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建立转乙肝表面抗原(HbsAg)基因樱桃番茄组培苗叶片的蛋白质组双向电泳体系,为转基因番茄的蛋白质组学研究提供技术参数。比较转HBsAg基因的樱桃番茄与野生型在不同蛋白裂解液、不同蛋白上样量及不同等电聚焦程序下,叶片总蛋白的双向电泳结果差异。以裂解液Ⅲ制备叶片总蛋白,采用一向13cm、pH3-10L IPG胶条,二向12.5%的SDS-PAGE凝胶,单次上样120μg叶片总蛋白,聚焦程序Ⅲ,银染时,可以得到最理想的双向电泳分析结果。在此操作程序下,野生型樱桃番茄叶片蛋白双向电泳最多可识别699个蛋白点,而转基因型樱桃番茄叶片蛋白双向电泳最多可识别545个蛋白点,其中有368个点匹配,选取丰度百分比差异2倍以上蛋白点25个进行质谱鉴定,16个蛋白点成功鉴定。本研究建立的转HBsAg基因番茄植株叶片总蛋白的双向电泳体系可为以番茄试管苗为材料进行的蛋白质组学研究提供技术支持。 相似文献
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基于特征融合的棉花幼苗计数算法 总被引:3,自引:3,他引:0
为了获取棉花幼苗数量,掌握播种成活率和出苗率等关键苗情信息,该研究提出一种基于特征融合的棉花幼苗计数算法。首先,该算法采用VGG-16作为基础模块提取图像特征,使用注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)在通道和空间维度上进行特征增强,然后将增强后的特征与基础模块中的特征进行融合,进一步强化幼苗特征表达,最后通过去冗余和归一化操作得到计数结果。此外,还构建了一个包含399张棉花幼苗图像的数据集,其中包含了对212 572株幼苗的精准手工标注点标签。在该数据集上的测试结果表明,所提出的棉花幼苗计数算法取得了较好的计数效果,平均计数误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为63.46和81.33,对比多列卷积神经网络(Multi-column Convolutional Neural Network, MCNN)、拥挤场景识别网络(Congested Scene Recognition Network, CSRNet)、TasselNet、MobileCount等方法,MAE平均下降了48.8%,RMSE平均下降了45.3%。 相似文献
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