尖叶富贵竹茎段组织培养技术研究

在无菌条件下以尖叶富贵竹茎段为外植体,对不同消毒时间和基本培养基、分化培养基与生根培养基的PGR进行了筛选.结果表明,采用0.1%升汞消毒5～6min时效果最好;基本培养基为1/2MS培养基;诱导分化的最佳培养基为1/2MS+6-BA0.3mg/L+NAA0.2mg/L+KT0.1mg/L;生根培养基为1/2MS+0.4mg/L NAA.     

生物信息学研究揭示乳腺癌组织分化中可能的microRNA调控通路

microRNA (miRNA)被广泛报道能参与乳腺癌的病理发生发展过程. 但是, 在这些病理过程中, miRNA通过哪些信号通路来参与这些过程还不甚清楚. 例如, 在乳腺癌的组织学分级分化过程中, 人们对于miRNA如何与其靶标基因相互作用来调控乳腺癌的分化还知之甚少. 本研究通过计算的方法研究miRNA在乳腺癌组织学分级分化过程中的作用. 通过寻找miRNA靶标基因集合在基因芯片数据中乳腺癌Ⅰ级和Ⅲ级间显著差异表达, 鉴定了15个候选miRNAs, 其中9个关键的miRNAs通过调控差异表达的靶基因来参与6个重要的信号转导通路. 在这些通路中, TGF-β信号通路中一个主要的抑制分子SMAD7蛋白被预测为上面几个关键miRNAs的靶标基因. SMAD7既能被miRNA直接调控又能被miRNA调控的信号通路调控, 进而影响TGF-β信号通路在乳腺癌组织分化中的作用. 因此, 我们推测TGF-β信号通路作为一个核心通路在miRNA调控乳腺癌的组织分化过程中起重要作用. 预测靶标基因在乳腺癌Ⅰ级和Ⅲ级的分类性能在另外3个独立的乳腺癌数据集上得到进一步验证. 3个预测差异表达的关键miRNAs也通过实时荧光定量PCR在10个不同组织分级的乳腺癌病人样本中得到验证.     

基于机器视觉的瓶装白酒杂质检测

介绍了一种基于机器视觉的瓶装白酒杂质检测方法.为了从复杂的视觉图像中提取出微小目标,设计了一种倒置翻转式的检测方式,通过高清数字摄像机获取瓶装酒液的视频序列,采用一种改进的二次差分方法,获取瓶装酒液内可能存在的运动目标.根据气泡和可见异物的形态特征进行分类,判断出酒液中是否含有杂质.实验验证了所提方法的有效性.     

蓖麻油生物合成的研究进展

本文对蓖麻油的主要成分与用途、蓖麻油酸生物合成的途径及如何利用该途径种子中蓖麻油酸含量进行了综述.     

公路拓宽改建工程施工技术探究

随着经济的发展，车辆的不断增多，为了方便人们出行及货物的运输，公路拓宽改建就越来越多。本文结合实际工程就公路的拓宽改建工程施工工艺进行论述，以期能与同行共同交流。     

基于注意力机制和感知损失的遥感图像去噪

遥感图像去噪对于遥感图像在后续的分类、检测等任务中有着非常重要的作用.为了让去噪后的图像更好地保留边缘细节信息,同时增强深度网络对噪声污染区域的辨识能力,本文结合注意力机制以及感知损失来处理遥感图像,提出了一种新的基于残差自编码器的遥感图像去噪网络ARED-VGG.考虑到遥感图像中不同地物大小不同,该网络首先同时使用图像的空间和光谱信息来提取多尺度特征;然后使用残差自编码器网络结构来进行图像空间-光谱多尺度图像重建.为了增加网络的辨识能力,更多地关注网络中提取的高频特征,网络引入了注意力机制.同时为了让去噪后的结果更符合视觉感观,使用了感知损失混合均方误差作为损失函数.从实验结果知,本文所提出的方法在噪声去除和纹理细节保留方面与NLM3D、BM4D、LRMR、HSID-CNN和3DADCNN相比表现更优.在Washington DC mall遥感图像数据集上进行了仿真实验,平均峰值信噪比以及平均结构相似性指标都有较好的结果;在AVIRIS Indian Pines数据集上进行了真实数据实验,以去噪后的结果地物分类指标作为验证,整体分类精度以及Kappa系数分别为96.90%和0.9647;对网络结构进行了消融实验,在两个数据集下,本文所提出的网络结构都能获得更优的结果.本文提出基于注意力机制和感知损失的深度神经网络进行遥感图像去噪,提高了网络的辨识能力,实现了良好的去噪性能,并且有效保持了图像的细节信息和光谱信息.     

蓖麻组织培养及遗传转化概况

蓖麻油广泛用于航空、航天、纺织业、农药、医药,而且还是许多芳香物质的原料.组织培养技术能够保持植物原有优良性状等优势,通过遗传转化技术可以改良品种.本文以蓖麻组织培养的起始材料、激素的选择和使用,解决组织培养过程中问题的方法等,阐述了蓖麻组织培养和遗传转化的研究进展.