空间独立成分分析实现fMRI信号的盲分离

独立成分分析（ICA）在功能核磁共振成像（fMRI)技术中的应用是近年来人们关注的一个热点。简要介绍了空间独立成分分析（SICA）的模型和方法,将fMRI信号分析看作是一种盲源分离问题,用快速算法实现fMRI信号的盲源分离。对fMRI信号的研究大多是在假定已知事件相关时间过程曲线的情况下,利用相关性分析得到脑的激活区域。在不清楚有哪几种因素对fMRI信号有贡献、也不清楚其时间过程曲线的情况下,用SICA可以对fMRI信号进行盲源分离,提取不同独立成分得到任务相关成分、头动成分、瞬时任务相关成分、噪声干扰、以及其它产生fMRI信号的多种源信号。     

土壤中铁的根际效应及其吸收机理

本文介绍了近10年来土壤中铁的根际效应及其吸收机理,以及近几年来该领域的热点——植物铁载体方面的研究进展,并简要评述了今后的研究方向。     

坡度对农田土壤动物群落结构及多样性的影响

为了研究坡度对土壤动物群落的影响,于2010年3月和9月分别对川中丘陵区坡度为5°、15°、25°的3种农田土壤动物进行了调查。共采集土壤动物11657只,隶属4门11纲21目,弹尾目、蜱螨目、颤蚓目和线虫为优势类群。土壤动物群落的类群数在3月随坡度增加无显著变化(P>0.05),9月则呈波动性上升(P<0.01)。群落密度在3月随坡度增加而显著下降(P<0.01),9月的变化趋势则相反(P<0.05)。群落多样性指数在3、9两月均随坡度增加呈显著波动性变化(P<0.05)。坡度对弹尾目、蜱螨目和线虫等主要类群的密度影响显著(P<0.05),并具季节差异。主成分分析(PCA)结果表明坡度对农田土壤动物的群落结构有明显影响,Sorenson和Morisita-Horn相似性系数进一步表明坡度在3月份主要影响土壤动物群落的类群组成,在9月主要影响优势类群的密度。研究结果表明坡度对土壤动物的群落结构、多样性及主要类群的密度有显著影响,并存在季节差异。     

西安市公立医院偿债能力评价研究

目的 了解医院的偿债能力状况,制订合理的医院偿债能力评价方案,比较不同类别、不同级别医院偿债能力有无差异。方法 采用主成分分析综合评价医院的偿债能力,采用方差分析比较3种不同类别医院的偿债能力有无差异,采用t检验比较2种不同级别医院的偿债能力有无差异。结果 得出28所医院的偿债能力综合得分及排序,综合医院和中医院的偿债能力有显著差异,二级医院和三级医院的偿债能力差异不显著。结论 主成分分析能够比较全面地评价医院的偿债能力,不同类别医院偿债能力之间的差异提示政府部门对此应采取相应对策。     

山羊豆种质资源形态多样性分析

采用15个形态性状对43份山羊豆种质资源进行遗传多样性分析,结果表明,山羊豆种质资源遗传变异丰富,多样性指数为1．863,其中俄罗斯南部地区可能是山羊豆形态多样性的分布中心。基于形态性状的聚类分析把43份材料聚为5类,其中第1类15份资源的株高和主茎分枝数明显高于其他类,且叶量丰富,营养性状表现良好;结实性状中荚果长和百粒重较大,综合性状表现较好,可以从中筛选合适的材料作为引种驯化和育种的试验材料。     

安徽珍稀濒危植物区系探讨

在深入调查的基础上,对安徽珍稀濒危植物区系组成和地理成分进行了详细的统计分析,探讨了该区系的组成特点及地理分布特征。结果表明,该区系属温带亚热带性植物区系,具有珍稀濒危物种丰富,古老、孑遗植物众多;地理成分复杂,区系联系广泛;过渡性质明显,温带亚热带成分占优;特有现象显著,华东区系特征典型等基本特征。在植物区系亲缘上,该区系隶属东亚植物区、中国-日本森林植物亚区、华东地区,与华中植物区系关系密切,受西南植物区系影响深刻。     

杜鹃花科植物活性成分及作用机制研究进展

杜鹃花科(Ericaceae)植物约有54属,1700余种,分布极广,主产于南、北半球的温带和北半球的亚寒带。中国约有15属550余种,其中有毒品种9属100种以上,集中于金叶子属(Cribiodendron)、米饭花属(Lyonia)、马醉木属(Pieris)和杜鹃花属(Rhododendron)〔1〕。中国西南山区被认为是全国也是全世界的杜鹃花属分布中心,不少种被引种到欧美,成为当地著名庭园花卉的亲本〔2〕。杜鹃花科植物或具极高的欣赏价值,或有很高的药用价值,其广阔的开发应用前景已引起国内外的重视。笔者综述了近年来关于杜鹃花科植物活性成分、构效关系、生物活性及作用机制方…     

小麦胚芽蛋白的研究进展

小麦胚芽是面粉加工过程中的副产物,小麦胚芽蛋白具有良好的氮溶解度、起泡性、乳化性以及保水性、氨基酸比例平衡,不仅是饮料、食品以及医疗产品良好的添加剂,而且具有较强的产品开发潜力。对小麦胚芽蛋白的组成成分、理化性质、提取以及麦胚蛋白产品开发利用这四个方面进行简要的介绍,旨在为小麦胚芽蛋白的全面开发利用提供依据。     

不同采收期裸花紫珠的HPLC指纹图谱研究

为建立裸花紫珠药材高效液相指纹图谱研究方法,该研究采用0．4％磷酸水溶液(A)-乙腈(B);梯度洗脱为0~15 min,16％~25％ B,15~25 min,25％~39．7％ B;Agilent ZORBAX SB-C18色谱柱(4．6 mm×250 mm,5μm);柱温为30℃;流速为1 mL??min-1;进样量为10μL;检测波长327 nm;检测时间25 min 等色谱条件,研究了不同采集时间共25批裸花紫珠药材的指纹图谱,获取14个共有特征色谱峰,确定了其中的3个成分,利用相似度分析、主成分分析及对应分析对它们进行了分析.结果表明：HPLC 指纹图谱结合计量分析法可有效评价裸花紫珠的质量,该方法可有效应用到裸花紫珠原料及其制品的质量控制中.     

基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.