高频电刺激改变神经元锋电位的波形

为了正确检测和研究高频电刺激(high frequencystimulation,HFS)期间神经元的动作电位发放活动,进而深入揭示深部脑刺激治疗神经系统疾病的机制,本课题研究HFS期间锋电位波形的变化.在麻醉大鼠海马CA1区的输入神经通路Schaffer侧支上,施加1~2 min时长的100或者200 Hz顺向高频刺激(orthodromic-HFS,O-HFS),利用微电极阵列采集刺激下游神经元的多通道锋电位信号,并获得由O-HFS经过单突触传导激活的中间神经元的单元锋电位波形及其特征参数.结果表明,O-HFS使得锋电位的幅值明显减小而半高宽明显增加,以基线记录为基准计算百分比值,O-HFS期间锋电位的降支幅值和升支幅值分别可减小20%和40%左右,半高宽则增加10%以上.并且,在大量神经元同时产生动作电位期间,或者在比200 Hz具有更大兴奋作用的100 Hz刺激期间,锋电位波形的改变更多,幅值的减小可达50%,宽度的增加可达20%.可以推测,高频电刺激对于神经元的兴奋作用可能升高细胞膜电位,从而改变细胞膜离子通道的活动特性,导致动作电位波形的改变.这些结果支持深部脑刺激具有兴奋性调节作用的假说,对于正确分析高频电刺激期间神经元锋电位活动具有指导意义,也为进一步研究深部脑刺激(DBS)治疗脑神经系统疾病的机制提供了重要线索.     

基于最大锋电位间隔的爆发检测自适应算法

在各种类型的培养神经元网络、哺乳动物中枢神经系统和切片中,都可以观察到爆发。爆发是空间-时间放电模式的重要特征,它由一系列高频率发放的连续动作电位组成,由于在时间尺度上的复杂性,使其辨识和探测存在许多困难。自适应算法利用爆发外部锋电位间隔超过爆发内部锋电位间隔的累加和识别爆发本身。基于该算法原理,以爆发内部最大锋电位间隔参数作为确定爆发的约束条件,改进爆发检测自适应算法。实验结果表明,改进算法可以有效地避免爆发的漏检和错检,较准确地检测出神经元的爆发活动,确定爆发活动的数目和持续时间等,爆发检测的平均准确率为93.8%,比原自适应算法提高了35.3%。     

荷花品种的数量分类研究

本文运用电子计算机进行了荷花品种的数量分类研究。结果表明: 1.Q型聚类分析有助于揭示品种间的亲缘关系。2.R型聚类分析说明了性状间的生物学距离。3.主成分分析初步反映了各性状所占的信息比例。     

中国原产石蒜属植物的数量分类和主成分分析

应用数量分类学方法对中国原产石蒜属13种2变种的35个性状进行Q、R聚类分析和主成分分析,探讨国产石蒜属植物种间的亲缘关系,并对分类性状进行评价。研究结果显示,Q型聚类可分为2个大类和8小类,安徽石蒜与长筒石蒜的亲缘关系很近,认为将其作为长筒石蒜的变种更为合适,同时支持玫瑰石蒜、红蓝石蒜、乳白石蒜、江苏石蒜、稻草石蒜的杂交起源观点。R型聚类可分为7个组;经主成分分析,35个性状可综合为5个主成分,其累积贡献率达82.55%,根据这5个主成分与性状间的相关性,选出影响比较大的16个性状,其中鳞茎形状、花被片宽和雄蕊长/花被片长的比值最为重要,可作为大类群划分的依据,而花被片是否具条纹、花丝颜色、花色、花葶粗、幼叶尖端及边缘颜色、种子有无等可作为物种划分的重要依据。     

多通道脑电信号的盲分离

提出一种新的多通道脑电信号盲分离的方法,将小波变换和独立分量分析(independent component analysis,ICA)相结合,利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始脑电的部分高频噪声滤除后,再重构原始脑电作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能区分噪声的缺陷。实验结果表明,该方法对多通道脑电的盲分离是很有效的。     

地黄属和崖白菜属的数量分类

选择地黄属Rehmannia和崖白菜属Triaenophora的8种植物55个形态学、细胞学、花粉学等性状指标, 根据种间欧氏距离, 利用NTSYS-pc Version 2.10e 软件中的UPGMA聚类分析方法和主成分分析方法, 首次对这两个属进行数值分类学研究。结果表明: 地黄属与崖白菜属是两个自然类群, 除地黄属内的高地黄与裂叶地黄在UPGMA聚类中不能分开外, 其他物种都能很好地分开。数量分类支持最近新发表的神农架崖白菜新种。     

