t检验和Duncat''''s 检验中梯形法和标记字母法的程序设计

目前均数差异显著性检验主要使用西种方法,一是最小显著差数法,简称 LSD 法,它是建立在 t 检验基础上的。用 t 检验法对不同均数进行比较时采用了相同的显著差数,一般用于一对随机样本差异显著性检验,但在试验精度要求不高的情况下,也常常用于多重均数的比较测验。二是最小显著极差法,简称 LSR 法,它是建立在 Duncat's 检验基础上的。用 Duncat's 检验法对不同均数进行比较时采用了不同的显著差数的标准,精度较高,目前大多采用此法。Duncat's 检验在表示均数差异显著性时,多数是用标记字母法,也有用梯形法。对于 t 检验同样也可以用上述两种方法来表示均数的差异显著性。鉴于这种情况,本文提供 t 检验和 Duncat's 检验中使用的梯形法和标记字母法的计算程序。并在程序中提供4种选择,t 检验可以选择梯形法或标记字母法,Duncat's 检验也可以选择梯形法或标记字母法,而不仅仅限于 Duncat's 检验才使用标记字母法。     

普通菜豆种质资源形态多样性鉴定与分类研究

 对324份普通菜豆种质资源的形态多样性进行了研究。结果表明，我国普通菜豆种质资源具有丰富的形态多样性，平均多样性指数为1.632，高于国外材料（1.227）40.5%。通过多变量的主成分分析，第一主成分和第二主成分代表了普通菜豆形态多样性的44%。基于形态性状，把我国280份普通菜豆种质聚类并划分为三大组群：第一组群，生育期较短、植株较矮、籽粒较大、单株荚数和单荚粒数较少，生长习性以直立为主，主要来自东北和华北地区；第三组群，表现为生育期较长、植株较高、籽粒偏小、单株荚数和单荚粒数较多，生长习性主要以蔓生为主，主要来自于西南地区；第二组群普通菜豆的特征特性介于第一和第三组群之间，分布较广。     

传染性造血器官坏死病毒Sn1203株全基因组序列及系统进化分析

本课题组于2012年从中国东部的虹鳟鱼养殖场分离得到了严重威胁我国鲑鳟鱼养殖的传染性造血器官坏死病毒(IHNV)IHNV-Sn1203病毒株。根据GenBank中收录的IHNV病毒株的序列设计引物,将IHNV-Sn1203基因组序列分成5个片段进行RT-PCR克隆,最终得到完整的IHNV-Sn1203基因组序列。利用Lasergene和MEGA 5.0软件分析了IHNV-Sn1203株的全基因组序列、基因组编码蛋白、基因组末端和未翻译序列、以及病毒基因同源性和系统发育。结果发现,IHNV-Sn1203基因组全长11131nts,共编码6个病毒蛋白,大小分别为核蛋白(N)1176nts、磷蛋白(P)693nts、基质蛋白(M)588nts、表面糖蛋白(G)1527nts、聚合酶蛋白(L)5961nts和非结构蛋白(NV)336nts。IHNV-Sn1203株各基因间均具有保守的基因终止序列(Gene end,GE)、基因间序列(Intergenic regions,IG)、基因起始序列(Gene star,GS)及Kozak序列,以确保病毒基因的转录和翻译效率。系统进化分析发现,IHNV分为E、U、M、L和J共5个基因型,其中IHNV-Sn1203株与中国其他IHNV株具有显著的亲缘关系,属于J基因型中的J Nagano亚型。由G基因的进化分析发现,J基因型的病毒与U基因型亲缘关系最近,推测IHNV病毒最初可能通过进口鱼卵的方式由U基因型引入,随时间的推移逐渐进化为J基因型。     

国家作物科学数据结构组织模式研究

研究了国家农作物资源数据结构组织模式的架构,设计了国家作物科学数据管理远程控制平台,构建了国家农作物品种资源数据管理工具,包括农作物资源信息规范视图处理器、数据结构生成器、数据视图生成器,从而提升远程数据管理和存储管理能力,实现国家作物科学数据的安全性和完整性,达到可持续发展的运行目标。     

普通小麦核心种质抽样方法的比较

利用穗部、病害、农艺和品质的14个性状，比较了5种不同抽样方法所形成样品的性状多样性指数、性状类别分布和优良类别的频率与基础种质总体的差异。结果表明，来源地－性状类别法有利于小麦核心种质遗传多样性的增加，来源地百分比例法较好地代表了小麦性状类别的分布，来源地平方根法和来源地对数比例法则较明显地增加了优良类别的频率。研究还表明运用来源地和性状进行分层的抽样效果好于完全随机法。     

中国地方粳稻资源特征特性评价及多样性分布

通过规范整理17 858份中国地方粳稻种资源的特征特性相关资料信息,中国地方粳稻种资源主要分布在南方,云南是粳稻种资源多样性集中的一个区域,故重点整合云南3141份地方粳稻种资源资料信息。针对稻种资源的主要特征特性,尤其是红米等特种稻类型资源,利用G IS等手段分别从地理分布、早中晚稻、水陆稻、特种稻、抗性、米质等6个部分进行统计和分析,进一步摸清了中国特别是云南地方粳稻种资源的特征特性、分布和多样性的表现,其分析结果可为稻作各领域研究提供参考信息。     

中国栽培稻的籼稻和粳稻分类及方法(综述)

根据当前中国稻作育种界十分关注的籼稻和粳稻分类问题,整合现存的研究成果,重点从中国栽培稻的分类、分类体系、主要鉴别方法等方面进行综述.为开展籼稻粳稻分类和鉴别工作的提供系统(分类-分类体系-鉴别方法)的参考.     

