荔枝VQ基因家族鉴定及其对非生物胁迫的响应

【目的】VQ蛋白是一类含有保守VQ基序(FxxhVQxhTG)的植物特异性蛋白,在植物生长发育和非生物胁迫应答中发挥重要作用。研究鉴定了荔枝VQ基因家族,并分析其在不同组织的表达模式及在低温、高温、干旱和盐胁迫下的应答,为后续研究其抗逆机制奠定了基础。【方法】用生物信息学方法在荔枝全基因组中鉴定LcVQ基因,并对其理化性质、亚细胞定位、基因结构和保守基序等进行分析;用MEGA 6.0软件构建系统发育树,分析荔枝、拟南芥和水稻VQ蛋白的系统发育关系;用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)技术验证LcVQs对多种非生物胁迫的响应情况。【结果】荔枝中共鉴定获得可聚类为9个亚族的18个VQ基因(LcVQ1-18),依次分布在荔枝的11条染色体上,其编码蛋白的氨基酸数介于111~427之间,分子质量为12.48~45.49 kD;除LcVQ15和LcVQ17定位于细胞质之外,其余LcVQ蛋白均定位于细胞核。LcVQs启动子区域包含大量植物生长发育响应元件、激素响应元件及逆境响应元件。LcVQs的表达量在不同组织中具有明显差异,总体上分为普遍性表达和特异性表达。LcVQs可快速响应非生物胁迫,在低温、高温、干旱和盐胁迫处理3 h内分别有4,3,3,4个LcVQs明显上调表达。【结论】荔枝全基因组中有18个VQ家族成员,具有典型VQ保守结构域,能差异化响应多种非生物胁迫。

多年生黑麦草VQ家族基因的鉴定及分析

VQ(Valine-glutamine)是植物特有的一类蛋白,在植物生长发育及抵御生物与非生物胁迫中发挥着重要作用,但在多年生黑麦草(Lolium perenne L.)中鲜有VQ基因的相关研究报道。本研究利用生物信息学方法在多年生黑麦草基因组中鉴定了52个LpVQ基因,其不均匀地分布于7条染色体上。亚细胞定位结果显示,LpVQ蛋白主要定位于细胞核,仅LpVQ45定位于细胞膜。系统进化分析表明,LpVQ基因被分为7个亚家族,与拟南芥(Arabidopsis thaliana(L.)Heynh.)只存在4对直系同源基因。基因结构分析结果表明,46个LpVQ基因无内含子。荧光定量PCR分析结果显示,从各亚家族中随机选取的21个LpVQ基因不同程度地响应黑暗、高温及盐胁迫,且在胁迫早期快速响应。

大麦VQ基因家族鉴定及表达分析

【目的】鉴定大麦VQ基因家族成员并进行表达分析,为大麦VQ基因的功能挖掘提供理论依据。【方法】从大麦基因组中鉴定VQ基因家族成员,利用生物信息学方法对其结构特征及编码蛋白序列进行分析,基于转录组测序数据及实时荧光定量PCR方法进行大麦组织表达模式、盐胁迫和生物胁迫分析。【结果】在大麦基因组中鉴定出29个HvVQ基因(HvVQ1~HvVQ29),HvVQ蛋白序列平均长度较短(214 aa),多数HvVQ蛋白为碱性或偏中性蛋白,HvVQ基因不均地分布在大麦染色体上,定位于细胞核中。29个HvVQ蛋白均含有保守基序FxxxVQxhTG,近90%的HvVQ基因不含内含子。进化分析将大麦、拟南芥与水稻的VQ基因家族成员分为7个亚族(Ⅰ~Ⅶ),HvVQs基因不均地分布在Ⅱ~Ⅶ亚族中。大麦与水稻的共线性基因对数(17对)远多于与拟南芥的共线性基因对数(1对),种内共线性分析发现1对共线性基因对,非同义替换率/同义替换率(Ka/Ks)计算发现HvVQ蛋白主要处于纯化选择状态。HvVQ基因启动区富含生长发育作用元件、非生物胁迫反应元件和激素反应元件,种类及分布均呈多样性。对蛋白网络预测分析推断其与HvWRKY的2类亚族(Ⅱ-c和Ⅲ)存在互作关系。大多数HvVQ基因在组织中表达,HvVQ19在受到盐胁迫时表达量明显上调,在根尖和根伸长区表达量分别上调1.40和1.10倍;对其中10个HvVQ基因进行实时荧光定量PCR检测,HvVQ2基因在蚜虫和黄矮病毒胁迫下表达量均显著下调(倍数变化<0.5为显著抑制,>2.0为显著诱导),HvVQ7和HvVQ15基因在蚜虫和黄矮病毒胁迫下表达量上调最显著,其他7个HvVQ基因也均表现出差异表达。【结论】HvVQ基因家族成员存在序列保守性和进化性,其表达具有组织特异性,大多数成员表达水平受盐胁迫调控,有大量的激素响应元件,推测在生物和非生物胁应答中发挥重要调控作用。

