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41.
以湖南黑猪为研究对象,采用PCR-RFLP技术进行视黄醇结合蛋白4(Retinol-binding proteins 4,RBP4)基因多态性检测,并采用最小二乘分析法分析其对产仔数影响的遗传效应。结果表明:猪群中发现AA、AB和BB 3种基因型,A、B等位基因的频率、多态信息含量、杂合度分别为0.8649、01351、0.3960、0.2337,表明该位点处于中度多态。初产母猪AA型比BB型个体的总产仔数、产活仔数分别多1.66头、1.83头,差异显著(P〈0.05);经产母猪AA型个体的总产仔数和产活仔数比AB、BB型分别多1.19头、1.48头(P〈0.01)和0.96头、1.22头(P〈0.05)。基因效应分析结果表明,初产、经产母猪在该位点上A等位基因对总产仔数和产活仔数都表现为正效应,各性状分别增加了0.1496头、0.1635头和0.1443头、0.1169头,即A等位基因可能为湖南黑猪繁殖性能的有利等位基因。 相似文献
42.
为了比较传染性支气管炎病毒3种主要结构蛋白免疫鸡后对CD4+、CD8+T淋巴细胞亚群的不同影响.本试验以pVAX1载体为携带工具,制备分别含有IBV主要结构蛋白基因的质粒免疫健康雏鸡,采用流式细胞仪(FACS)对免疫鸡外周血中CD4+、CD8+T淋巴细胞数进行检测.结果显示:各试验组间,携带N蛋白基因的质粒在免疫后3周内CD4+T淋巴细胞数和CD8+T淋巴细胞数均高于其他组,且差异极显著(P<0.01).由此可见,IBV的N蛋白可明显诱导CD8+T淋巴细胞的CTL免疫作用和CD4+T淋巴细胞的辅助性免疫作用,其细胞免疫原性高于S1蛋白和M蛋白. 相似文献
43.
细菌鞭毛蛋白作为Toll样受体5(TLR5)或NOD样受体C4(NLRC4)的配体,其结构决定了其既有抗原性又具有佐剂效应。将细菌鞭毛蛋白与外源抗原混合或融合表达,已获得多种有效的候选疫苗。细菌鞭毛蛋白佐剂效应主要是通过TLR5和NLRC4信号途径协同实现的。TLR5位于细胞表面,可触发炎性因子、趋化因子和Ⅰ型干扰素的分泌,启动天然免疫应答。NLRC4是细胞质中的模式识别受体,可识别细胞质中的多种配体并诱导相应免疫应答。另外,细菌鞭毛蛋白能募集T淋巴细胞和B淋巴细胞至次级淋巴器官,促进DCs和T淋巴细胞的活化。细菌鞭毛蛋白的可塑性将会使得以细菌鞭毛蛋白为基础的疫苗成为当前和未来研究的热点。 相似文献
44.
45.
基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部 总被引:3,自引:2,他引:1
为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但平均精度均值提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51和16.32个百分点;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。 相似文献
46.
利用Kalman滤波和Hungarian算法的多目标奶牛嘴部跟踪及反刍监测 总被引:1,自引:1,他引:0
针对奶牛养殖场复杂环境下多目标奶牛嘴部自动跟踪及反刍监测困难的情况,该研究提出了一种基于嘴部区域跟踪的多目标奶牛反刍行为智能监测方法。在YOLOv4模型识别奶牛嘴部上下颚区域的基础上,以Kalman滤波和Hungarian算法跟踪上颚区域,并对同一奶牛目标的上颚和下颚区域进行关联匹配获取嘴部咀嚼曲线,以此获取反刍相关信息,从而实现多目标奶牛个体的嘴部跟踪和反刍行为监测;为解决奶牛快速摆头运动和棚舍栏杆遮挡引发奶牛标号变化的问题,提出未匹配跟踪框保持及扩大的方法。采集并选择实际养殖场环境下的反刍奶牛视频66段,对其中58段视频采取分帧操作得到图像,制作YOLOv4模型数据集,以其余8段视频验证跟踪方法和反刍行为判定方法的有效性。试验结果表明,YOLOv4模型对奶牛嘴部上颚、下颚区域的识别准确率分别为93.92%和92.46%;改进的跟踪算法可实现复杂环境下多目标奶牛嘴部区域的稳定跟踪,且有效解决了栏杆遮挡、快速摆头运动造成的奶牛标号变化现象,上下颚匹配率平均为99.89%,跟踪速度平均为31.85帧/s;由反刍行为判定方法获取的咀嚼次数正确率的平均值为96.93%,反刍时长误差的平均值为1.48 s。该研究可为实际养殖中多目标奶牛反刍行为的智能监测和分析提供参考,也可供其他群体动物运动部位的跟踪和行为监测借鉴。 相似文献
47.
采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯 总被引:7,自引:6,他引:1
为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型。在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取。试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其他传统机器学习模型,MobilenetV3-YoloV4识别速度更快,马铃薯识别的全类平均准确率达到91.4%,在嵌入式设备上的传输速度为23.01帧/s,模型鲁棒性强,能够在各种环境下完成对正常马铃薯和机械损伤马铃薯的目标检测,可为马铃薯联合收获机智能清选以及智能收获提供技术支撑。 相似文献
48.
为了解禽腺病毒血清4型(FAdV-4)地方流行毒株的分子进化情况,基于实验室分离的2株FAdV-4贵州株GZ-BJ株和GZ-QL株,分别对2株FAdV-4毒株进行PCR分段扩增,扩增产物克隆至载体,提取质粒进行PCR和双酶切鉴定后筛选出重组质粒进行测序,将测序结果依次拼接得到病毒的全基因组,获得FAdV-4贵州株的全基因序列,并对其进行序列和遗传进化分析。结果显示,通过PCR分段扩增成功获得了2株FAdV-4贵州株(GZ-BJ株和GZ-QL株)的全基因序列,长度分别为43352、43723 bp,FAdV-4 GZ-BJ株全基因序列长度比FAdV-4 GZ-QL株短371 bp,少6个ORF(22K、putative 9.1 ku、u-exon、ORF17、ORF28、ORF42),二者的氨基酸同源性为57.1%。2株FAdV-4贵州株同国内外不同地区FAdV-4毒株核苷酸同源性在88.7%~100%,与FAdV-4经典毒株ON1比对,2株FAdV-4贵州株和国内FAdV-4分离株均缺失ORF19、ORF27、ORF30。系统进化树分析显示,2株FAdV-4贵州株GZ-BJ株和GZ-QL株仍属于Ⅰ群C种FAdV。研究结果表明,2株贵州株FAdV-4 GZ-BJ株和FAdV-4 GZ-QL株较国内外FAdV-4毒株均存在进化与突变,且FAdV-4 GZ-BJ株变化较大,但尚未改变其血清型,这为探索FAdV-4致病机理的分子机制研究提供依据。 相似文献
49.
In order to establish an indirect ELISA method for detection of equine herpesviruses type 4 (EHV4) antibody, the glycoprotein G (gG) protein with specific epitope worked as a detection antigen. After optimizing conditions, the indirect ELISA method was developed successfully,specificity and repeatability tests were determined. The result was that the EHV4 gG only reacted with antibodies against EHV4;but not with antibodies against EHV1; both the intro-batch and inter-batch variation coefficiencies were lower than 10%.Concordance of the indirect ELISA relative to commercial EHV1/4 antibody kit was above 90%.The results indicated that the indirect ELISA method could be used for the detection and epidemiological surveys of EHV4 infection. 相似文献
50.