生物识别方法有哪几种，生物活性物质主要有哪些提取方法？
依据生物活性物质分子本身的理化特性,如溶解度、带电性、大小、挥发性等进行分离纯化，植物的活性物质的提取多采用：溶剂法、水蒸汽蒸馏法、超临界二氧化碳提取分离法、萃取法。分离多用硅胶柱色谱法。植物的活性物质的提取多采用：溶剂法、水蒸汽蒸馏法、超临界二氧化碳提取分离法、萃取法.分离多用硅胶柱色谱法.动物的生理活性物质提取分离比较复杂,方法多种：如盐析法、电泳法、高速离心法、受体识别法等.
动物的生理活性物质提取分离比较复杂，方法多种：如盐析法、电泳法、高速离心法、受体识别法等。
扫一扫识别图片信息的功能如何实现的？
分类学危机
目前，手机的扫一扫功能可以帮助我们识别商品信息，识别花的名称，识别各种动物。这背后有一系列的技术支持。物种识别需要什么样的技术？识别的过程中用到哪些核心算法和理论？这都是大多数人不知道的。不过，物种识别理论与算法多种多样，针对不同的东西用到的识别算法也不相同，因此本文着重带大家了解其中一种算法和理论。即利用神经网络进行动物的识别。
动物识别涉及生物分类，只有生物学家已经把生物的类别分好了，计算机才能在此基础上进行物种的划分与识别。
不过，生物分类学降低了我们对生物多样性的理解。我们知道几乎所有分类信息都存在大量的高级专业知识和词汇，这让人不易理解，造成知识传播困难，尤其那些热爱科普的但不是专业科学家的人一看到到专业词汇就会头大。
因此，生物分类知识被局限在有限的地理区域内和有限数量的分类学家中。缺乏向公众提供分类学知识的机会被称为“分类学危机”。
计算机要出来解决这个分类学危机了。分类学家一直在寻找更有效的方法来满足物种识别的要求，例如开发数字图像处理和模式识别技术。目前，研究人员拥有昆虫，植物，蜘蛛和浮游生物的识别技术。这种方法可以进一步扩展到基于现场的生物识别，例如鱼类。这些方法有助于缓解“分类危机”。
计算机科学家也设计了一种简单有效的算法，并定义了一系列将特征识别与人工神经网络设计（ANN）结合使用的新功能。
那么这个算法可以识别哪些物种呢？可以识别鱼类，植物，和蝴蝶。
基于模式识别理论和典型的自动物种识别系统中使用的基本计算机处理路径，计算机科学家设计了一个用于物种水平自动个体识别的系统。该系统将预处理和提取组件与训练和识别过程共享。
训练图像的特征用于在特征提取之后建立分类进度模式的模型。然后将这些特征和经过训练的模型记录在数据库中，并结合到后续照片的分析中。该过程使用两种类型的数据对图像特征进行建模，从而获得更好的物种识别结果。
当用这种算法去训练如何识别一个动物时，计算机首先会去除图像背景，并转换为灰度。之后应用各种滤镜消除图像噪声来改善图像，然后将图像缩小。接下来，将处理后的图像轮廓化，然后绘制骨骼。上面这些步骤都可使用MATLAB语言中的图像处理模块完成。
处理完图片后，就会对图片中的动物进行特征提取。这些特征包括几何，形态和纹理特征，这些特征可以通过图像处理有效地提取，并且对于物种而言是唯一的。必须确保这些特征是该物种唯一的特征，这样才能提高识别精准度。
几何特征提取就得用到数学的功力了。基本上进行4步计算。分别计算样本区域的像素总数，图像像素周长，图像直径，图像紧密度。下面的图中展示了这4步数学公式，不过读者只需了解无需深究。
随后，算法需要处理图像的纹理。纹理是用于均匀描述区域的重要视觉图案。直观的度量提供诸如平滑度，粗糙度和规则性之类的属性。纹理取决于图像的分辨率，可以遵循两种方法：统计和频率。这个算法则使用统计近似值，其中统计值被分析为一阶和二阶。
从图像的灰度直方图获得统计一级。每个值除以像素总数，就会得到一个新的直方图，该直方图表示在需要识别的区域中显示确定的灰度级。
当然这也需要大量数学公式支持，考虑到不想让大家头大，直接跳过。不过我们最好知道处理图像纹理时用到了哪些公式，这些是方差公式，中位数公式，均匀度公式，同质公式，惯量公式等。有兴趣的可以自行了解。
接着要对图像的形态特征进行处理。形态特征是那些集中于像素组织的特征。它们分为两类：二维笛卡尔矩和归一化中心矩。
分析图像的特征结构对于物种级别的识别非常重要，因为人眼区分物种的直观感受就是物种的特征，而算法要做的就是代替人眼完成这些过程。
