简介：目的研究结直肠癌细胞炎症模型中基因表达的变化以及所涉及的信号通路。方法利用脂多糖（LPS）刺激SW480细胞1、3、6小时后提取RNA构建测序文库进行转录组测序,对表达有变化的基因归类,并进行京都基因与基因组百科全书（Kyotoencyclopediaofgenesandgenomes,KEGG）分析,对分析结果进行实时荧光定量PCR验证。结果发现LPS刺激SW480细胞1、3、6小时后,3个时间点表达均有显著变化的基因有250个。对这些差异表达的基因进行了KEGG信号通路富集分析发现利用脂多糖刺激构建的炎症模型里,TNF-α激活和NF-κB信号通路活化最显著。利用癌症基因组图谱（TCGA）数据库进一步对表达持续上调或下调的基因进行分析发现,部分基因在结肠癌标本中的表达趋势与LPS刺激结肠癌细胞引起的表达变化趋势一致。结论在利用脂多糖刺激构建的结肠癌细胞炎症模型中,炎症过程中的基因表达变化可能与结肠癌的发生发展密切相关。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：近年来,中国汽车工业发展迅猛,而市场竞争激烈和消费理念升级决定着汽车产品需要快速迭代,因此缩短整车研发周期是一个汽车企业在整车项目管理中的重要手段,这对一个汽车企业在满足客户需求同时能继续保持其产品竞争力有着非常直接的影响,本文结合整车项目管理经验和前人的研究成果对缩短整车研发周期的方法进行探讨论述,总结出了缩短整车研发周期另类新方法,对汽车企业研发新产品具有很好的借鉴意义。

简介：会吃饭，会扫墓，会拜年，家里有人怀孕就不会装修的话。再红发绿眼．身体里还是有中国文化的DNA。喜欢中国事物，又有钱的话，就要买生肖表。

简介：植物受到外界刺激后,内部会产生电信号并进行传递,引起一系列生理反应.实验测量了玉米在粘虫取食、剪伤以及烧伤刺激下电信号的变化,通过植物微弱电信号放大器、NIUSB6008数据采集卡、NIlabview等软件采集数据,采用OriginPro8.0及Image-Pro-Plus6.0软件进行分析处理,建立了三种刺激下的电信号变化模型图.结果表明,粘虫取食与其它刺激下的电信号变化波形图明显不同,这种特异波形变化模型图可以与农业远程监控系统相关联,为粘虫预警自动化管理提供参考.

简介：细胞内的钙离子（Ca2＋）是体内关键的信号转导因子,在诸多生理活动中都起着重要作用。肌浆网/内质网钙ATP酶（SERCA）能够将胞浆内的Ca2＋转运到肌浆网和内质网中,调控细胞的生长和凋亡。细胞凋亡是调节机体发育和衰老的基本机制,与Ca2＋密切相关。SERCA作为调控钙稳态的关键酶,它与细胞凋亡联系紧密。本文从心肌细胞、足细胞、胰岛β细胞、肝细胞和巨噬细胞等分别阐述了SERCA调控细胞凋亡的最新进展,将为疾病诊断和靶向治疗提供新的理论基础。

简介：道路交通信号控制系统是智能交通管理系统中重要的基础应用系统，是公安交通管理部门缓解交通拥堵最主要的技术手段。自2016年公安部交通管理局在全国部署推进城市道路交通信号灯配时智能化和交通标志标线标准化以来，交通信号控制系统受到了普遍的关注和重视；同时，随着近年来物联网、大数据、人工智能等技术的发展应用，交通信号控制系统也正处于技术创新发展的前沿。本文就交通信号控制系统技术的应用现状与发展趋势进行初步的分析探讨。

