Mask R-CNN图像特征提取网络的理解与探析

Mask R-CNN是一种实例分割算法,可以完成目标检测、实例分割、关键点检测等计算机视觉领域的一些基础任务。本文中主要针对Mask R-CNN图像特征提取网络进行介绍,以加深Mask R-CNN前段基础处理网络中对图像特征提取部分的理解。

基于遗传多样性和选择消除分析挖掘禾谷镰孢致病相关基因

近年来,由禾谷镰孢(Fusarium graminearum)侵染引起的小麦赤霉病、玉米茎腐病和穗腐病频繁发生,造成严重的农作物产量损失。为了解禾谷镰孢的遗传多样性以及挖掘其致病相关基因,本研究利用单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)技术,对93份来自世界不同地区的禾谷镰孢进行群体遗传分析和选择消除分析。利用基因组分析工具箱(Genome Analysis Toolkit4,GATK4)对这些禾谷镰孢的全基因组重测序数据进行处理,获得了3,817,652个SNP标记。基于SNP获得的系统发育树、主成分分析(PCA)及群体遗传结构分析结果,将这些禾谷镰孢分为3个类群。基于选择性降低,对类群1和类群2进行选择消除分析,结果发现类群1受到的选择压力更大。在群体多态性(0m)和群体分化指数(Fst)两者交集的前5%区域确定了70个受选择区域,依据基因组位置信息获得了76个蛋白编码基因。进一步通过KEGG通路富集分析,以及候选基因在禾谷镰孢-寄主植物互作过程中的转录水平分析,初步确定了其中8个基因(FGSG_05447、FGSG_05610、FGSG_10272、FGSG_10313、FGSG_01353、FGSG_05545、FGSG_10858和FGSG_12745)与禾谷镰孢的致病性密切相关。研究结果为揭示禾谷镰孢致病机理以及小麦和玉米相应抗性品种的选育奠定了基础。