广州大学学报(自然科学版)

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SnRK1 调控植物碳氮代谢的研究进展

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 1-12.

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植物无法移动的生活方式决定了其具有很强的环境适应性, 因此, 植物需要不断调控自身代谢以适应不同的光照环境｡植物细胞中保守的蛋白激酶蔗糖非发酵1 相关蛋白激酶1( SnRK1) 能够响应植物体内的能量胁迫, 调控一系列碳氮代谢的生物化学反应来适应能量逆境｡文章系统梳理了 SnRK1 在能量胁迫条件下通过转录调控和翻译后磷酸化修饰调控的代谢通路, 分析了 SnRK1 调控碳氮代谢的一般规律, 包括: ①SnRK1 抑制蔗糖合成和光合速率; ②SnRK1 抑制氮同化与氮信号转导, 协同碳氮平衡; ③SnRK1 促进糖异生维持糖代谢稳态; ④SnRK1 促进细胞自噬和氨基酸氧化代谢｡研究结果表明, SnRK1 是植物碳氮代谢调控的核心调控元件, 对作物中的 SnRK1 功能解析具有重要借鉴意义｡

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拟南芥转录因子 HAT1 负调控盐胁迫分子机制研究

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 13-25.

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土壤盐碱化是目前全球农业面临的主要环境挑战之一, 为使植物在盐碱地上更好地生长, 开展植物盐胁迫响应机制的研究具有重大意义｡植物特有的同原结构域 - 亮氨酸拉链( HD-ZIP) 家族转录因子 HAT1 在拟南界中调控多种胁迫应答, 到目前为止, HAT1 是否参与调控植物对盐胁迫的响应尚不清楚｡文章围绕转录因子 HAT1 在拟南界响应盐胁迫中的调控作用展开研究, 证明了 EIN3-HAT1-CSDs 分子模块可以调控植物对盐胁迫的响应, 以期拓展盐胁迫的分子调控网络｡盐胁迫诱导 EIN3 的积累, EIN3 抑制 HAT1 的表达, 进而削弱 HAT1 对下游基因 CSD1 与 CSD2 的转录抑制, 使抗氧化系统得以激活并清除过量的活性氧, 从而增强植株的盐耐受能力｡该信号通路为通过分子育种提高植物盐耐受性提供了一个新的潜在靶点｡

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小肽 GLV2 参与调控拟南芥叶片形态建成

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 26-36.

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在植物中, 小肽激素在调控植株生长发育及环境适应等过程中发挥着不可替代的作用, 其中, GLVs 家族被证明参与根尖分生组织发育与维持､根向地性､侧根发生及植物抗病等过程, 而该家族成员是否参与调控地上部分的生长发育尚不清楚｡本研究从分析 GLVs 小肽基因家族的组织表达出发, 发现部分 GLVs 在叶中有表达, 其中, GLV2 表达丰度最高｡利用 CRISPRCas9 基因编辑技术, 本研究获得了 glv2 突变体并对其表型进行了分析｡结果显示, 相较于野生型, glv2 突变体莲座叶展现出叶片尖端及两侧边缘下卷､叶片狭长的表型｡组织切片和扫描电镜观察表明, glv2 叶片卷曲主要由海绵组织细胞发育异常造成｡现有研究认为, 小肽 GLVs 家族主要作为受体激酶 RGIs 家族的配体发挥功能｡本研究通过表达模式分析发现, 大部分 RGIs 家族成员在叶中有表达, 并且 RGIs 家族五重缺失突变体展现 glv2 类似的叶片形态表型｡进一步的 qRT-PCR 分析显示, glv2 叶片中生长素相关基因出现上调表达, 暗示着 glv2 中生长素信号被一定程度地激活, 进而造成叶片形态变化｡综上,本研究证明 GLV2 可能被 RGIs 感知后, 通过调控生长素信号影响植物叶肉细胞发育, 进而调控叶片形态建成｡

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基于增量学习的冠状病毒人际感染预测研究

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 37-47.

