社会识别的分子生物学研究

在哺乳动物中,尽管群居生活的种类较多,但关于动物社会行为的分子生物学机制研究相对较少。社会识别是动物表现一系列社会行为的先决条件,动物通过它来确认和识别同种个体。升压素、催产素和性激素对社会识别有重要作用。回顾有关社会识别分子生物学方面的研究,主要是通过诸如基因敲除和反叉核酸等技术来探讨升压素、催产素和雌激素受体对小鼠社会识别的功能。     

木聚糖酶与XIP型木聚糖酶抑制蛋白相互作用分子机制的研究进展

Xylanase inhibitor protein (XIP)型木聚糖酶抑制蛋白对大部分GH10、GH11家族的真菌木聚糖酶具有抑制作用,但是却不能抑制细菌来源和植物自身所产生的木聚糖酶。XIP型木聚糖酶抑制蛋白对木聚糖酶的抑制作用主要是通过模拟底物接触酶的活性位点,迅速阻塞底物进入活性位点区域的通道。然而,在对XIP型木聚糖酶抑制蛋白具有抗性的GH10和GH11木聚糖酶晶体结构中,连接二级结构的Loop构象严重阻碍了XIP型木聚糖酶抑制蛋白的抑制功能。与对XIP型木聚糖酶抑制蛋白敏感的木聚糖酶相比,氨基酸残基的插入突变导致抗性木聚糖酶的Loop具有明显的凸出构象;而在GH11家族抗性木聚糖酶中,"拇指"结构中部分氨基酸的替换致使XIP型木聚糖酶抑制蛋白与"拇指"结构无法形成稳固的氢键和疏水建,从而削弱XIP的抑制作用。     

基于赤水河流域生态补偿的政府和社会资本合作项目风险识别与分担

赤水河流域为生态脆弱区域,现行的流域生态补偿机制存在补偿资金来源单一、总量不足且持续性较差、补偿方式较为单一等问题。将政府和社会资本合作（Public-Private Partnership,PPP）模式应用于建立赤水河流域生态补偿机制,有助于拓宽补偿资金来源、增加资金总量、丰富补偿方式,推动各利益相关方收益共享、风险共担。与传统PPP项目相比,基于流域生态补偿的PPP项目具有更为复杂的风险结构,风险因素的正确识别和合理分担是成功运用PPP模式完善赤水河流域生态补偿机制的关键。识别基于赤水河流域生态补偿的PPP项目运作关键环节,甄别各环节面临的主要风险因素;基于云理论建立风险分担模型;将有关风险在政府和社会资本间进行分担。研究结果表明：（1）基于赤水河流域生态补偿的PPP项目运作过程共包括项目准备、项目实施和项目合同终结等三个阶段、共11个关键环节,各环节共面临26个主要风险因素。（2）分析了有关风险因素可能对赤水河流域生态补偿机制或PPP项目产生的不利影响,并指出了风险引致方。（3）在项目准备阶段,政府拥有绝对的资源优势,以政府为主承担主要风险;在项目实施阶段,项目风险总体上由政府承担为主向社会资本承担为主转移,80%的风险主要由社会资本承担;特许经营期满后,社会资本将项目的经营权（或所有权与经营权同时）向政府移交,在项目合同终结阶段,有关风险再次以政府承担为主。     

