广西地区犬细小病毒检测及VP2基因序列分析

为了调查广西地区犬细小病毒(CPV)的优势毒株及其遗传变异情况,试验利用PCR方法对采自广西地区的423份犬血清样本进行CPV检测并扩增其VP2基因,利用MegAlign软件进行同源性比对并分析VP2蛋白主要突变的氨基酸位点,同时利用MEGA 7.0软件采用邻接法构建遗传进化树。结果表明：共获得55份CPV阳性血清样本,阳性率约为13.0%。PCR扩增得到大小约为1 755 bp的VP2基因。55株分离毒株之间的相似性为98.6%～100%;分离毒株与国内外参考毒株的相似性为97.4%～100%,与疫苗株Pfizer/vaccine/06的相似性为98.3%～98.9%。扩增序列的推导氨基酸主要在第5,297,370,426,440位发生变异。在55株分离毒株中,有32株为New CPV-2a亚型毒株,20株为CPV-2c亚型毒株,3株为New CPV-2b亚型毒株。55株分离毒株形成3个主要的流行分支,与国内参考毒株的亲缘关系较近,而与国外参考毒株、猫细小病毒的亲缘关系较远。说明New CPV-2a、CPV-2c、New CPV-2b亚型毒株在广西地区流行广泛,正逐步取代CPV-2a...     

基于方向信息测度的钢丝绳表面缺陷检测

提出了一种基于方向信息测度的钢丝绳表面缺陷检测方法.根据钢丝绳表面的纹理特点,设计了一种新的空域同态滤波器,可增强缺陷纹理图像和消除不均匀光照对缺陷纹理检测的干扰;改进方向信息测度方法,实现了钢丝绳纹路与背景的分离;提取钢丝绳纹路的纹理特征并使用神经网络进行缺陷识别.结果表明,该算法能快速、准确完成对钢丝绳表面缺陷的自动检测.     

基于CNN和SVM分类优化的大蒜鳞芽朝向识别研究

针对大蒜鳞芽朝上、直立栽种的特殊种植需求,研究实用性好、准确率高、抗干扰强的鳞芽朝向自动识别算法,具有重要的工程应用意义。提出基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)分类优化的改进算法(CNN-SVM),实现大蒜鳞芽朝向的自动识别与修正;提出SVM分类优化方案与随机参数择优、损失函数检测方法,以解决感受野小、分类效果差、过拟合等问题。研究结果表明：CNN-SVM算法的识别准确率为99.8%,单张图片识别时间为0.024 s。与经典CNN、SVM算法相比,本文所提算法对于感受野小、干扰强的识别效果更好;同时具有识别准确率高、计算规模小、对局部特征敏感等优点。不仅为大蒜自动智能播种设备的研发提供算法储备,而且可以推广应用于其他小物体识别。     

猪乳头瘤病毒基因1型全基因组的克隆及序列分析

猪乳头瘤(SsP)是由猪乳头瘤病毒(SsPV)引起的一种猪传染性肿瘤.为了解SsPV中国流行株基因组信息,本研究对采集自广西的56份猪皮肤组织样品进行PCR检测,对检测为阳性的样品进行SsPV全基因组的克隆及序列分析.结果显示,56份广西猪皮肤组织样品中共检测出1份阳性样品,属于SsPV1,克隆序列拼接获得1株SsPV...