辣椒推定WRKY基因cDNA的生物信息学分析

本研究在利用同源克隆法分离到一个推定的辣椒WRKY 转录因子的基础上,采用多种生物信息学方法对该序列进行特征分析和功能预测, 以获得该基因及其编码蛋白更多的功能提示。方法: 应用B1ast、ORF Finder、Wolf Psort、DNAMAN等软件或数据库, 进行序列的相似性比较, 开放读码框预测、保守域和编码蛋白质的功能等分析。结果: 我们得到的WRKY序列是该基因家族中的一个全长cDNA序列, 该基因编码的蛋白具有WRKY保守结构域和锌指结构特征, 亚细胞定位预测结果显示该蛋白定位于细胞核。结论: 辣椒WRKY新基因是一新成员, 进化上保守有保守性, 可能在在调控植物的生长发育以及干旱、高温、高盐等逆境应答过程中起重要调节作用。因此, 这一辣椒WRKY新基因有进一步研究的价值。     

富士苹果SDRs家族基因MdSDR的克隆及序列分析

本研究以富士苹果(Malus domestica cv. Fuji)为材料,提取总RNA并反转获得的cDNA为模板,利用PCR技术获得苹果短链脱氢酶/还原酶家族基因MdSDR序列,并结合生物信息学方法对MdSDR蛋白序列进行分析。结果显示,苹果MdSDR序列全长804 bp,编码267个氨基酸,分子质量约27.83 kD,等电点为7.69,是一种稳定的疏水蛋白。比对分析发现其编码蛋白氨基酸序列与已选序列中的碧桃、樱花相似性最高,分别达77.78%和77.69%,进化分析结果也表明MdSDR蛋白与碧桃和樱花亲缘关系较近。亚细胞定位结果显示该蛋白主要位于细胞质中。多序列比对分析显示该蛋白含有SDR家族特有的两个保守结构域:GxxxGxG与YxxxK。二级结构中β片层、α螺旋、无规则卷曲结构分别占比12.73%、39.70%、47.57%,并含有典型的βαβ单元。三级结构预测结果表明该蛋白具有典型的Rossman折叠结构域。本研究结果为了解苹果中SDRs蛋白的功能、探讨其在苹果抗逆中的作用、培育苹果抗逆种质资源提供了思路。     

杨梅肌动蛋白基因MrActin1的克隆及表达分析

扩增杨梅嫩叶中肌动蛋白基因(MrActin1)全长编码区cDNA序列,并评价MrActin1的进化地位,同时分析MrActin1的表达模式。利用RT-PCR扩增MrActin1全长编码区cDNA序列。用生物信息学手段分析预测MrActin1的理化性质和同源性,用临接法构建其的系统发生树。通过Northern blot分析MrActin1在不同组织部位的表达。该基因cDNA序列（GenBank登录号AB 650589）全长1137 bp,编码了1个由377个氨基酸残基组成的蛋白质,所得序列与GenBank中注册的其他植物Actin氨基酸序列的相似性均在88%以上,根据高等植物Actin相似性构建了进化树,表明MrActin1与陆地棉、圆叶锦葵Actin之间的亲缘关系最为密切,在进化中分化时间最为接近。Northern blot分析表明,MrActin1在杨梅的花、叶、枝条和果组织中恒定表达。首次获得了杨梅MrActin1 cDNA全长序列。     

烟草Ⅰ型几丁质酶的生物信息学分析

旨在对烟草Ⅰ型几丁质酶进行生物信息学分析,了解其生物学特征,为下一步研究烟草Ⅰ型几丁质酶在烟草抗病过程中的作用奠定基础。采用生物信息学的方法,对已在NCBI 上登陆的烟草、拟南芥、水稻、菜豆的Ⅰ型几丁质酶(chitinase,ChiⅠ)氨基酸序列特征和进化关系进行了预测和分析。结果表明,这4 种植物Ⅰ型几丁质酶的分子量大小在28~37 kDa之间,均具有信号肽,结构域高度保守,均具有几丁质结合区(Cht BD1)和催化功能区(Glyco_hydro_19);烟草中的3 种Ⅰ型几丁质酶序列相似性较高,可以聚为一类;烟草与拟南芥和菜豆中的一种ChiⅠ遗传距离较近,而与水稻中ChiⅠ的遗传距离较远。通过分析发现,烟草Ⅰ型几丁质酶有着与其他植物中该酶相同的特性,为进一步研究烟草抗病蛋白提供理论依据。     

