培养基组合物及促进动物胚胎体外发育的培养方法

    公开(公告)号:CN112226404B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202010878659.2

    申请日:2020-08-27

    Abstract: 本发明涉及生物技术领域,特别涉及培养基组合物及促进动物胚胎体外发育的培养方法。本发明的优点在于能够显著提高猪体细胞核移植(somatic cell nuclear transfer,SCNT)胚胎的体外发育效率。在正常的PZM‑3的胚胎培养液中的SCNT胚胎囊胚率是18%~20%,采用换液的方法可以显著提高猪SCNT的囊胚率到45.7%,同使用正常胚胎培养液PZM‑3的囊胚率相比,囊胚率提高了25.7%。同时,此方法还操作方便,只要在SCNT胚胎激活24~48h后从PZM‑3(‑)的培养基中换液到PZM‑3‑Glutamax中继续培养即可,操作简单方便,适宜后续应用。

    培养基组合物及促进动物胚胎体外发育的培养方法

    公开(公告)号:CN112226404A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202010878659.2

    申请日:2020-08-27

    Abstract: 本发明涉及生物技术领域,特别涉及培养基组合物及促进动物胚胎体外发育的培养方法。本发明的优点在于能够显著提高猪体细胞核移植(somatic cell nuclear transfer,SCNT)胚胎的体外发育效率。在正常的PZM‑3的胚胎培养液中的SCNT胚胎囊胚率是18%~20%,采用换液的方法可以显著提高猪SCNT的囊胚率到45.7%,同使用正常胚胎培养液PZM‑3的囊胚率相比,囊胚率提高了25.7%。同时,此方法还操作方便,只要在SCNT胚胎激活24~48h后从PZM‑3(‑)的培养基中换液到PZM‑3‑Glutamax中继续培养即可,操作简单方便,适宜后续应用。

    基于YOLOv2的遥感图像快速目标检测方法

    公开(公告)号:CN109063594A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810767515.2

    申请日:2018-07-13

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 基于YOLOv2的遥感图像快速目标检测方法属图像处理和模式识别技术领域,本发明实现了对遥感图像中的重要目标的快速检测;首先构建了遥感图像数据集用于模型的训练及性能检测;然后提出了一种适用于遥感图像分类的卷积神经网络结构用于特征提取,进而构建目标检测网络。针对卷积神经网络对小目标检测能力差这一问题,本发明采用增加训练尺度、批量正则化等方法提升了网络的性能。本发明定义了偏移因子校正目标位置,利用SVM分类器对检测结果进行目标背景二次分类,在保证检测精度的同时保障了检测速度,实现了端到端检测。最重要的是,模型允许将新数据的检测结果扩充到训练数据集中,从而更新训练目标检测网络,不断提升模型的泛化能力。

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