Mapping of Mutant Gene prbs Controlling Poly-Row-and-Branched Spike in Barley （Hordeum vulgare L.）

A row-type mutant of barley named poly-row-and-branched spike (prbs) was previously obtained from a two-rowed cultivar Pudamai-2 after treated by inflorescence soaking in maize total DNA solution.The mutant produces branched spikes with irregular multiple rows.Genetic analysis indicated that the mutant phenotype was caused by a recessive gene prbs,and the PRBS locus had a recessive epistatic effect on an independent locus (denoted as Vrsx) conferring the variation of two-rowed spike vs.six-rowed spike.This study aimed to map PRBS as well as Vrsx using simple sequence repeats (SSR) markers.We developed an F2 population from a cross between the prbs mutant and a six-rowed cultivar Putianwudu for the gene mapping.As the two target loci interacted to result in a segregation ratio of two-rowed type:sixrowed type:prbs=9:3:4 in the population,we adopted a special strategy to map the two loci.PRBS was mapped between SSR markers HvLTPPB and Bmag0508A on the short arm of chromosome 3H,with distances of 24.7 and 14.3 cM to the two markers,respectively.Vrsx was mapped between SSR markers Bmag0125 and Bmag0378 on chromosome 2H,with distances of 6.9 and 15.3 cM to the two markers,respectively.This suggests that Vrsx should be the known locus Vrsl,which predominantly controls row-type variation in barley cultivars,and PRBS is a new locus related to the row type of spikes in barley.     

Major Gene Identification and Quantitative Trait Locus Mapping for Yield- Related Traits in Upland Cotton （Gossypium hirsutum L.）

Segregation analysis of the mixed genetic model of major gene plus polygene was used to identify the major genes for cotton yield-related traits using six generations P1, P2, F1, B1, B2, and F2 generated from the cross of Baimian 1 x TM-1. In addition to boll size and seed index, the major genes for the other five traits were detected： one each for seed yield, lint percentage, boll number, lint index; and two for lint yield. Quantitative trait locus/loci （QTL） mapping was performed in the F2 and F2：3 populations of above cross through molecular marker technology, and a total of 50 QTL （26 suggestive and 24 significant） for yield-related traits were detected. Four common QTL were discovered： qLP-3b（F2）/qLP-3（F2：3） and qLP-19b （F2）/qLP-19（F2：3） for lint percentage, qBN-17（F2）/qBN-17（F2：3） for boll number, and qBS-26b（F2）/qBS-26（F2：3） for boll size. Especially, qLP- 3b（Fz）/qLP-3（F2：3）, not only had LOD scores 〉3 but also exceeded the permutation threshold （5.13 and 5.29, respectively）, correspondingly explaining 23.47 and 29.55% of phenotypic variation. This QTL should be considered preferentially in marker assisted selection （MAS）. Segregation analysis and QTL mapping could mutually complement and verify, which provides a theoretical basis for genetic improvement of cotton yield-related traits by using major genes （QTL）.     

基于自组织特征映射神经网络的中国耕地生产力分区

【目的】耕地生产力的高低直接关系到国家粮食安全,科学分析不同区域耕地生产力构成要素及其影响机制、摸清耕地资源状况,对于把握耕地资源利用的科学决策、实现耕地产能提升,特别是支撑省域土地整治以及高标准基本农田划定、保障国家粮食安全战略具有重要意义。【方法】基于中国31个省（自治区/直辖市）的土壤肥力、气候条件、地形地貌等自然条件及经济投入、效益反馈等社会统计数据,建立构成自然要素及社会经济要素的指标体系。根据粮食作物单产对耕地生产力分级,并结合以往区划确定耕地生产力区。在深入剖析耕地生产力与其构成素要素之间的复杂、高维、非线性关系基础上,采用自组织特征映射神经网络模型,通过U-矩阵面板以及变量位面对评价单元耕地生产力6个自然要素、5个社会经济要素构成的高维复杂数据进行可视化和空间聚类,识别不同空间格局下耕地生产力的差异性和相似性,直观反映耕地生产力构成要素变化的敏感分布区域,并基于耕地压力指数校正。最后,将聚类结果与耕地生产力分级结果叠加,并结合综合性、相对一致性、区域共轭性、行政单元完整性等原则进行适当调节,确定耕地生产力亚区。【结果】不同省域的土壤肥力、气候条件、地形地貌及经济投入、效益反馈方面有显著的空间差异性和发展的非均衡性,进而将自然要素、社会经济要素均聚为6类。以此为依据,将中国耕地生产力划分为10个耕地生产力区、24个亚区,其中耕地生产力区包括东北平原区、华北平原-丘陵区、黄土高原区、四川盆地、长江中下游平原区、华南丘陵区、云贵高原区、内蒙古高原区、西北内陆区、青藏高原区。耕地生产力亚区是根据自然要素、社会经济要素的可视化特征和空间聚类结果对耕地生产力区的区域优势及限制因素的细化及简要说明,并基于耕地压力指数校正,最终建立起中国耕地生产力分区系统。【结论】分区综合考虑了由自然要素、社会经济要素及耕地压力指数共同构成的区域耕地生产力主导因素及关键问题,分区系统与客观实际相吻合,表明自组织特征映射神经网络模型是一种耕地生产力要素分区与敏感区域识别的科学有效方法,通过空间可视化与要素聚类分析,揭示了不同区域的耕地生产力现有优势、限制因素。     

