苹果NLP(Nin-Like Protein)转录因子基因家族全基因组鉴定及表达模式分析

【目的】探究苹果NLP转录因子全基因组特征与表达模式,以便更深入地了解其结构特点与作用机制。【方法】基于本地BLAST数据库和Pfam数据库两大数据库,运用blastp和hmmsearch两种查询策略,对苹果全基因组范围内的NLP转录因子家族成员进行鉴定。经过严格筛选与确认后,对搜索结果进一步展开分析,主要分为3部分,包括NLP蛋白分析、NLP分析与苹果NLP表达分析,其中ProtParam、Clustal Omega、MEGA7、MEME 5.0.2、SOPMA、Phyre2、WoLF PSORT、STRING等程序或软件用于蛋白质分析,基因分析使用MG2C、GSDS 2.0、PlantCARE、psRNATarget等在线工具,对于苹果NLP表达情况利用qRT-PCR进行定量检测。【结果】从苹果全部蛋白数据库中共筛选出6个NLP成员,系统进化分析可将它们分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三类;蛋白二级结构以无规则卷曲为主,其次是α-螺旋,占比最小的是β-转角;亚细胞定位预测均定位于细胞核中,符合转录因子的特征;染色体定位显示5个基因(MDP0000584547除外)定位于4条染色体上;启动子分析发现大量与激素和逆境响应相关的顺式作用元件,暗示它们可能参与到激素和逆境信号的调控过程中,此外还识别到一个响应氮的GCN4作用元件,进一步说明该类转录因子与氮素有密不可分的关系;通过定量检测揭示苹果NLP家族在茎、叶等组织高表达的特征模式,并且表达分析结果也证实苹果NLP响应氮饥饿、干旱胁迫等。【结论】通过对苹果全基因组的分析,共识别6个NLP转录因子,对6个基因的结构与蛋白保守域分析,发现它们之间具有极高的相似性、保守性,同时又存在差异。类比拟南芥NLP蛋白的关联网络,推测与拟南芥NLP7同源性最高的MDP0000132856可能也具有复杂的功能。

‘海尔特兹’红树莓果实发育过程中NLPs(NIN-like proteins)转录因子家族的生物信息学分析

为探究‘海尔特兹’红树莓中NLPs(NIN-like proteins)转录因子家族成员的基本特征和表达模式,本研究利用生物信息学技术对‘海尔特兹’红树莓4个发育时期(青果、黄果、红果、深红果)果实的NLP基因家族成员进行分析。结果表明:红树莓中3个NLPs转录因子都含有RWP-RK结构域,其中RuNLP1和RuNLP2的保守基序相同;红树莓的NLPs转录因子家族成员与野草莓和月季的NLPs转录因子家族进化关系最近,且NLPs基因家族的基因扩增发生在单子叶植物和双子叶植物祖先分化之前;RuNLP1和RuNLP2为酸性不稳定的亲水性蛋白质,而RuNLP3为碱性不稳定的亲水性蛋白质;三者都不含信号肽和跨膜结构;RuNLP1和RuNLP2蛋白质均定位于细胞核,而RuNLP3定位于细胞核和叶绿体;二级结构的预测结果显示,结构占比均以无规卷曲为主,α螺旋次之,与三级结构预测结果基本一致,结果较为可靠;RuNLPs转录因子家族成员之间不存在互作现象;RuNLPs基因家族3个成员的表达量随果实逐渐成熟均减少。本研究为RuNLPs转录因子家族在红树莓果实发育过程中的分子机制提供了理论基础。

