基于学习的斑马鱼检测与跟踪

用ZooBAC网格法研究斑马鱼肌肉的骨骼形态人类一直以来都对生物形态学研究感兴趣。

斑马鱼是一种常用于实验室的模式生物，其肌肉骨骼形态的研究对于理解遗传变异、运动学和功能进化都有着重要意义。

为了更好地研究斑马鱼肌肉的骨骼形态，科学家们使用了ZooBAC网格法这一先进方法。

一、ZooBAC网格法简介ZooBAC网格法是一种基于摄影技术的三维形态测量方法，用于研究生物骨骼的形态。

该方法使用高速相机在不同角度下拍摄被测物体，然后利用软件将这些照片结合起来构建出一个三维模型。

在模型上，科学家们可以测量出被测物体的三维形态数据，并进行进一步的分析。

二、斑马鱼肌肉骨骼形态的研究斑马鱼是一种常用的研究模型生物，其肌肉骨骼系统对于运动学和进化学的研究具有重要价值。

而斑马鱼肌肉的骨骼形态研究则可以帮助科学家们了解斑马鱼的功能进化过程。

通过ZooBAC网格法，科学家们可以将斑马鱼肌肉的骨骼形态进行三维测量，并在模型上进行进一步分析。

例如，他们可以测量不同肌肉之间的关系以及每个肌肉的形态特征。

这些数据为进一步研究斑马鱼的骨骼和运动机制提供了重要基础。

三、斑马鱼肌肉骨骼形态研究的意义斑马鱼肌肉的骨骼形态研究对于深入理解遗传变异、运动学和进化学都有着重要意义。

例如，它可以帮助科学家们探究不同基因和表观遗传学变异如何影响斑马鱼肌肉骨骼的形态，从而进一步了解这些基因和变异与斑马鱼运动和进化的关系。

此外，斑马鱼肌肉骨骼形态研究还可以为医学研究提供重要参考。

例如，它可以为肌萎缩症、肌无力症等疾病的研究提供重要基础。

同时，斑马鱼肌肉骨骼形态研究还有助于探究这些疾病发生的分子机制和治疗方法。

四、结论通过ZooBAC网格法研究斑马鱼肌肉的骨骼形态，可以为我们深入理解斑马鱼运动和进化提供重要参考。

这项研究的意义还可以拓展到医学和其他领域，有望为人类健康和科学研究做出重要贡献。

斑马鱼胚胎发育基因与功能的研究进展斑马鱼是一种常见但又极其特殊的小型观赏鱼类，它们不仅长得漂亮，而且拥有极强的再生能力，因此成为了生物科学研究的重要模式生物。

通过对斑马鱼进行基因编辑和遗传学实验，科学家们逐渐发现其胚胎发育过程中涉及的各种基因以及它们的功能，这不仅可以加深我们对斑马鱼胚胎发育的认识，而且可以为其它生物的研究提供指导和借鉴。

一、斑马鱼基因组的研究斑马鱼的基因组非常小、简单，但也很特殊，与人类和小鼠基因组存在较高的相似性，这让斑马鱼成为了研究发育生物学、基因调控和疾病模型等领域的绝佳模式生物。

研究发现，斑马鱼基因组含有大约2.7亿个碱基对，并且有约7万个基因，其中的大部分基因与人类或小鼠的基因存在功能上的相似性。

这让斑马鱼成为了研究发育生物学、基因调控和疾病模型等领域的绝佳模式生物，因为它们的生长和发育具有很高的可塑性，而且在成年后生命周期较短，其胚胎的早期发育过程更是完全透明，让科学家可以清晰地观察到其中的过程。

二、斑马鱼胚胎发育过程中的基因调控斑马鱼胚胎发育过程一般分为不同的阶段，通过对各个发育阶段的斑马鱼胚胎进行基因调控和功能研究，科学家们逐渐揭示了许多重要的发现。

一些基因负责斑马鱼的胚胎发育，如胚胎发育第一阶段的基因nrdp1，其担负着细胞核中的degradation保持during cell division的任务，同时nrdp1和内质网脱落调节蛋白p58温度缺陷包装的方式也有关系。

另一些基因则负责胚胎的器官发育，如在体育的鳍环投射被关键结构点抑制基因和smoothened 等基因，这些基因在斑马鱼胚胎发育过程中扮演着重要的角色，它们的异常活动会造成发育异常或者致病。

