2 Viện Sinh thái và Tài Nguyên Sinh vật 3 Trường Đại học Đà Lạt TÓM TẮT: Các yếu tố sinh thái có vai trò hết sức quan trọng đến sự sinh trưởng và phát triển của nấm lớn. Chính vì vậy, để tìm hiểu mối tương quan giữa các yếu tố sinh thái và sự xuất hiện các loài nấm là hết sức cần thiết. Từ thực tế đó, chúng tôi tiến hành tìm hiểu ảnh hưởng của 4 yếu tố sinh thái chủ yếu như nhiệt độ (t o ), độ ẩm (m), độ cao (h) và cường độ chiếu sáng (l) đến sự suất hiện (mật độ) của các loài nấm họ Ganodermataceae Donk. Kết quả cho thấy, có 4 yếu tố trên có ảnh hưởng rõ rệt đến sự suất hiện (mật độ) và phân bố của các loài nấm và được thể hiện qua phương trình: F(x) = -2,648 + 0,040*sqrt*l + 0,165986*m + 0,00153861*h -0,138*t. Tần số xuất hiện (mật độ) tỷ lệ nghịch với cường độ ánh sáng và nhiệt độ, tỷ lệ thuận với độ ẩm và độ cao so với mặt nước biển, trong phạm vi nghiên cứu. Dựa vào phương trình hồi quy đa biến dự báo tần số xuất hiện (mật độ) của các loài nấm thuộc họ Ganodermataceae Donk với các yếu tố sinh thái là cơ sở để giúp cho việc phát hiện khu vực phân bố của các loài, cũng như là cơ sở cho việc gây trồng và bảo tồn các loài nấm họ Ganodermataceae Donk.Từ khóa: Ganodermataceae, Amauroderma, Ganoderma, phương trình tương quan, Tây Nguyên. MỞ ĐẦUHọ nấm Ganodermataceae Donk (Linh chi) đã được biết đến từ rất lâu ở các nước Á Đông, theo tiếng Trung Quốc gọi là Lingzhi, theo tiếng Nhật là Reishi, ở Việt Nam thì thường gọi là nấm Lim.Ở Việt Nam, nấm Linh chi ngoài tự nhiên từ hàng ngàn năm nay vẫn còn là hoang dại và đang ngày càng bị mất dần nguồn gen quí hiếm do tình trạng phá rừng như hiện nay.Khu vực Tây Nguyên có điều kiện khí hậu khác nhau ở các tiểu vùng, tạo nên tính đa dạng sinh học về thành phần các loài nấm nói chung và các loài thuộc họ Ganoermataceae Donk nói riêng. Trên cơ sở đó, tìm hiểu vai trò của các yếu tố sinh thái đối với họ Ganodermataceae Donk là hết sức cần thiết, để dự báo tính đa dạng và khu vực phân bố của các loài, làm cơ sở cho việc gây trồng và bảo tồn các loài nấm họ Ganodermataceae Donk. Ở Việt Nam, có nhiều tác giả đã nghiên cứu về nấm lớn như Trịnh Tam Kiệt (1996Kiệt ( , 2012 [8,9], Phan Huy Dục và Ngô Anh [4], Ngô Anh (2007, 2011 [1, 2]... Các tác giả đã tập trung nghiên cứu về thành phần loài và vùng phân bố của các loài nấm lớn ở Việt Nam, trong đó, có họ Ganodermataceae.Lê Xuân Thám và nnk. (2005) [1819] trong công trình nghiên cứu đã thống kê gần 60 loài nấm thuộc họ Ganodermataceae Donk, đồng thời gây trồng một số loài như Ganoderma lucidum, Ganoderma multiplea, Ganoderma trengganuense, Amauroderma exile và Amauroderma batanense trong đó, có loài Ganoderma lucidum có giá trị dược liệu quý.Trên thế giới, Patouillard (1928) [12] và Steyaert (1972) [17] đã nghiên cứu rất rộng về giới Nấm, tuy nhiên, chỉ xây dựng khóa phân loại cho các bộ trong giới Nấm, trong đó, họ Ganodermatceae vẫn chưa xây dựng khóa định loại. Steyaert (1980) [18], Shaffer (1975) [16], Gottlieb & Wright (1999) [6], Wu Sheng-Hua & Xiaoqing Zhang (2003) [21], Ryvarden (1991Ryvarden ( , 2004 [14,15], Muthelo (2009)...

