普通野生稻线粒体蛋白质编码基因密码子使用偏好性的分析

以普通野生稻(Oryza rufipogon Griff.)线粒体基因组为对象,分析其蛋白质编码基因的密码子使用特征及与亚洲栽培稻(O. sativa L.)的差异,探讨其密码子偏性形成的影响因素和进化过程。结果显示:普通野生稻线粒体基因组编码序列第1、第2和第3位碱基的GC含量依次为49.18%、42.67%和40.86%;有效密码子数(Nc)分布于45.32～61.00之间,其密码子偏性较弱; Nc值仅与GC_3呈显著相关,密码子第3位的碱基组成对密码子偏性影响较大;第1向量轴上显示9.91%的差异,其与GC_3s、Nc、密码子偏好指数(CBI)和最优密码子使用频率(Fop)的相关性均达到显著水平;而GC_3和GC₁₂的相关性未达到显著水平。因此,普通野生稻线粒体基因组密码子的使用偏性主要受自然选择压力影响而形成。本研究确定了21个普通野生稻线粒体基因组的最优密码子,大多以A或T结尾,与叶绿体密码子具有趋同进化,但是与核基因组具有不同的偏好性。同义密码子相对使用度(RSCU)、PR2偏倚分析和中性绘图分析显示,普通野生稻线粒体基因功能和其密码子使用密切相关,且线粒体密码子使用在普通野生稻、粳稻(O. sativa L. subsp. japonica Kato)和籼稻(O. sativa L. subsp.indica Kato)内具有同质性。     

基于多尺度标记优化分水岭方法的油茶冠幅提取

针对尺度对地物空间结构的限制以及传统分水岭分割易产生树冠过分割等问题,选择长沙县明月村油茶基地为研究区,提出一种基于多尺度标记优化分水岭分割油茶树冠的方法。首先使用高分辨率无人机影像采集图像,分析影像特征,构建油茶分类体系,提取油茶林分布区域。其次,运用多尺度区域迭代增长方法提取树冠标记,将标记应用于多阈值尺度的分水岭变换,并结合Johnson指数选取树冠标记增长和分水岭阈值的最优尺度,实现油茶单木的准确识别。结果表明:多尺度标记优化分水岭方法在分离油茶单木时,树冠面积提取值与目视解译参考值的相对误差为9.4%;单木总体识别精度为89.4%,相对于传统的分水岭分割方法精度提高了34.8%;通过Johnson指数确定的最优迭代增长尺度为20,分水岭分割阈值尺度为85,对比不同尺度组合下的油茶冠幅提取结果,最优尺度下的油茶冠幅提取精度最高(R²=0.75)。多尺度标记优化分水岭方法能较准确地分离油茶树冠,将该方法应用于无人机影像树冠分割,可有效提高经济林调查的效率。     

基于非刚体配准的体数据插值重建方法

三维图像的处理和操作需要将一般的断层序列插值成为具有各坐标轴一致的分辨率的体数据,而目前最常用的线性插值方法在层间距较大时会导致图像边缘模糊和出现伪影。Penney根据现有的非刚体匹配方法,提出了利用图像形变场数据的插值算法,大大提高了层间插值的质量。本文对Penney提出的算法进行了两方面的改进,在配准过程中用简单的单射性约束取代了复杂的平滑性约束,用邻域平均算法替代Penney使用的最邻近直线插值方法,并将新算法的实验结果与原算法、线性插值进行了对比,新算法在保持高质量插值的前提下提高了计算速度。该算法可以应用于精度要求比较高的体数据插值重建过程。     

准好氧填埋场的温度空间变异性

利用半变异函数, 对准好氧填埋装置中温度的空间变异特性进行了研究,并对装置内部温度进行了Kriging（克里格法）插值,得到纵剖面的等温线图.对不同理论模型进行优化拟合结果表明,剖面上温度半变异函数用线性有基台值模型拟合, 效果最好.得到的理论模型参数为：变程3.5 m,基台值83.6.利用克里格法进行最优内插估值得到的温度等温线表明,高温区域一般位于填埋体中段4～16 m的3 m以上部分,低温区域一般位于填埋体两端及中段1 m以下部分.可在高温区加大通风散热效果, 以降低过高的温度; 在低温区改善好氧环境, 增大氧气含量, 从而提高温度.对剖面上温度进行加权平均后,得到的准好氧填埋堆体的温度为59.8 ℃.这一温度可作为准好氧填埋结构基本形成的参考值.     

