T.spelta 1BS染色体导入K型小麦的效应

T.spelta 1BS染色体导入K型小麦不育系（K3314A），育成非1B／1R类型K型小麦不育系KT－SP3314A，研究其遗传效应，结果表明，T.spelta 1BS染色体导入使非1B／1R类型K型小麦不育系更易恢复；不育系本身不产生单倍体，其杂交种F1产生极少或不产生单倍体，农艺性状除了株高具有明显的优势外，其他均无不利的遗传效应。     

T.spelta 1BS染色体对K型小麦不育系及保持系的效应研究

Fspelta 1BS染色体导入1B／1R类型K型小麦不育系及其保持系，育成非1B／1R类型K型小麦不育系及其保持系，通过对两种类型不育系及其保持系的主要农艺性状、产量性状及抗条锈病的比较，对T．spelta 1BS染色体的遗传效应进行了初步研究。结果表明tspelta 1BS染色体导入使非1B／1R类型K型小麦不育系及其保持系株高明显增加，穗长、小穗数、单穗粒数、自交结实率均无明显差异，抗条锈病能力有增强的趋势，但对白粉病的抗性没有明显影响，在主要产量性状方面均无不利的遗传效应。     

1B／1R与非1B／1R类型小麦雄性不育系SOD活性比较研究

利用两个1B／1R类型的小麦不育系及其保持系和两个非1B／1R类型的小麦不育系及其保持系，对其单核期、二核期、三核期三个时期的SOD活性进行比较研究。结果表明：1B／1R和非1B／1R类型不育系的SOD活性的变化差异较小，均呈下降趋势；保持系差异较大，1B/1R类型SOD活性一直下降，非1B／1R类型SOD活性在二核期后回升。非1B／1R类型和1B／1R类型小麦越性不育系花粉败育的关键时期均为二核期到三核期。     

9R—40型揉碎机的试验研究

通过对研制生产的9R－40型揉碎机的揉碎机理和性能进行综合分析，并运用正交试验方法，对影响机具揉碎机性能的一些主要参数作了定量研究，为该机的改进设计和使用提供了可靠的理论依据。     

串、并联电路等效电阻的四个有用推论

我们知道，R1、R2……Rn这些电阻串联起来的等效电阻等于各个电阻之和，即：     

新型小麦雄性不育系—K、V型初步研究

（1）对西北农大提供的六个K、V型小麦不育系进行自交和测交鉴定的结果：K80（6）A、K陕7859A、K83（37）65A和K（D1／9615）A的不育性不稳定；K－149A育性有轻度分离；V－77（2）A不育性稳定。（2）对K、V、T型不育系雄性器官观察比较，V型不育系花粉败3充比之K型完全，近似于T型不育系。（3）分析测交父本的血缘，具有1B／1R血缘的小麦品种（系）绝大多数为K、V型的保持系。非1B／1R血缘的绝大多数为其恢复系，但恢复度普遍偏低。（4）V型不育系及其测交杂种产生单倍体的频率高于K型。     

测试距离对滩羊红外热成像测温的影响研究及误差校正

为提高滩羊红外热成像（Infrared thermography, IRT）测温精度,本文以3只六月龄母滩羊作为试验对象,采集滩羊眼睛区域IRT温度最高值作为滩羊IRT温度指标,开展了测试距离对滩羊IRT测温影响的定量研究试验,探索不同测试距离下滩羊眼睛IRT温度的变化规律,发现测试距离对滩羊IRT温度影响极显著,且呈负相关关系。因此,基于线性算法和多项式算法构建了测试距离与滩羊IRT温度的数学模型,并以决定系数R2和均方根误差SD作为指标进行模型质量评估,选出最优拟合模型y=38.90-0.543 6 x3+1.790 8 x2+2.903 8 x。利用拟合模型构建滩羊IRT测温的校正模型T=y+0.543 6 x3-1.790 8 x2+2.903 8 x,对测得的IRT测温数据进行校正,分析校正后的数据发现：测试距离对校正后数据T影响不显著,且两者之间无相关性,说明该校正模型可以有效补偿测试距离对滩羊IRT测温造成的误差,提高红外热成像测温的精度。     

