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随着生物科技的进步,大量的植物表达序列标签(expressed sequence tags,ESTs)已经成为开发SSR标记的重要资源。EST-SSR作为一种新型分子标记,其多态性可能与基因功能直接相关,而且在相近植物间具有良好通用性,使得EST-SSR标记在实际应用中更具价值。采用计算机方法大规模发掘EST-SSR多态性位点极大地提高了SSR标记开发效率。尤其随着新一代测序技术的成熟以及测序成本的急剧下降,利用新一代测序技术产生大量的转录组数据进行EST-SSR多态性标记的计算机大规模发掘将对SSR标记的开发带来深远影响。本文简要介绍了植物EST-SSR分布特点,并对EST-SSR标记开发现状以及相关应用作了综合评述,此外,还对EST-SSR标记的计算机开发新策略进行了展望。 相似文献
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根据土壤水平一维入渗推求紫色土水动力学参数 总被引:1,自引:0,他引:1
选择3种不同质地的紫色土,通过室内土壤水平一维入渗试验,探讨简单入渗法和入渗特性法推求水动力学参数对于紫色土的适用性。结果显示,简单入渗法和入渗特性法推求的水动力学参数中,水分特征曲线准确性较高,水分扩散率和非饱和导水率准确性较差。简单入渗法推求的水分扩散率和非饱和导水率均低于实测值1~2个数量级,但推求值与实测值曲线趋势较为一致。入渗特性法推求的水分扩散率和非饱和导水率在高含水量小于实测值,在低含水量大于实测值,推求值随含水量变化趋势响应缓慢。 相似文献
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针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口(ROI)进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、... 相似文献
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基于勒洛多边形原理的播种机机械式离合装置研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对播种机传统机械式离合装置动力切换行程长、接合瞬间冲击载荷大等问题,基于勒洛多边形原理设计了一种机械式离合装置。通过理论分析对该离合装置关键结构进行设计,利用虚拟仿真技术对离合装置动力接合瞬间的冲击载荷与动力切换响应速度进行模拟分析,应用三因素三水平正交试验方法,以播种单体为试验实施载体,以轴向倾角、齿轮半径比和作业速度为试验因素,以动力接合与切断滞后距离为试验评价指标,对影响离合装置作业性能的相关参数进行试验与优化。结果表明,在参数组合为轴向倾角20°、齿轮半径比0.3和作业速度1.5 m/s时,动力接合与切断滞后距离分别为1.2、0.6 cm。对比验证试验表明,相较于牙嵌式离合装置,优化后的勒洛五边形离合装置在保证播种质量的同时,动力接合与切断滞后距离分别降低82.4%、45.5%。 相似文献
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【目的】采用简单重复序列间扩增(ISSR)和相关序列扩增多态性(SRAP)等2种标记技术分析不同种源白及Bletilla striata样本的遗传多样性水平和遗传关系,为白及种质的鉴定、分类、保护和开发提供理论依据。【方法】从100个ISSR引物和238对SRAP引物组合中筛选出多态性高、扩增条带清晰、重复性好的引物进行聚合酶链式反应(PCR)扩增,用Popgene 32.0计算来自浙江、云南、贵州和四川等省32个不同种源白及的遗传多样性参数和遗传距离,用NTSYS-pc 2.10e进行聚类分析。【结果】从100个ISSR引物中筛选出11个多态性较好的引物,共扩增出188个条带,平均每个引物扩增出17.09个条带,其中多态性位点174个,占总扩增片段的92.20%;从238对SRAP引物组合中筛选出11对多态性较好的引物组合,共扩增出216个条带,平均每个引物扩增出19.64个条带,其中多态性位点202个,占总扩增片段的93.52%。综合ISSR和SRAP的标记结果发现:四川白及种源的遗传多样性水平最高,贵州最低;非加权组平均法(UPGMA聚类)和主坐标分析(PCoA分析)结果显示:聚... 相似文献
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杉木简单竞争指数及生长模型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
杉木胸径生长量随简单竞争指数的增大而减小,二者之间关系用指数函数拟合是适宜的.林分内简单竞争指数的最大值为平均值的1.5~2.1倍,最小值为0.5~0.7倍.林分株数按简单竞争指数的分布可用对数正态分布拟合,由此建立的各竞争指数级林木株数预估模型,结合单木生长模型,可对林分内各生长级的林木株数作出预估,为合理的抚育间伐提供依据.径阶平均竞争指数随直径增大而减小,二者之间关系用指数函数拟合是适宜的,相关系数均在0.93以上,径阶平均竞争指数预估模型的建立,简化了竞争指数的测算,扩大了单木生长模型的适用范围,为建立从单木到全林分的整体生长模型提供了一条途径. 相似文献