基于物联网的玉米病害环境监测系统研究与实现

为研究和实现基于物联网的玉米病害环境监测系统,笔者设计了包括感知层、传输层、云服务层和应用层的4层架构。在感知层,利用传感器技术实时采集玉米病害环境的温湿度、降雨量、风向风速、光照强度和土壤温湿度等数据;在传输层中使用4G移动通信网络实现数据的远距离传输;云服务层中,基于四川农畜育种攻关云服务平台,应用数据库技术、云服务技术实现数据的存储和管理;最后,在应用层采用B/S模式实现数据展示服务。结果表明,该系统能够准确采集、稳定传输和安全存储数据,降低了人工成本。因此,它能够为玉米病害研究课题组提供有效的信息化服务,具有一定实用价值。     

基于粗糙集法的五指毛桃补骨脂素合成酶基因序列获取与分析

多重比对补骨脂素合成酶(psoralen synthase,PS)基因信息,预测单序列能量最低状态,基于粗糙集法,建立PS保守结构域的氨基酸残基识别体系,获取五指毛桃(Ficus hirta Vahl)的转录本中该Unigene序列信息,并通过生物信息学验证.结果 表明,通过五指毛桃RNA测序得到61287240条高质量读长(Clean reads),注释得到179974条Unigene序列.采用粗糙集法,预测40条PS基因有10个区域的氨基酸序列同源性高.通过转录本比对,获取五指毛桃1751 bp Unigene序列,开放阅读框1533 bp,编码510个氨基酸,属于细胞色素P450超家族的成员,相对分子质量为57.8 kD,等电点为6.48,亚细胞定位于内质网;二级结构α-螺旋、无规则卷曲和延伸连的比例分别为50.39％、33.73％、10.98％.虽然该序列编码的氨基酸与其他植物PS的相似性不高,但与大阿米芹、珊瑚菜等植物PS蛋白的三级结构极为相似,与同为桑科的川桑补骨脂素合成酶序列聚在一支.综上结果验证了基于粗糙集法,建立PS保守结构预测,获取PS的Unigene为五指毛桃PS基因,为基于植物转录组测序,获取目标基因,提供一种保守结构域的氨基酸序列获取方法.     

异附加系小麦过氧化物还原酶基因TaPrxQ的克隆与序列分析

本研究依据消减结果克隆得到山农6306编码过氧化物还原酶TaPrxQ的cDNA序列,利用生物信息学工具对其核酸和蛋白序列进行分析。结果表明克隆得到的TaPrxQ序列与基因组DNA对比分析得到的该基因不含有内含子,全长943bp。TaPrxQ的cDNA序列包含927bp的开放阅读框,编码308个氨基酸残基,其等电点为9.41,分子量32.4kDa。相似性比对分析显示TaPrxQ同已报道的HvPrx的氨基酸序列具相似性达到88%,从进化树分析结果推断TaPrxQ属于PrxQ类。     

红麻S-腺苷甲硫氨酸脱羧酶基因克隆与序列分析

多胺是植物体内参与生长发育及各种逆境胁迫响应的一类重要化合物,其合成过程受多个基因的共同调控,S-腺苷甲硫氨酸脱羧酶(S-adenosylmethionine decarboxylase,SAMDC)基因参与多胺的合成过程并发挥关键作用,为研究该基因在红麻(Hibiscus cannabinus L.)抗旱和耐盐过程中的作用,通过红麻转录组数据库筛选到SAMDC基因的核心片段,利用染色体步移技术获得了SAMDC基因c DNA全长,命名为Hc SAMDC,生物信息学分析表明:Hc SAMDC基因编码序列长1 137 bp,编码378个氨基酸,相对分子量为41.8 k D,等电点为4.86。红麻Hc SAMDC与其它植物的SAMDC同源性较高,其中与可可树氨基酸相似性为78%、与棉花SAMDC的氨基酸相似性为82%,该研究对下一步分析该基因功能、阐明麻类SAMDC基因的逆境调控机制和抗逆基因工程育种具有重要意义。     

CAPM模型在降雨量预测中的应用

降雨是影响农业生产的一个重要因素,如何预测降雨量以及所得结果对农业生产具有重要的指导意义。本研究基于降雨量变化与资产价格变化的相似性,将资本资产定价模型（CAPM）的建模思想,应用到降雨量的预测中,建立了降雨量的CAPM模型。用该模型预测的结果比较合理,而且计算方法简单,易于掌握。     

