哺乳动物自噬检测技术的研究进展

汉恒-自噬及其研究方法第三版

自噬（Autophagy）及其研究方法概述汉恒Th物技术服务手册

目录 1概念 2自噬的过程 3自噬的特性 4自噬过程的调控 5自噬与肿瘤的关系 6自噬的研究方法概述7汉恒自噬研究特色服务

自噬研究相关产品及服务 1.病毒工具（独家推出） mRFP-GFP-LC3腺病毒系统，可高效感染目的细胞，表达mRFP-GFP-LC3，感染后细胞可在荧光显微镜下实时观察自噬发Th过程（具体内容后面有介绍）； 2.自噬相关服务 汉恒Th物可提供自噬研究整体科研服务，若您的时间紧张或是对实验有所顾忌，我们可以为您代劳部分实验内容； 3.自噬研究相关试剂 汉恒Th物可以根据您的实验需求为您提供最实用的试剂产品，让你用的放心，省心！

产品厂商规格A14292,Premo自噬TB/GFP TR-FRET invitrogen6000Tests LC3B抗体试剂盒 pllabs0.1mg Anti-MAP1A/LC3A/B自噬微管相关蛋白 轻链3抗体 pllabs0.1mg Anti-MAP1LC3A(microtubule- associated protein1light chain 3)自噬微管相关蛋白轻链3抗体 Invitrogen1mg/1ml 兔抗人、大、小APG4B细胞自噬相关 抗体\Anti-APG4B/AUTL1 BD1mg/1ml 自噬微管相关蛋白轻链3抗体\ Anti-MAP1LC3A Anti-SQSTM1/p62antibody abcam Sigma1g 溶酶体抑制剂Hydroxychloroquine （羟氯喹） mTOR抑制剂rapamycin Sigma20mM 自噬抑制剂3-Methyladenine（3-MA）Sigma100mg

Matlab做图像边缘检测的多种方法

Matlab做图像边缘检测的多种方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值 figure(1); imshow(I); figure(2); imshow(BW1); 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2 imshow(BW1);title('σ=2') BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3 figure, imshow(BW1);title('σ=3') 3、用Canny算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); imshow(I); BW1 = edge(I,'canny',0.2); figure,imshow(BW1); 4、图像的阈值分割 I=imread('blood1.tif'); imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内 figure,imshow(I1); 5、用水线阈值法分割图像 afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm); se = strel('disk', 15); Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换 Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换 figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值 figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值 Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance); Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不

自噬研究鼻祖的最终选择

自噬研究鼻祖的最终选择 细胞自噬是细胞应对恶劣环境的一种主动反应，就是将自身一部分动员出来，采用自吃的方式，作为能量物质来应对各种不利因素，细胞凋亡则是细胞整体的主动死亡方式，最近有研究发现细胞坏死也存在一种主动的方式被称为程序性坏死，细胞自噬也是一种程序性坏死的类型。细胞自噬（autophagy）是继细胞凋亡（apoptosis）后，近年来生命科学领域的又一热门研究方向。 比利时科学家克里斯汀·德迪夫主要的研究领与在生物化学与细胞生物学，上世纪50年代，他利用刚刚出现的细胞分级分离技术（通过超速离心来分离细胞成分），发现了溶酶体（lysosome）和过氧化物酶体（peroxisome），让人们对细胞内部结构有了更清楚的认识，极大推动了细胞生物学研究。1974年因“细胞的结构和功能组织方面的发现（for their discoveries concerning the structural and functional organization of the cell）”而与阿尔伯特·克劳德、乔治·埃米尔·帕拉德分享了诺贝尔生理学或医学奖。后来，随着研究的深入，德迪夫的兴趣逐渐转向细胞起源，例如内共生学说。 克里斯汀·德迪夫Christian de Duve在上世纪50年代通过电镜观察到自噬体（autophagosome）结构，并且在 1963 年溶酶体国际会议（CIBA Foundation Symposium on Lysosomes）上首先提出了“自噬”这种说法。因此克里斯汀·德迪夫被公认为自噬研究的鼻祖。目前根据发生过程分为三类：Macroautophagy，Microautophagy和

