作者单位
摘要
1 大理大学公共卫生学院, 大理大学预防医学研究所, 云南省滇西抗病原植物资源筛选研究重点实验室, 云南省高校人兽共患病跨境防控与检疫重点实验室, 大理 671000
2 大理州第二人民医院, 大理 671000
对云南省大理市小型哺乳动物携带的戊型肝炎病毒(HEV)进行调查, 用巢式RT-PCR对捕获的小型哺乳动物样品中的病毒进行检测, 用高通量测序对阳性HEV样本进行毒株全基因组测序, 用MEGA-X、BESTv1.10.4 和Geneious软件进行生物信息学分析。本研究筛查了6属7种共114只小型哺乳动物样本, 结果显示: HEV在褐家鼠中的阳性率为8.00%(2/25); 高通量测序获得1株编号为DL147的HEV全基因组, 经系统发生分析确定其为HEV-C1基因型, 与香港1例戊型肝炎患者血清中发现的HEV同源性最高, 核苷酸序列一致性达95.21%, 两株病毒的最早分歧时间约为2003年。研究证实, 云南省大理市褐家鼠存在HEV-C1感染, 其与近期报道的人源新发HEV高度同源, 有较近的系统发生关系, 对戊型肝炎防控有指导作用。
戊型肝炎病毒 人兽共患病 啮齿动物 遗传分析 高通量测序 hepatitis E virus zoonosis rodents genetic analysis high throughput sequencing 
激光生物学报
2023, 32(6): 0548
作者单位
摘要
1 湖南农业大学植物保护学院, 湖南省农业大数据分析与决策工程技术研究中心, 长沙 410082
2 湖南大学生物学院生物信息中心, 长沙 410082
为了探究哺乳动物病毒共受体间的共性特征, 本研究基于ViralReceptor数据库中收集的哺乳动物病毒-受体相互作用关系, 共收集277对病毒共受体组合, 从结构、功能、进化和组织表达等方面对这些病毒共受体进行系统分析, 并与来源于不同哺乳动物的病毒受体组合以及随机挑选的人类蛋白组合进行比较。结果显示, 哺乳动物病毒共受体相较于其他蛋白组合, 彼此间有更高的功能相似性, 在宿主蛋白相互作用网络中相互作用的比例更高, 在人体常见组织中的共表达水平更高。研究表明, 哺乳动物病毒共受体具有功能、表达和互作等共性特征。期望此结果能为病毒受体的发现和鉴定等研究提供参考。
哺乳动物病毒 生物信息学 病毒共受体 病毒受体 人类蛋白组合 mammalian virus bioinformatic virus co-receptor virus receptor human protein combination 
激光生物学报
2023, 32(6): 0537
曹明芳 1石楠楠 1,2李婧 1袁智 1,2[ ... ]姜洲洲 1,2
作者单位
摘要
1 福建中医药大学附属人民医院,福州 350004
2 福建中医药大学第一临床医学院,福州 350122
532 nm激光光凝是诱导啮齿类动物脉络膜新生血管( CNV)的一种既定方法。本研究旨在评价激光诱导 CNV在体内和体外随时间变化的形态变异程度,为今后 CNV相关研究提供观察指标。本实验首先对棕色挪威(BN)大鼠进行激光造模,随后,根据不同时间点对其进行体内眼底照相、光学相干断层扫描( OCT)、眼底荧光血管造影( FFA)和吲哚菁绿血管造影( ICGA),最后,应用组织病理检查进行体外验证。结果发现,光凝后第 7天出现 CNV,第 21天的 CNV总发生率最高。 FFA呈典型圆盘状强荧光渗漏, ICGA显示光凝区周边强荧光,中央低荧光,呈花环状形态。光学显微镜下可见,造模后第 7天,视网膜下 CNV形成,第 7~21天, CNV中央厚度逐渐增加,第 28天, CNV中央厚度保持相对稳定。这提示, 532 nm激光诱导 BN大鼠 CNV模型造模时间短,成功率高。这种造模方式可以广泛应用于临床前实验研究,为进一步研究 CNV发病机制提供了思路。
激光诱导 脉络膜新生血管 动物模型 BN大鼠 laser-induced 532 nm 532 nm choroidal neovascularization animal model brown Norway rats 
激光生物学报
2023, 32(4): 0321
作者单位
摘要
1 中国海洋大学信息科学与工程学部物理与光电工程学院, 山东 青岛 266100
