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小麦抗白粉病基因pm42的EST连锁图谱构建和比较基因组学分析 总被引:1,自引:0,他引:1
目的基因精细遗传连锁图谱的构建是图位克隆的基础,小麦功能基因精细遗传连锁图谱的构建依赖于比较基因组学分析。水稻和短柄草(Brachypodium distachyon)基因组序列是小麦比较基因组学分析和功能基因精细遗传定位的重要工具。本研究利用小麦、短柄草和水稻的基因组共线性关系对小麦抗白粉病基因pm42进行比较基因组学分析,明确了pm42基因所在2BS基因组区域与短柄草第1染色体和水稻第3染色体直系同源基因组区域的对应关系,开发出与抗白粉病基因pm42连锁的EST-SSCP (expressed sequence tag-single strand conformation polymorphism)标记CD452782和BF201235,EST-STS (expressed sequence tag-sequence tagged site)标记CJ674042、EB513371和CV771633,构建了pm42基因EST标记遗传连锁图谱,CJ674042、BF201235、CD452782和CV771633位于pm42近端粒侧,距离pm42的遗传距离分别为1.9、12.0、19.7和25.7 cM;EB513371位于pm42近着丝粒侧,与pm42的遗传距离为14.6 cM。整合原有的作图数据,构建了pm42基因的高密度比较基因组学遗传连锁图谱,pm42被定位于3.3 cM的区间,该区间对应于短柄草66 kb的基因组区域及水稻69 kb的基因组区域。该结果为抗白粉病基因pm42高密度精细遗传连锁图谱构建、分子辅助选择和基因聚合奠定了基础。 相似文献
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利用分子标记辅助选育大白菜核基因雄性不育系 总被引:3,自引:0,他引:3
本研究以含不育基因Ms的大白菜细胞核复等位基因型雄性不育两用系"AB01"的可育株(MsfMs)为供体亲本,以高代自交系‘a20’(msms)为轮回亲本,采用杂交和连续回交转育方法,利用与不育基因Ms连锁的SCAR标记syau_scr01辅助不育基因Ms选择,成功地将不育基因转育到可育品系‘a20’中,育成了不育度和不育株率均为100%,植物学性状与自交系‘a20’相近的新核不育系GMS4。选择结果表明syau_scr01选择的准确率为100%,验证了该标记可以用于大白菜核不育系转育辅助选择。 相似文献
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普通小麦品种Brock抗白粉病基因分子标记定位 总被引:4,自引:2,他引:2
为明确利用Brock转育成的小麦抗白粉病品系3B529(京411*7//农大015/Brock, F6)抗性的遗传基础,将高感白粉病小麦品系薛早和3B529杂交,获得F1代、F2分离群体和F2:3家系。抗病性鉴定和遗传分析结果表明,3B529对E09小种的抗性受1对显性基因控制,暂被定名为MlBrock。利用BSA和分子标记分析,获得了与MlBrock连锁的3个SSR标记Xcfd81、Xcfd78、Xgwm159和2个SCAR标记SCAR203和SCAR112,根据SSR和SCAR标记在中国春缺体四体、双端体和缺失系的定位结果,将MlBrock定位在小麦染色体臂5DS Bin 0~0.63区间上。MlBrock与Xcfd81和SCAR203共分离,与SCAR112的遗传距离为0.5 cM。这些分子标记的建立有利于今后Brock抗白粉病基因分子标记辅助选择和基因聚合。综合抗白粉病基因MlBrock的染色体定位和抗谱分析结果,推测MlBrock很可能是Pm2基因。 相似文献
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自动控温混水阀以机械式混水阀的调温原理为蓝本,具有自动温控、结构简单、维护和使用方便等优点,但现有设计多数不依赖PID算法控制,在管网水压不稳地区自动控温效果一般,使用者体验不佳。以AT89C52单片机为系统控制核心,用3组DS18B20温度传感器进行多点温度采集,结合温度闭环负反馈PID算法控制,用步进电机为温度调控动力源,完成自动快速控温混水阀的设计。该混水阀可快速实现水温预置、自动控温调节、温度显示和声光报警等功能。基于Proteus的电路仿真设计和实验实际测试结果表明,该系统具有较高的可靠性。 相似文献
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高产抗病冬小麦新品种农大399 总被引:1,自引:0,他引:1
农大399是中国农业大学农学与生物技术学院与河北金诚种业有限责任公司合作,利用“滚动式加代回交转育”和“穿梭育种”的策略,采用系谱法结合分子标记辅助选择,经多点鉴定选育出的高产、稳产、抗病小麦新品种。系谱为“Torino/2*2552//9516/3/5*石4185”。该品种于2012年2月通过河北省农作物品种审定委员会审定,品种审定编号为冀审麦2012004号。 相似文献
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针对某泵站立式混流泵机组异常振动现象,采用低频振动传感器和电涡流传感器,分别测试开机过程和正常运行时水泵机组下机架、泵盖、外筒体振动以及主轴摆度.基于希尔伯特-黄变换进行试验数据处理,获得了测试信号位移峰峰值,通过提取稳定运行时的振动信号特征向量,对故障类型进行识别;在此基础上,通过分析开机过程信号时频变化情况,寻找诱发机组异常振动的故障原因.现场振动测试分析结果表明:稳定运行时机组振动频率主要集中在转频附近,且主轴轴心轨迹成椭圆形,可诊断其故障类型属于转子不平衡;在开机过程中,主轴的轴心轨迹紊乱,开机瞬间机组的振动值为正常运行时振动值的473倍,据此可判断出在此刻机组内部产生了强大的冲击力,进而引起转子不平衡运转.采用希尔伯特-黄变换法能够准确获取水泵振动信号的时频特征,尤其对分析处理高度非线性的被测信号具有很强的优势,而开展开机过程中的振动测试研究,也为水泵故障诊断分析方法开辟了一条新途径. 相似文献
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流形学习是一种新的数据降维方法,能揭示数据的内在变化规律,其目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个有效的低维表示。介绍了流形学习的基本思想,介绍了基于保距和保拓扑的一些流形学习算法,分析了这些算法的优缺点,并提出了有待进一步研究的问题。 相似文献