图像低层特征提取与检索技术

图像低层特征提取与检索技术 图书信息书名: 图像低层特征提取与检索技术 作者：孙君顶，赵珊 出版社：电子工业出版社 出版时间：2009-7-1 ISBN: 9787121089336 开本：16开 定价: 39.00元内容简介 本书对基于内容的图像检索技术（CBIR）的基本原理、典型方法和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，并融入了作者多年宋的相关研究成果。本书层次分明，内容翔实，理论分析与算法实践相结合，力求实用。本书共7章：第1章介绍CBIR的体系结构、发展历程及发展趋势；第2章介绍CBIR所涉及的关键技术；第3～5章详细讨论了常用图像低层特征(颜色、形状、纹理)的提取与描述算法；第6～7章论述基于压缩域的图像检索技术及高维索引技术。书中各章共列出了400多篇有代表性的参考文献，附在各章的末尾，供读者参考。 本书可作为高等院校计算机科学、信号和信息处理、图书情报等专业的研究生或高年级本科生的专业基础课辅助教材，也可供广大从事模式识别、多媒体分析、信息检索等研究、

应用和开发领域的科技工作者和高等院校师生参考。图书目录 第1章绪论 1.1 图像检索技术发展历程 1.1.1 基于文本的图像检索 1.1.2 基于内容的图像检索技术 1.2 基于内容图像检索技术研究内容 1.2.1 特征提取及匹配 1.2.2 索引机制 1.2.3 用户接口 1.3 国内外研究状况 1.3.1 国内外研究现状 1.3.2 国内外研究热点 1.4 CBIR技术应用 1.5 经典CBIR系统介绍 1.5.1 QBIC： 1.5.2 Virage 1.5.3 Photobook

1.5.4 VisualSEEK和WebSEEK 1.5.5 Blobworld 1.5.6 Netra 1.5.7 MARS 1.5.8 SIMPLIcity 1.5.9 其他系统 1.6 本书内容安排 参考文献第2章基于内容图像检索关键技术2.1 CBIR的基本检索原理 2.2 图像内容及检索层次 2.2.1 图像内容 2.2.2 图像检索层次 2.3 常用的低层视觉特征描述方法 2.3.1 颜色特征 2.3.2 纹理特征 2.3.3 形状特征 2.3.4 MPEG－7中的图像特征描述符

哺乳动物细胞悬浮驯化方法研究进展

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ec12154619.html, 哺乳动物细胞悬浮驯化方法研究进展 作者：陆陈晨谭树华 来源：《科学与财富》2018年第13期 摘要：哺乳动物细胞表达系统是药用蛋白的主要表达方式，传统的贴壁细胞培养有诸多不利，本文介绍常用的贴壁细胞悬浮驯化的方法，通过将贴壁细胞驯化成悬浮细胞，提高哺乳动物细胞表达水平，降低生产成本。 关键词：哺乳动物细胞；驯化；无血清培养 重组蛋白表达是研究蛋白质功能与结构、药物筛选以及后续应用的关键环节，常规的蛋白表达系统有原核表达和真核表达两大类。现代医药工业的快速发展需要重组蛋白拥有接近天然蛋白分子的复杂结构、理化性质和生物功能，特别是糖蛋白及抗体类药物。这就要求表达的重组蛋白需要正确的翻译后修饰、组装和折叠，这是原核表达系统所欠缺的[1-2]。真核表达系统包括酵母表达系统、昆虫杆状病毒表达系统和哺乳动物细胞表达系统，其中以哺乳动物细胞表达系统较为常用。 1 贴壁细胞表达外源蛋白的缺点 传统细胞培养或表达外源重组蛋白采用贴壁细胞进行表达，这种表达方式虽然操作简便，但细胞密度和表达量较低，并且培养时需要加入血清，亦具很多缺点[3]： 1.1 血清组分复杂，含有多种杂蛋白不利于目的蛋白纯化； 1.2 血清批间差异较大，不同批次的血清浓度不稳定，影响工艺的连贯性； 1.3 血清中可能携带有未充分灭活的动物病毒或支原体，有细胞污染和传染人类的风险。 2 细胞无血清悬浮培养的优势 细胞无血清悬浮培养由于具有培养基的化学成分限定、批间产品质量稳定、简化下游生产、生理环境易于控制等优点，在重组蛋白表达、单克隆抗体制备和疫苗生产等中应用广泛。 3 贴壁细胞驯化成悬浮细胞的方法 3.1 分子生物学手段改造 贴壁细胞驯化成悬浮细胞通常有两种方法，一种是通过分子生物学手段，改造贴壁细胞。Noelle-Anne Sunstrom， Sugiyono 等人通过将编码胰岛素样生长因子 I（IGF-I）和转铁蛋白的基因稳定整合到CHO-K1细胞系的基因组中，使用 lac 操纵子/阻遏子系统调控 IGF-I 基因的表

