检索结果-内蒙古大学图书馆

草业学报 2014年第4期23卷 49-60页

作者：郑轶琦郭琰房淑娟徐亚楠陈静波刘建秀河南科技大学林学院河南洛阳471003 江苏省中科院植物所江苏南京210014

本研究以831份狗牙根种质资源为试材,根据15个数量和质量性状,研究了狗牙根初级核心种质构建的方法。从总体取样规模(5%,10%,15%,20%,25%和30%)、组内取样比例(简单比例、对数比例、平方根比例和多样性比例)和取样方法(随机取样和聚类取... 详细信息

本研究以831份狗牙根种质资源为试材,根据15个数量和质量性状,研究了狗牙根初级核心种质构建的方法。从总体取样规模(5%,10%,15%,20%,25%和30%)、组内取样比例(简单比例、对数比例、平方根比例和多样性比例)和取样方法(随机取样和聚类取样)3个层次探讨构建狗牙根初级核心种质的最佳取样策略,共形成48种取样策略。应用均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率和变异系数变化率4个参数来检验各取样策略的优劣。比较初始种质和初级核心种质两者基于主成分的样品分布图及性状间的相关系数,对构建的初级核心种质进行确认。结果表明,25%是最适宜的总体取样比例;4种组内取样比例中平方根比例优于简单比例、对数比例和多样性比例;2种取样方法中,聚类取样明显优于随机取样。最终确定25%的总体取样规模下,组内采用平方根比例和聚类抽样方法是构建狗牙根初级核心种质的最佳取样策略。根据获得的最佳取样策略最终在表型水平建立了包含208份种质的狗牙根初级核心种质,该种质可以作为整体资源的代表性样本,在狗牙根种质资源的充分开发和利用中发挥重要作用。

关键词：狗牙根表型数据初级核心种质取样策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用表型数据构建杜仲雌株核心种质

引用

分子植物育种 2017年第12期15卷 5197-5209页

作者：李洪果杜庆鑫王淋杜红岩陈锡民中国林科院热带林业实验中心凭祥532600 国家林业局泡桐研究开发中心郑州450000 广西国有钦廉林场钦州535099

以395份杜仲雌株种质为试验材料,通过测量杜仲雌株果实、种仁和叶片等相关的27个表型性状,从遗传距离、取样方法、取样比例、聚类方法 4个层次探讨了构建杜仲雌株核心种质的最佳取样策略。应用均值差异百分率(MD)、方差差异百分率(VD)... 详细信息

以395份杜仲雌株种质为试验材料,通过测量杜仲雌株果实、种仁和叶片等相关的27个表型性状,从遗传距离、取样方法、取样比例、聚类方法 4个层次探讨了构建杜仲雌株核心种质的最佳取样策略。应用均值差异百分率(MD)、方差差异百分率(VD)、极差符合率(CR)和变异系数变化率(VR)4个参数来检验各取样策略的优劣。通过比较核心种质和原始种质的表型多样性指数、符合率和主成分,对构建的核心种质进行代表性检验。结果表明:"多次聚类优先取样法+欧氏距离+10%的取样比例+中间距离法"取样策略最佳,其均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率和变异系数变化率分别为0、92.59%、100%和147.28%。核心种质的最终取样比例为11.6%。核心种质与原始种质27个表型性状上的多样性指数t检验结果不显著。核心种质与原始种质在27个指标上的均值符合率在96.05%~100%之间,最大值、最小值符合率为100%,多样性指数符合率在85.78%~99.52%之间。原始种质和核心种质的前10个主成分相同,累积贡献率分别为81.431%和87.681%。构建的46份杜仲雌株核心种质能代表395份原始种质的表型变异特征。

关键词：杜仲核心种质表型数据种质资源

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于表型数据的辣椒核心种质构建研究

引用

西北植物学报 2016年第4期36卷 804-810页

作者：雷刚周坤华方荣吴茵陈学军江西省农业科学院蔬菜花卉研究所南昌330200 江西农业大学农学院南昌330045

以收集保存的603份辣椒种质为材料,根据果形指数大小将其分成5组。基于28个性状的表型数据,采用简单比例、平方根比例、对数比例及遗传多样性指数比例法计算各组内取样份数,比较4种组内取样比例法、6种总体取样规模和2种取样方法在构建... 详细信息

