煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。     

苯系物联合暴露仿刺参管足转录组差异表达基因分析

为了分析苯系物(BTEXs)联合暴露后仿刺参(Apostichopus japonicus)管足转录组差异表达基因,采用Illumina Hi SeqTM2000测序技术,对1.0 mg·L~(-1)苯系物(B)联合暴露12 h后和对照组(C)的仿刺参管足组织分别进行转录组测序。经Trinity软件进行de novo组装,获得了145 675条unigenes。利用公共数据库进行同源比对,共注释了35 330条unigenes。对比分析苯系物联合暴露组和对照组的转录组测序结果,获得了2 418个差异表达基因(DEGs)(|Log2Fold changes|≥1且FDR≤0.001),其中,上调表达和下调表达基因分别为1 049和1 369个。GOseq分析结果显示,158个DEGs显著富集在149个GO terms中,包括103个生物学过程、17个细胞组分和29个分子功能(P0.05);KEGG代谢通路分析结果显示994个差异基因映射到268条代谢通路,这些差异表达基因参与的生理过程与其他生物的同源基因参与的信号传导、癌症、外源性化合物的生物降解代谢等过程相类似。上述结果为在转录组水平筛选苯系物的生物标志物,解析苯系物对仿刺参毒性作用的分子机制提供了科学参考。     

苯系物对仿刺参catalase基因表达及酶活性的影响

以仿刺参(Apostichopus japonicus)为受试生物,采用半静水式试验方法,设置3种不同浓度(1/5、1/25、1/125的96 h-LC50)的苯、甲苯、乙基苯、邻–二甲苯、间–二甲苯和对–二甲苯处理健康仿刺参,检测仿刺参过氧化氢酶(CAT)基因在呼吸树、肠组织中的表达和酶活性变化情况。结果发现:在各苯系物处理组的仿刺参呼吸树和肠组织中,cat基因的转录表达变化显著;苯、甲苯、乙基苯、邻–二甲苯对呼吸树中CAT活性具有诱导作用,其中乙基苯的诱导倍数最高,为12.0~19.8倍;6种苯系物对肠组织中CAT活性具有抑制作用,抑制程度大小顺序为:邻–二甲苯乙基苯对–二甲苯甲苯间–二甲苯苯。表明苯系物对仿刺参呼吸树、肠具有氧化胁迫作用,可能造成2种组织的氧化损伤。相关性分析表明:苯系物处理后,仿刺参肠组织中cat m RNA相对表达倍数与CAT活性变化呈显著正相关;仿刺参肠和呼吸树中cat m RNA相对表达倍数变化呈显著正相关。以上结果为苯系物对仿刺参的生物毒性评价提供了基础数据。