水稻在生长过程中会受到各种逆境胁迫的影响,特别是环境污染引起的土壤金属离子胁迫。P 1B-ATPase又称为重金属ATP酶(heavy metal transporting ATPase,HMA),作为P型ATP酶的一个亚族,目前已被证明参与植物体内金属离子转运。水稻基因组...水稻在生长过程中会受到各种逆境胁迫的影响,特别是环境污染引起的土壤金属离子胁迫。P 1B-ATPase又称为重金属ATP酶(heavy metal transporting ATPase,HMA),作为P型ATP酶的一个亚族,目前已被证明参与植物体内金属离子转运。水稻基因组中有多个基因被推断编码该类蛋白,但其功能尚未完全解析。文章通过对水稻第二染色体HMA基因(OsHMA,基因登录号AK107997)进行生物信息学分析,发现该基因编码蛋白含有金属结合结构域;表达模式分析结果表明:OsHMA在水稻幼苗、成体根中表达量最高;在铜离子诱导下表达水平上调,提示OsHMA可能在水稻铜离子转运中发挥作用。构建OsHMA基因RNA干涉载体,以用于后续分析其在水稻抗土壤金属离子胁迫中的功能。展开更多
针对跨年龄人脸验证任务中面部纹理、形状特征变化的问题,提出一种基于双编码平均局部二值模式(dual-coded average local binary pattern,DCALBP)与深度学习算法相结合的多任务人脸验证算法。首先,使用多任务卷积神经网络(multi-task c...针对跨年龄人脸验证任务中面部纹理、形状特征变化的问题,提出一种基于双编码平均局部二值模式(dual-coded average local binary pattern,DCALBP)与深度学习算法相结合的多任务人脸验证算法。首先,使用多任务卷积神经网络(multi-task convolutional neural network,MTCNN)对人脸检测图片进行预处理,引入双编码平均局部二值模式(DCALBP)和梯度直方图算法(histogram of oriented gradient,HOG)提取人脸的局部纹理特征和形状特征,运用典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)算法将两种特征融合,得到人脸年龄特征。然后,孪生网络(siamese network)提取人脸面部特征,并将纹理形状特征从中分离,抑制年龄因素对人脸验证的影响,从而得到具有年龄不变性的人脸特征。最后进行人脸特征匹配,实现跨年龄人脸验证。通过在数据集FG-NET、MORPH Album2以及经过处理的综合数据集上进行实验,准确率分别为89.73%、98.32%和98.27%,充分验证了该方法的有效性。展开更多
文摘水稻在生长过程中会受到各种逆境胁迫的影响,特别是环境污染引起的土壤金属离子胁迫。P 1B-ATPase又称为重金属ATP酶(heavy metal transporting ATPase,HMA),作为P型ATP酶的一个亚族,目前已被证明参与植物体内金属离子转运。水稻基因组中有多个基因被推断编码该类蛋白,但其功能尚未完全解析。文章通过对水稻第二染色体HMA基因(OsHMA,基因登录号AK107997)进行生物信息学分析,发现该基因编码蛋白含有金属结合结构域;表达模式分析结果表明:OsHMA在水稻幼苗、成体根中表达量最高;在铜离子诱导下表达水平上调,提示OsHMA可能在水稻铜离子转运中发挥作用。构建OsHMA基因RNA干涉载体,以用于后续分析其在水稻抗土壤金属离子胁迫中的功能。
文摘针对跨年龄人脸验证任务中面部纹理、形状特征变化的问题,提出一种基于双编码平均局部二值模式(dual-coded average local binary pattern,DCALBP)与深度学习算法相结合的多任务人脸验证算法。首先,使用多任务卷积神经网络(multi-task convolutional neural network,MTCNN)对人脸检测图片进行预处理,引入双编码平均局部二值模式(DCALBP)和梯度直方图算法(histogram of oriented gradient,HOG)提取人脸的局部纹理特征和形状特征,运用典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)算法将两种特征融合,得到人脸年龄特征。然后,孪生网络(siamese network)提取人脸面部特征,并将纹理形状特征从中分离,抑制年龄因素对人脸验证的影响,从而得到具有年龄不变性的人脸特征。最后进行人脸特征匹配,实现跨年龄人脸验证。通过在数据集FG-NET、MORPH Album2以及经过处理的综合数据集上进行实验,准确率分别为89.73%、98.32%和98.27%,充分验证了该方法的有效性。