图像边缘检测方法比较研究

图像边缘检测方法比较研究 作者：关琳琳孙媛 来源：《现代电子技术》2008年第22期 摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。 关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2008)22-096-03 Comparison of Image Edge Detection Methods GUAN Linlin1,SUN Yuan2 (1.Department of Resource Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing,100875,China; 2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s Liberation Army,Beijing,100820,China) Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection. Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform 1 引言 边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。近年来，边缘检测技术被广泛地应用在各个领域，例如工程技术中零件检查［1］、医学中器官病变状况观察［2］、遥感图像处理中道路等典型地物的提取［3］以及估算遥感平台的稳定精度［4］等。这使得如何快速、准确地获得边缘信息成为国内外研究的热点。边缘检测方法在空间域和频域中均可以实现，而且不断涌现出新技术新方法。这些方法

红外热像无损检测图像处理研究现状与进展

红外热像无损检测图像处理研究现状与进展 来源：《红外技术》 引言 红外热像（infrared thermography）是目前运用非常广泛的一种快速高效的无损检测技术，通过外部施加的热或冷激励使被测物体内的异性结构以表面温度场变化的差异形式表现出来，从而达到缺陷部位的定性和定量分析。其成像原理是利用红外探测仪将接受到的被测物体的红外辐射映射成灰度值，再转化为可视温度分布图（红外热像图）。最早在二战末期应用于军事侦察领域，因其本身具有快速高效、无需停运、无需取样、可进行无污染、非接触、大面积检测、以及其直观成像等优点，而被作为复合材料的无损检测技术应用于工业领域，如航空航天、机械、油气、建筑等领域。 1 、红外热像技术的发展现状 自20世纪以来，红外热像技术得到快速发展。20世纪90年代，美国无损检测协会和材料试验协会针对红外热成像技术指定了相应标准，并在无损检测手册红外与热检测分册中描述了基于红外热像的无损检测技术在各个领域的运用。目前美国、俄罗斯、法国、德国、加拿大、澳大利亚等国已将红外热像技术广泛运用于航空航天复合材料构件内部缺陷及胶接质量的检测、蒙皮铆接质量检测等。近年来，红外热像技术与智能手机、无人机等设备充分结合，并在各个领域广泛使用，如美国的Fluke和FLIR、德国Testo、国内武汉高德、浙江大立等企业。 国内的红外热像检测技术比欧美、俄罗斯等发达国家起步较晚，但经过十几年的发展，目前也取得较为显著的成果。中国特种设备研究院和武汉工程大学将红外热像技术运用于压力设备缺陷检验，取得了一系列显著的成果。西南交通大学、昆明物理研究所、北京航空材料研究院、北京理工大学、西北工业大学等将红外热像技术运用于航空航天夹层结构件的缺陷检测，取得了有效进展。在石油化工领域，各位学者将红外热像技术用于高温高压容器和管道的缺陷、保温层破损、以及内部液体流动情况的检测，也取得了许多成果。 2 、红外图像预处理 红外技术应用的核心工作在于图像的处理及利用，不仅在无损检测领域，在军事监测、人脸识别等领域的应用更加重要。红外图像的处理主要分为图像预处理和图像识别，预处理是开展后续工作的基础，其主要分为图像的非均匀性校正和图像增强两个方面。 2.1 图像的非均匀性校正

