dsDNA—蛋白质相互识别的结构模型

核酸同蛋白质之间的相互识别是生命的核心过程之一。核酸同蛋白质相互识别取决于核酸的状态。本文在不考虑核酸构象变化的情况下,讨论了dsDNA-蛋白质相互识别。根据dsDNA-蛋白质相互识别的基本结构部件,基本因素,识别信号,探讨了“一般识别”和“特殊识别”的结构模型和“识别词典”问题。     

测序深度对RNA编辑识别算法的影响

RNA编辑是重要的转录后修饰过程,目前已有多种算法用于识别RNA编辑,本文主要研究小鼠中测序深度对RNA编辑识别算法的影响,从而为RNA编辑的研究给出建议的方法. 本文使用STAR比对软件将小鼠的RNA-seq数据进行序列比对,然后使用GATK识别SNV,并用Separate Method、GIREMI、RNAEditor 3种方法识别出RNA编辑位点. 最后对3种方法识别RNA编辑位点的共同部分、识别效率、识别稳定性、识别与测序深度的关系进行分析. 结果发现3种方法识别的编辑位点数目差异大,共有位点较少,随着测序深度的增加,识别的RNA编辑位点数也在增加. 结果表明RNA编辑识别算法在小鼠中的识别性能与测序深度呈正相关.     

Toll样受体识别机制及其生物学意义

Toll样受体介导的信号转导通路在对抗外来病原体的天然免疫应答中起重要作用。Toll样受体是一个天然模板识别受体家族,能识别固有性模板(微生物和哺乳动物所共有的病原相联的分子模板PAMPs)。Toll样受体通过巨噬细胞和其他免疫细胞来识别,其中TLR4识别内毒素、TLR2识别肽聚糖、TLR9识别细菌DNA、TLR5识别鞭毛蛋白、TLR3识别双链RNA等。本探讨了多种Toll受体家族成员在动物体内识别机理及功能,概述了其应用研究进展。     

分支位点在真核基因受体位点识别中的作用

真核基因受体位点识别是剪接位点识别的一部分,也是基因识别中的重要环节,一直受到研究人员的关注。已有的研究结果显示受体位点的识别与分支位点有关,然而关于分支位点和受体位点识别的关系问题,目前还无人将其作为专门的问题予以深入研究。从受体位点识别出发,选取不同的受体位点序列长度,以神经网络为识别工具,对分支位点在受体位点识别中的作用做了深入研究和分析。实验结果表明,受体位点序列的特征信息集中在分支位点一例,因此分支位点在受体位点识别中具有重要作用。研究结果为受体位点识别问题中序列特征提取提供了依据。     

基于变动窗口和移动序列的基因识别算法

采用信号处理技术来识别DNA碱基序列中的基因片段的方法,已经成为一种重要的基因识别途径,重新编码的DNA序列存在大量噪声信息,使得目前很多识别算法无法准确的识别外显子片段的起始位置。本研究通过对"固定长度滑动窗口-频谱曲线法"和"移动序列-信噪比法"的实现与改进,提出了一种基于变动窗口和移动序列的基因识别算法。首先,对已有基因识别算法进行编程实现;采用小波分析对识别结果进行消噪处理;探讨识别最优固定长度M的选择,提出基于变动窗口和移动序列的基因预测模型,并编程实现。最后使用该模型对已有基因序列进行识别,其识别准确度达到77.57%。     