BLUP法在公猪产仔数遗传评估上的应用

根据分布于6个场的206头女儿春、秋两季分娩的第一胎纯繁窝产仔数资料，用BLUP法估计了11头湖北白猪Ⅳ系公猪的育种值。混合模型中考虑了随机的公猪效应以及固定的场－季效应与公猪组效应。公猪间平均分子亲缘相关系数为0．0707。为比较不同遗传评估法的准确性，还用未校正的Robertson法（R－UD）、校正的Roberton法（R－AD）和最小二乘分析法（LS）与之对比。结果指出，BLUP评估值与R－UA、R－AD、LS评估值之间的秩相关系数分别为0．69、0．64、0．65（均为P＜0．05），R－UA与R－AD、LS分别为0．91、0．93（均为P＜0．001）。R－AD与LS为0．98（P＜0．001）。BLUP`R-USA、R－AD评估值和LS评估值的平均预测误差方差分别为0．14、0．38、0．22和0．42。现有资料表明，用BLUP法对公猪排队比其他方法准确。     

海南黄牛IGF2R基因单核苷酸多态性及其生物信息学分析

【目的】明确海南黄牛胰岛素样生长因子2受体基因（IGF2R）遗传多态性及其在海南黄牛群体中的遗传分布情况，为进一步揭示IGF2R基因对海南黄牛生长性状的调控机理提供理论依据，也为分子标记辅助选择提供新的候选位点。【方法】构建海南黄牛DNA混池，通过PCR扩增和测序技术对海南黄牛IGF2R基因编码区（CDS）进行基因多态性分析，并以Chromas序列比对筛选出错义突变SNP位点；应用PCR-RFLP对202头海南黄牛个体进行基因型鉴定，同时对筛选到的SNP位点进行连锁不平衡及单倍型分析，评估海南黄牛群体中各单倍型的分布情况；通过生物信息学方法分析各单倍型和SNP位点对海南黄牛IGF2R基因CDS区mRNA二级结构、蛋白理化性质及蛋白二级结构的影响。【结果】在海南黄牛IGF2R基因CDS区共检测到4个错义突变SNPs位点，分别为SNP1（g.63977A>G）、SNP2（g.63999T>C）、SNP3（g.69772G>A）和SNP4（g.94987A>C），其中SNP1、SNP2和SNP3位点间呈强连锁不平衡状态。4个SNPs位点在海南黄牛群体中均表现为中度多态性，且处于Hardy-Weinberg平衡状态（P>0.05）。海南黄牛群体中存在4种单倍型（F>0.01），分别是H1（ATG）、H2（GCA）、H3（ACA）和H4（GCG）；各单倍型及SNP4突变型对海南黄牛IGF2R基因CDS区mRNA二级结构及其最小自由能均有影响。海南黄牛IGF2R蛋白为亲水蛋白，存在跨膜结构和信号肽，其二级结构主要由无规则卷曲和延伸链构成，α-螺旋和β-转角的占比较小。【结论】在海南黄牛IGF2R基因CDS区共检测到4个错义突变SNPs位点，在海南黄牛群体中均表现为中度多态性，且处于Hardy-Weinberg平衡状态。海南黄牛IGF2R基因SNP位点突变对其mRNA二级结构及稳定性均会造成影响，致使IGF2R蛋白二级结构肽链构象发生改变，进而对海南黄牛生长性状的调控造成影响。     

菜豆R2R3-MYB基因家族鉴定及其在BCMV侵染后的表达分析

为了明确菜豆R2R3-MYB基因家族的成员及受到BCMV侵染后的表达情况，利用生物信息学方法对菜豆R2R3-MYB基因家族成员进行鉴定和系统分析，同时利用BCMV侵染菜豆后在显症期的转录组数据筛选可能与BCMV侵染调控相关的R2R3-MYB基因家族成员，并对这些基因在病毒侵染不同阶段的表达模式进行实时荧光定量PCR分析。结果表明，菜豆R2R3-MYB基因家族共有159个成员，不均匀分布于菜豆11条染色体上，多含有2个内含子，编码184～554个氨基酸，均为亲水性蛋白。系统进化关系将菜豆R2R3-MYB基因家族成员分为32个亚组（P1～P32），同一亚组成员具有高度保守的基因结构和基序。菜豆基因组内共线性分析表明，片段复制事件和串联复制事件均进行了纯化选择。转录组数据显示，BCMV侵染前后菜豆接种叶和系统叶分别有20、33个差异表达基因；qRT-PCR分析表明，这些基因在病毒侵染后表达均有变化，其中，PvMYB18、PvMYB33、PvMYB92、PvMYB93在侵染早期和显症期均呈现先升高后降低的趋势，而PvMYB29、PvMYB97、PvMYB124、PvMYB128、PvMYB13...     

