生物大数据可视化的现状及挑战

在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案.     

深圳近海环境重金属空间分布特征与风险评价

通过文献检索, 分析深圳近海海水和表层沉积物中重金属污染的空间分布特征, 并采用WQI污染指数法、物种敏感性分布法和潜在生态风险指数法, 分别对海水和表层沉积物中的重金属污染进行生态风险评价, 得到以下结果。1) 深圳近海海域中, 西部水体中重金属Hg, Cu, Pb和Cd的含量高于东部, 可能与西部开发力度大、接纳污染多和深圳湾水体交换不畅等因素有关。2) 基于第一类海水水质标准的WQI>1, 表明深圳近海无清洁水体; 近海海水重金属生态风险多处于高风险和中风险水平, 排序为Cu>Hg>Cd>Pb。3) 深圳近海表层沉积物中重金属Cd, Cu, Zn, Pb和Cr含量由珠江口西北部上游向东南部海域递减; Hg和As污染集中于深圳湾和东部海域, 表层沉积物重金属污染与频繁的人类活动密切相关, 且与海水中相应重金属的分布趋势一致。4) 深圳近海表层沉积物重金属的综合潜在生态风险极高, 其中Cd生态风险最高, Cu和Hg次之。     

共培养技术及化学絮凝法对小球藻C.vulgaris XJB絮凝的影响

微藻是生物柴油理想的原料,但微藻尺寸较小,细胞密度较低,导致微藻采收困难。为提高微藻的采收率,节约成本,实验采用自絮凝斜生栅藻Scenedesmus sp.-BH与富油小球藻C.vulgaris XJB共培养技术来提高小球藻C.vulgaris XJB的絮凝率,同时与调节p H、添加Fe Cl3和添加壳聚糖3种化学絮凝法对比。结果表明:3种化学絮凝法60 min时的最佳絮凝率分别为84.2%、96.5%和72.9%;共培养最佳条件下小球藻C.vulgaris XJB 60 min时的絮凝率为33.3%,8 h后的絮凝率可达73.2%。共培养条件下小球藻C.vulgaris XJB的絮凝率比化学絮凝法的稍低,但该方法不会引入有害化学物质,后期分离成本低,是一种经济、环保的絮凝方法。     

牡丹江市高校大学生体育消费的实证分析

通过问卷调查、个别访谈、文献资料等方法,对牡丹江市大学生的体育用品需求市场进行研究.表明:牡丹江市高校大学生的体育用品需求旺盛,购买力较强,潜在消费空间大;体育用品需求主要是运动休闲服装和运动鞋、帽、包,以国内品牌为主,价位在101～200元的商品最适合学生的需求;特点是运动休闲服装"多",运动鞋、帽、包"精";运动健身器材和其他类体育用品需求量较少.     

全谷物鸡蛋与土鸡蛋挥发性化合物的对比研究

以全谷物鸡蛋和土鸡蛋的生蛋清、熟蛋清、熟蛋黄为研究对象,采用顶空固相微萃取与气相色谱—质谱联用技术对两种鸡蛋的挥发性化合物进行检测和对比分析.结果表明:从全谷物鸡蛋的生蛋清、熟蛋清、熟蛋黄中分别检测出28种、25种、14种挥发性化合物,从土鸡蛋的生蛋清、熟蛋清、熟蛋黄中分别检测出22种、20种、13种挥发性化合物.鉴定到的挥发性化合物主要包括醛类、酮类、醇类、烷烃类、烯烃类、芳香族类、酯类、胺类、杂环类及其他类化合物.对比显示:全谷物生蛋清中酯类、胺类化合物显著高于土鸡蛋生蛋清,而酮类和萜类化合物显著较低;全谷物熟蛋清中烷烃类化合物显著高于土鸡蛋熟蛋清,而醛类显著较少;土鸡蛋熟蛋黄中胺类化合物显著高于全谷物熟蛋黄.研究结果对阐明两种类型鸡蛋品质和风味差异的分子机制提供了重要信息.     

高职农业院校大学生科技创新精神培育意义新解

本文结合当今科技水平、我国农村现状和大学生自身特点等因素，阐述了培养高职农业院校大学生科技创新精神的现实意义。     

劳动用工制度如何改革

劳动用工制度改革、是伴随着地勘单位战略性结构调整及改组、改造、改制工作的深化所必须面对和要认真思考的重要课题。一定意义上讲它是"三项制度"改革中涉及面最广、难度最大、思想问题最多、直接影响队伍稳定和改革成败的重大制度改革。本文结合地勘一院撤队组院几年来劳动用工制度改革的实践,就其中的若干问题浅述已见。     

城乡统筹发展推进辽宁新农村建设

城乡统筹发展是党中央总结历史经验和经济社会发展规律,在新的历史起点上作出的一项重大战略决策。它体现了农村改革与发展的时代要求,反映了农民群众的迫切愿望。     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5：0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。