以收集保存的603份辣椒种质为材料,根据果形指数大小将其分成5组。基于28个性状的表型数据,采用简单比例、平方根比例、对数比例及遗传多样性指数比例法计算各组内取样份数,比较4种组内取样比例法、6种总体取样规模和2种取样方法在构建辣椒核心种质中的作用和效果。结果表明:(1)简单比例、平方根比例、对数比例、遗传多样性指数比例法入选的材料份数占预选核心种质份数依次为24.2%、22.2%、21.1%、17.8%,说明遗传多样性指数比例法对各组取样数量的修正能力最强,使取样更加均衡。(2)当总体取样规模为15%时,遗传多样性指数比例法构建的预选核心种质遗传多样性指数(I)达到最大,表型保留比例(RPR)超过98%;当总体取样规模超过20%时,RPR值、变异系数(CV)和极差符合率(CR)虽然平缓增加,但I值反而减小;说明15%为合适的总体取样规模。(3)利用对数比例法和多样性比例法,在15%的总体取样规模下,聚类取样构建的核心种质I值、RPR值、CV值及CR值均高于随机取样。(4)该研究根据所获得的优化方案最终在表型水平建立了包含91份种质的辣椒核心种质。

关键词：辣椒表型数据核心种质取样规模取样方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于表型数据的菊芋核心种质初步构建

引用

分子植物育种 2021年第10期19卷 3463-3472页

作者：侯志强王丽慧赵孟良杨世鹏孙雪梅高洁铭钟启文青海大学农林科学院青海省蔬菜遗传与生理重点实验室西宁810016

为更好地保存、研究和利用现有菊芋种质资源,本研究以250份种质材料的19个表型性状数据为基础,采用逐步系统聚类并优化聚类和取样方法,初步构建遗传冗余少、代表性强的菊芋核心种质。结果表明,在25%取样比例下多种系统聚类方法抽取的核... 详细信息

为更好地保存、研究和利用现有菊芋种质资源,本研究以250份种质材料的19个表型性状数据为基础,采用逐步系统聚类并优化聚类和取样方法,初步构建遗传冗余少、代表性强的菊芋核心种质。结果表明,在25%取样比例下多种系统聚类方法抽取的核心种质中,以最短距离法(C4)和优先取样法(S3)组合的C4S3方法所抽取的核心种质评价参数优于其他方法,对原种质的代表性最强。在C4S3法下优化取样比例,结果显示最合适的取样比例为20%,所抽取的核心种质C4S3-20用较少的材料获得了较高的遗传代表性。在C4S3-20方法下继续进行分组取样,评价参数表明分组取样效果不如整体取样,因而不予采纳。主成分分析显示C4S3-20保留了原种质的主成分,去掉了原种质的遗传冗余。最终获得了菊芋核心种质C4S3-20,包括50份材料,其与原种质的性状均值差异百分率为0%,方差差异百分率63.63%,极差符合率为100%,变异系数变化率为131.38%,表型保留比例为96.15%;Shannon多样性指数为1.595。本研究发现该核心种质很好地代表了原种质的遗传多样性,在一定程度上为菊芋资源的有效利用奠定了基础。

关键词：菊芋(Helianthus tuberosus) 核心种质表型数据系统聚类遗传多样性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的鱼类表型数据测量方法研究

基于深度学习的鱼类表型数据测量方法研究

引用

作者：房舒浙江大学

学位级别：硕士

鱼类及其相关产品是人类饮食食谱上蛋白质的重要来源之一,渔业的健康发展与人们的生活密切相关。优良的鱼种资源是渔业可以持续健康和快速发展的基础,育种和优选是渔业养殖过程的关键环节。鱼苗的优选除了依靠一些生化指标外,鱼苗的表... 详细信息

