非洲猪瘟病毒B646L基因序列分析及p72蛋白质结构与细胞抗原表位预测

为探究非洲猪瘟病毒B646L基因序列的碱基组成特点，及预测该基因所编码的p72蛋白质结构与细胞抗原表位，利用PCR技术对非洲猪瘟病毒B646L基因ORF框的序列进行扩增、测序及碱基组成分析；运用软件EXPASY、PRABI与SWISS-MODEL对p72蛋白质进行理化性质分析及二、三级结构预测；运用在线软件ABCpred Prediction、Scratch、IEDB和NetCTL对p72蛋白在B、T细胞的抗原表位进行预测。结果表明，非洲猪瘟病毒B646L基因ORF框序列全长为1 941 bp,其中，碱基A含量为26.9%,T含量为28.9%,G含量为24.2%及C含量为20.0%,A+T的含量为55.8%,G+C的含量为44.2%,AT含量显著高于GC含量；该序列共编码646个氨基酸，p72蛋白大小为76 ku;在整个p72蛋白分子的二、三级结构中，α-螺旋占19.35%,β-转角占5.42%,无规卷曲占50.15%,扩展链为25.08%,以无规卷曲为主要结构；该蛋白存在细胞质的概率最大，其次是细胞核，存在于线粒体、高尔基体和内质网的概率较低；p72蛋白B淋巴细胞优势抗原表位分别为1...     

一种叶片RGB图像快速切割多重去噪方法

基于RGB图像连通性,提出一种图像快速切割多重去噪法(fast cutting and multiplede-noise,简称FCMD),并与现有的4种算法进行对比.结果表明,该方法处理时长适中,对单色叶和杂色叶的识别像素、色阶均值、色阶中位数的准确率均达到98.78％及以上,综合表现最优.FCMD能够在不同的边缘算子下完成对各种类型叶片准确、快速的切割消噪,其中以sobel算子的处理效果最优,其处理效果与手动切割(CK)无明显差异.同时,FCMD法在中高分辨率(3750×2500)的切割效果与手动切割无明显差异,而所用时长仅为CK的23.21％,效率提升近5倍.因此,FCMD是一种高效、准确、适用范围广的RGB图像自动化叶片切割去噪方法.     

基于卷积神经网络的玉米病害识别方法研究

为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8∶2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。     

基于混合蛙跳算法的马铃薯病害图像分割优化

针对Otsu算法对直方图呈现多峰多谷的复杂马铃薯病害图像分割效果不佳的问题,结合混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)提出了一种Otsu-SFLA分割优化模型,将Otsu病害图像的分割结果作为SFLA算法的优化起点,进行复杂背景的马铃薯病害图像的分割优化,将马铃薯叶枯病、马铃薯晚疫病、马铃薯菌核病、马铃薯根腐线虫病、马铃薯灰霉病的病害图像作为分割对象进行分割,分割匹配率分别为97.0%、96.2%、96.9%、95.7%、94.8%,平均分割匹配率为96.1%,错误率分别为1.6%、1.1%、1.2%、1.1%、1.4%、平均错误率为1.3%,正确率分别为95.4%、95.1%、95.7%、94.6%、93.4%,平均正确率为94.8%,表明Otsu-SFLA模型可有效从复杂马铃薯病害图像中获取病斑区域。     

生菜叶片镉含量高光谱预测模型

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量，以高光谱技术为研究手段，研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先，使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像，并提取光谱数据，对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取，建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳，其中预测集决定系数为0.927 3，均方根误差为0.093 mg/kg。因此，利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的，可为实际应用提供技术支持和参考。      