2 中国科学院海洋研究所, 中国科学院海洋地质与环境重点实验室&深海极端环境与生命过程研究中心, 中国科学院海洋大科学研究中心, 山东 青岛 266071
旨在实现对海洋牧场水下底栖动物的原位识别, 使用随机森林算法实现识别分类检测, 对目标生物进行分类识别分析, 深入挖掘数据, 提高工作效率和决策可靠性。 利用研发的水下高光谱成像分析仪, 在不同的水下环境中通过获取五种海洋牧场常见经济动物(虾夷扇贝、 栉孔扇贝、 脉红螺、 皱纹盘鲍、 仿刺参)的高光谱数据, 归一化处理后运用机器学习中的随机森林(RF)、 基于主成分分析的随机森林(PCA-RF)、 基于递归特征消除的随机森林(RFE-RF)三种随机森林算法对五种底栖动物进行分类识别以及对比分析。 通过RF的变量重要性排序, 筛选出排名较高, 对模型贡献度高的波段所对应的反射谱强度数据, 再将排名靠前的特征波段数据输入分类器中, 通过优化参数, 得到分类准确度。 将数据的分类结果输出混淆矩阵, 可以看到五种样品的识别情况。 脉红螺样品识别精度最低, 为64%; 仿刺参与栉孔扇贝的识别精度最高, 达到了100%; 虾夷扇贝与皱纹盘鲍的识别精度分别为91%与96%。 三种方法最终得到的分类精度分别为: RF 90.13%; PCA-RF 95.20%; RFE-RF 98.74%, 达到了较为理想的分类效果, 体现了随机森林算法运用在水下高光谱数据分类研究的可行性。
随机森林 高光谱成像 分类 原位识别 底栖动物 特征选择 Random Forest Hyperspectral imaging Classification In situ identification Benthic fauna Feature selection 
光谱学与光谱分析
2023, 43(10): 3015
作者单位
摘要
1 赤峰学院化学与生命科学学院, 内蒙古 赤峰 024000
2 上海交通大学农业与生物学院食品科学与工程系, 上海 200240
动物源性食品是人类营养摄入必不可少的食品之一, 兽药被广泛用于动物饲养和疾病防治, 但兽药残留超标等问题对消费者的健康安全构成了严重威胁。 为防止受污染的食品对消费者造成危害, 研发快速有效的兽药残留分析方法非常必要。 表面增强拉曼光谱法(SERS)作为一种痕量的检测方法, 有望能够满足目前动物源性食品高效、 快速、 灵敏的检测需求。 综述了SERS方法在动物源性食品兽药残留检测中的研究进展, 包括肉类(猪肉、 鸡肉、 鸭肉、 鱼肉)、 乳和乳制品及蜂蜜中兽药残留的SERS分析研究。 概述了SERS技术在肉类食品中主要兽药残留的检测应用进展。 家禽肉中的兽药分析包括四环素类药物、 磺胺类药物、 恩诺沙星和激素类等药物; 猪肉中的兽药主要分析了β-受体激动剂、 氯霉素、 左旋咪唑等药物; 鱼肉中的兽药分析了染料类、 磺胺类和氯霉素等药物。 对乳和乳制品中的四环素类、 氨基糖苷类、 青霉素类、 酰胺醇类药物的SERS检测进行了总结讨论。 简述了SERS在蜂蜜中氯霉素类、 四环素类等药物的分析。 对SERS在动物源性食品的研究发展方向和应用前景进行了总结和展望。 虽然SERS作为一种快速、 超灵敏的检测方法, 在分析复杂食品体系中的微量或痕量化合物方面, 尤其是在食品中可能对健康造成危害的禁用和限用化学物质检测方面显示出了巨大的潜力, 具有较好的发展前景, 但依然面临极大的挑战。 突破技术瓶颈, 建立动物源性食品中兽药残留检测的SERS快速分析策略, 开发出兽药残留的现场实时检测方案, 将对食品安全检测监管具有重要意义。
表面增强拉曼光谱 动物源性食品 兽药残留 食品安全 Surface-enhanced Raman spectroscopy Animal-derived food Veterinary drug residues Food safety 
光谱学与光谱分析
2023, 43(6): 1667
作者单位
摘要
1 北京科技大学科技史与文化遗产研究院, 北京 100083
2 北京文物古建工程公司, 北京 100050
