为深入了解武夷茶树(Camelliasinensis,异名:TheaboheaL.)的遗传多样性与背景关系,收集126个武夷茶树品种/品系与223个来自12个不同地区的优异茶树品种/品系,共349份茶树资源。采用基因分型测序(Genotyping by sequencing,GBS)技术筛选...为深入了解武夷茶树(Camelliasinensis,异名:TheaboheaL.)的遗传多样性与背景关系,收集126个武夷茶树品种/品系与223个来自12个不同地区的优异茶树品种/品系,共349份茶树资源。采用基因分型测序(Genotyping by sequencing,GBS)技术筛选出973个高质量核心SNP进行茶树遗传多样性及背景关系分析。基于模型的遗传结构(Structure)、系统发育树(NJtree)和主成分分析(PCA)结果表明,349个茶树可分为5个亚群,亚群聚类主要是基于茶树之间的亲缘关系,而不是树型或叶形等形态特征。基因流分析表明,从闽南地区到武夷山地区和武夷山地区到浙江地区存在基因渗入。遗传相似度分析显示,在349个茶树中有136对样本的遗传相似系数大于0.9,其中有26对涉及武夷茶树品种/品系。通过两两比对的辨识度分析,从973个SNP标记中筛选出21个可100%识别349个茶树品种/品系的SNP标记,其中18个SNP标记即可100%识别126个武夷茶树品种/品系,并建立遗传指纹图谱与开发鉴定引物。研究结果为今后武夷茶树种质资源的管理和育种提供有价值的信息。展开更多
脉冲星搜寻是射电天文领域的重要研究方向。随着大型射电望远镜的不断建设和发展,数据量呈指数增长,如何及时从快速获取的海量数据中准确识别脉冲星信号成为当前面临的巨大挑战。以低频射电阵列(Low Frequency Array,LOFAR)联合阵列巡...脉冲星搜寻是射电天文领域的重要研究方向。随着大型射电望远镜的不断建设和发展,数据量呈指数增长,如何及时从快速获取的海量数据中准确识别脉冲星信号成为当前面临的巨大挑战。以低频射电阵列(Low Frequency Array,LOFAR)联合阵列巡天项目的观测数据为例,设计了针对单脉冲信号识别的10个特征变量,进一步研究了XGBoost结合包裹式特征选择法在单脉冲信号识别中的应用,并对比分析了GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、AdaBoost、随机森林和BP(Back Propagation)神经网络等模型对单脉冲信号识别的效果。实验结果表明,XGBoost结合包裹式特征选择法在单脉冲信号识别方面更具综合优势,误分类率最低,分类结果的精确率、召回率与F1分数最高,平均高出其他模型1到2个百分点。从特征选择上来说,有9个特征被选为最优特征。本研究设计的特征变量和识别方法可为我国开展以500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)探测信号为主的脉冲星搜寻提供方法和技术参考。展开更多
文摘为深入了解武夷茶树(Camelliasinensis,异名:TheaboheaL.)的遗传多样性与背景关系,收集126个武夷茶树品种/品系与223个来自12个不同地区的优异茶树品种/品系,共349份茶树资源。采用基因分型测序(Genotyping by sequencing,GBS)技术筛选出973个高质量核心SNP进行茶树遗传多样性及背景关系分析。基于模型的遗传结构(Structure)、系统发育树(NJtree)和主成分分析(PCA)结果表明,349个茶树可分为5个亚群,亚群聚类主要是基于茶树之间的亲缘关系,而不是树型或叶形等形态特征。基因流分析表明,从闽南地区到武夷山地区和武夷山地区到浙江地区存在基因渗入。遗传相似度分析显示,在349个茶树中有136对样本的遗传相似系数大于0.9,其中有26对涉及武夷茶树品种/品系。通过两两比对的辨识度分析,从973个SNP标记中筛选出21个可100%识别349个茶树品种/品系的SNP标记,其中18个SNP标记即可100%识别126个武夷茶树品种/品系,并建立遗传指纹图谱与开发鉴定引物。研究结果为今后武夷茶树种质资源的管理和育种提供有价值的信息。