Identification of quantitative trait loci for growth-related traits in the Pacific abalone Haliotis discus hannai Ino

The locations and effects of quantitative trait loci (QTL) were estimated for nine characters for growth‐related traits in the Pacific abalone (Haliotis discus hannai Ino) using a randomly amplified polymorphic DNA (RAPD), amplification fragment length polymorphism (AFLP) and SSR genetic linkage map. Twenty‐eight putatively significant QTLs (LOD>2.4) were detected for nine traits (shell length, shell width, total weight, shell weight, weight of soft part, muscle weight, gonad and digestive gland weight, mantle weight and gill weight). The percentage of phenotypic variation explained by a single QTL ranged from 8.0% to 35.9%. The significant correlations (P<0.001) were found among all the growth‐related traits, and Pearson's correlation coefficients were more than 0.81. For the female map, the QTL for growth were concentrated on groups 1 and 4 linkage maps. On the male map, the QTL that influenced growth‐related traits gathered on the groups 1 and 9 linkage maps. Genetic linkage map construction and QTL analysis for growth‐related traits are the basis for the marker‐assisted selection and will eventually improve production and quality of the Pacific abalone.     

基于人工神经网络的土壤颗粒组成制图

以浙江西苕溪流域为研究区,综合考虑地形和土壤类型等信息,采集典型土壤样本,测定土壤颗粒组成,并基于土壤颗粒组成与景观位置和特征之间的关系,利用径向基函数(RBF)神经网络建立了高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,预测土壤颗粒组成的空间分布。验证结果表明,RBF神经网络方法能够挖掘出地形因子信息与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,其预测精度较高,模型稳定性较好,是一种低成本、高效率的制图方法。     

基于聚类和最大似然法的汶川灾区泥石流滑坡易发性评价

选择坡度、相对高差、地表径流深和地震烈度4个震后地质灾害的主控因素作为评价影响因子,采用聚类分析和最大似然法评价汶川极重灾区(四川省部分)震后地质灾害的易发性.结果表明:聚类分析和最大似然法这种非监督分类的方法适用于没有足够训练数据的情况,可以快速对一个大区域的地质灾害易发性进行评估;从得到的易发性评价图中可知,在大块的高易发区内存在一些小的极低易发区,这些区域可以作为安全的居民点使用,在极高易发区和高易发区以及高易发区与极低易发区分界线附近,地质灾害点分布比较密集.     

小麦籽粒淀粉主要特性的QTL定位

为给分子标记辅助选择和小麦品质育种提供依据,以小麦杂交组合99G44×京771重组自交系群体(RIL)为材料,利用SSR分子标记技术,采用复合区间作图法对小麦籽粒淀粉主要特性进行了QTL分析。结果表明,检测出1个与总淀粉含量有关的显著加性效应QTSA.-6B,位于6B染色体,位点总贡献率为10.91%;检测出1个与支链淀粉含量有关的显著加性效应QAmp.-1B,位于1B染色体,位点的总贡献率为9.54%;检测出1个与直链淀粉含量有关的显著加性效应QAms.-6B,位于6B染色体,位点总贡献率为7.29%;检测出1个与支/直比有关的显著加性效应QAmp./Ams.-6B,位于6B染色体,位点的总贡献率为12.69%;检测出1个与高峰粘度有关的显著加性效应QPV-1B,位于1B染色体,位点的总贡献率为5.91%;检测出2个与崩解值有关的显著加性效应QBD-1B和QBD-2D,位于1B、2D染色体,位点总贡献率为12.95%;检测出1个与回生值有关的显著加性效应QSB-1B,位于1B染色体,位点总贡献率为6.99%;检测出1个与低谷粘度有关的显著加性效应QTV-3B,位于3B染色体,位点的总贡献率为5.16%;检测出1个与膨胀势有关的显著加性效应QSP-1B,位于1B染色体,位点总贡献率为7.02%。本研究定位的淀粉品质性状的标记可作为小麦品质分子育种的工具。     

