小麦4B染色体上LOX基因的等位变异及其区域分布

为了解中国不同麦区小麦种质资源籽粒脂肪氧化酶（lipoxygenase,LOX）活性相关基因TaLox-B1的差异和分布,利用小麦4B染色体上的功能标记LOX16和LOX18对7个麦区的436份种质资源进行分子检测。结果表明：在供试材料中共检测到3种TaLox-B1基因等位变异类型,分别为TaLox-B1a（与高LOX活性相关)、TaLox-B1b（与低LOX活性相关）和杂合型,其频率分别为19.0％、70.4％和10.6％。小麦LOX活性基因不同变异类型在各生态区的分布存在明显差异：基因型TaLox-B1a在黄淮冬麦区、北部冬麦区和长江中下游冬麦区分布较多,其比例分别为21.1%、19.8%和17.6%;基因型TaLox-B1b在西南冬麦区和长江中下游冬麦区分布较多,比例分别为87.9%、72.5%;杂合型仅存在于北部冬麦区、黄淮冬麦区与长江中下游冬麦区,比例分别为14.2%、12.4%和9.8%。利用标记LOX16和LOX18对53个自选高代品系进行分子检测,发现自选品系仅有TaLox-B1b与杂合型两种基因型,其中基因型TaLox-B1ab有32个,比例为60.4%。采用分子标记辅助选择,有利于快速鉴定小麦籽粒LOX活性,加速LOX的遗传改良和新品种选育。     

基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。     

菜心重要农艺性状与SSR分子标记的关联分析

菜心是华南地区的主要蔬菜,利用分子标记辅助育种发掘出与重要农艺性状相关的分子,不仅可以加速优良品种的选育进程,还可以定向地优化目标性状,培育出高产优质的菜心品种。本研究选用148份来自宁夏银川和广东南沙田间种植的菜心种质材料,采集株高、株质量、薹高、薹质量和薹粗5个重要农艺性状的数据;利用SSR标记对其进行基因分型,开展农艺性状及SSR标记的关联性分析。结果表明,在供试的菜心材料中,147个SSR标记共检测到252个变异位点,引物多态信息含量(PIC)为0.0526~0.5222,平均值为0.3793;群体结构分析将供试的菜心品种分为2个类群;银川和南沙两地菜心品种在农艺性状和SSR标记的关联分析中发现,有6个位点与相同性状存在仍显著关联(P<0.01)。这些标记能为菜心的分子辅助选择育种提供参考。     

基于BP神经网络的人机联合率定SWMM研究

为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。     

《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代"读图时代"潮流。1内容本刊主要栏目有主题策划、国际瞭望、猪场兽医、营养与饲料、环境与设施、猪群保健、遗传改良、生产管理、地方猪种、猪场人才等。     

基于CNN的冰糖橙分级系统

为了提高冰糖橙的产业竞争力和效益,在售前对其进行分级是一道重要的工序。针对传统的冰糖橙表面缺陷分级方法存在工作繁琐且受人为因素干扰大的问题,本研究设计了一种将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法与虚拟仪器技术相结合的冰糖橙表面缺陷智能分级系统,并基于LabVIEW2018平台设计开发了一套冰糖橙分级系统。通过实验验证,该系统识别率达96.67%,验证了该分级方法和分级系统的有效性和可行性。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

武夷岩茶种质资源遗传多样性与亲缘关系的SRAP分析

本研究利用SRAP-PCR反应体系,从88对SRAP引物组合中筛选出43对引物组合,对武夷岩茶主要的30份种质资源进行SRAP分析,共扩增出385条带,其中具有多态性的有236条带,占总数的61.30%,表明30份武夷岩茶种质呈现一定的遗传多样性。武夷岩茶种质资源间遗传距离变幅在0.31~0.98之间,平均为0.63,基于SRAP标记利用系统聚类法把武夷岩茶分为三大类,为武夷岩茶遗传研究、品种选育与资源保护提供参考。     

基于荧光SSR标记的毛白杨核心种质构建

  目的  研究毛白杨核心种质的取样策略，在进行相应的遗传分析基础上，构建核心种质，分析其遗传多样性，为毛白杨种质资源库建设、引种和新品种选育提供科学依据，亦为其他树种核心种质构建提供参考。  方法  基于16对荧光SSR引物，利用毛细管电泳技术分析272份毛白杨和白杨杂种种质不同取样比例的遗传多样性参数。根据期望杂合度，计算每个样品对总体遗传多样性的贡献值，然后对所有样品根据贡献值从大到小进行排序。通过比较贡献率最高的前50%、45%、40%、35%、30%、25%、20%和15%取样比例获得的平均有效等位基因数（Ne）、平均Shannon信息指数（I）、平均期望杂合度（He）等，分析核心种质的代表性，确定其合适的取样比例。  结果  随着取样比例的降低，Ne、I和He值均在升高，均大于原始种质相应数值，而且He值均大于0.5，表明具有丰富的遗传多样性，而原始种质的He值小于0.5。按照25%取样比例，得到前68名种质，其中包含18份杂种种质以及所有省份选出的部分优异种质。所得到的Ne、I和He分别是2.761、1.094和0.539，均大于原始种质的相应值2.075、0.825和0.432。t检测结果表明，核心种质与原始种质的遗传多样性无显著差异，表明这68份种质在遗传多样性方面具有可靠的代表性，可以作为核心种质。北京的种质与河北的种质遗传一致度最高，为0.997；与山西次之，为0.990。  结论  毛白杨核心种质的最佳取样比例是25%，最佳取样范围为20% ~ 40%，如果种质资源数目较大，可以适当降低至15%，如果基数较小，可以升高至45%。He、Ne、I等均表明这些核心种质具有丰富的遗传多样性。杂种种质遗传变异丰富，聚合了亲本的优良等位基因，首次从分子水平证明了杂种种质是毛白杨遗传改良的重要育种资源。建议相关部门或者育种者要高度重视白杨杂种种质的收集、保存和再利用。      

细菌的严谨反应研究进展

从严谨反应的发生及其分子机制,严谨反应影响的生理活动等进行了介绍,并以重要病原菌单增李斯特菌、链球菌等为例,阐述了严谨反应对细菌生长、代谢、致病性等的调控作用。以期为解析病原菌的环境适应与致病机制及开发新型药物靶标提供帮助。