一、计算机模糊聚类综合评价品种抗病性（论文文献综述）
杨康[1]（2020）在《基于图像分割的航拍油菜花期识别方法研究》文中研究表明在农业领域中,大范围、实时、高效地获取农情信息是现代化农业生产和管理的一个重要环节。传统的依靠人工采集和有线测量的数据获取方式在实时性、精确性和便捷性等方面均无法满足精准农业的要求。为了对农作物进行实时、无误和迅速有效的监测,在农业生产中应用数字图像处理技术。由于环境的复杂性和生物的多样性等因素,绝大多数农作物有较为复杂的外观,数字图像处理技术的智能化发展还有很大的空间。作为我国重要的油料及经济作物--油菜,在植物食用油供应和国民经济中一直占有较大比重。适宜的开花期对增强油菜作物抗病性以及提高油菜作物产量有着非常重要的作用。基于航拍图像和大田农作物油菜成行种植的特点,运用图像处理技术自动识别油菜花期,重点研究了以下内容:（1）针对自然光照条件下油菜花图像分割效果不佳的问题,本文采用一种Lab（CIELAB）空间K-means聚类和HSV（Hue,Saturation,Lightness）空间颜色特征提取的方法对航拍油菜花图像进行分割处理,结果表明采用此方法不仅能够较好地分割出油菜花,而且在一定程度上还能避免光照的影响。（2）由于无法界定油菜开花大小,基于图像分割提取了油菜花面积（油菜黄花像素值）这一特征参数来描述油菜花大小。经过特征选择与分析,油菜花面积为油菜花期识别的有效特征。（3）建立大田油菜开花动态模型。通过单一油菜品种在生长周期中油菜开花面积随时间变化的关系,采用Gaussian模型对两者数据进行拟合得到油菜开花动态曲线函数。根据油菜生长周期的生物学特征描述,结合人工油菜花期识别结果,绘制油菜开花状态曲线图并提出油菜花期识别模型。
帅杜娟[2]（2019）在《基于图像分割的大田油菜花期识别研究》文中研究指明在精准农业中,结合高效的图像采集技术和高通量的计算机数字图像自动处理技术进行大田作物生长信息采集分析,对于指导区域农业管理和作物高产栽培技术具有重要意义。这一技术,不仅节省了大量的人力和财力,增加了工作效率,还极大提高了数据采集的精确性,具有广阔的应用前景。图像中作物器官的分割是进行计算机数字图像自动处理的关键步骤,直接决定着信息提取的准确性,是图像处理领域广泛关注的一大难点。油菜是一种重要的经济作物,油菜的开花期与适应性、产量和抗病性等特性密切相关,直接影响油菜产业的发展规划。为了建立一种基于图像采集和计算机数字图像自动处理技术的油菜花期信息高效采集平台,本文主要开展完成以下研究工作:（1）研究了基于颜色分割算法对大田油菜图像中油菜花的分割效果。本文利用绿色作物的颜色特征,将一幅RGB图进行分量提取,然后依据绿色作物超绿存在性原则对图像进行处理,再映射到三维空间。采用该方法不仅能够实现土壤作物分离,也能将植株与油菜花提取出来,分离速度较快。（2）模板匹配算法和K-means聚类算法相结合用于高效提取大田油菜图像中的油菜花。在聚类算法前引进了模板匹配算法,将模板匹配与K-means聚类算法相结合,模板匹配算法可有效将模板库中的油菜部分进行定位和初步提取,而K-means聚类算法则能够实现像素分类。该算法通过建立模板库采用模板匹配算法对待处理彩色图像进行匹配,实现所有油菜花区域定位,再将其转换至LAB颜色空间,利用K均值聚类算法对匹配后的油菜图像进行精确分类,最后对提取出的油菜花进行形态学处理,以实现大田油菜作物中油菜花的准确分割。通过对不同区域油菜图像处理实验结果表明,模板匹配与K-means聚类算法相结合的方法能够完整提取油菜花,有效避免光照影响。（3）建立一种基于图像采集和计算机数字图像自动处理技术的油菜花期信息高效采集平台。以40个油菜品种为样本,将上述两种图像处理技术采集的油菜花期信息与人工调查的真实数据进行拟合,选择最适的油菜花期信息采集技术,并通过数学模型构建一种油菜花期信息自动采集平台。
詹俊辉[3]（2019）在《豫南稻区水稻MAGIC群体农艺性状比较研究》文中进行了进一步梳理水稻亲本选育的遗传基础狭窄、品种间遗传距离较近已成为制约我国水稻新品种选育的重要因素之一。为丰富种质资源、扩大种质资源的遗传多样性,本试验以源于国际水稻研究所的水稻MAGIC群体为材料,以产量及其构成因素、抽穗期、分蘖动态、株高、伸长节间数、总叶片数、粒长和粒宽等14个农艺性状为考察指标,通过主成分分析和聚类分析,明确水稻MAGIC群体材料在不同农艺性状间的差异表现特征,旨在选出不同农艺性状间差异较大的材料,为全球水稻品种的鉴定及基因组分析提供理论理据,为优质丰产高效品种的选育提供有利材料。主要研究结果如下:（1）水稻MAGIC群体材料14个农艺性状变异分析:水稻MAGIC群体材料14个主要农艺性状在变异幅度、平均值、标准差和变异系数间存在明显差异。每穗瘪粒数变异系数最大（62.52%）,且粒长、粒宽、长宽比和总叶片数的变异系数小于10%;单株产量、每穗总粒数、每穗实粒数、每穗瘪粒数、结实率、千粒重和有效穗数7个农艺性状的级差值均为同一性状最小材料的1倍以上,其中每穗实粒数级差值最大,为50.31;14个农艺性状经筛选后可用于主成分分析。（2）水稻MAGIC群体14个农艺性状的主成分分析和聚类分析:在主成分分析中,前7个主成分的累积贡献率为89.49%,第1主成分为结实因子,第2主成分为粒数因子,第3主成分为粒长因子,第4主成分为粒宽因子,第5主成分为株高因子,第6主成分为穗数因子,第7主成分为叶数因子。聚类分析结果表明,取欧氏距离为7.5,水稻MAGIC群体可划分为6大类群,其中第Ⅰ类群材料数量最多,达153。（3）不同类群水稻材料在14个农艺性状上的表现差异:第Ⅰ类群主要表现为有效穗数最多、每穗粒数偏低、分蘖数多,但单株产量偏低,属多穗、少粒、多分蘖型,可作为多穗、多分蘖种质资源用于水稻品种株型的改良;第Ⅱ类群主要表现为单株产量、每穗粒数和千粒重较低、结实率适中;第Ⅲ类群主要表现为每穗粒数最少、千粒重最大、植株最高、伸长节间数最多、籽粒宽、抗稻瘟病和纹枯病、抗倒伏,但产量和结实率最低,属少粒、重粒、宽粒、高秆、抗稻瘟病和纹枯病、抗倒伏型,可作为重粒、抗稻瘟病和纹枯病以及抗倒伏型种质资源用于水稻品种粒重、抗稻瘟病和纹枯病及抗倒伏的改良;第Ⅳ类群主要表现为单株产量适中、千粒重最小、有效穗数适中、抗倒伏,属适穗、轻粒、抗倒伏型,可作为抗倒伏种质资源用于水稻品种抗倒伏的改良;第Ⅴ类群主要表现为单株产量较高、结实率和千粒重适中、抽穗期短、冠层温度最高,属高冠层温度型;第Ⅵ类群主要表现为单株产量最高、有效穗数最少、每穗粒数最多、结实率最高、抗纹枯病、抗倒伏、抽穗期短、分蘖数最少、植株矮小、总叶片数最少、粒宽最小、冠层温度最低,属少穗、粒多、少蘖、矮秆、窄粒、抗纹枯病、抗倒伏、低冠层温度型,综合性状良好,可作为主要的选育材料之一。（4）抽穗期冠层温度与冠气温差对各类群水稻材料14个农艺性状的影响:抽穗期冠层温度和冠气温差对各类群材料主要农艺性状有着不同的影响,具体表现为:冠层温度与植株形态特征中的籽粒粒长、籽粒长宽比、伸长节间数和总叶片数存在相关性,冠气温差与植株产量性状中的有效穗数、每穗实粒数和结实率以及形态特征中的籽粒粒宽、抽穗期、株高和伸长节间数存在相关性。其中,第Ⅰ和Ⅴ类群冠层温度与水稻籽粒粒长呈负相关;第Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ类群水稻材料冠气温差与抽穗期均呈极显着正相关,第Ⅰ和Ⅱ类群水稻材料冠气温差与株高也均呈极显着正相关。