白菜型油菜PABP5基因启动子的克隆及表达特性分析

本研究中利用基因组步移法从白菜型油菜中克隆到Poly(A)结合蛋白基因PABP5起始密码子上游长588 bp的一段序列,经软件分析预测表明,该序列具有典型的启动子结构,并且具有多个与花药特异性表达相关的顺式作用元件,如TATA box,CAAT box,AGAAA motif,AGGTCA motif,AAACCCTAA motif,GTGA motif等.为了研究该片段的表达特性,本文将克隆到的序列置换pPBI121中的CaMV35S启动子,驱动其下游的GUS基因,构建了植物表达载体,转化拟南芥,获得了转基因植株.组织化学染色表明,在PABP5启动子Ppabp5的驱动下,报告基因GUS在拟南芥的根尖、第一片真叶叶原基以及花药中特异表达.本研究为PABP5基因的进一步功能研究奠定了基础.     

草面温度在霜预报中的应用

为了避免农作物遇霜后遭受冻害,本研究采用草面温度对霜进行预测。利用连云港气象观测站2014—2016年逐时气象要素,包括气温、0 cm地温、露点温度、水汽压、气压以及2 min平均风速等气象要素作为影响连云港地区草面温度的关键因子,并以这6个要素作为属性特征,以草温作为标志量构建训练样本集,结合KNN数据挖掘算法构建草温预测模型,并根据草温判别是否有霜出现。结果表明：基于该算法构建的草温预测模型效果较好,预报平均误差1.2℃;根据草温预测霜的准确率高达90.2%,尤其对初终霜的预报具有很好的指示意义。因此,引入草温作为霜的预报指标,对于避免农作物遭受霜害具有十分重要的意义。     

Analysis on the Control of Variable Speed Wind Turbine Using Neural Network Controller

It is very difficult to build the accurate mathematical model of the wind turbine generator system because of the uncertainty of air kinetics and the complexity of power electronics, especially when the wind speed changes abruptly or there is a disturbance. But the classical control needs the model. Using neural network controller to the wind turbine generator system can overcome these difficulties. The wind speed can be followed and the maximum power can be obtained under low wind speed by using the power coefficient curve BP neural network and the optimum pitch angle BP neural network. The maximum power can be kept and under the allowed range in the condition of high wind speed. The simulation model and result are given under the environment of MATLAB. The fluctuation of wind speed can be controlled and the disturbance can be cancelled by BP neural network controller.     

Distribution models of extreme typhoon winds based on numerical simulation of wind data

To address the shortage of data regarding extreme winds in P. R. China, we examined Xiamen, located on the southwestern Chinese coast, as an example. We used the Batts wind field model and the Monte Carlo method to simulate extreme wind speed distribution models and to predict maximum wind speeds in different recurring periods. The simulated results coincided with the experical distribution function. Comparing the numerical analysis results of different extreme distributions, such as the Gumbel distribution function, the Frechet distribution function, the reverse Weibull distribution function, and the Generalized Parato distribution function, shows that the reverse Weibull distribution function provides the most precise prediction of maximum wind speed for a one hundred year return period, while the Frechet distribution function significantly differs from the results of all the other distribution functions. The extreme wind speeds of different return periods are estimated.     

Simulation of Wind Loading for Large - span Bridge Structures

Wind speed time series obtained with numerical simulation methods are adopted in structural analysis of wind - induced vibration. In this paper, based on the natural wind properties and the correlativity of nodal wind speed time series, AR model is employed to simulate wind speed time series, and the AIC rule is used to fix the rank of the AR model. Statistical analysis results of numerical wind speed time series show that AR model is efficient in simulating nodal wind speed time series which has time and space correlativity, and that the simulation precision, simulation efficiency and calculation stability answer the needs of practical engineering.     