细胞自噬的研究进展-批注

细胞自噬的研究进展 孙雅婧，郭青龙* 中国药科大学生理教研室，南京210009 细胞自噬（autophagy ）是指细胞内受损、变性或衰老的蛋白质和细胞器被运输到溶酶体，溶酶体对其消化降解，以胞质内自噬体的出现为标志的细胞自我消化过程，以双层膜结构包裹部分胞质和细胞器的自噬体为判断指标。早在1962年，自噬现象的奠基人Ashford 和Porten 在人的肝细胞中用电子显微镜观察到了自噬现象。随着分子生物技术的发展，人们对自噬的形态特点和分子机制了解逐步深入。近年来对自噬的研究十分广泛，自噬是在体内普遍存在的过程，其在清除代谢废物进而回收能量为细胞正常运转提供能量的过程中发挥重要作用，因而对自噬的研究尤为重要。 1 细胞自噬的研究现状 1.1 自噬的过程 自噬的过程分为四个阶段（见图1）。 第一阶段：自噬诱导信号被细胞接受后，类“脂 质体”碗状结构即在胞浆某处形成小的膜结构，在电镜下观察到其不断扩张、呈非球形、扁平状双层膜的碗状结构，称为自噬前体（phagophore ），这种结构的电镜观察结果是指示自噬发生的金标准之一。 第二阶段：不断延伸的自噬前体，将胞浆中的若干成分（包括细胞器）收口包入，成为密闭的球状自噬体（autophagosome ）。自噬体的电镜观察结果是指示自噬发生的金标准之一。自噬体的特征有两个：双层膜，内含诸如线粒体、内质网碎片等胞浆成分。 第三阶段：自噬体形成后，可能与细胞内吞的吞噬泡（phagocytic vacuole ）、吞饮泡（pinosome ）和内 体（endosome ）融合（此阶段为非必需步骤）。 第四阶段：自噬体与溶酶体（lysosome ）发生融合，形成自噬溶酶体（autolysosome ）。期间溶酶体酶降解自噬体的内膜，使两者的内容物合为一体，自噬体中的包含物被降解，将产物诸如氨基酸、脂肪酸之类输送到胞浆中，重新利用供能，残渣则被排出细胞外或滞留于胞浆[1]。 1.2自噬的分类 根据细胞内底物运送到溶酶体腔方式的不同， 哺乳动物细胞自噬分为3种主要方式：巨自噬（macroautophagy ）、微自噬（microautophagy ）和分子伴侣介导自噬（chaperone-mediated autophagy ，简称 CMA ）。巨自噬是最主要的自噬形式，在巨自噬中由 内质网来源的膜包绕待降解物，形成自噬体后与溶酶体融合并降解其内容物；然而在微自噬中，溶酶体膜直接内陷包裹长寿命蛋白等，并在溶酶体内降解，没有形成自噬小体的过程；分子伴侣介导自噬则为胞浆内蛋白结合到分子伴侣后转运到溶酶体腔中，被溶酶体酶消化。CMA 的底物是可溶蛋白分子，因此CMA 降解途径在清除蛋白质时有选择性，而前两者无明显的选择性[3]。 2自噬与凋亡 在多细胞生物体内，维持自身的稳态和内环境 的平衡，是保持复杂生物体系正常运转的重要条件。正常的细胞体系当中，有细胞的生长增殖必然 摘要本文综述了细胞自噬概念的研究现状、自噬与凋亡、自噬与肿瘤的关系，展望了自噬在抗癌药物介导的细胞死亡中发挥的重要作用以及自噬现象的临床意义。 关键词自噬；凋亡；肿瘤 中图分类号 Q25；R979.1文献标志码A 文章编号1673-7806（2012）03-236-04 作者简介 孙雅婧，女，硕士生E-mail:yj7782@https://www.wendangku.net/doc/ec12154619.html, 通讯作者郭青龙，男，教授，博士生导师，研究方向：肿瘤药理学 E-mail:anticancer_drug@https://www.wendangku.net/doc/ec12154619.html, 收稿日期 2012-03-14 修回日期2012-03-26* 图1自噬的基本过程[2] Jun;20(3) 236

