关联分析及其在植物遗传学研究中的应用

植物的很多重要经济性状均属于复杂性状。基于连锁分析的QTL作图是研究复杂性状的有效手段,但其尚存在一定的局限性。随着现代生物学的发展,一种基于连锁不平衡的新剖分复杂性状方法——关联分析法,开始应用于植物遗传学研究。与QTL作图法相比,应用关联分析法具有不需要构建特殊的群体,可同时对多个等位基因进行分析,定位QTL精度可达到单基因水平等优势。该文介绍了关联分析方法学的基础和特性,简述了其在植物遗传学研究中的进展情况,并对其未来发展和在植物遗传学研究中的应用进行了展望。     

关联分析及其在植物遗传学研究中的应用

植物的很多重要经济性状均属于复杂性状。基于连锁分析的QTL作图是研究复杂性状的有效手段, 但其尚存在一定的局限性。随着现代生物学的发展, 一种基于连锁不平衡的新剖分复杂性状方法--关联分析法, 开始应用于植物遗传学研究。与QTL作图法相比, 应用关联分析法具有不需要构建特殊的群体, 可同时对多个等位基因进行分析, 定位QTL精度可达到单基因水平等优势。该文介绍了关联分析方法学的基础和特性, 简述了其在植物遗传学研究中的进展情况, 并对其未来发展和在植物遗传学研究中的应用进行了展望。     

上海地区郁金香引种栽培与品种综合评价

通过建立郁金香(Tulipa gesneriana)品种评价体系,筛选生长适应性好、观赏价值高,适宜应用于园林景观的郁金香品种。对29个郁金香进口品种在上海地区进行引种栽培,观察记录其物候期,并对植株高、冠幅等12个生长特性,以及开花整齐度、花型、花色等32个观赏特性进行了观测。从观测指标中筛选出了包括开花整齐度、花色均匀度、花色等27个评价指标,使用层次分析法与灰色关联度分析法建立了评价体系。综合评价将29个品种分成了4个等级：Ⅰ级包含10个品种, Ⅱ级12个品种,而Ⅲ级和Ⅳ级包含品种数较少,分别只有4和3个品种。Ⅰ、Ⅱ级品种普遍具有较高的观赏价值,同时适应性较强,适合今后推广应用于上海及周边地区园林绿化。这对筛选适于上海及周边地区园林种植的郁金香品种有重要的指导作用,建立的评价体系对评价其他郁金香品种在园林中应用也有积极参考意义。     

用层次-关联评判法对烤烟品种进行综合评判

本文采用AHP与灰色关联理论结合的层次-关联评判法对1996年黄淮烟区烤烟区试品种（系）进行了综合评判,较好地克服了以往烤烟品种综合评判方法中的弊端,取得了较理想的效果．评判结果表明：CF80的综合性状超过NC89,可以在生产中推广应用;AH9103和MSA01略差于NC89,可以考虑选择使用;9504和6603的综合性状明显不如NC89,应予淘汰．     

用灰关联法分析环境因子对辛安泉泉溪大型藻类的影响

研究了环境因子对辛安泉泉域泉溪大型藻类的影响。2009年7月~2010年4月对标本进行了4次采集（每个季节一次）,对每个采样点的环境因子水温,pH,电导,溶氧,流速,水体最大深度和宽度进行了监测和记录,同时对标本进行了显微观察和鉴定。经鉴定,该泉域共有大型藻类植物42种。采用灰关联分析法分析了以上环境因子对泉溪大型藻类植物种类数的影响。结果表明,影响的关键因子为水温和流速。分析结果与前人文献相一致。因此,表明将灰关联分析法应用于藻类生态环境研究方面是可行的。     

水分胁迫下不同基因型小麦苗期的形态生理差异

以36个不同育成年代和生态区域的小麦品种为材料,研究了水分胁迫对小麦苗期生长的影响,并基于灰色关联分析评价了小麦品种苗期抗旱性的基因型差异.结果表明:小麦品种抗旱性差异显著,加权抗旱指数在0.2434～0.6580之间;17个形态生理性状中与抗旱性关联程度最大的是地上部干物质量(0.9473),最小的是叶绿素含量(0.5356).采用聚类分析将36个小麦品种分为3类,其中抗旱型8个、中间型23个、敏感型5个.3类基因型的地上部干物质量、根干物质量、植株干物质量、株高、根系氮积累量、叶面积和单株分蘖数差异显著,可作为小麦品种苗期抗旱性鉴定的直接指标.     