基于支持向量机的北京市湿地变化预测研究

为了实现北京市湿地的可持续发展与科学管理,利用遥感和GIS技术对北京区域遥感数据进行分析,进而获取湿地不同类型数据,由于湿地面积是典型的小样本数据,将支持向量机引入到时间序列模型定阶的方法中,然后采用K交叉验证方法寻找最优参数,建立北京湿地变化预测模型。通过对北京湿地历年数据进行模拟,并与RBF神经网络的预测模型作比较来验证SVM预测模型的有效性,运用此模型预测北京湿地未来的变化。结果表明：时间序列模型预测湿地变化有较高的预测精度和较强的泛化能力。预测结果显示：北京湿地在未来几年内,水库、河流,运河,沟渠面积将逐年减少,水稻田面积将持续下降,养殖面积将增大。其预测结果符合现实北京湿地变化趋势,研究结果为北京湿地的可持续发展和科学管理提供了依据。     

基于人工神经网络的落叶松毛虫发生量预测模型的研究

运用人工神经网络的原理和算法,根据相关系数法和逐步回归法选取了蒸发量、气温、风速、相对湿度等气象因子作为预报因子,建立了内蒙古东部地区的鄂伦春自治旗落叶松毛虫的发生面积及虫口密度与气象因子之间的BP网络模型。结果表明：所建立的模型具有较高的预测效果。通过逐步回归筛选出的预报因子,与事实吻合,选取合理。误差较小,控制在0.1%~25.0%之间。可以作为病虫害综合防治的依据。     

artificial neural networks based prediction of electromagnetic compatibility problems

It is necessary to predict electromagnetic compatibility (EMC) for electronic equipment and systems. We proposed a fast EMC prediction approach via artificial neural networks (ANN). By choosing relevant electromagnetic interference parameters as the input prediction features, a back propagation (BP) neural network was used to construct the mapping between the input prediction features and the electromagnetic disturbance response of the sensitive system. The EMC fast prediction BP model was trained and tested by sample sets generated using an electromagnetic computational method. We used this method to predict the crosstalk coupling between two wires. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.     

邯郸冬小麦干热风发生规律及风险预报

干热风是影响小麦产量和品质的农业气象灾害,对其研究意义重大。笔者利用邯郸气象资料和小麦产量数据,采用趋势预测和统计方法,对干热风发生规律及其风险预报进行了研究。结果表明:邯郸轻度干热风一年两遇,重度干热风一年一遇,西部山区和平原北部是轻度干热风灾害的高风险区,平原东部和中部是重度干热风灾害的高风险区;通过相对气象产量百分率与气温、湿度和风速等气象因子的相关分析进行干热风风险预报因子的初选,采用逐步回归方法,建立干热风风险预报方程。风速和最高气温是影响邯郸冬小麦生长后期的关键因子,可以进行邯郸干热风灾害风险预报。     

Simulating of Asymptotic Distributions of Extreme Wind Speed in ChongQing Using Short-term Wind Speed Records

In order to reduce the potential statistical error from the short sample of wind speed(the data of wind speed between 1990 and 1999 in ChongQing district),a method is introduced that simulates the asymptotic distributions of annul maximum wind speed according to the monthly maximum wind speed data.The simulated results of three extreme distributions(Gumbel,Frechet and reverse Weibull distributions) and Generalized Parato Distribution are contrasted and analysed.The reverse Weibull distribution is evaluated as the best asymptotic one for short-term wind speed records in ChongQing.And the optimal value of annul maximum wind speed is estimated.     

辽宁沿海大风天气学分型及预报指标初探

大风是一种灾害性天气,极易造成海上航运及海上渔船生产作业困难、渔业养殖设施损坏。分析沿海大风的时空分布特征,总结预报指标及构建预报概念模型,有利于深入了解沿海大风的气候特点、发生发展机理,从而提高预报准确率。利用1971—2010年辽宁沿海17个常规站日最大风速、风向资料,针对辽宁沿海的4个海区及单站的7级以上大风,对其风速和风向的时空分布特征进行统计分析,结果显示：（1）辽东半岛南部沿海地区出现日数最多,最多位于旅顺市,大风总日数为925天,平均每年23.1天;（2）辽东半岛西部、南部和东部沿海偏北大风次数要明显多于偏南大风站次数,渤海北部沿海的大风天气以西南偏南大风为最多;（3）辽宁沿海大风主要出现在春季,其中4月份最多为51天,冬季次之,夏秋季出现最少;（4）风向主要以偏北风和偏南风为主,东西风出现次数较少;（5）10月至次年2月辽宁沿海偏北大风占主导地位,4—6月份辽宁沿海偏南大风占主导地位。以NCEP再分析资料为基础,针对1971—2010年26次大风典型个例普查地面及高空影响系统,对辽宁海上大风进行天气学分型,将其分为高低压型、高压型、低压型等3种。按照不同的天气学分型对其分别建立预报概念模型,确定预报关键区并初步总结预报指标。