一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114419359B

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202111305469.2

    申请日:2021-11-05

    Abstract: 本发明提供了一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统,该方法收集满足形态完整要求的肌纤维组织后按照设定的冷冻操作处理,进而对肌纤维组织切片进行ATP酶染色作为用于识别的肌纤维细胞图像,借助预先构建的基础分类模型提取出肌纤维细胞图像中I型细胞,针对排除I型细胞干扰后的细胞图像进行自动化质控处理,分割细胞间连接关系并剔除冰晶的干扰,进而结合色彩空间描述技术和样本聚类方法将II型细胞进行细化分类。采用上述方案,克服了现有肌纤维细胞识别技术操作繁杂、精确度不足的问题,采用少量的训练样本构建分类模型后即可实现自动化的基础分类,配合细胞图像处理以及聚类运算识别,提高了肌纤维细胞识别的精确度和效率。

    基于深度学习技术对眼肌面积进行快速检测的方法及系统

    公开(公告)号:CN119107352A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411114275.8

    申请日:2024-08-14

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习技术对眼肌面积进行快速检测的方法及系统,涉及农产品快速无损检测、监测技术领域,方法包含:采集待检测对象的眼肌区域图像;将眼肌区域图像输入眼肌分割模型,以识别目标眼肌区域;基于目标眼肌区域,计算得到待检测对象的眼肌面积。与传统用于眼肌面积测定的“硫酸纸法”相比,本发明方法流程简单、高效、稳定,同时可实现标准化、快速自动化及批量化处理,完全满足产业化育种工作庞大表型数据收集的需求。

    基于GWAS筛选后近红外光谱特征波段预测品质的方法及系统

    公开(公告)号:CN113945539B

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202111209987.4

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于GWAS筛选后近红外光谱特征波段预测品质的方法及系统,应用了特有的近红外光谱特征波段筛选策略,首先利用近红外光谱采集设备对配置的原始样本进行扫描,获取样本的光谱数据,并测定样本的各项肉质性状理化指标,然后按照设定的方式将两种数据导入到对应的系统中进行GWAS分析,进而依据分析的结果和设定的阈值线绘制匹配的曼哈顿图,基于图中的信息筛选出各个肉质性状指标对应的超过阈值的多个匹配波段,最终基于筛选的波段利用近红外光谱技术实现肉类品质的预测,一方面克服了传统预测流程中设备性能溢出和成本高的问题,将预测成本控制在合理水平,另一方面简化了数据处理的流程,优化预测时效性的同时提升了预测结果的精确度。

    一种SNP标记及其应用
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105200135A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510616614.7

    申请日:2015-09-24

    CPC classification number: C12Q1/6888 C12Q2600/124 C12Q2600/156

    Abstract: 本发明涉及一种影响猪肉脂肪酸组分的SNP标记,其特征在于,所述SNP标记位于猪16号染色体上的超长链脂肪酸延伸酶7基因的核苷酸序列上,所述SNP标记为SEQ ID NO:1上的第8462位的位点上由G到A的突变,或者为SEQ ID NO:1上的第11062位的位点上由C到T的突变。本发明还涉及用于鉴定该SNP标记的探针及其应用。本发明进一步涉及一种猪育种的方法,以及一种用于所述猪育种的检测方法。

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