200份芝麻种质资源农艺性状遗传多样性分析

为了对山西芝麻种质资源进行深入、高效利用,利用SPSS 24.0软件对200份种质资源的13个农艺性状进行遗传多样性和聚类分析。结果表明,芝麻种质资源主茎果轴长度的遗传多样性指数最高,最小的为蒴果棱数;不同性状的变异系数不同,变异系数最大的为蒴果棱数,株高的变异系数最小。通过聚类分析,将供试材料分为四大类群:第Ⅰ类群可作为选育机械化品种的亲本材料;第Ⅱ类群综合性状好,可直接利用或者作为较好的亲本材料;第Ⅲ类群的资源分布最多,需利用育种手段加以改良;第Ⅳ类群可以筛选特异种质。通过主成分分析提取了6个主要因子,分别为株高因子、蜜腺因子、株型因子、始蒴高度因子、节间长度因子、蒴果棱数因子,累计贡献率71.696%。结果表明,供试芝麻种质资源多样性较丰富,对种质资源的充分了解和分类将为更好地引种和培育高产优质适合机械化的品种提供理论基础。     

江西赣南地区芝麻地方种质资源的遗传多样性分析

为探明江西省赣南区域芝麻种质资源的遗传基础和遗传特点，基于25个表型性状对该区域67份芝麻地方种质资源分别进行了遗传多样性指数、变异系数、相关性分析、主成分分析和聚类分析。结果显示：供试种质的13个质量性状的遗传多样性指数范围为0.4800～1.2972,12个数量性状的遗传多样性指数范围为1.0673～2.0302；除生育期外，其余11个数量性状的变异系数均大于10%；由此可知，67份赣南区域芝麻地方种质的表型变异较大，部分性状的遗传基础广泛，改良潜力较大。相关性分析表明：与单株产量呈极显著正相关的性状为主茎蒴节数、主茎蒴果数；主成分分析得出供试种质的4个主要因子分别为产量因子、蒴果性因子、粒重因子和生育期因子。聚类分析可划分为4个类群：类群Ⅰ可作为潜在选育芝麻长蒴果新品种的亲本材料，类群Ⅱ可作为潜在选育芝麻高产型种质资源，类群Ⅲ可作为潜在选育高粒重型亲本材料，类群Ⅳ可作为潜在选育矮秆多蒴型亲本材料加以利用。     

115份花生种质资源农艺与品质性状鉴评及分析

为了解花生种质资源遗传多样性,提高花生种质资源利用效率,以收集的115份花生种质资源为材料,通过变异系数、Simpson多样性指数、相关性分析、主成分分析、聚类分析对19个农艺和品质性状进行了鉴定评价。结果表明：19个性状变异系数的变化范围为4.21%～43.42%,主茎高、总分枝数、单株荚果数和单株生产力4个性状变异丰富,播种至开花天数、种子宽度、出仁率、蛋白质含量和粗脂肪含量5个性状较稳定;19个性状多样性指数变化范围为1.78～2.09,其中亚油酸含量多样性指数最小,种子宽度多样性指数最大;相关性分析发现单株生产力与单株荚果数、百果重、百仁重、荚果宽度和种子宽度呈极显著正相关;主成分分析将19个性状归为5个主成分,累积贡献率为77.142%,可综合概括19个表型性状的大部分信息。聚类分析将115份花生种质资源分为3个类群,第Ⅰ类群为大果资源,综合性状表现优良,可作为优质亲本加以利用。筛选出68份高粗脂肪含量、27份高蛋白质含量和6份高蔗糖含量的特异种质,可作为花生品质育种的优质亲本利用。     

