基于分级过滤的自然水体原核微生物群落分析

自然水体中微生物种类丰富,采集了上海周边的湖水、河水、海(岸)水、井水四类水体各两处样品,设计了含0.1μm终端截留孔径的半自动分级过滤装置分离富集不同粒径的水体微生物,使用原核微生物通用引物对16S rRNA基因V3+V4区扩增,高通量测序获得序列,对四类水体中的微生物群落进行比较分析,关注了能穿透0.22μm常规除菌过滤孔径的超微小微生物。结果显示水体环境主导了微生物的群落差异,河水与湖水中的群落总体接近,不同于海(岸)水和井水;海(岸)水和井水的微生物群落差异较大。0.1μm上截留的优势超微小微生物在河水与湖水样品中均为Proteobacteria门SAR11 clade目的Clade Ⅲ和Actinobacteria门Sporichthyaceae科HgcI clade,海(岸)水中为Proteobacteria门SAR11 clade目的Clade Ia和Nanoarchaeota门Woesearchaeia古菌,井水中为Nanoarchaeota门Woesearchaeia属古菌以及未定域或未分类的微生物。其中未定域的微生物16S rRNA基因在系统发育树上单独成簇,可能是古菌的一个新类型。本研究所使用的分级过滤装置显示了在发掘超微小微生物上的潜力。     

基于残差注意力网络模型的浮游植物识别

浮游植物作为水生态系统中最重要的生物组成部分之一,对水环境敏感,在水环境监测中得到了广泛的关注。然而水生环境复杂多样,准确高效地识别浮游植物是监测工作中的一大挑战。当前浮游植物识别方法可分为经典形态学分类、分子标记和人工智能图像识别三类。前两种方法已被广泛采用,但费时费力,不利于监测机构的大规模应用和推广。同样,利用图像进行自动化分类难以在高准确率与高效率上达到平衡。深度学习技术的发展为此提供了新思路。本文提出一种新的深度卷积神经网络RAN-11。该网络以残差注意力网络Attention-56和Attention-92为基础,凭借通道对齐融合主干上的底层特征与顶层特征,通过调整注意力模块和残差快个数以精简结构,并引入了Leaky ReLU激活函数代替ReLU。以太湖11个优势属共计1036张图像为数据来源进行对比验证。除星杆藻外,RAN-11对单一优势属的的查准率都在90%以上,并且有5个优势属达到100%的查准率。RAN-11的识别准确率为95.67%,推理速率为41.5帧/s,不仅比Attention-92（95.19%的准确率,23.6帧/s）更准确,而且比Attention-56（94.71%的准确率,41.2帧/s）更快,真正兼顾了准确率与效率。研究结果表明：（1）RAN-11在查准率、准确率和推理速率上优于原始残差注意力网络,更优于以词包模型为代表的传统图像识别方法;（2）融合多尺度特征、精简网络结构和优化激活函数是提高卷积神经网络性能的有力手段。建立在经典分类基础之上,本文提出新的残差注意力网络来提升浮游植物鉴定技术,并构建出浮游植物自动化识别系统,识别准确率高、易于推广,对于实现水体中浮游植物的自动化监测具有重要意义。     

黄精多糖对小鼠骨髓间充质干细胞向成骨细胞分化中PINP和BMP-2表达的影响

探讨黄精多糖(PSP)对小鼠骨髓间充质干细胞向成骨细胞分化作用中I型前胶原N端前肽(Procollagen typeⅠN-terminal Propeptide,PINP)和骨形态发生蛋白2(Bone morphogenetic protein-2,BMP-2)表达的影响。取8周龄雄性BALB/C小鼠1只,无菌操作分离小鼠股骨和胫骨,注射器冲出骨髓制成细胞悬液,传代3次后分为6组用于实验。空白诱导组仅加入等量成骨诱导培养基;阳性对照诱导组加入等量成骨诱导培养基及雌二醇(10-8mol/L);各PSP诱导组:加成骨诱导培养基和各自浓度的PSP(200、300、400、500 mg/mL)。每天在倒置显微镜下观察各组细胞的生长情况及形态变化。倒置相差显微镜镜下观察细胞形态变化。在培养第7 d、第14 d采用ELISA酶联免疫吸附法分别测量细胞PINP和BMP-2的表达量。实验结果显示小鼠骨髓间充质干细胞原代培养呈长梭形,有接触抑制现象,诱导后细胞呈三角形、多角形、不规则形状,细胞生长密集时可重叠生长。各不同浓度PSP诱导组均比非诱导组高表达PINP和BMP-2(P0.01)。表明PSP呈剂量相关性促进体外培养的小鼠骨髓间充质干细胞成骨分化,高浓度PSP可显著促进骨髓间充质干细胞骨向分化过程中BMP-2和PINP的表达。