简介：菰黑粉菌与寄主互作形成膨大肉质茎——茭白,已成为我国第二大水生蔬菜.作为一种二态性真菌,菰黑粉菌的二型态转换与其致病力密切相关,对茭白孕茭至关重要.研究发现,尿素水解酶可能作用于真菌二型态转换.本文克隆了菰黑粉菌的尿素水解酶编码基因UeUal,发现该基因全长2598bp且无内含子,与宾地瘤黑粉菌的尿素水解酶基因近源.该蛋白的功能区域包含尿素水解酶γ亚基、尿素水解酶α亚基、尿素水解酶β亚基以及酰胺氢区域.利用qRT-PCR检测菰黑粉菌二型态转换过程中UeUal的表达变化,发现该基因在融合菌丝形成后表达量显著性升高,推测该基因与菰黑粉菌二型态转换后期的菌丝生长有密切联系.以上结果为进一步研究菰黑粉菌二型态转换机制及菰黑粉菌与茭白互作机制提供了基础材料.

简介：基因组重排作为一种快速改良细胞表型的方法,不仅能有效提高微生物合成活性产物的能力,也能提高微生物的耐受性和对底物的利用率,还能激活沉默基因的表达产生新的化合物.本文综合论述了基因组重排的概况和基因组重排的过程,并讨论了基因组重排对微生物表型改良的应用以及对基因组重排的展望.

简介：采用PCR技术克隆获得一个编码7个WD-重复序列蛋白的基因UeRak1.UeRak1基因全长1994bp,有1个974bp大小的内含子,开放阅读框1020bp,编码339个氨基酸,UeRak1具有保守的WD40结构域,为Gβ同源蛋白,结构及聚类分析结果表明UeRak1与玉米瘤黑粉菌（Ustilagomaydis）中的Rak1亲缘关系最近.实时荧光定量PCR结果显示UeRak1的表达量在细胞融合生长期急剧升高;当气生菌丝开始生长后表达量开始下降;在菰黑粉菌MT-1和T-1中UeRak1的表达趋势基本没有差别;但是MT-1菌株中UeRak1基因的表达量均不到T-1菌株的一半.表明UeRak1基因与菰黑粉菌细胞融合和菌丝生长具有紧密的联系.

简介：过去的几十年中,纵向一体化的商业模式在众多产业中居主导地位。完全一体化的企业甚至控制着某些产业的生产能力和战略局面,诸如钢铁、汽车、航空、计算机、纺织、塑料、航天、石油天然气等产业。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：针对观缆车主轴系统难以拆卸的特点,将声发射检测技术应用于观缆车轴承的故障诊断中,提出一种经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)与近似熵相结合的观缆车轴承故障诊断方法.即利用观缆车试验台对滚动轴承无故障、内圈故障和滚动体故障进行模拟,采集其声发射信号.通过EMD方法将获取的声发射信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsicmodefunction,IMF)分量,然后利用能量和相关系数法选取IMF分量,最后对筛选的IMF分量进行近似熵计算.实验结果表明,该方法能够有效判断观缆车滚动轴承是否存在故障.

简介：随着“互联网＋”概念的普及,网络上的资源随之成倍增长.面对庞大的数据资源,传统的搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息的获取需求.作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫的概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫的基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应的第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影的网址,快速搜索该网址某电影的影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到的数据进行分词处理,根据关键词的出现频率生成词云.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词云直观的展示出来.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：目的研究四川资阳地区汉族人群中D5S818,D21S11,D7S820,CSF1PO,D2S1338,D3S1358,vWA,D8S1179,D16S539,PentaE,TPOX,TH01,D19S433,D18S51,FGA,D6S1043,D13S317,D12S3911等18个短串联重复序列基因座的遗传多态性。方法采用PCR扩增及毛细管电泳技术对272名无血缘关系汉族个体的18个常染色体STR基因座进行分析。结果所有基因座基因频率均符合Hardy-Weinberg平衡（P〉0.05）,18个STR基因座H值为0.710~0.938,Pm为0.020~0.129,DP为0.871~0.980,PIC为0.672~0.904,PE为0.443~0.872。结论四川资阳地区汉族人群18个基因中除了D3S1358基因座的遗传多态性稍低以外,其余的17个STR基因座均具有比较高的遗传多态性,为群体遗传学和法医学后续研究提供了基础数据。