【摘 要】
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梯度分析是群落定量分析的基本方法,借助于R语言的程序包所提供简捷运算与操作得以广泛应用,但不少文献在对分析结果的解读上仍存在一些错误.这些错误的发生,在深层上缘于对群落性质理解的模糊性.笔者回顾了群落生态学发展中由整体论到个体论的范式转变,说明了梯度分析方法的由来和发展,简述了基于群落组成与群落变化这两类数据的梯度分析在内涵上的差异,并着重介绍了一种正被广泛应用的、全新的梯度分析方法:广义非相似性模拟(Generalized dissimilarity modelling,GDM).GDM是线性矩阵回归模
【机 构】
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暨南大学 生态学系/水生生物研究中心,广东 广州 510632;贵州师范大学 贵州省山地环境信息系统和生态环境保护重点实验室,贵州 贵阳 550001;贵州省国际科技合作基地水生态国际联合研究中心,贵
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梯度分析是群落定量分析的基本方法,借助于R语言的程序包所提供简捷运算与操作得以广泛应用,但不少文献在对分析结果的解读上仍存在一些错误.这些错误的发生,在深层上缘于对群落性质理解的模糊性.笔者回顾了群落生态学发展中由整体论到个体论的范式转变,说明了梯度分析方法的由来和发展,简述了基于群落组成与群落变化这两类数据的梯度分析在内涵上的差异,并着重介绍了一种正被广泛应用的、全新的梯度分析方法:广义非相似性模拟(Generalized dissimilarity modelling,GDM).GDM是线性矩阵回归模型的非线性扩展,合理地处理了β-多样性变化的两类非线性,提供了解析β-多样性是如何随环境距离变化的有力工具.通过一个浮游植物集合群落的案例分析,展示了GDM方法的应用.
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针对水稻蛋白质二级结构预测研究,查阅了国家水稻数据中心文献资源,基于国际蛋白质数据库(pro-tein data bank,PDB),选择具有代表性的蛋白质(5 XQI)作为样本,应用BP神经网络建模技术,对水稻蛋白质二级结构进行预测研究.结果表明:先用氨基酸描述子量化一级结构,再用主成分分析综合描述子,能简化模型结构,提高模拟预测准确度和运行速度;构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式,简捷直观,应用方便;适宜的模型结构为21:20:3,即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP
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实时荧光定量PCR(RT-qPCR)的前提条件之一是具有合适的内参基因.为筛选斑地锦(Euphorbia maculata)合适的RT-qPCR内参基因,该文利用同源克隆法克隆斑地锦GAPDH、EF-1α、act、UBQ、TUB-α、eIF-4A、CYP等基因片段,RT-qPCR检测7个候选内参基因在斑地锦不同生长期根、茎、叶和果实中的表达情况,并用geNorm、NormFinder和BestKeeper等生物学软件对各候选基因表达稳定性进行评价.结果表明:(1)克隆的GAPDH、EF-1α、act、UB
瓜环基超分子水凝胶通过分子间弱相互作用驱动而成,具有良好的刺激响应性能.根据驱动力类型瓜环基超分子水凝胶可分为三种类型:依托瓜环自身诱导的外壁作用为主、氢键作用为辅助驱动力;依托瓜环主客体包结作用为主要驱动力;依托瓜环主客体端口作用为主要驱动力.对国内外以及本实验室报道的瓜环基超分子水凝胶的结构及应用进行归纳总结,为进一步开发性能优异的水凝胶提供理论依据.
黄酮碳苷,作为战骨植物中的有效成分之一,具有抗骨关节炎的功效.为优化植物战骨茎中总黄酮碳苷的富集纯化工艺,该研究以战骨中5个黄酮碳苷为考察指标,通过对13种大孔树脂的静态吸附与解吸实验,优选出合适的大孔树脂,利用高效液相色谱对结果进行检测,然后利用正交工艺优化富集纯化条件.结果表明:(1)XAD-16N型大孔树脂对植物战骨茎中黄酮碳苷具有较好的吸附和解吸效果,通过单因素筛选及正交工艺优化,最终确定其最佳富集纯化工艺为上样浓度为原提取液稀释2倍、上样流速2 BV?h-1、洗脱液浓度60％乙醇.(2)总黄酮碳
智慧教育运用人工智能等技术来实现教育的智能化,将智慧教育应用到电气类高校教学、注册电气工程师考试和电网员工入职培训等领域,有助于学生和工作人员快速掌握电气专业知识.基于电气领域本体和自然语言处理技术,探索了电气领域主观题自动评分方法.针对通用词语相似度计算存在的不足,设计了一种融合《同义词词林》和《知网》的词语相似度方法,并结合文本的表层结构信息以及语义信息,提出了一种结合句子的词序、词形和搭配词对三种特征的电气领域主观题自动评分方法.试验表明,该方法能够有效解决传统评分算法对专业术语的识别不全面和未考虑
对于昆明市人口呈不均匀的增长趋势,传统的灰色预测方法并不能取得很好的预测效果.将小波变换与DGM(2,1)模型相结合,利用小波变换去除原始序列中的噪声,将非光滑的原始序列转化为相对光滑的新序列,然后通过DGM(2,1)模型对新序列进行预测,可以得到较为满意的预测效果.以2006—2014年的昆明市人口数据为基础,预测2015—2019年5年昆明市人口数据,并和传统GM(1,1)模型、DGM(2,1)模型进行对比.结果表明:小波DGM(2,1)模型的平均绝对百分比误差为0.15％,DGM(2,1)模型为0.
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