论中国杂交粳稻种质资源的类型

整合前人在不同时期对中国杂交粳稻类型的研究,结合多年的实践,通过综合分析,分别论述了粳型三系杂交稻和二系杂交稻种质资源的类型。可为杂交粳稻的选育和生产发展提供参考,同时也为进一步研讨中国杂交粳稻类型提供整合的研究信息。     

云南作物资源特征特性及生态地理分布研究Ⅱ.云南地方稻种资源的营养品质

应用GIS平台统计整理云南省128个县所属的气候类型,并结合云南省的5个稻作分区,分析研究了云南地方稻种资源营养品质的生态地理分布。从总的趋势看,初步摸清了营养品质主要包括蛋白质和赖氨酸的生态地理分布习性,在云南省亚热带以及滇中一季籼粳交错区和滇南单双季籼稻区,高蛋白质或低蛋白质以及高赖氨酸的品种资源出现频率都较高;而在北热带以及滇东北和滇西北的稻作地区,蛋白质和赖氨酸的含量相对高于云南的其它地区,但针对营养品质不同的成分和特性还有着各自的分布侧重区域等,其结果可为优异资源挖掘和利用、优质稻育种研究、生产等领域提供参考依据。     

基于地统计分析方法的谷子种质资源品质与农艺相关性状的空间分区研究

【目的】分析中国谷子资源相关农艺及品质性状的空间分布特点,掌握相关性状在空间上的总体质量分布,提高对谷子资源的宏观认知和有效保护及高效利用。【方法】本研究从地理空间的角度出发,利用空间插值、空间聚类等方法研究了谷子资源的相关性状的空间分布规律。首先对谷子资源的目标性状值进行插值,然后将全国网格化数据与插值数据进行分区统计,利用统计后的网格数据进行优化热点分析形成目标性状的空间分区数据,进而寻找目标性状对应的高值、随机值和低值区域。【结果】谷子资源在全国的分布上来说,粗蛋白含量平均值为(13.98±1.23)%,变幅在10.47%—17.33%,变异系数为8.80%;粗脂肪含量平均值为(4.01±0.38)%,变幅在3.08%—5.47%,变异系数为9.48%,单株粒重平均值为(10.39±4.13)g,变幅在1.65—29.30g,变异系数为39.75%;生育期平均值为(111.46±10.94)d,变幅在79.15—150.43 d,变异系数为9.81%。从区域聚集分布上来说,粗蛋白含量低值区、随机值区和高值区的平均值分别为(12.80±0.70)%、(13.98±0.39)%和(15.24±0.42)%,变幅分别在10.47%—14.90%、12.72%—15.30%和13.61%—17.33%,变异系数分别为5.47%、2.79%和2.76%;粗脂肪含量低值区、随机值区和高值区的平均值分别为(3.69±0.13)%、(3.99±0.16)%和(4.41±0.26)%,变幅分别为3.11%—4.39%、3.08%—4.48%和3.57%—5.47%,变异系数分别为3.52%、4.01%和5.89%;单株粒重低值区、随机值区和高值区的平均值分别为(6.49±1.84)g、(10.51±1.49)g和(14.44±2.88)g,变幅分别为(1.65—13.38)、(5.42—16.54)和(7.63—29.30)g,变异系数分别为23.73%、14.18%和19.94%;生育期低值区、随机值区和高值区的平均值分别为(99.58±6.64)d、(111.89±2.99)d和(121.17±6.04)d,变幅分别为(79.15—116.81)d、(99.53—124.44)d和(108.34—150.43)d,变异系数分别为6.67%、2.67%和4.98%。【结论】谷子资源粗蛋白含量高值区内部差异最小,主要集中在新疆和黑龙江省东北部,低值区内部差异最大,主要在中部和东部,高低值区间存在随机值过度地带,呈现两侧向中间越来越小的分布趋势;粗脂肪含量高值区内部差异最大,主要集中在中部地区,低值区内部差异最小,主要分布在新疆和东北部分地区,呈现中间向两侧越来越小的趋势分布,且分区相对不规整;单株粒重的随机值区内部差异最小,高值区内部差异最大,宁夏、山西、陕西等地属于单株粒重高值区,黑龙江、浙江、内蒙北部、安徽南部以及西南大部分地区,均属单株粒重低值区;生育期的随机值区内部差异最小,低值区内部差异最大,东北大部分地区、西北和西南部分地区生育期较长,河南、山东、河北等谷子夏播期的地区生育期较短。