基于SURF改进算法的高分辨率岩心图像拼接

由于相机自身视野的原因,在岩心图像扫描过程中,一幅岩心图像往往无法被完整扫描,使得对岩心图像分析增加了难度。为了解决这个问题,每行选择距离边界30个像素点来对左右2张图像进行局部特征点提取,提高了匹配速度。基于加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法对岩心图像进行特征提取,利用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对岩心图像特征点去噪。结合欧氏距离与特征向量筛选最优特征点,从而实现岩心图像高精度拼接,得到完整的岩心图像。该拼接方法减少了人为因素导致的错误,确保了地质资料的客观性和准确性,便于对岩心图像的专业分析与应用,具有良好的拼接效果和应用前景。     

翠竹及菲白竹LEA3同源基因的克隆及序列分析

竹类植物在中国有着非常悠久的栽培历史,并被广泛应用于园林、造林、庭院以及食品等行业。本研究以翠竹和菲白竹为材料提取其叶片总DNA,采用PCR方法获得翠竹SpLEA3基因与菲白竹SfLEA3-1、SfLEA3-2基因;其中SpLEA3全长804 bp,编码195个氨基酸,GC含量为68.4%;SfLEA3-1全长803 bp,编码195个氨基酸,GC含量为68.2%;SfLEA3-2全长557 bp,编码144个氨基酸,GC含量为67.8%。通过ProtParamy等生物软件分析,SpLEA3、SfLEA3-1和SfLEA3-2与贵州悬竹LEA3基因同源性高达61%以上,且3个基因编码蛋白均属于亲水性蛋白。源自2个竹种LEA3基因均包含一个完整的开放阅读框,其编码的氨基酸含有4~6个由11个氨基酸组成的保守基元序列。本研究不仅为深入了解竹类植物抗旱的分子机理研究提供了基础数据,也为竹类植物的抗旱育种后续研究提供了科学依据。     

杉木纤维素合酶(ClCesA2)基因的克隆与表达分析

为探索杉木木材发育的分子机制,以杉木幼苗嫩叶总RNA为模板,利用反转录获得的cDNA进行聚合酶链式反应(PCR),获得杉木纤维素合酶(ClCesA2)基因。对该基因进行测序以及序列分析表明,该基因开放阅读框全长3 276 bp,共编码1 091个氨基酸,具有锌指结构和8个跨膜区域,及保守的DX……QVLRW结构域。荧光定量PCR结果表明,该基因在杉木的根、茎、叶中相对表达量有明显差异,茎的相对表达量最高,根次之,叶最低。系统进化树分析表明该基因与初生壁合成相关基因聚在一起,推测该基因可能参与杉木细胞初生壁的形成。     

青稞类钙调素蛋白基因CML19的克隆、序列分析及原核表达

根据鉴定得到青稞类钙调素蛋白基因CML19的序列设计引物,以青稞叶片的cDNA为模板,扩增得到目的片段,对目的基因序列进行鉴定和分析,进一步构建该基因的原核表达载体pET28a-CML19,转入大肠杆菌BL21(DE3),利用IPTG诱导外源蛋白质表达并检测。结果表明,扩增得到CML19的CDS序列全长为447bp,编码的蛋白质含有148个氨基酸,分子质量为16.46ku,理论等电点(pI)为4.40,总平均亲水性(GRAVY)为-0.176,不稳定系数为49.59,存在典型的EF手结构域;系统进化分析表明,青稞CML19与山羊草具有较近的亲缘关系;原核表达蛋白结果显示,重组蛋白主要以包涵体形式存在于沉淀中。初步阐明青稞CML19基因的序列特征,为进一步制备抗体、探讨CML19基因的功能奠定基础。     

气候变化对国家脆弱性影响的计量分析——以苏丹为例

考虑气候因素,选取影响国家脆弱性的指标建立适当的指标体系,基于模糊综合评价模型和典型相关分析方法,以苏丹为例度量气候因素对国家脆弱性的直接和间接影响。结果显示:气候变化能够通过直接和间接的方式影响苏丹的国家脆弱性,使其脆弱程度增加。通过ARIMA时间序列模型对碳排放量、温度、降水量等气候因素进行预测发现,气候的恶化可能导致苏丹2021年的脆弱程度进一步增加。