基于果实品质与EST-SSR标记的刺梨居群遗传多样性分析及核心种质构建

通过分析评价野生刺梨(Rosa roxburghii Tratt.)资源居群遗传多样性和遗传结构,同时构建核心种质,为刺梨资源的保护和发掘利用提供科学依据。本研究利用10对EST-SSR引物和9个果实品质性状指标对收集的12个刺梨自然居群(共102份种质)的遗传多样性及遗传结构进行分析,同时结合原贵州省32份初级核心种质,采用位点优先取样策略进一步构建西南地区核心种质。结果表明,黔西(QX)居群拥有最高的Shannon信息指数I=0.6965,基因多样性指数h=0.3935,多态位点百分率p=84.62%;而古丈(GZ)居群则无论在分子数据还是表型数据都表现为遗传多样性最低;AMOVA分析表明刺梨居群内遗传变异在87%以上,居群间基因流Nem在3.5以上、平均Nei’s遗传距离(GD)0.223。构建的19份核心种质等位基因保留率和稀有等位基因保留率均为100%,能够代表原种质的遗传多样性。西南地区野生刺梨的遗传变异主要发生在居群内,居群间具有基因交流频繁、Nei’s遗传距离小等特点,构建的19份核心种质从等位基因保留率、稀有等位基因保留率及地理分布均能够较好地代表原种质的遗传多样性。自然居群以黔西(QX)居群遗传多样性最高。因此,野生刺梨的保护策略可采用就地保护黔西(QX)居群与迁地保护19份核心种质相结合的方法进行。     

基于SSR分子标记的刺槐遗传多样性分析及核心种质的构建

刺槐(Robinia pseudoacacia)是一种极具发展利用潜能的林业生物质能源树种。为了解决刺槐林业生物质能源面临的原料短缺问题,本研究选取了中国北方7个地区的96个刺槐种质资源,运用筛选出的14对SSR引物进行标记,分析了其遗传多样性并构建核心种质。结果表明:刺槐种质资源的平均等位基因数(Na)为3.2143;平均有效等位基因数(Ne)为2.1840;平均Shannon’s信息指数(I)为0.8831;平均观测杂合度(Ho)为0.4055;平均预期杂合度(He)为0.5149,收集的刺槐种质存在丰富的遗传多样性。采用逐步聚类法进行核心种质构建,最终确定的核心种质共包含23份种质。通过t检测,核心种质遗传多样性与原始种质无显著差异,可以充分地代表原始种质资源。核心种质纤维素含量提高了2.17%,平均达到33.42%,适宜作为纤维素生物质能源原料。研究结果为刺槐种质资源的保护,管理和纤维素生物质能源化利用提供了丰富的理论依据和优良的种质材料。     

基于SSR分子标记的闽楠(Phoebe bournei)核心种质的构建

为更好地发掘和利用现有闽楠种质资源,本研究利用7个SSR位点对江西和福建16个闽楠群体的237份材料进行基因型分析,采用逐步聚类(随机取样策略,位点优先取样策略)和模拟退火算法(等位基因数目最大化策略,遗传距离最大化策略)4种取样方法构建闽楠核心种质,并将各遗传多样性指标进行分析。结果表明:7个SSR位点共检测到50个等位基因,平均为7.143,平均有效等位基因为2.115,Shannon信息指数为0.778,观测杂合度为0.302,期望杂合度为0.442。基于逐步聚类方法构建的核心种质相较于基于模拟退火算法构建的核心种质各遗传参数指标都相对较高。对其进行t检验后,选择以基于逐步聚类位点优先取样策略在25%的取样比例下选取的种质为核心种质,其等位基因数、平均有效等位基因数、多态性位点百分率、Shannon多样性指数的保留率分别为初始种质的98%、104.92%、90.09%、97.94%。筛选出的59份核心种质材料能够较好地代表闽楠种质资源的遗传多样性,为闽楠的种质资源保存提供科学依据。     

从形象传播到可沟通城市——基于CiteSpace的中国城市传播研究知识图谱分析

城市传播作为城市学和传播学的交叉领域,其自身的历史进路是一个值得探究的问题。基于2001—2018年我国城市传播的研究成果,运用CiteSpace这一可视化工具,可直观量化地观察并提炼出该领域从起步到探索、丰富、发展、拓展和深化的多个阶段。经过近18年的研究积累和学术共同体的推进,城市传播愈发成为我国传播学界的热点,研究视野从形象传播逐渐发展为可沟通城市等更深广的议题。随着各类城市进入新一轮发展期,城市传播要积极拓展更多的研究领域,尤其是要注重立足于城市文化发展的实证研究,并以此引领城市传播理论的全面升华。     