基于树木年轮径切特征的卷积神经网络树种识别

卷积神经网络可以通过树木年轮样本构造特征图像实现物种识别的自动化。本研究通过建立树木年轮样本构造特征图像集,选用LeNet、AlexNet、GoogLeNet和VGGNet 4个卷积神经网络模型,实现基于树木年轮横切面的计算机自动化树种精准识别,进而确定各模型的树种识别准确率,明晰不同树种在自动识别中的混淆情况,探测不同模型识别结果的差异。结果表明: 本研究训练的用于树种识别的卷积神经网络模型具有较好的可信度;4个模型中GoogLeNet模型树种识别准确率最高,为96.7%,LeNet模型识别准确率最低(66.4%);不同模型对于所选树种的识别结果具有一致性,表现为对蒙古栎识别准确率最高(AlexNet模型识别率达到100%),对臭冷杉的识别准确率最低。本研究中也存在类似结构树种的识别混淆情况。模型在科和属水平的识别准确率高于种水平;阔叶树种因其显著的结构差异容易区分,阔叶树树种的识别准确率高于针叶树。总体上,通过卷积神经网络,探测了树木年轮特征的深层信息,达到树种的精准识别,提供了一种快速便捷的自动树种初筛鉴定方法。     

哺乳动物嗅觉与母性识别

嗅觉通讯在陆生哺乳动物母性识别中具有重要作用。通过嗅觉信息,早熟性动物(有蹄类)产后早期能够迅速建立专一性的母性识别和母子联系,并具有母性识别的敏感期。在敏感期内,分娩经验、催产素及一氧化氮等神经递质的释放有助于这种识别和联系的形成。多项研究表明,晚熟性动物(如啮齿类)母性识别的形成主要基于断乳前母兽与幼仔共处获得的熟悉性,产后早期不能迅速形成专一性的母性识别和母子联系,母兽对亲生幼仔和非亲生幼仔的选择性哺育不完全取决于识别。实验方法及识别的判定标准对研究啮齿类的母性识别尤其重要。包括人类在内的灵长类母亲产后只通过嗅觉信息即可以对婴儿进行识别。在哺乳动物的母性识别中,妊娠和分娩过程会诱导嗅觉系统的高度可塑性,有利于促进母亲对幼体气味的学习,但硬连接(hard-wired)路径也可能参与母性识别。     

汉字识别的眼动特性-字频效应及信道容量

用眼动测量方法,对字频为４×１０－３至１．６×１０－５范围内笔画数为４至１４的常用汉字进行识别实验,结果表明,汉字识别时间与笔画数无关,而是存在识别时间随字频减小而增大的字频效应,即当汉字字频每减小一个对数单位其识别时间增加约０．０７９秒;识别眼动的注视次数（ｎｕｍｂｅｒｏｆｆｉｘａｔｉｏｎｓ）也随字频减小而增多,注视时程（ｆｉｘａｔｉｏｎｄｕｒａｔｉｏｎ）基本不变;采用＂二决一＂及＂重复显示＂汉字识别实验,证实字频效应反映了识别时间与该字在识别时的先验概率的关系,从而可由实验数据计算出识别的信道容量（ＣｈａｎｎｅｌＣａｐａｃｉｔｙ）约为４２ｂｉｔｓ／ｓ。     

基于支持向量机的人类5’非翻译区剪接位点识别

基因非编码区域剪接位点的识别是基因识别中一个非常具有挑战性的问题,尤其是5’非翻译区中剪接位点的识别。与一般剪接位点不同,5’非翻译区剪接位点的两侧不存在由编码到非编码的状态转移,所以通常的剪接位点识别算法在非翻译区的性能不太理想。文章采用了基于支持向量机的方法对5’非翻译区中的剪接位点进行识别。为了提高识别精度,采用了基于矩阵相似性度量的核函数参数选取方法,它能够简单快速地确定合适的核函数参数,进而提高核函数的识别性能。通过实验验证,经过参数选择后的支持向量机能够较好地识别5＇非翻译区剪接位点。     