1Trường Đại học Đà Lạt, *tinhtt_env@yahoo.com 2 Viện Hải Dương học Nha Trang, Viện Hàn lâm KH & CN Việt Nam TÓM TẮT: Đã có một số nghiên cứu về tác động phân giải bởi vi rút và sức ăn của động vật phù du lên lưới thức ăn thủy vực. Tuy nhiên, các nghiên cứu đánh giá vai trò gây chết của cả hai yếu tố này ở cùng một thời điểm trong các thủy vực nội địa Việt Nam vẫn còn ít được nghiên cứu i. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng kỹ thuật pha loãng để ước tính tác động đồng thời của cả hai yếu tố: sự phân giải của vi rút và sức ăn của động vật phù du đối với vi khuẩn, vi tảo, và đặc biệt là tảo lam dạng sợi, nhóm ưu thế trong hồ cạn phú dưỡng Xuân Hương, Đà Lạt. Tiến hành hai thí nghiệm pha loãng: một thí nghiệm thực hiện vào mùa khô (1/2014) và thí nghiệm còn lại được thực hiện vào mùa mưa (7/2014). Mật độ vi rút và vi khuẩn được đếm bằng kính hiển vi huỳnh quang, mật độ thực vật phù du được đếm bằng kính hiển vi quang học. Trong thí nghiệm mùa khô, sự phân giải của vi rút được xác định là nguồn gây chết chính cho vi khuẩn lamt loại bỏ tương ứng 65% và 87% năng suất tiềm năng của vi khuẩn lam dạng sợi và vi khuẩn. Trong mùa mưa,sức ăn của động vật phù du loại bỏ tương ứng 20%; 65% và 80% năng suất tiềm năng tảo đơn bào, vi khuẩn lam khác và vi khuẩn.Từ khóa: Động vật phù du,sự phân giải bởi vi rút, sức ăn của động vật phù du, thực vật phù du, vi khuẩn lam. MỞ ĐẦUVi rút tồn tại trong nước với mật độ cao. Theo Fuhrman (1999) [8], sự xâm nhiễm của vi rút được xem là một trong những quá trình quan trọng trong các hệ sinh thái thủy sinh. Proctor & Fuhrman (1990); Weinbauer & Hofl (1998);Evans et al. (2003) [15, 19,5] đã chứng minh rằng sự phân giải của vi rút có thể gây chết đến 70% vi khuẩn lam (VKL) trong các hệ sinh thái nước mặn và gây chết đến 90-100% cho vi khuẩn trong các hệ sinh thái nước ngọt. Brussaard (2003) [3] cũng đã chỉ ra rằng sự phân giải của vi rút có thể là nguyên nhân chính gây chết đối với các vi sinh vật nước, bên cạnh nguyên nhân chết do bị ăn. Mức độ tác động của hai nguyên nhân này lên lưới thức ăn thủy vực không giống nhau. Trong khi sức ăn của động vật phù du (ĐVPD) tạo sự dịch chuyển dinh dưỡng từ các bậc dinh dưỡng thấp đến các bậc cao hơn [17], thì sự phân giải của vi rút lại giúp quay vòng dinh dưỡng trong vi lưới thức ăn [2]. Theo Gobler et all. (1997) [7] xác tế bào từ quá trình phân giải sẽ được vi khuẩn dị dưỡng sử dụng. Mặt khác, sự tiêm nhiễm của vi rút được cho là có thể ảnh hưởng đến các quần xã vi sinh vật, do chúng có tác động đặc hiệu với tế bào chủ. Vi rút có tác động chọn lọc đối với quần xã thủy sinh vật mạnh hơn chọn lọc ăn của ĐVPD [18]. Do đó cần ước tính được cả hai nguyên nhân gây chết này để hiểu rõ về quy mô tác động và dòng chảy dinh dưỡng trong lưới thức ăn thủy vực.Kỹ thuật pha loãng được Landry & Hasset (1982) [11] giới thiệu, ban đầu kỹ thuật này được áp dụng để ước tính tốc độ tăng trưởng riêng của thực vật phù du (TVPD) và tốc độ ăn của ĐVPD. Với kỹ thuật này, mẫu nước được pha thành hàng loạt độ pha loãng khác nhau bằng cách lọc nước hồ được nghiên cứu, sau ...

Dental X-ray image segmentation is a necessary and important process in medical diagnosis, which assists clinicians to make decisions about possible dental diseases of a patient from a dental X-ray image. It is a multi-objective optimization problem which involves basic components of fuzzy clustering, spatial structures of a dental image, and additional information of experts expressed through a pre-defined membership matrix. In our previous work, the authors presented a semi-supervised fuzzy clustering algorithm using interactive fuzzy satisficing named as SSFC-FS for this problem. An important issue of SSFC-FS is that the pre-defined membership matrix is a fixed function in the sense that it uses the same structure and parameters for all dental images. This is a shortcoming of SSFC-FS since each image has its own structure and morphology so that it needs different membership matrices. In this paper, the authors propose another new dynamic semi-supervised fuzzy clustering called SSFC-FSAI that extends SSFC-FS by employing a collection of pre-defined membership matrices for dental images. A procedure to choose a suitable pre-defined membership matrix for a given dental X-ray image is proposed and attached to SSFC-FSAI. Experimental results on a real dataset of 56 dental X-ray images from Hanoi University of Medical in 2014 - 2015 show that SSFC-FSAI has better accuracy than SSFC-FS and the relevant algorithms.

No abstract

In recent years, the three-way decisions theory has been developed in both theoretical and practical applications. In fact, data are often incomplete and often change over time. To solve this problem, a method of updating the three-way decisions in the dynamic incomplete information system is proposed. First, we consider the relationship between the change of conditional probabilities for the change of the three regions. Then, we consider the change of conditional probability when objects and attribute values of the object change. From that change, we propose a method for updating three-way decisions for two situations, namely, the objects vary, and the attribute values of an object vary. Finally, we give an example to illustrate this method.