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2019 年底至今, 新型冠状病毒大流行严重影响了公人卫生和社会秩序, 而基于机器学习的预则方法可以判别冠状病毒的可感染性表型和大流行风险｡目前, 已发现6 类感染人的冠状病毒, 病毒基因组序列差异显著, 病毒持续遗传变异导致机器学习模型性能下牛并引发潜在的学习遗忘现象｡文章基于增量学习的模型框架, 使用 One-class SVM 算法对冠状病毒新类群进行持续鉴别, 并进一步使用参数^子和知识蒸饱的联合策略¯k BP 神经网络, 对冠状病毒人际感染表型进行持续学习和预则｡ ¢果显R, One-class SVM 对6 类病毒³分的权衡参数 v 组合在0.92､ 0. 81､ 0. 24､ 0. 11､ 0.55､ 0. 20 下达到最优的病毒类群分类效果; 当隐藏层节点批次增加为6 时, 预则模型取得最好性能表现, IAC 取得最大值0. 903 5, BT 取得最大值 - 0.039 9, 有效地抑制了神经网络模型的学习遗忘趋势, 模型的预则性能接近联合训练的性能表现( IAC: 0. 923 6) , 明显优于未使用知识蒸饱的神经网络( IAC: 0. 776 4) , 进一步与其他增量方法比较, 优于基于样本的 ESRIL 方法( IAC: 0. 866 2) 和基于模型参数的 CCLL 方法( IAC: 0. 885 3) , 具有重要的公^卫生应用价值｡

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基于深度学习的禽流感病毒溢出风险预测研究

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 48-56.

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禽流感病毒基因组由8 个长短不一的基因节段组成, 全长约为14 ~ 16 kb｡由于病毒本身特殊的分子遗传机制, 病毒通过基因点突变和基因组重排快速变异, 引发病毒感染宿主范围的改变, 持续威胁人类健康, 因此, 自然界禽流感病毒溢出凤险预剧具有重要公共卫生意义｡文章联合使用卷积神经网络和循环神经网络表征病毒基因组序列, 分别在特定类群数据集和全类群数据集上进行训练和剧试, 并对模型的迁移预剧能力进行评估｡实验结果显示: ①特定类群模型对各自数据集的预剧性能良好, AUROC 值和 AUPR 值分别达到 0. 966和0. 876 以上, 但泛化能力较差; ②除H9N2 类群外, 全局模型性能良好, AUROC 值和AUPR 值均达到1.000; ③基于消融实验, 发现注意力机制和 Embedding 层对模型性能影响较大; ④进一步剧试模型的泛化能力, 迁移预剧的 AUROC 值和 AUPR 值分别可达0. 984 和0. 941 以上; ⑤可视化注意力权重系数矩阵, 为模型提供生物学可解释性｡性能良好的深度学习预剧模型可用于禽流感病毒跨种感染的早期预警｡

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基于 NTRU 格上非球型离散高斯采样的优化

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 57-64.

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随着量子计算机的飞速发展, 后量子密码成为研究热点｡格密码因性能均衡､安全基础牢靠, 以及功能丰富等特点成为后量子密码中的主流｡原像采样是格密码中的核心算法, 被广泛应用于诸多高级密码方案的构造, 格上 HashandSign 数字签名是最简单､最直接的应用｡从技术上原像采样算法分为 GPV 型和 Peikert型, 前者的特点是轮出质量高, 但算法通常只能串行执行; 后者支持并行运算, 但轮出质量较差｡文章将非球面高斯技术应用于 NTRU 格上的 Peikert 型采样算法, 旨在提升其效率｡具体选取了两种参数模式, 和原始 NTRU格上的 Peikert 型采样算法相比, 模式1 可以提高基于该采样算法数字签名的安全强度并降低签名尺寸; 模式2在不降低安全性的前提下, 可以进一步降低签名尺寸｡实验结果表明, 在模式1 中, 安全性提升约18% ~ 20% ,签名尺寸降低约15% ; 模式2 保持安全性不变, 但是签名尺寸降低约30% ~ 35% ｡

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无人机辅助无线供能通信系统优化算法研究

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 65-72.