棉花NLP(NIN-Like Protein)基因家族的全基因组鉴定及表达分析

【目的】全基因组范围内探究棉花NLP转录因子的结构特点及进化特征,深入了解棉花NLP转录因子表达模式,为后续NLP的功能研究和利用奠定基础。【方法】采用BLASTP和HMMsearch 2种策略进行搜索,鉴定亚洲棉、雷蒙德氏棉、海岛棉、陆地棉4种棉花全基因组范围内的NLP转录因子家族成员。对确认后的棉花NLP家族成员进一步展开生物信息学分析,利用在线软件Expasy对分子量、理论等电点等理化性质进行预测;使用MEGA 7软件构建系统进化树;通过网站MEME进行蛋白保守基序分析;运用在线软件GSDS 2.0分析基因结构;TBtools进行染色体定位绘制;McscanX进行棉花NLP家族复制基因分析;利用PlantCARE网站预测棉花NLP基因家族启动子元件;通过TBtools绘制不同组织及非生物胁迫下棉花NLP基因表达热图,分析组织表达特性和响应非生物胁迫的特征。通过RT-qPCR分析缺氮和复氮处理后棉花NLP基因的表达情况。【结果】从亚洲棉、雷蒙德氏棉、海岛棉、陆地棉蛋白数据库中分别筛选出11、11、21和22个NLP转录因子成员,家族蛋白序列长度为693—996个氨基酸,相对分子质量为76.92—110.02 kDa,理论等电点为5.13—7.77,亚细胞定位几乎均定位于细胞核中,NLP基因启动子区发现大量激素响应和逆境响应顺式作用元件。系统进化分析将棉花NLP蛋白分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ组,基因复制分析发现片段复制是NLP基因在棉花中扩张的主要方式。Ka/Ks均小于1显示棉花中NLP基因进化主要经历纯化选择。表达分析结果也证实棉花GHNLPs响应氮饥饿和复氮过程。【结论】从亚洲棉、雷蒙德氏棉、海岛棉、陆地棉中分别鉴定获得11、11、21和22个NLP转录因子成员,它们之间具有较高的保守性,又有一定程度的差异。陆地棉GHNLPs在缺氮及复氮处理过程中表达量发生显著变化,可能在棉花响应硝酸盐过程中具有一定作用。

Genome-wide identification and expression analysis of NIN-like Protein(NLP)genes reveals their potential roles in the response to nitrate signaling in watermelon

To balance the relationship between high yield and low nitrogen supply,the nitrogen utilization efficiency of watermelon needs to be improved urgently.Nodule inception-like Protein(NLP)transcription factors play a key node role in nitrate response and growth and development of plant,however,comprehensive analysis of the NLP gene family in watermelon is unclear.This study explored the functional classification,evolutionary characteristics,and expression profile of the ClNLP gene family.Three ClNLPs were categorized into three groups according to their gene structure and phylogeny.All of them contained the conserved RWP-RK and PB1 domains.Evolutionary analysis of ClNLPs revealed that ClNLP1 and ClNLP3 underwent strong purified selection.In addition,cis-acting elements related to plant hormones and abiotic stresses were present in the ClNLP promoter.According to tissue-specific analysis ClNLP was widely expressed in roots,stems,leaves,flowers and fruits,and ClNLP1 was significantly induced in the roots of different nitrogen utilization varieties under different nitrate nitrogen supply.The SRTING functional protein association network suggested that ClNLP1 is associated with most genes,such as NRT1.1,NRT2.1,NIA1,and NIR1,and the dual-luciferase reporter assay found that ClNLP1 positively regulates the expression of ClNRT2.1.We speculated that ClNLP1 might play a central role in regulating the response of watermelon to nitrate nitrogen.

