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82.
基于SSR标记的燕山板栗种质资源遗传多样性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
利用筛选出的21对SSR引物对7个燕山板栗群体142份资源和1个太行山板栗群体9份资源进行遗传多样性分析,并构建不同群体的聚类树状图和主坐标分析图,旨在为燕山板栗种质资源的遗传背景明晰和创新利用提供依据。结果表明:21对引物共检测到71个等位变异位点,变异范围为2~6,平均每对SSR引物可检测到3.38个等位位点;多态性信息含量为0.614 5~0.972 3,平均0.866 8。8个板栗群体有效等位基因数Ne、Nei’s多样性指数H、Shannon’s信息指数I、总遗传多样性指数Ht、群体内遗传多样性指数Hs分别为1.457 8、0.309 9、0.468 0、0.306 2和0.291 2,说明燕山板栗群体的遗传多样性和变异度较高,其中遵化群体的多态性位点百分率最高,为97.18%,青龙和迁西群体次之,分别为95.77%和94.37%,表明遵化、迁西一带是燕山板栗资源遗传多样性最为丰富的区域。UPGMA聚类分析表明,迁西和宽城群体间的遗传相似性最大,亲缘关系最近;怀柔和邢台(太行山)群体间的遗传相似性最小,遗传差异较大。聚类分析图和主坐标分析图可将燕山板栗主产区青龙、迁西、宽城、兴隆、遵化和怀柔群体资源划为1类,而处于太行山区邢台群体为1类,说明燕山板栗和外来品种存在明显的差异,各群体的遗传关系和地理来源有一定关联性。 相似文献
83.
区域尺度冬小麦叶绿素含量的高光谱预测和空间变异研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为从区域尺度探讨小麦SPAD的近地高光谱遥感监测技术,采用ASDField Spec 3.0型便携式高光谱仪获取的冬小麦冠层高光谱数据,利用相关分析和偏最小二乘法(PLSR)对SPAD进行建模预测,并采用地统计学方法进行空间变异制图。结果表明,冬小麦叶片SPAD值在不同生长阶段存在一定的差异,但在不同区域之间差异不显著。基于PLSR建立模型,并利用原始光谱和二阶导数光谱进行预测,R~2分别为0.653和0.995,均方根误差分别为2.622和0.327,相对析误差分别为1.549和13.66。综合来看,二阶导数光谱所建立的模型预测能力比原始光谱好。选择拔节期和成熟期进行区域化表达,与实测得到的SPAD空间分布图相比,采用全光谱数据和二阶导数光谱数据预测的SPAD均表现出了较高的空间相似性,其中二阶导数接近实测值。 相似文献
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为明确望谟地方茶树资源生化成分特性,挖掘具有育种潜力的资源,采用高效液相色谱(HPLC)法检测20份望谟地方茶树种质生化成分,并进行统计分析和单株鉴选。结果表明,20份种质的生化成分变异幅度大,平均变异系数为32.73%;多样性较丰富,多样性指数范围为0.693~2.016,平均为1.663;酚氨比在5.41~39.51之间。通过聚类分析将20份种质分为三大类,第1类群的氨基酸含量、茶氨酸含量和咖啡碱含量最大,第3类群的茶多酚含量、酚氨比和儿茶素总量最高,第2类群居中。初筛出特异资源7份,其中高茶氨酸(≥3.0%)资源1份,高GCG(>1.5%)资源1份,高氨基酸(≥4.5%)资源5份;筛选出14份高茶多酚含量(≥20%)和4份高EGCG(≥9.0%)的潜在优良资源;通过预判其生化成分,初筛出适制绿茶的资源3份,红绿兼制的资源11份和适制红茶的资源6份。 相似文献
86.
随着我国现代农业的建设与发展,农业生产管理与农业资源的利用逐渐趋向全球化发展,这使社会对农业应用型人才综合素质的要求越来越高.全球化发展离不开国际学术交流、产品贸易、先进农业器械的引用等活动.其中,人们参与这些活动时,势必会接触到不同类型的英语资料,所以,农业应用型人才必须在拥有良好专业素质基础上,具备较强英语应用能力... 相似文献
87.
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现代集约化养猪业,在搞好疫病防制,利用生产生长性能优秀的种猪、采用先进的设备、先进的管理体制的同时,关键还是离不开合理的、全面的饲料营养搭配,才能获得理想的经济效益。目前,猪用饲料原料产地各异,预混料品种繁多,良莠不齐,无论是原料还是预混料,任何环节出现问题,都会严重影响养猪场户的正常生产,造成不良后果。 相似文献
89.
90.
不同生育时期冬小麦籽粒蛋白质含量的高光谱遥感监测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
为研究不同氮磷水平下冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感监测模型,提高模型精度,本文通过连续5年定位试验研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦冠层光谱反射率、植株氮含量以及成熟期籽粒蛋白质含量,以相关、回归等统计分析方法,建立基于不同生育时期植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型;然后通过灰色关联度分析,筛选植株氮含量的最佳植被指数,以偏最小二乘回归法,建立基于植被指数的植株氮含量监测模型;最后以植株氮含量为链接点,按照"植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量"之间的联系,建立融合植被指数与植株氮含量的冬小麦成熟期籽粒蛋白质含量监测模型。结果表明:在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期基于植株氮含量建立的成熟期籽粒蛋白质含量监测模型,具有较好的监测精度;拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期分别基于修正叶绿素吸收反射率指数(MCARI_1)、归一化差值叶绿素指数(NDCI)、修正归一化差异指数(mNDVI)、MCARI_1、NDCI植被指数建立植株氮含量监测模型,监测精度(R~2)分别为0.826、0.854、0.867、0.859和0.819;以植株氮含量为链接点,通过"植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量"的间接联系,建立基于拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期植被指数且融合植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型,R~2分别为0.935、0.972、0.990、0.979和0.936;以独立数据对模型进行验证,模型预测值与实测值间相对误差(RE)分别为11.26%、10.74%、8.41%、10.25%和11.36%,均方根误差(RMSE)分别为2.221 g×kg~(-1)、1.825 g×kg~(-1)、1.214 g×kg~(-1)、1.767 g×kg~(-1)和2.137 g×kg~(-1)。说明基于不同生育时期植被指数链接植株氮含量可以对成熟期籽粒蛋白质含量进行有效监测,且模型具有较好的年度间重演性和品种间适应性。 相似文献