神经元图像大数据的弱监督自动识别技术

在介观尺度上，小鼠大脑图像的数据量可达到10 TB量级，人脑数据量则达到惊人的几十PB，从海量脑图像数据中识别和分析神经元的形态是一项复杂且具有挑战的任务。当前研究人员提出了基于传统机器学习和深度学习的神经元识别算法，其中传统机器学习方法存在迁移、泛化能力较差的问题，基于深度学习的算法虽然可以通过海量精确标注的训练数据提高模型的泛化性，但缺乏精确且丰富的图像标记数据集，因此同样存在过拟合和泛化能力弱等问题。本文提出了一种基于深度学习的弱监督神经元识别方案，仅需要少量有标注的数据，即可通过迭代策略获取海量神经元图像的精确识别结果，具备较强的泛化能力，并最大限度减少人工参与量。该方法在fMOST、BigNeuron等数据集上进行了实验，自动识别精度F1值分别为0.9247和0.8318，优于其他对比的神经元识别算法。     

我国云南食用牛肝菌的DNA条形码研究

iFlora是结合传统分类学与DNA测序和信息技术,通过系列关键技术进行集成,构建便捷、准确识别物种和掌握相关数字化信息的新一代智能植物志。iFlora研发中首要和迫切的任务之一就是寻找适合于大多数植物和经济蘑菇的标准DNA条形码序列。为筛选适合大型经济蘑菇的DNA条形码,本研究以云南食用牛肝菌为例,选取野生食用菌市场上常见的、被当地人认为的4“种”牛肝菌为研究对象,利用核糖体大亚基（nrLSU）、翻译延长因子1-α（tefl-α）、RNA聚合酶II大亚基（rpbl）和RNA聚合酶II的第二个大亚基（rpb2）四个DNA序列,使用真核生物通用引物进行扩增、测序和测试。研究发现这4“种”样品实际上代表了12个独立的物种,进一步研究表明4个候选片段的扩增和测序成功率均为100％,且不存在种问和种内变异的重叠。4个片段的物种分辨率均较高,但与nrLSU相比,rpbl、tefl-α和rpb2具有更为明显的条形码间隔。鉴于rpbl比tefl-α和rpb2具有更高的种间变异和较低的种内变异,建议将rpbl作为牛肝菌属的核心条形码,tefl-α和rpb2可作为该属的辅助条形码。     

大蜡螟中类肽聚糖识别蛋白Gm21的鉴定、基因克隆及序列分析

为了调查毒素蛋白免疫下大蜡螟Galleria mellonella L.产生的免疫相关蛋白,采用双向电泳的方法,从大蜡螟血淋巴中鉴定得到一种昆虫肽聚糖识别蛋白Gm21,通过RT-PCR、cDNA末端快速扩增(RACE)技术克隆得到其全长基因,该基因全长cDNA具有完整的编码框,编码211个氨基酸,序列分析表明该蛋白是一种具有潜在酰胺酶活性的S型肽聚糖识别蛋白.本研究中Gm21蛋白在免疫压力下的上调表达及其cDNA序列的克隆,对进一步深入研究昆虫肽聚糖识别蛋白的功能具有重要的意义.     

DNA双链断裂修复过程中的重要蛋白53BP

DNA双链断裂(double-strand breaks,DSBs)修复对于保证基因组完整性以及维持细胞的平衡稳定性起着关键作用。p53结合蛋白1(p53-binding protein 1,53BP1)是针对产生的双链断裂损伤做出反应的重要调控因子。目前,研究人员对于53BP1被招募到受损的染色质上的过程,以及53BP1在DSBs修复过程中阻止同源重组(homologous recombination,HR)的同时推动非同源末端连接(non-homologous end-joining,NHEJ)的过程,已经有了新的认识。并且,近期的研究结果启发科学家们提出了一种新的模型,即53BP1的招募需要直接识别DSBs特异性的组蛋白密码,而53BP1发挥作用时的通路选择则与BRCA1蛋白的拮抗作用有关。结合近年来有关53BP1的研究进展,主要综述了53BP1的结构与功能特点,其作为调控因子在DSBs修复过程中发挥的作用,以及53BP1达到有效聚集的方式。     

生物医药科技前沿领域的识别研究

目的:采用定量分析与定性分析相结合的方法识别生物医药科技前沿领域。方法:本研究从典型国家医学科技战略规划的重点领域分析,生物医药科技前沿动态与专家评述,文献和专利计量学分析三个维度进行识别,综合三个维度的识别结果,将至少满足两个维度的定为生物医药科技前沿领域。结果:共识别出34个生物医药科技前沿领域,包括精准医学、肿瘤免疫、靶向治疗、医学人工智能、医疗机器人等。结论:采用多维度综合识别方法对生物医药科技前沿领域进行分析,可为我国医学科技前沿领域的发展布局提供决策支持,也可为生物医药领域的创新提供方向引导。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。     

微卫星标记在大熊猫研究中的应用进展

大熊猫是我国保护最为成功、研究最为深入的珍稀动物之一,可以为其它珍稀濒危物种的保护研究工作提供参考。20世纪70年代末期借助无线电颈圈,大熊猫的生态学研究工作取得了突破性进展,近20年来微卫星标记和非损伤性遗传取样技术的联合使用,将大熊猫的保护研究工作提升到一个崭新的高度。本文在综合所有已发表大熊猫微卫星标记的基础上,梳理了微卫星标记在圈养大熊猫亲子鉴定与遗传管理,野生大熊猫个体识别与种群数量调查、遗传多样性评估、扩散和种群遗传结构研究中的应用情况,并着重介绍了其中29个重要的微卫星标记。同时指出目前微卫星标记的使用存在标记选择不统一、等位基因读数无统一规程等问题,并对应用前景进行了前瞻。     

利用偏振光散射方法检测癌细胞

血液中病变细胞的检测是疾病诊断的重要依据.在癌症的诊断过程中,血液中存在癌变细胞说明身体已经有癌变组织.因此,识别和检测这些细胞在医学上具有重要的意义.偏振是光的固有属性,可以通过检测光与物质相互作用后的偏振变化来检测物质的性质.本文首次利用偏振光散射方法对悬浮在磷酸缓冲液中的癌细胞进行研究,利用红细胞和癌细胞以及活着的癌细胞和死亡的癌细胞在偏振特征上的不同,对其进行了成功的分辨.该方法具有非侵入、无损伤、高灵敏、高分辨的特点.为癌症诊断和治疗效果评估提供新思路.     

量子点表面分子印迹光纤传感器的制备及应用

近年来,许多研究人员不断努力为药物、除草剂、食品添加剂等小分子物质高特异性、高灵敏的检测和分析开发新的方法和技术。然而,目前通用的分子检测方法的实施需要较长的前处理时间、昂贵的大型仪器设备及专业操作人员,无法实现有选择的识别及快速的现场检测。所以,在本研究中我们将量子点表面分子印迹聚合物(QDs@MIPs)与光纤相结合,构建了一种新的光纤探头,并将该光纤探头应用于光纤传感器,检测小分子物质莱克多巴胺(RAC)。试验中,我们对QDs@MIPs的表征、光纤探头的性能、光纤探头对RAC的浓度响应、光纤传感器的特异性及光强分布进行了探究。研究结果表明,该光纤探头应用于光纤传感器能够提高光纤传感器的灵敏度,使分子印迹光纤传感器具有更高的特异性识别能力和较强的抗干扰能力,同时检测过程简便快捷,适用于快速的现场检测。