23株酵母菌株遗传亲缘关系的SRAP分析

探讨酵母菌株间的遗传亲缘关系以及遗传多样性,为酵母菌株的分类和鉴定提供科学依据.利用44个SRAP(sequence-related amplified polymorphism)引物组合对23株酿酒酵母菌株进行聚类分析、主成分分析及遗传多样性的评价.结果表明,从160个SRAP引物组合中筛选得到44个多态性引物组合,共检测到529条DNA带,其中多态性条带有465个,多态性条带百分率为86.20％,平均每个引物组合产生多态性条带10.1个.各菌株遗传相似系数在0.531～0.813之间,平均遗传相似系数为0.671;根据UPGMA聚类分析,23株酵母菌种在遗传相似系数0.610处被分为两大类群,在遗传相似系数0.705处被进一步划分为6个亚类群.第Ⅰ大类又分为Ⅰ a(包括1、2、4、7、10、11、12、14和13号酵母菌株)、Ⅰ b(包括15、16、19、20和21号酵母菌株)、Ⅰ c(包括17和23号酵母菌株)及Ⅰ d(18号酵母菌株);第Ⅱ大类分为Ⅱa(包括3、8、9和6号酵母菌株)和Ⅱb(包括5和22号酵母菌株).主成分(PCA)分析结果与此一致.这也与形态及生理特性的分类基本相似.SRAP标记技术能很好地用于酿酒酵母遗传亲缘关系、菌种鉴定和分类的研究,是一种经济、有效和可靠的分子标记技术.     

基于SRAP分子标记的栽培种花生遗传连锁图谱构建

采用新型分子标记SRAP（sequence-related amplified polymorphism）技术,以杂交组合（豫花4号×郑8903）的F2群体为材料构建花生栽培种的分子遗传连锁图谱。采用238对SRAP引物对豫花4号和郑8903进行多态性筛选,结果表明用SRAP引物能充分反映两亲本之间的多态性,每个引物组合可产生10~30个左右清晰可辨的条带。筛选多态性较好的78对引物对其F2群体进行分析,共得到287条多态性条带,每对引物组合产生的多态性条带从1~9条不等,平均产生3.68个多态性条带。采用Mapmaker/EXP3.0软件对产生的287个标记位点构建连锁群（LOD≥3.0）,共223个标记位点进入到22个连锁群中,总长2 129.4cM,标记间平均间距为9.55cM。标记在整个连锁群中分布相对比较均匀,这是目前首张基于SRAP分子标记建立的花生栽培种遗传连锁图谱。     

应用SRAP标记分析白芝麻核心种质遗传多样性

利用SRAP分子标记技术对中国芝麻资源核心收集品中的209份白芝麻种质进行遗传多样性分析,供试材料间成对遗传相似系数介于0.4215～0.9892,平均0.7003。UPGMA聚类分析表明,不同来源的白芝麻种质在聚类图上相互交错分布,其遗传关系相似程度与地理分布远近之间没有明显的关系;我国不同省份白芝麻种质群遗传关系的远近及其在聚类图上的分布趋势与白芝麻的地理分布状况间有一定的规律性;南方白芝麻种质遗传多样性较丰富,其次是中部种质,北方种质遗传多样性较贫乏。国外种质遗传多样性介于我国北方种质和中部、南方种质之间。     

利用SRAP标记分析油莎豆遗传多样性

利用SRAP分子标记技术对14份不同地理来源的油莎豆资源进行分析,研究其遗传基础和遗传多样性。结果表明,38对具有多态性的SRAP引物组合共扩增出375条带,其中多态性带共306条,多态性条带比率为81.6%,平均每对引物组合的多态性条带为8.1条。UPGMA聚类分析表明,14个参试材料间的遗传距离在0.09至0.72之间,平均为0.37;材料8与材料9的遗传距离最大,为0.72,二者具有较高的遗传差异。研究结果表明我国油莎豆种质资源遗传基础较为丰富;有利于在不同地理区域间进行引种、利用以及品种培育等。     

中国花生核心种质的主成分分析及相关分析

以576份中国花生全套核心种质为材料,对26个表型性状进行主成分和相关性分析。结果表明。花生资源在这26个性状方面均存在显著的遗传分化和丰富的多样性。从主成分分析的结果来看,前5个主成分对变异的累积贡献率达72．67％,叶片宽、种子宽、百果重和百果仁重对花生种质资源主成分1贡献较大,表明在花生种质资源鉴定中,这些性状占有重要地位。相关性分析结果表明,主茎高和主茎节密度呈显著负相关,主茎高和主茎节数,叶片长与叶片宽,荚果宽与种子长、种子宽、百果重、百果仁重等呈显著正相关。这些相关性表明,测得相关性极显著的一对表型性状中的一个即可判断另一个性状的变异状况,减少了花生种质资源鉴定的工作量。     