超高效液相色谱法测定柑橘果肉中四种植物性内源激素的含量

利用超高效液相色谱法同时测定柑橘(Citrus reticulate Bance)果肉中的玉米素、赤霉素、吲哚乙酸和脱落酸的含量。以C8色谱柱,甲醇-0.1%冰乙酸为流动相梯度洗脱,检测波长为262nm,流速0.22mL/min。结果表明,玉米素含量在0.14～0.38μg/mL间线性关系良好,R2为0.999 5,平均回收率为98.7%,RSD为0.99%;赤霉素含量在0.67～1.79μg/mL间线性关系良好,R2为0.999 3,平均回收率为98.6%,RSD为0.70%;吲哚乙酸含量在0.25～0.67μg/mL间线性关系良好,R2为0.999 6,平均回收率为99.0%,RSD为0.68%;脱落酸含量在0.036～0.096μg/mL间线性关系良好,R2为0.999 9,平均回收率为99.1%,RSD为0.61%。该方法简便、快速、精密度高、准确性好,可用于植物样品中激素含量的测定。     

新育三系恢复系主要经济性状分析

[目的]为三系杂交稻新组合的配制提供指导。[方法]以10个新育成的恢复系（R8027、118145、R8379、114815、R4831、R3098、06R一5、06R-11、06R-46、04R-6）和明恢63（对照）为材料,对其主要经济性状进行了比较。[结果]新育恢复系的每穗实粒数和千粒重均超过对照;除06R-46外,其余恢复系的穗长均超过对照,R3098穗长最长,达28．67cm;除06R—11、04R-6外,其余恢复系的穗粒数均超过对照;除06R-46外,其余恢复系的结实率和单株产量均高于对照;各新育恢复系的单株有效穗数均低于对照。相关分析结果表明,各恢复系主要经济性状与单株产量均呈正相关。[结论]新育恢复系的每穗实粒数、千粒重和单株产量明显高于对照。     

基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测

以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。     

基于机载LiDAR数据的林下地形提取算法比较与组合分析

激光雷达(LiDAR)克服了传统测量技术的缺点, 成为了获取DEM的新型手段。针对不同地形林区,选择合理的点云滤波算法,是提取林下地形的关键步骤。本研究在黑龙江省凉水自然保护区内选择了3块具有代表性的区域,分别为平缓山地林区、陡峭山地林区和复杂地区。以1:10 000地形图矢量化生成的高精度DEM为参考,评价了迭代线性最小二乘法、基于坡度法、不规则三角网法(TIN)点云滤波算法在3种地形的适应性。结果表明:不同算法有不同的适应区域。3种方法在平缓山地林区都具有良好的效果,决定系数(R2)均达到了0.98,均方根误差(RMSE)均低于0.21 m。迭代线性最小二乘法在复杂地区滤波效果最好,R2为0.94,RMSE为0.21 m;不规则三角网法在陡峭山地林区效果最好,R2为0.99,RMSE为1.43 m。但是,单一的方法在复杂区域情况下、陡峭山地林区,有明显的分类误差,会将植被分为地面点。为提高林下地形提取精度,本文提出不同滤波方法的组合双重滤波,结果表明,迭代线性最小二乘法和不规则三角网方法组合可以在减少参数调整情况下得到良好滤波效果,对复杂地区、陡峭山地林区滤波效果大大改善。      

Structure of the human dopamine D3 receptor in complex with a D2/D3 selective antagonist

Dopamine modulates movement, cognition, and emotion through activation of dopamine G protein-coupled receptors in the brain. The crystal structure of the human dopamine D3 receptor (D3R) in complex with the small molecule D2R/D3R-specific antagonist eticlopride reveals important features of the ligand binding pocket and extracellular loops. On the intracellular side of the receptor, a locked conformation of the ionic lock and two distinctly different conformations of intracellular loop 2 are observed. Docking of R-22, a D3R-selective antagonist, reveals an extracellular extension of the eticlopride binding site that comprises a second binding pocket for the aryl amide of R-22, which differs between the highly homologous D2R and D3R. This difference provides direction to the design of D3R-selective agents for treating drug abuse and other neuropsychiatric indications.     