行为识别国内外现状

1．原始视频的特征提取 (1)光流场 光流场是空间运动物体在观测成像面上像素运动的瞬时速度。它利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来研究图像的灰度在时间上的变化与场景巾物体结构及其运动的关系。光流法通常假设相邻帧的图像差异非常小，从而获取对真实运动场的近似估计【31。它不用预知任何先验知识，即能提供有关运动速度及图像中运动区域的简洁描述，适用于摄像机运动的情形。但光流法易受噪声及光照变化的影响，且计算较为复杂，很难用于实时的视频监控系统。 (2)点轨迹 目标的运动轨迹也可以作为特征，从而大致推断出目标运动所属的行为类别。但图像平面上的轨迹对平移、旋转和缩放等变换比较敏感，因此在大多情形下，此特征显得不够可靠。常用的替代特征表达有轨迹速度、时空曲率等【4，51。运动轨迹的获取比较依赖于精确的跟踪算法。从原始视频中提取点轨迹特征同样容易受到噪声、遮挡及混乱背景等的影响。(3)人体形状表达 在摄像机固定的情形下，假设背景已知，通过背景剪除法可以很容易得到运动人体形状。基于全局、边界及骨架等的描绘子都可以用来表达人体形状。全局方法16,71如剪影、矩等是在整体形状区域内计算描绘子，而边界方法仅考虑形状轮廓【8l，骨架i方法则是用一组lD 骨架曲线代表一个复杂的人体形状，比如中轴变换[91等。 (4)滤波器响应 空时滤波器响应是一个广义上的分类。Zhang等【lo】存时间轴上计算高斯导数，将滤波器响应较高的区域作为运动区域。LaptevI¨1利用一组空时高斯导数滤波器将Harris角点检测扩展应用于三维的视频数据从而检测出空时兴趣点。这类方法大都基于简单的卷积操作，运算快速而简便。当视频分辨率较低的情形下，提取光流或剪影特征较为困难，利用滤波器响应特性可以从视频数据中提取有效的底层特征。 2．低层特征的描述与识别 我们将低层特征的描述与识别方法分为三类①：非参数方法、空时体方法和参数时序法，分别对现有方法进行归类，并作一个简短的综述。 2．1非参数方法 (1)模板匹配法 这类方法需要对每种行为的特征建立相应的模板，将获取的特征数据与模板相匹配，通过计算两者之间的相似度进行识别。Polana和Nelson[4刀将整个序列分解为多个周期行为，利用二维网格特征识别各种行为。Bobick和Davis[391将图像序列转换为运动能量图像(膨酣)和运动历史图像(朋m)模板，MEI反映运动覆盖的范围及强度，而MHI反映运动在时间上的变化情况。Weinland等【拍】提出运动历史体积(MHV)模板，从多个视角重建目标并将其投影到圆柱坐标系，提取Fourier变换特征以描述行为。Wang和Suter[451也将整个行为过程融合为基于轮廓的平均运动形状(MMS)和基于运动前景的平均运动能量(彳^扭)两个模板。模板匹配法计算复杂度低、实现简单，但它本身无法描述动态系统，也不能完全反映数据在空问上的分布属性，具有一定的局限性。而且不同行为之间执行速率的不同、噪声、光照等因素都会影响模板匹配的准确性。 (2)目标建模法 行为可以通过建立人体动态表观模型进行描述。常见的人体模型有棍图模型【109]、2D模型例及3D模型51。3D人体建模是最常用的人体结构表征方法，通过跟踪人体模型中主要

自噬及其研究方法

自噬（Autophagy）及其研究方法概述 一、背景 概念: 目前根据发生过程分为三类：Macroautophagy，Microautophagy和Chaperone-mediated autophagy CMA), 大自噬（Macroautophagy）即我们说的自噬（autophagy）;微自噬（Microautophagy）：是指溶酶体主动、直接吞噬胞浆成分的一种方式;分子伴侣介导的自噬(Chaperone-mediated autophagy，CMA)：一些分子伴侣，如hsp70，能帮助未折叠蛋白转位入溶酶体。通常说的自噬泛指Macroautophagy. 自噬是细胞内的一种“自食（Self-eating）”的现象，凋亡是“自杀（Self-killing）”的现象，二者共用相同的刺激因素和调节蛋白，但是诱发阈值和门槛不同，如何转换和协调目前还不清楚. 自噬是指膜（目前来源还有争议，大部分表现为双层膜，有时多层或单层）包裹部分胞质和细胞内需降解的细胞器、蛋白质等形成自噬体（autophagosome），最后与溶酶体融合形成自噬溶酶体（autophagolysosome），降解其所包裹的内容物，以实现细胞稳态和细胞器的更新。自噬的步骤可以大概总结为下面四步: 步骤1：细胞接受自噬诱导信号后，在胞浆的某处形成一个小的类似“脂质体”样的膜结构，然后不断扩张，但它并不呈球形，而是扁平的，就像一个由2层脂双层组成的碗，可在电镜下观察到，被称为Phagophore，是自噬发生的铁证之一。 步骤2：Phagophore不断延伸，将胞浆中的任何成分，包括细胞器，全部

