Determination of vc and mating types of Cryphonectria parasitica isolates by multiplex PCR and their genetic diversity in 13 chestnut-growing provinces of Turkey     

Deniz Çakar  Göksel Özer  Seçil Akıllı Şimşek  Salih Maden 《Forest Pathology》2023,53(3):e12813

Vegetative compatibility (vc) and mating types and genetic diversity of Cryphonectria parasitica isolates were determined using 183 isolates obtained from 215 infected chestnut trees growing in 13 provinces of Turkey. Based on the cultural aspects, 143 of these isolates were evaluated as virulent whereas the remaining 40 isolates were hypovirulent. When vc types of 183 isolates were classically differentiated, 135 of them matched to EU-1 (82.3%), 29 of them to EU-12 (17.6%) vc type, whereas 19 of them did not match to the two. When molecular vic markers were used, all the isolates were assigned to two EU vc types; 149 to EU-1 (81.4%) and 34 (18.5%) to EU-12. Of the majority of the isolates, 134 (73.2%) had mating-type MAT-1, while 44 (24%) isolates had MAT-2 and 5 (2.8%) isolates had both mating types. The population analysis based on two DNA marker systems, Inter-Primer Binding Site and Start Codon Targeted Polymorphism, showed no intraspecific genetic variation among the C. parasitica isolates. The prevalence of two dominant vc types revealed by this study shows that biological control with hypovirulent EU-1 and EU-12 isolates will be significant for the country. The results might be helpful to chestnut breeders carrying out resistance breeding studies to manage this disease based on hypovirulence attributed to Cryphonectria hypovirus 1.  相似文献   

基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别     

陈远玲  覃东东  孙英杰  高骁卿  班成周  梁云祥 《中国农机化学报》2020,(2):135-140

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。  相似文献   

保种群体遗传结构变化的模拟研究     

芒来 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》1991,(2)

本文运用电子计算机模拟的方法,分析了影响畜禽保种的主要因素,并通过不同参数组合(包括起始基因频率、群体有效含量和世代数等)的模拟试验得出三个主要结论: 1 在有性繁殖的有限群体中,原封不动地保存群体基因库中的每个基因(包括频率很低的基因)是根本不可能的。 2 在完全实行随机交配的情况下,长期保存频率较高的基因也需要相当大的群体才有可能。 3 频率较高基因的保存也不能单纯依靠群体大小,还需借助于选择。只有这样才能在小群体内长期保存频率较高的基因。  相似文献   

甘蓝型油菜三个品质性状的双列杂交分析     

胡中立 《华中农业大学学报》1987,(3)

用五个甘蓝型油菜亲本材料的双列杂交设计,对含油量、硫甙总量按Hayman分析公式进行了全双列杂交分析,对蛋白质含量按Singh(1981)公式进行了半双列杂交分析。结果表明,三个品质性状都符合加性-显性模型。含油量和硫甙总量均呈部分显性,狭义遗传力分别为59.6%和87.4%,蛋白质含量呈超显性遗传((H./D)～(1/2)=1.58),狭义遗传力为42.4%。  相似文献   

南方稻区迟熟中籼品种主要经济性状遗传参数估计     

张建华 《华中农业大学学报》1993,12(1):7-13

应用方差和协方差分析方法对1989年南方区试中籼迟熟组的8个品种的13个性状进行了遗传参数估计,结果表明,参试品种的着粒密度、有效穗和千粒重的遗传基础较丰富,抽穗日数和小区产量的遗传差异则较小;千粒重、着粒密度、穗长和抽穗日数的广义遗传率较高,日产量和小区产量则较低,结实率的遗传变异系数和广义遗传率最低;产量与着粒数的相关较微弱,与有效穗,着粒密度等性状的遗传相关显著,与每穗实粒数、结实率和千粒重的环境相关值较大,有效穗、着粒数和千粒重三个产量构成因素两两之间的三种相关值均为负值,其遗传相关达显著或极显著标准;同一遗传型在不同环境条件中,穗粒数和有效穗与产量的关系较大。  相似文献   

甘蓝型油菜波里马细胞质雄性不育与隐性细胞核雄性不育的遗传比较     

杨光圣  傅廷栋  马朝芝  杨小牛 《华中农业大学学报》1997,16(3)

甘蓝型油菜波里马细胞质雄性不育与隐性细胞核雄性不育受２套完全不同的基因系统控制。所被研究的波里马细胞质雄性不育的保持系和恢复系均带有隐性细胞核雄性不育的２对主效恢复基因Ｍｓ１和Ｍｓ２。２个隐性细胞核雄性不育系均是波里马细胞质雄性不育的保持系，不带有主效恢复基因Ｒｆｃ，但带有一定数目的温度敏感基因Ｔｓ。Ｍｓ１或Ｍｓ２与Ｒｆｃ是独立遗传的  相似文献   

影响猪遗传评估效果的主要因素研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨泽明  熊远著等 《华中农业大学学报》2001,20(6):598-602

综述了影响猪遗传评估效果的主要因素和猪遗传评估的发展趋势。影响猪遗传评估效果的主要因素有猪遗传评估方法、计算技术以及环境效应（包括方差异质性）、选择、非加性效应、非正态分布、性状间相关、有重复的记录等模型制约因子等方法。此外，阐述了贝叶斯分析理论在传参数估计中的应用。  相似文献   

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型     

李娜  李彬  李端明  龚诗雯 《灌溉排水学报》2021,(1):144-148

[目的]优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能.[方法]提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数.依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标...  相似文献   

矮化密植果园多臂采摘机器人任务规划   总被引：3，自引：3，他引：0  

李涛  邱权  赵春江  谢丰 《农业工程学报》2021,37(2):1-10

为提高矮化密植果园多机械臂采摘机器人的协同作业效率,该研究对存在重叠访问域的多臂协同采摘机器人任务规划进行分析,将多臂协同任务规划问题归纳为异步重叠访问域的多旅行商问题,给出了基于遗传算法的优化求解方法.试验结果表明:该研究所提任务规划算法在求解4个机械臂采摘43和90颗果实的任务规划问题时,分别在500和2000次迭...  相似文献   

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演   总被引：6，自引：5，他引：1  

赵建辉  张晨阳  闵林  李宁  王颖琳 《农业工程学报》2021,37(11):112-120

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献