张波[4]（2019）在《基于SNP数据的精神分裂症的诊断模型研究与系统实现》文中指出精神分裂症是一种慢性的遗传疾病,由于其发病率高、发病周期长的特性,已经对整个社会造成了很大的影响,并且其尚未被完全知晓的发病机制对整个医疗领域都是一个很大的挑战。而基于单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism,SNP）的全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study,GWAS）的研究虽然已经在精神分裂症的诊断研究中取得了显着的成果,但也因其时间周期长、依赖于大量样本等原因阻碍着其发展。随着大数据时代的到来以及数据挖掘技术的迅速发展,研究者可以通过机器学习和深度学习从大量数据中挖掘疾病的致病机制并设计诊断模型。本研究以精神分裂症为主要研究对象,探讨SNP的诊断模型。首先基于改进的模糊聚类算法对SNP数据进行聚类和特征选择;然后采用提出的深度学习模型进行分类;最后设计并实现面向精神分裂症的智能诊断原型系统。具体工作如下:（1）针对SNP位点多达数万个但大部分并不能表示致病机制,且冗余的特征会造成“维数灾难”,严重影响后期诊断效果的问题,提出一种新的聚类方法GN-FCM,并将其运用在SNP选择中。一方面,在模糊C均值聚类的基础上提出SNP权重因子,以解决现有的SNP聚类算法未能考虑SNP位点重要程度差异性的问题;另一方面,提出重点SNP邻域正则项并将其引入模糊聚类的损失函数中,以解决高度重要的SNP与其邻域内的其他SNP的关联性问题。实验结果表明,新提出的聚类方法较其他聚类算法具有更好的收敛性,而且基于该聚类算法构造出来的SNP子集在多个分类器的实验中效果均有提升,其中在准确率上表现最好的分类器是支持向量机,较第二好的选择方法MRMR构造的SNP子集平均提升了5.83%,在F1上表现最好的分类器是决策树,较MRMR平均提升了5.51%。（2）针对现有的分类方法无法适用于过长的SNP序列,且无法充分利用SNP空间距离等信息会造成的模型分类效果降低等问题,提出了一种新的SNP序列分类的神经网络模型Bi-SNP。该模型基于双路径设计,一方面通过采用提出的“滑动窗口采样”的方法重新构造多个较短的子序列,并对每个子序列使用基于Attention机制的LSTM模型进行特征学习,以此来解决原始SNP过长导致的分类精度降低的问题。另一方面,提出了一种新的数据转化方法,将SNP权重、基因距离和染色体影响等有机地结合起来,从而把每个样本转换成一个稠密矩阵,然后使用CNN进行局部空间特征学习。两次学习到的特征经过整合后输送给LSTM模型进行进一步地学习,并由一个随机森林分类器做出最终的决策。实验结果表明,添加了Attention机制的Bi-SNP模型相比其他参与对比的模型都具有明显的优势,较其他表现最好的模型Bi-Stream-CNN在分类准确率和F1上分别平均提升了3.25%和4.36%。（3）在上述研究的基础之上,本文还完成了基于SNP数据的精神分裂症的智能诊断原型系统的设计与实现。
张波,周从华,张付全,张婷,蒋跃明[5]（2019）在《一种面向SNP选择的模糊聚类算法》文中提出在对高维少样本的遗传数据进行单核苷酸多态性（SNP）选择时,为能使所选SNP子集高度代表所有SNP信息,实现数据降维,在模糊C均值（FCM）算法的基础上提出一种改进方法GN-FCM。通过引入SNP权重因子量化SNP位点重要程度的差异性,同时将重点SNP邻域正则项引入模糊聚类的损失函数中,挖掘高度重要SNP与同邻域内其他SNP的关联性。实验结果表明,GN-FCM具有较好的收敛性,与DW-FCM算法相比,其构造的SNP子集在支持向量机、决策树和朴素贝叶斯分类中准确率分别提升5.73%、3.40%和3.79%,F1值分别提升4.01%、3.20%和2.22%。
董艳玲[6]（2010）在《小麦成株抗条锈病差异表达基因的cDNA-AFLP分析及小麦与条锈菌互作相关基因的克隆与特征研究》文中研究表明由条形柄锈菌（Puccinia striiformis f. sp. tritici）引起的小麦条锈病是世界各国小麦生产上危害最为严重的一类真菌病害。实践证明,选育并合理利用抗锈品种是控制小麦条锈病最为经济、安全、有效的方法。小麦与条锈菌互作的分子机理研究,可为揭示病原物的致病机理和寄主植物的抗病机制奠定基础,同时也为小麦抗条锈品种的合理利用和遗传改良及病害的持久控制提供理论依据。本论文就小麦与条锈菌的互作主要开展了以下研究工作：1.采用cDNA-AFLP技术对小麦成株抗锈性品种兴资9104与条锈菌小种CYR32互作中差异表达基因进行分析,通过64对引物分别获得苗期和成株期转录衍生片段约32320个和34880个。其中37对引物检测到成株期差异表达的TDFs （transcripts-derived fragment）2201个、苗期2529个,同时成功回收得到条锈菌诱导的小麦兴资9104的苗期和成株期差异表达的TDF分别为304个和330个。经克隆、测序及Cap3软件聚类分析,在获得509个Unigenes中,包括组成成株期差异表达TDFs文库的259个（其中131个contig,128个singletons）和组成苗期差异表达TDFs文库的250个（其中132个contig,118个singletons）。基因序列已提交GenBank并获得注册号。所得的Unigenes与NCBI非冗余蛋白质数据库进行BlastX比对分析,经功能注释将苗期和成株期的Unigenes分别分为14类,除占比例最大部分的未知功能蛋白（Unclear classification）和没有显着匹配的序列（Unclassified）即No hits的蛋白外,其余具有很好匹配的Unigenes的功能涉及代谢、能量、细胞生长、转录、蛋白质合成、蛋白质储藏与运输、转运子、胞内运输、细胞结构、信号转导、抗病与防御和转座。明确了条锈菌CYR32与小麦兴资9104互作的差异基因总体表达情况及各类基因所占的比例,同时也为新基因的发现奠定了基础。65条分别于苗期和成株期差异表达的TDFs（涉及能量、代谢、防御、未知功能等方面）在功能上存在重叠,表明这些基因在互作中可能具有不同的表达模式。2.利用PCR并结合5’RACE技术得到了5个小麦条锈菌吸器分泌蛋白基因的全长cDNA序列,分别命名为PstSP2C7、PstSP11L10、PstSP11P10、PstSP6P1和Pst15a23,全长分别为1094 bp,837 bp,769 bp,1001 bp和568 bp, ORF区域编码89～203个氨基酸。在GenBank中未得到任何同源序列,但与秆锈菌数据库的基因有一定的同源性。生物信息学分析表明,所有的序列中,除了N-端含有一个信号肽序列外,无任何其他的功能结构域、跨膜螺旋及潜在的糖基磷脂酰肌醇锚定位点（potential glycosyl-phosphatidylino-sitol （GPI） anchor sites）的存在,且都为具有信号肽分泌途径的孢外蛋白。3.对基因PstSP2C7, PstSP11L10和PstSP11P10的实时荧光定量分析表明,各基因在不同生理阶段具有不同的表达模式。PstSP11L10基因,在侵染的叶片中的表达量远远多于孢子和萌发的芽管,推测其可能在吸器、孢间菌丝或是同时在吸器和孢间菌丝中被诱导表达,这也同时说明该基因在条锈菌与小麦互作中可能发挥一定的积极作用。PstSP2C7基因在萌发的孢子中的表达量最少,而在夏孢子中的表达量最大,且在侵染叶片中的表达量并不是远远少于夏孢子,这可能是因为采集的小麦叶片是在夏孢子大量形成时,所以导致该基因在侵染的叶片及夏孢子中的表达量都较萌发的芽管中多很多。PstSP11P10基因可能在互作中的表达受到抑制,导致其在萌发的芽管和侵染的叶片中的表达量都很少。这种不同的表达模式也表明了各基因在互作中可能发挥着不同的功能。4.采用5’RACE技术获得了条锈菌基因PstAAC9Pl的全长cDNA,其ORF区域编码134个氨基酸,为ADP/ATP载体蛋白。同源性分析表明其与构巢曲霉、烟曲霉、小麦褐斑病菌、苜蓿黄萎病菌、玉蜀黍赤霉菌、葡萄孢盘菌等多种真菌的ADP/ATP载体蛋白的一致性达80%以上。进化树结果显示其与秆锈菌基因PGTG 14813.2的亲缘关系最近。实时荧光定量PCR分析,发现该基因在侵染的叶片中有最大量的表达,表明其在条锈菌侵染的过程中可能发挥着积极作用。