而在斑马鱼胚胎发育到一定的时期以后，神经系统的快速发育就成为了重点，这时候一些特异性的基因将会被表达，如gap43和omp等，这些基因机制是重要的神经信息人员通道的生物标志，此时会刺激生长锻炼和神经系统之间的联系，指导树突和神经纤维的生长与导向，如此就可以构建功能区域内的神经网络。

利用斑马鱼进行外泌体的活体成像研究细胞外囊泡（EV）存在于所有生物的体液中，它们参与细胞间跨器官交流。

追踪这些纳米尺寸的物体一直受到成像技术的低分辨率和缺乏适当的动物模型的阻碍。

斑马鱼胚胎允许使用光学和电子显微镜以前所未有的分辨率观察EV。

这可以同时研究内源性生理EV和病理性EV，并进一步揭示其在整个生物体中的生物发生、生物分布和进入靶细胞的机制。

这些研究发展将有助于更好地理解EV的体内（病理）生理学。

近日，Verweij等在Developmental Cell杂志上发表文章，利用斑马鱼胚胎开发体内模型，追踪体内外泌体的产生、去向和命运。

他们使用成像方法和蛋白质组学分析的组合，研究内源外泌体的组成和控制其生物发生、命运和对靶细胞作用的分子机制。

关于EV的功能的大多数数据是从癌细胞中收集的，并且依赖于使用从细胞培养上清液或液体活组织检查中纯化的异质EV群。

因此，内源性外泌体在体内的状况在很大程度上是未知的，并且关于它们的生物发生和在正常发育组织和成体组织稳态中的作用的数据非常少。

然而，了解体内细胞中EV生物发生、转移和命运，在评估其在病理条件下的相关性以及它们作为治疗性递送系统的用途方面具有重要意义。

造成这种研究不足的原因主要是由于缺乏合适的模型来观察和跟踪单个内源性EV，特别是体内外泌体从它们的产生地点到它们在靶细胞中的最终目的地。

可视化EV释放和转移的先前研究仅限于检测较大的细胞外结构。

该研究的主要目标是开发一个集成模型来研究EV释放、转移和功能，它将体内成像与亚细胞分辨率相结合，同时完整地保留了成像规模。

该研究显示斑马鱼胚胎可以通过CD63-pHluorin报告基因的表达用于示踪体内外泌体。

该荧光报告分子特异性地靶向（晚期）内体并在外泌体上分泌，允许体外单个细胞中外泌体释放的活体可视化。

CD63-pHluorin在斑马鱼胚胎中的表达揭示了外泌体从卵黄合胞体层（YSL）大量释放到血流中，可以在整个动物体内追踪直至到达最终目的地。

专利名称：一种基于显微操作系统的斑马鱼姿态检测方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：邱剑彬,王春翔,孙昊
申请号：CN202011055960.X
申请日：20200930
公开号：CN112465906A
公开日：
20210309
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于显微操作系统的斑马鱼姿态检测方法及系统。

该方法包括对第一帧图像进行预处理；对预处理后的第一帧图像进行自适应阈值操作；根据自适应阈值操作后的第一帧图像提取斑马鱼的轮廓；根据斑马鱼的轮廓确定包围斑马鱼的轮廓的最小面积矩形；根据包围斑马鱼的轮廓的最小面积矩形确定斑马鱼的倾斜角度以及跟踪窗口；根据斑马鱼的倾斜角度确定显微操作系统的旋转角度；根据跟踪窗口和显微操作系统的旋转角度获取下一帧图像；根据下一帧图像和二值化阈值，确定当前的斑马鱼的轮廓，并返回根据斑马鱼的轮廓确定包围斑马鱼的轮廓的最小面积矩形的步骤，直至斑马鱼达到设定姿态。

本发明能够快速迅速精确地计算斑马鱼转正所需要的角度。

申请人：宁波智能装备研究院有限公司
地址：315000 浙江省宁波市镇海区庄市街道光明路189号
国籍：CN
代理机构：北京高沃律师事务所
代理人：崔玥
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基于斑马鱼行为变化的水质预警研究基于斑马鱼行为变化的水质预警研究一、引言水是维持生命和人类发展的重要资源之一。

