基于引文内容分析的引用情感识别研究

［目的/意义］针对自动识别论文引用情感问题，提出一种基于引文内容分析的识别方法并进行可视化展示，克服基于简单引用频次计量无法区分不同引用情感的问题。［方法/过程］首先，利用正则表达式抽取出论文全文中的引文内容信息; 然后，利用 TF-IDF 算法筛选出引用情感特征词，结合情感词典，利用情感分析技术对引文内容进行引用情感识别; 最后，利用可视化工具展示出引用情感整体分布情况。［结果/结论］该方法能够有效识别出抗衰老领域论文数据集中引用情感情况。实验结果显示，该领域正面引用占总引用次数的21% ，中立引用占总引用次数的 78% ，负面引用仅占总引用次数的 1% 。与传统引文网络相比较，基于引用情感的可视化图谱可以有效识别出不同引用情感在整体数据集合上的分布情况。</p

鲑鳟通用型低通量单核苷酸多态性芯片的开发

为开发常见鲑鳟养殖物种通用的遗传分析工具,本研究利用Affymetrix虹鳟（Oncorhynchus mykiss） 57K高通量单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphism,SNP）芯片,对国内代表性鲑鳟养殖群体开展了分型检测,包括山女鳟（Oncorhynchus masou masou）、银鲑（Oncorhynchus kisutch）、美洲红点鲑（Salvelinus fontinalis）、白斑红点鲑（Salvelinus leucomaenis） 4个物种,从57,501个SNP标记中筛选出96个共享多态性标记,应用Fluigidm 96.96动态芯片平台,构建了大麻哈鱼属（Oncorhynchus）和红点鲑属（Salvelinus）通用型低通量SNP芯片。该芯片分型结果准确性较高,与Affymetrix高通量芯片分型一致性达到96.55%。使用该芯片对来自6个家系的48尾银鲑个体及其候选亲本进行检测,应用Cervus 3.0.7软件进行亲权鉴定,结果能够准确重现复杂家系的真实系谱。在用于单亲本亲权鉴定时,第一亲本非排除率（Non-exclusion probability for first parent, NE-1P）为4.120×10–4;用于双亲本亲权鉴定时,双亲非排除率（Non-exclusion probability for parent pair, NE-PP）低至6.219×10–12,表明该芯片在鲑鳟养殖群体系谱鉴定应用中具有较高的准确性。使用该芯片开展4个鲑鳟养殖群体遗传结构分析,样本分群聚类结果与其所属的分类阶元相符,能够准确反映群体遗传组分构成和遗传关系。本研究构建的低通量SNP芯片在常见鲑鳟养殖物种中具有良好的通用性,将其应用于养殖群体遗传分析,能够为鲑鳟制种、育种和引种等科学决策提供基因组信息参考。国家科技支撑计划项目(2015BAD25B01);;中国水产科学研究院基本科研业务费专项(2015C007)共同资助~