目的以细菌16S r DNA序列为分子标记,对12例来自华南地区肉芽肿性小叶性乳腺炎(GLM)患者的脓液标本进行细菌培养和分子鉴定,从而探讨该地区肉GLM与潜在致病细菌之间的关系。方法将收集到的12例脓液标本接种于血琼脂平板,对在平板上生长...目的以细菌16S r DNA序列为分子标记,对12例来自华南地区肉芽肿性小叶性乳腺炎(GLM)患者的脓液标本进行细菌培养和分子鉴定,从而探讨该地区肉GLM与潜在致病细菌之间的关系。方法将收集到的12例脓液标本接种于血琼脂平板,对在平板上生长的细菌进行革兰染色并进行初步的鉴定。进一步通过DNA提取试剂盒提取细菌总DNA并利用通用引物对其16S r DNA序列进行PCR扩增,然后测定其核酸序列,在GenBank中通过BLAST比对查找其同源序列并进行分子鉴定,最后利用MEGA 6.0软件构建所鉴定细菌的分子系统发育树。结果 12例脓液标本经血琼脂平板培养后2例呈阳性,细菌检出率为16.7%,革兰染色结果表明细菌为革兰阳性杆菌。序列分析结果显示两个标本的16S r DNA序列与Gen Bank中已有的棒状杆菌属16S r DNA序列达到99%的相似度,并且在系统发育树中与Corynebacterium kroppenstedtii DNF00591(KJ082041)和Corynebacterium kroppenstedtii CIBU 090024(JF299190)聚类成为一枝。结论基于收集到华南地区12例GLM标本,通过16S r DNA基因测序分析和系统发育树构建的分子生物学方法,能够对GLM的细菌进行鉴定与分析。数据分析结果表明由kroppenstedtii棒状杆菌为致病菌导致华南地区GLM的概率约为16.7%。展开更多
为提高基于卷积神经网络(CNN)目标检测算法的检测速度,提出一种基于混合结构CNN的目标快速检测算法。采用基于CNN的Faster R-CNN目标检测框架,对其CNN进行优化。基于多层感知器结构,提出CR-mlpconv卷积层结构。在网络浅层采用C. Re LU策...为提高基于卷积神经网络(CNN)目标检测算法的检测速度,提出一种基于混合结构CNN的目标快速检测算法。采用基于CNN的Faster R-CNN目标检测框架,对其CNN进行优化。基于多层感知器结构,提出CR-mlpconv卷积层结构。在网络浅层采用C. Re LU策略,同时结合CR-mlpconv层结构和C. Re LU策略,合理设计层参数,构成卷积神经网络。将该卷积神经网络融合到Faster R-CNN检测框架中,实现目标快速检测。实验结果表明,在检测精度的适当影响范围内,该算法能够减少网络模型参数并降低网络模型的内存消耗,提高网络的实时性。展开更多
文摘目的以细菌16S r DNA序列为分子标记,对12例来自华南地区肉芽肿性小叶性乳腺炎(GLM)患者的脓液标本进行细菌培养和分子鉴定,从而探讨该地区肉GLM与潜在致病细菌之间的关系。方法将收集到的12例脓液标本接种于血琼脂平板,对在平板上生长的细菌进行革兰染色并进行初步的鉴定。进一步通过DNA提取试剂盒提取细菌总DNA并利用通用引物对其16S r DNA序列进行PCR扩增,然后测定其核酸序列,在GenBank中通过BLAST比对查找其同源序列并进行分子鉴定,最后利用MEGA 6.0软件构建所鉴定细菌的分子系统发育树。结果 12例脓液标本经血琼脂平板培养后2例呈阳性,细菌检出率为16.7%,革兰染色结果表明细菌为革兰阳性杆菌。序列分析结果显示两个标本的16S r DNA序列与Gen Bank中已有的棒状杆菌属16S r DNA序列达到99%的相似度,并且在系统发育树中与Corynebacterium kroppenstedtii DNF00591(KJ082041)和Corynebacterium kroppenstedtii CIBU 090024(JF299190)聚类成为一枝。结论基于收集到华南地区12例GLM标本,通过16S r DNA基因测序分析和系统发育树构建的分子生物学方法,能够对GLM的细菌进行鉴定与分析。数据分析结果表明由kroppenstedtii棒状杆菌为致病菌导致华南地区GLM的概率约为16.7%。
文摘为提高基于卷积神经网络(CNN)目标检测算法的检测速度,提出一种基于混合结构CNN的目标快速检测算法。采用基于CNN的Faster R-CNN目标检测框架,对其CNN进行优化。基于多层感知器结构,提出CR-mlpconv卷积层结构。在网络浅层采用C. Re LU策略,同时结合CR-mlpconv层结构和C. Re LU策略,合理设计层参数,构成卷积神经网络。将该卷积神经网络融合到Faster R-CNN检测框架中,实现目标快速检测。实验结果表明,在检测精度的适当影响范围内,该算法能够减少网络模型参数并降低网络模型的内存消耗,提高网络的实时性。