川西亚高山红桦-岷江冷杉林优势种群的空间格局分析

以红桦-岷江冷杉林4 hm²样地调查数据为基础,采用点格局分析法O-ring函数,分析了红桦和岷江冷杉2个优势种群不同龄级的空间分布格局,以及各龄级间的种内和种间关联性.结果表明：红桦种群径级分布呈单峰型,为衰退种群;岷江冷杉种群径级分布呈倒“J”型,为进展种群.岷江冷杉与红桦大树在所有尺度上均为随机分布,其余龄级在小尺度上为聚集分布,随尺度增大趋于随机分布和均匀分布,最大聚集强度随龄级增大而减弱.空间关联主要发生在小尺度上.岷江冷杉种内关联以小尺度正关联为主,红桦种内关联以小尺度负关联为主.对于2个种群的相同龄级,小龄级、中龄级和大龄级间,分别以空间无关联、负关联和无关联为主.2个种群间不同龄级间以负关联为主,龄级相差越大,其负关联越强.     

秩次分析法对冬小麦新种质产量性状评价的有效性

用秩次分析法,对6个年度参加河北省冬麦区中北部区域试验中的冬小麦新品系产量性状的稳定性进行评价。通过对各品种表现秩次值H2、环境区分指数YM、秩次均方值S^2等统计数的计算,进行品种间产量的高低度稳定性比较。对22个可评价参试品种给予客观公正的评价,因此证明秩次分析法对作物新种质品比试验中产量性能的评价是一种实用、可行的数据处理方法。     

不同统计方法对豆科牧草种质资源适应性评价的比较

以澳大利亚引进的豆科牧草为研究对象,运用灰关联分析、隶属函数分析、聚类分析和主成分分析法,对15份豆科牧草种质的8个主要农艺性状进行综合评价,探讨不同的分析方法在牧草种质资源评价中的应用。结果表明,4种方法综合评价较好的品种(系)为Nina柱花草、Temprano柱花草、Stylo540、Stylo541;4种综合评价方法结果基本一致,说明这4种综合评价方法均可单独应用于牧草种质资源评价,其中隶属函数分析方法简单,在大量的种质资源适应性评价中可优先使用。     

湖南辣椒地方品种资源与湘研辣椒品种选育的灰色关联分析

本文用灰色关联方法分析了40份湖南辣椒地方品种资源和12个杂交组合.结果表明,辣椒果实干物质、Vc和辣椒素含量、TMV、CMV和炭疽病抗性与第一花节位、株高、株幅、分枝数等植株性状的关系较近,与果长、果宽、单果重量、结果数和单株产量等果实性状的关系较远.根据灰色关联度的大小,从湖南辣椒地方品种资源中筛选出重要育种材料有伏地尖、河西牛角椒和湘潭晚辣椒,从杂交组合中筛选出优良杂交品种湘研1号、湘研3号、湘研5号、湘研9号和湘研10号,这些材料和品种均在育种和生产中发挥了重要作用,说明灰色关联分析方法能够用于指导辣椒育种.     

农业生态系统能量分析

农业生态系统的能量分析从能流着手进行农业生态系统的功能量化分析,是农业生态系统重要的研究方法之一。本文简要回顾讨论了农业生态系统能量分析研究的历史和进展。着重讨论了能值分析方法对传统能量分析方法的新发展,分析了农业生态系统能量分析目前存在的问题,并就其进一步发展方向进行了探讨能值分析方法用生产某种能量或物质所直接或间接耗用的太阳能值量来衡量该能量或物质的价值,不仅在概念上而且在算法上都是原有能量分析方法的新发展．发展到能值分析阶段的农业生态系统的能量分析方法亦存有自身的不足之处,如能值转换率的计算过于繁复,能值指标体系缺乏统一性及系统可持续发展的能值综合评价指标缺乏等。这些问题的解决与能值最大功率的明晰化、能值分析与能量及耗散分析的结合、与物质分析及景观结构分析的结合等研究等共同构成了农业生态系统能量分析的几大发展方向。     

新基因功能研究的策略与方法

开展新基因功能研究在当前生物医学研究中变得日益重要.基因功能的研究策略主要包括新基因的生物信息学及体内表达规律分析、功能获得与功能失活策略研究、基因编码产物相互作用蛋白的研究.同时,结合近年来国内外的一些新进展,对与各种策略相关的一些技术方法也进行了介绍.     

