基于SLAF-seq技术的抗杨树叶锈病SNP位点开发

【目的】探索美洲黑杨抗叶锈病的分子机制,为杨树抗病分子育种提供理论参考。【方法】选取抗锈病差异显著的美洲黑杨‘2-2'与‘2-38'为亲本,通过控制授粉杂交获得80 个F1代个体。用特异性位点扩增(specific-locus amplified fragmenl sequencinq, SLAF-seq)简化基因组技术对所获F1代进行深度测序,以美洲黑杨第3代组装基因组为参照。通过序列比对筛选特异长度的DNA片段,构建SLAF-seq文库,获得特异性SNP位点。经美洲黑杨叶锈病的病原菌经形态学与分子工具鉴定,确定为落叶松-杨栅锈菌(Melampsora larici-populina Kleb.)。通过叶盘法控制条件接种并对被锈菌侵染后的杨树抗性进行评估; 应用Kruskal-Wallis方法对接种结果进行检验。【结果】通过接种,获得了孢子堆数量和大小等表型数据; 基于SNP标记的连锁分析,一共有8 723 个SNP连锁至遗传图谱上; 共识别出19 个连锁群,总遗传距离为3 610.67 cM; 通过Kruskal-Wallis检验可得到37 个紧密连锁位点(P<0.005),标记分别位于I、IV、VI、XI、XV和XIX号连锁群上。【结论】利用SLAF-seq技术开发出了37 个与杨树叶锈病抗病性状紧密关联的SNP分子标记,其中Marker42056位点连锁程度最高。     

“双师型”教师培养存在的问题及对策——以江苏财经职业技术学院为例

"双师"素质教师队伍是高等职业教育的特点和要求。通过分析"双师"培养途径及研究其产生的原因,以江苏财经职业技术学院为例,探讨"双师"培养的对策与措施:发挥政策的杠杆作用,引导教师不断追求,提升境界;发挥机构的组织作用,保证流程畅通、业务活动顺利进行;发挥考核的促进作用,科学客观评价,激励教师自我完善。     

颜料对聚合物水泥砂浆性能的影响

向聚合物水泥砂浆中掺入氧化铁颜料制备彩色聚合物水泥砂浆,研究了不同颜料及其掺量的变化对聚合物水泥砂浆力学性能、工作性能和粘结强度的影响,并借助扫描电镜(SEM)表征了彩色聚合物水泥砂浆的微观组织形貌。结果表明：颜料会一定程度降低聚合物砂浆的抗折、抗压强度,且颜料掺量为5%时,对聚合物砂浆的抗折、抗压强度影响显著,随着颜料掺量的逐渐增加,聚合物砂浆的抗折、抗压强度呈现先增加后平缓的趋势;聚合物砂浆的流动度和粘结强度随颜料掺量的增加而减小;SEM测试结果表明颜料一方面会包裹水泥颗粒,阻碍水泥水化,降低彩色聚合物砂浆的抗折、抗压强度,但另一方面颜料能有效填充聚合物砂浆空隙,改善密实度,提高聚合物砂浆的抗折、抗压强度。     

库车山前致密砂岩气藏储层伤害分析及控制对策研究

库车山前致密砂岩气藏目前有效解决顺利钻进问题;而钻完井过程中并未形成配套的储层保护技术。以大北区块为例,分析岩性物性、裂缝、温压等的储层特征,进行岩石敏感性、液相圈闭、钻井液动态损害评价等实验;并在对钻井液中固相颗粒、滤液、处理剂吸附原因分析的基础上,确定当前储层伤害的主要机理。依据储层损害机理,提出应对策略,主要包括:提高抑制能力和减少工作液侵入能够有效的减小岩石敏感性和液相圈闭损害;应用高效的暂堵和快速封堵技术可有效减少渗流通道堵塞损害;调整完井工艺措施是当前减小应力敏感性损害的主要方法。     

基于Tag-rank和CCA的在线商品跨媒体检索研究

在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明：在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。     

酸处理菹草制备生物乙醇和甲烷过程研究

文章通过以水生植物菹草为研究对象,对水生植物制备生物乙醇和甲烷过程进行了比较分析,并利用稀酸处理提高其生物可降解性。试验结果表明:对于产乙醇过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度125℃、时间2h,在此条件下,乙醇产量达75.70mg/g;而对于产甲烷过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度115℃、时间2h,最大产甲烷量为110.56mL/g。X射线衍射仪分析结果显示稀酸预处理后菹草纤维素结构受到不同程度的破坏。分析表明厌氧产甲烷过程效率更高,更适于菹草资源化。研究结果可为水生植物的能源化利用提供技术参考。     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.     

基于复杂网络的国际石油贸易关系定量研究

针对如何更加准确地评价国际石油贸易关系问题，开展了将该贸易关系进行网络化和结构化的特征指标量化分析研究。研究中以复杂网络理论进行网络化建模，以结构平衡理论进行定量分析，采用了计算聚类系数、平衡度等关键指标进行年度基准对比。获得了国际石油贸易关系网络随着贸易者数量的增加尤其是进口国数量增加，网络的聚类系数变大，平衡度值增加，整个贸易网络平衡性变差，贸易关系变得更加紧张这一结论。本研究采用网络化和结构化的方式进行关系评价，是将石油贸易关系的研究从定性推进至定量的有益尝试。     

基于l1范数主成分分析的极化SAR图像变化检测

为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型的变化检测算法。首先,采用基于Hotelling-Lawley复矩阵迹变化检测算子构造差异图;其次,采用l1-PCA模型获取差异图的变化信息,使得每个像素以一个特征向量来表示;最后,使用k-means算法对变化信息进行聚类,得到变化检测结果。该方法是一种非监督变化检测方法,相比于基于2范数的PCA检测方法,l1-PCA在特征提取方面具有更高的鲁棒性,并且可以进一步提高变化检测精度。基于RADARSAT-2卫星获取的3幅图像进行的实验结果表明,相较于其他两种典型算法,所提算法更加稳定,精确度更高。     

基于香豆素的银离子化学传感器的合成与性能研究

设计、合成了一种以香豆素为发色基团、以含氮、硫原子的冠醚为识别基团的化学传感器S1.通过UV-vis吸收光谱研究了S1的选择性识别能力,结果表明:在S1的Et OH-H2O(体积分数,1∶1)溶液中加入银离子,不仅最大吸收波长有较明显的蓝移而且其吸光强度也有所降低,而加入其他离子如:Mn2+、Co2+、Ni2+、Cu2+、Al3+、Ca2+、Cd2+、Ba2+、Hg2+、Sr2+、K+、Mg2+、Li+、Fe3+、Pb2+和Zn2+均没有明显变化,传感器S1对银离子具有很好的选择性识别能力.