生物多样性和均匀度显著性的随机化检验及计算软件

多样性指数和均匀度以其简单易用而被广泛应用于群落生物学和生物多样性等研究中,然而由于缺乏合适的统计检验方法等原因,其分析的可信性往往较低,因而限制了其应用。鉴于生物多样性研究中广泛应用主观和直接的比较不,有必要建立和使用较为严格的多样性统计检验。本研究建立和应用了如下随机化检验方法：单群落多样性指数和均匀度的显著性检验,单群落多样性指数和均匀度的置认区间,群落间多群样和均匀度的差异显著性检验。随机化方法已被成功地应用于群落生态学研究,其原理是：随机排序某一向量中的元素,或随机交换两向量中的对应元素。计算该随机化数据的多样性和均匀度,重复该过程多次,统计和计算显著性检验的p值,由向量中的对应元素。计算该随机化数据的多样性和均匀度,重复该过程多次,统计和显著性检验的p值。由此可确定多样性和差异的统计显著性。同时,研制了相应的Internet计算软件BiodiverisytTest。该软件由7个Java类和1个HTML文件组成,可运行于多种操作系统和网络浏览器上,可读取多种类型的ODBC数据库文件如Access,Excel,FoxPro,Dbase等。该软件中包括Shannon-Wiener多样性指数,Simpson多样性指数,McIntosh多样性指数,Berger-Parker多样性指数,Hrlbert多样性指数以及Brillouin多样性指数。基于Shannon-Wiener多样性指数和Berger-Parker多样性指数,用BiodiversityTest软件对水稻田节肢动物群落多样性（15个地点,17个功能群,125个节肢动物种）进行了比较和分析。结果显示,两组结果可较好地反映水稻节肢动物群落多样性的差异显著性,这些检验方法可有效地反映多样性指数和均匀度的变化。与水稻田节肢动物群落间多样性的直接比较法相比,该随机化检验方法获得更客观的结果。本算法与软件有助于改进生物多样性研究中使用的某些不甚严格的分析方法,为随机化检验方法在生物多样性研究中的进一步应用提供了一种可用的工具。     

系统发育多样性测定及其在生物多样性保护中的应用

生物多样性保护面临两个基本问题：如何确定生物多样性测度以及如何保护生物多样性。传统的生物多样性测度是以物种概念为基础的,用生态学和地理学方法确定各种生物多样性指数。其测度依赖于样方面积的大小,并且所有的物种在分类上同等对待。系统发育多样性测度基于系统发育和遗传学的理论和方法,能确定某一物种对类群多样性的贡献大小。该方法比较复杂,只有在类群的系统发育或遗传资料比较齐全时方能应用。本文认为,物种生存力     

系统发育多样性测度及其在生物多样性保护中的应用

生物多样性保护面临两个基本问题：如何确定生物多样性测度以及如何保护生物多样性。传统的生物多样性测度是以物种概念为基础的,用生态学和地理学方法确定各种生物多样性指数。其测度依赖于样方面积的大小,并且所有的物种在分类上同等对待。系统发育多样性测度基于系统发育和遗传学的理论和方法,能确定某一物种对类群多样性的贡献大小。该方法比较复杂,只有在类群的系统发育或遗传资料比较齐全时方能应用。本文认为,物种生存力途径和系统发育多样性测度相结合有助于确定物种和生态系统保护的优先秩序。     

DNA条形码及其在生物多样性研究中的应用

DNA条形码是利用生物体内标准的、有足够变异的、易扩增且相对较短的DNA片段对物种进行快速准确鉴定的技术。自2003年DNA条形码相关概念提出以来广受关注,国内外相继开展了DNA条形码及信息系统建设研究,为DNA条形码技术的发展提供了坚实的研究基础和生物信息学分析平台。DNA条形码技术弥补了传统分类学的不足,为生物多样性研究提供了新的思路和方法。本文介绍了DNA条形码的产生与发展过程,国内外DNA条形码技术与信息系统建设研究进展,重点阐述了DNA条形码技术在物种鉴定、濒危物种保护、隐存种发现、生物多样性评估等研究领域中的应用。最后结合DNA条形码技术目前存在的问题,对其在相关研究领域的应用前景进行了展望。     

"生物多样性及其保护"一节网络教学

生物多样性是人类社会赖以生存和发展的基础．生物多样性保护是当今世界环境保护中的重要方面．加强对现在的学生今后社会的公民、决策者进行生物多样性保护意识教育是中学生物学教育的迫切任务。高中新教材第2册第9章“生物多样性及其保护”一节。主要阐述了生物多样性的价值、我国生物多样性概况以及生物多样性保护3部分内容。本节内容的网     

