基于频率的Read Mapping种子选择算法

选择具有最低频率的最优种子是一个复杂的计算问题,往往需要很长时间.提出了一种read的基于频率的合并种子选择算法(FMSS),该算法能够高效地选择接近最优的种子集合,可用于改善现有映射工具的性能.实验对比了平均种子选择方法和当前最优的种子选择策略(OSS,optimal seed solver),结果显示FMSS算法能够用很少的时间代价给出接近OSS的最优种子集合,这表明FMSS算法可集成到现有映射工具中用于处理更大规模的read mapping问题.

辣椒四倍体的果形态学研究

辣椒(Capsicum annuum L．)品种Shishitoh 562，Chigusa和Jalapeno的种子用秋水仙碱(1．0％)处理获得四倍体植株。这几个品种的四倍体椒果的平均种子数和成熟果长分别为其二倍体果的18％和74％。品种Chigusa的四倍体果径和果重比二倍体的增加10％。二倍体和四倍体果形态学方面的差异在秋水仙碱处理的当代和其继代上都几乎一样。

基于概率密度函数的加权变换在能谱测量中的应用

能谱处理算法是提升探测系统能量分辨率的重要方法之一。其中,种子局部平均(seeded localized averaging,SLA)算法是一种比较新颖的处理算法,采用平均计算的方式对多个道址的信号进行处理输出,但在处理对称双峰及偏峰时会出现峰位飘移及生成不存在的虚峰等问题。针对该问题通过赋予不同的权重、引入均值不等式和优化迭代参数等改进方法,提出了一种基于概率密度函数迭代的加权平均变换(weighted average transform,WAT)算法,利用概率密度函数模型描述探测器的随机输入信号,在对符合设定分布的随机输入信号累积处理过程中,利用加权平均的计算方式来处理信号。WAT算法保留了SLA算法原有的性质,还提高了非对称峰输入的能量分辨率,进一步提高了原始输入分布的适应性,解决了SLA算法处理时双峰输入后出现虚峰及重合峰等问题,偏峰处理将半高宽由741改善为435,峰位未飘移且未出现虚峰。利用WAT算法,对输入信号为高斯分布、对数高斯分布及多峰分布的情况进行数值模拟,验证了WAT算法用于能谱求解的有效性。