简介:今年,是北京中科基因技术有限公司(中科基因)成立的第三个年头。2017年,专注于第三方兽医检测服务的中科基因交出的作业是10家省级检测中心、超过50万条检测数据。无需质疑,在兽医检测领域还没发展到足够大规模的现在,中科基因是唯一的领跑者。在引进BI的朱连德博士之后,中科基因除了按计划发布APP,更是卯足劲地喊出了“兽医4.0”,口号是打造中国数字化兽医的领导品牌。什么是“兽医4.0”?朱博士说是新时代的智慧兽医,提供信息化、智能化的兽医服务,养防并重,防先行。对于中科基因的业务,还是四大模块,业务方向更为明确,核心业务还是兽医检测服务,朱博士反复强调了两点,一点是“独立第三方”,一点是“连锁机构”。
简介:本研究建立了检测与诊断猪圆环病毒的PCR方法,并对该方法进行了标准化研究。该方法快速、敏感、特异性强,可扩增10ng的阳性质粒的DNA.可以从30μL病料组织悬液或全血中扩增检测PCV,并且该方法可以区分PCV1和PCV-2,对其它病原微生物如PPV、PRRSV、SIV以及许多细菌不能检出。应用此方法对6省市的12个猪场的225份病料进行了检测,对阳性病料进行了病毒分离,对分离的病毒进行了电镜观察与序列测定,结果证实分离的病毒为PCV-2。
简介:甘蔗是重要的糖料作物,也是重要的能源作物。由于复杂的遗传背景、较低的可育性和缺乏优异种质资源等因素给甘蔗品种改良带来了很大的困难,通过转基因技术为甘蔗品种改良提供了有效的途径。而转基因植物的遗传稳定性是植物转基因育种过程中一项重要的研究课题。本研究通过一次多基因遗传转化,同时将四个目的基因导入甘蔗品种新台糖22号中。通过PCR检测,对转基因甘蔗T_0、T_1和T_2代的遗传稳定性进行分析;通过外源蛋白快速试纸条检测,对转基因植株四个外源基因中的基因(bar抗除草剂基因和cry1Ab抗虫基因)蛋白表达进行检测。证明一次四基因遗传转化的甘蔗转基因株系,在T_0代出现了部分基因丢失的现象,且T_0代甘蔗的主茎和分蘖可能为不同的转基因事件。但如果是四个基因均能完整整合到基因组中的株系,则四个基因可以在T_0、T_1和T_2代中得到稳定遗传,也可以稳定的检测得到外源基因蛋白的表达。
简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
简介:摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络( CenterNet),构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型( M-CenterNet),并通过与 CenterNet和单次多重检测器( Single Shot Multibox Detector, SSD)网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%;模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4;相比于 SSD网络,所提网络模型的 AP提升了 3.9%,模型体积降低了 84.3%;本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。