一、Cotton Databases and Web Resources（论文文献综述）
齐佳惠[1]（2021）在《西瓜PLATZ家族基因的鉴定、表达模式和抗病功能研究》文中研究说明植物在整个生命周期中经常遭受到各样的生物与非生物逆境胁迫。为了适应这些逆境胁迫,植物进化形成能够感知逆境信号并做出最佳平衡生长和防御反应的分子机制,其中涉及应答逆境胁迫的基因表达转录调控机制。PLATZ（plant AT-rich sequence and zinc-binding protein）转录因子是一类新发现的植物特有的DNA结合蛋白,能非特异性地结合富含A/T序列并抑制转录。水稻和拟南芥PLATZ参与细胞增殖、叶片发育和衰老、干旱胁迫响应等多个生物学过程。本课题鉴定瓜类作物PLATZ家族基因、分析西瓜PLATZ表达模式,并利用拟南芥过表达技术研究西瓜PLATZ抗病抗逆功能。（1）采用生物信息学研究方法,鉴定到10个西瓜PLATZ家族成员,10个甜瓜PLATZ家族成员,12个黄瓜PLATZ家族成员,20个南瓜PLATZ家族成员和20个西葫芦PLATZ家族成员;氨基酸序列比对和蛋白结构域分析表明,瓜类作物PLATZ蛋白均含有保守的PLATZ结构域。克隆鉴定了西瓜PLATZ家族基因。（2）大部分西瓜PLATZ家族基因在根部中表达量最高,叶片中表达量最低;西瓜幼苗受到外源激素SA诱导时,ClPLATZ5显着上调表达,ClPLATZ10显着下调表达;在Me JA诱导下,ClPLATZ7显着上调表达,ClPLATZ1、ClPLATZ5显着下调表达;受到西瓜枯萎病菌侵染后,根部组织中大量西瓜PLATZ家族基因显着上调表达;受到西瓜蔓枯病菌侵染后,叶部组织中大部分西瓜PLATZ家族基因显着下调表达。（3）ClPLATZ6、ClPLATZ7、ClPLATZ8和ClPLATZ9定位于细胞核,而ClPLATZ1、ClPLATZ2、ClPLATZ3、ClPLATZ4、ClPLATZ5和ClPLATZ10在整个细胞中都有分布。西瓜PLATZ家族蛋白可以和细胞分裂增殖相关蛋白DP、26S、RPC53发生不同程度的互作。（4）通过异位表达在拟南芥中分析西瓜PLATZ基因在生物胁迫和非生物胁迫响应中的功能。过表达西瓜PLATZ基因的拟南芥叶片点滴接种Botrytis cinerea后,与野生型植株的发病情况相比,ClPLATZ9-OE植株中灰霉病病斑显着减小,而ClPLATZ6-OE和ClPLATZ10-OE拟南芥植株上灰霉病病斑显着增大,说明ClPLATZ9对抵御B.cinerea的侵染起正调控作用,而ClPLATZ6和ClPLATZ10起负调控作用。接种细菌性斑点病菌（Pseudomonas syringae pv.tomato DC3000,PstDC3000）后,与野生型植株的发病情况相比,ClPLATZ2-OE和ClPLATZ6-OE植株病害减轻,PstDC3000生长量下降,而ClPLATZ9-OE植株上病害加重,PstDC3000生长量升高,说明ClPLATZ2和ClPLATZ6正调控拟南芥对PstDC3000抗性,而ClPLATZ9负调控拟南芥对PstDC3000抗性。另外,在种子萌发阶段ClPLATZ9-OE拟南芥对Na Cl、甘露醇的耐受性显着增强。
侯俊斌[2]（2021）在《棉花GhVQ1和GhVQ28基因的分离及抗枯萎病功能分析》文中研究说明棉花是世界上最主要的农作物之一,但多种病害给棉花生产造成了巨大损失,棉花枯萎病作为最具破坏性的病害之一,严重制约了棉花的产量和品质。然而到目前为止,棉花抵御枯萎病的分子机制仍不清楚。为了进一步探究棉花抵御枯萎病的分子机制,我们前期进行了转录组数据分析发现,5个棉花VQ基因的表达量在枯萎菌处理后显着上调。而最近的研究表明,VQ蛋白功能的行使与MAPK级联途径密切相关,并且MAPK级联信号通路在植物免疫反应中起重要作用。