11个优良侧耳菌株的同工酶及可溶性蛋白综合分析

本试验采用电泳技术对白灵侧耳、阿魏侧耳、刺芹侧耳、鲍鱼侧耳、糙皮侧耳等侧耳属的5个种11个优选菌株的液体菌种,进行了酯酶同工酶、过氧化物酶同工酶、漆酶同工酶及可溶性蛋白图谱分析。结果表明单独利用一种同工酶或可溶性蛋白图谱难以区分供试菌株,如将各图谱进行综合聚类分析则可准确区分。综合聚类分析表明,所选菌株均为不重复菌株,在2.828≤D≤3.000(最短距离法)和3.000≤D≤3.317(最长距离法)水平上均可聚为5大类,即侧耳属5个不同种,这与它们各自的形态学特征相一致。

苦荞农艺性状遗传多样性分析及综合评价

为了对苦荞品种在吉林西部地区的高效利用提供理论依据,2021年在白城种植了从国内多地引进的20份苦荞品种,并对其13个农艺性状进行主成分分析和聚类分析。结果表明,13个农艺性状的变异系数为6.19%~45.38%,具有丰富的遗传多样性。由主成分分析结果可知,20份苦荞品种的13个表型性状指标转化为4个综合指标,累计贡献率达86.919%,根据主成分表型性状的特征向量,可将其称为粒型因子、籽粒质量因子、株型因子、产量因子。聚类分析表明,20份苦荞品种可划分为株高较高、株粒数和株粒质量较低的长粒形苦荞品种,株高较矮、株粒数和株粒质量较高的苦荞品种,茎秆较粗、千粒质量大、株粒数和株粒质量较大的短粒形苦荞品种等3类。综合主成分分析和聚类分析,发现了高秆、矮秆、高产、大粒、粗秆、长粒形、短粒形的育种亲本材料以及生产上可直接利用的矮秆高产苦荞品种。

基于隐结构模型分析的心血管疾病中医问诊证候分类研究

目的探讨心血管疾病的中医问诊证候分类特征,为中医证候诊断标准的建立提供客观依据。方法利用中医心系问诊采集量表,采集大样本心血管疾病临床病例,根据问诊信息的"有、无"分别赋值"1、0",建立问诊数据库;基于隐结构分析,找出规律,建立隐结构模型;人机结合,对部分隐变量进行综合聚类分析和类的细分;基于模型结果,分析心血管疾病的临床中医问诊证候分类特征。结果心血管疾病中医问诊证候以心气虚、心阳虚、气阴两虚、痰湿、血瘀、气滞、心火亢盛、津液亏虚为主,并兼见胃气上逆、肾气不固、脾胃虚寒等证,其出现率依次为46%、23%、34%、18%、19%、39%、14%、1.7%、19%、27%、25%,并提示了这些证候与关系密切的各问诊症状之间的相关性(包括出现的概率和互信息)。结论隐结构分析方法能为中医证候的分类提供定性定量依据,并提示综合聚类分析和类的细分方法的应用能进一步明确隐变量与变量之间的定量关系,从而为临床中医证候标准的建立提供依据。

阿魏蘑的DNA指纹分析与鉴定

为及时制止阿魏蘑菌株混乱现象的产生,对国内现有的11株栽培常用的阿魏蘑菌株进行DNA指纹分析;以RAPD、ISSR、SRAP多态性分析的方法为主,用筛选出来的8条RAPD、ISSR、SRAP引物共扩增出116个较为清晰的DNA条带,然后进行聚类分析;结果表明,可将11个供试菌株分为4个群体:类Ⅰ:包括Pl.f 0007;类Ⅱ:包括Pl.f 0002;类Ⅲ:包括Pl.f 0003;类Ⅳ:包括余下的8个菌株。为阿魏蘑的核心种质的构建和资源的科学保存提供了依据,并为规范阿魏蘑的生产奠定了基础。

基于苍术属植物水溶性成分HPLC指纹图谱的化学亲缘关系研究

采用高效液相色谱法建立不同产地的苍术属植物水提物不同极性部位的指纹图谱,并运用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"及SPSS软件对其进行相似度评价及综合聚类分析,以探讨苍术属7种植物的种间亲缘关系。结果显示:茅苍术与罗田苍术聚为一类,北苍术与朝鲜苍术、部分茅苍术聚为一类,关苍术与白术聚为一类,鄂西苍术单独聚为一类,该聚类分析结果与以挥发性成分为指标的聚类分析结果一致。苍术属植物水溶性成分HPLC指纹图谱的建立及聚类分析可为苍术属植物的分类,寻找苍术属植物亲缘关系提供可靠依据。

灰色系统理论在矿床经济评价中的应用

以灰色理论为基础,结合石材矿床实例,详细介绍了综合灰色聚类分析、灰色关联度分析以及灰色局势决策分析等方法的灰色经济评价方法体系,并给出了石材矿床实例应用的结果。

小麦赤霉病产量损失预测方法研究

赤霉病是影响小麦产量的主要病害之一,开展小麦赤霉病产量损失预报对农业生产和国家粮食安全都具有重要意义。利用全国小麦赤霉病产量损失资料、旬平均气温、旬降水量、旬日照时数、旬阴雨日数等资料,根据动态综合聚类指标,建立了赤霉病对小麦产量造成损失的动态预测方法。预测结果表明,10年增减符号预测正确率达90%,产量损失预测平均准确率达75·5%。

精细油藏描述中的大数据技术及其应用

精细油藏描述研究内容特别丰富,积累了海量数据资料,为大数据技术应用提供了坚实的基础。同时,精细油藏描述由数字化向智能化转型和快速发展进步,需要大数据技术提供支撑。从基础统计数据和综合研究成果数据2方面,阐述了精细油藏描述中大数据的特点。除了这2类数据表资源,精细油藏描述中大数据还包括测井解释图版、地震解释数据体、地质模型等各类数据体以及各种成果图件。结合科研实践,从地层自动精细划分与对比、储层沉积微相(或储层构型)自动批量判别分类、测井精细批量二次解释、聚类分析储层综合定量评价和多点地质统计学三维地质建模等5方面介绍大数据技术在精细油藏描述中的应用。精细油藏描述中大数据技术应用存在的问题包括大数据技术数据库的建设、大数据技术信息挖掘、大数据的代表性问题、大数据多种类型数据之间的融合、大数据应用的安全性问题、大数据应用领域拓展等;未来发展方向主要包括大数据应用平台建设、大数据技术信息挖掘方法优化、大数据质量控制、大数据中的可视化技术创新、海量油田开发大数据的标准化管理、大数据技术在非常规油气精细油藏描述中的应用探索等。