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。     

DNA末端硫修饰依赖的体外大片段DNA连接法

【背景】DNA组装技术是基因组合成中的一个关键技术。探索低成本、高效率的基因组合成技术一直是合成生物学的重要研究领域。在某些细菌如变铅青链霉菌中,DNA上有磷硫酰化修饰(简称硫修饰),而在另一些细菌如天蓝色链霉菌中存在一种含有硫修饰识别结构域(sulfur-binding domain, SBD)的识别蛋白,可以特异性识别DNA上的硫修饰,这启发了我们发展出一种新的DNA组装技术。【目的】探究在DNA末端硫修饰的连接中,T4 DNA连接酶与SBD相融合蛋白和单独的T4 DNA连接酶相比,是否有更高的连接效率。【方法】根据同源重组原理,设计硫修饰引物,扩增硫修饰的DNA片段。构建T4 DNA连接酶与SBD融合蛋白的3种表达载体T4-linker-SBD(Hga)、T4-linker-SBD(Spr)和T4-linker-SBD(Mmo),表达纯化以上3种融合蛋白。比较3组浓度梯度(2.4、0.24、0.024 mg/mL) T4 DNA连接酶与融合蛋白在2.5 kb和8.0 kb DNA片段连接上的差异。【结果】DNA末端硫修饰的2.5kb和8.0kb的两端片段均能扩增,而且3种融合蛋白...     

基于主体功能区的长江经济带绿色发展评价与问题区域识别

长江经济带已成为我国推进绿色发展的重要阵地。基于主体功能区视角,构建以水系统为纽带的长江经济带绿色发展评价指标体系,采用综合加权法、空间自相关、耦合协调度模型等方法探究2018年长江经济带130个城市绿色发展及各子系统耦合协调水平的空间格局,并对绿色发展的问题区域进行分类识别。结果表明：(1)长江经济带绿色发展水平呈由下游、中游至上游递减趋势;各主体功能区绿色发展指数表现为优化开发区>限制开发区>重点开发区。(2)绿色发展各子系统耦合协调度值位于0.365—0.656之间,多处于濒临失调和勉强协调的临界区间,耦合协调水平整体偏低。(3)从长江经济带整体来看,长江中上游地区绝大部分城市绿色发展主要受资源利用和产业发展水平偏低,及由此带来的生态和生活问题限制,且长江中上游地区各省会或直辖市对区域内其他城市绿色发展带动能力不足。从主体功能区视角来看,优化开发区以生态问题为主,仅上海和嘉兴两市;重点开发区以生态和生产问题为主,集中于武汉都市圈和成渝双城经济圈内部;限制开发区以生产和生活问题为主,主要位于省际边界型城市地区。最后综合问题识别结果,分别对长江经济带各主要问题区域绿色发展...     

汶川大地震滑坡体遥感识别及生态服务价值损失评估

利用遥感技术,提出了综合遥感指数、非监督分类和监督分类的自动识别滑坡体的方法：先构建4个遥感指数（植被指数SAVI、水体指数MNDWI、建筑指数NDBI和云指数NDCI）合成新影像图,用SAVI指数阈值分割新影像图确定无植被区,最后对无植被区进行非监督分类和监督分类区分滑坡体的方法。以TM／ETM＋影像为数据源,应用此方法提取了地震重灾区——汶川县的滑坡体,分类精度达93％,进而研究了滑坡体空间分布特征并对其造成的生态服务价值损失进行了评价。结果表明,滑坡体面积随着坡度的增加呈现先增后减的趋势,30～40°之间的滑坡体面积最大;地震共产生滑坡体206．5km^2,汶川-茂县,映秀-北川两大断裂带之间的区域受地震影响最大,成为滑坡灾害最为严重的区域,其中映秀镇15．9％的乡镇面积被滑坡体所掩埋;地震造成全县151．08km^2林地、16．13km^2草地和5．11km^2耕地丧失,崩塌的滑坡体填充的河流面积达3．45km^2;各类生态系统服务总价值损失22646万元,其中林地生态系统服务价值损失最大,占89．8％,虽然耕地价值损失所占比重不大,但滑坡灾害使人均耕地减少45．6m^2,加剧了该县耕地面积短缺的局面。     

根寄生植物吸器发育及其调控的研究进展

很多根寄生植物是重要的杂草,严重影响农业生产.吸器是寄生植物与寄主连接的特异性器官,是寄生植物与寄主间信号和物质交流的"桥梁",而吸器诱导因子在诱导吸器发育过程中扮演着重要角色.该文针对寄生植物吸器的发育过程,吸器诱导因子的种类、信号转导和基因调控,寄生植物如何避免寄主的防御这三方面的进展进行了综述,以期为进一步揭示寄...     

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。