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    • 62. 发明授权
    • 一种洋葱AcCNGC2基因及其应用
    • CN116590304B
    • 2024-01-26
    • CN202310358881.3
    • 2023-04-06
    • 东北农业大学
    • 秦蕾王勇李雪任首懿梁与时张旭
    • C12N15/29C07K14/415C12N15/82A01H6/04A01H5/00
    • 一种洋葱AcCNGC2基因及其应用,属于基因工程技术领域。为了在洋葱的基因组中挖掘能够提高洋葱抗烟草疫霉能力且能够提高洋葱耐低温能力的基因,本发明成功克隆了洋葱AcCNGC2基因,对洋葱AcCNGC2基因进行了亚细胞定位,构建了由35S启动子驱动的AcCNGC2植物过表达载体,采用叶盘法对本氏烟进行遗传转化,通过对转基因株系接种烟草疫霉菌以及进行低温胁迫处理分析洋葱AcCNGC2基因功能,并利用双分子荧光互补技术研究洋葱AcCNGC2基因的Ca2+通道形成机制。本发明不仅为基因组巨大、缺乏完善参考基因组及高效遗传转化体系的洋葱的基因功能解析提供途径,也对洋葱遗传育种改良具有重要意义。(56)对比文件朱天全.拟南芥CNGC2和CNGC4基因在耐热和抗病中的功能研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)基础科学辑》.2023,(第1期),A006-175.Meng H 等.Comparative transcriptomeanalysis reveals resistant andsusceptible genes in tobacco cultivars inresponse to infection by Phytophthoranicotianae《.Sci Rep》.2021,第11卷(第1期),第1-13页.Ma Y 等.Phenotypes of cyclicnucleotide-gated cation channel mutants:probing the nature of native channels.《Plant J》.2023,第113卷(第6期),第1223-1236页.Tan Y 等.Multiple cyclic nucleotide-gated channels function as ABA-activatedCa2+ channels required for ABA-inducedstomatal closure in Arabidopsis《.PlantCell》.2023,第35卷(第1期),第239-259页.段琼 等.蓖麻环核苷酸门控离子通道RcCNGC2克隆与盐胁迫下表达分析《.华北农学报》.2020,第35卷(第4期),第79-86页.
    • 64. 发明授权
    • 一种基于细粒度对抗生成网络的葡萄叶片病斑识别方法
    • CN113112498B
    • 2024-01-19
    • CN202110488184.0
    • 2021-05-06
    • 东北农业大学
    • 周长建宋佳张之尧
    • G06T7/00G06T7/11G06T7/12G06T7/194G06T5/50G06V10/46G06V10/82
    • 本发明属于人工智能与植物保护领域,是人工智能与植物保护学科跨学科交叉应用,具体来说发明了一种基于细粒度对抗生成网络的葡萄叶片病斑识别方法,包括:数据获取与标注、显著性病斑区域检测与分割、细粒度对抗生成网络图像增强、深度学习分类模型进行训练,利用训练好的模型进行葡萄叶片病斑识别。该方法主要解决葡萄叶片病症表现为病斑形式,发病早期、新型病害、罕见病斑或训练样本数不足的情况下的叶片病斑识别率低下的问题,主要用于葡萄叶片病斑发病早期病斑识别,可以尽快的做出相应的干预措施,为下一步精准施药奠定基础,最大限度的减少经济损失,可以减少用药量,保护环境。(56)对比文件周涛;霍兵强;陆惠玲;师宏斌.医学影像疾病诊断的残差神经网络优化算法研究进展.中国图象图形学报.2020,(第10期),全文.刘海东;杨小渝;朱林忠.基于生成对抗网络的乳腺癌病理图像可疑区域标记.科研信息化技术与应用.2017,(第06期),全文.Bin Liu.A Data Augmentation MethodBased on Generative Adversarial Networksfor Grape Leaf DiseaseIdentification.IEEE Acces.2020,第8卷102188-102198.Shaoqing Ren.Faster R-CNN: TowardsReal-Time Object Detection with RegionProposal Networks.IEEE Transactions onPattern Analysis and MachineIntelligence.2017,第39卷(第6期),1137-114.Krishna Kumar Sing.FineGAN:Unsupervised Hierarchical Disentanglementfor Fine-Grained Object Generation andDiscover.2019 IEEE/CVF Conference onComputer Vision and Pattern Recognition(CVPR.2020,1-18.黄建平;陈镜旭;李克新;李君禹;刘航.基于神经结构搜索的多种植物叶片病害识别.农业工程学报.2020,(第16期),全文.周涛;霍兵强;陆惠玲;师宏斌.医学影像疾病诊断的残差神经网络优化算法研究进展.中国图象图形学报.2020,(第10期),全文.刘海东;杨小渝;朱林忠.基于生成对抗网络的乳腺癌病理图像可疑区域标记.科研信息化技术与应用.2017,(第06期),全文.