倪杨[7]（2010）在《速生杨纸浆林主要叶斑病防治技术研究》文中研究说明本研究以山东高唐的107杨和三倍体毛白杨为研究对象,对杨树叶斑病的发生、发展情况进行调查与分析,利用孢子捕捉法估测病害发生期并以此提出病害防治时间,研究以营林措施和化学防治相结合的病害控制技术,并对多种黑杨无性系的抗病、速生性能进行测定,为建立杨树人工纯林内叶部病害的综合控制技术体系提供基础资料。主要研究结果如下：1.当地107杨黑斑病（M brunnea f. sp. multigermtubi）发生严重,7月下旬为始发期,从8月中旬开始,病情发展迅速并逐渐加重,发病高峰期出现在9月上旬,此后开始大量落叶。三倍体毛白杨叶斑病发生于7月下旬,温度适宜且g两天持续降雨过后,病情发展迅速,9月上旬达到高峰,此后大量落叶,初步认定细链格孢菌（Alternaria tenuis Nees.）和杨尾孢菌（Cercospora populina Ell. et Ev.）为病原菌。2.孢子捕捉表明,107杨黑斑病和三倍体毛白杨叶斑病病菌孢子的放散量与7、8、9月的温度、空气相对湿度、降雨量有密切关系,空气相对湿度和降雨量起决定性作用。以孢子飞散规律为依据,确定病害防治工作的时间和次数,当地107杨黑斑病的有效防治应自7月中旬开始,连续施药3次,每次间隔10d。毛白杨叶斑病的药剂防治时间应为7月下旬、8月上旬和8月中旬连续降雨过后,为预防细链格孢菌的初次侵染,可于6月中旬加施1次。3.以菌丝生长速率法和悬滴法分别测定了6种药剂对A. tenuis和M. brunnea的抑制率,筛选出对病原菌有较强抑制作用的药剂浓度,以此对107杨和304毛白杨分别进行田间药效试验。结果表明,春晴2500倍液、春晴5000倍液、新秀2500倍液、苯醚甲环唑5000倍液和代森锰锌500倍液对107杨黑斑病有较强的控制作用,相对防效在52.7%-75.3%之间；苯醚甲环唑5000倍液、春晴2500倍液、代森锰锌500倍液和苯醚甲环唑10000倍液对三倍体毛白杨叶斑病有一定的控制作用,相对防效在26%-48%之间。4.选用1a生苗高3.5m的三倍体毛白杨苗木,在栽植密度为2m×2m,栽植坑规格为0.5m×0.5m×0.5m的条件下造林,幼林的生长量最高,叶斑病的病叶率最低。5.对29个黑杨无性系进行了叶部病害抗病性及其生长量的测定与评价,筛选出01号杨、02号杨、599杨、N-179、82-130、82-133和桑巨杨为优于当地主栽品种107杨的抗病、速生优良无性系。
李东臣[8]（2007）在《山东德州市小麦主要病害防治技术研究》文中研究说明本论文针对山东鲁西北平原发生的的小麦主要病害进行调查,明确了小麦病害的种类和发生程度的变化;并针对小麦主要病害的发生规律,进行了防治技术研究。通过系统试验评价了德州市目前应用的小麦品种对白粉病、赤霉病、纹枯病和根腐病四种病害的室内抗病性水平;利用7种不同的杀菌剂及其混合剂以生长速率法检测对小麦颖枯病菌、赤霉病菌、纹枯病菌和根腐病菌的抑菌作用;试验比较了2.5%适乐时种衣剂、5%丙环唑水分散剂、25%戊唑醇乳油、25%三唑酮可湿性粉剂、5%井岗霉素悬浮剂、50%多菌灵可湿性粉剂、80%福美双可湿性粉剂等喷雾防治和种子处理分别对小麦主要病害的防治作用;在此基础上验证了苗期拌种结合拔节期药剂喷雾对小麦主要病害具有很好的防治效果。研究了不同药剂的种子处理对小麦苗期生长发育、小麦产量及其光合作用的影响。并根据研究结果,制定出了一套适合当地小麦生产的小麦主要病害综合治理措施。主要研究结果表明:1.、目前德州市种植的小麦品种对白粉病的抗性水差异显着,鲁麦14、济南13和莱州953为高抗品种;鲁麦13、鲁麦15、鲁麦17、鲁麦18、济核02为中抗品种,鲁麦11、鲁麦12、鲁麦19为中感品种,鲁麦3为高感品种。对小麦赤霉病的抗性水平表现为:鲁麦14、烟农15为高抗品种,郑引1号、PH85-16、鲁麦1号为中抗品种;徐州24、徐州25、烟富188为中感品种,鲁麦22为;高感品种。对小麦根腐病抗性水平表现为:碱麦、冀花91、冀育83、冀花91H2、吕旱1155、克91对叶枯或杆枯均表现出一定的抗性,但是未发现对根腐病的免疫品种;鲁麦12、鲁麦13、鲁麦15、鲁麦19为感病品种。对小麦纹枯病抗性水平表现为:昌乐5为高抗品种,中抗品种有:烟农15、济南17、鲁麦15、鲁麦23、鲁麦14。山农45、鲁麦9、D9401、鲁麦7、鲁麦13、泰山021为中感品种;215953为高度感病品种。2.、不同杀菌剂药剂对主要病原菌的抑菌效果试验显示:杀菌剂单剂中对小麦颖枯病病原菌抑菌效果最好的杀菌剂是丙环唑,抑菌率达到97.65%;其次为戊唑醇,抑菌率为92.23%。对小麦赤霉病原菌抑菌效果最好的是丙环唑,其抑菌率达95.24%,抑菌效果显着;其次为多菌灵,抑菌率为91.41%;福美双的抑菌作用为86.92%,抑菌效果明显。对小麦根腐病病原菌抑菌作用显着的杀菌剂是适乐时,抑菌率为93.83%;其次为福美双,抑菌率为91.52%;丙环唑的抑菌率为90.62%,仅次于福美双,抑菌效果较好。井冈霉素、适乐时和福美双对小麦纹枯病病原菌均有较高的抑制作用,其抑菌率分别为:98.33%、97.37%、92.51%。3、药剂混用对小麦四种病原菌的抑制试验证明,戊唑醇+丙环唑、多菌灵+戊唑醇对小麦颖枯病菌的抑制率分别达98.52%和95.47%;百菌清+多菌灵、多菌灵+福美双对小麦赤霉病菌的抑菌率分别为96.15%和94.23%;多菌灵+福美双、福美双+适乐时、百菌清+多菌灵对小麦根腐病菌的抑菌率分别为96.80%、94.64%、88.23%;适乐时+井岗霉素、福美双+适乐时对小麦纹枯病原菌抑菌率分别为98.63%和97.45%,都是抑菌作用最高的杀菌剂混用组合。4.、大田药效试验证明,25%敌力脱EC、25%戊唑醇EC、10%世高水分散剂、40%杜邦福星EC四个处理喷雾防治小麦白粉病,药后7天的防治效果均在80%以上;25%敌力脱EC、10%世高水分散粒剂、40%杜邦福星EC在小麦花期喷药防治小麦赤霉病,药后7天的防效高达80.6%～86.5%;25%敌力脱EC、10%世高水分散粒剂、40%杜邦福星EC、80%代森锰锌可湿性粉剂四个处理喷雾防治小麦纹枯病,药后7天的防效为66.5%～72.4%。5、分别用14%纹枯净种衣剂、2%立克秀湿拌剂、2.5%适乐时种衣剂、50%福美双WP对小麦进行拌种处理,播种后80天对小麦纹枯病防治效果达80.06%～88.48%。3%敌萎丹种衣剂、2%立克秀湿拌剂、2.5%适乐时种衣剂、50%福美双WP对小麦进行拌种处理,播种后60天对小麦根腐病的防治效果达80.59%—88.13%。