RAPD技术在生物遗传多样性研究中的应用

遗传多样性的检测可在不同水平上进行 ,最初人们对遗传多样性的检测是从形态学开始的 ,进入 2 0世纪80年代 ,分子生物学与分子克隆技术的发展带来了一系列检测遗传多样性更为直接的方法。目前 DNA水平的分析方法已成为最有效的遗传分析方法 ,原则上可以做到对任何基因组中任何片段进行分析。本文对 RAPD技术及其在生物遗传多样性研究中的应用作一综述。1　 RAPD技术随机扩增多态 DNA标记 (Random amplified poly-morphic DNA,RAPD)技术是 Williams和 Welsh等于1990年同时建立的一项 DNA多态性检测新技术 ,是一项建立在 PCR基础…     

对生物多样性研究的几个观点

生物多样性保护与持续利用已为各国政府和大众所重视,现仅就国际和国内关注的生物多样性研究的热点加以介绍。对DIVERSITAS这一生物多样性科学的国际项目进行评价,对生物多样性起源、维持、编目、监测等方面提出补充意见。生物多样性恢复研究是以生态系统动态演替为理论基础的,此方面工作亟待加强。生物多样性信息系统是生物多样性科学的重要组成部分。农田生物多样性研究把生物多样性与农业生产紧密结合。生物安全是当前国际上极为关注的问题。文中对其主要研究内容提出作者的观点。     

生物多样性保护现状及其研究

生物多样性是地球上所有生命的总和,是40亿年以来生物进化的最终结果,也是世界上的自然财富.它包括几百万不同种类的植物、动物和微生物以及它们所拥有的基因和由这些生物与所在地环境所构成的生态系统.因此,生物多样性包括三个层次的概念,即遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性.此外,人们还重视更高层次的多样性即景观多样性.生物多样性是人类的生物资源,有的已为人类所利用,而大部分它的潜在价值尚未被人们所发现.自然保护在20世纪40年代已开始受到重视.自80年代初以来,有关生物多样性国际会议频频召开,1992年,世界资源研究所(WRI)、     

农田边界生物多样性与边界属性相互关系研究

农田边界 (田埂ｆｉｅｌｄｂｏｕｎｄａｒｙ)可定义为农田(作物田块 )间过渡带 (ｅｃｏｔｏｎｅ) [4 ] 。不同类型农田边界所包含的景观要素不同。农田边界包括的景观要素有树篱、防护林、草带、墙、篱笆、沟渠、道路、作物边界带等。半自然生境的农田边界是重要的动植物栖息地和扩散廊道[6] ,而农田边界的生物多样性和物种的扩散 ,又受边界结构属性、农作系统及农作措施和区域景观结构及动态的影响[1,7] 。随着人口的增加和农业集约化的发展 ,农业景观中非生产性(半自然生境 )用地面积逐渐减少 ,在一定程度上引起生物多样性下降及影响农田…     

三峡工程中的生物多样性保护

三峡工程导致长江水文情势改变,水库淹没和移民搬迁,成为影响生物多样性的直接的,主要的因素,本文根据最新调查和研究成果,评述了三峡工程对生物多样性的影响,介绍了正在采取的措施及其效果。水库淹没和移民搬迁是影响陆生生物的主要因素。三峡库区有144个植物群系,6388种高等植物,3418种昆虫,500种陆生脊椎动物,其中36个植物群系受到部分或全部淹没影响,4种地方特有植物的野生种群遭到淹没（1种全淹,3种部分淹没）。水文情势改变是影响水生生物的主要因素,长江水系共有鱼类350种,浮游动植物,底栖动物,水生植物等1085种。其中三峡工程对部分珍稀大型水生动物,40余种特有鱼类和“四大家鱼”的影响值得重视,我们将通过建立长期的生物监测站,设立保护区和保护点,采用人工繁殖放流等措施保护生物多样性,减少三峡工程对生物多样性的不利影响,避免因三峡工程而造成物种丧失。     

基于金字塔结构的乳腺肿块自动检测方法

在乳腺图像中,肿块大多被埋没在复杂的,高密度的腺体背景中难以检测,针对这一问题,提出了一种基于金字塔结构的乳腺肿块自动检测方法。文中对几种典型的金字塔结构的构造方法做了比较。提出了一种使用BP人工神经网络用于实现低分辨率图像中肿块种子区域检测的新方法;提出了一种新的权值差别规则,同时添加了标志锥,使得生长算法不再严格受限于肿块种子的面积和形状,实验结果证明这种方法对于辅助临床医生诊断乳腺病变是有效的。     

