基于SNP遗传图谱定位玉米雄穗分枝数和主轴长QTLs

以玉米雄穗分枝数差异显著的自交系豫086(分枝数多)和豫M 1-7(分枝数少)杂交获得F1,通过单粒传法获得含177个株系的F7 RIL群体。以玉米10 kb SNP芯片进行RIL群体基因分型,构建高密度遗传图谱,并利用QTL Cartographer 2.5对郑州和海南2个环境下玉米雄穗分支数(Tassel branch number,TBN)和玉米雄穗主轴长(Total tassel length,TTL)进行QTL分析。结果表明,构建的高密度遗传图谱覆盖玉米10条染色体,包含1 792个簇,覆盖基因组长度为2 109.45 cM,相邻簇之间平均距离为1.18 cM。在此图谱基础上采用复合区间作图法,在2个环境下共检测到了24个雄穗相关性状QTLs。其中7个与TBN相关QTL分布于第3, 8和10条染色体上,单个QTL的表型变异范围是6.74%~13.88%;其余17个为与TTL相关QTL,位于第1,3,5,6,8和9染色体上,单个QTL位点可解释5.59%~18.66%的表型变异。在2个环境下检测到了一个相同的TTL相关QTL位点(qTTL1-2)和2个既控制TBN又控制TTL的QTL位点(qTBN8郑州,qTTL8郑州;qTBN8-3海南,qTTL8海南)。

LMD-KICA滚动轴承信号特征提取方法研究

在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征。首先将源信号进行LMD分解,根据相关系数准则提取相关程度高的PF分量并构建新信号,对新构建的故障信号运用KICA进行噪声分离,进而获得故障信号特征。先通过构造信号仿真分析方法有效性,再通过西储大学轴承实验数据对比分析,验证该方法适用于提取滚动轴承的故障特征。