6.、播种期拌种结合拔节期药剂喷雾对小麦病害试验表明:防治白粉病以敌萎丹拌种+敌力脱喷雾、戊唑醇拌种+敌力脱喷雾、立克锈拌种+戊唑醇喷雾、多菌灵拌种+敌力脱喷雾、福美双拌种+敌力脱喷雾五个不同处理的效果最好,持效期可达小麦的乳熟期,防治效果仍然维持在80.95%～85.06%。防治赤霉病以敌萎丹拌种+敌力脱喷雾、戊唑醇拌种+敌力脱喷雾、多菌灵拌种+敌力脱喷雾、福美双拌种+敌力脱喷雾,5月15日第三次田间调查四个处理的防治效果达78.92%～84.04%,有效控制期较长。防治纹枯病用纹枯净拌种+井岗霉素喷雾、敌萎丹拌种+敌力脱喷雾、适乐时拌种+敌力脱喷雾、立克锈拌种+戊唑醇喷雾、多菌灵拌种+敌力脱喷雾、福美双拌种+敌力脱喷雾六个处理对小麦纹枯病控制效果显着。适乐时拌种+敌力脱喷雾、立克锈拌种+三唑酮喷雾、多菌灵拌种+敌力脱喷雾、福美双拌种+敌力脱喷雾四个处理的防治小麦根腐病效果可达87.05%～92.83%,控制效果十分显着。7.药剂拌种对小麦苗期生长及产量的影响试验表明:在常规条件下,立克秀、敌萎丹、纹枯净、适乐时的安全性都很高,出苗天数与对照相同,均为6天;而井岗霉素、三唑酮的药剂拌种小麦出苗推迟1～2天,对小麦生育期有一定的影响。各处理对小麦苗期根数、叶数、叶长的影响,与清水对照相比较差异不显着。对小麦产量的影响试验发现,13个处理中的8个处理的产量高于对照,其中2%立克秀湿拌种剂、20%三唑酮可湿性粉剂、50%多菌灵可湿性粉剂比对照增产分别达15.76%、12.36%、12.83%,差异均达到显着水平。
张谊寒[9]（2007）在《模糊聚类分析法在烤烟新引品种上的综合比较研究》文中进行了进一步梳理运用模糊聚类分析方法对7个新引美国烤烟品种和对照品种进行综合分析研究,结果表明:在λ=0.6的水平上,可将7个新引烤烟品种、对照品种分为7类,即Ⅰ∈[GL350、K326],Ⅱ∈[NC55],Ⅲ∈[NC102],Ⅳ∈[NC297],Ⅴ∈[GL26H],Ⅵ∈[NC71]和Ⅶ∈[NC72],分类结果与品种的田间实际表现相符。由此可见,模糊聚类分析方法可应用于烤烟品种间综合性状的比较研究。
范鸿雁[10]（2006）在《番木瓜品种资源对环斑病毒病抗性评价》文中研究表明番木瓜环斑病毒病由番木瓜环斑病毒（PRSV）引起,是番木瓜的毁灭性病害,世界番木瓜主要产区都有此病的发生,我国南部和西南地区发生也日趋严重。本研究针对该问题,从番木瓜品质资源对环斑病毒病的抗性评价入手,筛选出抗性优良的品种,从而为海南省番木瓜抗环斑病毒病优良品种的大面积推广和抗病育种奠定基础。本研究依托海南省农科院果树所承担的国家农业部948项目收集并保存了大量番木瓜品种资源,并以其中的粤黄、粤红、粤优1号、粤优2号、台农2号、优8、日升、美中红、EksotikaⅡ、EksotikaⅢ、EksotikaⅥ、夏威夷1号和穗中红为研究对象。主要研究了苗期室内人工接种和成株期大田自然发病对环斑病毒病抗性鉴定及评价。通过研究,取得了以下主要结果:1.建立了实用的环斑病毒病苗期室内人工接种和成株期大田自然发病直接抗性鉴定体系,并得出以下结果:苗期抗性鉴定表明:免疫（I）材料4份,占鉴定总数的30.77 %,分别是粤黄、粤红、粤优1号和粤优2号;高抗（HR）和中抗（MR）材料0份;抗病（R）材料1份,占鉴定总数的7.69 %,是台农2号;感病（S）材料2份,占鉴定总数的15.38 %,分别是EksotikaⅢ和夏威夷1号;高感（HS）材料6份,占鉴定总数的42.15 %,分别是优8、日升、美中红、EksotikaⅡ、EksotikaⅥ和对照穗中红;大田抗性鉴定表明:高抗（HR）材料4份,占鉴定总数的30.77%,分别是粤黄、粤红、粤优1号和粤优2号;抗病（R）和中抗（MR）材料0份;感病（S）材料1份,占鉴定总数的7.69%,为台农2号;高感（HS）材料8份,占鉴定总数的61.54 %,分别是优8、日升、美中红、EksotikaⅡ、EksotikaⅢ、EksotikaⅥ、夏威夷1号和对照穗中红;2.抗性鉴定结果基础上,通过对番木瓜品种资源农艺性状、果实品质及产量的综合评价,探索出了番木瓜环斑病毒病抗性综合评价指标,筛选出稳产高抗但果实品质一般的粤黄、粤红、粤优1号、粤优2号;感病但果实品质优良的台农2号、夏威夷1号;3.通过番木瓜品种资源对环斑病毒病的抗性综合评价,筛选出了高抗优质品种。在此基础上,通过杂交育种选育果实品质优良的抗病品种,因此本研究对海南省番木瓜抗环斑病毒病优良品种的大面积推广、抗病育种及拓宽遗传背景有着重要的意义。
二、计算机模糊聚类综合评价品种抗病性（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机模糊聚类综合评价品种抗病性（论文提纲范文）
（1）基于图像分割的航拍油菜花期识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农作物生长监测的研究现状 |
| 1.2.2 农作物图像分割的研究现状 |
| 1.2.3 油菜生长周期模型研究现状 |
| 1.3 论文主要研究难点 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 论文课题来源 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 2 油菜图像的采集与图像分割基础 |
| 2.1 油菜相关介绍 |
| 2.1.1 油菜概述 |
| 2.1.2 油菜生长周期简介 |
| 2.1.3 油菜图像采集及样本展示 |
| 2.2 图像分割理论基础 |
| 2.2.1 图像简介 |
| 2.2.2 图像数据结构 |
| 2.2.3 图像分割概念 |
| 2.3 大田油菜花期识别方案设计与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于K-means和颜色特征提取的油菜花图像分割 |
| 3.1 算法原理分析 |
| 3.1.1 K-means算法原理 |
| 3.1.2 颜色特征提取算法原理 |
| 3.1.3 分割方法描述 |
| 3.1.4 分割图像评价指标 |
| 3.2 实验结果与分析 |
| 3.2.1 实验展示 |
| 3.2.2 实验分析 |
| 3.2.3 实验结果指标评价 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 油菜花期识别 |
| 4.1 分割油菜图像 |
| 4.2 判断油菜花期 |
| 4.3 数据误差与分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）基于图像分割的大田油菜花期识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植物表型组学研究现状 |
| 1.2.2 农作物图像分割的研究现状 |
| 1.2.3 油菜生长周期模型研究现状 |
| 1.3 油菜花期自动识别技术难点 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 图像采集及图像分割理论基础 |
| 2.1 油菜相关介绍 |
| 2.1.1 油菜主要品种 |
| 2.1.2 油菜花期简介 |
| 2.1.3 油菜图像采集 |
| 2.2 图像分割理论基础 |
| 2.2.1 颜色空间简介 |
| 2.2.2 图像形态学处理 |
