鸭亲本间遗传距离与杂交后代杂种优势关系的研究

运用随机扩增多态DNA方法,对樱桃谷鸭、麻鸭及其杂交一代和用F1作为母本再与父本番鸭属间杂交培育的三元杂交半番鸭(F2)基因组DNA进行了遗传分析。结果表明,RAPD可用于有效标记鸭品种之间遗传亲缘关系和杂种优势预测;在所使用的20种随机引物中,5个鸭种共产生760条带,其中多态性带568条,占总条带数的 74．7％,说明鸭群体具有较为丰富的遗传多样性;杂交一代多态性位点比例为67．9％,遗传相似度为0．822 7,三元杂交二代多态性位点比例为83．1％,遗传相似度为0．826 4。说明三元杂交子二代的杂种优势可以用杂种优势理论中的显形假说来解释。     

长输管道的试压

长输管道试压是管道施工中的一道重要工序,是对管材和焊接质量的综合检验。从管段划分、试压介质的选择、试验压力的确定等方面对试压工作进行了论述,介绍了国内外先进的施工实例和试压理念,旨在推动实现试压工作的专业化,保证管道长期运行的安全性。     

低磷条件下玉米‖蚕豆间作作物根系间距对玉米磷吸收的影响

为探究不同根系间距下禾本科作物玉米(生长和磷吸收)受相邻作物玉米或蚕豆的影响,本研究以玉米为目标作物,通过圆柱形根箱培养试验,设置单株玉米、单作玉米、玉米‖蚕豆间作并改变相邻作物根系间距,探究低磷条件下,不同根系间距的相邻作物对目标玉米的生长、磷吸收和根际过程的影响。结果表明:1)与单株玉米相比,目标作物玉米与相邻作物玉米和蚕豆之间均以竞争为主,当作物根系间距较近时,单作玉米的生物量、磷含量分别下降21%、33%,间作玉米分别下降34%、31%;当作物根系间距较远时,单作玉米的生物量、磷含量分别下降10%、15%,间作玉米分别下降29%、29%。2)当根系间距较近时,蚕豆的根际pH低于玉米,且间作玉米和蚕豆之间的根际pH存在显著差异,而在根系间距较远的处理中两作物的根际pH无差异;相邻作物根系间距较远时,间作玉米的根际有机酸浓度显著高于单作玉米,间作玉米与单作玉米的根际有机酸浓度在根系间距较近时无差异。3)不同处理中单作和间作玉米的总根长、总根表面积无差异。综上所述,在低磷条件下,单作玉米的种内竞争强度随根系间距的增大而降低;而在不同根系间距下,间作玉米与蚕豆的种间竞争强度相似且无种间磷吸收促进作用。因此,种间根际互作形成的磷吸收竞争作用或促进作用依赖于适度的土壤磷供应。     

非饱和黄土中的吸力与有效应力

用压力板法和回归分析法研究了基质吸力对非饱和黄土强度性质的影响。结果表明，非饱和黄土的基质吸力与饱和度在双对数座标上呈直线关系；起始基质吸力与液限、塑性指数及粘粒含量呈线性规律变化；有效应力影响系数与其起始基质吸力呈线性关系，且随粘粒含量的增大而增大。     

滴灌控制土壤基质势对土壤水分分布和苜蓿生长的影响

采用在滴头正下20 cm深度处埋设负压计,分别设置-15、-25和-35 k Pa的土壤基质势控制滴灌,通过田间试验,研究了不同土壤基质势下土壤水分变化特点和紫花苜蓿的生长特性,分析了蒸发、降雨和灌水与土壤基质势之间的关系。从土壤剖面水分分布来看,整个生育期内-15 k Pa处理下的土壤剖面含水率整体集中在14%~15%,较-25和-35 k Pa处理的更为均匀,水分密集区域距离滴头最近;-15 k Pa处理下苜蓿株高达到41.7 cm,盖度为15.3%,生物量值达到了281.29 g/m~2,在所有处理中均为最高。     

部分地方鸡种种群遗传特征的分析

运用微卫星技术检测10个地方鸡种的杂合度、多态信息含量和遗传距离,探讨种群间的亲缘关系和遗传特征。结果表明：各位点的杂合度为0．2675-0．8316、多态信息含量为0．2478—0．8082;各种群的平均杂合度为0．5564-0．7134、平均多态信息含量为0．4999～0．6808。矮小型黄鸡与其它地方鸡种间的亲缘关系较远,仙居鸡、白耳鸡、泰和鸡、北京油鸡、大骨鸡、萧山鸡距离较近;茶花鸡与固始鸡存在一定的关系;尤溪麻鸡与其它鸡种的距离相对较远。     

文献检索网络课程研究现状分析

收集了国内中文数据库中检索出的有关"文献检索网络课程"的31篇研究论文,通过对论文内容、年代和     

空间矩阵的线性空间性研究

针对矩阵函数求导时产生的情形,提出立体矩阵这一概念,建立起立体矩阵的初步理论知识体系,并总结了立体矩阵的运算的一系列基本性质,构造了实矩阵域,而后考虑了立体矩阵在实数域和矩阵线性空间。     

西安市临潼区土地利用动态变化研究

基于临潼区2001～2006年土地利用现状变更调查数据,对临潼区5年间土地利用在数量结构、利用程度、空间格局等方面的变化进行了较为深入的分析,揭示了临潼区土地利用在变化幅度、变化速度、变化方向、利用深度和广度及空间分布上的特征,为全面掌握临潼区土地利用变化的时空规律、进行未来趋势预测提供了基础。     

基于神经网络和颜色特征对木材进行分级的分析

为了解决木材的分级问题，提出了利用神经网络和木材表面颜色特征对木材进行分级的方法。利用竞争神经网络对114种不同树种进行粗分，然后再用BP神经网络算法对此进行验证，又对四种木材进行分类验证。从计算机分类分级仿真效果上看，达到了预期的目的。