葡萄辅助因子VvVQ10负调控白藜芦醇生物合成分子机理研究

为探究葡萄辅助因子VvVQ10在调控白藜芦醇生物合成中的作用机制,通过分析已发表转录组数据、叶片瞬时遗传转化及酵母双杂交等方法进行作用机制解析。结果表明,葡萄VQ家族成员中VvVQ10在正常生长状况下呈高表达,紫外光处理呈上调表达,而伤害与霜霉菌侵染处理则显著下调;在山葡萄叶片中瞬时沉默VvVQ10,白藜芦醇及其糖苷(虎杖苷)含量显著升高;酵母双杂交分析表明,VvVQ10蛋白可与VvWRKY8蛋白互作,且结合位点在VvWRKY8的N段或包含DNA结合区的C段。以上结果表明,VvVQ10可通过与VvWRKY8蛋白互作的方式负调控葡萄白藜芦醇的生物合成。

萝卜VQ1基因的克隆与序列分析

利用RT-PCR技术克隆了萝卜(Raphanussativus L.)VQ1基因CDS序列,并对其进行测序和生物信息学分析。结果表明,RsVQ1开放阅读框长861 bp,编码286个氨基酸残基,相对分子量为31.3 kD,理论等电点为6.49,脂肪指数为62.69,为不稳定的亲水性蛋白,无跨膜结构和信号肽。RsVQ1蛋白主要由无规则卷曲结构构成,预测其可定位于细胞核。系统发育分析表明该蛋白与十字花科作物VQ蛋白存在较高同源性。本研究为RsVQ1的表达和基因功能研究奠定了基础。

PCA-VQ融合降维的SMO-SVM说话人识别研究

针对说话人语音原始梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征参数维数较高造成的模型计算效率低以及不稳定的问题,基于序列最小优化(SMO)高效算法求解支持向量机(SVM)基本型的对偶问题,开展主成分分析-矢量量化(PCA-VQ)融合降维的SMO-SVM说话人识别算法研究。改进后的算法在MATLAB平台上仿真通过。仿真结果表明:通过PCA-VQ融合算法对MFCC特征参数进行优化降维后,SMO-SVM说话人识别模型的正确率提高3.77%,训练时间节省1.24 s,具有较好推广应用价值。

模拟退火多级VQ编码方案及实现

在查阅和分析多级矢量量化和模拟退火技术有关文献资料的基础上 ,阐述了矢量量化最优码书的形成条件 ,并以多级矢量量化和模拟退火技术为基础 ,提出了一种基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案 ,该方案充分弥补了多级矢量量化和模拟退火技术在图象编码中应用的各自不足 ,并且发挥了多级矢量量化和模拟退火技术在图象编码中应用的各自优点 ,理论和实验都证明 ,该算法不仅能降低计算复杂度和码书存储量 ,而且图象恢复效果较好 .

（∈，∈Vq）──模糊子模

利用模糊点与模糊集的拟重于关系，重新定义了模糊子模，并讨论了它们的性质，最后建立了模同态下模糊子模间的一一保序对应．

随机VQ与晶格VQ优劣之鉴

通过对随机VQ和晶格VQ优劣分析 ,得出随机VQ优于晶格VQ的结论 ,而晶格VQ仅仅在用于无记忆的、均匀分布的输入向量时 。

辣椒VQ基因家族的鉴定与低温胁迫下的表达分析

目的从辣椒(Capsicum annuum L.)全基因组中鉴定VQ基因,并进行基因结构、基因进化、染色体定位以及组织表达和低温诱导表达分析。方法利用辣椒基因组数据库,通过生物信息学方法,鉴定辣椒基因(Ca VQ)家族成员;利用MEME、GSDS 2.0、DNAMAN8、Map Inspect等软件进行基因结构及染色体定位分析;采用MEGA6.0软件进行系统进化树分析;利用RNA-seq数据及q RT-PCR的方法进行辣椒组织表达模式和低温胁迫分析。结果辣椒全基因组中含有29个Ca VQ基因;Ca VQ基因结构相对简单,不均匀地分布在辣椒各染色体上;Ca VQ基因家族分为2组(GroupⅠ和GroupⅡ)及6个亚组(GroupⅠa、GroupⅠb、GroupⅠc、GroupⅡa、GroupⅡb和GroupⅡc);不同组织中Ca VQ基因的表达量具有一定差异,低温胁迫可抑制或激活部分Ca VQ基因表达量。结论 Ca VQ基因家族包括29个成员,分为2组,6个亚组,分布于10条染色体上,其组织表达模式及基因响应具有多样性。

