Начать создавать
Конвертировать изображение
Возможности
Цены
Блог

SciDraw

AI-powered платформа для научных иллюстраций для исследователей и аспирантов. Создавайте готовые к публикации TOC-графику, обложки журналов, постеры для конференций и научные рисунки за считанные минуты. Навыки дизайна не требуются.

Email Stripe Climate

Stripe Climate Contribution

Продукт

Возможности
Цены
Галерея

Блог

Продукт
Туториалы
Список изменений

Юридическая информация

Политика использования файлов cookie
Политика конфиденциальности
Условия использования

© 2026 SciDraw All Rights Reserved.

Метод ChIP | SciDraw Gallery

Назад в галерею

Метод ChIP

Биомедицина

Описание промпта

Метод ChIP

Похожие иллюстрации

Семена *Cakile maritima* были проращены, и полученные проростки были пересажены и выращены в тепличных условиях. После двух месяцев роста и акклиматизации были начаты стрессовые воздействия (0 мМ, 100 мМ NaCl, 200 мМ NaCl, 400 мМ NaCl и водный стресс). Подсчет цветов и плодов проводился еженедельно до завершения эксперимента через два месяца. Затем растения были собраны, и были выполнены морфологические параметры и биохимические анализы. Также были проведены анализы прорастания пыльцы, включая измерения заключенных в парафин тычинок для оценки жизнеспособности и скорости прорастания пыльцы.

Семена *Cakile maritima* были проращены, и полученные пророс...

Взрослые растения (Kosteletzkya pentacarpos, Linum maritimum и Limonium irtaense) были получены из CIEF, акклиматизированы, а затем подвергнуты обработке солевым стрессом (0 мМ, 50 мМ, 100 мМ, 200 мМ и 300 мМ NaCl) через 2 месяца. Количество цветков, плодов и листьев измерялось еженедельно в течение этого периода. В конце экспериментов (через 5-6 месяцев) растения (Kosteletzkya pentacarpos, Linum maritimum и Limonium irtaense) были собраны, и были измерены морфологические параметры. Были проведены биохимические и метаболомные анализы, а полученные семена впоследствии проращивались.

Взрослые растения (Kosteletzkya pentacarpos, Linum maritimum...

Зрелые растения были получены из CIEF, акклиматизированы, а затем, через два месяца, подвергнуты обработке солевым стрессом. На протяжении всего этого периода количественно определялось число цветков, плодов и листьев. По завершении экспериментов (через 5-6 месяцев) растения были собраны, и были оценены морфологические параметры. Были проведены биохимические и метаболомные анализы, а собранные семена впоследствии были проращены.

Зрелые растения были получены из CIEF, акклиматизированы, а ...

Вы - опытный дизайнер научных иллюстраций. Пожалуйста, внимательно изучите предоставленную мной научную литературу, полностью поймите содержание исследования и создайте схему исследовательской парадигмы, пригодную для научной публикации. Стиль: Распознавание эмоций на основе ЭЭГ 3.2.2.3 Подмодуль пространственно-временного группового слияния. Подмодуль пространственно-временного группового слияния является основным блоком взаимодействия модуля пространственно-временного динамического моделирования. Его основная цель - решение ключевых проблем "нестационарности во временном измерении, динамической пространственной зависимости и разделения пространственно-временных признаков" в сигналах ЭЭГ. Этот модуль использует прогрессивную архитектуру "динамическая группировка на основе внимания - пространственно-временное совместное моделирование (поддерживаемое IDGCN) - обновляемое вентильное взаимодействие - древовидное многоветвевое слияние" для глубокого связывания временных локальных паттернов с пространственными зависимостями более высокого порядка, адаптируясь при этом к пространственно-временным динамическим изменениям сигналов ЭЭГ в различных эмоциональных состояниях. Модуль тесно связан с подмодулем построения динамического графа и подмодулем диффузионной свертки, опираясь на улучшенную динамическую графовую сверточную сеть (IDGCN) для достижения органичного слияния пространственных признаков, управляемого динамической топологией, и признаков временной последовательности, предоставляя высокодискриминативные пространственно-временные признаки связи для последующей многоветвевой иерархической интеграции.
(a) Блок динамической группировки на основе внимания
Этот блок адаптивно группирует признаки на основе весов внимания, преодолевая ограничения фиксированного разделения окон, позволяя результатам группировки точно соответствовать пространственно-временным характеристикам распределения данных и отбирая ценные области признаков для последующего пространственно-временного совместного моделирования с помощью IDGCN.
(a) Расчет весов внимания
Сначала используется легкая сверточная сеть для сжатия размерности и выполнения нелинейного преобразования входных признаков, адаптивно обучаясь весам внимания группировки. Формула:
(3-16)
Где: - входной пространственно-временной тензор признаков ( - размер пакета, - количество каналов признаков, - количество узлов электродов и - временной шаг); - свертка для уменьшения размерности канала, которая уменьшает количество каналов от до , снижая вычислительные затраты при сохранении ключевых признаков; - свертка для предсказания весов, которая дополнительно сжимает количество каналов до 2, выводя начальные веса двух групп; нормализуется по размерности канала, так что сумма весов двух групп равна 1, обеспечивая сохранение энергии признаков, и, наконец, получается тензор весов внимания , элемент которого представляет вес признака электрода и временного шага в образце, принадлежащем первой группе.
(b) Генерация динамической группы
На основе изученных весов внимания исходные признаки взвешиваются и группируются для получения двух дополнительных признаков подпространства. Формулы:
(3-17)
(3-18)
Где и - признаки первой и второй группы соответственно. Основное преимущество этого метода группировки заключается в том, что веса внимания динамически изменяются вместе с входными признаками, что позволяет автоматически фокусироваться на ключевых пространственно-временных областях, связанных с эмоциями, и подавлять шумовые помехи, такие как электроокулография и электромиография, обеспечивая входные данные с высоким отношением сигнал/шум для последующего эффективного моделирования IDGCN.
(b) Блок IDGCN: Основной носитель пространственно-временного совместного моделирования
Этот блок является основным вычислительным блоком модуля. Его целью является одновременное выполнение "захвата временной зависимости - моделирования динамической пространственной зависимости - обновления группового взаимодействия" для одной группы признаков. Благодаря интеграции временной свертки, динамической графовой свертки (DGCN), механизма вентилей и остаточной корректировки достигается глубокое связывание и уточнение пространственно-временных признаков.

Вы - опытный дизайнер научных иллюстраций. Пожалуйста, внима...