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禾谷类作物的比较基因组研究 总被引:3,自引:0,他引:3
水稻是基因组最小的禾谷类作物,饱和遗传连锁图谱的构建,以及在此基础上开展的标记辅助选择和抗病基因克隆,表明水稻基因组研究已经领先于其他禾谷类作物。比较基因组研究表明:小麦、玉米、高粱、谷子和甘蔗的基因组均可由水稻染色体区段重新排列而成,这些区段上DNA标记的排列顺序在各个种之间保留。各种作物基因组大小的差异可能由于各个区段内基因间重复顺序扩增的程度不同所致。根据这些区段在各种作物染色体的排列顺序,有人提出根据水稻染色体区段排列单个原始禾谷类染色体的设想,为深入研究禾谷类作物的进化遗传提出了全新的思路。禾谷类作物基因组之间的共线性有利于在小基因组内克隆大基因组作物的同源基因,使生物技术在作物育种中发挥更大的作用。 相似文献
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水稻分蘖最大角度的QTL分析 总被引:8,自引:0,他引:8
利用籼稻(Oryza sativa sp indica)协青早B/密阳46所构建的重组自交系(RIL)群体(XM-RIL)及其相应分子遗传图谱,在海南和杭州两地试验,测量分蘖最大角度,应用检测QTL加性效应、上位性效应和G×E互作效应遗传分析方法,对该性状2个环境下数据进行联合分析.共检测到2个加性效应显著的QTLs,其中,qTA8-2的LOD值为21.7,贡献率为23.2%;qTA9-2的LOD值为22.0,贡献率为19.5%;增加分蘖最大角度的基因前者来自母本、后者则来自父本;这2个QTLs均不存在显著的G×E互作.试验还检测到3对显著的加性×加性双基因互作效应,它们与环境间的G×E互作也均未达显著水平,对该性状表型变异的总贡献率仅为7.69%,显得较为次要. 相似文献
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在等氮等能的基础饲料中添加水平分别为0、0.15、0.30、0.45、0.60 g/kg的甘草次酸,共5个处理组,每组3个重复,选取质量为(15.63±0.04) g的团头鲂幼鱼饲喂56 d,研究甘草次酸对团头鲂幼鱼肠道消化酶活性和胴体组成的影响。结果表明,饲料添加甘草次酸可以显著提高团头鲂幼鱼肠道蛋白酶活性,其中0.30、0.45和0.60 g/kg 添加组活性显著高于对照组(P<0.05)。肠道脂肪酶活性随着甘草次酸添加量的升高而显著上升(P<0.05)。添加甘草次酸对肠道淀粉酶活性无显著影响(P>0.05)。0.3 g/kg甘草次酸组肠道碱性磷酸酶活性显著高于对照组及其他各组(P<0.05),添加甘草次酸对肠道Na+,K+-ATP酶和γ-谷氨酰转肽酶活性无显著影响(P>0.05)。胴体粗脂肪含量随着甘草次酸添加量的升高呈先下降后上升趋势,其中0.45 g/kg添加组含量显著低于对照组(P<0.05)。甘草次酸对团头鲂幼鱼胴体其他组成无显著影响(P>0.05)。综上所述,饲料中添加甘草次酸显著提高了团头鲂肠道消化吸收酶活性,促进了其对营养物质的消化吸收;饲料中添加甘草次酸也可促进体蛋白合成,减少体脂沉积,改善鱼体组成分布。 相似文献
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为准确获取葡萄空间变化信息,实现产业规划和可持续发展,针对葡萄种植区布局分散、面积不一,地物类型复杂,相应不同时相影像异质性较大,严重影响变化区域检测精度的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型(Multiscale difference feature capture net, MDFCNet)。在ResNet101主干网络的基础上融合SE(Squeeze and excitation)注意力机制,提升网络对遥感影像中变化特征提取的能力,抑制无关像素干扰。并且设计了交叉差异特征捕获(Cross difference feature capture,CDFC)模块,捕获具有密集上下文信息的差异特征来提升地物类型复杂情况下的变化检测精度,同时设计了监督集成注意力(Supervised ensemble attention,SEA)模块,逐层融合低层细节纹理特征和高层抽象语义特征来丰富多尺度特征,以此增强网络对布局分散、面积不一的种植区的检测能力。在构建的宁夏葡萄种植区变化数据集上进行实验,结果表明,相较于目前主流的SNUNet、A2Net、DSIFN和ResNet-CD变化检测模型,本文MDFCNet方法检测结果最优,相较于性能第2的模型,评价指标中交并比、召回率、F1值和精确率分别提高5.42、5.62、3.48、0.95个百分点。通过消融实验也证明了融合各模块的有效性,相较于基础网络,增加3个模块使得交并比、召回率、F1值和精确率分别提高12.9、5.63、8.64、11.75个百分点。本文模型提取出感受野更大的差异特征可为变化检测提供丰富的推断信息,融合的多尺度特征可以有效避免结果中误检测和漏检测问题,提高了变化区域的完整性和边缘细节保留,为背景复杂的大范围葡萄种植区的变化检测任务提供了解决思路。 相似文献
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以洛南县油松人工林为研究对象,研究陕西省洛南县油松人工林的合理经营密度,为以后采用合适的抚育作业与经营措施提供理论参考。依据在洛南县油松人工林分布区域布设的标准地资料,用Origin软件对油松胸径与冠幅进行回归关系的拟合;在此基础上,运用半峰宽表达式推算林分不同径阶的理论密度和适宜经营密度,得出洛南县油松人工林冠幅与胸径关系的最优回归模型为:CD=-0.50669+0.79871×D0.62976,R2为0.987 38,均方残差为0.017 78;编制出合理经营密度表,得出研究区内油松人工林的密度经营度合理经营区间为(0.52,0.94);最后根据所计算出的数据,编制出适合洛南县油松人工林的经营密度表,可为当地的抚育营林工作提供依据。 相似文献
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