油用亚麻品种资源农艺性状的主成分及聚类分析

对国内外73份油用亚麻种质资源的10个农艺性状进行主成分分析和聚类分析。结果表明:主要农艺性状可归纳为株高、单株产量、每果粒数、千粒重、有效分茎数5个主成分,累计贡献率为89.55%。通过聚类统计,在欧氏距离为16.79处可将73份参试品种分为4大类群,综合农艺性状较好的材料主要集中在第Ⅱ、Ⅲ类群,包括18份材料,这些材料株高适中,分枝、分茎能力强,单株果数多,千粒重大,单株产量高,可作为优良种质资源重点开发利用;第Ⅰ类群可作为矮源亲本利用,第Ⅳ类群可用于纤用亚麻。     

长江流域油后棉主要农艺性状的鉴定与优异种质筛选

为扩大长江流域油后棉种质资源库,筛选出符合杂交亲本的优异种质,提高棉花育种效率,以引进的72份陆地棉材料为研究对象,应用统计软件SAS V8等对其11个主要农艺性状进行变异性、相关性、主成分和聚类分析。结果表明:72份陆地棉种质资源具有丰富的遗传多样性,材料间的性状变异系数在1.15%～30.31%之间,变幅较大,其中单株成铃数变异系数最大,为30.31%。相关性分析结果表明:生育期与株形性状均呈极显著正相关,株高与铃质量呈极显著正相关,单株果枝数与单株成铃数呈极显著正相关,且与铃质量呈显著负相关,衣分和铃质量均与部分品质性状呈显著负相关。主成分分析结果表明:前4个主成分累计贡献率达73.98%,包含了11个性状的绝大部分信息。聚类分析表明,72份参试种质可分为6类,其中第Ⅰ类群属于优质材料,第Ⅱ类群属于高产材料,第Ⅴ类群属于高产优质材料,育种中可加以重点应用。通过综合评价共筛选出优质材料2份,高产材料6份,在育种工作中可结合品质与产量性状之间的关系,利用优势亲本培育新品种。     

蓖麻种质资源主要农艺性状的遗传多样性分析

【目的】研究蓖麻Ricinus communis种质资源的遗传多样性,揭示蓖麻优异种质的特性及分布规律,为蓖麻种质资源创新和品种的改良提供理论依据。【方法】以国内外引进的40份蓖麻种质资源为材料,对20个性状进行聚类分析及主成分分析,分析了蓖麻数量性状对单株产量的影响。【结果】40份资源材料通过聚类分析划分为5大类群,其中,类群Ⅰ为选育大果穗亲本材料;类群Ⅱ为大粒型具有增产潜力的亲本材料;类群Ⅲ为分枝多、蒴果多,小粒型材料;类群Ⅳ为丰产性较好,选育高产的目标亲本;类群Ⅴ为大穗、大粒型双重选育亲本材料。主成分分析将蓖麻的13个数量性状指标转化为5个主成分,累计贡献率达87.06%;在影响蓖麻单株产量的性状中,首先应考虑主穗位高,其次是单株有效蒴果数、主穗蒴果数、百粒质量和单株有效穗数的选择,依据这些性状可以对种质资源进行早期间接评价选择。【结论】所引进的蓖麻种质类型丰富、资源间的性状差异各具特点,可作为优异种质材料供将来选育种利用。     

蚕豆种质资源主要农艺性状遗传多样性分析

本研究对190份蚕豆种质资源的17个农艺性状进行遗传多样性、灰色关联度、相关性、主成分等分析,以及聚类分析,筛选出适宜江苏省种植且具优良性状的蚕豆种质资源。结果表明,该批蚕豆种质资源具有丰富的遗传多样性,其中单株粒重的变异系数最大,为46.84%;变异系数最小的是播种至始荚期的天数,为0.73%。灰色关联度分析和相关性分析都表明,单株荚数和分枝数是影响单株粒重的主要因素。主成分分析表明,前5个主成分的累计贡献率达到78.335%,较大程度上反映了蚕豆种质资源的表型特征。聚类分析将190份蚕豆种质资源在遗传距离4.9处划分为5类,第1类群适宜机械性收割,第2类群可作为早熟品种选育的基础,第3类群可作为鲜食蚕豆品种的亲本;第4类群属于高产型,籽粒适中,并且植株较高,有一定增产潜力;第5类群为大粒型,丰产性较差,但植株较高,在选育高秆大粒型时可加以关注。育种工作中可结合性状间的关系培育新品种与新品系,为蚕豆品种选育提供理论依据。     