鱼类及其相关产品是人类饮食食谱上蛋白质的重要来源之一,渔业的健康发展与人们的生活密切相关。优良的鱼种资源是渔业可以持续健康和快速发展的基础,育种和优选是渔业养殖过程的关键环节。鱼苗的优选除了依靠一些生化指标外,鱼苗的表型数据也是鱼种优选的重要参考指标。目前鱼育种的研究机构多采用人工测量方法获取鱼苗的表型数据,这个过程费时费力且易出错,同时难以获得全面的表型数据。为了帮助研究人员快速准确的测定鱼苗的表型数据,同时减少测定过程中的人力和时间消耗,本文以斑点叉尾鮰为研究对象,基于深度学习算法,实现水中鱼苗表型数据的快速测定。斑点叉尾鮰育种优选时需要考虑7个表型数据,包含体长,全长,头长,体高,尾柄长,尾柄高和体厚数据,为了能够快速和准确的测定上述表型数据,本文设计了一种基于深度学习的鱼类表型数据测量方法。论文的主要研究内容如下:一、基于深度学习方法构建了鱼检测算法,可实时提取出鮰鱼在侧视图和俯视图中的坐标位置,结合改进版的残差注意力机制,特征金字塔结构和CIo U损失函数提升了鱼检测的精度。二、基于检测算法得到的鮰鱼在侧视图和俯视图中的图像,定义了鮰鱼在侧视图和俯视图中的19个关键点,这些关键点用于构建鮰鱼的空间骨架。然后构建基于Hourglass Net网络的关键点定位深度学习模型,实现鮰鱼图像关键点的定位,并利用鱼体掩码提升了鱼身特定关键点定位的精度。三、基于侧视图和俯视图的关键点坐标数值,建立了三维坐标空间,利用了分段积分的思想和比例参数,获取了鱼的真实表型数据。实验结果表明,本文提出的测量方法在体长和全长的平均相对误差上能达到4%以内的精度,同时还能实现其他表现数据的测量。整个测量系统对于单条鮰鱼的测量时间约为1s。本文提出的测量方法也可满足其他动物的表型数据测定,具备良好的拓展性。

关键词：计算机视觉表型数据非接触式测量关键点检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

犬类表型数据整合研究与数据库系统构建

犬类表型数据整合研究与数据库系统构建

引用

作者：周晴中国科学院大学

学位级别：硕士

犬是自然界中种内遗传多样性最为丰富的物种之一。家犬又名狗，目前品种已经超过400种，具有很大的形态差异性。作为研究人类疾病的良好动物模型，家犬许多遗传疾病在人类中都能找到对应的致病基因，目前已发现有360多种遗传疾病与人类... 详细信息

犬是自然界中种内遗传多样性最为丰富的物种之一。家犬又名狗，目前品种已经超过400种，具有很大的形态差异性。作为研究人类疾病的良好动物模型，家犬许多遗传疾病在人类中都能找到对应的致病基因，目前已发现有360多种遗传疾病与人类相同。然而目前家犬的品种、疾病等数据资源分散，数据显示内容具有较大的差异性，为科研工作者进行犬相关研究带来困难与挑战。　　本文提出了一套关于家犬表型数据包括品种、疾病、基因型-表型数据(G2P)的整合方法，在此基础上构建犬类表型数据库DogPD(https://***/idog)。通过从公开数据库收集品种和疾病信息，按照收集并统计数据、剔除冗余数据、合并数据、数据标准化处理的几个步骤进行数据整合。最终整合获得无冗余的473个品种信息和783个疾病词条，并完成216个品种到420个犬类疾病的关联。通过收集近十年公开发表的GWAS法研究家犬基因型和表型的论文，基于人工审编整合获得G2P共计594对，涵盖46个品种、34个表型和728个基因。而后构建了犬类表型数据库DogPD。通过对上述整合的数据进行结构化设计，利用目前较为流行的MVC系统框架，开发了犬类表型数据库。本数据库提供品种、疾病、基因型-表型数据，以及基因数据的浏览、检索与下载服务，各数据之间进行了有效关联，数据的访问简单而又方便。　　DogPD作为犬类综合数据资源库iDog的子数据库，提供了较为全面和标准的家犬表型数据，将有利于家犬相关研究的展开和爱狗人士的使用。

关键词：家犬表型数据资源整合数据库构建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习压缩模型的沼虾表型数据测定研究

基于深度学习压缩模型的沼虾表型数据测定研究

引用

作者：朱俊宇浙江大学

学位级别：硕士

生物种苗作为水产产业链的源头,亦是水产行业之根基所在,其好坏直接关系到养殖成败,决定着未来产业的命脉。种苗被称为水产业中的“芯片”,中国种业不仅要克服自然环境的挑战,也要减少对外进口的依赖。面对水产种质资源安全性的严峻挑战... 详细信息

