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本研究针对8个甜菜材料的细胞质育性进行分子鉴定。利用数目可变串联重复序列(Variable Number of Tandem Repeats,VNTR)分子标记技术,分别对8个甜菜材料的线粒体DNA中TR1位点VNTR片段多态性进行分析。分析显示8个甜菜群体线粒体TR1位点VNTR重复序列分别为6拷贝,4拷贝,13拷贝。标记分析结果表明田间选育的8个甜菜群体的细胞质分别属于不育型,保持型,普通育性恢复型三种细胞质类型。并且发现1个保持系细胞质群体中混有恢复系细胞质单株和细胞质不育型单株,1个不育系群体中混有普通授粉系单株,1个正常花粉材料群体为不育型细胞质。该分子标记鉴定结果为这些材料的育性进一步决选提供了分子依据,淘汰田间选育过程中混杂的单株,弥补田间表型育性鉴定结果的不足。 相似文献
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1选地
红甜菜是深根喜肥作物,适于生长在地势平坦、排水良好、土质肥沃的平川地或平岗地。高岗地容易跑风跑水,常引起风害和旱灾;地下水位高的低洼地,渗水性差,排水不良,土壤通透性差,不利于红甜菜的生长。黑土,特别是“黑油砂土”是栽培红甜菜最理想的土壤。红甜菜生长在这样的土壤里,块根产量高、品质好,根汁的纯度也高。白浆土上的红甜菜生长较差。红甜菜耐盐碱能力较强,因此,在一般盐碱地上,如增施有机肥和磷肥,并追施氮肥也能使红甜菜生长繁茂,获得丰产。通常大田作物能生长良好的土壤,也适合红甜菜的生长。 相似文献
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为了更好的发掘数据分析在辅助医学诊断上的价值,对医疗数据进行精准分析,本文基于Weka平台研究了十八种常见的监督机器学习算法对乳腺癌数据的分类预测,达到准确的预测乳腺癌是否复发的目的,并从统计学和机器学习指标对所有模型的预测效果进行对比分析。结果表明统计学指标RMSE和RRSE较小的前3位算法依次为LMT、J48、AdaBoostM1,机器学习指标中性能表现较好的算法依次为BayesNet、AdaBoostM1和LMT。综合所有指标,分类预测效果较好的算法有LMT和AdaBoostM1,在乳腺癌数据集上表现出良好的分类预测,具有价高的预测价值。 相似文献
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心脏病是一种常见的心血管疾病,对人类生命健康有极大的威胁,准确预测是否患有心脏病能够帮助心脏病的早发现、早治疗,提升心脏病患者的生活质量和寿命。本文以克利夫兰心脏病数据集为研究对象,首先对原始数据集进行数据变换、标准化处理等工作,将处理后的数据作为随机森林模型的输入进行训练,将预测结果与线性逻辑回归、K-最近邻、决策树等多种机器学习模型进行比较,结果表明本文模型在准确率、查准率、查全率、F1值、AUC值等5种性能评价指标上均优于对比的模型。最后,引入了SHAP模型加强预测模型的可解释性,并进行特征分析识别出影响心脏病的主要因素,为临床决策提供可参考的依据。 相似文献
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