文本分析技术在蛋白质生物信息学中应用的案例综述

海量数据时代考察文本分析技术在生物信息学领域的应用具有重要的理论和现实价值。本文讨论了文本分析在蛋白质计算分析中的几个应用实例以及核心技术内容。文本分析技术应用于生物信息学领域可发挥引领和导向作用,在生物信息学中的应用又进一步促进了文本分析技术的发展。文本分析技术虽然广泛在生物信息学中应用,但是其发展仍然有需要尚待解决的几个问题,本文对此也进行了讨论。     

微生物生态研究中基于BIOLOG方法的数据分析

BIOLOG微平板法作为一种方便快速的微生物检验技术,已广泛应用于环境微生物检测,微生物生态研究等方面,发挥着越来越重要的作用。该方法可以获得关于微生物群落碳源利用能力的大量数据,反映出关于微生物活性的丰富信息。然而大量的数据也对解释和分析提出了挑战,分析了应用于BIOLOG产生数据的统计分析方法,对常用的AWCD值计算,多样性指数计算,主成分分析(PCA),聚类分析,相关、回归等方法深入探讨,阐述各自的功能、不足以及在应用中容易出现的问题。另外也对一些不常见的方法,如非参数多元分析(Non-Parametric version of MANOVA/Permutation version of MANOVA)、动力学参数分析、多元回归树、典范对应分析等也进行了讨论。通过对不同方法应用目标和原理的分析论述了各自优缺点,对微生物研究中基于BIOLOG方法数据分析的选择应用提供参考。     

信号处理技术在生物分子序列分析中的应用

信号处理技术在生物分子序列分析中的应用主要包括周期分析、基因预测、相似和重复序列分析、蛋白质分子结构预测等。涉及的技术方法有：Fourier变换、小波变换、相关分析、分形技术、非线性信号处理技术等。本文将全面回顾这些应用。     

群落二维格局分析的两种方法

群落二维空间格局研究能够更好地揭示群落的特征,但在分析方法上有较大的困难。用垂直相交的两条样带在两个方向上同时取样的二维取样法,获得数据,用DCA排序与格局分析相结合的方法,得到群落不同格局规模斑块的长、宽及面积,实现二维格局研究。在亚高山草甸群落格局研究中应用表明,两个方法均是有效的。     

Multivariate analysis of benthic invertebrate communities: the implication of choosing particular data standardizations,measures of association,and ordination methods

Benthic invertebrate data from thirty-nine lakes in south-central Ontario were analyzed to determine the effect of choosing particular data standardizations, resemblance measures, and ordination methods on the resultant multivariate summaries. Logarithmic-transformed, 0–1 scaled, and ranked data were used as standardized variables with resemblance measures of Bray-Curtis, Euclidean distance, cosine distance, correlation, covariance and chi-squared distance. Combinations of these measures and standardizations were used in principal components analysis, principal coordinates analysis, non-metric multidimensional scaling, correspondence analysis, and detrended correspondence analysis. Correspondence analysis and principal components analysis using a correlation coefficient provided the most consistent results irrespective of the choice in data standardization. Other approaches using detrended correspondence analysis, principal components analysis, principal coordinates analysis, and non-metric multidimensional scaling provided less consistent results. These latter three methods produced similar results when the abundance data were replaced with ranks or standardized to a 0–1 range. The log-transformed data produced the least consistent results, whereas ranked data were most consistent. Resemblance measures such as the Bray-Curtis and correlation coefficient provided more consistent solutions than measures such as Euclidean distance or the covariance matrix when different data standardizations were used. The cosine distance based on standardized data provided results comparable to the CA and DCA solutions. Overall, CA proved most robust as it demonstrated high consistency irrespective of the data standardizations. The strong influence of data standardization on the other ordination methods emphasizes the importance of this frequently neglected stage of data analysis.     

Excel在药学数据分析工作中的应用

目的：采用常用的电子表格处理系统Microsoft Excel解决药学实验过程中遇到的数据分析问题。方法：应用工作表函数中内置的统计函数,以线性回归为例说明源数据的输入与结果返回的具体操作过程;对数据分析工具中的＂描述统计＂工具、t检验与方差分析,结合具体实例对药学实践中遇到的药学统计实际问题进行综合探讨。结果：用Excel表中内置的统计函数工具进行线性回归分析,方法简单、结果可靠;Excel表中的数据分析工具适用于日常药学实验数据分析过程中遇到的描述统计分析、t检验与方差分析。Excel与其它数据处理软件相比具有操作快捷、使用方便、计算精确、易于学习与掌握等优点。结论：Excel友好的界面,清晰的统计分析结果,使医药工作者在使用Excel的数据分析软件时会感到非常的方便快捷,灵活实用,值得在药学实践中应用推广。     

Comparison of methods for enumeration of interacting species in a biological system

Matrix rank analysis, a method extensively used to enumerate interacting species or components in various biological systems, has been compared with the more readily available technique of factor analysis. Data previously analyzed by matrix rank analysis has been subjected to factor analysis. The results show that there are some agreements and disagreements between the two methods. The sources and nature of the disagreements are discussed. Our work indicates that factor analysis may be preferable to matrix rank analysis.