基于发育网络识别模型的大熊猫面部识别

个体识别是动物行为学与生态学研究工作的基础,也是制定珍稀野生动物保护政策的重要依据。为了丰富大熊猫个体识别和种群数量调查的方法,我们于2017年7月分别在四川省雅安市碧峰峡大熊猫基地和四川省汶川县耿达镇的中华大熊猫苑共计拍摄18只大熊猫个体,每只大熊猫拍摄6~13张高质量面部照片（共计131张）,利用发育网络（Developmental Network）建立大熊猫面部识别模型。利用此模型对存在部分背景的大熊猫面部照片进行识别检测,得到的个体识别率为79.41%,对完全去除背景的大熊猫面部照片进行识别检测,得到的个体识别率为58.82%。研究表明,发育网络具有足够的大熊猫个体识别能力,不同背景比例的照片对大熊猫个体识别的实际结果具有较大的影响。随着发育网络识别模型的发展,我们建议更多的野生动物保护研究者结合这一技术深入地开展珍稀野生动物（如大熊猫）个体识别研究,逐步提高识别准确度,并应用到关键区域大规模的动物调查中。     

识别序列为非回纹对称结构限制核酸酶的正确切割位点

限制性内切核酸酶的切割识别序列分为回纹对称和非回纹对称结构两类,由于DNA是互补双链,所以对于识别序列为回纹对称结构的限制酶,其识别序列在DNA的两条链上是一致的,可以写为一个,但对于识别序列为非回纹对称结构的限制酶来说,其识别序列应为两个,而一些工具书、参考书中仅写为一个。本通过一个酶切实验证明其识别序列为两个。同时希望通过本,敦促一些工具书、参考书更正其错误。     

第一类肽链释放因子C端结构域参与调控终止密码子的识别过程

真核生物蛋白质翻译终止过程中,第一类肽链释放因子（eukaryotic polypeptide release factor, eRF1）利用其N端结构域识别终止密码子。eRF1的N结构域中的GTS、NIKS和YxCxxxF模体对于终止密码子的识别发挥重要作用。但至目前为止,eRF1识别终止密码子的机制,尤其是对于终止密码子的选择性识别机制仍不清楚。我们构建了四膜虫（Tetrahymena thermophilia）eRF1的N端结构域与酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）或裂殖酵母（Schizosaccharomyces pombe）eRF1的M和C结构域组成的杂合eRF1,即Tt/Sc eRF1 和Tt/Sp eRF1。双荧光素酶检测结果证实,两种杂合eRF1在细胞中识别终止密码子的活性具有显著差异。Tt/Sc eRF1仅识别UGA密码子,与四膜虫eRF1一致,具有密码子识别特异性;而Tt/Sp eRF1可以识别3个终止密码子,无密码子识别特异性。为解释这一现象,将Sp eRF1的C结构域中的1个关键的小结构域中的氨基酸进行突变,与Sc eRF1相应位点的氨基酸一致。分析结果显示,突变体Tt/Sp eRF1识别密码子UAA和UAG的性质发生显著变化,说明第一类肽链释放因子的C端结构域参与了终止密码子的识别过程。这提示,四膜虫eRF1识别终止密码子的特异性可能依赖于eRF1分子内的结构域间相互作用。本研究结果为揭示肽链释放因子识别终止密码子的分子机制提供了数据支持。     

国内8款常用植物识别软件的识别能力评价

随着智能手机和人工智能技术的发展, 以手机app为载体的植物识别软件慢慢走进公众生活、科普活动和科研活动的各个方面。植物识别app的识别正确率是决定其使用价值和用户体验的关键因素。目前, 国内应用市场上有许多植物识别app, 它们的开发目的和应用范围各异, 软件本身的关注点、数据库来源、算法、硬件要求也存在很大差异。对于不同人群, 植物识别app有不同的意义, 如对于科研人员来说, 识别能力强的app是提高效率的一大工具; 对植物爱好者来说, 具一定准确率的识别app可以作为入门的工具。因此, 对各app的识别能力进行分析与评价显得尤为重要。本文选取了8款常用的app, 分别对400张已准确鉴定的植物图片进行识别, 其中干旱半干旱区、温带、热带和亚热带4个区各选取100张。这些图片共计122科164属340种, 涵盖了乔木、灌木、草本、草质藤本和木质藤本5种生长型, 包含23种国家级保护植物。种、属、科准确识别正确分别计4分、2分、1分, 以此标准对软件识别能力按总得分进行排序, 正确率得分由高到低依次为花帮主、百度识图、花伴侣、形色、花卉识别、植物识别、发现识花、微软识花。     

