分类： 生物学 >> 植物学 >> 应用植物学 提交时间： 2020-03-06 合作期刊: 《广西植物》
摘要： 该研究从DNA 模板浓度、引物浓度、退火温度和循环次数等方面优化了叶子花ISSR-PCR 反应体系和反应程序，利用11 个ISSR 引物对131 个叶子花品种进行PCR 扩增，扩增产物经琼脂糖凝胶电泳检测，分析品种遗传多样性和遗传距离，并构建品种聚类图和指纹图谱。结果表明，优化的ISSR-PCR 反应体系中DNA 模板浓度为0.5 ng·μL-1，引物浓度为0.5 μM·L-1，引物UBC813、UBC814、UBC815、UBC823、UBC824、UBC835、UBC840、UBC841、UBC843、UBC844 和UBC876 的最佳退火温度分别为52.3、55.9、54.3、54.3、53.6、56.2、56.2、51.9、54.4、54、50 ℃，循环次数为32。用11 个ISSR 引物对131 个叶子花品种扩增出161 条带，其中多态性条带156 条，多态性比率为96.89%。单个引物的等位基因数、有效等位基因数、Nei’s 基因多样性指数和Shannon’s信息指数分别为1.86~2.00、1.33~1.68、0.21~0.39 和0.34~0.57，平均值分别为1.969、1.478、0.294 和0.447。引物UBC841 的鉴别率最高(80.92%)，可有效鉴别106 个品种，再与引物UBC876 结合可将131 个叶子花品种完全鉴别开，建立了各品种的指纹图谱。叶子花品种的遗传距离范围为0.00~0.60，平均值0.365，遗传多样性较低，在遗传距离0.58 处，131 个品种分为6 大类群，聚类分析表明同一个种的品种大多数聚在一类，但同一个种仍有品种未聚在一类或亚类、也有多个种的品种聚在一类。该研究较为准确的揭示了叶子花种质资源的遗传多样性，建立的指纹图谱为叶子花品种登记、知识产权保护以及品种鉴定提供了可靠技术和有效手段。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】利用数据挖掘算法, 从海量繁杂的微博数据中检测出有价值的事件信息。【方法】针对国内具有代表性的微博网站, 通过使用微博网络开放接口高效收集带有地理坐标的微博数据。使用K-means、KNN 和决策树三种数据挖掘算法, 根据微博数据的发布数、转发数、评论数、用户活跃度和移动强度5 个指标构建微博的地理规律性特征。将日常地区性的微博数据特征与该地区微博特征的地理规律性进行比较, 从而检测出该区域是否有事件发生。【结果】以2015 年4 月15 日、16 日的微博数据作为测试语料, 使用文中提出的微博事件检测框架, 成功检测到“北京沙尘暴”事件。【局限】在抽取微博地理规律性特征时, 采用的样本数据偏少, 一定程度上影响了事件检测框架的效果。【结论】基于地理坐标的微博事件检测框架是切实有效的, 分析出的事件信息不仅可以帮助用户获取感兴趣的事件资讯, 而且可以协助政府部门进行舆情管控和行政决策。
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