贵州芝麻种质资源主要表型性状的遗传多样性

为贵州芝麻种质资源保护、形态分类、品种遗传改良及开发利用提供参考,利用聚类分析和遗传相关分析方法对贵州37份芝麻种质资源的25个表型性状进行田间鉴定考察和综合评价。结果表明:14个形态性状的遗传多样性指数在0.287 8~1.595 3,形态类型丰富;11个数量性状的遗传变异系数为7.14%~52.80%,以分枝高度的变异系数最大(52.80%),花冠长度的变异系数最小(7.14%),遗传变异丰富;不同性状间表现出正相关或负相关关系。37份贵州芝麻种质资源聚为4个类群,第I类群有7份资源,第Ⅱ类群共有22份,第Ⅲ类群有5份,第Ⅳ类群有3份,各类群间性状差异明显,其中第Ⅱ类群占供试材料的59.46%,种质资源数量多,变异范围大,遗传类型丰富。聚类结果与资源材料地域来源和分布无直接关系,主要与材料的性状表现类型相关。     

288份陆地棉种质资源主要性状遗传多样性分析

【目的】 研究新疆本地棉花种质基因库,筛选适于作优异亲本的种质资源。【方法】 以288份种质资源为材料,对4个农艺性状和5个品质性状进行变异、相关性、主成分及聚类分析。【结果】 变异系数分别为单铃重(9.14%)、衣分(8.34%)、单株铃数(14.03%)、果枝数(6.26%)、上半部平均长度(4.50%),整齐度指数(1.56%)、马克隆值(6.43%)、伸长率(1.99%)、断裂比强度(7.26%);单铃重与上半部平均长度、整齐度指数、伸长率及断裂比强度呈极显著正相关,衣分与单株铃数、上半部平均长度呈显著正相关,与整齐度指数、马克隆值呈极显著正相关,上半部平均长度与伸长率、整齐度指数及断裂比强度呈极显著正相关,与马克隆值呈极显著负相关;前3个成分特征值累计贡献率达到61.68,第1主成分主要跟单株铃数有关,第2主成分主要与纤维品质有关,第3主成分主要跟衣分有关;聚类分析将288份陆地棉种质资源在遗传距离为11.5时划分为4类,第Ⅰ类群包含88份材料,马克隆值最好的材料。第Ⅱ类群包含75份,类群材料衣分平均数为43.2,4个类群衣分平均里是最高的;第3类群包含124份材料,材料农艺性状和品质性状都相对较好;第Ⅳ类群材料稀絮H10属于特异种质资源,被单独分为一类。【结论】 288份种质资源变异系数幅度较大(1.56~14.03)。单株铃数变异系数最大为14.03,样本间差异较大;其它性状变异系数均小于10,材料纤维品质性状间差异不大。     

杂草稻种质资源农艺性状的主成分及聚类分析

对韩国34份杂草稻种质资源株高、有效穗、穗颈长、穗长、穗粒数、结实率、千粒重、全生育期等8个农艺性状进行主成分及聚类分析,选出特征根累计贡献率为88.071%的前4个主成分;在主成分的基础上,对34份韩国杂草稻种质资源进行了系统聚类分析,在欧氏距离的水平上将其划分成4大类群第1类群属于早熟、矮秆、小穗多穗型;第2类群属于晚熟、高秆、大穗型;第3类群属于晚熟、高秆、少穗型;第4类群属于适熟、中秆、多穗型.     

