NOAA资料在草地资源监测中的应用研究

本文阐述了如何利用ＮＯＡＡ资料进行草地监测和产草量估计，在对不同时象的植被指数景象进行纠正的配准后，可叠加得到平均植被指数影象ＡＶＩ。使用聚类分析和数字地面高程模型，可将纠正的平均植被指数影象ＡＲＶＩ制成草地产量等级图。依据草地产量等级图，可对阜康县的１０个不同的草地产量级及其总产量给出准确的估计。     

油菜芥酸含量表型分类的一种方法

业已证实,油菜的芥酸含量受一对或两对基因控制,其遗传行为较为简单,但由于该性状是用量表示的,有时各类表现型之间分界不十分明显,给人为分类带来困难。本文根据动态聚类(按批修改法)的基本思想,建立了一种数量分类方法,该法分类的准则是标准差单位的最近距离.经大量实例应用,证明该法的分类效果较好.     

三峡库区县域土地利用分区研究——以重庆市丰都县为例

以三峡库区丰都县为例,运用动态聚类分析模型,将丰都县土地资源利用分为3个区:长江河谷经济区、低山丘陵农业区、低中山农林牧业区;并分析了各区土地利用现状特点和存在的问题,提出相应的分区土地利用建议。     

云南不同烤烟产区烟叶非挥发性有机酸含量分析

 研究了云南21个烤烟主产区烟叶样品多元有机酸及高级脂肪酸的含量变化。结果表明,（1）多元有机酸总量为（50.00±17.57）mg/g,在不同烟区之间存在广泛的变异,其中苹果酸、草酸二者的含量之和占多元有机酸总量的88.26%,是多元有机酸的主要成分;高级脂肪酸总量为（6.47±0.92）mg/g,在不同烟区之间存在较小的变异,其中饱和高级脂肪酸平均含量为2.08mg/g,不饱和高级脂肪酸平均含量为4.39mg/g;（2）通过灰色关联分析,苹果酸、软脂酸、亚麻酸分别对多元有机酸、饱和高级脂肪酸和不饱和高级脂肪酸影响最大,这与3种酸性成分在各类有机酸含量中占有比例最高相一致;（3）聚类分析根据各种有机酸的含量大小划分为4个类群,且不同烟区类群之间存在极显著差异。     

利用ISSR对矮牵牛品种遗传多样性的聚类分析

为了揭示矮牵牛品种资源的遗传多样性,并更好地应用于育种工作,利用ISSR分子标记技术对142份矮牵牛材料进行了遗传多样性研究。在供试材料中,筛选到具有多态性的ISSR引物17个,共扩增出多态性条带132条,平均每个引物扩增的多态性条带数为7.8条,多态性条带比率为82.5%。材料间遗传相似系数范围在0.401 5～0.931 8间,这说明矮牵牛具有丰富的遗传多样性。通过软件计算结果表明,142个矮牵牛品种平均有效等位基因数为1.653 5±0.285 3,Nei基因多样性指数平均为0.374 4±0.123 6,平均Shannon信息多样性指数为0.552 6±0.148 6。将矮牵牛材料聚类结果与其花色、花型、植株类型、品种来源作比较,呈现一定的相关性,这为矮牵牛优良品种的选育奠定了一定的理论基础。     

蛋白质相互作用网络研究的引文分析

目的：通过对蛋白质相互作用网络文献的同被引分析,得出其研究热点。方法：下载SCI数据库中蛋白质相互作用网络文献及其引文,统计引文频次,取被引频次超过33、累计百分比约为10%的58篇文献作为高被引论文,对来源-引文矩阵进行层次聚类分析,利用Ucinet软件对高被引文献的同被引矩阵进行k核分析,阅读文献得到该主题的研究热点。结果：高被引文献聚类分析得到6个研究热点。结论：蛋白质相互作用网络的热点主要集中于蛋白质相互作用网络数据的分析处理、生物网络中功能模块的研究、蛋白质相互作用的数据库建立、蛋白质相互作用网络拓扑结构的分析、关于蛋白质相互作用数据的分析软件、蛋白质相互作用网络的预测。     

黄河三角洲野生枸杞金属元素含量的分析

采用火焰原子吸收光谱法(FAAS)测定了黄河三角洲地区野生枸杞、黑果枸杞、宁夏枸杞、山东梁山枸杞中7种金属元素的含量.借助统计学软件(R 2.13.1)对不同地域枸杞中金属元素的含量进行主成分分析和聚类分析.结果表明,黄河三角洲野生枸杞的金属含量与黑果枸杞有很大差别,与宁夏枸杞较为接近,但又有自己独特的优势.研究结果可为黄河三角洲盐碱地域野生枸杞资源的进一步开发利用提供理论依据.     

臂形草属种质资源的形态特征变异分析

对45份臂形草种质材料进行20个指标的形态学分析。结果表明:臂形草属材料的形态指标间差异极显著,且主成分分析说明最长茎伸展长度、节间长、叶长、叶宽等植株的数量性状均为第一影响因素,其形态变异明显,遗传表达多样性。聚类分析结果表明:试材料可分为3类,本地材料明显为1类,引进材料分为2类。     

基于最小编码长度的基因数据聚类(英文)

[目的]分析基于最小编码长度的基因数据聚类算法的聚类效果,以期为基因数据聚类提供新的方法。[方法]将基因数据的聚类看成是高维混合数据的聚类,通过对基因数据进行预处理后,再利用主成分分析将基因数据降维,降维后基因数据呈类高斯分布,这样分布的基因数据能够被一个简单的基于有损数据压缩的聚类算法进行有效的聚类,而该基于有损数据压缩的聚类算法是根据聚类后使基因的总体编码长度最小原则对基因进行聚类的。试验中分别利用该新算法与传统聚类算法对酵母和拟南芥基因数据进行聚类,并通过基因聚类内部评价和功能评价来验证该新算法的有效性。[结果]通过利用酵母和拟南芥基因数据对新算法的验证试验表明,该研究中的新算法得到的聚类效果优于传统聚类算法,且避免了聚类数需要主观确定和对初始聚类中心敏感等问题。[结论]该研究结果为基因数据聚类提供了一种全新的聚类方法。