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为了研究遗传密码子对表达调控的影响,利用PCR重叠延伸法,对萝卜抗真菌蛋白Rs-AFP2基因编码序列区的部分核苷酸进行沉默突变,构建突变体Rs-AFPm.序列分析表明,PCR产物全长240bp,有一个阅读框,编码的蛋白由29个氨基酸的信号肽和51个氨基酸的抗真菌蛋白组成.突变体与突变前的Rs-AFP2基因相比,在编码区第3号氨基酸Lys相差一个碱基(TTG→TTA),第5号氨基酸Gln相差一个碱基(CAG→CAA),第6号稀有密码子Arg相差两个碱基(CAG→CGA).重新合成引物,将切除信号肽的Rs-AFP2基因和Rs-AFPm基因与原核表达载体pET-21b(+)分别重组到大肠杆菌BL21菌株.IPTG诱导后,二者均得到了表达.软件分析显示,突变前pETAFPo表达产物占全菌蛋白的3%,突变后pETAFPm的表达产物占全菌蛋白含量的8%;表达蛋白主要以包涵体的形式存在,包涵体经超声波破碎后,蛋白质复性,抑菌结果表明,pETAFPm表达产物的抑菌半径大于pETAFP2表达产物的抑菌半径.这些都说明改造后的Rs-AFPm基因与Rs-AFP2基因相比,已有效地提高表达量. 相似文献
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针对屏幕内容视频具有大量文字、图形区域以及锐利边缘的特点,本文在HEVC-SCC编码标准上提出一种结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法。考虑把有效的码率用在对于人眼视觉系统更加敏感的特性上,本算法主要从空域和时域两方面进行屏幕内容视频感知特性的提取。在空域方面,采用差分算子提取梯度幅值信息,得到空域特征的描述子;在时域方面,采用可以较好描述屏幕内容视频感知特征的梯度相似性度量信息,结合相邻帧间的相关性,得到时域特征的描述子。将时空梯度感知特性进行融合,用以控制屏幕内容视频编码的码率。实验结果表明,在随机接入模式下,本算法和原始HEVC-SCC算法相比,在略微降低误码率、节省码率开销的同时提高了视频的感知质量。 相似文献
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本文提出了一种基于多尺度特征残差学习卷积神经网络的视频超分辨率方法,考虑到视频帧间的时空相关性,所提的方法采用由双三次插值预处理后的连续五帧视频作为卷积神经网络的输入,经由网络重建中间帧作为输出,依次按顺序重建直至获得整个高分辨率视频。本文所提出的卷积神经网络主要由多尺度特征提取、残差学习、亚像素卷积层、残差连接(skip-connection)四大部分组成,通过对视频的多尺度特征的提取获得更丰富的不同尺度特征和残差学习达到较好地恢复高频信息的目的。本文采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)作为损失函数优化网络。实验结果表明,本方法在平均评价指标上较其他方法均有一定的提升(PSNR +3.151dB,SSIM +0.102),从主观评价上看可以有效地减少视频边缘模糊的现象。 相似文献
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针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式(Center Quad Binary Pattern, C-QBP)和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式(Simplified Quad Binary Pattern, S-QBP)两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。 相似文献
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为解析不同基因型水稻次生代谢差异成因及其富硒品质形成的蛋白质机制提供参考。采用同位素标记相对和绝对定量(iTRAQ)技术对天然富硒与非富硒水稻进行定量蛋白质组学研究,探讨两种基因型水稻蛋白质组表达水平的差异。结果共鉴定到定量蛋白质有3 161个,差异蛋白为401个,其中上调差异蛋白193个,下调蛋白208个,生物信息学分析得出77个目标差异蛋白,主要分成10类:氧化还原酶、转移酶、异构酶、热休克蛋白、裂解酶、水解酶、连接酶、合成酶、微管蛋白、肌动蛋白。分析表明天然富硒水稻的抗应激、抗氧化、活性氧代谢、碳水化合物和氨基酸代谢较非富硒水稻强,但参与淀粉合成途径作用较非富硒水稻弱。CYS和metE可能是导致两种类型水稻氨基酸差异的2种关键蛋白,OsAPx02、CatC、riPHGPX、HSP70和HSP90可能是调节两种类型水稻抗氧化和抗应激作用的蛋白基因。 相似文献
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本文提出了一种结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法。利用自然内容和屏幕内容视频DCT变换后系数能量分布不同的特点,结合当前预测单元(Prediction Unit, PU)梯度信息,将编码树单元(Coding Tree Unit, CTU)分成自然内容CTU,简单屏幕内容CTU和复杂屏幕内容CTU。对于自然内容CTU,选择35种传统帧内模式作为候选模式,跳过帧内块复制(Intra Block Copy, IBC)和调色板(Palette mode, PLT)模式;对于简单屏幕内容CTU,选择DC,PLANAR,水平和垂直模式作为候选模式,跳过IBC和PLT模式;对于复杂屏幕内容CTU,选择IBC和PLT模式,跳过其他候选模式。实验结果表明,在全I帧条件下,该算法相较于SCM-8.3可以节省38.55%的编码时间,大幅度降低了编码复杂度的同时只增加了1.82%的码率。 相似文献