繁峙公主寺位于山西省五台山地区, 是明清时期集宗教场所与民众娱乐于一体的建筑遗存。 寺内壁画与彩塑绘制精巧, 尤其是大雄殿四壁壁画场面宏大, 构图严谨, 色彩鲜明, 是保存较为完整的明代水陆壁画精品。 目前公主寺壁画存在部分画面漫漶不清、 出现裂隙的情况, 通过实地考察与科技分析, 不仅可以揭示水陆壁画使用的原料和工艺, 也为日后开展修复材料的筛选与文物本体的保护工作提供一手资料。 研究运用显微镜观察(OM)、 拉曼光谱(RAM)、 红外光谱(FTIR)、 激光粒度分析(LPSA)、 X射线衍射(XRD)、 X射线荧光光谱法(XRF)、 扫描电镜能谱分析(SEM-EDS)及热裂解气相色谱质谱分析(Py-GC/MS)等多种科技手段, 对公主寺壁画制作材料及工艺进行分析研究。 实验结果显示: 壁画使用传统工艺绘制, 以土坯砖墙作为支撑体, 地仗层分为粗泥层与细泥层, 再涂刷一层打底的白粉层, 最后绘颜料层。 支撑体、 地仗用土与当地土样的成分相似, 整体颗粒粒径分布均以粉粒为主, 细泥层砂粒含量较粗泥层偏高, 粗、 细泥层分别掺有麦秸、 麻纤维等加筋材料。 尤其是通过红外光谱分析发现白粉层材料为高岭土; 应用拉曼光谱结合SEM-EDS分析确定了壁画所用的颜料, 蓝色为蓝铜矿(2CuCO3·Cu(OH)2), 白色为铅白(2PbCO3·Pb(OH)2), 绿色为人造氯铜矿、 羟氯铜矿(Cu2(OH)3Cl), 红色、 黄色与粉色颜料的显色物质为朱砂(HgS)、 铁红(Fe2O3)、 铁黄(FeO(OH))、 铅丹(Pb3O4)与铅白, 存在混合颜料进行调色的现象; 另外, 应用热裂解气相色谱质谱分析进一步辨别黑色颜料, 根据多环芳烃的相对含量对比结果与检出的松科类植物燃烧产物, 判断其为松烟墨, 同时确定了壁画绘制添加的胶结材料为动物胶。 该结果为公主寺壁画艺术研究提供更多原始信息, 丰富了对明代山西水陆壁画制作材料与工艺的科学认知。
公主寺 水陆壁画 明代 动物胶 松烟墨 Princess Temple Water-and-Land-Mural Ming Dynasty Animal glue Pine wood soot ink 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1155
作者单位
摘要
广东技术师范大学自动化学院,广东 广州 510665
为了精准掌握污水处理系统活性污泥中微型动物的种类,及时调整污水处理工艺,针对传统机器学习需要人工设计特征、提取特征、设计分类器等复杂过程的弊端,提出一种基于注意力机制和迁移学习相结合的污水活性污泥中微型动物的深度学习识别方法。在迁移学习的基础上,通过对传统的VGG16模型添加注意力模块(SE-Net block),调整输出模块,采用数据增强方法扩充数据集。实验结果表明:相比于改进前的模型,改进后的模型(T-SE-VGG16)能够准确识别不同类型污水活性污泥中的微型动物,测试准确率为98.21%,提高了识别精度,缩短了训练时间,模型收敛速度快,泛化能力强。结果证实了T-SE-VGG16模型对污水活性污泥中的微型动物识别的可行性和可靠性。
深度学习 迁移学习 注意力机制 活性污泥 微型动物识别 
激光与光电子学进展
2023, 60(2): 0215002
作者单位
摘要
1 呼和浩特市检验检测中心, 内蒙古 呼和浩特 010018
2 安徽建筑大学环境与能源工程学院, 安徽 合肥 230601
驼乳因具较高的营养价值和独特的保健作用, 已逐渐成为广大消费者所信赖的保健乳制品。 由于驼乳产量小而其市场价值高, 为在驼乳中参杂参伪提供了利润上的操作空间。 随着国家对乳制品中非法添加三聚氰胺的严打态势进一步加强, 劣质水解动物蛋白以其高蛋白含量、 价格低廉和非法添加隐蔽性强等特点逐渐成为乳制品中参伪的新宠。 防范和打击驼乳中参伪劣质水解动物蛋白成为了消费者和驼乳产业从业人员共同面临的巨大挑战, 如何快速、 便捷、 低成本检测驼乳当中参伪动物水解蛋白成为亟待解决的问题。 随着近红外光谱分析技术的飞速发展, 其分析速度快、 成本低、 样品无需前处理、 操作简便等优点逐渐在石油化工、 食品、 农业、 医药等诸多领域得到广泛应用。 采用6 mm测样皿的近红外光谱仪对驼乳参伪不同含量的动物水解蛋白进行测量获得原始光谱矩阵, 采用一阶导数、 SNV、 SG卷积平滑法、 一阶导数+SG平滑法、 一阶导数+SNV、 SG+SNV等方法对原始光谱进行预处理, 以全光谱10个主成分回归模型为评价, 通过比较原始光谱在不做任何预处理为本体系建立iPLS模型最佳光谱。 通过调整主成分计算规模, 确定了最佳主成分计算规模为10个。 通过调整区间划分数量, 以其对应的模型的R2和RMSECV值为评价标准, 最终确定了最佳区间划分数量为30。 通过实验和计算, 在7 887.87~7 590.87 cm-1区间得到了主成分数6, 相关系数0.945 1, RMSECV值0.200 1为驼乳掺伪水解动物蛋白最佳预测模型。 经内部交互验证, 该模型在本体系可以很好地预测复原驼乳中掺伪水解动物蛋白的情况, 为相关领域研究提供技术参考。
