马氏珠母贝雌雄同体和自体受精的研究

对马氏珠母贝(Pinctada martensiiDunker)成体的性腺进行外观和切片观察,可把马氏珠母贝雌雄同体的个体分为2种类型,其中A类型可以从性腺外观特征上辨别,而B类型需性腺穿刺或组织切片来确认。对试验群体的性腺的类型进行的初步统计表明,雌雄同体个体比例A类型为4.6%,B类型为3.4%,其中雌雄生殖细胞均接近成熟的个体分别约为1.8%和2.1%。通过解剖、0.07‰的氨海水处理,对雌雄同体个体的自体授精及其早期胚胎发育进行了研究,发现自体授精的受精率低于异体授精,同时在发育过程中有较多的卵裂球解体,但仍有部分胚胎可以发育成D型幼虫。

图神经网络在复杂图挖掘上的研究进展

图神经网络对非欧式空间数据建立了深度学习框架,相比传统网络表示学习模型,它对图结构能够实施更加深层的信息聚合操作.近年来,图神经网络完成了向复杂图结构的迁移,诞生了一系列基于复杂图的图神经网络模型.然而,现有综述文章缺乏对复杂图神经网络全面、系统的归纳和总结工作.将复杂图分为异质图、动态图和超图3种类型.将异质图神经网络按照信息聚合方式划分为关系类型感知和元路径感知两大类,在此基础上,分别介绍普通异质图和知识图谱.将动态图神经网络按照处理时序信息的方式划分成基于循环神经网络、基于自编码器以及时空图神经网络三大类.将超图神经网络按照是否将超图展开成成对图划分为展开型和非展开型两大类,进一步按照展开方式将展开型划分成星形展开、团式展开和线形展开3种类型.详细阐述了每种算法的核心思想,比较了不同算法间的优缺点,系统列举了各类复杂图神经网络的关键算法、(交叉)应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行了展望.