PCA 和PLS 应用于胃癌亚型分类研究

文章研究了基于微阵列基因表达数据的胃癌亚型分类。微阵列基因表达数据样本少、纬度高、噪声大的特点,使得数据降维成为分类成功的关键。作者将主成分分析(PCA) 和偏最小二乘（PLS）两种降维方法应用于胃癌亚型分类研究,以支持向量机（SVM）、K- 近邻法（KNN）为分类器对两套胃癌数据进行亚型分类。分类效果相比传统的医理诊断略高,最高准确率可达100%。研究结果表明,主成分分析和偏最小二乘方法能够有效地提取分类特征信息,并能在保持较高的分类准确率的前提下大幅度地降低基因表达数据的维数。     

植物学分类新方法

植物分类学是一门历史悠久的学科。随着科学技术的迅猛发展,植物分类学研究方法不断发展和创新。已由最初经典的形态分类发展到后来的染色体分类法、化学分类法、超微结构分类法及目前比较热门的分子分类法。     

中国栎属植物的数量分类研究

在全面衡量中国栎属49种4变种性状特征的基础上,观测了25个定性性状和18个数量性状。通过聚类分析,可以将中国栎属分为5个特征明显的表征群,即5组:麻栎组(Section Aegilops)、槲栎组(Section Quercus)、高山栎组(Section Brachylepides)、巴东栎组(Section Engleriana)和橿子栎组(Section Echinolepides)。在主成分分析中,虽然性状的累积贡献率增长不明显,前3个主成分累积贡献率仅有50.4%,但结果仍然显示出和聚类分析同样的结果。说明栎属的分类性状仍存在主要方面,只不过在演化过程中由于性状变异的多样性,产生了多个不同的表征类群。分析结果对我们解决个别有疑问种的分类地位也有启示作用。因此,数量分类方法对解决栎属组间及种间的分类问题有重要的意义。     

瑞香属和荛花属的数量分类研究

瑞香属和荛花属为瑞香科瑞香亚科的落叶或常绿灌木,中国西南部是瑞香属和荛花属的重要分化中心。全世界共有瑞香属95种、荛花属70种,中国分布有瑞香属52种、荛花属49种。瑞香属和荛花属的分类学研究一直存在不同程度的分歧。花盘形状和果实类型在传统分类中一直是区分瑞香属和荛花属的典型特征,而花盘形态和果实类型在2个属中存在交叉和过渡,部分植物分类学家根据这些特征将两个属进行过不同程度的归并。该研究采用数量分类法对瑞香属77种(变种)和荛花属62种(变种)植物,选取32个形态学性状进行聚类分析和主成分分析。结果表明:聚类分析和主成分分析均显示两属均未形成单系类群。在主成分分析中,前3个主成分分析的贡献值为35.56%,传统分类中用来区分两属的花盘形状、叶序及果实类型等特征对前3个主成分贡献相对较小,因此,传统分类学中对这两个属进行区分的性状并没有典型的分类学意义。同时,聚类图和主成分分析得到的散点图均不能将这两个属区分开来。数量分类研究结果显示两属植物存在明显的交叉,支持瑞香属和荛花属不是两个独立自然类群的观点。     

Unsupervised Spike Sorting for Large-Scale,High-Density Multielectrode Arrays

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人冠状病毒NL63核壳蛋白和棘突蛋白的表达及其在血清学检测中的初步应用

目的:重组表达人冠状病毒NL63(HCoV-NL63)的核壳蛋白(N蛋白)及棘突蛋白(S蛋白),用于检测血清中的相应抗体。方法:用原核表达系统表达HCoV-NL63的N蛋白,建立检测N抗体的Werstern印迹法;用真核表达系统表达HCoV-NL63的S蛋白,建立检测S抗体的间接免疫荧光(IFA)法。结果:经Werstern印迹检测,重组S蛋白和N蛋白表达正确;初步建立了N蛋白纯化方法。利用建立的检测方法,检测了100份正常成人血清,总阳性率为81%。其中S抗体阳性率为66%,N抗体阳性率为38%,S抗体和N抗体均为阳性的占总数的22%,双抗体均为阴性的占总数的19%;S抗体的检出率明显高于N抗体。结论:重组HCoV-NL63N蛋白及S蛋白表达成功;S抗体和N抗体共同检测可获得较好的检测结果,减少漏检。     

动态MPCA在发酵过程监测与故障诊断中的应用

针对发酵过程非线性和时变特点,提出了一种具有实时性的动态MPCA方法,采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构,克服了后者不能处理非线性过程和实时性的问题,并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差,提高了发酵过程性能监测和故障诊断的准确性。对头孢菌素C发酵过程的拟在线仿真研究,验证了基于动态MPCA的统计过程监测的有效性。     

多通道神经信号分析方法及其应用

在神经科学研究中,多通道记录方法被普遍应用在对神经元群体活动特性的研究中.通过分析多个神经元的活动,可以了解神经系统协同编码外界信息的规则以及大脑实现各项功能的机制.为了挖掘出多通道神经信号中携带的信息及其潜在的相关性,需要合适的计算方法辅助对神经元放电活动进行解码.本文回顾了多通道神经信号分析中的一些常见方法,以及它...     

