根边缘细胞缓解土荆芥淋溶途径化感作用对苦荞麦代谢扰动的机制

土荆芥(Chenopodium ambrosioides)可通过淋溶途径的化感作用抑制周围植物的种子萌发和幼苗生长,而根边缘细胞(Root border cells,RBCs)对此具有缓解效应。为探讨这一效应的分子机制,以苦荞麦(Fagopyrum tataricum)为研究对象,测定了在土荆芥水浸提液处理前及处理后,保留RBC组和移除RBC组根尖活性氧(ROS)、超氧阴离子(O_(2)^(-))和丙二醛(MDA)含量以及抗氧化酶[超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)]活性的差异。再利用转录组测序分析上述处理对其代谢通路的影响,并进行qRT-PCR验证。结果表明:土荆芥水浸提液处理后,苦荞麦根尖ROS、O_(2)^(-)和MDA的含量以及抗氧化酶(POD和CAT)活性明显提高,且RBC移除组升高更多。通路分析表明,土荆芥水浸提液处理后,移除和保留RBCs组的苯丙素合成、α-亚麻酸代谢、类黄酮合成和谷胱甘肽代谢通路都显著发生改变。其中,苯丙素合成通路以抑制为主,且移除RBCs后受到抑制的程度更低;α-亚麻酸代谢通路中的甾酯水解酶(steryl ester hydrolase,TGL4)和磷脂酶A1(phospholipase A1,DAD1)的表达量大幅上调,而在移除RBCs组则未见变化,TGL4和DAD1负责将磷脂酰胆碱催化形成α-亚麻酸,为抑制植物生长并提高抗性的茉莉酸(JA)提供丰富的底物。此外,与根部疏水性有关的角质、木栓质和蜡合成通路只在移除RBCs组显著改变。上述结果表明,根边缘细胞通过影响根尖抗逆物质合成(苯丙素通路)、抗氧化酶和非酶抗氧化系统(类黄酮和谷胱甘肽)和根部疏水性等方面,以及提高茉莉酸(JA)的表达,在生长和防御中寻找平衡,缓解土荆芥水溶性物质化感胁迫;土荆芥水溶性物质成分复杂,具体哪一种成分在其化感作用中扮演主效作用,尚待进一步研究确证。

藏文文本聚类及其相关技术综述

藏文作为一门古老的语言有其独有的规则和特点。随着网络的普及,互联网用户中的藏族同胞迅速增加,网络上的藏文文本也越来越多。利用藏文文本聚类来提供更高效的管理和更良好的用户体验成为近年的研究热点。本文首先介绍了藏文文本聚类的应用背景和相关概念,然后介绍了藏文文本特点和藏文文本聚类的相关技术,讨论了藏文文本建模和聚类算法,最后对藏文聚类发展和应用进行了总结和展望。

融合字词模型的中文命名实体识别研究

命名实体识别(NER)是自然语言处理中一项非常重要的基础任务。传统的机器学习方法在处理该任务时,主要依赖于人们的专业领域知识和人工提取的特征。为了在不需要人工特征的条件下获得较好的结果,该文提出了一种融合字词BiLSTM模型的命名实体识别方法。首先分别用BiLSTM-CRF训练得到基于字的模型Char-NER和基于词的模型Word-NER,然后将两个模型得到的分值向量进行运算和拼接,将拼接后的向量作为特征送入SVM进行训练,使用SVM对Char-NER和Word-NER进行模型融合。实验结果表明,该方法在不需要人工特征的条件下,在1998年《人民日报》语料和MSRA语料上对人名、地名、机构名识别的F值分别达到了94.04%、92.15%、87.05%和91.73%、93.20%、83.15%。

基于多覆盖模型的神经机器翻译

覆盖模型可以缓解神经机器翻译中的过度翻译和漏翻译问题.现有方法通常依靠覆盖向量或覆盖分数等单一方式存储覆盖信息,而未考虑不同覆盖信息之间的关联性,因此对信息的利用并不完善.针对该问题,基于翻译历史信息的一致性和模型之间的互补性,提出了多覆盖融合模型.首先定义词级覆盖分数概念;然后利用覆盖向量和覆盖分数存储的信息同时指导注意力机制,降低信息存储损失对注意力权重计算的影响.根据两种覆盖信息融合方式的不同,提出了两种多覆盖融合方法.利用序列到序列模型在中英翻译任务上进行了实验,结果表明,所提方法能够显著提升翻译性能,并改善源语言和目标语言的对齐质量.与只使用覆盖向量的模型相比,过度翻译和漏翻译问题的数量得到进一步减少.

基于语义对齐的生成式文本摘要研究

针对当前生成式文本摘要模型在解码时对摘要整体语义信息利用不充分的问题,提出一种基于语义对齐的神经网络文本摘要方法。该方法以带注意力、Pointer机制和Coverage机制的Sequence-to-Sequence模型为基础,在编码器与解码器之间加入语义对齐网络,实现文本到摘要的语义信息对齐;将获得的摘要整体语义信息与解码器的词汇预测上下文向量进行拼接,使解码器在预测当前词汇时不仅利用已预测词汇序列的部分语义,而且考虑拟预测摘要的整体语义。在中文新闻语料LCSTS上的实验表明,该模型能够有效地提高文本摘要的质量,在字粒度上的实验显示,加入语义对齐机制可以使Rouge_L值提高5.4个百分点。