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一、运用现代技术转变工作方式,大力提高网络的应用水平1、随着时代发展和信息技术的不断完善,学校办公要求也就越来越高。高校校园网的建立,为实现无纸化办公创造了条件。以往发文件、下通知得用大量的纸张,还得有专人分头去送而现在只需在网上发布,各单位就能收到,既简捷又方 相似文献
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长牡蛎壳金选育群体生长性状的选择效应 总被引:3,自引:1,他引:3
长牡蛎是一种世界性的养殖贝类,同时是我国最重要的经济贝类之一,壳色美观和快速生长是目前长牡蛎遗传育种的2个重要目标。2010年通过长牡蛎壳色性状的家系选育,获得了壳白、壳黑、壳金和壳紫4种壳色品系。实验以第二代壳金品系为基础群体,对长牡蛎壳金群体的生长性状进行定向选育,分析了长牡蛎壳金选育群体壳高性状的选择反应、遗传获得和现实遗传力。结果显示,养成阶段选择组的壳高均大于对照组,350日龄后表现出显著的生长优势;幼虫期,壳高性状的平均选择反应、遗传获得和现实遗传力分别为0.549±0.277、3.717%±2.611%和0.339±0.171,养成期分别为0.436±0.138、8.253%±1.014%和0.270±0.086。选择组的贝壳金黄色和外套膜金黄色比例分别提高了22%和10%。研究结果为长牡蛎壳金优良品系培育提供了重要基础资料。 相似文献
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基于浏览器/服务器的学报编辑部业务管理系统 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了适应网络时代期刊发展方向的学报编辑部工作流程,开发了基于浏览器/服务器的学报编辑部业务管理系统。该系统采用面向对象技术,建立了基于Web的平台,目标是实现编辑部整个工作流程的计算机网络化管理,做到稿件的投、审、编、校网络化。 相似文献
86.
基于微卫星标记整合长牡蛎遗传图谱 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高长牡蛎遗传图谱上的微卫星标记密度,实验采用6个家系图谱间的共有微卫星标记作为锚定标记,构建了长牡蛎的整合图谱.该整合图谱共有161个微卫星标记,覆盖10个连锁群,图谱长度和平均间距分别为615.4和3.8 cM.各连锁群的标记数介于10 ~ 24个之间,连锁群长度为47.3~73.3 cM,是目前密度最高的长牡蛎微卫星图谱.不同作图家系连锁群上的标记分组保持一致,但标记顺序出现差异,可能与长牡蛎自然群体中存在大量的染色体重排现象有关.结果表明,该图谱可以为今后长牡蛎的遗传育种研究提供新的遗传工具. 相似文献
87.
长牡蛎糖原磷酸化酶基因SNPs与生长性状和糖原含量的相关性分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为研究糖原磷酸化酶基因多态性与长牡蛎(Crassostrea gigas)生长和糖原含量的相关性,本研究对长牡蛎糖原磷酸化酶基因(Cg-GPH)编码区单核苷酸多态性(SNPs)与来自5个家系322个长牡蛎个体的生长性状(包括壳高、壳长、壳宽、总体质量以及软体部质量)和糖原含量进行了关联分析.结果表明,在1940 bp的长牡蛎糖原磷酸化酶基因中共检测到82个SNPs位点,其中63个SNPs位点位于外显子区域,1个SNPs位点位于5′-UTR区,18个SNPs位点位于3′-UTR区,编码区SNPs平均密度为1/25 bp;5个SNPs位点与生长性状存在显著相关(P<0.05),未检测到与糖原含量相关SNPs.根据以上5个SNPs位点共构建得到6个SNP单倍型,其中,Cg-GPH基因的H6(CTGAT)单倍型在总体质量性状方面均显著高于其他5种单倍型(P<0.05),表明H6单倍型可能是对长牡蛎体质量增加最有利的单倍型.研究结果为今后长牡蛎生长性状的遗传改良提供了基础资料. 相似文献
88.
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选择具有生长优势的长牡蛎(Crassostrea gigas)G2(A)家系及具有明显生长和存活优势的G19(B)和G28(C)家系进行完全双列杂交,得到包括3个自交组(AA、BB、CC)和6个杂交组(AB、AC、BA、BC、CA、CB)共9个壳金长牡蛎实验组,分析各实验组在幼虫期及稚贝期不同日龄的各生长指标和存活性能,并评估了杂交组的杂种优势。结果表明,在整个培育阶段,大多数杂交组在不同生长时期均表现出较高的生长和存活性能,其中,浮游幼虫期5日龄,所有杂交组的壳高和壳长均显著大于自交组(P0.05);10日龄后,杂交组CB、BC和AC的壳高显著大于相应的自交组(P0.05),杂种优势明显;稚贝期85和130日龄,杂交组CB的壳高性能大于其他实验组。浮游幼虫期10日龄,CB组存活率显著大于AA、CA组(P0.05);稚贝期85日龄后,杂交组AC、CA和CB的存活率杂种优势逐渐增大;190日龄,杂交组AC、BC与自交组AA、CC之间存活率差异显著(P0.05)。研究结果为壳金长牡蛎新品种的培育及杂种优势的充分利用奠定了重要基础。 相似文献
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为提高水产动物疾病防治事件抽取的准确性,有效解决抽取过程中出现的专有名词边界模糊和事件实体过长等问题,本研究将动态权重思想引入多模型集成的事件抽取方法中。改进后的方法利用百度自然语言理解开放平台(enhanced representation through knowledge integration,ERNIE)和澎湃BERT(MLM as correction BERT,MacBERT)2个预训练模型来学习文本语义信息;采用动态权重的gate模块融合特征;将学习到的语义信息传入双向长短时记忆网络(bi-directional long shortterm memory,BiLSTM)中,并通过条件随机场(conditionalrandomfield,CRF)对输出标签序列进行约束。选取ERNIE⊕MacBERT-CRF模型和ERNIE⊕MacBERT-BiLSTM-CRF模型(⊕代表简单相加求平均的融合方法)作为对照模型对提出的方法进行融合性能对比试验验证,结果显示,该方法 F1值达74.15%,比经典模型BiLSTM-CRF提高了20.02个百分点。结果表明,该方法用于水产动物疾... 相似文献