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71.
Dayun Sun Wenxiang Wang Xiaoyun Xin Liming Cao Xuejun Sun Zejun Hu Ling Jiang Shiqing Dong Yahui Liu Jinshui Yang Xiaojin Luo 《Plant Breeding》2019,138(2):163-173
Heading date is one of the most important traits in rice and regulated by multiple genes. Common wild rice is the ancestor of Asian cultivated rice and harbours abundant genetic diversity. To use wild rice resource in rice breeding, a set of 154 introgression lines (ILs) covering 93% of the genome of Jinghong common wild rice was constructed in the background 'Teqing', using 208 simple sequence repeat markers evenly distributed on 12 chromosomes. Among the ILs, the line JIL64 displayed late heading independent of photoperiod. Genetic analysis using the two F2 populations crossed ''Teqing'/JIL64 and JIL64/'Teqing' revealed that late flowering was controlled by a recessive gene on chromosome 8 (designated early heading date 8, ehd8), and ehd8 was fine mapped to the 50‐kb region flanked by markers RM22221 and 64Indel4. Sequencing and qRT‐PCR demonstrated that LOC_Os08g01410 and LOC_Os08g01420 were deleted in JIL64 and may be associated with the late heading of Jinghong common wild rice. These findings lay a practical foundation for characterizing ehd8, and the ILs help to mine genes from Jinghong common wild rice. 相似文献
72.
芒是小麦重要的穗部器官和形态特征,是小麦长期进化和适应环境的结果,对产量和抗旱性等具有重要影响。目前,对麦芒的遗传与发育还缺乏系统的研究,相关基因克隆或精细定位的研究尚未见报道。本试验利用短芒材料‘六柱头’与长芒材料‘石矮1号’构建的F2群体(SL-F2)对芒的遗传与发育进行了研究。细胞学观察表明,短芒主要是由细胞长度变短引起;遗传分析表明,‘六柱头’的短芒由显性单基因控制;借助Wheat660K SNP芯片的BSA分析和SL-F2群体的精细定位,确定‘六柱头’的芒长抑制基因是前人报道的B2位点,并将其定位到6B染色体4.84Mb的物理区间(471.28~476.12 Mb)内,该区段在中国春与矮抗58间具有良好的共线性。在B2定位区间共有61个基因,其中5个在中国春穗部特异表达,TraesCS6B02G264400在中国春和Azhurnaya幼穗表达差异显著。这些研究结果为B2基因的克隆、小麦芒形成机理的解析及育种中的应用奠定了基础。 相似文献
73.
随着我国信息化水平的不断提高,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得智能控制被广泛的应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。为此,基于STM32微处理器设计和研发了播种机工况故障采集系统。系统以STM32微处理器为核心,硬件部分主要包括信息采集、人机交互、智能控制、报警、自动补偿和电机驱动等模块,主要作用是完成对传感器节点的数据采集、分析、处理和控制功能;软件部分主要包括速度信息、播种量信息、漏播判断、开沟器堵塞和种箱空检测4个子程序。试验结果表明:所选用的TAP-4 0 LS4 0 N1-D3传感器能够精准检测到种子流、种箱排空、输种管堵塞等信号;在一定干扰环境下,系统漏播报警的准确率均在97%以上,实现了播种机工况故障精确采集功能,且该系统稳定性高,错误率低,具有十分宽广的应用前景。 相似文献
74.
基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。 相似文献
75.
基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。 相似文献
76.
从构建“两岸共同市场”和福建省建设海峡西岸经济区的大背景出发,分析了闽台两地茶叶市场的现状,论述了建立闽台茶叶共同市场的原则、体系、机制、目标等,进而提出建立闽台茶叶共同市场的对策。研究表明,只有在政策上给予适度的自主,制度上不断地改革和完善,技术上持续地创新,以及产业上的升级优化,才能确保闽台茶叶共同市场功能的发挥与实现,促进闽台两地茶叶产业的互动发展和国际竞争力的提升。 相似文献
77.
水电机组振动故障的粗糙集-神经网络诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前水电机组故障原因复杂,实际监测数据量大,采用神经网络方法进行机组故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、诊断困难的问题,文章将粗糙集理论引入到水电机组故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。在保持分类能力不变的前提下,用粗糙集理论对故障信息进行约简处理,然后用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行诊断,使神经网络的输入神经元数目明显减少,其结构得以简化。通过对某电站实测机组数据进行离线故障诊断,证明该诊断方法有效提高了机组故障诊断的效率和准确性。 相似文献
78.
用Gubler—Hoffman法构建了耐低温鲤Cyprinuscarpio脑组织全长cDNA文库,经测定库容量为5.7×10^5cfu/mL,文库的重组率接近95%,平均插入片段长度为1500bp,符合文库保存和筛选实验的要求。同时,根据鲤与低温相关的消减eDNA文库中低温下特异表达基因的片段序列,设计了PCR引物,并在此eDNA文库中进行PCR检测和序列测定。使用BLAST软件将测序的10个cDNA序列同GenBank等数据库进行比对,结果显示,8个阳性克隆有相关同源性,2个克隆为功能未知的基因,全长率接近75%。 相似文献
79.
80.