翠雀属植物的分类特征及生物碱成分简介。
翠雀属植物的分类特征及生物碱成分简介。多年生草本植物,稀为一年生或二年生草本。[5]叶为单叶,互生,有时均基生,掌状分裂,有时近羽状分裂。花序多为总状,有时伞房状,有苞片;花梗有2个小苞片。花两性,两侧对称。萼片5,花瓣状,紫色、蓝色、白色或黄色,卵形或椭圆形,上萼片有距,距囊形至钻形,2侧萼片和2...
蜘蛛目生物特征及分类情况。
气管气孔通常位于腹部腹面后端纺器基部前端。腹部后端的纺器由附肢演变而来,少数原始的种类有8个纺器(分别称为前中纺器、前侧纺器、后中纺器和后侧纺器),位置稍靠前;大多数种类6个纺器(前中纺器退化),位于体后端肛门的前方。纺器上有许多纺管,内连各种丝腺,由纺管纺出蛛丝。有的在前纺器的前方还有筛器,据...
易科泰植物表型成像技术在植保领域的应用
左图:样本光谱反射率曲线;中图:不同特征波长判别结果;右图:判别模型分类结果该类方案推荐:左图:SpecimIQ高光谱相机;中图:Ecodrone无人机遥感;右图:PhenoPlot植物表型成像分析系统4、无人机遥感技术:鼠害监测研究学者利用无人机影像发现并提取出鼠害信息,同时,结合气象数据和地面调查数据,选取了归一化植被指数(...
结肠炎细胞生物特征图揭示成纤维细胞的发育轨迹和协调空间重塑
结肠炎细胞生物特征图揭示成纤维细胞的发育轨迹和协调空间重塑美国布里格姆妇女医院RoniNowarski和波士顿儿童医院JeffreyR.Moffitt研究组,通过描绘结肠炎细胞生物特征图揭示出成纤维细胞的轨迹和协调空间重塑。相关论文发表在2024年4月2日出版的《细胞》杂志上。为了揭示成纤维细胞和免疫细胞之间的串扰,研究人员使用多...
潮人新知|AI大出风头的一届诺贝尔奖
而杰弗里·欣顿正是在约翰·霍普菲尔德研究基础上,又创建了一种不同使用方法的新网络结构“玻尔兹曼机”,可以自主发现数据特征,可用于分类图像或创建与其训练模式类型相似的新例子。这种方法对现在使用的大型人工神经网络至关重要,帮助启动了当前机器学习的飞速发展。
iMeta | 南方医科大学谢黎炜、马颖联合发现新生儿肠道微生物网络...
从图中我们可以得出结论,虽然健康婴儿的肠道微生物特征在三个数据集中有所不同,但网络拓扑指数在新生儿胎便样本中处于较高水平,并且网络复杂性随着肠道微生物群的成熟而逐渐增加(www.e993.com)2024年10月17日。值得注意的是,三批时序数据的keystone节点数指标均为零,反映出虽然生命早期肠道内已经形成了稀疏的网络结构,但目前还没有满足算法界定的...
微生物组-扩增子16S分析和可视化(2024.10)
图9.功能预测结果使用STAMP统计和可视化图10.重现两篇Nature文章机器学习分类和回归分析上图:Wilck-2017-Nature,采用Adaboost进行分类和测试集验证准确率。下图:Subramanian-2014-Nature,采用随机森进行回归、交叉验证、测试集检验模型准确率和热图展示特征OTUs时间序列变化。
探究普洱茶生物多样性:原因、保护现状与物质来源
章节一:黄曲霉菌的生物特征黄曲霉菌一般是灰色或黄色的,表面有丝状结构。它是革兰氏阳性真菌,具有较快的生长速度。黄曲霉菌能够在相对湿度较高的环境中繁殖,其最适生长度在20℃至35℃之间。它喜欢在有机物质丰富的科学环境中生长,如植物、土和食品中。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络、图神经网络等,这些方法通过在图上进行信息传播和聚合,从而实现对节点和边的特征提取和学习。近年来,随着语音、文本、图像等多种模态的数据大量积累,多模态机器学习和深度学习技术正在快速发展,并在图结构数据中取得了成功。哈佛大学生物信息学的学者在NatureMachine...
人工智能在生物信息学中的应用
▲多组学数据整合分析的人工智能方法分类在进行多组学数据融合时,通常首先需要提取多组学数据的特征。特征提取主要分为结点自身的生物属性特征和从关联网络中提取到的特征。前者主要考虑生物学意义,后者主要考虑网络中结点的拓扑信息。生物的属性特征主要表征生物实体自身的特性,例如,基因的特征可以通过基因表达数据或基...