近红外光谱 间隔偏最小二乘法 复原驼乳 水解动物蛋白 Near-infrared spectroscopy Interval partial least squares Restored camel milk Hydrolyzed animal protein 
光谱学与光谱分析
2022, 42(10): 3143
杨铭伦 1,2张旭 1,2郭颖 1,2,*于新文 1,2[ ... ]高家军 1,2
作者单位
摘要
1 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京 100091
2 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室,北京 100091
为在红外相机等资源受限平台上实时、准确地实现海量野生动物图像自动识别,改善野生动物监测过程中数据传输负载重、时效性低等问题,基于YOLOv5模型,利用5类物种的红外相机图像构建数据集,对YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种网络结构进行训练。通过对比不同网络结构的精度、检测速度、体积,明确最优网络结构;同时分析模型在复杂背景信息干扰下的识别效果,评价YOLOv5在真实野外场景的适用性;并通过与其他同类算法的比较,明确YOLOv5用于野生动物识别的优势。实验结果表明:四种网络结构的识别精度均较高,F1-score和平均精度(mAP)均在90%以上,其中YOLOv5m的综合性能最好;YOLOv5在多种复杂背景信息干扰下识别效果仍较好,能够很好地适应真实野外场景;与其他算法相比,YOLOv5同时具有精度高、鲁棒性强、资源占用低等优势。YOLOv5是一种轻量化的模型且性能优越,为在资源受限的平台上进行野生动物实时识别提供了新的契机。
机器视觉 野生动物 目标检测 YOLOv5 图像识别 深度学习 
激光与光电子学进展
2022, 59(12): 1215015
作者单位
摘要
1 湖南师范大学生命科学学院, 长沙 410081
2 湖南西洞庭湖国家级自然保护区, 汉寿 415900
为了解湖南西洞庭湖国家级自然保护区两栖动物的资源状况及受威胁因素, 于2016—2018年选取保护区内典型生境, 设置10条样线开展实地调查, 记录样线内环境因子、两栖动物种类和数量及威胁因子。结果显示: 共记录两栖动物14种, 隶属1目5科8属, 占湖南省已记录68种两栖动物的20.59%; 区系组成多为东洋界种类, 其中, 东洋界华中区、华南区共有种9种, 占64.29%; 东洋界华中区、华南区、西南区共有种4种, 占28.57%; 被列为国家II级重点保护野生动物的有虎纹蛙(Hoplobatrachus chinensis)。经过计算分析, 记录到的两栖动物Shannon-Wiener指数和Simpson指数分别为1.445 4和0.649 1, Pielou均匀度为0.149 4。相关性分析表明, 不同月份两栖动物的物种丰富度及相对多度与环境因子均无显著相关性。湖南西洞庭湖国家级自然保护区两栖动物资源较丰富, 但分布不均匀, 多种人为干扰因素对该地区两栖动物多样性具有潜在影响。
西洞庭湖国家级自然保护区 两栖动物 物种多样性 人为干扰 调查 West Dongting Lake National Nature Reserve amphibians species diversity human disturbances investigation 
激光生物学报
2021, 30(3): 276

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