生物种苗作为水产产业链的源头,亦是水产行业之根基所在,其好坏直接关系到养殖成败,决定着未来产业的命脉。种苗被称为水产业中的“芯片”,中国种业不仅要克服自然环境的挑战,也要减少对外进口的依赖。面对水产种质资源安全性的严峻挑战,许多科研院所开始对苗种培育和种苗优选进行攻关。水产生物的表型数据是育种优选过程中重要的参考因素,但目前国内缺少相应的智能装备。论文以沼虾表型数据测定的深度学习压缩模型为研究目标,期望降低模型的复杂度,便于部署到硬件平台上,促进表型数据测定设备的便携化和智能化。论文以沼虾的表型数据测定为目标,研究了知识蒸馏和模型量化等模型压缩技术,减少了深度神经网络的参数量,提高了算法效率。论文工作主要的贡献和创新在以下几个方面:1.结合了混合注意力机制的特征融合方法和Wasserstein距离损失函数,提出了基于同构模型的多层融合的知识蒸馏方法。该方法采用多层融合的特征,应用于复杂度相差较大的师生模型,能够最大化教师模型提取特征的能力,有效的提高了知识蒸馏的效率。2.提出了基于深度缩小搜索空间和逐步量化微调的策略,实现了基于架构搜索的混合精度量化方法。通过实验证明,两种优化方法在保证精度的前提下能够有效的加快模型的搜索速度。3.设计了沼虾表型数据测定和分类系统。基于该系统可以准确的测定沼虾的体长、第二步足长和颜色信息,并以此完成沼虾的正确分类,获得相应种群的特征。论文通过减小瓶颈结构中的卷积核及增加了基于距离的约束条件优化了HRNet网络,实现了沼虾关键点的检测。

关键词：表型数据关键点检测模型压缩知识蒸馏模型量化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用表型数据构建蝴蝶兰初级核心种质

利用表型数据构建蝴蝶兰初级核心种质

引用

中国园艺学会2015年学术年会

作者：李佐陈和明肖文芳吕复兵广东省农业科学院环境园艺研究所园艺植物生物学教育部重点实验室广东省园林花卉种质创新综合利用重点实验室

蝴蝶兰在全世界范围的广泛流行及应用,其大量的种质资源给品种鉴定及利用和生产管理带来了极大的操作困难和能源损耗。核心种质的构建可以直接解决庞大数量的种质收集和有效利用之间的矛盾。本研究中对收集保存于本单位"广东名优... 详细信息

蝴蝶兰在全世界范围的广泛流行及应用,其大量的种质资源给品种鉴定及利用和生产管理带来了极大的操作困难和能源损耗。核心种质的构建可以直接解决庞大数量的种质收集和有效利用之间的矛盾。本研究中对收集保存于本单位"广东名优花卉种质资源圃"中的蝴蝶兰种质进行了初步的核心种质构建,旨在为今后的优异种质筛选及保存、种质创新、杂交育种辅助等提供直接有效的理论指导和研究基础。以412份蝴蝶兰种质资源为试材,参照国际植物新品种保护联盟（UPOV）制定的"蝴蝶兰DUS测试指南"的描述,通过仔细的筛选对比,从50个农艺及观赏形态性状中选取了15个兼顾观赏价值和商业价值,并具有稳定性和代表性的表型性状,其中包括9个数量性状（株高、株幅、叶长、叶宽、叶厚、叶数、花枝长度、总花朵数、花径）,以及6个质量性状（花色、花纹类型、唇色、花瓣是否蜡质、花是否具香味、花期）,研究了蝴蝶兰初级核心种质构建的方法。对比采用5个总体取样水平（10%、15%、20%、25%、30%）,两种取样方法（优先取样+多次聚类随机取样法与优先取样+多次聚类变异度取样法）,多种遗传距离（Simple matching、Jaccard、Nei&Li、主成分距离、欧式距离、马氏距离等）,以及3种系统聚类方法（重心法、类平均法、离差平方和法）共同探讨构建蝴蝶兰初级核心种质库的最佳策略,之后通过均值检验、方差同质性检验、差异显著性分析、遗传多样性分析等比较各初选核心种质库的最适应用性。采用最佳构建方法,即优先取样+多次聚类随机取样法+马氏距离+类平均法构建了5个核心样品群（Core 01ore 05）,并对比检验了5个候选核心样品群的遗传多样性和差异性等参数,最终确定30%的总体取样规模,构建了包含124份种质的蝴蝶兰初级核心种质库。该种质库可初步作为整体资源的代表性样本,在蝴蝶兰种质资源的充分开发和利用中发挥重要作用。

关键词：蝴蝶兰 Phalaenopsis 农艺及观赏形态性状表型数据初级核心种质

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

以地理来源分组和表型数据构建糜子核心种质

以地理来源分组和表型数据构建糜子核心种质

引用

第五届海峡两岸杂粮健康产业研讨会

作者：张志芬付晓峰高金锋高小丽王鹏科柴岩冯佰利西北农林科技大学陕西杨凌 712100 内蒙古自治区农牧业科学院内蒙古呼和浩特010031 内蒙古自治区农牧业科学院内蒙古呼和浩特010031 西北农林科技大学陕西杨凌 712100