| 2.3 大田油菜花期识别方案设计与分析 |
| 2.3.1 研究假设 |
| 2.3.2 方案提出与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于颜色特征与三维空间映射的大田油菜图像分割 |
| 3.1 算法原理分析 |
| 3.1.1 作物颜色恒定性分析 |
| 3.1.2 RGB颜色空间模型分析 |
| 3.1.3 三维空间映射原理 |
| 3.2 基于ExG过绿颜色因子的图像分割 |
| 3.3 基于颜色特征与三维空间映射的图像分割 |
| 3.4 实验分析与总结 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于模板匹配与K-means聚类算法结合的大田油菜图像分割 |
| 4.1 算法原理分析 |
| 4.1.1 模板匹配算法原理 |
| 4.1.2 K-means聚类算法原理 |
| 4.1.3 分割算法结合过程描述 |
| 4.2 模板匹配算法与K-means聚类算法结合优势 |
| 4.3 图像分割实现过程 |
| 4.3.1 油菜花模板选取 |
| 4.3.2 Lab颜色空间转换过程 |
| 4.3.3 模板匹配算法与K-means聚类相结合算法步骤 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 油菜花期模型提出 |
| 5.1 传统油菜花期判别 |
| 5.2 油菜花期自动识别实验分析 |
| 5.2.1 分割实验效果对比与分析 |
| 5.2.2 数据误差分析 |
| 5.3 建立油菜花期模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）豫南稻区水稻MAGIC群体农艺性状比较研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 籼稻品种的评价与利用 |
| 1.1.1 籼稻的发掘与利用 |
| 1.1.2 常规籼稻的评价与利用 |
| 1.2 豫南稻区水稻研究现状 |
| 1.2.1 豫南稻区生态环境概况 |
| 1.2.2 豫南稻区水稻研究进展 |
| 1.3 MAGIC群体研究现状 |
| 1.3.1 MAGIC群体的起源与构建 |
| 1.3.2 MAGIC群体在植物中的研究进展 |
| 1.4 水稻主要农艺性状的评价与利用 |
| 1.4.1 产量及其构成因素的评价与利用 |
| 1.4.2 抗病性和抗倒伏性的评价与利用 |
| 1.4.3 其他农艺性状的评价与利用 |
| 1.5 主成分分析的研究与应用现状 |
| 1.5.1 主成分分析在水稻中的应用 |
| 1.5.2 主成分分析在其他作物中的应用 |
| 1.6 聚类分析的研究与应用现状 |
| 1.6.1 聚类分析在水稻中的应用 |
| 1.6.2 聚类分析在其他作物中的应用 |
| 1.7 研究的目的与意义 |
| 2 引言 |
| 3 材料与方法 |
| 3.1 试验材料与设计 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 试验设计 |
| 3.2 测定项目与方法 |
| 3.2.1 产量及其构成因素 |
| 3.2.2 抗病性及倒伏性 |
| 3.2.3 生育期 |
| 3.2.4 叶蘖动态 |
| 3.2.5 植株株型 |
| 3.2.6 籽粒粒型 |
| 3.2.7 冠层温度 |
| 3.3 数据统计分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 水稻MAGIC群体农艺性状变异性分析 |
| 4.2 水稻MAGIC群体农艺性状主成分分析 |
| 4.3 水稻MAGIC群体农艺性状聚类分析 |
| 4.4 不同类群水稻单株产量及其构成因素分析 |
| 4.5 不同类群水稻抗病性和抗倒伏性分析 |
| 4.6 不同类群水稻抽穗期和分蘖动态分析 |
| 4.7 不同类群水稻株型相关性状分析 |
| 4.8 不同类群水稻籽粒粒型分析 |
| 4.9 不同类群水稻冠层温度和冠气温差分析 |
| 4.10 不同类群水稻抽穗期冠层温度、冠气温差对主要农艺性状的影响 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 水稻主要农艺性状的主成分分析和聚类分析 |
| 5.2 不同类群材料主要农艺性状表现的差异 |
| 5.2.1 不同类群材料产量性状的差异 |
| 5.2.2 不同类群材料稳产性的差异 |
| 5.2.3 不同类群材料形态特性的差异 |
| 5.3 冠层温度和冠气温差对主要农艺性状的影响 |
| 5.4 结论 |
| 参考文献 |
| ABSTRACT |
（4）基于SNP数据的精神分裂症的诊断模型研究与系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精神分裂症的易感基因识别 |
| 1.2.2 SNP子集构造及其特征选择 |
| 1.2.3 精神分裂症的分类算法研究 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 研究相关的基础知识介绍 |
| 2.1 GWAS和 SNP |
| 2.2 特征选择的方法 |
| 2.2.1 特征选择方法的分类 |
| 2.2.2 特征选择存在的挑战 |
| 2.3 常用机器学习分类算法介绍 |
| 2.3.1 支持向量机 |
| 2.3.2 决策树 |
| 2.3.3 深度学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进的模糊聚类算法的SNP选择方法 |
| 3.1 聚类算法的基础知识 |
| 3.1.1 k-Means聚类算法 |
| 3.1.2 FCM聚类算法 |
| 3.2 新提出的聚类方法GN-FCM |
| 3.2.1 算法GN-FCM的目标函数 |
| 3.2.2 算法GN-FCM的迭代公式 |
| 3.2.3 算法GN-FCM的整体流程 |
| 3.3 GN-FCM在 SNP选择中的应用 |
| 3.3.1 基于假设性检验的初步筛选 |
| 3.3.2 基于对称的不平衡性的选择策略 |
| 3.4数值实验 |
| 3.4.1 实验环境和数据 |
| 3.4.2 实验评价指标 |
| 3.4.3 数据预处理 |
| 3.4.4 实验及其结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于CNN和 LSTM的双路径混合SNP分类模型 |
| 4.1 基于Attention机制的LSTM网络模型介绍 |
| 4.1.1 LSTM网络的原理介绍 |
| 4.1.2 Attention机制 |
| 4.2 新提出的网络模型Bi-SNP |
| 4.2.1 Bi-SNP架构 |
| 4.2.2 “滑动窗口采样”构造子序列 |
| 4.2.3 SNP到 SNP-Chr映射矩阵的转换方法 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 数据介绍、环境配置及参数设置 |
| 4.3.2 实验设计及其结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 精神分裂症的智能诊断系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析与功能模块设计 |
