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1.
研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。 相似文献
2.
3.
《数学的实践与认识》2015,(12)
在广义Lebesgue空间L~(p(x))(Ω)和广义Sobolev空间W~(1,p(x))(Ω)基本理论体系的基础上,利用山路引理,Young不等式,H(o|¨)lder不等式和嵌入定理,获得了一p(x)-Laplace方程组非平凡解的存在性. 相似文献
4.
基于深度学习的方法,在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习,得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力,识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据),共识别出1665次H模放电,其中误识别35次,误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中,漏识别4次,漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下,对单个时间点的平均计算时间为0.46ms,可以满足实时控制的计算速度要求。 相似文献
5.
6.
本文给出了混合型多项式Hammerstein积分方程正解的迭代求法,并将所得结果应用到二阶非线性常微分方程的边值问题 相似文献
7.
本文用密度泛函理论(DFT)的总能计算研究了一氧化碳和氢原子在Ni(111)表面上p(2×2)共吸附系统的原子结构和电子态,结果表明CO和H原子分别被吸附于两个对角p(1×1)元胞的hcp和fcc位置.以氢分子和CO分子作为能量参考点,总吸附能为2.81 eV,相应的共吸附表面功函数φ为6.28 eV.计算得到的C—O,C—Ni和H—Ni的键长分别是1.19?, 1.96?和 1.71?,并且CO分子以C原子处于hcp的谷位与金属衬底原子结合.衬底Ni(111)的最外两层的晶面间距在吸附后的相对变化分别是
关键词:
Fisher-Tropsch反应
催化作用
Ni(111) p(2×2)/(CO+H)
共吸附 相似文献
8.
瞄准线高精度稳定是机载光电稳瞄系统的主要指标和关键技术。根据四框架稳瞄系统的工作原理,以手动跟踪模式为主要研究对象,建立了稳瞄伺服控制系统模型。考虑到直升机扰动特点,对线扰动、角速率扰动、摩擦力矩、弹性力矩等各种扰动因素也建立相应的数学模型,同时在各种扰动因素作用下利用Matlab对机载高精度稳瞄系统的手动跟踪控制模式进行了仿真设计分析和理论研究,设计出适合的控制器。此模型在实际系统中获得验证,对稳瞄伺服控制系统的设计具有参考意义。 相似文献
9.
设计性、研究性实验对学生创新能力的培养 总被引:6,自引:0,他引:6
根据设计性、研究性实验的特点,从几个方面、不同的角度,阐述了设计性、研究性实验对学生创新能力培养的作用与意义。 相似文献
10.
多媒体课件制作的误区及对策 总被引:3,自引:0,他引:3
多媒体辅助教学(以下简称CAI教学)手段在教学中的运用已屡见不鲜,它新颖生动。感染力强,是一种模拟性启发性的直观手段,要克服以传授知识为主要目标的传统教育模式的许多弊端,使用CAI教学无疑是一个很好的途径.但在对CAI教学在认识上仍存在误区.具体表现在以下几个方面. 相似文献