置换弱毒C株非编码区的嵌合猪瘟病毒对猪的致病性研究

猪瘟(CSF)是由猪瘟病毒(CSFV)引起的一种高度接触性传染病。研究表明,CSFV的非编码区(UTR)与病毒复制和毒力相关。为了分析置换CSFV弱毒疫苗C株UTR的嵌合毒株对病毒复制和猪致病性的影响,以构建的C株和QZ14(CSFV 2.1 d型毒株)感染性克隆质粒pA-C和pA-QZ14为基础,扩增pA-C的UTR区和pA-QZ14除UTR以外的基因组序列,利用同源重组技术构建重组质粒pA-QZ14-CUTR;将体外转录的病毒基因组RNA转染PK-15细胞,连续传代以拯救嵌合病毒株QZ14-CUTR;将其接种PK-15细胞,通过免疫荧光和测序鉴定以确定拯救是否成功;RT-qPCR和毒价滴定法测定病毒生长趋势,分析其细胞适应性;将嵌合病毒以1×10^(5)TCID 50剂量肌肉接种试验猪以观察其致病性。结果表明,QZ14-CUTR拯救成功,基因组中稳定携带C株UTR序列;生长曲线显示,QZ14-CUTR病毒基因组拷贝数和滴度均低于亲本毒株QZ14;相较于QZ14株,QZ14-CUTR仅引起猪轻微的临床症状,不显著影响猪白细胞和淋巴细胞数;病理变化程度、排毒阳性率和组织中的病毒核酸阳性率均低于QZ14株;QZ14-CUTR能诱导特异性CSFV E2抗体,且抗体水平持续上升。综上所述,CSFV流行毒株QZ14的UTR被弱毒C株UTR置换后,其在PK-15细胞中的复制能力有所下降,对猪的致病力降低。

噪声环境下基于不确定性度量的随机HT直线检测

含噪图像中直线的自动检测是机器视觉和图像处理中的热点问题之一。基于Hough变换的直线检测算法中采用硬投票方案,在噪声环境下检测精度下降且占用内存大。为了提高检测算法的抗噪性和降低算法的计算复杂性,提出了一种新的将边缘点不确定性度量和随机Hough变换相结合的直线检测算法。该算法在所建立的点属于某直线上不确定性度量概率模型基础上,根据随机选择的两点间直线参数,按照Bayesian法则用基于不确定度量的参数空间软投票提高了检测算法的抗噪能力。实验结果表明,算法在较高的噪声(方差大于0.03)时,检测误差小于1‰,检测时间是单纯不确定度量直线检测方法的1/2,比传统Hough变换算法快10-15倍。

噪声环境下基于局部不确定性度量的多直线检测算法

针对噪声环境下复杂工件多直线测量中存在的检测精度下降问题，提出了一种基于局部不确定性度量的直线检测算法。该算法首先将目标区域分块，在每个子块内，建立点属于某直线不确定性度量概率模型，按照两点组合原理和Bayesian法则，计算任两点所确定的直线的累积不确定度量，通过对参数空间软投票检测直线。算法具有较强的抗噪能力和快速性。实验结果表明，该算法在较高噪声（方差为0．06）时，检测精度误差小于1‰，检测正确率仍可以达到90％以上，且其检测时间是单纯不确定度量直线检测方法的1／2，比传统Hough变换算法快4—5倍。

一种基于多尺度局部分形维轮廓不规则特征提取算法

黑色素瘤的早期鉴别是计算机辅助诊断研究的热点之一,其中轮廓结构不规则性是黑色素瘤早期诊断的重要特征。提取黑色素瘤轮廓不规则特征值的传统方法为全局分形维。由于此方法仅描述了黑色素瘤轮廓粗糙度的整体特征,且没有剔除轮廓的纹理不规则性,鉴别正确率不高。本文提出了利用多尺度高斯滤波去除轮廓纹理不规则部分,定义了具有重要诊断意义的结构不规则性度量,并在不同尺度下提出了新的基于局部分形维分布的轮廓不规则性特征。试验表明本文提取的特征较全局分形维和基于轮廓空间不规则性度量的方法在多层次上具有显著的不规则性信息,提高了基于轮廓不规则性鉴别黑色素瘤的能力。

党委班子交替应注重保持工作的连续性

基层有些能力、水平都不错的党委班子，在工作上虽劳心费神却事倍功半。其原因之一，是忽视了工作的连续性。如何有效地避免“一个班子一本账”、“新官上任三把火”的短期行为．