思茅松林的树木多样性与主要害虫发生的关系

 对思茅松Pinus kesiya var. langbianensis人工林的不同混交配置模式的树木多样性及其与思茅松主要害虫的发生程度之间的关系进行了连续2 a的研究（2009年和2010年）。思茅松与红木荷Schima wallichii,西南桦Betula alnoides或高阿丁枫Altingia chinensis的混交林以及栽松留阔思茅松人工林的多样性指数（Shannon指数）显著高于思茅松纯林,但林地的均匀度指数（Pielou指数）并不和多样性指数的变化一致。思茅松主要害虫思茅松毛虫Dendrolimus kikuchii,微红梢斑螟Dioryctria rubella,松实小卷蛾Retinia crstata的危害情况随林地树木多样性指数的增加而降低。在思茅区清水河乔林层中,思茅松毛虫［y = －29.929x + 70.61,R² = 0.966 7（2010年）;y = －14.578x + 34.213,R² = 0.974 9 （2009年）］,微红梢斑螟［y = －8.873x + 20.627,R² = 0.994 6（2009年）;y = －8.653x + 20.215,R² = 0.935 1 （2010年）］的受害率与乔木层的Shannon指数呈现更好的线性关系,而松实小卷蛾的受害率则与灌木层的Shannon指数呈较好线性关系［y = －5.672 7x + 14.964,R² = 0.835 8（2009年）;y = －4.476x + 12.27,R² = 0.838 1（2010年）。在景谷文朗,思茅松毛虫［y = －55.454x + 135.16,R² = 0.954 1（2009年）和微红梢斑螟［y = －23.895x + 57.907,R² = 0.983 1（2009年）］的受害率与乔木层的Shannon指数同样呈现较好的线性关系。图5表3参8     

基于高光谱成像技术的油菜叶片叶绿素含量预测

叶绿素是作物生长中的重要因素，可用于实时监测作物的生长状况。以常规高油酸油菜品种为材料，采用大田试验研究油菜叶片在不同栽培措施下幼苗期、蕾薹期叶片的光谱响应，通过计算反射光谱及其反射光谱的一阶导数与SPAD值的相关性，结合逐步回归挑选出油菜叶片敏感波段，并计算光谱指数。采用一元线性回归和神经网络建立叶绿素含量估算模型。结果表明，由光谱指数所构建的神经网络叶绿素估算模型，精度评价结果均显示比较高的水平，幼苗期反射率光谱指数构建的模型精度最高，决定系数R2为0807 0,均方根误差（RMSE）为1131 5，蕾薹期一阶导数光谱指数构建的模型精度最高，决定系数R2为 0873 2, 均方根误差（RMSE）为1322 3，在蕾薹期和幼苗期通过构建BP神经网络模型能够较好的对油菜叶绿素进行反演。为利用高光谱技术大范围监测油菜叶绿素含量提供了一定的理论依据。     

非平衡有向网络上求解分布式经济分配问题的原始-对偶算法

受电力系统经济分配问题的启发,研究了分布式经济分配问题,其主要目标是在m个智能体组成的非平衡有向网络上最小化m个局部凸代价函数之和.网络中的每个智能体都仅仅知道自己私有的局部凸代价函数,并且同时受到耦合线性约束和局部不等式约束的影响.此外,特别关注每个智能体仅允许通过不平衡有向网络与其内部邻居进行交互的情况.为了分布式地解决上述问题,提出一种新的只需要智能体进行本地计算和本地通信的完全分布式原始-对偶次梯度算法.当网络拓扑是强连通的且权重矩阵是行随机时,理论分析证明本文的算法可以渐进收敛到全局优化问题的最优解.最后,给出了电力系统中分布式经济分配问题的数值仿真,验证了所提出算法的有效性和分析过程的正确性.     

应用近红外光谱和小波网络构建的木材基本密度预测模型

以柞木为研究对象,将120个样本以2∶1的比例分为校正集和预测集,80个校正集,40个预测集;使用900~1 700 nm的近红外光谱仪,获取样本径切面的近红外光谱数据;采用蒙特卡洛采样法剔除奇异样本,采用多元散射校正和S-G平滑对光谱数据进行预处理,消除光谱漂移、表面散射和噪声的影响;通过Bi PLS-SPA算法对特征波长进行提取,构建小波神经网络模型,预测柞木基本密度;将建模方法与常用的偏最小二乘(PLS)和BP神经网络进行了对比,验证小波网络的有效性。结果表明:小波神经网络对预测集样本验证结果更好,相关系数为0.968,预测均方根误差为0.014 4。