署名文章 | 对桂花AP2/ERFs的比较转录组分析揭示了OfERF017介导的有机酸代谢途径在花衰老中的作用

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  • 发表期刊:Frontiers in plant science

  • 发表日期:2024年9月26日

  • 影响因子:4.1

  • 发表单位:湖北科技学院

研究背景

“玉露沾衣冷,金风拂面凉。桂花香满袖,秋色入诗囊。”桂花,中国十大名花之一,具有独特的香气,被广泛应用于食品添加剂或护肤品中。然而,桂花花期短,最佳采收时间为2-3天,极大地限制了其观赏价值和经济价值。桂花是乙烯敏感花,花的衰老由乙烯应答转录因子(OfERFs)介导。此外,DNA低甲基化也被证明通过乙烯应答途径参与了OfERFs介导的花衰老过程。然而,尚缺乏对桂花OfAP2/ERFs的全基因组见解,其对花衰老的具体调控网络也不清楚。湖北科技学院国家林业草原桂花工程技术研究中心陈洪国教授领衔的桂花研究团队在Friontiers in plant science上发表论文,系统鉴定了‘柳叶金桂’全基因组中的OfAP2/ERF基因,同时利用比较转录组揭示了5’Aza和ETH处理下的OfAP2/ERFs变化及它们可能影响的下游基因和途径,最终发现一个OfERF017通过介导有机酸代谢调控桂花的花衰老。武汉爱基百客生物(Igenebook)作为合作单位,深度参与了此研究工作

研究路线

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研究结果

01、鉴定桂花中的OfAP2/ERFs

此研究利用基因注释和AP2结构域(PF00847)扫描,从‘柳叶金桂’基因组中鉴定了227个OfAP2/ERF基因。其中,212个成员成功锚定在23条染色体上。从它们的分布来看,部分OfERF基因位置相近(图1),暗示该基因家族中可能发生过串联重复事件。

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图1. OfAP2/ERFs在桂花23条染色体上的分布

系统发育树分析显示桂花中每个OfAP2/ERFs都可以在拟南芥中找到同源的AtAP2/ERFs(图2A),它们可进一步分为AP2(35)、DREB(57)、ERF(125)、RAV(6)和Soloist(4)5个亚家族(图2B)。此外,桂花种内及与拟南芥种间均存在大量的基因复制事件,说明桂花AP2/ERFs经历过基因扩张。

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<think>好的,我现在需要回答用户关于HRF函数的问题,包括定义、使用场景、示例以及IT领域的应用。首先,我需要明确用户提到的HRF是什么。根据用户提供的引用[1],HRF指的是全局-区域融合分支(HRF)模块,主要用于图像增强,结合事件特征和图像特征的全局信息。因此,这里的HRF并非一般的函数,而是一个特定的模块结构。 接下来,我需要整理引用中的信息。引用[1]详细说明了HRF模块的设计目的、架构和组成部分。它提到了HFE块使用多头自注意力机制,融合全局和局部特征,提升图像增强效果,特别是在不同光照条件下。这应该是回答定义和使用场景的核心内容。 然后,用户可能对“函数”有误解,以为HRF是一个独立的函数,但实际上它是一个模块或架构。因此,在回答时需要注意澄清这一点,避免混淆。同时,用户提到IT领域,可能需要联系到计算机视觉、图像处理等应用场景。 关于示例部分,可以结合引用中的描述,说明HRF在图像增强系统中的具体实现方式,比如结合UNet结构的下采样和上采样操作,以及如何集成到整体模型中。此外,引用[4]提到高频恢复对感知质量的影响,可能关联到HRF在提升细节恢复方面的作用,可以适当引用。 需要确保回答结构清晰,分点阐述定义、使用场景、示例和IT领域应用。同时,按照用户要求生成相关问题,这些问题应围绕HRF模块的技术细节、优化方法、与其他技术的对比等展开。 最后,检查是否符合系统级指令:使用正确的中文,数学表达式格式正确(但当前问题中可能不需要),引用标识自然添加。确保没有使用Markdown格式,语言口语化,避免AI痕迹。</think>### HRF 函数解 #### 1. **定义** HRF(**全局-区域融合分支**,Hybrid Regional-Global Fusion)是一种用于图像增强的深度学习模块,旨在融合**事件数据特征**(如动态光照变化)和**传统图像特征**的全局信息,从而提升图像质量[^1]。其核心组件包括: - **HFE块**(全局特征提取):通过多头自注意力机制和前馈网络增强通道间依赖性,捕捉全局特征。 - **特征融合机制**:将全局特征与局部区域特征(由IRFS、ERFS模块提取)结合,实现多尺度信息互补。 #### 2. **使用场景** HRF主要用于以下场景: - **低光照图像增强**:通过事件数据补充动态光照信息,恢复细节。 - **高频细节恢复**:针对图像中易丢失的高频成分(如边缘、纹理),提升感知质量[^4]。 - **多模态数据融合**:例如结合事件相机(Event Camera)与传统RGB相机的数据。 #### 3. **示例(IT领域应用)** 在计算机视觉系统中,HRF可集成到如下流程: ```python # 伪代码示例:HRF模块在图像增强框架中的调用 def HRF_module(global_feat, local_feat): # 全局特征提取(HFE块) global_feat = MultiHeadAttention(global_feat) global_feat = FeedForward(global_feat) # 特征融合(全局+局部) fused_feat = Concatenate(global_feat, local_feat) return fused_feat # 整体增强流程 enhanced_image = HRF(event_data_features, image_features) ``` #### 4. **技术优势** - **互补性**:事件数据提供动态光照变化,图像数据提供静态结构,两者融合增强鲁棒性。 - **多尺度处理**:类似UNet的下采样-上采样结构,支持不同分辨率特征融合。 - **感知优化**:通过增强高频细节(占图像10%但决定90%的感知质量),提升视觉效果。 --- ###
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