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991.
992.
Fisher经典的性比分配理论预测:如果双亲繁殖雄性和雌性子代的代价相同,那么子代的性比应趋于平衡.然而,性比组成是长期进化的结果,常因不同因素的影响而出现偏离.文献报道猛禽由于存在不同形式的两性异型现象而导致子代性比常出现偏离,但子代性比偏离方向因种而异.本研究中我们对红隼(Falco tinnunculus)子代的性比组成进行了调查,目的是检验红隼子代性比是否受产卵日期、产卵顺序、卵重、出雏顺序或窝卵数影响.在窝水平上,红隼(雄性)的初级性比为47.0%,没有偏离0.5,但次级性比为40.8%,显著偏离0.5(p=0.029).在种群水平上,初级性比和次级性比都没有出现偏离.窝卵数和卵重影响红隼的次级性比组成,窝卵数越大,雄性后代数量越多,且发育为雄性后代的卵重较发育为雌性后代的重.初级性比和次级性比都受到产卵日期的影响,产卵越早,雄性后代比例越高. 相似文献
993.
雀形目(Passeriformes)莺科(Sylviidae)鸟类广泛分布于旧大陆,该科许多种类的系统发育关系一直存在争议.本研究采用分子系统学方法,对莺科11属37种鸟类的cyt b全基因序列和COI部分基因序列进行系统发育分析,构建TML和Bayesian系统发育树.结果显示,柳莺属(Phylloscopus)并非单系发生,(鹟)莺属(Seicercus)可能是其同类或其属下的一个类群;在柳莺属内,乌嘴柳莺(P.magnirostris)与极北柳莺(P. borealis)亲缘关系较近;黄腰柳莺(P.proregulus)、云南柳莺(P.yunnanensis)、橙斑翅柳莺(P. pulcher)及灰喉柳莺(P. maculipennis)亲缘关系较近;黄腹柳莺(P.occisinensis)、巨嘴柳莺(P.schwarzi)、棕眉柳莺(P. armandii)、叽喳柳莺(P. collybita)及褐柳莺(P.fuscatus)亲缘关系较近;树莺属(Cettia)并非单系发生,与拟鹅莺属(Abroscopus)和地莺属(Tesia)聚在一起;大苇莺属(Acrocephalus)为单性系;此外,林莺属(Sylvia)与绣眼鸟属(Zosterops)的亲缘关系、以及鹪莺属(Prinia)、缝叶莺属(Orthotomus)及扇尾莺属(Cisticola)三者间的亲缘关系也被支持. 相似文献
994.
膜下滴灌模式下棉花不同生育阶段土壤水分的空间变异性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
[目的]以膜下滴灌棉田为材料,研究棉花不同生育期土壤水分的空间变异规律.[方法]采用均匀网格法布点方式,测定了滴灌棉田苗期、蕾期、花铃期和吐絮期的各个采样点0~20、20~40和40~60 cm三个不同深度的土壤含水率.[结果]膜下滴灌模式下的棉田土壤水分的空间变异性,相对于整个生育期,各层土壤水分的空间变异性随着棉花的生长而增大.相对于整个生育期的不同垂直深度,各层土壤水分的空间变异性是随着采样土层深度的加深而减小.[结论]由于表层土壤水分受人为等因素影响,0~20 cm层土壤水分的空间变异性比较复杂. 相似文献
995.
996.
小麦抗条锈基因Yr17的新SCAR标记的建立与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为深入了解四川小麦新品种(系)中抗条锈病基因的组成,并为开展分子标记辅助育种提供依据,以小麦抗条锈病基因Yr17的近等基因系以及抗条锈病品系L15与感条锈病材料SY95-71的杂交F2代群体为材料,采用集群分离分析法(BSA)结合SSR分子标记进行分析,发现1条由引物Xgwm415扩增的与抗条锈基因Yr17连锁的特异带。对该特异带克隆测序发现,该序列长390 bp,与栽培大麦中的一个序列表达标签(EST)有90%的相似性,与水稻基因组中的一个"核苷酸结合位点(NBS)-富亮氨酸重复(LRR)"型抗病基因的编码区有70%的相似性。根据该序列设计特异引物,建立SCAR标记,命名为SC-372。利用SC-372对54个四川省近年育成的小麦品种(系)进行检测,发现在15个抗病品种(系)中能特异扩增。进一步利用SC-372及前人报道的Yr17连锁标记VENTRUP/LN2对Yr17近等基因系及偏凸山羊草进行扩增比较发现,本实验建立的SCAR标记对小麦背景中的Yr17基因有更好的检测效率。因此可将SC-372用于分子标记聚合小麦抗条锈病基因的育种实践中。 相似文献
997.
998.
利用地统计学方法,研究了核桃在滴灌条件下田间土壤水分的时间异质性规律,以便为核桃滴灌自动化灌溉系统中的墒情预测提供理论依据。结果表明,在不同的时间尺度上,实验区土壤水分表现出不同程度的时间异质性,15 d尺度总的时间相关性程度远小于1 d尺度。1 d尺度基本可以揭示土壤水分时间上的微观变化结构特征,而15 d尺度不能全面揭示更微观变化的结构特征。 相似文献
999.
基于最小二乘支持向量机的参考作物潜在蒸散量估计 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了以气象因子为输入变量,以Penman-Monteith公式计算所得的参考作物潜在蒸散量(ET0)为输出变量的最小二乘支持向量机(LSSVM)ET0预报模型。与以同样资料为基础的人工神经网络模型(ANN)进行对比研究表明,LSSVM模型比ANN模型精度高,且效率高、泛化能力强,是ET0预报方法的有益补充。 相似文献
1000.