【摘 要】
:
意大利蜜蜂是重要的经济昆虫,它们独特的级型分化现象和劳动分工机制一直是研究的热点。蜜蜂这些独特的行为,使得它们成为研究昆虫大脑对行为调控的重要模型。近年来,单细胞转录组测序技术成为研究复杂组织(如脑组织)的热门研究方法,果蝇等模式生物已经完成了大脑单细胞转录组图谱的构建,但蜜蜂大脑单细胞转录组图谱的研究还是寥寥无几。本文主要运用10x scRNA-seq技术构建了意大利蜜蜂工蜂和蜂王的大脑转录组图
论文部分内容阅读
意大利蜜蜂是重要的经济昆虫,它们独特的级型分化现象和劳动分工机制一直是研究的热点。蜜蜂这些独特的行为,使得它们成为研究昆虫大脑对行为调控的重要模型。近年来,单细胞转录组测序技术成为研究复杂组织(如脑组织)的热门研究方法,果蝇等模式生物已经完成了大脑单细胞转录组图谱的构建,但蜜蜂大脑单细胞转录组图谱的研究还是寥寥无几。本文主要运用10x scRNA-seq技术构建了意大利蜜蜂工蜂和蜂王的大脑转录组图谱,并对所检测的细胞进行了聚类分析,参考已知的果蝇单细胞转录组测序中的marker基因对细胞簇进行了注释,完成的主要研究成果如下:1.将单细胞转录组测序数据与普通转录组测序数据进行相关性分析,发现呈现出较好的线性相关,验证了单细胞转录组的测序结果是较完整、准确的。2.构建了蜜蜂大脑组织单细胞转录组图谱,并根据果蝇中已知的marker基因将蜜蜂大脑组织的细胞初步分为三种类型:神经元、胶质细胞和血细胞。3.对蜜蜂大脑组织神经元细胞进行了重聚类,并对神经元的细胞类型进行了进一步的区分。4.分析比较了不同蜜蜂类型大脑中对不同神经递质的使用情况,发现蜜蜂大脑中有同时表达两种、三种甚至四种神经递质的神经元,并对比了工蜂和蜂王大脑神经元对神经递质使用的差异。综上所述,本研究构建了完整的蜜蜂大脑组织单细胞转录组图谱,并对所得到的数据进行了初步分析,对工蜂和蜂王大脑组织细胞以及神经递质的差异进行了初步对比,具体的调控机制仍需后续实验的深入探究。
其他文献
犁铧、犁胸是摆式犁体切削土壤过程中最关键的两个工作部位。犁铧的主要作用是入土、切土;犁胸则是将犁铧移来的土壤继续进行破碎和翻转。现有研究表明,在高速梭式耕作条件下,犁铧的铧尖区与犁胸的胫刃区的作业温度会急剧升高,是摆式犁体上最高温度部位;土壤流变行为对铧尖区、胫刃区的扰动犁耕凿削耦合作用也会增强。由此推断,铧尖区与胫刃区的局部高温会影响土壤流变对犁体面的凿削作用,导致犁体出现耕犁损伤。因此提出“降
推荐系统作为辅助用户决策的重要工具,可以通过特定算法在海量的信息中为用户提取出其可能感兴趣的信息。而传统的推荐模型存在部分信息利用不充分,推荐性能受限等问题,基于深度学习的推荐模型虽然更有成效,但也存在无法处理非欧数据的问题。本文在传统推荐方法进行分析总结的基础上,采用理论分析、数值模拟和实验相结合的方法,结合现有的图神经网络模型进行改进,提出了一种融合社交关系与注意力机制的图神经网络推荐模型。论
随着高通量技术的快速发展,产生了越来越多较为可靠的生物资源信息,通过结合生物大数据对蛋白质相互作用网络的结构、节点的连接模式等进行全面的分析,已经成为生物信息学领域的研究热点之一。尤其是利用PPI网络预测蛋白质复合物或功能模块,对深入分析细胞环境中蛋白质在不同时空领域中参与的功能机制具有基础性作用,同时对人类探索药物研发新模式具有重要意义。目前,许多用于寻找复杂网络中社区结构的图聚类算法被应用于蛋
SSR(Simple Sequence Repeats,简单重复序列)作为一种DNA分子标记,在生物的基因性状表达、种群遗传多样性等研究领域具有重要作用。近年来随着高通量测序技术的发展,已有大量的物种分别完成了基因组或转录组测序,在这些序列数据基础上使用SSR位点识别程序并结合引物设计工具进行标记开发,进而构建分子标记数据库已成为生物信息学相关领域的重要研究内容。本文将植物多态性SSR数据库构建中
农村初中教育教学中面临着许多困难和问题,如教育条件较差、教学设施陈旧、教学观念落后、生源质量较差等,导致教师教学难度增大,尤其是数学课堂表现更为明显,教师常常会感到在激发学生数学学习兴趣和提高课堂教学效率方面力不从心,达不到预期效果。本文主要对农村初中课堂现状以及教学低效的原因进行了分析,旨在构建高效的数学课堂,提升学生的综合素养。
数据维度的复杂性给农业生产数据分析带来了挑战。无线传感器网络的应用场景正在稳步扩大,已经覆盖了多个应用领域。传感器制造技术的进步有效降低了部件的生产成本和缩小了设备体积,这为传感器的大规模应用提供了可靠支撑。然而,无线传感器网络的部署和运行仍然面临着不少挑战,主要表现在传感器节点续航能力、存储和数据处理能力有限,以及有时采集到的数据质量有待提高。本文研究了无线传感器网络中的数据异常检测问题,探索一
随着电子商务的兴起,各式各样的电商网购平台也不断涌现,使得越来越多的消费者的购物方式由线下转为线上。线上购物方式因其购物流程的便捷性、电商平台与商品的丰富性而受到消费者的青睐,但面对各色各样的电商平台和平台中的海量商品,消费者很难做出抉择。为解决上述问题,本文首先对电商评论文本进行层次情感分析,在此基础上,结合对电商平台的不同维度的指标的分析结果,实现了多维度综合的电商推荐系统,为消费者提供了电商
生猪集约化养殖存在着通风差、空间小和管理水平有限等问题,导致生猪经常发病且各种习性难以观查,且管理费时、耗力,如何监测并快速判断生猪习性和可能出现的疾病成了目前亟需解决的问题。生猪的叫声包含丰富的生物学信息,对生猪叫声进行分析研究能进一步了解生猪的生理和行为机制,有助于提高对生猪疾病的诊治效率,了解生猪种群的行为和个体特征。因此,生猪的声音实时监测和识别显得尤为重要。本文利用外接麦克风搭建开发板设
田间草害一直是影响作物生长发育的重要因素,现有除草方式通常采用人工或者喷施化学除草剂,不仅耗时费力,而且效率低下,大量喷洒化学农药还会产生残留,危害农产品安全。随着人工智能和现代农业的发展,采用机器人进行田间除草作业成为一种有效手段,愈来愈受到国内外科研人员的关注。如何准确、高效的识别区分田间作物与杂草是机器人除草的前提,而多目标测距与除草路径规划成为了技术的关键。本文在充分调研国内外相关技术发展
文本情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向,能够有效的分析出文本包含的各种情感信息。面对互联网文本资源爆炸式增长的趋势,如何有效的利用文本数据,挖掘背后商业价值和研究价值,具有非常重要的意义。在大数据时代,网络词替换更新速度较快,基于情感词典的方法需要大量人力和财力不断的更新情感词典;基于传统机器学习的方法依赖于对文本的人工标注,很难学习到更深层次的语义信息。在这种形势下,基于深度学习的方