基于K-means聚类算法的叶螨图像分割与识别

【目的】叶螨(spider mite)是为害多种农作物的主要害虫,叶螨识别传统方法依靠肉眼,比较费时费力,为研究快速自动识别方法,引入计算机图像分析算法。【方法】该方法基于K-means聚类算法对田间作物上的叶螨图像进行分割与识别。【结果】对比传统RGB彩色分割方法,K-means聚类算法能够有效地对叶片上叶螨图像进行分割和识别。K-means聚类算法平均识别时间为3.56 s,平均识别准确率93.95%。识别时间 T 随图像总像素 Pi 的增加而增加。【结论】K-means聚类组合算法能够应用于叶螨图像分割与识别。     

社会识别的分子生物学研究

在哺乳动物中,尽管群居生活的种类较多,但关于动物社会行为的分子生物学机制研究相对较少。社会识别是动物表现一系列社会行为的先决条件,动物通过它来确认和识别同种个体。升压素、催产素和性激素对社会识别有重要作用。回顾有关社会识别分子生物学方面的研究,主要是通过诸如基因敲除和反叉核酸等技术来探讨升压素、催产素和雌激素受体对小鼠社会识别的功能。     

膜上糖蛋白与细胞识别

细胞膜上的糖蛋白在生命活动中起着重要的作用,特别与细胞识别关系密切。细胞识别是指细胞对同种和异种细胞的认识,以及对自己和异己物质的识别。在细胞膜上有许多识别位点,包括膜受体和膜抗原,细胞之间的识別主要通过这些识别位点的作用实现的,现在知道膜上的识别位点大多是糖蛋白。糖蛋白在细胞识别中的重要作用体现在以下几个方面: 细胞粘合与受精作用、细胞分化、酵母菌的有性生殖、粘菌凝聚、海绵细胞的再团聚等等有关。其粘合机制依赖于膜上的糖蛋白。现已从细胞表面分离出促进     

MBD结构域和SRA结构域识别甲基化DNA的结构机理

DNA胞嘧啶5-甲基化修饰是表观遗传重要的修饰之一,其对基因表达的调控依赖下游的识别蛋白识别和传递甲基化信号.本文围绕两种主要的甲基化DNA识别结构域——MBD结构域和SRA结构域,综述了它们识别不同修饰形式DNA的结构基础以及发挥功能的分子机理.     

真菌的免疫识别

机体依靠免疫系统识别和清除真菌.在免疫系统识别真菌过程中,吞噬细胞及树突状细胞通过其表面模式识别受体结合真菌表面的特异性抗原.免疫识别是真菌免疫的始动环节.     

动物辨别亲属的机制

亲缘识别在动物界中是很普遍的现象。不同的动物有不同的手段识别亲属。亲缘辨别的机制主要有空间识别机制,熟悉机制,表形匹配和识别等位基因4种机制,有的动物只有一种机制起作用,有的则是两种机制同时共存或不同时期不同机制。此外,还概述了亲缘辨别的一些功能。     

应用计算机图像技术识别间日疟原虫的初步研究

目的应用数字图像技术识别间日疟原虫。方法基于图像预处理、图像分割、特征提取、判决分类等步骤,分别对间日疟原虫薄血膜的裂殖体图像进行处理,观察其识别效率和准确度。结果边缘检测和图像灰度值检测两种方法均能够识别间日疟原虫裂殖体,而二者的联合方法可以得到较好的识别效果。结论初步探索采用边缘和图像灰度联合检测的方法能够识别间日疟原虫薄血膜的裂殖体。