高通量花生转录组分析系统的构建与应用

采用PC机为硬件平台,基于Linux操作系统,以Perl语言作为主要的程序编辑语言,整合SeqClean、TGICL、RepeatMasker、Blast、Bioperl等软件或模块,构建自动化、高通量的转录组分析系统。整个分析系统以三个自编的Perl脚本为主程序,其中以assemble．pl为主程序的序列组装,以annotFun．pl为主程序的功能注释和以annot—GO．pl为主程序的功能分类。通过分析粤油20在叶斑病诱导下获得的8328个叶片EST,进一步验证该系统的稳定性和可靠性。本文构建的花生转录组分析系统通过三个主程序能够自动、简洁、高通量地完成花生转录组数据的组装、注释与分类,为花生功能基因组学研究提供有价值的生物信息,也为其他生物信息平台的构建提供借鉴。     

基于主成分分析优化花生豆奶的稳定剂配方

以蔗糖酯、单甘酯、黄原胶和卡拉胶作为稳定剂,优化花生豆奶的复配稳定剂配方。采用均匀试验设计方案,以主成分分析法对试验指标降维,通过回归分析建立稳定剂用量与稳定性综合得分的数学模型。结果表明：降维得到的两个主成分累计贡献率为92.6%,能反映92.6%的试验数据变异;在试验范围内,蔗糖酯用量0.10%、单甘酯用量0.08%、黄原胶用量0.07%、卡拉胶用量0.02%时,稳定性综合得分较高,花生豆奶表现出良好的稳定性;各稳定剂的影响顺序为单甘酯＞黄原胶＞卡拉胶＞蔗糖酯。     

甜菜随机区组试验的计算机分析

按照田间试验的要求,除密度试验外,任何试验小区植株数应该一致,这叫做试验控制。但事实上由于种种原因,株数总是或多或少有差异,这就有可能影响作物的产量、品质或其它性状。为了解决这个问题必须采取统计控制手段,即协方差分析法。作者曾发表《中耕作物田间试验数据计算机分析方法》一文[1],提供了一个ＢＡＳＩＣ程序,对于大田作物甚至密植作物随机区组试验结果的分析都是适用的。但是对甜菜试验使用起来就有困难。因为甜菜一般都要统计块根产量、含糖率和产糖量,而三者的计算又联系在一起。在一般农业统计学书籍[2、3、4、6]上计算的矫正…     

主成分分析法在花生四烯酸高产菌株代谢组学研究中的应用

利用主成分分析法对于三株花生四烯酸高产高山被孢霉菌株的GC-MS谱图信息进行了分析,以菌株间通含的18种代谢组分为原始指标,提取出两个主成分变量,在二元主成分平面图上实现了对三个具有不同性状菌株的良好区分,同时发现主成分1可能为指向花生四烯酸积累的主成分指标,主成分2可能为指向菌体生长的主成分指标.     

应用SRAP标记对六个灰树花的多态性分析

采用SRAP技术对湖南、北京、浙江和福建地区的6个灰树花栽培品种进行了亲缘关系与多态性分析。14对SRAP引物组合共扩增出151条位点片段,其中多态性片段132条,占总片段条数的87.4%。菌株间相似系数变化范围为0.3019~0.7662,同时将6个菌株分为3大类,亲缘关系树状图在分子水平上显示了供试菌株之间的亲缘关系,为今后灰树花品种的遗传多样性研究及遗传育种亲本的选配提供了理论依据。      

我国胡麻育成品种的遗传多样性分析

为分析国内不同时期（1950-2010年）选育的96份胡麻品种遗传多样性,利用形态学标记和SRAP分子标记两种方法聚类,在欧氏距离5.77和遗传相似系数为0.69时都能将96份品种分为4个类群,但两种聚类结果在亚群的划分上存在差异,说明形态标记的基因型与SRAP标记检测出的位点相关性小。将96份胡麻品种的SRAP标记数据按品种不同育成年代和地区进行遗传多样性信息指数的计算发现,随着年代递进和育成品种增多,基因多样性增加,但随着品种选育目标越来越趋于一致,其遗传距离趋于相近,Shannon信息指数的增幅趋于平缓,对不同地区胡麻品种分析发现,Shannon指数的变化与品种数量有关,与地域的联系并不紧密,这与栽培种本身的广泛相互引种有关系。     

双孢蘑菇SRAP、ISSR、RAPD标记遗传多样性和菌群分类研究

通过PCR试验,筛选能扩增清晰稳定的DNA条带的53对SRAP引物、10条ISSR引物和56条RAPD引物。SRAP、ISSR和RAPD 3种DNA分子标记扩增位点的平均多态率分别为70.21%、78.33%、61.94%。SRAP、ISSR和RAPD扩增结果用0与1表示,共获得1 046个位点的42 840个数据。采用组间距离法和Jaccard相似性系数,应用SPSS 11.0 for Windows软件进行聚类分析,构建40个双孢蘑菇样品的遗传关系树状图。当组间距离值取16时,40个双孢蘑菇品种可分为6个类群;当组间距离值取13时,40个双孢蘑菇品种被分为9个类群。     