为了进一步研究VQ蛋白在棉花抗枯萎病中的功能及其与MAPK级联通路的关系,本研究通过酵母双杂交筛选,确定了两个与MAPK级联途径相关的VQ蛋白GhVQ1和GhVQ28,并对它们进行表达特性分析以及生物学功能鉴定,主要研究结果如下:（1）RNA-seq结果表明,包括5个VQ基因在内的多个基因的表达受到了棉花枯萎菌诱导,说明这5个VQ基因可能在棉花抗枯萎菌过程中扮演着重要的角色。（2）通过生物信息学分析发现,5个VQ蛋白在VQ-motif处高度保守,而在其他区域保守性很低,具有VQ蛋白普遍的结构特点。通过与拟南芥基因组数据库的比对分析,将5个VQ基因分别命名为GhVQ1、GhVQ7、GhVQ10、GhVQ23、GhVQ28。与拟南芥34个VQ蛋白进行系统发育树分析显示,GhVQ1和GhVQ10属于VIII类VQ蛋白,GhVQ7和GhVQ28属于IX类VQ蛋白,GhVQ23属于VI类VQ蛋白。（3）通过5个VQ蛋白与6个抗病相关的MAPK蛋白的酵母双杂交筛选发现,GhVQ1和GhMAPK6a互作,GhVQ28和GhMAPK20互作,VQ-motif中缬氨酸（V）和谷氨酰胺（Q）的突变并不会影响GhVQ1和GhMAPK6a、GhVQ28和GhMAPK20的互作,而N端和C端的缺失均会影响它们之间的互作,并通过双分子荧光互补技术验证了以上结果。（4）亚细胞定位分析发现,GhVQ1和GhVQ28均定位于细胞核中。表达模式分析结果表明,GhVQ1和GhVQ28均在棉花根中表达量较高,枯萎菌以及植物抗病相关激素茉莉酸甲酯（Me JA）和水杨酸（SA）均不同程度地影响GhVQ1和GhVQ28的表达。（5）通过病毒介导的基因沉默技术分别获得了GhVQ1和GhVQ28基因沉默的棉花植株。枯萎菌处理后发现,与对照相比,基因沉默的棉花叶片中积累了更少的过氧化氢,造成了更少的伤害。因此,沉默GhVQ1或GhVQ28基因增强了棉花对枯萎菌的抗性。利用花序浸染法分别获得了GhVQ1和GhVQ28转基因的拟南芥植株。枯萎菌处理后发现,与野生型拟南芥相比,转基因植株叶片的病斑面积更大,发病程度更严重。因此,在过表达GhVQ1或GhVQ28基因之后,拟南芥对枯萎菌的敏感性增强。（6）酵母双杂交实验发现,GhVQ28除了和GhMAPK20互作之外,还和GhMKK4互作,但不与GhWRKY40互作,GhVQ28的VQ-motif突变之后不影响其与GhMKK4的互作,而N端或C端的缺失则会影响两者的互作。本课题组前期的研究表明,GhMKK4-GhMAPK20-GhWRKY40途径与棉花对枯萎菌的抗性密切相关,因此,GhVQ28可能作为支架蛋白影响了GhMKK4-GhMAPK20-GhWRKY40途径。（7）通过酵母双杂交文库筛选得到了GhVQ1的互作蛋白GhWRKY33a。VQ-motif的突变影响了其与GhWRKY33a的互作,而N端和C端的缺失不影响两者的互作,这表明VQ-motif对于两者的互作极为重要。以上结果表明,在棉花中可能存在GhMAPK6aGhVQ1-GhWRKY33a级联途径,该途径调控了棉花对枯萎菌的抗性。此外,在酵母双杂交筛库中还鉴定到了GhVQ1自身,这表明GhVQ1可能形成同源二聚体发挥作用。
武建楠[3]（2021）在《同源区段靶向测序数据的基因型鉴定与分析流程开发》文中研究指明研究背景:单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphism,SNP）,是指不同个体/群体间在基因组同一位置上单个碱基的差异,多年来一直是基因组学和遗传学研究的热点问题。然而,研究表明同源区段的存在会严重影响基因簇或多倍体的SNP基因型鉴定。如异源多倍体SNP开发与鉴定的困境,主要原因是靶区段常存在大量同源序列,产生了除SNP外其他类型的变异——部分同源序列变异（Homoeologous sequence variants,HSVs）和旁系同源序列变异（Paralogous sequence variants,PSVs）。