8、短全基因组生物标志物的搜索与验证

短全基因组生物标志物的搜索与验证

1. 非交叉杂交集的系统发育分析

在生物系统发育研究中,全基因组系统发育方法有着重要的地位。其基本理念是利用附着在DNA芯片上的非交叉杂交(nxh)探针集。具体而言,这样的探针集是对目标生物体某些目标基因片段(或其互补序列)的精心挑选,甚至可以是对目标生物体的完整选取,就像DNA微阵列那样。

操作流程如下:
1. 将给定的(可能未知的)目标进行消化处理,通常会进行标记。
2. 把处理后的目标溶液倾倒在芯片上。
3. 芯片上的探针与目标片段杂交,产生特定的信号模式。

如果芯片上的寡核苷酸探针未经过预处理,那么产生的信号会高度可变,并且在重复读取时基本不可重复。而在非交叉杂交芯片上,随机消化成与探针大小相当的目标片段,更有可能与较少的探针杂交,在适当的严格度 ρ 下,最多与一个探针杂交。这种 nxh 属性带来了诸多优势:
- 显著降低噪音,在理想条件下甚至能完全消除噪音。
- 结果更具可预测性。
- 相应的分析更加可靠。

为了评估这种方法,研究人员选取了6种广泛存在且重要的细菌进行研究,相关信息如下表所示:
| 生物体 | 基因组大小(兆字节)/ 所选开放阅读框(千字节) |
| — | — |
| 大肠杆菌 CFT073 | 5.05Mb / 510K |
| 大肠杆菌 K12 | 4.37Mb / 438K |
| 深海发光杆菌 | 3.59Mb / 186K |
| 铜绿假单胞菌 PA01 | 5.89Mb / 192K |
| 肠炎沙门氏菌霍乱亚种 | 4.51Mb / 151K |

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值