蛋白质组技术是植物基因功能鉴定和分析的强有力工具。经典的双向电泳技术是蛋白质组研究的核心技术,但差异蛋白质组分析使其具有更大的挑战性,因此在蛋白质水平的基因表达的定量分析研究需要更高灵敏度和更宽动力线性范围的技术。双向差异凝胶电泳(two dimension difference gel electrophoresis,2D-DIGE)是一种新出现的荧光标记的定量蛋白质组学技术,比经典的2-DE具有更高的动力学范围和灵敏性。该方法通过引入内标使得多个样品在一块胶上分离,进而减少了实验条件不一致引起的误差。2D-DIGE结合质谱、生物信息学及高可信度的统计分析使得成功地定量、鉴定植物蛋白质成为可能。本文综述了2D-DIGE蛋白质组学的基本原理,实验方法,2D-DIGE蛋白质组的优缺点和可能解决的方法,以及该技术体系在植物研究中的应用。
叶片表型检测是感知杨树生长状态的重要手段之一,叶片颜色、姿态、纹理等形态结构表型信息可揭示植株所受胁迫的程度。其中,单个叶片分割是计算、统计其表型参数的基础。当前流行的AI算法已可满足叶片分割任务的性能需求,然而常规深度学习模型训练需要大量人工标签,制约了其发展和应用。本研究提出一种融合零样本学习和迁移学习的杨树叶片实例分割方法:运用视觉大模型GroundingDINO检索杨树苗图像中的叶片,获取对应的边界框;使用Segment Anything 2模型(segment anything model v2,SAM2)分割图像中全部对象,得到对应的掩膜(mask);将GroundingDINO模型生成的边界框作为提示,辅助SAM2过滤出叶片类别的掩膜;利用迁移学习策略,将AI生成的叶片掩膜作为标签信息,训练轻量化的YOLOv8-Segment模型。此外,构建独立测试集用于评估模型分割精度,选择交并比阈值为50%的平均精度(average precision using 50%intersection over union threshold,AP_(50))和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)作为性能指标。结果表明,基于“Leaf”这一检索词,GroundingDINO与SAM2的组合(权重约810 MB)可实现高性能的杨树叶片分割,AP_(50)为0.936,mIoU为0.778。通过过滤异常尺寸的提示边界框,AP_(50)提升至0.942。迁移学习得到的YOLOv8-Segment模型权重仅6.5 MB,AP_(50)为0.888,大幅精简模型的同时保障了精度。本研究涉及的叶片分割模型构建过程均无须人工标注,实现了高效率、低成本的杨树叶片实例分割,可为杨树叶片计数和叶面积计算等后续表型分析应用提供技术支持。
暂无评论