绵羊IQCA1、PARS2及ANO7多态性与胴体性状的关联分析

旨在探究IQCA1、PARS2及ANO7多态性与胸椎数和胴体长的相关性,筛选提高绵羊胴体品质的重要分子标记。利用Sequenom MassARRAY^(■)SNP技术检测苏尼特羊和小尾寒羊2个绵羊群体与胴体性状相关候选基因IQCA1、PARS2及ANO7单核苷酸多态性(SNPs)位点,进行群体遗传学分析,并与表型性状进行关联分析。结果表明,IQCA1基因g.4692837G>A,PARS2基因g.30789785C>T、g.30789946T>A、g.30789995C>T、g.30790544T>C和ANO7基因g.535119G>A、g.535343T>C、g.541221C>T、g.541186T>C共计9个SNPs位点在小尾寒羊和苏尼特羊中均与胸椎数不显著相关(P>0.05)。SNPs与胴体长相关性分析结果表明,小尾寒羊群体中,IQCA1 g.4692837G>A,PARS2 g.30789785C>T、g.30789946T>A、g.30789995C>T、g.30790544T>C,ANO7 g.535119G>A、g.535343T>C、g.541221C>T、g.541186T>C位点均与胴体长不显著相关(P>0.05)。综上所述,在苏尼特羊群体中,IQCA1、PARS2与ANO7的SNPs位点与胸椎数性状均不显著相关。在小尾寒羊群体中,IQCA1、PARS2与ANO7的SNPs位点与胸椎数和胴体长性状也均不显著相关。

用免疫量子克隆算法估计声源频率和DOA的SPM方法

提出了一种可用于同时估计声源频率和波达方向(DOA)的信号相位匹配(SPM)方法。通过SPM原理方位估计的最小二乘解,构造了以信号方位和频率作为双自变量的适应度函数,采用免疫量子克隆算法(IQCA)对其进行非线性全局寻优。该方法在保留SPM方位估计算法低信噪比下具有高分辨率优势的基础上,改善了传统SPM方位搜索计算量大,需设置固定搜索步长和频带范围的问题,使信号相位匹配原理不仅扩展到了二维参数的联合估计,而且加速了搜索最优参数的收敛过程。-10dB信噪比时,宽频带和角度搜索范围内的100次独立Monte-Carlo实验表明,方位和频率估计值的标准差可分别达到1.444°和0.3611Hz,同时运算耗时较传统SPM方法缩短94%,适于工程应用。

估计声信号二维参数的免疫量子克隆算法

信号相位匹配(SPM)原理同时估计信号方位和频率两参数时,因计算量大,需设置固定的搜索步长和频带范围。针对该问题,提出了一种利用免疫量子克隆算法(IQCA)对声源波达方向和频率二维参数进行快速联合估计的高分辨方法。将SPM原理的奇异值分解(SVDSPM)判别准则作为具有双自变量(方位和频率)的适应度函数,并通过IQCA对该适应度函数进行非线性全局寻优,不仅实现了SPM的二维联合估计方法,而且加速了搜索最优参数的收敛过程。IQCA算法对SVDSPM的估计不仅提高了算法实时性,且与标准遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)和量子进化算法(QEA)相比,大大提高了估计精度和稳定性。同时,双源估计的结果也表明本文算法在低信噪比下的性能优于MUSIC算法。