水稻苗期不同阶段与低氮耐性相关的QTL分析

以超级杂交稻协优9308(协青早B/中恢9308)的重组自交系(R IL)为材料,通过溶液培养试验检测苗期不同阶段与低氮耐性相关的数量性状基因座(QTL)。结果共检测到14个QTLs,单个QTL可解释的表型变异为7.13%1~3.03%。其中,处理后15 d检测到6个QTLs,分别位于第1、7、1、7、10和11染色体上;处理后30 d检测到8个QTLs,分别位于第3、8、3、10、3、8、10和4染色体上。处理后15 d,在第1染色体RM297-RM212区间检测到同时控制相对冠干重和相对总干重的QTL,与氮循环有关,此染色体区域可能富含关键的氮代谢基因。定位结果表明,两个时间检测出的低氮耐性QTL的差异表达与水稻不同发育阶段基因的时空表达密切相关,从而反映在低氮耐性位点的差异上。     

基于地形属性使用回归, 克里格和人工神经网络方法估算饱和导水率空间分布

Several methods,including stepwise regression,ordinary kriging,cokriging,kriging with external drift,kriging with varying local means,regression-kriging,ordinary artificial neural networks,and kriging combined with artificial neural networks,were compared to predict spatial variation of saturated hydraulic conductivity from environmental covariates.All methods except ordinary kriging allow for inclusion of secondary variables.The secondary spatial information used was terrain attributes including elevation,slope gradient,slope aspect,profile curvature and contour curvature.A multiple jackknifing procedure was used as a validation method.Root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) were used as the validation indices,with the mean RMSE and mean MAE used to judge the prediction quality.Prediction performance by ordinary kriging was poor,indicating that prediction of saturated hydraulic conductivity can be improved by incorporating ancillary data such as terrain variables.Kriging combined with artificial neural networks performed best.These prediction models made better use of ancillary information in predicting saturated hydraulic conductivity compared with the competing models.The combination of geostatistical predictors with neural computing techniques offers more capability for incorporating ancillary information in predictive soil mapping.There is great potential for further research and development of hybrid methods for digital soil mapping.     

Quantifying the fine scale (1km × 1km) exposure and effects of ozone. Part 1. Methodology and application for effects on forests

Surface ozone concentrations show very large local variability. This, in rural areas, is largely a consequence of the degree to which the surface air is decoupled from the bulk of the atmosphere by nocturnal and winter stability effects and of the aerodynamic roughness and topography of the countryside. Procedures have been developed to simulate these effects and have been used with O₃ data from a regional monitoring network to quantify exposure of vegetation to mean and peak O₃ concentrations. The index of exposure to potentially phytotoxic O₃ concentrations is the AOT40 (accumulated exposure over a threshold of 40 ppb) expressed in ppb.h. The accumulated exposure of crop and forest surfaces to ozone is shown to increase approximately linearly with altitude and along a gradient from 3000 ppb.h in north west Scotland to 7000 ppb.h in the south of England. The area of UK forest which exceeds the critical level for ozone effects (10⁴ ppb.h above 40 ppb) totals 2.0 × 10⁴ km² and represents 47% of afforested land. The areas affected include most of southern and central England and Wales and large plantation forests of Northumberland and the Scottish borders.     