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文章研究了无人机辅助无线供能数据收集系统的资,分配优化方案, 其中无人机发送射频信号能量,装配能量收集电路的地面节点从无人机发送的射频信号中收集能量, 并使用收集到的能量发送一定量的数据至无人机｡针对此系统, 通过联合优化能量传输区间､信息传输区间以及无人机在这两个区间的飞行速度和时间, 在满足无人机数据收集约束条件下, 最小化无人机飞行时间｡文章建立的优化问题是难以求解的非凸优化问题, 为求解此问题, 将其分解为与能量传输区间和信息传输区间分别对应的且易于解决的两个子问题, 并结合迭代优化方法, 提出了一种高效的系统优化算法｡仿真结果表明, 与已有的基准方案相比, 文章提出的无人机辅助通信系统优化方案可以显著地减少无人机飞行时间｡

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焦磷酸三聚氝胺与聚乙烯醇分子之间的氢键相互作用提高聚乙烯醇水凝胶薄膜的阻燃性能

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 73-83.

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文章通过聚乙烯醇( PVA) 与硐酸( H3BO3) 交联制备成水凝胶薄膜, 添加焦磷酸三聚氛胺( MPP) 提高 PVA / MPP s水凝胶薄膜的阻燃性能, ·添加20 wt% MPP ¿, PVA 阻燃性能óÞ UL94 V0 +, MPP 的加v可有效降低水凝胶薄膜的热释放速度( HRR) 和发烟里｡实验结果表明, MPP 与 PVA 分子之间的氢键相互作用可以保持材料的力学性能, 提高材料的阻燃性能｡ PVA / MPP 水凝胶膜的阻燃机理是气相与凝聚相阻燃机理的协同作用, MPP 分解为三聚氛胺和磷酸, 然后三聚氛胺转化为 N2 和 CO2 , 磷酸促进 PVA 水凝胶形成连续致密的炭层, 阻碍了与外界的氧气和热里交换｡

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基于参数化水平集的三维多相材料拓扑优化方法

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 84-90.

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参数化水平集拓扑优化解决了传统水平集方法数值计算复杂的问题, 由于水平集拓扑优化需要引入更高级别的函数未构建拓扑模型, 大部分关于参数化水平集拓扑优化的研究止于二维｡文章在二维参数化水平集拓扑优化的基础上拓展到三维, 结合点云的思想解决了三维拓扑构型的表达问题, 并通过悬臂梁､简支梁等典型数值算例验证了算法能解决三维水平集无法引入更高维度函数等问题, 亦讨论了引入 SIMP( Solid Iso tropic Material with Penalization) 多材料值模型的多相材料拓扑优化方法, E'多相材料拓扑优化方½研究行参考｡

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基于 DIC 技术和贝叶斯 FFT 方法结合的结构位移监测和模态参数识别

广州大学学报(自然科学版). 2024, 23(2): 91-99.

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文章基于计算机视觉技术拍摄的一系列结构振动图像, 运用数字图像相关( DIC) 技术荻取监则节点的亚像素振动位移数据, 在此基础上, 采用快速贝叶斯 FFT 方法对被则试结构的动力模态参数进行辨识｡为了验证计算机视觉结构振动则试和快速贝叶斯 FFT 方法相结合在结构模态参数识别中的有效性和准确性, 以某实验室5 6 m 跨钢析架模型的振动视频为算例, 十对结构有无构件损伤等6 种不同工况条件下的振动视频数据,进行振动位移的提取, 进而分析析架不同位置处监则节点识别位移与实际位移之间产生的误差大小及其原因,并借助快速贝叶斯 FFT 方法, 对从不同部位采集的振动视频数据进行结构动力模态参数识别结果的精确度和不确定性对比分析｡实验结果表明, 文章将 DIC 位移则量技术和贝叶斯 FFT 方法相结合, 能够有效实现对结构动力模态参数的精准识别｡

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2024年, 第23卷, 第2期　刊出日期：2024-06-19

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