| 5.1.1 需求分析 |
| 5.1.2 功能模块 |
| 5.2 系统工作流程 |
| 5.3 系统架构 |
| 5.4 核心功能实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间研究成果 |
（5）一种面向SNP选择的模糊聚类算法（论文提纲范文）
| 0 概述 |
| 1 相关工作 |
| 1.1 SNP选择 |
| 1.2 模糊聚类算法 |
| 2 基于改进FCM算法的SNP选择 |
| 2.1 FCM聚类算法原理 |
| 2.2 改进的模糊聚类算法GN-FCM |
| 2.2.1 GN-FCM算法的目标函数 |
| 2.2.2 GN-FCM算法迭代 |
| 1) 更新隶属度矩阵元素uij。 |
| 2) 更新簇中心vi。 |
| 2.2.3 GN-FCM算法 |
| 2.3 GN-FCM在SNP选择中的应用 |
| 2.3.1 基于假设性检验的初步筛选 |
| 2.3.2 基于SU的选择策略 |
| 3 实验 |
| 3.1 实验环境与数据 |
| 3.2 实验评价指标 |
| 1) 聚类效果的评价指标 |
| 2) 分类预测的评价指标 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 聚类实验及结果分析 |
| 1) 迭代次数比较 |
| 2) 运行时间比较 |
| 3) 聚类效果比较 |
| 3.4.2 SNP子集评价 |
| 4 结束语 |
（6）小麦成株抗条锈病差异表达基因的cDNA-AFLP分析及小麦与条锈菌互作相关基因的克隆与特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 小麦条锈病的研究概况 |
| 1.2 病原真菌吸器及与寄主互作的研究 |
| 1.2.1 吸器的发育及侵入寄主细胞的质膜界面的相关研究 |
| 1.2.2 吸器与寄主互作的生理生化研究 |
| 1.2.3 寄主与病原真菌不同互作反应对吸器发育的影响 |
| 1.3 植物的抗病性 |
| 1.3.1 植物的抗病性反应类型 |
| 1.3.2 植物抗病性反应的遗传模式 |
| 1.3.3 植物的抗病基因 |
| 1.3.4 植物抗病相关的信号分子 |
| 1.4 小麦成株抗条锈性研究 |
| 1.4.1 成株抗条锈性 |
| 1.4.2 小麦成株抗条锈性的相关研究 |
| 1.5 基因差异表达的研究技术 |
| 1.5.1 消减杂交技术(Subtractive hybridization) |
| 1.5.2 mRNA差异显示技术(mRNA differential display reverse transcription PCR,DDRT-PCR) |
| 1.5.3 cDNA代表性差异分析(cDNA representational difference analysis,cDNA-RDA) |
| 1.5.4 基因表达系列分析(serial analysis of gene expression,SAGE) |
| 1.5.5 抑制消减杂交法(suppression subtractive hybridization,SSH) |
| 1.5.6 cDNA微阵列(cDNA microassay) |
| 1.5.7 cDNA扩增片段长度多态性(cDNA amplified fragment length polymorphism,cDNA-AFLP) |
| 1.6 生物信息学研究 |
| 1.6.1 生物信息学的研究领域 |
| 1.6.2 生物信息学数据库 |
| 1.6.3 生物信息学研究内容 |
| 1.6.4 生物信息学数据挖掘的领域 |
| 1.7 本研究的目的和意义 |
| 第二章 cDNA-AFLP分离小麦成株抗条锈病的差异表达基因及其生物信息学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 供试材料 |
| 2.2.2 接种培养与处理 |
| 2.2.3 样品采集 |
| 2.2.4 仪器及试剂 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 小麦叶片总RNA的提取、纯化与质量检测 |
| 2.3.2 cDNA的合成、检测及纯化 |
| 2.3.3 cDNA-AFLP分析 |
| 2.3.4 差异表达片段的二次PCR扩增及琼脂糖凝胶回收 |
| 2.3.5 差异表达片段的克隆 |
| 2.3.6 差异表达片段的序列测定及生物信息学分析 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 材料的反应型鉴定及小麦叶片总RNA的检测 |
| 2.4.2 cDNA-AFLP分析 |
| 2.5 结论与讨论 |
| 2.5.1 cDNA-AFLP技术在基因差异表达研究中的应用 |
| 2.5.2 小麦成株抗条锈病差异表达基因的类型及表达特征 |
| 2.5.3 条锈菌作用下小麦成株抗病性差异表达基因的功能研究 |
| 第三章 小麦条锈菌中分泌蛋白基因的克隆及相关特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料、试剂及仪器 |
| 3.2.1 材料 |
| 3.2.2 仪器及试剂 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 接种、培养及取样 |
| 3.3.2 RNA的提取、纯化及检测 |
| 3.3.3 候选基因的筛选 |
| 3.3.4 5'-RACE反应 |
| 3.3.5 5'-RACE PCR扩增产物的凝胶回收 |
| 3.3.6 回收片段的克隆与转化 |
| 3.3.7 5'-RACE产物的测序、序列拼接及生物信息学分析 |
| 3.3.8 qRT-PCR进行基因的表达特征分析 |
| 3.3.9 候选基因来源的鉴定 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 候选基因的挑选 |
| 3.4.2 反应型鉴定 |
| 3.4.3 小麦叶片总RNA提取及其检测 |
| 3.4.4 5'-RACE扩增 |
| 3.4.5 基因的克隆及全长序列分析 |
| 3.4.6 相似性和同源性搜索 |
| 3.4.7 氨基酸一级结构的预测 |
| 3.4.8 蛋白质基序(protein motifs)和蛋白质功能域(protein-conserved domain)的预测 |
| 3.4.9 分泌蛋白质的预测 |
| 3.4.10 qRT-PCR结果 |
| 3.4.11 基因来源的检测 |
| 3.5 结论与讨论 |
| 第四章 小麦条锈菌诱导的载体蛋白基因(PstAAC9P1基因)的克隆及特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料、仪器及试剂 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 接种、培养 |
| 4.3.2 材料准备 |
| 4.3.3 RNA的提取、纯化及检测 |
| 4.3.4 5'-RACE反应 |
| 4.3.5 条锈菌诱导下的qRT-PCR分析 |