光谱分析、色谱分析、电化学分析在饲料分析中的应用

从简速传统的饲料检测中存在操作复杂而误差大等缺点，结合近几年仪器分析在饲料分析中应用的研究进展，对光谱分析、色谱分析、电化学分析技术在饲料分析中的运用进行了概述。     

事件树与故障树相结合的系统可靠性分析法

事件树分析和故障树分析都是系统可靠性分析方法，各有长短，相辅相成，互相结合可以取长补短和提高可靠性分析质量，本文提出了ＥＴＡ与ＦＴＡ结合的依据，方法，步骤与应用范围，并分析了ＳＮ１０－１０型断路器操作过程的可靠性，作为这种结合的示例。     

基于因子分析和聚类分析的食品上市公司投资价值分析

基于18家上市公司2019年的财务数据,构建企业财务指标评估体系,运用因子分析法和聚类分析法,从盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力4个方面分析食品上市公司的投资价值.根据因子得分计算出企业综合排名,并提出提升食品上市公司投资价值的相关建议.为投资者规避风险、做出最优决策提供了理论基础,也在一定程度上有利于企业查漏补缺、完善自身经营现状.     

SAS软件在回归分析中的应用

SAS软件是目前世界上应用最广泛的数据分析软件之一,它具有强大的统计功能和较好的人面交互性。本文通过实例介绍了如何用SAS软件进行农业试验的直线回归分析和多重线性回归分析。     

基于社会网络分析的美国ILS图书情报院校关系研究

以ALA认证的ILS哲学博士的美国院校为研究对象,将这些院校的ILS师资背景相关数据转换为一个多量矩阵,运用社会网络分析法和社会网络分析软件UCINET,对社会网络图进行分析,得出美国图书情报院校之间的联系。     

基于Ridit的蚌埠市能见度变化趋势分析

能见度在一定程度上可以反映空气污染程度的高低.该文基于蚌埠市自1952年以来的能见度观测资料,分析了能见度长期变化趋势.首先基于Ridit分析将能见度等级数据转化为连续变量,然后基于Ridit值进行了趋势检验.检验结果表明,无论是4个季节还是全年的能见度在1960年之后都有显著的下降趋势,并且在绝大多数时间区间内,下降趋势是显著的.     

通径分析在春小麦产量分析中的应用

本文对黑龙江垦区优质春小麦10个新品种的6个产量性状及产量进行了相关与通径分析,结果表明:麦粒容重、小穗数、千粒重和穗长是影响小麦产量主要性状,小麦各产量性状对产量的直接作用依次为:穗长、千粒重、粒容量、小穗数、穗粒数和株高。小麦各产量性状对产量的综合作用依次为:粒容量、千粒重、穗长、株高、穗粒数和小穗数。     

线性分析在饲养试验结果分析中的应用

分析了线性分析法的理论基础,举例说明了该方法在饲养试验结果分析中的意义及方法,分析了在实际应用时应注意的问题,旨在提高饲养试验结果分析的精确性和准确性。     

基因芯片数据分析中的基因集合分析技术

基因芯片是一种高通量研究生命规律的技术,但是如何从海量的基因芯片数据中获得生物信息依旧是一个难题。基因集合分析技术可以从这些海量的生物数据中揭示出潜在的被影响的生物过程。     

运用计算机视觉识别技术进行馒头气孔结构分析

【目的】利用计算机数字图像分析提取馒头结构的气孔特征，以评价计算机视觉分析在馒头品质评价中的作用。【方法】试验1选用强筋品种Weaver、中筋品种宁春4号和弱筋品种京411，按粉质仪吸水率采用3个加水量处理，共计9个不同样本。图像分析中，采用K-均值算法将气孔从背景中分割出来，提取了3个气孔特征，即气孔总面积、气孔平均面积和气孔总数目，用于数据分析。试验2利用图像分析对11个样本进行馒头品质评价，并与实验室人工主观评分进行比较。【结果】试验1结果表明所取的3个特征能够较好反映加水量和筋力强弱对馒头气孔结构的影响，随着加水量增加和面筋强度增强，气孔总面积增加，这与馒头体积增大一致。试验2中馒头气孔图像特征的评价与人工评价具有较高的一致性，表明计算机图像分析能够较好反映馒头内部结构优劣。【结论】利用图像分析进行馒头品质评价是可行的。