Strategy for the mapping of interactive genes using bulked segregant analysis method and Mapmaker/Exp software

A qualitative trait is usually controlled by a single gene, but it may be sometimes controlled by two or even more genes. This phenomenon is called gene interaction. Rapidly searching for linked mo- lecular markers via bulked segregant analysis (BSA) and then constructing regional linkage map with Mapmaker/Exp has become a common approach to mapping single major genes. However, methods and computer programs developed for mapping single major genes cannot be simply applied to interactive genes because the genetic patterns of gene interac- tions are quite different from that of single-gene in- heritance. Up to now, experimental methods for quickly screening molecular markers linked to inter- active genes and statistical methods and corre- sponding computer softwares for simultaneously analyzing the linkage relationships of multiple mo- lecular markers to an interactive gene have not been available. To solve this problem, in this paper, we propose a strategy for mapping interactive genes using BSA and Mapmaker/Exp. We demonstrate that all interactive genes can be mapped by the 'BSA Mapmaker/Exp' strategy using F2 generation (in a few cases, F3 generation is also needed). As BSA and Mapmaker/Exp have been broadly used in gene mapping studies and are well known by many re- searchers, the strategies proposed in this paper will be useful for practical researches.     

压电生物传感器的研究进展

压电生物传感器是一种将高灵敏的压电传感器与特异的生物反应结合在一起的新型生物分析方法,这一方法不需要任何标记,且仪器构造简单、操作方便,引起人们的兴趣,并已成为当前生物传感器领域中的一个研究热点。本文就压电生物传感器在气体、微生物、病毒、蛋白质及基因检测等方面的研究应用作一评述。     

区域中心城市区位选择的模型研究--以嘉兴市为例

借鉴图论的有关做法,结合威尔逊空间相互作用模型,构建区域中心城市区位选择的模型,从而试图定量分析封闭和开放两种条件下区域中心城市的适宜区位.从模型中可以看出,在封闭条件下区域中心城市适宜区位趋于区域的地理中心,而在开放条件下区域中心城市适宜区位趋于主导联系方向.作者选取浙江省嘉兴市对模型进行实证分析,分别考察了封闭和开放两种条件下嘉兴区域中心城市适宜区位的变化趋势.     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。     

植物中的DREB类转录因子

DREB转录因子属于AP2/EREBP转录因子家族.AP2/EREBP转录因子是特异存在于植物中,与植物发育密切相关的一类转录因子的总称.该家族有五个亚家族,其家族成员的蛋白质序列均含有保守的AP2 domain.其中,DREB转录因子特异地与DRE顺式作用元件相结合,在调节低温,干旱和高盐等胁迫反应时具有重要作用.一个DREB转录因子可以调控下游的多个抗逆基因,从而使植物产生抗逆性.植物抗逆反应是一个非常复杂的过程,目前人们对其信号转导正在进行进一步的探究.     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

不悔步方式在微型足球机器人系统中的应用

研究了不悔步方式搜索策略在微型机器人足球系统中的应用．微型足球机器人通过积极地辨识当前所处的状态和实时地利用当前的有效信息，采用神经网络对机器人的一般特性和有限的记忆进行不悔步方式搜索策略的执行。