接下来就用到人工神经网络了。先来讲讲什么叫人工神经网络，人工神经网络简称神经网络或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型。
神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习功能。神经网络目前也具有情感功能，用到极其复杂的数学计算。
神经网络可以解决很多问题，例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。本文讨论的物种识别就是如此，普通编程无法解决。
单层神经元网络是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。
同时神经网络还有多层神经网络等等。
神经网络被定义为由大量自适应处理单元组成的并行计算机模型，这些单元通过互连与变量进行通信。多层网络具有一层或多层神经元，这些层通过从输入图像图案中逐渐提取更有意义的特征来学习复杂的任务。
与其它机器学习方法相比，神经网络学习速度较慢，但预测速度更快，并且具有非常好的非线性数据模型。简单的感知器被分配了多个输入，但是生成了一个输出，类似于依赖于输入权重的不同线性组合并生成了线性激活函数。
多层感知器由一组包含一个或多个输入层的源节点和一组隐藏节点输出组成。输入信号通过网络逐层传播。
神经网络结构由N个输入N = [ N 1，N 2，…，N n ]，一个隐藏层h和一个输出向量S = [ S 1，S 2，…，S m ]组成。通过转换向量S，评估每个S i二进制信号[0，1]。在反向训练算法的基础上，有监督的训练阶段（即S型激活）是根据权重和偏差在负梯度的方向上进行更新，然后在相反的方向上进行更新。隐藏层和输出层的S激活函数由以下公式确定。
输入神经元的数量由每种模式中可用的描述符数量确定，输出神经元的数量由每个数据库中分类的物种数量决定。为了确定给定数据图像的最佳神经元数量，研究者已经探索了识别成功率与神经元数量之间的关系。显然，需要大量的神经元和世代来处理每个集合中图像的信息。随着物种数量的增加，识别也变得更加困难。
神经网络使用了来自图像数据的分类物种。但是，大多数其它研究仅使用物种丰富度较低的数据库，这些数据库通常跨越许多不同的学科，并且由于形态特征的巨大差异而易于分类。而神经网络以这些网络的工作为基础，并且所需的操作员专业知识，成本和响应时间都很低。神经网络的物种识别准确性和可用性，可以有效识别鱼类，植物，蝴蝶。
不过，物种之间的高表型相似性也会影响人工神经网络的识别能力，这是由于某些物种的表型差异较小，这些差异仅在细微的细节上有所变化，例如牙齿或鳍半径，这会影响分类。不过总体上。系统的总体性能达到了高精度和高精确度。具有较低物种数的物种的鉴别成功率较高，这可能由形态特征非常不同的物种而非实际物种的数量导致的。
算法会根据分类关键字，区分物种的字符是形态结构，颜色图案和大小。这些观察是个体的分类学特征。因此，某些分类学家可能会偏向任何给定特征的值，因此，可以通过使用基于机器的分类来消除人的主观性和时间限制。
特征提取方法并不取决于人们观察每个物种的个体标本的方式的变化，因此消除了人类的主观性。但是，仍然需要人类分类学家来训练定义物种的神经网络，并减少主观性或不确定性。
原核生物和真核生物的特征各有哪些？
①核质与细胞质之间无核膜因而无成形的细胞核；
②遗传物质是一条不与组蛋白结合的环状双螺旋脱氧核糖核酸（DNA）丝，不构成染色体（有的原核生物在其主基因组外还有更小的能进出细胞的质粒DNA）；
③以简单二分裂方式繁殖，无有丝分裂或减数分裂;
④没有性行为，有的种类有时有通过接合、转化或转导，将部分基因组从一个细胞传递到另一个细胞的准性行为（见细菌接合）；
⑤没有由肌球、肌动蛋白构成的微纤维系统，故细胞质不能流动，也没有形成伪足、吞噬作用等现象；
⑥鞭毛并非由微管构成，更无“9+2”的结构，仅由几条螺旋或平行的蛋白质丝构成；
⑦细胞质内仅有核糖体而没有线粒体、高尔基器、内质网、溶酶体、液泡和质体（植物）、中心粒(低等植物和动物)等细胞器；