一种提高跨语言理解的NLP迁移学习

随着互联网信息的发展,如何有效地表示不同语言所含的信息已成为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的一项重要任务.然而,很多传统的机器学习模型依赖在高资源语言中进行训练,无法迁移到低资源语言中使用.为了解决这一问题,结合迁移学习和深度学习模型,提出一种多语言双向编码器表征量(Multi-lingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers,M-BERT)的迁移学习方法.该方法利用M-BERT作为特征提取器,在源语言领域和目标语言领域之间进行特征转换,减小不同语言领域之间的差异,从而提高目标任务在不同领域之间的泛化能力.首先,在构建BERT模型的基础上,通过数据收集处理、训练设置、参数估计和模型训练等预训练操作完成M-BERT模型的构建,并在目标任务上进行微调.然后,利用迁移学习实现M-BERT模型在跨语言文本分析方面的应用.最后,在从英语到法语和德语的跨语言迁移实验中,证明了本文模型具有较高的性能质量和较小的计算量,并在联合训练方案中达到了96.2%的准确率.研究结果表明,该文模型实现了跨语言数据迁移,且验证了其在跨语言NLP领域的有效性和创新性.

基于NLP构建病历后结构化专病数据库探索与实践

目的/意义建设基于结构化电子病历的专病数据库,提高专病数据库规范性和可用性,提高临床科研工作效率。方法/过程采用模板化输入、自然语言处理等技术,将非结构化电子病历转化为结构化电子病历,基于结构化电子病历构建专病数据库。结果/结论龙华医院基于结构化电子病历建设的银屑病专病数据库分中心,为临床科研人员提供结构化科研数据源,辅助提升分析效率;同时有效支撑上海申康“基于多中心的银屑病专病大数据临床科研随访一体化平台”建设,有助于专病数据库高质量、规模化发展。

NLP技术在红色文化传播领域中的应用分析

红色文化作为中国共产党的宝贵精神财富,蕴含着丰富的革命历史、光荣传统和崇高精神,是新时代大学生思想政治教育的重要资源。随着自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术的飞速发展,将其应用于红色文化的传播和教育已成为新的研究方向。NLP技术以其智能化、交互性、个性化的特点,为红色文化的数字化呈现、智能化推荐、交互式体验等提供了有力支撑,有助于提升红色文化传播的效率,促进红色文化在青年学生中的创新传承。本文将聚焦NLP技术在高校红色文化传播中的应用,深入剖析其应用优势、应用思路与应用展望,以期为新时代高校红色文化传播教育提供新思路、新方法,为培养担当民族复兴大任的时代新人提供智力支持。

基于NLP的油气非常规作业风险识别及管控措施推送

本文介绍了一种基于自然语言处理(NLP)技术的油气非常规作业风险识别及管控措施推送方法。该方法通过构建非常规作业JSA知识库和风险智能识别模型,并集成于非常规作业许可管理系统中,实现了对油气非常规作业风险的高效自动识别和针对风险的管控措施精准推送,最终提高油气非常规作业风险管控水平。

自然语言处理(NLP)技术在大型企业采购物料主数据治理实践中的应用研究——以某集团为例

对主数据的研究背景及国内外研究应用现状进行全面介绍;进行企业主数据治理的理论研究,包括主数据治理的构成、方法论及成熟度模型评估;以某集团为例,对物料主数据管理进行需求调研分析,剖析在信息化建设中遇到的问题,引入自然语言处理(NLP)技术,通过模型设计和逐步优化,实现物料分类梳理、属性提取、数据结构化、数据标准化、数据查重等环节的质效提升,设计出了一套适合某集团的物料主数据治理方案;对主数据管理平台进行架构设计、功能模块设计和接口集成设计,使其满足物料主数据管理的要求。与传统物料主数据建设模式比,本技术的核心在于:物料数据识别处理由智能算法代替人工,提高了工作质效,符合技术发展趋势,为包括某集团在内的众多大型企业采购物料标准化建设提供了新路径。

NLP技术在企业采购管理中的应用探索

企业采购管理是一项十分复杂的工程,因为无论是生产服务、业务开展还是日常运营都需要进行大量采购。随着行业的发展、技术的进步与管理的革新,企业采购项目越来越复杂,且出现了采购计划不科学、重复采购等问题,这严重影响了企业高质量经营管理目标的实现。因此,企业需要在采购管理中融入新观念,运用新方法、新技术来提升采购管理质量。自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术可以在企业采购计划编制环节,以采购目录为依据对采购需求进行模糊匹配、自动纠错、分类整合,形成精简、科学的采购计划草案,并综合利用近几年采购计划相关资料,对采购项目进行横向与纵向比较。基于此,文章阐述NLP技术在企业采购管理中应用的积极作用,提出NLP技术在企业采购管理中的应用策略,以供参考。