基于人体纵截面特征曲线的体型分类

针对人体体型分类标准选择问题,提出了通过人体纵截面特征曲线进行分类的方法。选择了124名青年女性,使用三维扫描仪扫描获得三维人体数据。并提取人体纵截面轮廓曲线数据,通过椭圆傅里叶拟合对原始曲线进行降噪处理。使用转向角函数将截面轮廓曲线转换成角函数曲线,并根据角函数曲线特征提取了5个特征指标,利用主成分分析法提取3个主成分。采用K-means聚类算法进行体型聚类,用伪Ｆ 统计量确定最佳分类数目,将体型分为4类。最后通过对比分析4类体型特点,描述了各类体型在背部、背中心线、腹部、臀部和侧面厚度的差异。     

微波辅助碱液提取花生壳黄酮工艺

采用微波辅助碱液提取花生（Arachis hypogaea L.）壳黄酮,通过酸沉技术得到黄酮粗品。以黄酮提取得率作评价指标,利用单因素实验探索各因素对黄酮提取得率的影响,继以正交实验优化工艺参数。得到最适工艺条件：提取溶剂pH12.0、液料比30∶1 mL/g、提取温度80℃、酸沉pH4.0和提取时间17 min。在优化后的工艺中,黄酮提取得率达（1.113±0.010）%,纯度为（16.90±0.13）%。该工艺操作简单、便捷,可用于花生壳黄酮的提取。     

Correlation between instrumental and sensory ratings by evaluation of some texture reference scales

The objective of this study was to investigate instrumental–sensory relationships of some texture scales using argentine foods as references. Textural characteristics of these foods were instrumentally investigated by the texture profile analysis technique. Principal component analysis (PCA) was used to describe the main attributes of the food samples. High Pearson’s correlation coefficients were found between hardness and fracturability (r = 0.94; P < 0.0001), hardness and gumminess (r = 0.71; P < 0.0001) and springiness and cohesiveness (r = 0.85; P < 0.0001). PCA identified two significant principal components, which accounted for 81.2% of the variance in the instrumental data. Additionally, a trained panel described the texture characteristics of the food samples according to the standard reference scales. The correlation curves showed nonlinear relationships (R² between 85.6% and 99.9%) which were used to predict sensory attributes of other food samples. Some texture attributes like hardness and fracturability were accurately predicted by mechanical properties, while others like cohesiveness and adhesiveness were less representative.     

Classification of Iranian bottled waters as indicated by manufacturer’s labellings

Water is the most important substance in our daily lives and contains minerals which play an important role in our nutrition. In this study, the chemical composition of Iranian bottled water brands were investigated by correlation analysis, principal component analysis and hierarchical cluster analysis. For this purpose, the chemical composition reported on the label of 73 Iranian bottled waters was used as data set. It was found out that only 26 brands had eight important parameters such as calcium, magnesium, potassium, sodium, chloride, sulphate, bicarbonate and fluoride and 20 brands had acceptable charge balance error. Results showed that Iranian bottled waters can be divided into 11 classes. Most of them were Ca–Mg–HCO₃ type. The relationships among selected variables were also examined by Piper diagram. The best brands were introduced for common customers and kidney stone patients. The chemical content of Iranian bottled water brands was also compared with some world standards. It was observed that only one of the brands had fluoride in excess compare to that of standard values.     

化学计量学结合气相色谱法对12种植物油判别模型的构建

测定了12种植物油的脂肪酸组成和含量,探讨了利用植物油脂肪酸的指标对不同种类的植物油进行分类和判别的可能性。采用气相色谱法对12种植物油脂肪酸的组成和含量进行测定,利用SPSS 22. 0统计软件进行主成分分析、系统聚类、 K-平均值聚类和判别分析。结果表明：12种植物油的主要共有组成为油酸（15.635%~66.569%）和亚油酸（10.521%~58.227%）,其中棉籽油（16.285%）中单不饱和脂肪酸含量最低,橄榄油（67.628%）中单不饱和脂肪酸含量最高;橄榄油（11.284%）中多不饱和脂肪酸含量最低,核桃油（67.167%）中多不饱和脂肪酸含量最高;12种植物油中不饱和度最小为棉籽油3.235,最大为低芥酸菜籽油14.672。主成分分析降维得到5个主成分,利用主成分分析数据,依次进行聚类分析和判别分析,系统聚类和K-平均值聚类结果一致,可对12种植物油聚类区别,通过判别分析建立了3个典则判别函数,对不同植物油的分类和判别的效果良好。