Membrane Potential Fluctuations Determine the Precision of Spike Timing and Synchronous Activity: A Model Study

It is much debated on what time scale information is encoded by neuronal spike activity. With a phenomenological model that transforms time-dependent membrane potential fluctuations into spike trains, we investigate constraints for the timing of spikes and for synchronous activity of neurons with common input. The model of spike generation has a variable threshold that depends on the time elapsed since the previous action potential and on the preceding membrane potential changes. To ensure that the model operates in a biologically meaningful range, the model was adjusted to fit the responses of a fly visual interneuron to motion stimuli. The dependence of spike timing on the membrane potential dynamics was analyzed. Fast membrane potential fluctuations are needed to trigger spikes with a high temporal precision. Slow fluctuations lead to spike activity with a rate about proportional to the membrane potential. Thus, for a given level of stochastic input, the frequency range of membrane potential fluctuations induced by a stimulus determines whether a neuron can use a rate code or a temporal code. The relationship between the steepness of membrane potential fluctuations and the timing of spikes has also implications for synchronous activity in neurons with common input. Fast membrane potential changes must be shared by the neurons to produce synchronous activity.     

A Novel Method for Detection of Endo-Xyloglucan Transferase

A new approach has been developed for quantification of theactivity of endo-xyloglucan transferase, a novel enzyme thatmediates the transfer of a segment of one xyloglucan moleculeto another xyloglucan molecule. Purified xyloglucans with definedmolecular-weight distributions and their fluorescent derivatives(pyridylamino xyloglucans) were used as substrates for the enzymaticreaction. The transferase activity was quantified by monitoringchanges in molecular-weight distributions of substrates by analkali compatible gel permeation chromatographic system, equippedwith a pulsed amperometric detector and a fluorescence detector.This new method was applied to the rapid detection and characterizationof a novel transferase derived from plant tissues. (Received February 28, 1992; Accepted September 28, 1992)     

SARS-CoV-2刺突蛋白基因密码子偏好性与进化分析

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)属于冠状病毒家族新成员,其刺突蛋白(spike protein,S-蛋白)是侵染人体并决定其入侵宿主的亲和能力及组织特异性的包膜蛋白,研究S-蛋白基因的密码子偏好性不仅有利于重组表达,也利于分析其进化规律.利用Codon W和SPSS等在线服务器及软件,首先分析SARS-CoV-2等...     

A Novel System for Moving Object Detection Using Bionic Compound Eyes

Conventional moving target detection focuses on algorithms to improve detection efficiency. These algorithms pay less attention to the image acquisition means, and usually solve specific problems. This often results in poor flexibility and reusability. Insect compound eyes offer unique advantages for moving target detection and these advantages have attracted the attention of many researchers in recent years. In this paper we proposed a new system for moving target detection. We used the detection mechanism of insect compound eyes for the simulation of the characteristics of structure, control, and function. We discussed the design scheme of the system, the development of the bionic control circuit, and introduced the proposed mathematical model of bionic compound eyes for data acquisition and object detection. After this the integrated system was described and discussed. Our paper presents a novel approach for moving target detection. This approach effectively tackles some of the well-known problems in the field of view, resolution, and real-time processing problems in moving target detection.     

Multivariate Image Analysis in Gaussian Multi-Scale Space for Defect Detection

Inspired by the coarse-to-fine visual perception process of human vision system,a new approach based on Gaussianmulti-scale space for defect detection of industrial products was proposed.By selecting different scale parameters of theGaussian kernel,the multi-scale representation of the original image data could be obtained and used to constitute the multi-variate image,in which each channel could represent a perceptual observation of the original image from different scales.TheMultivariate Image Analysis (MIA) techniques were used to extract defect features information.The MIA combined PrincipalComponent Analysis (PCA) to obtain the principal component scores of the multivariate test image.The Q-statistic image,derived from the residuals after the extraction of the first principal component score and noise,could be used to efficiently revealthe surface defects with an appropriate threshold value decided by training images.Experimental results show that the proposedmethod performs better than the gray histogram-based method.It has less sensitivity to the inhomogeneous of illumination,andhas more robustness and reliability of defect detection with lower pseudo reject rate.     

转基因抗草甘膦油菜的检测方法

目的:建立检测田间转基因抗草甘膦油菜的方法。方法:用CTAB法提取DNA,经PCR分别扩增内参基因BnACCg8,及抗草甘膦外源基因CP4-EPSPS、FMV 35S启动子和E9 3’终止子等4种基因的片段,以琼脂糖凝胶电泳对扩增产物进行分析比对。结果:抗草甘膦油菜中分别扩增出与外源基因FMV 35S启动子、E9 3’终止子和CP4-EPSPS大小一致的片段。结论:该方法能有效地用于转基因抗草甘膦油菜的检测。