揽入“碗”中，然后“收口”，成为密闭的球状的autophagosome，即“自噬体”。电镜下观察到自噬体是自噬发生的铁证之二。有2个特征：一是双层膜，二是内含胞浆成分，如线粒体、内质网碎片等。 步骤3：自噬体形成后，可与细胞内吞的吞噬泡、吞饮泡和内体融合（这种情况不是必然要发生的）。 步骤4：自噬体与溶酶体融合形成autolysosome，期间自噬体的内膜被溶酶体酶降解，2者的内容物合为一体，自噬体中的“货物”也被降解，产物（氨基酸、脂肪酸等）被输送到胞浆中，供细胞重新利用，而残渣或被排出细胞外或滞留在胞浆中。 自噬的特性： 1）自噬是细胞消化掉自身的一部分，即self-eating，初一看似乎对细胞不利。事实上，细胞正常情况下很少发生自噬，除非有诱发因素的存在。这些诱发因素很多，也是研究的热门。既有来自于细胞外的（如外界中的营养成分、缺血缺氧、生长因子的浓度等），也有细胞内的（代谢压力、衰老或破损的细胞器、折叠错误或聚集的蛋白质等）。由于这些因素的经常性存在，因此，细胞保持了一种很低的、基础的自噬活性以维持自稳。 2）自噬过程很快，被诱导后8min即可观察到自噬体（autophagosome）形成，2h后自噬溶酶体（autolysosome）基本降解消失。这有利于细胞快速适应恶劣环境。 3）自噬的可诱导特性：表现在2个方面，第一是自噬相关蛋白的快速合成，这是准备阶段。第二是自噬体的快速大量形成，这是执行阶段。 4）批量降解：这是与蛋白酶体降解途径的显着区别

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日

题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

自噬现象及其分子机制

发表时间：2011-6-2 来源：《中外健康文摘》2011年第8期作者：刘杉珊李薇[导读] 自噬是真核细胞特有的普遍生命现象，在维持细胞自我稳态、促进细胞生存方面起重要作用。 刘杉珊李薇（吉林大学第一医院血液肿瘤中心吉林长春130021） 【中图分类号】R329 【文献标识码】A【文章编号】1672-5085 (2011)8-0448-04 【摘要】自噬是真核细胞特有的普遍生命现象，在维持细胞自我稳态、促进细胞生存方面起重要作用，广泛参与多种生理和病理过程。自噬与细胞卫士p53的关系密切，目前已成为肿瘤研究中的一个新热点。本文对自噬的概念、生物学特性、自噬过程及其信号调控、以及与p53的关系作以概述，同时简要概述了目前自噬的研究方法和检测方法并提出问题和展望，为进一步研究自噬奠定基础。 【关键词】自噬分子机制p53 近年来，自噬作为II型程序性细胞死亡，越来越成为除凋亡之外备受关注和研究的领域。目前自噬不仅被证实是一种细胞自我死亡的方式，同时也是一种细胞的自我保护机制，在肿瘤、老化和神经退化等细胞增殖和死亡紊乱疾病中发挥着重要的作用。因此通过对自噬的发生过程、分子机制、信号调控、及与细胞卫士P53之间关系的总结，为进一步研究其机制调控和临床应用奠定坚实的基础。 1 自噬的概念 自噬又称为II型程序性细胞死亡(type II programed cell death)是以胞质内出现双层膜结构包裹长寿命蛋白和细胞器的自噬体为特征的细胞“自我消化”的一系列生化过程。正常细胞内的物质主要有两种降解途径，一种通过蛋白酶体被降解，另一种是通过自噬作用。自噬主要降解细胞质的长寿命蛋白和一些细胞器的降解，这种降解有助于细胞内组分和细胞器的正常更新，而蛋白酶体主要降解胞内的短寿命蛋白[1]。 根据细胞内底物运送到溶酶体腔方式的不同，哺乳动物细胞可分为3种主要方式：大自噬(macroautophagy)、小自噬(microautophagy)和分子伴侣介导自噬(chaperone—mediated autophagy, CMA)。无论大自噬还是小自噬都可以选择性和非选择性吞噬大的物质，CMA为胞浆内蛋白结合到分子伴侣后转运到酶体腔中，被溶体酶消化。由于目前对大自噬及其在疾病发生的作用的研究日益增多，所以本综述着重介绍大自噬。 2 自噬的诱导

