基于高通量测序方法的蒙古栎SSR标记开发

为研究蒙古栎遗传多样性,基于Illumina高通量de novo拼接序列数据鉴定10个SSR位点,并利用8个采自辽宁不同地区的蒙古栎样本进行多样性验证。结果表明,这10个新SSR位点具有一定多态性,每个位点的等位基因数为4~6,平均为4.5个,这批针对蒙古栎专门开发的SSR标记对于研究辽宁分布的蒙古栎群体遗传多样性和资源利用将具有很大价值。     

基于学习迁移理论的线上线下混合教学实践——以“效果图表现技法”课程为例

本文以《效果图表现技法》课程为例,针对效果图表现技法课程教学中的学生自主学习和个性化学习需求,进行了基于学习迁移的线上线下混合教学研究与实践。通过文献综述和案例分析,研究了学习迁移的理论基础和效果图表现技法课程的教学内容及方法。在此基础上设计了基于学习迁移的效果图表现技法课程教学方案,从整合教学内容到改革教学方法、考核评价方式等方面进行了教学改革实践。研究结果表明,基于学习迁移的效果图表现技法课程教学方案有效有效提高学生的学习效果和实际应用能力,有助于培养学生的综合能力和实践能力。     

基于特征选择的小麦籽粒品种识别研究

为有效地对小麦籽粒品种进行分类，判别影响小麦籽粒品种识别的特征，进行基于特征选择的小麦籽粒品种识别研究。首先采集农大3416-18、内乐288、衡水6632、百农419、洛麦28和新麦26六个品种的小麦籽粒图像18 000张，对采集的图像进行预处理，提取小麦籽粒的颜色特征、形态特征和纹理特征三大类共28个特征值，并对特征进行相关性分析。然后分别构建不同特征融合模型以及数据降维和数据增强模型。最后进行试验分析，基于纹理+形态+颜色三个特征融合模型平均识别准确率为91.02%，其中基于纹理+形态+颜色特征模型的洛麦28识别率最高，达97.0%；经过线性判别分析，降维处理的小麦特征数据识别准确率达86.19%，模型训练时间仅0.87 s；基于数据增强后的平均识别准确率达94.26%。试验表明基于特征选择的小麦籽粒识别是可行的，有助于育种工作者对小麦籽粒识别做出更准确判断，具有一定的实际意义。