基于NLP技术构建AI运维机器人的探索与实践

随着网络业务的快速发展和网络技术的快速演进,人们对网络运维的要求也随之提高。当下的网络运维存在技术门槛高、闭环效率低、运维一致性差等问题。AI运维机器人基于NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)技术,为运维人员提供极简的“对话式”运维操作,智能识别运维意图和操作对象,高效自动化执行任务,有效降低了运维人员的技术门槛,替代烦琐人工操作,有效提升了运维效率,实现了网络运维的提质增效。

基于NLP的图书馆智能问答系统研究

随着计算机算力的提升和智能设备的普及,社会逐步进入智慧化时代。高校图书馆作为高校的文献信息中心,进行智慧化转型提升服务质量是时代所需。因此,文章借助智能问答技术,设计了基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的图书馆智能问答系统,创新图书馆参考咨询服务模式,提高图书馆服务水平和效率。

NLP技术在智能语音质检中的应用

在数字化时代,智能语音质检成为企业提升工作效率的重要工具,其中自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术的应用为智能语音质检提供了技术支持。NLP技术通过情感分析、语义分析等手段,使得质检过程更加高效、准确,并降低了质检成本。基于此,探讨了NLP技术在智能语音质检中的应用优势和具体实现方式。

Transforming Healthcare:AI-NLP Fusion Framework for Precision Decision-Making and Personalized Care Optimization in the Era of IoMT

In the rapidly evolving landscape of healthcare,the integration of Artificial Intelligence(AI)and Natural Language Processing(NLP)holds immense promise for revolutionizing data analytics and decision-making processes.Current techniques for personalized medicine,disease diagnosis,treatment recommendations,and resource optimization in the Internet of Medical Things(IoMT)vary widely,including methods such as rule-based systems,machine learning algorithms,and data-driven approaches.However,many of these techniques face limitations in accuracy,scalability,and adaptability to complex clinical scenarios.This study investigates the synergistic potential of AI-driven optimization techniques and NLP applications in the context of the IoMT.Through the integration of advanced data analytics methodologies with NLP capabilities,we propose a comprehensive framework designed to enhance personalized medicine,streamline disease diagnosis,provide treatment recommendations,and optimize resource allocation.Using a systematic methodology data was collected from open data repositories,then preprocessed using data cleaning,missing value imputation,feature engineering,and data normalization and scaling.Optimization algorithms,such as Gradient Descent,Adam Optimization,and Stochastic Gradient Descent,were employed in the framework to enhance model performance.These were integrated with NLP processes,including Text Preprocessing,Tokenization,and Sentiment Analysis to facilitate comprehensive analysis of the data to provide actionable insights from the vast streams of data generated by IoMT devices.Lastly,through a synthesis of existing research and real-world case studies,we demonstrated the impact of AI-NLP fusion on healthcare outcomes and operational efficiency.The simulation produced compelling results,achieving an average diagnostic accuracy of 93.5%for the given scenarios,and excelled even further in instances involving rare diseases,achieving an accuracy rate of 98%.With regard to patient-specific treatment plans it generated them with an average precision of 96.7%.Improvements in early risk stratification and enhanced documentation were also noted.Furthermore,the study addresses ethical considerations and challenges associated with deploying AI and NLP in healthcare decision-making processes,offering insights into risk-mitigating strategies.This research contributes to advancing the understanding of AI-driven optimization algorithms in healthcare data analytics,with implications for healthcare practitioners,researchers,and policymakers.By leveraging AI and NLP technologies in IoMT environments,this study paves the way for innovative strategies to enhance patient care and operational effectiveness.Ultimately,this work underscores the transformative potential of AI-NLP fusion in shaping the future of healthcare.

