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基于水稻QTL定位分析预测单穗粒重最优基因型 被引量:6
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作者 赵彦宏 朱军 +5 位作者 杨剑 徐海明 高用明 宋佑胜 石春海 邢永忠 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1856-1861,共6页
选择符合需要的基因型个体是育种实践中的重要环节,而理想基因型的预测则又是其前提。本文以水稻"珍汕97B×明恢63"的F1杂种(汕优63)所衍生的永久F2群体为材料,对单穗粒重进行了QTL定位分析,并对不同环境下单穗粒重的最... 选择符合需要的基因型个体是育种实践中的重要环节,而理想基因型的预测则又是其前提。本文以水稻"珍汕97B×明恢63"的F1杂种(汕优63)所衍生的永久F2群体为材料,对单穗粒重进行了QTL定位分析,并对不同环境下单穗粒重的最优株系(SL)和最优杂种(SH)的基因型及其遗传效应值进行了预测。结果表明,QTL定位分析共检测到9个与单穗粒重相关的QTL,其中7个具有环境互作效应;上位性是控制水稻单穗粒重遗传变异的一个重要的遗传组分。最优基因型预测显示,不同环境下最优株系(SL)与最优杂种(SH)的基因型及遗传效应值不同。在两个环境中,SH的遗传效应值都是最高的。因此,SH将能够充分挖掘单穗粒重的最大潜力。9个QTL全为杂合或全为纯合均不是最佳选择,预测得到的SH有近一半的QTL是纯合基因型。同时讨论了在育种中获得SL和SH的途径。 展开更多
关键词 水稻 QTL定位 最优基因 单穗粒重
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小麦单株穗数的遗传分析及基于QTL定位的最优基因型预测 被引量:8
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作者 王培 李晓林 +5 位作者 杨林 吴青霞 杨子博 白志元 李立群 李学军 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期820-827,共8页
为给小麦育种提供参考,以种植于陕西杨凌、岐山、乾县三地的中国春(母本)×兰考大粒(父本)F2∶3家系为材料,对小麦单株穗数进行数量性状主基因+多基因混合模型遗传分析和QTL定位,并对最优株系基因型及遗传效应进行预测。结果表明:(1... 为给小麦育种提供参考,以种植于陕西杨凌、岐山、乾县三地的中国春(母本)×兰考大粒(父本)F2∶3家系为材料,对小麦单株穗数进行数量性状主基因+多基因混合模型遗传分析和QTL定位,并对最优株系基因型及遗传效应进行预测。结果表明:(1)单株穗数符合数量性状遗传特征,由一对加性和部分显性主基因(A-1模型)控制。(2)联合分析三个环境下的单株穗数得到9个控制单株穗数的QTL位点,其中QPn4B-2为主效位点,具有增穗的加性效应,与遗传分析结果相吻合,同时还得到自身无主效应但存在较强上位效应的5个位点;单独分析得到具有QTL与环境互作效应的7个位点,可见上位效应及环境互作效应对小麦单株穗数遗传有较大的影响。(3)在排除基因与环境互作效应以及分别考虑三地基因与环境互作效应4种情况下,单株穗数最优基因型预测效应值较中国春(P1)分别增加了1.45、1.45、1.9337和1.45,其中岐山地区预测效应值最高,达3.954 2,由此可推知此杂交组合后代在提高单株穗数这一性状上存在较大潜力;岐山地区最优株系QTL基因型在QPn2A、QPn6B位点上与杨凌和乾县两地不同,可见不同环境所对应的最优株系基因型存在差异。预测了普通最优株系的最佳基因型组合,同时讨论了在育种中获得最优株系的途径。 展开更多
关键词 小麦 单株穗数 基因+多基因混合遗传模型 QTL定位 最优基因
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改进的K-means融合微粒群优化的基因选择方法 被引量:1
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作者 杜洪波 白阿珍 朱立军 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2018年第1期66-70,74,共6页
为了解决基因选择困难问题,提出一种基于改进的K-means算法融合微粒群优化(IKPSO)的基因选择方法。该方法首先运用过滤法(Relief)对基因进行筛选,选择出对分类贡献大的基因构成备选基因子集;然后,利用改进的K-means算法将备选基因子集... 为了解决基因选择困难问题,提出一种基于改进的K-means算法融合微粒群优化(IKPSO)的基因选择方法。该方法首先运用过滤法(Relief)对基因进行筛选,选择出对分类贡献大的基因构成备选基因子集;然后,利用改进的K-means算法将备选基因子集划分为一定数目的簇,并运用微粒群(PSO)对每一类簇进行搜索选择出相应类簇中的最优和次优基因构成最优特征基因子集;最后,训练支持向量机(SVM),并利用其分类的性能来评价获得的最优特征基因子集的质量。在两个典型的、公开的小样本的高维微阵列数据集上进行的实验,结果表明该IKPSO算法总体分类性能相对较好,并且与传统方法相比,IK-PSO分类性能得到显著的提高,证明了IK-PSO的可行性以及有效性。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 基因选择 过滤法 备选基因子集 PSO SVM 最优特征基因子集
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机器人足球比赛系统中的机器人任务分配方法 被引量:1
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作者 王兴 杨宜民 《计算机与现代化》 2012年第2期14-18,共5页
针对基于遗传算法的多机器人任务分配方法中,由于初始种群是随机产生不能很好地表征整个解空间,而容易陷入局部最优解的问题,提出一种新的多机器人任务分配方法。该方法根据机器人效用函数值来确定个体基因,从而产生初始种群,并引进分... 针对基于遗传算法的多机器人任务分配方法中,由于初始种群是随机产生不能很好地表征整个解空间,而容易陷入局部最优解的问题,提出一种新的多机器人任务分配方法。该方法根据机器人效用函数值来确定个体基因,从而产生初始种群,并引进分层遗传算法来实现具有不同最优基因的群体分开演化。仿真实验表明,该方法比传统的遗传算法有更高的寻优效率和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 任务分配 分层遗传算法 初始种群 效用函数值 最优基因
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Genomic Signal Enhancement by Clustering 被引量:1
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作者 ZHENGWei-Mou 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2003年第5期631-634,共4页
Weight matrix models for signal sequence motif are simple. A main limitation of the models is the assumption of independence between positions. Signal enhancement is achieved by taking the total likelihood as the obje... Weight matrix models for signal sequence motif are simple. A main limitation of the models is the assumption of independence between positions. Signal enhancement is achieved by taking the total likelihood as the objective function for maximization to cluster sequences into groups with different patterns. As an example, the initial and terminal signals for translation in rice genome are examined. 展开更多
关键词 genomic signals cluster analysis
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