在工厂化循环水养殖中,准确识别鱼类摄食强度是实现精准投喂的前提和关键。水质、视觉、声音等单模态数据均可用于评估摄食强度,但单一模态往往具有片面性,难以完全反映全局特征,存在识别精度低、可移植性差等问题。多模态方法通过融合...在工厂化循环水养殖中,准确识别鱼类摄食强度是实现精准投喂的前提和关键。水质、视觉、声音等单模态数据均可用于评估摄食强度,但单一模态往往具有片面性,难以完全反映全局特征,存在识别精度低、可移植性差等问题。多模态方法通过融合不同模态的特征,可为摄食强度量化提供新的手段。基于此,为融合鱼类摄食中的“水质-声音-视觉”信息,实现高精度的鱼类摄食强度量化,该研究在多模态Transformer(multimodal transformer,MulT)的基础上,提出一种多模态融合的鱼类摄食强度识别算法Fish-MulT。首先,从输入的水质、声音和视觉数据中提取特征向量;其次,利用多模态转移模块(multimodal transfer module,MMTM)对输入的特征向量进行融合,得到3种融合向量;然后对融合向量添加自适应权重并相加,得到融合模态;最后,利用融合模态将MulT算法中各模态分支的跨模态Transformer(cross-modal transformer)从2个优化为1个。试验结果表明,与MulT算法相比,该研究算法的鱼类摄食强度识别准确率由93.30%提高到95.36%,参数量减少38%。与水质、声音和视觉单模态相比,准确率分别提高68.56、21.65和3.61个百分点。可用于制定精准投喂策略,并为开发智能投喂系统提供技术支持。展开更多
目的运用生物信息学方法分析构建E2F1对微RNA(miRNA)的转录调控进而影响下游靶基因mRNA的转录因子网络,从而探讨E2F1通过miRNA参与肿瘤发生发展的机制。方法基于TCGA数据库筛选存在E2F1上调表达的肿瘤组,检索存在E2F1差异表达的20种肿...目的运用生物信息学方法分析构建E2F1对微RNA(miRNA)的转录调控进而影响下游靶基因mRNA的转录因子网络,从而探讨E2F1通过miRNA参与肿瘤发生发展的机制。方法基于TCGA数据库筛选存在E2F1上调表达的肿瘤组,检索存在E2F1差异表达的20种肿瘤组织中差异表达的miRNAs。分析差异表达miRNAs的靶基因,并与差异表达mRNAs取交集以构建E2F1-miRNA-mRNA调控网络,对靶基因进行富集分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析,构建蛋白质相互作用网络,讨论E2F1调控miRNA及其靶基因,进而影响肿瘤发生发展的生物机制。结果通过生物信息学方法分析构建的TF-miRNA-mRNA调控网络,展现了miR-7,miR-9,miR-17,miR-21,miR-22,miR-24并调节micoRNA in cancer信号通路。结论E2F1转录因子在多种癌症中起促癌作用,本研究为泛基因组癌症的早诊与设计治疗药物提供了潜在的靶点。展开更多
文摘在工厂化循环水养殖中,准确识别鱼类摄食强度是实现精准投喂的前提和关键。水质、视觉、声音等单模态数据均可用于评估摄食强度,但单一模态往往具有片面性,难以完全反映全局特征,存在识别精度低、可移植性差等问题。多模态方法通过融合不同模态的特征,可为摄食强度量化提供新的手段。基于此,为融合鱼类摄食中的“水质-声音-视觉”信息,实现高精度的鱼类摄食强度量化,该研究在多模态Transformer(multimodal transformer,MulT)的基础上,提出一种多模态融合的鱼类摄食强度识别算法Fish-MulT。首先,从输入的水质、声音和视觉数据中提取特征向量;其次,利用多模态转移模块(multimodal transfer module,MMTM)对输入的特征向量进行融合,得到3种融合向量;然后对融合向量添加自适应权重并相加,得到融合模态;最后,利用融合模态将MulT算法中各模态分支的跨模态Transformer(cross-modal transformer)从2个优化为1个。试验结果表明,与MulT算法相比,该研究算法的鱼类摄食强度识别准确率由93.30%提高到95.36%,参数量减少38%。与水质、声音和视觉单模态相比,准确率分别提高68.56、21.65和3.61个百分点。可用于制定精准投喂策略,并为开发智能投喂系统提供技术支持。
文摘目的运用生物信息学方法分析构建E2F1对微RNA(miRNA)的转录调控进而影响下游靶基因mRNA的转录因子网络,从而探讨E2F1通过miRNA参与肿瘤发生发展的机制。方法基于TCGA数据库筛选存在E2F1上调表达的肿瘤组,检索存在E2F1差异表达的20种肿瘤组织中差异表达的miRNAs。分析差异表达miRNAs的靶基因,并与差异表达mRNAs取交集以构建E2F1-miRNA-mRNA调控网络,对靶基因进行富集分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析,构建蛋白质相互作用网络,讨论E2F1调控miRNA及其靶基因,进而影响肿瘤发生发展的生物机制。结果通过生物信息学方法分析构建的TF-miRNA-mRNA调控网络,展现了miR-7,miR-9,miR-17,miR-21,miR-22,miR-24并调节micoRNA in cancer信号通路。结论E2F1转录因子在多种癌症中起促癌作用,本研究为泛基因组癌症的早诊与设计治疗药物提供了潜在的靶点。
