1 湖南大学生物学院, 长沙 410082
2 湖南大学生物学院, 长沙 410082南华生物医药股份有限公司, 长沙 410006
3 2.南华生物医药股份有限公司, 长沙 410006
4 南华生物医药股份有限公司, 长沙 410006
微卫星( microsatellites)在新型冠状病毒( SARS-CoV-2)的基因组表达调控、种群遗传进化以及宿主免疫互作调节方面发挥重要作用。该研究利用 NCBI数据库以及微卫星分析系统筛选并测试 SARS-CoV-2原株及变体中不同微卫星数量与遗传特征的关联, 探索影响 SARS-CoV-2遗传多样性的微卫星特征。通过生物信息学分析, 构建 SARS-CoV-2的全基因组序列库, 并收集关于序列库的遗传特征、微卫星数量以及微卫星相对位置分布特征信息；通过生物统计学分析, 对不同微卫星数量进行相关性测试以及单样本 Wilcoxon符号秩非参数检验。结果表明, SARS-CoV-2的原株与变体(除 Lambda和 Omicron)中不同微卫星数量、占比与相对位置分布特征相似。 2核苷酸重复( 77%～78%)、3次基序重复( 22%～23%)以及全长 6 bp(73%)的微卫星占比较高, 而 ORF3a(0.48/100 bp)、 E(0.44/100 bp)与 N(0.40/100 bp)3个编码区序列的微卫星密度也较高。总平均微卫星数量与碱基含量间存在显著的负相关性( r: – 0.799 6；P: 0.009 7), 但与碱基替换量无显著相关性。本研究丰富了分子生物学领域对 SARS-CoV-2的遗传多样性以及进化机制的研究, 并为新型冠状病毒感染疫情的防治提供了新思路。
新型冠状病毒 微卫星 遗传多样性 碱基含量偏向性 种群遗传进化
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101
2 中国科学院大学, 北京 100049
蔬菜品质和新鲜度的高低不仅影响食用时的口感, 而且营养程度也不一样。 作为蔬菜品质和新鲜度重要参考指标之一的叶绿素和含水量的检测, 已经越来越受到国内外学者的重视。 相比于传统的肉眼目视判断的检验方法, 可见-近红外光谱分析具有快速高效、 无损、 非接触等独特的优势, 更加适合蔬菜的实时检测。 目前相关研究主要集中在生长中植被叶绿素和含水量的反演, 对市场上成品蔬菜的研究较少, 或者研究对象单一, 缺乏市场普适性。 此外, 光谱数据的获取需要专业的光谱仪采集, 费时费力, 各种生理生化指标的研究离实用化还有很长的距离。 为了与实际相结合, 基于智能手机光谱系统（SCSS)建立了快速、 准确、 普适性强的反演蔬菜叶绿素和含水量的模型, 并通过地面光谱仪SVC数据验证了该系统的可靠性。 选取市场典型的五种蔬菜（菠菜、 小油菜、 油麦菜、 生菜和娃娃菜）作为实验样本, 分别进行常温保存和冷藏保存来模拟现实中菜市场和超市的蔬菜储存环境。 每隔24 h进行一次数据采集。 对获取的原始光谱数据进行波段选择和小波变换去噪的预处理。 构建蔬菜叶绿素反演指数(VCRI（m, n）)和蔬菜含水量反演指数(VWRI(i, j)), 分别提取该两个指数与叶绿素和含水量实测值的相关系数R作为权重系数, 最终建立了叶绿素和含水量的加权平均反演模型。 实验结果表明, SVC仪器和SCSS两者数据针对蔬菜叶绿素和含水量的敏感波段基本一致, 叶绿素反演的敏感波段在730~980 nm之间, 反演精度R2分别为0.863和0.808 1, 标准差为8.679 5和8.892 5; 含水量反演的敏感波段在水汽吸收波段950~1 000 nm之间, 反演精度R2分别为0.742 9和0.712 9, 标准差为8.789 9%和8.861 4%。 SVC实验数据跟SCSS实验数据结果十分接近, 验证了新型智能手机光谱系统实时监测蔬菜叶绿素和含水量的有效性。 智能手机光谱系统具有体积小、 价格便宜的优势, 结合网络云端服务和实时数据反馈的特点, 能够实现蔬菜品质和新鲜度指标的智能检测, 让光谱分析真正应用于人们日常生活中。
蔬菜 智能手机光谱系统 叶绿素值 含水量 实时无损检测 Vegetable Smart cellphone spectral system Chlorophyll Water content Nondestructive detection in real-time 光谱学与光谱分析
2019, 39(5): 1524
1 生物医学工程研究所, 中国医学科学院北京协和医院, 天津 300192
2 中医药工程学院, 天津中医药大学, 天津 300193
3 精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津大学, 天津 300072
4 遥感与数字地球研究所, 中国科学院, 北京 100101
舌苔信息的提取对于中医舌诊客观化起着非常重要的作用, 目前中医舌苔信息提取多基于图像处理技术, 用数码相机拍摄舌体RGB彩色图像, 然而, 现有的方法在信息量方面还不能满足中医临床的需要, 为了探究舌体更多信息, 本研究将高光谱成像技术用于中医舌诊舌苔信息的提取中, 以获得在全波段内舌体信息进而为中医舌诊诊断方式以及客观化提供一种新途径。 首先运用高光谱采集系统采集来检者舌体在371.200 0～992.956 0 nm之间的343个波长的高光谱信息, 并且记录来检者的中医舌诊的临床诊断结果, 然后对采集到的16例来检者的高光谱图像进行感兴趣区域提取, 即将舌体信息与背景信息进行分离, 进而对提取的感兴趣区域舌质与舌苔光谱信息和图像信息进行处理。 由实验结果分析发现, 16例来检者舌苔和舌质部分光谱差异最大波段位于525～600 nm之间, 对382.108 0～963.668 0 nm之间均匀提取9个波长处的舌体单一波长的二维图像信息并进行图像绘制, 通过对比来检者舌体实际情况发现在527.548 0 nm处能够很好的真实反映舌体表面舌苔附着情况, 实验结果表明, 高光谱技术在中医舌苔信息提取方面具有一定的可行性, 能够为中医舌诊舌苔分离以及舌苔信息提取提供一种快速、 简便的检测手段。
高光谱 成像 中医 舌苔 信息提取 Hyperspectral Image The traditional Chinese medicine Tongue coat Information extraction