然而，受到人类活动影响，水环境污染日益严重，给生态系统和人类健康带来了巨大威胁。

因此，及时准确地监测水质成为保障生态安全和人民健康的重要任务之一。

本文将以斑马鱼行为变化为研究对象，探讨基于斑马鱼行为变化的水质预警方法。

二、斑马鱼行为在水质监测中的应用斑马鱼是一种在实验室中常用的模式生物，其行为对环境变化非常敏感，越来越多的研究表明，斑马鱼的行为可以作为水质污染的敏感指标。

例如，当水质受到污染时，斑马鱼会出现食欲减退、游动迟缓、孤立行为增加等行为异常。

因此，监测斑马鱼的行为变化可以及早发现水质问题，以提前采取措施保护生态系统和人民健康。

三、斑马鱼行为变化与水质指标的关联性斑马鱼行为变化与水质指标存在一定的关联性，通过观察和记录斑马鱼的行为，可以间接反映水质状况。

例如，当水中污染物浓度较高时，斑马鱼的摄食行为明显下降，游动活跃度减弱，甚至出现身体颜色变淡等。

此外，斑马鱼对不同污染物的敏感程度也有所差异，通过观察斑马鱼的行为，可以初步判断水质中可能存在的污染物类型。

四、基于斑马鱼行为变化的水质预警方法1. 斑马鱼行为监测系统为了实现基于斑马鱼行为变化的水质预警，需要建立斑马鱼行为监测系统。

该系统由摄像设备、图像处理软件和行为分析算法组成。

摄像设备用于实时记录斑马鱼活动轨迹与行为，图像处理软件用于提取斑马鱼的相关特征，行为分析算法用于对斑马鱼行为进行分类和判定。

2. 斑马鱼行为数据分析通过斑马鱼行为数据的分析，可以提取出与水质相关的特征指标。

例如，摄食行为的频率和时长可以反映水中营养物质的状况，游动活跃度可以和水中污染物浓度相关联等。

结合经验调查和实验数据，可以建立斑马鱼行为与水质指标之间的关联模型。

3. 水质预警模型基于斑马鱼行为变化和水质指标之间的关联性，可以建立水质预警模型。

该模型通过对斑马鱼行为数据的监测和分析，预测水质状况是否存在异常。

基于YOLOv5算法对斑马鱼幼鱼的检测研究
周福欢;柴鑫雨
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2022(12)8
【摘要】斑马鱼幼鱼行为学分析常常是药物学研究与基因操作的直观表现,在封闭、复杂环境下对幼鱼进行检测是研究其功能特性的基本步骤。

由于幼鱼属于小目标,
本文通过去掉YOLOv5网络中的大尺度预测层和大、中尺度预测层,得到了YOLOv5m-sm模型以及YOLOv5m-s模型;由于没有公开的幼鱼数据集,本文使用DarkLabel标注软件将幼鱼头部作为特征标记,得到的Zebradata数据集,并按4:1的比例分为训练集与验证集,分别用来训练及验证模型;为了测试算法对幼鱼的检测
能力,使用160张含有23条幼鱼的测试集对YOLOv3m、YOLOv5s、YOLOv5m-s、YOLOv5m-sm和YOLOv5m模型进行识别实验。

实验结果表明,YOLOv5m-s 算法具有较高的识别准确度,满足幼鱼目标检测要求。

【总页数】4页(P129-131)
【作者】周福欢;柴鑫雨
【作者单位】上海理工大学健康科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.马钱子对斑马鱼幼鱼肝脏毒性的初步研究
2.基于斑马鱼幼鱼模型的甘遂毒性评价
3.基于斑马鱼图像特征的鱼群检测算法
4.基于改进YOLOv5的水产养殖细菌性鱼病病原细菌检测算法
5.基于YOLOv5的盲道和斑马线检测
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斑马鱼是非记忆和学习机制的研究斑马鱼是一种小型淡水鱼，不仅是生物学家和神经科学家研究的主要对象，也是家用水族箱常见的宠物。