图像边缘检测方法研究综述_段瑞玲

第31卷第3期2005年5月 光学技术 OP T ICA L T ECHN IQ U E V ol.31No.3 M ay　2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05 图像边缘检测方法研究综述 段瑞玲,李庆祥,李玉和 (清华大学精密仪器及机械学系,北京　100084) 摘　要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测 中图分类号:T P751 文献标识码:A Summary of image edge detection DU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he (Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing　100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r. Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic; 1　引　言 早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。 2　图像边缘定义 图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰 415 收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts https://www.wendangku.net/doc/ec12154619.html, 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。

医学检验技术工作报告总结

医学检验技术工作总结 工作总结 在政治思想上，时刻跟党中央保持高度一致，热爱人民热爱社会主义，热爱本职工作，认真学习、关心时事，树立全心全意为人民服务的工作指导思想，不与不法行为为伍．积极配合临床医生及公共卫生小组做好各项工作，确保医院各项任务指标能按时完成．平时能多与同事交流，积极参加本院组织的学习培训活动． 为了提高自己的工作能力，在工作实践中我能认真学习，不断摸索，丰富自己的理论知识，为了能更好地为患者服务打好基础．作为一名医务工作人员坚守自己的工作岗位，履行岗位职责，服从领导分配，不计较个人得失，能想病人所想，急病人所急，刻苦学习理论知识和实际操作能力，不断提高自己的专业水平和实际工作能力，并将所学的知识发挥到临床工作中去． 在工作中，我能严格遵守岗位责任制和操作规程，通过各种学习，积累了解不少临床经验，无论是理论还是操作，都打下了坚实的基础，在工作上我都能严格遵守相应的规章制度，坚持不断的学习努力提高自己的专业知识，有较强的学习主动性和工作责任心；对工作认真，做到细心观察、精心检查准确及时地做好检验工作，提高检验工作质量，在思想上有正确的人生关，价值关；在生活上能做到洁身自爱，同时积极锻炼身体，有着健康的体魄。我感谢同事们对我的关心、照顾、帮助和支持，让我能更顺利快速的完成工作．认认真真地

完成本职工作．对病人能做到一视同仁，不因他们身份和职业的不同而有不同的对待，时刻为病人着想，千方百计为病人解除病痛．对年老的病人能做到耐心细致，尽量地为他们提供好的让他们满意的服务．对病人态度和蔼，因而得到很多患者的好评．积极参加院部组织的各项集体活动．团结同事．正确处理同行同事之间的关系，不与他人闹无原则纠纷。 综上所述，本人在这种环境下能很好地完成自己的工作做到全年无差错，是一名合格的医务工作者。 2014年医学院医学检验专业工作总结 在2014年这个学期即将过去，回顾本学期学校团委的主要工作可以概括为：积极发挥学校团委功能，做好“一校一点”工作，开展各种丰富多彩的活动并积极协助学校德育处及其他部门的各项工作。本学期团委在学校及上级团委的领导下，围绕学校教学中心工作，开拓进取，脚踏实地，开展了一些实实在在的工作，较好地完成了学校及上级团委布置的任务。现将有关的工作简单总结如下。 一．不定期召开团支部书记会议，加强团员的思想教育，提高团员队伍的整体素质，能较好的促进学校的德育工作。 本学年，我们要求班级团支书定期对本班团员进行思想教育、组织学习团队知识，提高团员对团组织的认识，收到了初步的效果。还要求团支书对本班团员的言行进行监督，发现不规范的人和事要进行