通過設定合理的閾值,絡安GNP1和GNP3b中的DEGs分別是561和2725(圖5c-5d)。結合機器學習、全宣人工智能以及大數(shù)據(jù)等新型手段,可以更好地獲取圖片信息,從而提高納米顆粒形態(tài)分析質量,有助于其的進一步發(fā)展和應用。圖3?不同形態(tài)群體中納米顆粒間的距離計算進一步地,傳周文章還利用主成分分析(PCA)的方法來完善顆粒分類。

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然而不斷進步的合成方法可以剔除許多因素(如混合的異質性),市活以保證即便單個納米顆粒的形態(tài)會有些許不同,市活但作為群體它們具有可分辨的統(tǒng)一形態(tài)特征(圖1a-c)。圖2?利用Python腳本進行輪廓提取納米顆粒群體形態(tài)身份信息簡化雖然基于數(shù)百個傅里葉系數(shù)的傅里葉表達式等價于空間輪廓,動啟動但很多情況下表達式只需要幾個系數(shù)就能有效捕捉到形態(tài)的關鍵信息,動啟動從而簡化形態(tài)描述方式。

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因此,直播納米顆粒形態(tài)的描述因子就由數(shù)十上百個傅里葉系數(shù)構成。

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