CRISPR/Cas9系统活细胞成像技术进展（特邀）

CRISPR/Cas9系统因其高效、操作简便、物种适应性广等优势被广泛应用于基因编辑领域,该系统是由靶向目标DNA序列的引导RNA （sgRNA）和具有切割酶活性的Cas9蛋白组成。近年来,通过将核酸酶失活的Cas9突变体dCas9 （dead Cas9）或sgRNA与荧光蛋白（FPs）、有机染料、量子点（QDs）结合开发出一系列超分辨活细胞成像技术,该技术有助于在更高分辨率下研究不同基因、染色体以及基因与染色体之间的时空关系,对促进遗传学、细胞生物学和生物医学等领域的快速发展具有重要意义。文中主要总结基于CRISPR/Cas9系统的活细胞成像技术的最新进展,有望进一步扩大活细胞成像技术在生物医学领域的广泛应用。     

粗颗粒盐渍土地区掏挖基础抗拔承载力特性及数值模拟研究

根据哈密南—郑州±800 k V特高压直流输电线路的工程条件,对粗颗粒盐渍土地区掏挖基础抗拔承载性能进行数值模拟分析,研究了盐渍土层厚度、盐渍土层状态、基础深径比及水平荷载与上拔荷载比值对抗拔承载力的影响规律。结果表明:掏挖基础抗拔承载力在盐渍土层盐分结晶时随盐渍土层厚度增大而增大,盐分溶蚀时随盐渍土层厚度增大而减小。抗拔承载力随深径比增大持续增大,临界深径比约为4.5;随着深径比增大,盐渍土层状态对基础抗拔承载力的影响逐渐减弱;超过临界深径比后,结晶状态抗拔承载力与融化状态趋于一致。盐渍土层盐分结晶状态下的水平荷载影响系数高于溶蚀状态。     

可学习动态分组卷积神经网络的大规模点云分割

针对现有大规模点云语义分割算法提取特征时冗余干扰信息过多,导致神经网络分割性能较差的问题,提出可学习动态分组卷积神经网络架构,高效准确地实现大规模点云分割。对输入点云以分组的方式进行局部几何特征提取,并通过动态筛选和修剪冗余特征通道来减少无用特征信息对神经网络特征识别的干扰,进一步提高网络模型语义分割精度。构建位置编码模块,将点云位置特征映射到高维频域空间,使神经网络充分挖掘点云频域特征信息,增强特征的丰富性。对提取到的局部几何特征和全局单点位置特征进行融合,并构建可学习动态分组卷积神经网络,完成解码得到最终分割结果。实验结果表明,该算法在大规模点云分割数据集S3DIS和SemanticKITTI上的mIoU分别为69.6%和58.3%。与现有点云语义分割方法相比,所提出的网络模型具有更高的分割准确率和较低的参数量。