| 4.3.6 PstAAC9P1基因来源的鉴定 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 纯化后RNA的PCR检测 |
| 4.4.2 5'-RACE扩增及PstAAC9P1基因全长cDNA的克隆 |
| 4.4.3 PstAAC9P1基因序列分析 |
| 4.4.4 PstAAC9P1的表达模式分析 |
| 4.4.5 基因来源的鉴定 |
| 4.5 结论与讨论 |
| 第五章 全文总结 |
| 参考文献 |
| 附表1 成株期TDFS序列的BLASTX比对分析 |
| 附表2 苗期TDFS序列的BLASTX比对分析 |
| 附表3 未知功能的UNIGENES |
| 附表4 苗期文库中差异表达的UNIGENES与成株期文库数据库的BLASTX比对分析 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）速生杨纸浆林主要叶斑病防治技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 研究对象及内容 |
| 1.3 技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 杨树种质资源 |
| 2.2 叶斑病与病原 |
| 2.3 测报技术 |
| 2.4 化学防治 |
| 2.5 抗病育种 |
| 2.6 营林调控 |
| 3 研究区自然概况 |
| 3.1 山东省高唐县泉林生态有限责任公司 |
| 3.2 河南省濮阳市林科所试验场 |
| 4 材料与方法 |
| 4.1 叶斑病的调查与分析 |
| 4.1.1 研究材料 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.2.1 病叶采集与病原菌分离纯化 |
| 4.1.2.2 病原菌的形态学鉴定 |
| 4.2 病害流行调查 |
| 4.2.1 研究材料 |
| 4.2.2 研究方法 |
| 4.3 杨树叶斑病药剂防治研究 |
| 4.3.1 室内药剂筛选 |
| 4.3.1.1 供试菌株 |
| 4.3.1.2 供试药剂 |
| 4.3.1.3 供试药剂对A.tenuis菌丝生长的影响 |
| 4.3.1.4 供试药剂对M.brunnea孢子萌发的影响 |
| 4.3.2 田间药效测定 |
| 4.3.2.1 供试植物 |
| 4.3.2.2 供试药剂 |
| 4.3.2.3 试验设计 |
| 4.3.2.4 研究方法 |
| 4.4 三倍体毛白杨幼林抗病、速生营林模式初步研究 |
| 4.4.1 材料准备 |
| 4.4.2 试验设计 |
| 4.4.2.1 造林密度试验 |
| 4.4.2.2 宽窄行模式试验 |
| 4.4.2.3 造林坑对比试验 |
| 4.4.2.4 植苗规格试验 |
| 4.4.3 研究方法 |
| 4.5 多种黑杨无性系速生抗病性能综合评价 |
| 4.5.1 材料准备 |
| 4.5.2 试验设计 |
| 4.5.3 研究方法 |
| 5 结果与分析 |
| 5.1 叶斑病的调查与分析 |
| 5.1.1 病叶的采集、镜检及分离结果 |
| 5.1.2 病原菌的形态学鉴定 |
| 5.2 病害流行调查 |
| 5.2.1 107杨黑斑病流行规律及孢子散放规律 |
| 5.2.2 三倍体毛白杨叶斑病流行规律及孢子散放规律 |
| 5.3 杨树叶斑病药剂防治研究 |
| 5.3.1 供试药剂对A.tenuis菌丝生长的抑制效果 |
| 5.3.2 供试药剂对M.brunnea孢子萌发的抑制效果 |
| 5.3.3 供试药剂对107杨黑斑病田间防治效果及生长量调查 |
| 5.3.4 供试药剂对三倍体毛白杨叶斑病田间防治效果及生长量调查 |
| 5.4 三倍体毛白杨幼林抗病、速生营林模式初步研究 |
| 5.4.1 造林密度对幼林生长量及病情的影响 |
| 5.4.2 宽窄行模式对幼林生长量及病情的影响 |
| 5.4.3 栽植坑大小对幼林生长量及病情的影响 |
| 5.4.4 植苗规格对幼林生长量及病情的影响 |
| 5.5 多种黑杨无性系速生抗病性能综合评价 |
| 5.5.1 各无性系苗期生长量的差异 |
| 5.5.2 各无性系对几种叶部病害的抗病性比较 |
| 5.5.3 各无性系苗期生长量与抗病性的综合评价 |
| 6 结论 |
| 6.1 叶斑病的调查与分析 |
| 6.2 病害流行与病害防治适期 |
| 6.3 杨树叶斑病化学防治试验 |
| 6.4 三倍体毛白杨幼林抗病、速生营林模式初步研究 |
| 6.5 多种黑杨无性系速生抗病性能综合评价 |
| 7 讨论 |
| 7.1 叶斑病的调查与分析 |
| 7.2 病害流行与病害防治适期 |
| 7.3 杨树叶斑病化学防治试验 |
| 7.4 三倍体毛白杨幼林抗病、速生营林模式初步研究 |
| 7.5 多种黑杨无性系速生抗病性能综合评价 |
| 参考文献 |
| 图版Ⅰ |
| 图版Ⅱ |
| 图版Ⅲ |
| 图版Ⅳ |
| 图版Ⅴ |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（8）山东德州市小麦主要病害防治技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 小麦病害防治研究现状 |
| 1.1.1 小麦病害的化学防治现状 |
| 1.1.2 国内外小麦的抗病性及抗病机制研究现状 |
| 1.2 德州市小麦病害发生与防治 |
| 1.2.1 土壤肥力普遍偏低，土壤养分不平衡 |
| 1.2.2 小麦品种布局不合理 |
| 1.2.3 播种量偏大，播种质量不高 |
| 1.2.4 肥水运筹不合理，引发诸多问题 |
| 1.2.5 选择品种时未充分考虑气象因素 |
| 1.2.6 化学防治不合理 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.1.1 供试药剂 |
| 2.1.2 试验主要仪器 |
| 2.1.3 供试病原菌 |
| 2.1.4 供试小麦品种 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 病原物的分离与培养 |
| 2.2.2 室内不同小麦品种对四种病原菌的抗性鉴定 |
| 2.2.3 杀菌剂室内抑菌率测定 |
| 2.2.4 田间化学防治药效试验方法 |
| 2.2.5 药剂种子处理对小麦出苗和生长的影响 |
| 2.2.6 药剂种子处理对小麦产量的影响 |
| 2.2.7 播种期种子处理对小麦拔节期光合作用的影响 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 不同小麦品种对小麦病害的抗病性鉴定 |
| 3.1.1 德州市小麦不同品种对小麦白粉病的抗性评价 |
| 3.1.2 德州市小麦不同品种对小麦赤霉病的抗性评价 |
| 3.1.3 德州市小麦不同品种对小麦根腐病的抗性评价 |
| 3.1.4 德州市小麦不同品种对小麦纹枯病的抗性评价 |
| 3.2 杀菌剂抑菌作用测定 |
| 3.2.1 7种杀菌剂单剂对侵染小麦的四种病原菌抑菌效果比较 |
| 3.2.2 杀菌剂混用对四种病原菌的抑菌效果比较 |
| 3.3 喷雾对小麦病害的控制作用 |
| 3.3.1 喷雾对小麦白粉病的控制作用 |
| 3.3.2 喷雾对小麦赤霉病的控制作用 |
