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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.
食品中违规使用添加剂、用非食用原料加工食品、食物中毒问题等,已成为广大群众最为关心的食品安全问题。但目前的食品监管却处于“按下葫芦起了瓢”的状态。日前从大连市产品质量监督检验所承办召开的全国食品安全快速预警与快速反应研讨会上获悉,从明年开始,国家质检总局将建立完善的食品安全预警体系,使食品安全问题能够早发现、早预警、早控制、早处理。 相似文献
3.
食品安全是直接关系到人民群众生命、健康和社会稳定的重大公共安全问题,而微生物污染又是其中极为重要的因素。食品法典委员会(CAC)将微生物性健康危害列为食源性危害的3大原因之一。我国对食物中毒案例的分析资料显示,微生物性食物中度所占比例高达67%。在国家质检总局每年的食品质量监督抽查巾,微生物指标不合格的情况也相当严重。2006年十大食品安全事件中30%的事件与微生物有关,如北京福寿螺事件、“口水油”沸腾鱼及陈化粮事件等。 相似文献
4.
证明了惩罚力度越大的均衡函数得到的变权向量构建的变权决策模型越偏于保守;而激励力度越大的均衡函数得到的变权决策模型越偏于乐观,这些结果与均衡函数的原始含义是一致的.最后,详细分析了几类常见的可分解均衡函数的惩罚力度和激励力度随着参数的变化情况. 相似文献
5.
提出了一种基于一致性自监督学习的鲁棒自动语音识别方法。该方法通过使用语音信号仿真技术,模拟一条语音在不同声学场景下的副本;在通过自监督学习方式学习语音表征的同时,极大化一条语音在不同声学环境下对应语音表征的相似性,从而获取到与环境干扰无关的语音表征方式,提高下游语音识别模型的性能。在远讲数据集CHiME-4和会议数据集AMI上的实验表明,所提的一致性自监督学习算法能够取得相比已有的wav2vec2.0自监督学习基线算法30%以上的识别词错误率下降。这表明,所提方法是一种获取噪声无关语音表征、提升鲁棒语音识别性能的有效方法。 相似文献
6.
7.
《理化检验(化学分册)》2013,(11):1351
本书由常熟出入境检验检疫局朱志强、许玉宇和顾伟主编,是一部以钢及其制品的分析化学和物理检测技术为主要内容的专业书籍。钢及其制品是社会生产和公众生活所必需的基本材料,分析检验技术在钢产品的生产、加工、贸易、消费等过程中发挥了质量监督、控制和评价的重要作用。 相似文献
8.
半监督学习方法可以充分利用大量未标注样本来弥补已标注样本的不足,针对应用近红外光谱建立农产品等复杂体系的分析模型中,存在获得大量精确标注样本较困难,而使用少量标注样本或大量未准确标注样品建模结果不理想的问题,基于半监督自训练理念,提出半监督偏最小二乘(Semi supervised-partial least squares,SS-PLS)方法优化模型。本研究以全国不同产地、不同等级的211份原料烟叶近红外光谱及其对应感官评价数据为例,应用SS-PLS方法优化模型,模型性能较原始模型有显著提高,优化后SS-PLS方法模型的决定系数(R2)达90%左右,建模标定值分布标准差与拟合值标准差的比值(Ratio of Performance to Deviation,RPD)达3.0以上,模型内部交叉验证及预测标准差(Standard error of cross validation SECV以及Standard Error of Prediction,SEP)值达1.0以下;并将原始感官评价数据与SS-PLS优化后的数据,按照固定阈值划分为优、中、差三个等级,应用基于主成分及FISHER准则的投影方法(Projection Model based on Principal Component and Fisher Criterion,PPF)分析得到的结果表明,SS-PLS优化后的分类结果也显著好于原始感官评价数据。SS-PLS可解决使用小样品集建模的数据代表性问题,在获得大量精确标注样本较困难情况下,为建立近红外光谱分析模型提供了一种新的化学计量学方法。 相似文献
9.