⑧细胞内的单位膜系统除蓝细菌另有类囊体外一般都由细胞膜内褶而成，其中有氧化磷酸化的电子传递链（蓝细菌在类囊体内进行光合作用，其他光合细菌在细胞膜内褶的膜系统上进行光合作用；化能营养细菌则在细胞膜系统上进行能量代谢）；
⑨在蛋白质合成过程中起重要作用的核糖体散在于细胞质内，核糖体的沉降系数为70S;
⑩大部分原核生物有成分和结构独特的细胞壁等等。总之原核生物的细胞结构要比真核生物的细胞结构简单得多。
70年代分子生物学的资料表明：产甲烷细菌、极端嗜盐细菌、极端耐酸耐热的硫化叶菌和嗜热菌质体等的16S rRNA核苷酸序列，既不同于一般细菌，也不同于真核生物。此外，这些生物的细胞膜结构、细胞壁结构、辅酶、代谢途径、tRNA和rRNA的翻译机制均与一般细菌不同。因而有人主张将上述的生物划归原核生物和真核生物之外的“第三生物界”或古细菌界。
与真核生物的种类相比，已发现的原核生物种类虽不甚多，但其生态分布却极其广泛，生理性能也极其庞杂。有的种类能在饱和的盐溶液中生活；有的却能在蒸馏水中生存；有的能在0℃下繁殖;有的却以70℃为最适温度；有的是完全的无机化能营养菌，以二氧化碳为唯一碳源；有的却只能在活细胞内生存。在行光合作用的原核生物中，有的放氧，有的不放氧；有的能在pH为10以上的环境中生存，有的只能在pH为1左右的环境中生活；有的只能在充足供应氧气的环境中生存，而另外一些细菌却对氧的毒害作用极其敏感。有的可利用无机态氮，有的却需要有机氮才能生长；还有的能利用分子态氮作为唯一的氮源等。
原核生物乃拥有细菌的基本构造并含有细胞质、细胞壁、细胞膜、以及鞭毛的细胞。
原核生物的呼吸方式：
原核生物细胞能进行有氧呼吸。有的原核生物，如硝化细菌、根瘤菌，虽然没有线粒体，但却含有全套的与有氧呼吸有关的酶，这些酶分布在细胞质基质和细胞膜上，因此，这些细胞是可以进行有氧呼吸的。有的原核生物如乳酸菌、产甲烷杆菌等，没有与有氧呼吸有关的酶，因此，只能进行无氧呼吸。总之，大多数原核生物能进行有氧呼吸。
原核生物的基因组成：
原核生物基因分为编码区与非编码区。
编码区与非编码区的定义及位置：
所谓的编码区就是能转录为相应的信使RNA，进而指导蛋白质的合成，也就是说能够编码蛋白质。非编码区则相反，但是非编码区对遗传信息的表达是必不可少的，因为在非编码区上有调控遗传信息表达的核苷酸序列。
非编码区位于编码区的上游及下游。在调控遗传信息表达的核苷酸序列中最重要的是位于编码区上游的RNA聚合酶结合位点。RNA聚合酶是催化DNA转录为RNA。，能识别调控序列中的结合位点，并与其结合。
原核生物的细胞骨架：
长期以来，人们认为细胞骨架仅为真核生物所特有的结构，但近年来的研究发现它也存在于细菌等原核生物中。
目前为止，人们已经在细菌中发现的FtsZ、MreB 和CreS 依次与真核细胞骨架蛋白中的微管蛋白、肌动蛋白丝及中间丝类似。FtsZ 能在细胞分裂位点装配形成Z 环结构，并通过该结构参与细胞分裂的调控；MreB能形成螺旋丝状结构，其主要功能有维持细胞形态、调控染色体分离等；CreS存在于新月柄杆菌中，它在细胞凹面的细胞膜下面形成弯曲丝状或螺旋丝状结构，该结构对维持新月柄杆菌细胞的形态具有重要作用。
海洋生物有多少种？
全世界的科学家正在进行一项空前的合作计划，为所有的海洋生物进行鉴定和编写名录。海洋里到底有多少种生物？
一项综合全球海域数据的调查报告出炉了。已经登录的海洋鱼类有15304种，最终预计海洋鱼类大约有2万种。而已知的海洋生物有21万种，预计实际的数量则在这个数字的10倍以上，即210万种。
科学家正在进行的这个计划叫做海洋生物普查，预计要花上10年时间，至少需要花10亿美元的经费，共有来自53个国家的300多位科学家参与到这个史无前例的合作计划中来，让世界上每一个角落的海洋科学家可以一起合作作。
从2000年开始，平均每星期就有3个新的海洋物种被发现。根据这个研究计划的估计，大约还有5000种海洋鱼类以及成千上万种其他各式各样的海洋生物还没被发现。
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