基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统

针对传统支持向量机(SVM)在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统。它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程(VQ-MAP),来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM来进行说话人识别。用Matlab进行仿真实验,结果表明,基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统大大降低了运算量,SVM训练时间短,且具有较高的识别率。

用于实时语声识别的连续VQ聚算法

本文阐述了一个用于实时语声处理的连续矢量量化聚算法(CVQC)。该算法把语声信息的时变性质用于训练和识别过程。与通常的动态时间弯曲(DTW)和矢量量化VQ方法比较,这个新算法的训练和识别速度均较快,码本较小,但仍保留两种方法的优点。这个新开发的算法着重于实时实现。此外,本文还介绍了一个以CVQC为基础的语声控制计算机命令输入系统。

Application of VQ-HMM to Chinese Spoken Digit Recognition

In this paper, a new speech recognition method was proposed, which integrated a VQ distortion measure and a discrete HMM. The VQ HMM uses a VQ distortion measure at each state instead of a discrete output probability used by a discrete HMM. The VQ HMM is described, and its speech recognition performance is compared with the conventional HMMs through the experiments on speaker independent Chinese spoken digit recognition. The comparisons confirm that the new method over performed traditional HMMs.

基于分段模糊聚类算法的VQ-HMM语音识别模型参数估计

提出了一种新的语音识别模型VQ-HMM。它综合了VQ和HMM的优点,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立模型,同时提出了基于分段模糊聚类算法的模型参数估计方法。文中给出了模型的实现方法,并通过实验证明了其在语音识别中具有很好的性能。

基于VQ-HMM的无教师说话人自适应方法

提出了一种新的语音识别方法 ,该方法综合了VQ ,HMM和无教师说话人自适应算法的优点 .该方法首先在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立VQ HMM ,同时采用无教师自适应矢量量化算法 ,来改变VQ HMM的各状态的码字 ,从而实现对未知说话人的码本适应 .本文通过非特定人汉语数码 (孤立和连续数码 )识别实验 ,把新的组合方法同基于CHMM的自适应和识别方法进行了比较 ,实验结果表明该方法鲁棒性好 ,所需计算量较少 ,自适应和识别效果远优于基于CHMM的方法 .

一种基于VQ的说话人确认的阈值设计方法

基于矢量量化的说话人确认系统的阈值的选取是影响系统性能的重要因素之一,而传统的采用固定的经验值作为阈值的方法鲁棒性差,且需要进行大量的实验。提出了用训练语音得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型,并基于此模型对说话人确认系统中阈值的确定提出了一种新的解决方法,实验结果表明由该方法得出的阈值比传统的经验值具有更好的鲁棒性,系统的识别率也有了显著的改善。

基于FVQ/HMM的无教师说话人自适应

本文提出了一种新的语音识别方法 ,它综合了VQ、HMM和无教师说话人自适应算法的优点 ,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立FVQ/HMM ,同时采用基于模糊矢量量化的无教师自适应算法 ,来改变FVQ/HMM的各状态的码字 ,从而实现对未知说话人的码本适应 .本文通过非特定人汉语数码 (孤立和连续数码 )语音识别实验 ,把该新的组合方法同基于CHMM的自适应和识别方法进行了比较 ,实验结果表明该方法的自适应和识别效果优于基于CHMM的方法 .

基于VQ-GMM的音频分类

音频分类在基于内容的音频、视频检索和分析中起着重要作用。文章针对静音、语音、音乐和环境背景音4类音频提出基于VQ-GMM的分类算法。首先通过阈值判决区分静音和非静音,然后利用VQ-GMM分类器将非静音进而分为语音、音乐和环境背景音。实验结果表明该方法的分类性能良好,平均正确率可达95%。

VQ话者模型中失真测度的鲁棒性研究

文中研究表明 ,反映说话人特征信息的特征参数矢量的各个分量通常具有不同的分布 ,对正确识别说话人身份的有效性是有差别的。文中将这种有效性差别作为权重矢量反映到失真测度计算公式中 ,提出了一种新的失真测度 ,即方差归一化失真测度。该失真测度可有效提高话者识别系统的识别性能。进一步的实验还表明 ,该失真测度能提高话者识别系统的时间鲁棒性。文中同时还给出了适合于话者识别的参数归正方法 :帧内幅度归正。

基于VQ的说话人识别算法与实验

介绍一种基于矢量量化(VQ)的说话人识别算法。用不同语音参数进行实验,得到令人满意的结果,说明VQ用于说话人识别是一种有效的方法。