近年来，研究人员发现斑马鱼拥有非常强大的记忆和学习功能，成为生物学和神经科学领域的研究焦点。

本文将探讨斑马鱼是非记忆和学习机制的研究，以及相关应用前景。

斑马鱼是非记忆的发现在斑马鱼的是非记忆方面的最初研究是由美国约翰霍普金斯大学的研究员从早期的研究开发中慢慢发展而来。

研究人员发现，当给斑马鱼一个刺激时，它们就会学会避免这种刺激。

这种学习行为通常被称为兴奋性条件反射。

这意味着斑马鱼可以记住刺激并在下次遇到时作出回应。

斑马鱼的是非记忆是利用古老而基本的学习机制来实现的，也存在于许多不同的动物中，包括人类。

这种记忆是通过神经递质的调节和改变神经元的连接来实现的。

斑马鱼学习机制的发现在斑马鱼学习机制研究的早期，研究人员发现斑马鱼是能够记住某些事物，同时也非常善于记忆。

斑马鱼的学习能力通常是通过对记忆强度的改变来实现的。

如果一个刺激是相当弱的，那么斑马鱼可能不会记得这个刺激。

但是，如果刺激强度足够大，它们可以轻松地记住这个刺激。

研究人员还发现，斑马鱼的学习和记忆过程是通过大脑中的神经元活动来实现的。

这些神经元之间的连接是动态的，并且学习和记忆过程会影响它们之间的连接强度。

通过这种方式，斑马鱼可以适应新的环境并改变自己的行为。

斑马鱼是非记忆和学习机制的应用前景现代生物学和神经科学的研究已经能够精确解析斑马鱼的神经元结构，并通过遗传学方法精确编辑基因序列并制作出优秀的转基因斑马鱼品种。

因此，斑马鱼不仅能用于疾病模型以进一步研究临床病理生理问题，同时也成为了生物学和神经科学成果的开发平台。

在药理学研究和医学实验中，我们可以用斑马鱼作为模型物种，以研究各种疾病和生物进化过程。

它还被用作学习和记忆机制的研究模型，例如：1. 研究神经元连接的形成过程，以便更好地理解它们如何影响学习和记忆；2. 研究记忆辨别和空间方向感知，以便更好地理解人类记忆功能；3. 研究斑马鱼在启动学习和记忆后基因表达的变化，以更好地理解人类记忆的分子机制；4. 研究斑马鱼学习和记忆之间存在的相互联系，并确定其衰退和恢复的时间表。

基于深度学习的鱼类特征点检测与体征识别方法目录一、内容描述 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 文献综述 (4)二、相关工作 (5)2.1 深度学习在鱼类特征点检测中的应用 (6)2.2 鱼类体征识别方法的研究进展 (8)三、基于深度学习的鱼类特征点检测方法 (9)3.1 特征点提取网络设计 (10)3.2 特征点匹配与识别 (12)四、基于深度学习的鱼类体征识别方法 (13)4.1 体征提取与分类 (14)4.2 实时性与鲁棒性分析 (15)五、实验设计与结果分析 (16)5.1 实验环境与参数设置 (17)5.2 实验结果展示 (18)5.3 结果分析与讨论 (19)六、总结与展望 (20)6.1 主要工作与创新点 (21)6.2 研究局限与未来工作展望 (23)一、内容描述本文提出了一种基于深度学习的鱼类特征点检测与体征识别方法，旨在通过计算机视觉技术对鱼类进行自动、准确和快速的识别。

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，鱼类特征点检测与体征识别在渔业养殖、海洋生物研究以及水生野生动物保护等领域具有广泛的应用前景。

为实现高效、准确的鱼类特征点检测与体征识别，本文首先对鱼类图像进行了预处理，包括去噪、增强和归一化等操作，以提高后续算法的稳定性和准确性。

利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对预处理后的鱼类图像进行特征提取和分类识别。

本文所提出的方法在多个数据集上进行了实验验证，取得了较高的识别准确率和召回率。

我们还对方法的可解释性进行了分析，以便更好地理解模型的工作原理和识别过程。

本研究为鱼类特征点检测与体征识别领域提供了一种新的、有效的解决方案，有望为相关领域的研究和应用提供有益的参考。

1.1 背景介绍随着科技的不断发展，人工智能已经在许多领域展现出了强大的应用潜力，其中深度学习更是成为了推动科技进步的重要力量。

在海洋生物研究与保护、渔业资源管理和水生生态监测等领域，鱼类特征点检测与体征识别具有十分重要的作用。