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塞内加谷病毒2C蛋白对细胞因子调控的研究
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作者 董建国 鲁绍芳 +7 位作者 葛雨 赵文肖 阮梦凡 于雪婷 张宁 张永恒 饶丹 赵留涛 《中国预防兽医学报》 北大核心 2025年第6期632-636,共5页
为了解塞内加谷病毒(SVV)感染后其2C蛋白对宿主细胞分泌细胞因子水平的影响,本实验经PCR扩增SVV 2C基因后连接pEGFP-C1真核表达载体,构建表达2C蛋白的重组质粒pEGFP-C1-2C,将该质粒转染293T细胞后12 h、24 h和36 h收集细胞,经western b... 为了解塞内加谷病毒(SVV)感染后其2C蛋白对宿主细胞分泌细胞因子水平的影响,本实验经PCR扩增SVV 2C基因后连接pEGFP-C1真核表达载体,构建表达2C蛋白的重组质粒pEGFP-C1-2C,将该质粒转染293T细胞后12 h、24 h和36 h收集细胞,经western blot检测2C蛋白的表达水平,结果显示,重组质粒pEGFP-C1-2C转染后各时间点均大量表达2C蛋白,且其达量无明显差异。再次收集上述不同时间点细胞,采用荧光定量PCR检测细胞中的IL-1β、趋化因子CCL-2、CCL-5以及TNF-αmRNA的转录水平。结果显示:与对照组相比,2C蛋白于SVV感染后12 h显著促进IL-1βmRNA的转录水平(P<0.05),于24 h极显著促进IL-1βm RNA的转录水平(P<0.001);于各时间点均极显著促进CCL-2 mRNA的转录水平(P<0.001),于12 h极显著促进CCL-5 mRNA的转录水平(P<0.001);于12 h和36 h极显著促进TNF-α转录水平(P<0.001或P<0.01)。本研究首次系统阐明SVV 2C蛋白对宿主细胞IL-1β、CCL-2、CCL-5及TNF-α等关键细胞因子的动态调控作用,提示2C蛋白在SVV感染过程中可能通过持续诱导宿主趋化因子介导其的炎症反应,为深入研究病毒调控宿主免疫反应及药物开发奠定了基础。 展开更多
关键词 塞内加谷病毒 2C蛋白 细胞因子
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基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法 被引量:8
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作者 刘晓文 曾雪婷 +3 位作者 李涛 刘刚 丁向东 米阳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期267-274,共8页
针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reas... 针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features, CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块(Receptive field enhancement module, RFE),增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222 f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。 展开更多
关键词 生猪群体 体温检测 深度学习 改进YOLO v7 热红外技术 目标检测
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基于双流跨模态特征融合模型的群养生猪体质量测定 被引量:2
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作者 何威 米阳 +2 位作者 刘刚 丁向东 李涛 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期275-282,329,共9页
针对生猪体质量准确测定问题,提出了一种跨模态特征融合模型(Cross-modality feature fusion ResNet, CFF-ResNet),充分利用可见光图像的纹理轮廓信息与深度图像的空间结构信息的互补性,实现了群养环境中无接触的生猪体质量智能测定。首... 针对生猪体质量准确测定问题,提出了一种跨模态特征融合模型(Cross-modality feature fusion ResNet, CFF-ResNet),充分利用可见光图像的纹理轮廓信息与深度图像的空间结构信息的互补性,实现了群养环境中无接触的生猪体质量智能测定。首先,采集并配准俯视猪圈的可见光与深度图像,并通过EdgeFlow算法对每一只目标生猪个体进行由粗到细的像素级分割。然后,基于ResNet50网络构建双流架构模型,通过内部插入门控形成双向连接,有效地结合可见光流和深度流的特征,实现跨模态特征融合。最后,双流分别回归出生猪体质量预估值,通过均值合并得到最终的体质量测定值。在试验中,以某种公猪场群养生猪为数据采集对象,构建了拥有9 842对配准可见光和深度图像的数据集,包括6 909对训练数据和2 933对测试数据。本研究所提出模型在测试集上的平均绝对误差为3.019 kg,平均准确率为96.132%。与基于可见光和基于深度的单模态基准模型相比,该模型体质量测定精度更高,其在平均绝对误差上分别减少18.095%和12.569%。同时,该模型体质量测定精度优于其他现有生猪体质量测定方法:常规图像处理模型、改进EfficientNetV2模型、改进DenseNet201模型和BotNet+DBRB+PFC模型,在平均绝对误差上分别减少46.272%、14.403%、8.847%和11.414%。试验结果表明,该测定模型能够有效学习跨模态的特征,满足了生猪体质量测定的高精度要求,为群养环境中生猪体质量测定提供了技术支撑。 展开更多
关键词 群养生猪 体质量测定 双流网络 特征融合 跨模态学习
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猪德尔塔冠状病毒研究进展 被引量:10
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作者 董建国 饶丹 +6 位作者 覃燕灵 王艳午 张宁 易本驰 黄立 刘纪成 邓凯伟 《广东农业科学》 CAS 2019年第3期113-118,共6页
猪德尔塔冠状病毒(Porcine Deltacoronavirus,PDCoV)为δ冠状病毒成员,是2012年新发现的一种感染猪的冠状病毒,临床特征是引起母猪和仔猪腹泻症状,以呕吐、水样腹泻、脱水和食欲下降为基本特征,发病仔猪中的死亡率为30%~40%。该病于201... 猪德尔塔冠状病毒(Porcine Deltacoronavirus,PDCoV)为δ冠状病毒成员,是2012年新发现的一种感染猪的冠状病毒,临床特征是引起母猪和仔猪腹泻症状,以呕吐、水样腹泻、脱水和食欲下降为基本特征,发病仔猪中的死亡率为30%~40%。该病于2014年在美国猪场爆发,同年在我国内陆爆发,随后几年该病已经蔓延至世界上许多国家和地区,给养殖业带来了巨大的经济损失。目前针对PDCoV已经建立了一系列检测方法,检测结果显示PDCoV既存在单独感染,也存在与其他猪肠道冠状病毒混合感染情况,然而目前针对PDCoV的致病机制研究较少,对该病的认识不够全面,仍没有有效疫苗防控该病的发生。综述了PDCoV基因组特征、蛋白功能、流行病学、遗传进化分析、检测方法及防控措施等方面的研究现状,以期为PDCoV致病机制研究和临床研究提供借鉴。 展开更多
关键词 猪德尔塔冠状病毒 基因组 病原学 进化分析 防控
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