基于NLP模型的智能外呼系统研究与设计

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的重要分支,主要研究使计算机能够理解、翻译、生成和修改人类的自然语言。它利用机器学习算法和模型从海量的语料库中学习语言知识,并应用于自然语言处理,从而实现自动化处理自然语言的目标。基于这一技术,通过建设外呼平台,实现自动拨打电话给客户并在沟通过程中利用机器人对实时语音流进行语音识别,以挖掘客户意图,根据预设的话术模板以真人语音录音或TTS播报形式与客户进行交流。通过识别和筛选单通话内容,高效准确地锁定潜在意向客户,从而实现提高效率、降低成本的目标。

基于NLP的数据采集系统设计与实现研究

NLP作为人工智能领域的一个重要分支,在数据采集系统的发展和研究中起到了关键作用。它帮助人们解决了从大量的文本数据中抽取有价值信息的问题,促进了数据采集的自动化和智能化,文章对NLP在数据采集系统中的应用进行了研究。

基于NLP理念的六大理解层次模型在诊断学教学中的应用

目的:探讨基于神经语言程序(Neuro-Linguistic Programming,NLP)理念的六大理解层次模型在诊断学教学中的应用效果。方法:2022年9月至2022年12月,采用目的抽样法选取教学中的两个临床医学专业教学班级作为研究对象,按学期时限分为观察组和对照组,对照组采用传统说教的沟通教学模式,观察组采用基于NLP理念的六大理解层次模型教学模式;比较两组临床专业学生诊断学相关知识问卷评分、干预前后自我效能感、学习满意度。结果:观察组在诊断学相关知识问卷中,症状学要点、体格检查要点、实验室检查要点、影像学诊断要点、诊断伦理与沟通要点5个维度的评分高于对照组(P<0.05),且干预后的自我效能感和学习满意度也优于对照组(P<0.05)。结论:基于NLP理念的六大理解层次模型能够提升临床医学专业学生对诊断学知识的掌握程度,并培养他们的诊断思维与方法。

一种基于NLP的智能培训系统中知识点与题库关联方法

随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术在各个领域得到了广泛应用。文章提出一种基于NLP技术的智能培训系统中知识点与题库关联方法,该方法利用NLP技术对培训材料进行文本分析,自动提取知识点,并基于知识点和题库之间建立关联模型,实现试卷题目的自动分配。该方法能够有效提高培训系统的智能化水平,提高培训效率和质量。

基于NLP模型的医学实践育人模式研究

目的在医学实践育人探索过程中,以北京中医药大学丹心计划(以下简称丹心计划)成员为样本,构建医学实践育人模型,为医学高层次人才培养提供参考。方法通过对152名丹心学员进行深度访谈并使用Nvivo11.0质性分析软件进行扎根理论分析建模。结果根据神经语言程序设计(neuro-linguistic programming,NLP)理论构建“环境-能力-信念”育人机制的丹心计划医学实践育人模型。结论丹心计划通过育人环境构建、素质能力培养、价值信念塑造构建“下基层-强实践-塑丹心”的丹心计划医学实践育人模式,提升了医学生的职业胜任力和职业认同感,为医学实践育人模式提供了成功范例。

利用NLP技术提高科技期刊编辑质量的策略分析

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术,尤其是自然语言处理(Nature Language Processing,NLP)工具,在科技期刊出版领域具有重要的应用价值。通过系统性分析,发现NLP技术在自动化稿件初审、审稿意见整合、编辑加工与语言润色等环节中能够有效提升编辑工作的效率和稿件质量。此外,该技术能够促进科技期刊的内容创新与读者互动,通过自动化选题推荐和定制化内容推送,提升了科技期刊的学术价值和市场影响力,并提出了有效利用NLP技术赋能科技期刊编辑和出版全流程的策略。