Fine Mapping of qTGW3-1, a QTL for 1 000-Grain Weight on Chromosome 3 in Rice

The QTL qTGW3-1 was located on chromosome 3 of rice (Oryza sativa L.) and associated with the 1 000-grain weight (TGW) according to the result of our earlier study.With the objective of fine mapping of...     

形变映射法及其在BBM方程中的求解应用

形变映射法在求解非线性方程的过程中起着重要作用,借助于计算机代数几何系统,不仅得到了一类非线性波动方程与非线性Klein-Gordon（NKG）方程特殊类型解之间的代数映射关系,而且由此给出BBM方程的许多显示精确解。并且由这些解再次映射出了诸多行波解,在物理学的研究方面具有重要的指导意义。     

西北五省生态敏感性分析

【目的】阐明我国西北五省区的生态敏感性分布特征,为其提供分类保护的策略和建议.【方法】以新疆、陕西、甘肃、宁夏及青海五省为研究区,选取土壤侵蚀、土地荒漠化、土壤质量、土地利用等敏感性指标作为生态敏感性评价因素,利用ArcGIS对单因素进行定量化评价,通过自组织映射神经网络模型(SOM)完成生态敏感性的综合评价,并构建了空间分布格局.【结果】西北五省生态敏感性差异较大,其中,高度生态敏感区约占总面积的44.83%,主要覆盖研究区内三大沙漠;微度敏感区约占41.75%,主要集中在准格尔盆地和塔里木盆地南北两侧、柴达木盆地东部祁连山脉东南部.【结论】本研究结合西北五省的实际情况,对每个分区按行政区再分亚区提出针对性的生态保护和发展策略.     

基于自组织特征映射神经网络的储粮害虫分类方法研究

提出了基于自组织特征映射（SOM）神经网络的害虫分类方法：该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,可实现对输入模式自动分类。分析了SOM网络基本工作原理,并将之用于害虫分类模型的建立中。结果表明,该方法能有效地对害虫进行分类,比BP神经网络分类精确度高、分类结果的可解释性更好。     

正交全局-局部判别映射应用于植物叶片分类

提出了一种正交全局-局部判别映射的维数约简方法,并应用于植物叶片分类中。对于给定点的邻域点集,首先建立能够描述数据点之间关系的权重矩阵;然后,充分利用数据的类别信息和局部信息来构建类间散度矩阵和局部结构矩阵,使得映射后类内数据点之间的距离减小,而类间数据点之间的距离增大,这一性质有利于数据分类;最后,构造正交优化目标函数,通过Lagrange数乘法求解该目标函数。植物叶片图像分类的试验结果表明,该方法是有效、可行的。     

连续映射轨道空间上的右移映射

本文研究了紧度量空间上连续自映射轨道所构成的正向轨道空间上右移的性质,得到了正向轨道空间上右移映射的测度中心与连续映射测度中心相等。     

植物叶面积无损测量预处理技术研究

针对在计算机视觉技术对大豆叶面积的无损测量研究中,如何校正图像和去除植物叶片纹理特征等问题,提出了投影映射无损测量法。测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响。实验验证结果表明,该方法利用较少的特征点对就能很好地校正叶片图像,解决了非线性校正问题,并且图像信息量损失小。