栗属分子生物学研究进展

壳斗科(Fagaceae)栗属(Castanea)植物的7个种分布广泛,不仅可用于木材生产,而且在坚果生产上也占有独特地位。基于形态学、同工酶、子叶储藏蛋白和RAPD数据,通过对分布于亚洲、欧洲和北美的栗属植物的遗传多样性研究表明中国板栗(Castaneamollissima)是世界栗属植物的原始种,长江流域是中国板栗的遗传多样性中心,土耳其是欧洲板栗的起源中心之一。在分子标记辅助育种方面,已发表了基于形态学、同工酶、RAPD和ISSR数据的两张栗属植物的遗传连锁图谱,其中一个是用欧洲板栗种内杂交后代F1全部单株构建的,另一张是用美洲板栗与中国板栗种间杂交后代F2单株构建的,并已经定位了3个假定的栗疫病抗性位点;并且证明在多年生木本果树上同工酶基因可通过连锁关系分析与形态基因整合为1个单一基因图而无需另外的杂交。从栗属植物中已分离纯化了包括可抑制HIV-1反转录酶活性的Mollisin在内的几丁质酶等抗真菌蛋白、胱氨酸蛋白酶抑制剂、热击蛋白、红血球凝集素、脱水素、花粉过敏原等功能蛋白质,并已经克隆了包括伤害应答基因在内的部分功能蛋白质相关基因。因此,作为具有独特性质的栗属植物,有必要开展更多的研究,就此本文对栗属植物遗传多样性、分子标记辅助育种和功能蛋白纯化和有关基因克隆等几方面的研究进展进行了总结,希望能位同行提供参考。     

栽培罗汉果遗传多样性的RAPD分析

罗汉果(Siraitiagrosvenorii)是单性、雌雄异株的葫芦科球根多年生植物,是特产于我国南部的重要经济植物。其果实是传统中药,果实中还含有一种低热量的天然甜味剂。我们从罗汉果的主产地广西永福县、临桂县和融安县采集了13份雄株和8个品种的62份雌株栽培罗汉果样品,用21个随机引物对这75份样品进行了RAPD分析。共得到130个位点,其中92个(70.77%)是多态性的。用POPGENE软件统计了主要品种及雄株的多态位点百分率和Shannon信息多样性指数;根据样品间的Dice相似性系数,分别对雌株和雄株做了主成分分析(PCA);用UPGMA法进行了单株聚类分析。结果表明主要栽培品种青皮果、红毛果和爆棚果的遗传多样性很低,它们的品种内样品间相似性系数平均值分别为0.961、0.945和0.966,Shannon信息多样性指数分别为0.0997、0.1014和0.0571,这种遗传多样性很低的现状是由于栽培罗汉果主要采用营养繁殖方法进行繁殖的结果。而茶山果和冬瓜果具有相对较高的遗传多样性,样品间相似性系数平均值分别为0.868和0.857,Shannon信息多样性指数分别为0.1876和0.1855。雄株遗传多样性较高,样品间相似性系数平均值为0.873,Shannon信息多样性指数为0.2135。有必要扩大栽培罗汉果的遗传基础。     

抗PVY马铃薯品种遗传多样性的RAPD分析

采用RAPD技术分析了国内外37种抗PVY马铃薯资源。提取马铃薯(Solanumtuberosum)新鲜叶片的总DNA,用17种RAPD引物进行随机多态性扩增,利用遗传多样性信息,进行亲源关系的分子鉴定。试验表明:平均每10个碱基引物扩增出6￣21条谱带,共获得164条特异性谱带,平均每个引物扩增获得9.8条多态性谱带,多态性比率平均为76.3%。RAPD分析表明37种抗PVY马铃薯资源之间的遗传距离介于0.06￣0.68之间,平均值为0.35,平均遗传距离介于0.27￣0.50之间,聚类分析将37种抗PVY材料划分为三个类,聚类结果同材料的血缘关系密切,并且表现出一定的地域特性。根据扩增的特异性谱带可进行抗PVY马铃薯资源的分子鉴定,为抗PVY育种亲本选配提供了依据。     

农杆菌介导法将Bt基因转入大豆的研究

以6个品种大豆体细胞胚为受体,以Bt基因为目的基因,应用根癌农杆茵介导法对大豆进行了遗传转化,经体细胞胚萌发、生根及壮苗培养和卡那霉素选择培养,获得了完整的抗性再生苗,经PCR、PCR-Southern和点杂交分析鉴定,初步证明外源基因Bt已整合到大豆的基因组中。     

日本大豆种质十胜长叶对我国大豆育成品种的遗传贡献分析

日本大豆品种十胜长叶是引进种质在我国大豆育种中利用最多的品种之一.对2005年以前利用十胜长叶育成的195个大豆品种进行了系谱分析,旨在明确十胜长叶对各育成品种的遗传贡献率,总结其利用方式,为国外种质的利用提供依据.通过分析发现,利用十胜长叶衍生育成的品种分布在吉林、黑龙江、辽宁、北京4个省市,它所衍生的品种数分别为96个、89个、8个和2个;平均遗传贡献率分别为13.04%、14.99%、20.31%和7.81%.其中92.2%的品种是由杂交育成的.十胜长叶对这些品种的遗传贡献率范围为0.78%～50.00%,以遗传贡献率为12.50%、6.25%和25%的衍生品种数较多,占衍生品种总数的77.3%,说明十胜长叶的利用以至少三交效果比较好,通过复交有利于聚合国内外品种的优良特性.十胜长叶在我国大豆育种中的成功利用说明,通过与当地品种杂交选育创造优良中间材料是利用国外引进种质改良我国大豆品种的有效育种途径.     

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。