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题名口腔癌引流区淋巴结细胞培养不同时间的表型动态分析
被引量：1
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作者
郭伟
邱蔚六
张志愿
何荣根
林国础
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机构
上海第二医科大学口腔医学院口腔颌面外科学教研室
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出处
《华西口腔医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
1995年第4期241-244,共4页
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文摘
通过流式细胞仪，利用抗人Ｔ细胞单克隆抗体系列（ＯＫＴ３，ＯＫＴ４，ＯＫＴ８），对６例口腔癌引流区淋巴结细胞（ＤＮＬ）进行了培养前后的动态定量分析。结果显示：培养前后均以Ｔ淋巴细胞为主，平均为５８．３７％和７２．１３％；ＯＫＴ３＋和ＯＫＴ８＋亚群由培养前１３．１８％，１７．２１％，上升到培养后的５０．３９％，５２．６５％，ＯＫＴ４／ＯＫＴ８值为１：１．１５。结果还揭示：ＤＮＬ细胞主要是Ｔ淋巴细胞组成，其中亚群以Ｔ８（细胞毒Ｔ细胞）占多数；ＯＫＴ４／ＯＫＴ８比值同健康人外周血比值相比呈现例置；机体免疫功能的稳定在一定程度上依赖Ｔ细胞亚群之间协调的比例。
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关键词
口腔肿瘤
引流区
淋巴结细胞
表型动态
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分类号
R739.803
[医药卫生—肿瘤]
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题名种子动态萌发表型分析算法的研究和软件实现
被引量：2
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作者
赵建华
周洁
戴杰
丁国辉
徐凌翔
关雪莹
周济
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机构
南京农业大学前沿交叉研究院/作物表型组学交叉研究中心
南京农业大学人工智能学院
浙江大学农业与生物技术学院
英国国立农业植物研究所/英国剑桥作物研究中心
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出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1266-1275,共10页
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基金
江苏省基础研究计划项目(BK20191311)
中央高校基本科研业务费专项资金(JCQY201902)。
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文摘
[目的]种子是植物研究中重要的对象之一,本研究旨在对关键种子萌发表型进行动态监测及量化分析,为了解不同植物生存、生长和繁衍提供表型依据。[方法]本研究以小麦(Triticum aestivum)为研究对象,利用监督式机器学习算法(如K近邻、支持向量机、随机森林),在不同颜色空间上对3种弱筋小麦品种的种子萌发图像序列进行前、背景对象训练及背景分割,然后通过构建自动化图像处理算法进行目标提取,再结合图论和二维骨架动态分析幼根和根尖点的位置变化,实现关键萌发性状的高通量数字化提取。[结果]本研究可获得大量人工难以计量的萌发性状,包括种子长、宽、面积、周长,幼根和幼芽长度及生长速率等。通过与人工统计数据的线性回归分析,关键动态性状如幼根长、根生长速率、芽长的决定系数R 2值分别为0.922(n=188,P<0.001,RMSE=1.727)、0.719(n=191,P<0.001,RMSE=0.406)、0.897(n=115,P<0.001,RMSE=2.726)。[结论]本研究提出的算法能有效获取种子萌发动态表型组,并可扩展至棉花(Gossypium barbadense)和油菜(Brassica napus),为遗传育种和植物研究提供表型分型依据和智能化解析技术。
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关键词
种子萌发
动态表型分析
自动化图像处理
监督式机器学习
小麦
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Keywords
seed germination
dynamic phenotypic analysis
automated image processing
supervised machine learning
wheat
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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