克隆牙鲆和普通牙鲆血液生理生化指标的比较

以中国水产科学研究院北戴河中心实验站养殖的双单倍体(DH)牙鲆(Paralichthys olivaceus)作为亲鱼,采用冷休克方法抑制第二极体排出,建立牙鲆克隆家系。以普通牙鲆的一个家系作为对照组,在同样饲养条件下进行培育。实验组和对照组均为2+龄鱼,克隆家系随机抽取5尾,体质量(1 398±88)g;普通群体随机抽取10尾,体质量(1 749±125)g。分别采集血液进行血液生理和生化指标的比较分析。结果表明:1)克隆牙鲆的红细胞数量(RBC)、血红蛋白数量(HGB)、平均血红蛋白量(MCH)、红细胞压积(HCT)极显著低于普通牙鲆(P<0.01),而在其他血液生理指标上二者没有显著性差异(P>0.05);2)克隆牙鲆在白球比(ALB/GLB)、谷草转氨酶/谷丙转氨酶(AST/ALT)比值、谷草转氨酶(AST)3个指标上显著高于普通牙鲆(P<0.05),其中AST差异达到极显著水平(P<0.01),而碱性磷酸酶(ALP)、总胆固醇(CHO)、尿素氮(BUN)3项指标,克隆牙鲆极显著低于普通牙鲆(P<0.01)。克隆牙鲆血液生理指标的平均变异系数为5.50%,普通牙鲆的则为9.21%,其中克隆牙鲆红细胞平均体积(MCV)的变异系数仅为1.52%。克隆牙鲆血液生化指标的变异系数平均为10.56%,普通牙鲆的则为27.23%,达到克隆牙鲆的2.58倍。结果证实,克隆牙鲆个体间的一致性较好,作为指标生物,效果优于普通牙鲆等海产鱼类。

基于图模型的克隆代码演化痕迹构建及模式识别

针对克隆跟踪不精确、演化模式识别繁琐以及克隆群合并现象处理困难等问题,提出一种改进的克隆代码演化痕迹构建及模式识别方法。在相邻版本使用主题概率模型实现克隆群初步映射,计算代码位置重叠率及文本相似度完成克隆片段映射,修复克隆群映射得到精确的相邻版本克隆映射结果。依据相邻版本间建立映射的克隆群数量关系及交叉程度识别短期演化模式,构建图模型,将克隆群作为点、映射关系作为边,并根据产生形式为克隆群标注短期演化模式。使用广度优先搜索算法提取克隆家系,按照克隆家系中包含的克隆群种类及是否有环识别长期演化模式。对5款开源软件的70个版本进行实验,结果表明,运用该方法约95%的克隆在演化中保持稳定,约1%的克隆经历了合并复合,并且80%左右克隆代码的生命周期未超过发布版本总数的一半。

基于软件演化历史识别并推荐重构克隆的方法

现有克隆代码重构研究局限于单一版本的静态分析,忽略了克隆代码的演化过程,这导致在克隆代码重构决策方面缺乏有效的方法。因此文中首先从克隆检测、克隆映射、克隆家系以及软件维护日志管理系统中提取与克隆代码密切相关的演化历史信息;其次识别出需要重构的克隆代码,同时识别出跟踪的克隆代码,然后提取与重构相关的静态特征和演化特征,并构建特征样本数据库;最后对比多种机器学习的方法对,选出效果最佳的分类器推荐重构克隆。在7款软件近170个版本上进行的实验表明,推荐重构克隆代码的准确度达到90%以上,这为软件开发和维护人员提供了更加准确、合理的代码重构建议。