为了研究富含GABA萌发红小豆对2型糖尿病(Diabetes Mellitus Type 2,T2DM)小鼠血糖水平及肠道菌群的影响,采用C57BL/6J小鼠为研究对象,通过高脂膳食+链脲菌素(Streptozocin,STZ)注射构建T2DM模型,选择不同剂量的富含GABA萌发红小豆对T2D...为了研究富含GABA萌发红小豆对2型糖尿病(Diabetes Mellitus Type 2,T2DM)小鼠血糖水平及肠道菌群的影响,采用C57BL/6J小鼠为研究对象,通过高脂膳食+链脲菌素(Streptozocin,STZ)注射构建T2DM模型,选择不同剂量的富含GABA萌发红小豆对T2DM小鼠连续膳食干预6周,并利用16S rRNA测序技术对T2DM小鼠盲肠内容物的菌群结构和分布进行鉴定。结果显示:不同剂量富含GABA红小豆膳食干预可使T2DM小鼠FBG值明显下降,其中高剂量富含GABA红小豆(TF3)组FBG值为8.36±0.78 mmol/L,相比模型组(M)下降54.09%,干预效果最好。此外,TF3膳食可引起T2DM小鼠肠道菌群丰度发生显著(P<0.05)改变,门水平上Firmicutes丰度为35.96%,比M模型组下降53.17%,并可显著上调Bacteroidetes、Verrucomicrobia的菌群丰度(P<0.05)。表明TF3膳食改善糖脂代谢与Bacteroidetes、Verrucomicrobia优势菌丰度呈正相关,暗示高剂量富含GABA红小豆膳食可通过增加有益菌来缓解T2DM小鼠高血糖症状,为进一步解释T2DM与肠道菌群的关系提供参考。展开更多
针对水稻图像中复杂背景带来的病斑难以识别、检测速度慢等问题,以水稻稻瘟病、白叶枯病和胡麻斑病图像为研究对象,提出一种基于改进YOLOv4的水稻病害检测方法,该方法以YOLOv4模型为主体框架,采用轻量级网络MobileNet V3代替原始主干网...针对水稻图像中复杂背景带来的病斑难以识别、检测速度慢等问题,以水稻稻瘟病、白叶枯病和胡麻斑病图像为研究对象,提出一种基于改进YOLOv4的水稻病害检测方法,该方法以YOLOv4模型为主体框架,采用轻量级网络MobileNet V3代替原始主干网络CSPDarkNet-53,并通过在颈部网络添加坐标注意力模块(coordinate attention module,CAM)来提高模型的性能。结果表明,改进后的模型对水稻稻瘟病、白叶枯病、胡麻斑病的识别准确率均有所提升,平均精度均值(mean average precision,mAP)为85.34%,与原始YOLOv4模型相比,mAP提高了1.32%,每秒钟检测图像的帧数(frames per second,FPS)为53.43帧/s,检测速度提高了49.62%,说明研究得出的方法具有较高的平均准确率及较快的检测速度,能够用于田间复杂环境下的水稻病害快速识别。展开更多
文摘针对水稻图像中复杂背景带来的病斑难以识别、检测速度慢等问题,以水稻稻瘟病、白叶枯病和胡麻斑病图像为研究对象,提出一种基于改进YOLOv4的水稻病害检测方法,该方法以YOLOv4模型为主体框架,采用轻量级网络MobileNet V3代替原始主干网络CSPDarkNet-53,并通过在颈部网络添加坐标注意力模块(coordinate attention module,CAM)来提高模型的性能。结果表明,改进后的模型对水稻稻瘟病、白叶枯病、胡麻斑病的识别准确率均有所提升,平均精度均值(mean average precision,mAP)为85.34%,与原始YOLOv4模型相比,mAP提高了1.32%,每秒钟检测图像的帧数(frames per second,FPS)为53.43帧/s,检测速度提高了49.62%,说明研究得出的方法具有较高的平均准确率及较快的检测速度,能够用于田间复杂环境下的水稻病害快速识别。
