红麻6个重要产量性状的QTL定位

【目的】研究红麻重要产量性状的QTL定位,促进红麻分子辅助育种基础科学研究。【方法】以埃及的阿联红麻与福建农林大学育成的高产抗病优质新品种福红992作为亲本进行杂交,自交衍生的162个F2﹕3家系为材料,通过一年两点的随机区组田间试验,测定了红麻株高、茎粗、节数、单株鲜皮重、单株干皮重和种子千粒重6个重要产量性状的数据,采用混合线性模型的复合区间作图法进行了QTL定位及其遗传互作效应分析。【结果】相关分析结果表明,除种子千粒重外,其它性状之间均存在明显的正相关性。在两地共定位了2个株高QTL、2个茎粗QTL、2个节数QTL、1个单株鲜皮重QTL、2个单株干皮重和2个种子千粒重QTL。【结论】在两地检测到11个QTL,主要集中分布在第6、11、14、9、13、17和4连锁群上,这些QTL在连锁群上分布不均匀,具有集中分布的特点。

红麻五个质量性状在遗传连锁图谱中的初步定位

红麻遗传连锁图谱的构建和性状的基因定位,可促进红麻的分子辅助育种研究的发展。本研究以埃及的阿联红麻与福建农林大学育成的高产优质抗病新品种福红992杂交,F1和F2自交衍生162个F2:3家系为材料,在我们前期已完成的红麻遗传连锁图谱构建的工作基础上,对红麻的叶柄色、叶形、花冠大小、花冠形状、后期茎色5个质量性状进行基因定位。用Mapmaker/Exp 3.0软件进行连锁分析,结果表明,后期茎色基因与叶柄色基因连锁,存在紧密的连锁关系,其遗传距离为2.8 cM,定位于第5条连锁群;花冠大小与花冠形状这2个基因之间也存在一定的连锁关系,其遗传距离为14.7 cM,定位于第6条连锁群,叶型与花冠大小和花冠形状的遗传距离分别为38.2 cM与23.5 cM,虽然都定位于第6条连锁群,但是否存在连锁关系有待进一步研究。所获结果在红麻遗传学和育种学上有一定的现实意义和分子辅助育种实用价值。

水溶液中电沉积Fe-Nd-P合金的研究

采用恒电流沉积法,在含有NdCl3的酸性镀液中获得了不同Nd含量的Fe Nd P合金镀层.利用电子显微分析、能谱分析研究了镀层的形貌及成分.测得从H3PO3镀液中获得Fe Nd P合金镀层中稀土元素Nd的质量分数高达71.51%.通过测试镀层的沉积速率,研究了水溶液电沉积Fe Nd P工艺中金属盐、络合剂浓度、电流密度、镀液pH值、温度等对镀层沉积速率的影响,确定了最佳镀液配方及工艺条件.

直线无刷直流电动机单神经元P ID控制仿真

研究了一种新型永磁直线无刷直流电动机的精确定位系统。以DSP(TM S320LF 2407)作为核心控制器,光栅作为位置传感器,控制策略采用的改进的单神经元P ID控制算法。通过在A nsoft的S im p lorer6综合仿真平台下进行的系统仿真,验证了控制策略的有效性,为进一步研究奠定了基础。

WO_3基的掺杂及其气敏感特性的研究

在三氧化钨粉体材料中加入4wt%瓷粉和不同质量比的金属及金属氧化物,以恒温600℃烧结1小时制成傍热式厚膜可燃性气体敏感元件。本文采用静态电压测量法,研究了元件的加热电压与电导率、元件灵敏度、响应与恢复特性,讨论了元件的气敏性能和加热功率的关系。实验结果显示WO3基元件掺入一定的杂质在加热功率为600mW时能开发成适合不同燃气的敏感元件。

LW17A—145单断口瓷柱式SF_6断路器系列

对LW17A-145 SF_6断路器及HMB-4液压弹簧机构的使用范围、技术参数、结构特点及工作原理等进行了介绍。

简述水文地质对工程地质勘察的影响

近几年来,由于建筑工程的增加和气候的不断变化,地质灾害发生地越来越频繁,严重威胁着人们的生命财产和居住环境。这些地质灾害严肃地告诉人们,水文地质问题在工程土质勘察中,必须要引以重视。本文从水文地质勘察内容谈起,阐述了地下水对岩土类工程的影响和危害,进而对如何进行有效预防和治理展开研究讨论,以期对以后的工程设计和施工给出充分的资料依据,从而确保和提高工程质量。

异型钢模板的设计与制作

分析了异型钢模板的特点，提出了异型钢模板的设计、制作要求。

枫树垭2号隧道岩溶发育特征及影响因素分析

本文结合工程实例,介绍了多种勘察手段的应用,基本查明了工程区的岩溶发育特征,并从地质构造、地形地貌、岩性等方面分析区内岩溶发育的原因,进而评价岩溶对隧道的影响。

某医院体检人群中尿微量白蛋白/肌酐比值检测情况分析

目的 了解体检人群尿微量白蛋白/肌酐比值（albumin-to-creatinine ratio,ACR）阳性率情况,分析尿微量白蛋白/肌酐比值的影响因素.方法 670名完成尿ACR检测的健康体检者,根据肾脏病预后质量倡议指南（K/DOQI）推荐的ACR水平分为2组：ACR阳性组（男性：ACR≥17 mg/g;女性：ACR≥25 mg/g）,正常组（男性：ACR〈17 mg/g;女性：ACR〈25 mg/g）.采用单因素和多因素Logistic回归模型评估年龄、性别、超重或肥胖、高血压、糖代谢紊乱（高血糖）、高三酰甘油血症、高胆固醇血症、高低密度脂蛋白血症、低高密度脂蛋白血症及高尿酸血症等对ACR结果的影响程度.结果 670名健康体检人群中ACR阳性54名,发生率8.1％.正常组与ACR阳性组间,年龄、体质指数、腰围身高比、收缩压、舒张压、血糖、尿酸组间比较差异具有统计学意义[年龄（47.6±11.3）岁比（53.8±11.9）岁,t=-3.858,P〈0.01;体质指数（24.1±3.1）kg/m2比（24.9±3.5）kg/m2,t=-1.982,P〈0.05;腰围身高比0.5±0.5比0.5±0.1,Z=-2.146,P〈0.05;收缩压（115.3±15.6）mmHg（1mmHg=0.133 kPa）比（130.9±23.7）mmHg,t=-4.755,P〈0.01;舒张压（72.3±9.2）mmHg比（80.0±9.8）mmHg,t=-5.897,P〈0.01;血糖（4.6±1.2）mmol/L比（5.6±2.8）mmol/L,t=-2.466,P〈0.01;尿酸（362.99±92.80）μmol/L比（397.7±95.6）μmol/L,t=-2.633,P〈0.01].三酰甘油、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇组间比较差异无统计学意义（P〉0.05）.应用单因素Logistic回归模型进行评估,年龄、高血压、糖代谢紊乱、高密度脂蛋白胆固醇降低是影响ACR结果的影响因素.在多因素Logistic回归模型中,与ACR比较差异有统计学意义的变量包括：高血压（OR：2.843,95％CI：1.472～5.493,P〈0.01）、糖代谢紊乱（OR：2.132,95％CI：1.042～4.365,P〈0.05）.随着危险因素的聚集,ACR阳性率显著上升,与基线时不具有危险因素者相比,具有4个及以上危险因素者其OR值达18.281.结论 高血压及糖代谢紊乱是影响ACR阳性率的重要因素,而随着危险因素聚集个数增加,ACR阳性检出率亦明显上升.