胶试剂盒说明进行PCR产物回收, 然后与pMD18-T 载体16℃水浴中连接过夜, 连接产物转化到E.coli JM109感受态细胞, 均匀涂布于Amp/LB (含X-gal和IPTG) , 37℃下过夜培养。挑选单个白色菌落进行菌落PCR鉴定, 对鉴定为阳性的菌落提取质粒, 用BamHⅠ和XhoⅠ双酶切鉴定, 对酶切鉴定正确的菌液送TaKaRa公司测序。

1.4 原核表达载体pET32a (+) -DRB的构建

将测序正确的质粒和pET-32a (+) 分别进行BamHⅠ和XhoⅠ双酶切。50 μL反应体系为:BamHⅠ2.5 μL, XhoⅠ2.5 μL, 10×H Buffer 5 μL, 质粒10 μL, 补水至50 μL, 于37℃下酶切3 h, 用DNA gel extraction kit纯化酶切产物后将二者用T4DNA连接酶, 16℃水浴过夜, 然后转化至E.coli JM109感受态细胞, 挑单菌落培养提取重组表达质粒pET32a (+) -DRB, 双酶切鉴定和测序验证。

1.5 重组质粒pET32a (+) -DRB的诱导表达

将重组表达质粒pET32a (+) -DRB转化到E.coli Rosseta感受态细胞, 均匀涂布于Amp /LB平板上, 37℃, 250 r/min培养过夜, 按1∶100稀释到Amp/ LB中, 在37℃下振摇培养至对数生长期 (OD600=0.6～0.8) , 加入IPTG至终浓度为1 mmol/L, 37℃诱导培养, 分别在诱导后1 h、2 h、3 h、4 h、5 h后收集菌液。同时设立空载体转化菌和重组质粒未诱导菌为对照。超声波裂解菌体沉淀后, 离心收集裂解后上清和沉淀用SDS-PAGE的方法进行表达产物检测。

2 结果与分析

2.1 SLA-DRB基因片段的扩增

DRB基因cDNA长801bp, 使用试剂盒PT-PCR后取扩增产物在1%琼脂糖凝胶上电泳, 出现1条约801bp的清晰条带, 结果与预期相符, 如图1所示。

注: 1. SLA-DRB RT-PCR产物;2. DL2000 Marker

2.2 重组质粒的酶切鉴定与测序

重组质粒pMD18-DRB经过BamHⅠ和XhoⅠ双酶切后, 经1% agarose电泳检测得到一条约801bp的条带和约2700bp的pMD18-T Vector片断, 与预期结果相符, 如图2所示。重组质粒送TaKaRa公司测序结果正确。

注:1.DL 2000 Marker;2.DL 6000Marker;3. pMD18-DRB经BamHⅠ、XhoⅠ双酶切

2.3 重组表达质粒的鉴定

将重组表达质粒pET-32a-DRB用BamHⅠ和XhoⅠ双酶切, 1% agarose电泳后可见得到5.9kbp的表达载体pET-32a (+) 条带和约801bp的目的条带, 公司测序结果正确, 说明重组表达载体已构建成功, 结果如图3所示。

注:1, 2.PET32a (+) -DRB经BamHⅠ、XhoⅠ双酶切;3. DL 2000 Marker;4.DL 6000Marker

2.4 表达产物的SDS-PAGE分析

将重组菌和空载体菌进行12%SDS-PAGE电泳, 结果显示, 约50kDa的蛋白被诱导表达, 其结果与预期结果相符, 且重组蛋白的表达量在诱导3 h后达到高峰, 如图4所示。在加入ITPG诱导3 h后收集菌体, 超声波裂解后取上清液和沉淀进行12% SDS-PAGE电泳检测, 结果显示在超声波裂解后的沉淀中出现约50kDa的条带, 而上清液中没有, 说明DRB蛋白主要以包涵体形式表达, 如图5所示。

注:1.PET-32a (+) 未诱导; 2.PET-32a (+) 诱导;M.欲染蛋白质MarkerⅡ;3.PET-32a-DRB未诱导;4～8分别为PET-32a-DRB诱导1h, 2h, 3h, 4h, 5h

注:1.PET-32a-DRB诱导3h后裂解上清;2.PET-32a-DRB诱导3h后裂解沉淀;蛋白质Marker

3 讨论

随着人类对动物性食品安全要求的不断提高, 以及现代化养猪生产的需要, 抗病育种已经成为世界猪育种研究的热点内容之一。对SLA的深入研究不仅有助于发现猪抗病育种中有效的候选基因, 同时还为兽医临床免疫疫苗的研制提供理论基础。

由于猪体器官在大小及生理功能上与人体器官极为相似, 是人体器官异种移植的最佳器官来源[4]。因此, 猪在人类临床医学研究中是必不可少的试验动物。然而异种移植涉及一系列复杂的移植物排斥反应, 主要包括急性排斥、延缓性异种排斥和急性细胞性排斥。获取表达人体补体调节蛋白的转基因猪在克服急性排斥方面获得突破之后, 异种排斥研究的重心已开始逐步转向延缓性异种排斥和急性细胞性排斥。其中, 对SLA的编码产物的研究尤为关键, 因为急性细胞性排斥中导致猪—人异种器官移植急性细胞排斥最主要的因素是SLA[5]。本试验成功构建了SLA-DRB基因的原核表达系统, 对其进行了原核表达, 为进一步研究其蛋白的结构和功能以及猪—人异种移植时细胞性排斥的防治奠定基础, 同时为今后的疫苗研究以及抗体制备打下基础。

参考文献

[1]Smith T P L, Rohrer G A, Alexander L J, etal.Directed integration of the physical ang genetic linkage mapsswine chromosome 7 reveals that the SLA spans the centromere[J].Genome Research, 1995 (5) :259~271.

[2]谈永松, 王林云.猪MHC结构与分类研究进展[J].畜牧与兽医, 2003, 35 (5) :41-43.

[3]周波, 王林云, 谈永松, 等.猪白细胞Ⅱ类抗原基因多态性研究进展[J].遗传, 2003, 25 (5) :611-614.

[4]Platt J L.New directions for orgen transplantation[J].Nature, 1988, 392 (6679 Suppl) :11~17.