具空间扩散的时变种群系统的最优捕获控制

讨论了一类时变种群扩散系统的最优捕获控制的非线性问题,证明了最优捕获控制的存在性,并给出了控制u（t,x）∈Uad为最优的必要条件和最优性组．     

使用线性微分方程构建初步的乳腺癌转移相关基因网络模型

随着基因芯片的技术的推广,越来越多的表达数据需要被处理和分析．利用这些表达数据提取基因调控矩阵从而构建基因网络是一个重要的问题．通过线性微分方程模型可以初步构建基因网络,了解网络结构,提取最显著的信息．然而由于分子生物学的条件限制或者数据来源的限制,导致实验数据不充分,使方程组无解．本文使用三次样条方法,对26例临床、病理资料完备的具有淋巴结转移的乳腺癌基因表达数据进行插值处理,使表达数据满秩,从而使用最小二乘法解出加权矩阵,构建初步的表达基因调控网络．通过对构建的基因网络的初步分析表明:乳腺癌转移的形成是由多基因异常引起多条传导通路异常,致使细胞恶性转化的结果,这与生物学上公认的看法是相一致的．因此,利用此线性模型方法对基因表达谱进行分析兵有一定可行性,在认识乳腺癌转移机制,乳腺癌诊断和治疗方面具有一定的理论和应用价值．     

海洋浮游植物丰度的空间插值优化

在探索性空间数据分析(Exploratory spatial data analysis)和数据转化的基础上,利用反距离加权(Inverse distance weighting,IDW)、径向基函数(Radial basis functions,RBF)、普通克里格(Ordinary Kriging,OK),3种插值方法,对2003年8月获得的珠江口浮游植物丰度数据进行插值运算,并对插值准确度进行交叉验证。结果显示,珠江口浮游植物丰度数据具有离散性大、存在极大和极小值、呈正偏分布等特点。而对数转化能大大减小数据的离散性和不对称性,有效消除插值结果图中各类插值噪音。交叉验证显示,插值精确度OK最高,RBF次之,IDW最低。观察插值结果等值面图,发现3种方法均能较客观地模拟出浮游植物丰度的总体分布趋势,在对局部趋势的模拟上,OK的表现最好。综合评定,OK为最适合珠江口浮游植物丰度数据的插值方法。半变异模型的选择对OK的插值结果影响不明显。在四种半变异模型中,圆形模型的拟合效果最好。     

紫九牛叶绿体基因组密码子偏好性分析

为确定瑶药紫九牛叶绿体基因组密码子的使用模式及其成因,该研究以紫九牛叶绿体基因组50条蛋白质编码序列为研究对象,利用Codon W 1.4.2和在线软件CUSP和Chips分析其密码子偏好性。结果表明:(1)RSCU>1的密码子有29个,其中有28个以A/U结尾,说明叶绿体基因组的同义密码子中偏好以A/U结尾。(2)紫九牛叶绿体基因组密码子的GC含量GC₁(47.38%)>GC₂(39.81%)>GC₃(29.60%),ENC值大于45的有40个,说明紫九牛叶绿体基因组存在较弱的偏性。(3)中性绘图分析和ENC-plot分析说明了紫九牛叶绿体基因组密码子的偏好性既受到选择的作用,又受到突变因素的影响。(4)通过构建的高低基因表达库最终确定了15个最优密码子,分别为UUG、AUU、GUU、GUA、UCU、 CCU、ACU、ACA、GCU、CAA、AAC、GAA、UGU、CGU和GGU。该研究为紫九牛叶绿体基因组的确定以及遗传多样性分析提供了依据。     

GIS支持下考洲洋养殖水域浮游植物数量的时空分布及其与营养盐的相关性研究

在GIS和统计分析软件SPSS的支持下,利用数据插值、相关性分析和回归分析等方法,研究了枯水期和丰水期考洲洋养殖水域浮游植物数量的分布趋势及其与海水营养盐的相关关系。结果表明,枯水期浮游植物数量的分布较为均匀,其密集区分布于吉隆河口及其附近水域;而丰水期的数量变化幅度较大,密集分布区出现在湾口至盐洲岛北部水域,呈现出从湾西北部至湾口水域逐渐增加的分布趋势。两次调查相比,丰水期浮游植物的数量明显高于枯水期。相关性研究结果表明,调查期间浮游植物数量与无机氮和无机磷的相关性均不显著,但与活性硅酸盐呈显著相关,在枯水期两者之间呈显著正相关,而在丰水期则刚好相反,两者之间呈显著负相关。