HSVs和PSVs不能成为遗传标记,且在变异分析中会产生干扰造成大量的假阳性（>80%）。多倍体物种SNP分型的常用技术包括Sanger测序、SNP芯片、KASP（竞争性等位基因特异性PCR,Kompetitive Allele-Specific PCR）等,均依赖特异性扩增或特异性杂交,而多倍体物种亚基因组间高度同源,使得靶向的特异性大大降低。第二代测序（next generation sequencing,NGS）技术的发展使得测序费用大幅度地降低,测序效率极大地提高。基于多重PCR的靶向DNA富集是一种经济、快速、准确的测序建库策略,在大样本群体的SNP检测中有着极大的潜力。针对此类多倍体,本研究拟在现有的靶向测序生信分析流程的基础上对关键参数进行优化,包括参考序列以及不同的比对软件,开发一个用于同源区段靶向测序数据进行SNP基因型鉴定的分析流程。目的:同源区段SNP标记分型对多倍体植物挑战颇大。本文以棉花四倍体同源区段为PCR靶向扩增子数据集为例,观测同源区段的影响并优化生物信息学方案。方法:（1）实验建库测序:对陆地棉三个靶标区段需要检测的已知潜在SNP位点设计特异性引物,在单管内进行多重PCR扩增,不同的样本以不同的Barcode引物区分,对扩增子进行高通量测序。（2）数据分析环境配置:本实验室搭建了高性能计算机（High Performance Computer,HPC）用于分析和存储海量的高通量测序数据。HPC硬件主要包括Xeon E5-2620处理器,和X10DRH主板;测试的软件分为比对软件和SNP Calling软件,比对软件包括BWA＿MEM（version 0.7.17）、Minimap2（version 2.11）,SNP Calling软件包括SAMtools（version 1.9）、GATK（version 3.7）。（3）数据分析:首先,将原始下机数据进行Cutadapt切接头、Fast QC质控等预处理获得干净数据;然后,使用BWA-MEM比对软件将处理好的数据与靶标区段组成的参考基因组进行比对并过滤,得到SAM文件和BAM文件,用自编脚本对过滤前和过滤后的SAM文件进行Mapping reads统计,利用可视化软件IGV手动审查样本基因型;最后,用SAMtools和GATK进行SNP Calling,并检查两种方法潜在SNP基因型鉴定结果是否一致,同时对VCF文件进行变异注释分析。（4）关键参数优化并建立分析流程:本实验在对常规分析结果评价后,选择了两个关键参数进行优化。一个是参考序列,改进方法为加入同源区段,与原靶标区段同时作为参考基因组,BLAST同源性分析及特定区域基因查询,均在棉花数据库Cotton FGD（Cotton Functional Genomics Database）中操作;另一个是用Minimap2替代BWA-MEM。对优化后的数据分析结果进行比较,确定最佳分析方案建立pipeline。结果:（1）常规分析:在所分析的三个区段上有5个潜在SNP位点。经SAMtools和GATK变异分析结果表明,区段1的三个SNP位点和区段2的SNP位点均鉴定为正确基因型（纯合）,而区段3的SNP位点几乎所有样本鉴定为错误基因型（杂合子）。其中,区段1＿79位点和区段2＿120位点为与参考碱基相异的纯合基因型,区段1的另外两个潜在SNP位点为与参考碱基相同的纯合基因型。区段3除区段3＿143位点外还出现了五个新的杂合位点,根据reads比例,这六个位点的等位碱基比例接近1:1,提示我们存在同源序列的干扰。（2）Blast分析表明:三个靶标区段（位于A12染色体）的同源区段均位于D12染色体上,相似性分别为97.17%、98%、96.28%,且基因均为MYB39,因此猜测干扰变异为HSV。