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尼罗罗非鱼高迁移率族蛋白4(TOX4)基因克隆及其在细菌感染过程中的表达特征 下载：51 浏览：315
摘要:
为了解析与胸腺细胞选择相关的高迁移率族蛋白4(tox high mobility group box family member 4,TOX4)在尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)响应无乳链球菌(Streptococcus agalactiae)感染过程中的功能，利用聚合酶链式反应(PCR)克隆和鉴定尼罗罗非鱼TOX4基因(GenBank登录号：XP003458812)的开放阅读框(open reading frame, ORF)序列，对推导的TOX4氨基酸序列进行生物信息学分析，分析其亚细胞定位特征，以及在尼罗罗非鱼头肾淋巴细胞亚群的分布特征，并利用荧光定量PCR(qRT-PCR)技术分析TOX4基因在健康鱼各组织及响应无乳链球菌感染过程中的表达模式。结果表明：尼罗罗非鱼TOX4基因的ORF全长为2 004bp,编码667个氨基酸，预测TOX4蛋白的相对分子质量为69 060,理论等电点为4.69,无信号肽序列及跨膜结构，具有一个HMG保守结构域；亚细胞定位结果显示，TOX4蛋白主要表达于细胞核中；多序列比对及系统进化分析均显示，尼罗罗非鱼与斑马拟丽鱼(Maylandia zebra) TOX4氨基酸序列的同源性最高；qRT-PCR分析显示，TOX4基因在健康尼罗罗非鱼各组织中均有表达，且在血液中表达量最高；单细胞转录组数据分析显示，TOX4基因主要在尼罗罗非鱼非特异性细胞毒性细胞(nonspecific cytotoxic cell, NCC)和巨噬细胞(macrophage, Mφ)中表达；经无乳链球菌感染后，尼罗罗非鱼脑、头肾、肠道和脾脏中TOX4基因的表达量显著上调，并在感染后12h(脑、头肾、肠道)和48h(脾脏)达到峰值。研究表明，TOX4可能参与尼罗罗非鱼响应细菌感染的免疫应答过程。
铜藻岩藻黄素对α-葡萄糖苷酶活性的抑制及其降血糖作用 下载：60 浏览：341
摘要:
为探讨岩藻黄素(fucoxanthin)对Ⅱ型糖尿病小鼠血糖的调节及其可能的作用机制，以铜藻(Sargassum horneri)为原料制备岩藻黄素，研究了其对α-葡萄糖苷酶活性的抑制作用；通过链脲佐菌素(streptozotocin, STZ)建立Ⅱ型糖尿病模型小鼠，灌胃小鼠不同剂量的岩藻黄素(25、50、100 mg/kg体质量),测定各组小鼠的血糖和血脂代谢指标，通过苏木精-伊红(HE)染色分析小鼠肝脏组织病理变化，采用荧光定量PCR法测定细胞PI3K/AKT信号通路相关指标[磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)、蛋白激酶B(AKT)]和糖原合成酶(GS)、葡萄糖转运蛋白4(GLUT4)基因的mRNA相对表达量。结果表明：铜藻岩藻黄素对α-葡萄糖苷酶活性的抑制率为76.43%±0.83%,抑制类型为非竞争性抑制；岩藻黄素可明显降低糖尿病模型小鼠的空腹血糖值(FBG)、胰岛素(INS)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平，提高肝糖原和高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平；组织病理学观察显示，岩藻黄素可改善肝脏炎性细胞浸润；岩藻黄素可增加糖尿病小鼠PI3K、AKT、GS和GLUT4基因的mRNA表达量。研究表明：铜藻岩藻黄素可通过PI3K/AKT信号通路调节小鼠血糖，且具有剂量-效应关系；本试验条件下，铜藻岩藻黄素灌胃剂量为100 mg/kg时表现出最佳的降血糖和降血脂作用。
基于改进YOLO v7的微藻轻量级检测方法 下载：68 浏览：314
摘要:
为了解决传统的微藻检测方法依赖于复杂的设备和大量的人工操作，不仅耗时长且检测结果易受检测人员技术经验影响等问题，结合微藻显微图像特征，采用K-means++算法聚类锚框，并基于YOLO v7模型，提出一种轻量级实时检测微藻的方法YOLO v7-MA。该方法将GhostNet引入YOLO v7模型中作为主干特征提取网络，以减少网络的参数量，同时将特征融合网络中的普通卷积块替换为深度可分离卷积块，进一步降低模型的计算复杂度，并在特征融合网络中加入CBAM注意力模块，以提高网络的特征表达能力。结果表明：在14种微藻数据集上的试验显示，本研究中提出的YOLO v7-MA模型的平均精度均值为98.56%,召回率为96.88%,F1值为97.42%,参数量为22.64×10～6,浮点运算次数(FLOPs)为38.45×10～9;相较于YOLO v7模型，YOLO v7-MA模型平均精度均值提高了0.95%,召回率和F1值分别提高了1.15%、0.23%,参数量和FLOPs分别降低了14.63%和66.55%;相较于FasterRCNN-VGG16、FasterRCNN-Resnet50、YOLO v4、YOLO v4-Mobilenet v3、YOLO v4-VGG16、YOLO v4-Resnet50和YOLO v5s等模型，YOLO v7-MA模型的平均精度均值也均有提高，参数量均有减少。研究表明，YOLO v7-MA模型能够为微藻的识别分类提供一种轻量化的实时高效检测方法，大大降低了检测人员的工作量。
基于CycleGAN超分辨重构的水下图像增强算法 下载：40 浏览：315
摘要:
为了提高水下图像的清晰度和对比度，恢复水下图像颜色特性，提出了一种基于非监督超分辨重构的方法(SR-CycleGAN)对水下图像进行增强。该方法采用超分辨网络和退化网络学习水下图像和陆地图像之间的跨域映射函数，使用相对平均判别器，增加了内容损失函数，并将SR-CycleGAN模型与4种传统的水下图像增强模型和5种基于深度学习的模型，在同一数据集上进行增强效果比较。结果表明：本文中构建的SR-CycleGAN模型得到了最高的PSNR值(20.277)和SSIM值(0.727),与SESS-CycleGAN模型相比，PSNR和SSIM值分别提高了5.9%、13.9%,与FEATURE FUSION-CycleGAN模型相比分别提高了13.8%、71.8%,与BM-CycleGAN模型相比分别提高了5.1%、1.1%;对7类海洋生物进行识别，经过SR-CycleGAN模型增强后图像的识别准确率提高了48%。研究表明，本文中提出的SR-CycleGAN模型在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像清晰度，在海洋生物水下图像识别中具有一定的实用性。
麦哲伦扇贝养殖生物学及增养殖技术研究进展 下载：44 浏览：321
摘要:
麦哲伦扇贝(Placopectenma gellanicus Gmelin)是北大西洋重要的大型深海经济贝类。近年来，随着全球气候变化对海洋生态系统的持续影响和日益增加的市场需求，世界范围内麦哲伦扇贝的自然资源量呈下降趋势，其资源保护与开发、繁殖生物学与增养殖技术相关研究越来越受到重视。麦哲伦扇贝自2005年引入中国以来，已在苗种人工繁育方面取得一定突破，鉴于该扇贝具有成为海水增养殖新品种的潜力，本文综述了麦哲伦扇贝的生物学特性、人工繁育与增养殖技术、生理生态学与遗传学等国内外最新研究进展，并从建立绿色增养殖新模式、保护现有种群种质资源、培育优质抗逆新品种和推动贝类产业高质量发展等方面进行了展望，以期为进一步开发渔业新品种、促进中国海水增养殖业可持续发展提供有益参考。
中国水产学报期刊指标
出版年份 :
2018-2025
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影响因子 :
1.302
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