本研究基于小杂粮中心保存的来自全国各地的材料,按10％的比例进行选择,只有1～2个材料的全选,有3～9个选2个.从869份糜子种质资源中选出152份高产糜子种质资源,核心种质与全部种质多样性指数的t测验结果表明两者之间无显著差异,基本能... 详细信息

本研究基于小杂粮中心保存的来自全国各地的材料,按10％的比例进行选择,只有1～2个材料的全选,有3～9个选2个.从869份糜子种质资源中选出152份高产糜子种质资源,核心种质与全部种质多样性指数的t测验结果表明两者之间无显著差异,基本能够代表总体样品的遗传多样性.152份作为核心样品已得到初步验证,核心种质包括了绝大多数特殊的种质资源,并且核心种质聚类分析结果显示152份资源可以分为4类,类别之间有较大差异.

关键词：糜子核心种质地理来源表型数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于极坐标系的两参数植物表型数据采集仪

基于极坐标系的两参数植物表型数据采集仪

引用

第十九届中国作物学会学术年会

作者：杨今胜王立春吉林农业大学农学院吉林省农业科学院资源与环境研究所

【研究背景】植物表型组学成为当前研究热点,表型组学研究需要进行大量表型数据采集。表型数据采集设备的主要研发方向是通过环境传感、无损成像、光谱分析、机器人技术、机器视觉、激光雷达和理化分析等手段采集的植物表型数据,这些设... 详细信息

【研究背景】植物表型组学成为当前研究热点,表型组学研究需要进行大量表型数据采集。表型数据采集设备的主要研发方向是通过环境传感、无损成像、光谱分析、机器人技术、机器视觉、激光雷达和理化分析等手段采集的植物表型数据,这些设备多用于室内采集,并且价格昂贵。田间植物表型数据采集多用无人机成像、激光雷达等方式,这种方式采集数据量大,对于群体表型数据采集具有重要的作用,但是对单株而言精准度较低。农业科研工作者迫切需要能够精确获取表型数据的低成本田间植物表型数据采集仪。【材料与方法】1.硬件:可收缩的带刻度软尺、陀螺仪、编码器、LCD液晶屏、主板、内存、数据存储终端和锂电池。2.软件:用C语言编写程序。3.数据采集:采集的两参数分别为长度和角度,长度采集利用可收缩的带刻度软尺实现;角度采集利用陀螺仪实现。【结果与分析】(1)硬件的组装与集成。通过排线将可收缩的带刻度软尺、编码器、LCD液晶屏、陀螺仪、主板、内存通过组装集成到一起,组成表型数据采集仪硬件,采用锂电池供电。该硬件设备已申请发明专利(专利申请号CN201811545032.4);获得3个实用新型专利(ZL201822116713.0、ZL201822116717.9、ZL201921488994.0)。(2)软件开发。用C语言编写程序,包括数据采集、数据存储、数据导出等部分。按照不同的数据采集需求,采用功能模块的方式进行不同项目的开发。(3)已开发的功能模块。(1)长度测量模块。可根据测试需求设置不同数量的长度参数,其中1个长度参数可用于测量小麦、水稻等矮秆作物株高、穗长等;2个长度参数可同时采集玉米节间的长径和短径、玉米的叶长和叶宽等;3个长度参数,可同时采集玉米的节间长径、短径和节间长度等。(2)角度测量模块,可测量叶夹角、玉米雄穗分枝角度、玉米果穗倾斜角度等;(3)长度和角度组合模块,例如玉米叶长、叶宽和叶夹角等。(4)测试方法:长度测量利用软尺带动编码器实现长度数据的读取和采集;角度测量采用极坐标系的记录方式,用仪器的一个边分别对齐待测角度的两个边,读取和采集角度数据。主机内存可存储200组数据,数据存储终端可通过U盘无限量存储数据。【结论】基于极坐标系的两参数植物表型数据采集仪,可高效采集植物器官的长度、角度、叶面积等表型数据。亦可针对不同作物表型数据采集需求进行个性化程序设计,采集效率高,数据精确,以EXCEL格式存储数据,数据导出和分析便利。

关键词：极坐标系表型数据采集仪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：