针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入...针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.展开更多
谷子(Setaria italica L.)是我国北方地区重要的粮食作物,籽粒营养丰富,且富含多种类黄酮物质,对生长发育和品质形成发挥着重要作用。目前谷子籽粒类黄酮合成及粒色形成相关调控机制研究较少。分析谷子类黄酮含量及粒色性状相关的QTL,...谷子(Setaria italica L.)是我国北方地区重要的粮食作物,籽粒营养丰富,且富含多种类黄酮物质,对生长发育和品质形成发挥着重要作用。目前谷子籽粒类黄酮合成及粒色形成相关调控机制研究较少。分析谷子类黄酮含量及粒色性状相关的QTL,为类黄酮合成关键基因的精细定位、克隆及功能研究奠定基础,同时,也为揭示谷子类黄酮合成及代谢机制和培育富含类黄酮谷子品种提供技术支撑。本研究以红粒色高类黄酮品种金苗红酒谷和黄粒色低类黄酮品种豫谷28为亲本构建的包含150个家系的重组自交系(RIL)群体为试验材料,在谷子成熟期对籽粒粒色和类黄酮含量相关性状进行分析。同时,采用复合区间作图法(composite interval mapping,CIM)对粒色和类黄酮含量进行QTL定位与分析,并对QTL置信区间内的候选基因进行预测。相关性分析表明,类黄酮含量与粒色呈显著正相关。共定位到4个与类黄酮含量相关和11个与粒色相关的QTL,分别位于1号、2号、5号、6号、7号、8号和9号染色体上,单个QTL的表型贡献率为2.01%~29.25%,6个为主效QTL,其中,qSC1-2和qFLA1-1、qSC7-1和qFLA7-1、qSC9-3和qFLA9-1为2个性状下共同定位到的QTL。通过基因预测与功能注释,筛选出QTL置信区间内5个与类黄酮物质合成及代谢相关的候选基因,表明类黄酮物质的合成、代谢及利用相关基因极有可能控制了这些基因的表达。15个QTL分别聚集于7条染色体上,基于基因功能注释,共筛选了5个与谷子类黄酮合成及代谢相关的候选基因,表明不同QTL位点参与到了共同遗传机制,并可通过分子标记辅助选择进行类黄酮合成及代谢等有利基因的聚合育种。展开更多
文摘针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.
文摘谷子(Setaria italica L.)是我国北方地区重要的粮食作物,籽粒营养丰富,且富含多种类黄酮物质,对生长发育和品质形成发挥着重要作用。目前谷子籽粒类黄酮合成及粒色形成相关调控机制研究较少。分析谷子类黄酮含量及粒色性状相关的QTL,为类黄酮合成关键基因的精细定位、克隆及功能研究奠定基础,同时,也为揭示谷子类黄酮合成及代谢机制和培育富含类黄酮谷子品种提供技术支撑。本研究以红粒色高类黄酮品种金苗红酒谷和黄粒色低类黄酮品种豫谷28为亲本构建的包含150个家系的重组自交系(RIL)群体为试验材料,在谷子成熟期对籽粒粒色和类黄酮含量相关性状进行分析。同时,采用复合区间作图法(composite interval mapping,CIM)对粒色和类黄酮含量进行QTL定位与分析,并对QTL置信区间内的候选基因进行预测。相关性分析表明,类黄酮含量与粒色呈显著正相关。共定位到4个与类黄酮含量相关和11个与粒色相关的QTL,分别位于1号、2号、5号、6号、7号、8号和9号染色体上,单个QTL的表型贡献率为2.01%~29.25%,6个为主效QTL,其中,qSC1-2和qFLA1-1、qSC7-1和qFLA7-1、qSC9-3和qFLA9-1为2个性状下共同定位到的QTL。通过基因预测与功能注释,筛选出QTL置信区间内5个与类黄酮物质合成及代谢相关的候选基因,表明类黄酮物质的合成、代谢及利用相关基因极有可能控制了这些基因的表达。15个QTL分别聚集于7条染色体上,基于基因功能注释,共筛选了5个与谷子类黄酮合成及代谢相关的候选基因,表明不同QTL位点参与到了共同遗传机制,并可通过分子标记辅助选择进行类黄酮合成及代谢等有利基因的聚合育种。