| 3.3.3 喷雾对小麦纹枯病的控制作用 |
| 3.3.4 喷雾对小麦根腐病的控制作用 |
| 3.4 拌种对小麦土传病害的控制作用 |
| 3.4.1 拌种对小麦纹枯病的控制作用 |
| 3.4.2 拌种对小麦根腐病的控制作用 |
| 3.5 苗期拌种结合拔节期喷雾对小麦病害的防治效果 |
| 3.5.1 苗期药剂拌种结合拔节期喷雾对小麦白粉病的防治效果 |
| 3.5.2 苗期药剂拌种结合拔节期喷雾对小麦赤霉病的防治效果 |
| 2.5.3 苗期药剂拌种结合拔节期喷雾对小麦纹枯病的防治效果 |
| 3.5.4 苗期药剂拌种结合拔节期喷雾对小麦根腐病的防治效果 |
| 3.6 药剂拌种对小麦出苗和生长的影响 |
| 3.7 药剂拌种对小麦产量的影响 |
| 3.8 药剂拌种对小麦光合作用的影响 |
| 3.9 德州小麦综合防治技术规程 |
| 4 讨论 |
| 4.1 近年小麦病害发生严重的原因分析 |
| 4.2 小麦病害防治中存在的问题 |
| 4.2.1 植物病害种类和危害严重程度不断发生变化 |
| 4.2.2 品种抗病性普遍较差 |
| 4.2.3 片面强调化学防治，综合治理的植保方针未能得到很好贯彻 |
| 4.2.4 生物防治产品较少，推广普及率低 |
| 4.2.5 农民对植物病害知识掌握不够，防治效果差 |
| 4.2.6 小麦化学防治中存在的问题 |
| 4.3 小麦病害综合防治技术推广中存在的问题 |
| 4.3.1 社会化服务体系不完善 |
| 4.3.2 技术及资金仍是突出问题 |
| 4.3.3 农药市场较为混乱 |
| 4.3.4 农药安全使用和环保意识不够强 |
| 4.3.5 土壤农药残留严重 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）模糊聚类分析法在烤烟新引品种上的综合比较研究（论文提纲范文）
| 1 材料和方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 模糊聚类分析 |
| 1.3.1 数据标准化 |
| 1.3.2 模糊相似矩阵的建立 |
| 1.3.3 模糊等价矩阵的建立 |
| 1.3.4 聚类分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 数据标准化 |
| 2.2 相似矩阵和等价矩阵 |
| 2.3 聚类分析 |
| 3 讨论 |
（10）番木瓜品种资源对环斑病毒病抗性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 前言 |
| 1.1 番木瓜的生物学特性及其营养价值 |
| 1.2 番木瓜的产销现状及发展前景 |
| 1.3 影响番木瓜种植业发展的主要因素 |
| 1.4 PRSV |
| 1.4.1 番木瓜环斑病毒病发现历史 |
| 1.4.2 番木瓜环斑病毒病的症状 |
| 1.4.3 番木瓜环斑病毒病病原 |
| 1.4.3.1 生物学 |
| 1.4.3.2 病毒株系及分子生物学 |
| 1.4.3.3 PRSV 检测方法 |
| 1.4.4 番木瓜环斑病毒病的发病规律及防治措施 |
| 1.4.4.1 侵染循环 |
| 1.4.4.2 发病流行条件 |
| 1.4.4.3 防治措施 |
| 1.5 抗性鉴定 |
| 1.5.1 传统抗病性鉴定 |
| 1.5.1.1 鉴定方法 |
| 1.5.1.2 接种技术 |
| 1.5.1.3 田间试验设计 |
| 1.5.1.4 抗病性的分级评定 |
| 1.5.2 分子水平抗性鉴定 |
| 1.6 番木瓜环斑病毒病的抗性鉴定 |
| 1.7 番木瓜抗病毒基因工程的研究动向 |
| 1.8 海南岛总的自然环境条件、气候条件 |
| 1.9 选题的依据和意义 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验地概况 |
| 2.3 试验方法 |
| 2.3.1 抗性鉴定 |
| 2.3.1.1 室内（人工接种）抗性鉴定 |
| 2.3.1.2 大田（自然发病）抗性鉴定 |
| 2.3.2 品种资源抗性综合评价 |
| 2.3.3 气象因子与环斑病毒病病情消长的关系 |
| 2.3.4 数据分析方法 |
| 3 结果及分析 |
| 3.1 抗性鉴定结果 |
| 3.1.1 室内（人工接种）抗性鉴定结果 |
| 3.1.2 大田(自然发病）抗性鉴定结果 |
| 3.1.2.1 生育期对环斑病毒病抗性的相关性分析 |
| 3.1.2.2 物候期对环斑病毒病抗性的相关性分析 |
| 3.1.3 番木瓜品种资源对环斑病毒病抗性鉴定结果分析 |
| 3.1.3.1 苗期鉴定结果分析 |
| 3.1.3.2 大田鉴定结果分析 |
| 3.2 品种资源抗性综合评价结果 |
| 3.2.1 株高、茎粗与病情消长的关系 |
| 3.2.1.1 品种间株高、茎粗生长量与病情消长的关系 |
| 3.2.1.2 品种内株高、茎粗与病情消长的关系 |
| 3.2.2 植株长势、初果高度及连续结果性与病情消长的关系 |
| 3.2.2.1 品种间植株长势、初果高度及连续结果性与病情消长的关系 |
| 3.2.2.2 品种内植株长势、初果高度及连续结果性与病情消长的关系 |
| 3.2.3 果实品质及产量与环斑病毒病病情消长的关系 |
| 3.2.3.1 品种间果实品质及产量与病情消长的关系 |
| 3.2.3.2 品种内产量与病情消长的关系 |
| 3.3 气象因子与环斑病毒病病情消长的关系 |
| 3.3.1 气象因子变化情况分析 |
| 3.3.2 温度、相对湿度、降雨量和雨日对环斑病毒病消长的影响 |
| 4 结论 |
| 5 讨论及进一步解决的问题 |
| 5.1 讨论 |
| 5.2 有待进一步解决的问题 |
| 5.2.1 继续发掘番木瓜抗环斑病毒病资源 |
| 5.2.2 番木瓜对环斑病毒病的抗性机制存在多样性 |
| 5.2.3 年度间抗性级别的变化 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、计算机模糊聚类综合评价品种抗病性（论文参考文献）
- [1]基于图像分割的航拍油菜花期识别方法研究[D]. 杨康. 武汉轻工大学, 2020(06)
- [2]基于图像分割的大田油菜花期识别研究[D]. 帅杜娟. 武汉轻工大学, 2019
- [3]豫南稻区水稻MAGIC群体农艺性状比较研究[D]. 詹俊辉. 河南农业大学, 2019(04)
- [4]基于SNP数据的精神分裂症的诊断模型研究与系统实现[D]. 张波. 江苏大学, 2019(03)
- [5]一种面向SNP选择的模糊聚类算法[J]. 张波,周从华,张付全,张婷,蒋跃明. 计算机工程, 2019(08)
- [6]小麦成株抗条锈病差异表达基因的cDNA-AFLP分析及小麦与条锈菌互作相关基因的克隆与特征研究[D]. 董艳玲. 西北农林科技大学, 2010(09)
- [7]速生杨纸浆林主要叶斑病防治技术研究[D]. 倪杨. 北京林业大学, 2010(10)
- [8]山东德州市小麦主要病害防治技术研究[D]. 李东臣. 山东农业大学, 2007(03)
- [9]模糊聚类分析法在烤烟新引品种上的综合比较研究[J]. 张谊寒. 内蒙古农业科技, 2007(05)
- [10]番木瓜品种资源对环斑病毒病抗性评价[D]. 范鸿雁. 华南热带农业大学, 2006(06)