花鲈半乳糖凝集素基因家族的鉴定及在不同环境因子胁迫下表达响应

为探究在花鲈(Lateolabrax maculatus)响应环境因子胁迫中半乳糖凝集素(Galectins)发挥的作用，本研究通过全基因组水平鉴定获得了花鲈的14个Galectin基因(LGALS1、LGALS2a、LGALS2b、LGALS3a、LGALS3ba、LGALS3bb、LGALS4、LGALS8a、LGALS8b、LGALS9、LGALS17、GRPa、GRPb和GRPc)。通过系统发育、拷贝数、共线性和基因结构分析证实了基因注释的准确性和结构上的保守性。利用转录组测序数据进行Galectin基因的组织表达及在多种环境因子胁迫下的表达模式分析。研究表明，Galectin家族各基因在花鲈的7个组织(肝、鳃、脾、胃、脑、精巢和卵巢)中广泛表达，且有6个基因(LGALS3ba、LGALS4、LGALS8a、LGALS9、LGALS17和GRPa)表现出明显的组织特异性。Galectin家族的不同成员在4种环境因子胁迫下(低氧、碱度、高温及盐度适应)表现不同程度的表达响应，其中LGALS3a、LGALS3ba、LGALS4、LGALS17和GRPb在4种环境胁迫中表现出显著的差...     

基于多聚类中心的加权聚类铸体薄片图像分割方法

针对人工利用显微镜对岩石铸体薄片进行鉴定的低效和普通聚类分割算法对图像边缘分割效果差的问题，本文从岩石特征出发，提出了一种基于聚类分割算法的多聚类中心加权分割新方法，并使用该方法训练了一个适用于岩石铸体薄片的分割模型。使用该模型可以快速地完成对大量薄片的鉴定任务。该方法通过构建新的聚类距离提升了对薄片各组分边缘和内部的分割效果，将多聚类中心的方法和加权的聚类方法相结合，进一步增强了对薄片边缘部分的分割。利用来自疏松岩心的铸体薄片图像进行分割实验，并将本文提出的聚类分割新方法与普通的聚类分割算法的结果进行比较，发现本文方法的分割误差比普通分割方法的误差最高降幅达37.2%。与现有深度学习分割算法对数据量和数据类型的高要求相比，多聚类中心的加权聚类分割算法更适合地质领域中的分割任务，具有较高的应用价值。