棉铃虫性信息素生物合成研究进展

性信息素是昆虫两性通讯的化学信号,在物种繁衍中担当着重要的角色。以性信息素为基础的害虫诱杀和交配干扰等防治手段具有灵敏度高、选择性强、对天敌安全、不污染环境等优点,在害虫综合治理和绿色防控体系应用中深受青睐。棉铃虫Helicoverpa armigera是一种世界性农业害虫,具有适应能力强和寄主广泛的特点,条件适宜时常大面积暴发成灾。以棉铃虫为代表的醛类性信息素的生物合成和调控过程,是目前研究较早也较为透彻的一类性信息素。本研究概述了棉铃虫性信息素的组分和功能,生物合成时的信号转导途径和调控机制,以及性信息素前体的生成和特异性组分的碳链修饰过程,并总结了当前研究的不足,旨在为今后的基础研究和生产应用提供指导。

基于SVM-MLP融合模型的毒品混合物光谱识别研究

针对海洛因混合品、甲基苯丙胺混合品提出了一种基于支持向量机-多层感知器(SVM-MLP)融合模型的毒品混合品光谱鉴别方法。实验分别获取了海洛因、甲基苯丙胺与其他物质的90组毒品混合物光谱数据,采用基线自动校正和峰面积归一化除噪后借助主成分分析提取特征波数数据,建立基于SVM与MLP神经网络的融合分类模型。结果表明,基于高斯核函数、线性核函数、多项式核函数的SVM模型能够实现对不同质量分数海洛因混合品样本97.8%、97.8%、95.6%的准确分类,MLP模型能够对甲基苯丙胺混合品样本实现96.5%的准确分类。SVM-MLP融合模型无损、便捷、高效,有助于缉毒案件中毒品物证的鉴定和涉案人的司法量刑,具有一定的普适性和参考意义。