基于决策森林特征基因的两种识别方法

应用DNA芯片可获得成千上万个基因的表达谱数据。寻找对疾病有鉴别力的特征基因 ,滤掉与疾病无关的基因是基因表达谱数据分析的关键问题。利用决策森林方法的集成优势 ,提出基于决策森林的两种特征基因识别方法。该方法先由决策森林按照一定的显著性水平滤掉大部分与疾病类别无关的基因 ,然后采用统计频数法和扰动法 ,根据所选特征对分类的贡献程度对初选的特征基因作更加精细地选择。最后 ,选用神经网络作为外部分类器对所选的特征基因子集进行评价 ,将提出的方法应用于 4 0例结肠癌组织与 2 2例正常组织中 2 0 0 0个基因的表达谱实验数据。结果表明 :上述两种方法选出的特征基因均具有较高的疾病鉴别能力 ,均可获得最优特征基因子集 ,基于决策森林的统计频数法优于扰动法。     

用人工神经网络方法估计Ligistic方程参数

本文提出Logistic方程参数优化估计的人工神经网络方法,并选取一组标样进行具体尝试。结果表明,用这种方法估计Logistic方程参数效果极好。     

Identification of miRNAs Expression Profile in Gastric Cancer Using Self-Organizing Maps (SOM)

In this paper, an unsupervised artificial neural network was implemented to identify the patters of specific signatures. The networkwas based on the differential expression of miRNAs (under or over expression) found in healthy or cancerous gastric tissues.Among the tissues analyzes, the neural network evaluated 514 miRNAs of gastric tissue that exhibited significant differentialexpression. The result suggested a specific expression signature nine miRNAs (hsa-mir-21, hsa-mir-29a, hsa-mir-29c, hsa-mir-148a,hsa-mir-141, hsa-let-7b, hsa-mir-31, hsa-mir-451, and hsa-mir-192), all with significant values (p-value < 0.01 and fold change > 5) thatclustered the samples into two groups: healthy tissue and gastric cancer tissue. The results obtained “in silico” must be validated ina molecular biology laboratory; if confirmed, this method may be used in the future as a risk marker for gastric cancerdevelopment.     

两株内生真菌菌株固态发酵培养基优化

【目的】研究内生真菌菌株YCEF005、YCEF053固态发酵培养基。【方法】通过单因素试验和正交试验设计优化固态发酵培养基基质组成;通过单因素试验和均匀试验设计及神经网络结合遗传算法优化基质外加组分和接种量。【结果】优化的YCEF005培养基基质组成(质量比)为麸皮50%、豆饼粉10%、米糠20%、玉米碎粒20%;YCEF053培养基基质组成为麸皮60%、豆饼粉10%、米糠10%、玉米碎粒20%。YCEF005基质外加组分和接种量(/kg基质)为蔗糖12.96 g、蛋白胨12.70 g、NH4NO3 4.00 g、KH2PO4 1.50 g、Ca SO4 10.00 g、Mg SO4 0.48 g、含水量500 g、接种量24 m L。YCEF053基质外加组分和接种量(/kg基质)为蔗糖13.37 g、蛋白胨14.02 g、Na NO33.85 g、KH2PO4 1.23 g、Ca SO4 10.89 g、Mg SO4 0.52 g、含水量480 g、接种量20 m L。在优化培养基上发酵7-9 d获得最大发酵生物产量。【结论】通过对固态发酵培养基的优化提高了发酵的生物产量。     

Scale Interactions and Regional Climate: Examples from the Susquehanna River Basin

One of the most difficult problems faced by climatologists is how to translate global climate model (GCM) output into regional- and local-scale information that health and environmental effects researchers can use. It will be decades before GCMs will be able to resolve scales small enough for most effects research, so climatologists have developed climate downscaling methods to bridge the gap between the global and local scales. There are two main streams of climate downscaling research. First, high-resolution, limited-area climate models can be embedded in the coarse-scale GCMs, producing much finer resolution climate data. Second, empirical downscaling techniques develop transfer functions linking the large-scale atmospheric circulation generated by the GCMs to surface data. Examples of both types of downscaling, aimed at improving projections of future climate in the Susquehanna River Basin (the Mid-Atlantic Region of the United States), are presented. A third case is also described in which an even higher-resolution nested atmospheric model is being developed and linked to a hydrologic model system, with the ultimate goal of simulating the environmental response to climate forcing at all time and space scales.     

用于识别心电图的BP网络系统

基于ＢＰ神经网络算法和心电图（ＥＣＧ）识别的原理,作者系统地探讨了ＢＰ网络用于心电图识别的方法并设计了一个用ＢＰ网络识别三种类型（ＥＣＧ）一正常、下壁心肌心梗塞和前间壁心肌梗搴系统。实验结果较好。     

混沌理论及其在建立神经网络模型中的应用

随着许多学科的相互紧密交叉以及混沌理论的日益深入的研究,人们从生物现象中提出了许多与混沌有关的神经网络模型,本文对混沌理论的基本原理做了简要概述,并着重介绍了四种有代表性的混沌神经网络模型及其应用．同时指出这一研究方向无论在理论还是在应用方面都具有十分诱人的前景．