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题名五味子属(五味子科)分类系统的初步修订
被引量:12
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作者
林祁
杨志荣
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机构
中国科学院植物研究所系统与进化植物学国家重点实验室
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出处
《植物研究》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期6-15,共10页
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基金
国家自然科学基金(30270103)
中国科学院知识创新工程项目(KSCX2-SW-108)
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文摘
通过对前人提出的五味子属(五味子科)分类系统的点评,根据五味子属植物的33个形态性状及其性状分析,经过分支分析,提出一个新的五味子属分类系统:将五味子属分为五味子亚属和团蕊五味子亚属;将五味子亚属分为多蕊五味子组、少蕊五味子组、中华五味子组和五味子组。编排了分亚属、组和种的检索表,对每个种上分类等级均列出其模式、异名和代表种。
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关键词
五味子属
形态学数据
分支分析
分类系统
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Keywords
Schisandra
morphological data
cladistic analysis
taxonomic system
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分类号
Q949.747.1
[生物学—植物学]
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题名杜洛克猪部分肌肉和内脏器官解剖数据的测定
被引量:5
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作者
郑春雷
赵永庆
赖登明
张建远
张书松
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机构
河南省国营正阳种猪场
河南农业大学
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出处
《中国畜牧杂志》
CAS
北大核心
2000年第2期30-31,42,共3页
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关键词
杜洛克猪
肌肉
内脏器官
解剖学
形态学数据
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分类号
S828.1
[农业科学—畜牧学]
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题名基于形态学性状构建建兰品种核心种质
被引量:5
- 3
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作者
艾叶
陈璐
兰思仁
谢泰祥
陈娟
彭东辉
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机构
福建农林大学园林学院兰科植物保护与利用国家林业与草原局重点实验室
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出处
《分子植物育种》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第23期7924-7934,共11页
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基金
福建省教育厅中青年教师教育科研资助项目(JAT160158)
福建省自然科学基金项目(2016J01703)
+1 种基金
福建省种业创新与产业化工程项目(ZYCX-LY-2017005)
福建农林大学创新项目(KFA17331A)共同资助
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文摘
以收集的226个建兰品种为材料,依据瓣型分为5组(荷瓣,梅瓣,水仙瓣,奇花,竹叶瓣)。基于27个形态学性状,从总体取样规模(15%,20%,25%,30%)、组内取样比例(简单比例,对数比例,平方根比例,多样性比例)以及组内取样方法(聚类和随机)3个方面研究构建建兰品种核心种质的最佳取样策略,共形成32种取样方案。通过对32种取样方案变异系数变化率(VR)、遗传多样性指数(I)、极差符合率(CR)、表型保留比例(RPR)的对比分析,确定最佳方案,构建初级核心种质。对初级核心种质进行评价与检验,补充聚类过程中丢失的性状,构建最终的核心种质。结果表明,总体规模为25%,组内取样比例采用对数比例,组内取样方法为聚类的取样方案是基于形态学性状构建建兰品种核心种质的最佳策略,通过补充在聚类压缩过程中丢失的"叶片数<2.58 cm"、"萼片宽<0.41 cm"、"叶尾有艺"和"水晶叶艺"4个性状,最终构建包含60个品种的核心种质,表型保留比例达100%,充分代表了226个建兰品种的多样性。本研究对于有效的保存和利用建兰品种资源提供了理论基础,同时为兰科植物种质资源的有效管理及开发利用提供新的思路和方法。
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关键词
建兰
形态学数据
核心种质
取样策略
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Keywords
Cymbidium ensifolium
Morphological traits
Core collection
Sampling scheme
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分类号
S68
[农业科学—观赏园艺]
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题名应用属性约简构建含有缺失数据的谱系树
- 4
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作者
朱锐
冯宏伟
冯筠
王惠亚
刘建妮
韩健
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机构
西北大学信息科学与技术学院
西北大学数学学院
西北大学地质学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第10期180-185,共6页
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基金
科技部973计划青年科学家专题项目(No.2013CB837100)
教育部长江学者奖励计划(No.41222014)
+4 种基金
青年长江学者项目(No.41172023)
中组部青年拔尖人才支持计划(No.41102012)
国家自然科学基金项目(No.41272011)
西北大学优秀青年学术骨干支持计划(No.NCET-13-1008)
陕西省教育厅科学研究计划自然科学专项项目(No.15JK1738)
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文摘
为了解决含有缺失形态学数据谱系树的构建问题,提出了运用属性约简构建谱系树的方法。首先,利用先验知识和较完整的部分物种数据构建初始谱系树;然后,运用属性约简原理获得属性决策组集合的决策点,进而建立先验决策模型;最后,根据先验决策模型确定缺失数据比例较高的物种在初始谱系树中的位置,通过物种嫁接完成谱系演化树的构建。实验结果表明,当单个物种缺失数据比例大于10%时,相比最大简约法在平均准确率方面平均高出10%左右。
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关键词
谱系树构建
形态学缺失数据
属性约简
先验决策模型
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Keywords
phylogenetic tree construction
morphological missing data
attribution reduction
prior decision model
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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