耕地细碎化农业区冬小麦遥感制图方法

从遥感影像中提取作物播种面积和空间分布对耕地可持续发展和粮食安全意义重大。目前的遥感小麦制图研究主要依靠光学图像和高复杂度的分类方法,且现有分类算法在小样本条件下、耕地细碎化农业区的分类性能以及时间迁移性能仍然不确定,探索适合小样本的低复杂度的稳定算法具有现实意义。该研究基于Google Earth Engine（GEE）遥感云平台,使用Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学时间序列遥感数据,评估了时间加权动态时间规整算法（Time-Weighted Dynamic Time Warping,TWDTW）、随机森林算法（Random Forest,RF）和基于相似性测度（Difference and Similarity Factor,DSF）的OTSU阈值法在小样本条件下、耕地细碎化农业区的冬小麦制图精度和时间迁移性能。研究结果表明,在有限样本条件下,TWDTW方法小麦制图精度最高,总体精度（Overall Accuracy,OA）和Kappa系数分别为0.923和0.843;其次是RF（OA=0.906,Kappa=0.809）和DSF算法（OA=0.887,Kappa=0.767）;基于欧式距离的OTSU阈值法分类精度最低。当利用算法进行时间迁移分类提取2021年的冬小麦分布图时,TWDTW和DSF算法表现出更好的稳定性且分类精度优于RF算法,其中TWDTW算法的精度最高,OA和Kappa系数分别为0.889和0.755;RF算法分类精度下降明显,OA和Kappa系数分别降低了7%和19%,说明RF算法的迁移分类性能较差。综合来看,TWDTW算法对样本和耕地细碎化的敏感性较低,可以在有限样本条件下实现耕地细碎化农业区的高精度连续冬小麦制图;而RF算法对样本和耕地细碎化的敏感性较高,在有限样本条件下的耕地细碎化农业区进行连续冬小麦制图时稳定性较差。     

基于知识图谱分析的土壤氮循环功能基因研究进展

土壤氮循环功能基因广泛地参与包括固氮、氨化以及硝化和反硝化作用等一系列生态过程,是氮素生物地球化学循环的关键组成部分,在很大程度上影响土壤生产力、全球环境变化以及碳中和可持续发展。近几十年来,分子生物学和微生态学技术的快速发展极大地促进了与土壤氮循环密切相关的功能基因以及其功能微生物群落特征等方面的研究。本研究利用检索自Web of Science数据库中2001—2020年期间土壤氮循环功能基因相关文献,结合R语言科学知识图谱分析方法,从发文量、高被引论文、高频关键词及历史直接引文等方面对土壤氮循环功能基因研究现状进行了系统分析,并总结了土壤氮循环功能基因领域的研究动态、热点和发展趋势。结果表明：1）应用分子生物学技术挖掘土壤氮循环相关微生物功能基因及群落结构探索土壤氮循环的微生物学机制,是当前土壤氮循环研究领域的热点及切入点。2）土壤氮循环功能基因研究主要集中于3个方面：(1)利用宏基因组学等技术对土壤氮循环相关的功能基因进行筛选、识别和注释,从而发现新的微生物功能基因序列、更新引物数据库等;(2)环境因子及管理措施对土壤氮循环相关微生物指标的影响;(3)利用功能基因丰度表征土壤氮...     

非洲栽培稻基因渗入系粒形和剑叶形态性状的QTL定位

非洲栽培稻作为重要的水稻种质资源,其基因渗入系可以为普通栽培稻的遗传背景提供新的有利基因,如果能将这些优良基因引入普通栽培稻中,可为水稻分子设计育种提供新的基因资源。本研究以非洲栽培稻基因渗入系YIL60与轮回亲本中9B(Z9B)杂交衍生的包含188个株系的F₂和F_2:3群体为材料,对粒形性状包括粒长、粒宽、籽粒长宽比、千粒重,剑叶形态性状包括剑叶长、剑叶宽进行数量性状点位(QTL)检测。结果共检测到16个QTL,包括2个粒长QTL、3个粒宽QTL、2个籽粒长宽比QTL、2个千粒重QTL、1个剑叶长QTL、6个剑叶宽QTL,分布于第1、第6、第7、第10和第11号染色体上,贡献率为2.25%~25.64%;有4个多效性QTL区间,有4个QTL qGW7-1、qFLL10、qFLW10、qTGW7在F₂和F_2:3群体中被重复检测到,其中在第7号染色体RM3859-RM3394区间检测到同时控制粒长、粒宽、籽粒长宽比和千粒重的QTL,贡献率最高达17.10%,是一个来源于非洲栽培稻的新粒形QTL。本研究为进一步开展粒形、剑叶形态性状基因的精细定位、克隆和分子标记辅助育种工作奠定了一定的理论基础。