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CH7034是一个兼抗小麦白粉病和条锈病的新种质材料,通过普通小麦与八倍体小偃麦"小偃7430"杂交、回交选育而成.为明确其白粉病抗性的遗传机制及抗性基因的染色体位置,用小麦高感品系"SY95-71"与CH7034杂交,所获F1、F2及其双亲在温室用白粉病E09菌系的15号小种接种,对CH7034的白粉病抗性进行鉴定和遗传分析.结果表明,无论是苗期还是成株期,CH7034对白粉病菌均表现为免疫,且具有与其抗性供体小偃7430及野生亲本长穗偃麦草相似的白粉病抗性,F1代抗病反应型为O或O'级,F2代抗感分离比符合R:S=3:1,说明CH7034抗性受显性单基因控制.用307对小麦微卫星引物对一个148株的F2群体进行分析,发现小麦微卫星标记xgwm311与抗病基因连锁,遗传距离为12.4 cM.用中国春缺-四体和双端体材料进一步验证与抗病相关的片段位于2A染色体的长臂上,进而将CH7034所含的抗白粉病基因定位于小麦的2AL上. 相似文献
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本文利用Signa1P3.0两种算法NN(neural network)和HMM(hidden markov model)对水稻基因组中59712个ORF进行了初步的筛选,其中有4433个ORF编码的蛋白具有分泌特性,占整个基因组的7.3%。4433个具有分泌特性的蛋白,在染色体的分布是不均一的。在1号染色体的所占的比例最多,为8.8%;而12号染色体上所占的比例最少,为5.0%。其中在具有分泌特性的蛋白中,酶类、非酶类和推测蛋白分别占具有分泌型信号肽蛋白的24.9%、45.7%和29.5%。 相似文献
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在8个香菇菌株原生质体单核体交配型的测定中,有4个菌株测定出两种交配型,其余4个菌株只测得一种交配型。在得到两种交配型的菌株中,其交配型比例也不是1∶1。进一步的实验表明,产生这一现象的主要原因与两种交配型原生质体单核体的再生能力不同有关。在申香2号菌株107个单核体中,AxBx交配型只有26个,而且都是在再生阶段的前期产后的,后期出现的单核体则都是AyBy型菌落。 相似文献
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70.
An aggregation index (AI) to quantify spatial patterns of landscapes 总被引:43,自引:0,他引:43
There is often need to measure aggregation levels of spatial patterns within a single map class in landscape ecological studies. The contagion index (CI), shape index (SI), and probability of adjacency of the same class (Qi), all have certain limits when measuring aggregation of spatial patterns. We have developed an aggregation index (AI) that is class specific and independent of landscape composition. AI assumes that a class with the highest level of aggregation (AI =1) is comprised of pixels sharing the most possible edges. A class whose pixels share no edges (completely disaggregated) has the lowest level of aggregation (AI =0). AI is similar to SI and Qi, but it calculates aggregation more precisely than the latter two. We have evaluated the performance of AI under varied levels of (1) aggregation, (2) number of patches, (3) spatial resolutions, and (4) real species distribution maps at various spatial scales. AI was able to produce reasonable results under all these circumstances. Since it is class specific, it is more precise than CI, which measures overall landscape aggregation. Thus, AI provides a quantitative basis to correlate the spatial pattern of a class with a specific process. Since AI is a ratio variable, map units do not affect the calculation. It can be compared between classes from the same or different landscapes, or even the same classes from the same landscape under different resolutions. 相似文献