（3）优化分析:参考序列比对分成三种条件。条件一,比对用参考序列仅包含3个同源区段,结果显示同源区段1＿124＿162两个位点被鉴定为变异纯合基因型、与常规分析相异,其他的潜在SNP位点的基因型鉴定结果与常规分析一致。条件二,比对用参考序列包含区段1、2、3及同源区段3,共4个序列,变异分析结果表明区段3＿143的基因型应为纯合子TT;统计数据显示比对到区段3与同源3的不同亚基因组reads的比例分别为47.7%、52.3%,因此存在同源区段测序reads,是导致区段3分型错误的主要原因;而常规分析中出现的五个新SNP中有三个被证明是因HSVs造成的假阳性"SNP",证明了加入同源区段作为参考基因组的方法的重要性。条件三,比对用参考序列包含区段1、2、3及同源区段1、2、3,共6个序列,比对后进行过滤时出现了reads大量丢失的情况,表明BWA比对软件有时不适用于同源序列比对;将比对软件更换为Minimap2后,reads不再丢失、比对恢复正常;然后再进行变异分析,最终确定了区段3＿143位点确为变异纯合基因型TT,区段1＿123＿161两个潜在SNP以及靶标区段3在常规分析中新Call出来的五个变异位点均是HSVs造成的假阳性"SNP"。结论:本研究结合多重PCR靶向测序与生物信息学方案对陆地棉三个靶标区段的潜在SNP进行分析,证明了同源区段的存在严重影响了多倍体SNP基因型鉴定;优化生物信息学方案中的关键参数,特别是将同源序列加入参考基因组,获得了正确的基因型,提高了SNP分型的准确度,为棉花等多倍体作物全基因组SNP基因型分析以及定制育种Panel等奠定了基础。
党雨晴[4]（2020）在《基于迁移学习的草莓果实白粉病识别研究与应用》文中研究指明草莓在果品生产中占有重要地位,被誉为“水果皇后”。但草莓极易遭受病虫害的侵扰,其中草莓果实白粉病的发生将严重影响草莓的产量和质量。传统的图像识别方法大多是人为的从病害叶片和果实中选择并提取病害特征,耗时费力且在特征不明显的时期容易由于主观因素产生误判现象。因此,本研究旨在针对草莓果实白粉病研究出高效、准确的病害识别方法。卷积神经网络具有强大的自主特征学习能力和表达能力,能够有效避免复杂的人工特征提取过程,近年来普遍应用于植物病害的识别。但目前研究大多针对水稻、玉米等作物,缺少针对草莓果实白粉病的深度网络模型,因此本研究设计选取4种深度网络模型（VGG-16、Res Net-50、Inception-V3和Dense Net-121）,利用参数迁移的方式,在大型数据集Image Net上进行多次训练,将模型训练参数用于草莓果实白粉病识别模型中。本研究的主要工作及成果如下:（1）草莓果实白粉病图像数据库建立。采集田间环境下的草莓健康果实与白粉病果实两种图像,建立了一个包含6364幅图像的草莓果实白粉病图像数据库。为探究田间环境的冗余信息是否对卷积神经网络特征提取造成影响,本研究利用基于HSV的阈值分割与Grab Cut算法实现对草莓果实图像的目标提取。此外,通过对图像样本进行仿射变换实现数据扩充,提高网络模型的鲁棒性及准确性。（2）基于迁移学习的病害识别模型构建与优化。本研究提出4种改进的草莓果实白粉病识别模型,基于参数迁移的迁移学习方式,重新初始化4种网络模型的最后一层（用2个标签的Soft Max分类层替换掉原有网络的Soft Max分类器）,其余层直接使用在大型图像数据集Image Net上预训练的权重参数,再利用草莓果实图像数据库对网络参数进行精调。综合考虑试验复杂度,组合3种图像类型,3种分辨率大小共进行36组组合试验。实验证明基于迁移学习改进的Dense Net-121模型在目标提取且分辨率大小为512×512的情况下对草莓果实白粉病测试集的识别准确率最高,达到98.12%。（3）草莓果实白粉病识别系统设计开发。基于Django框架搭建病害识别系统,实现对草莓果实白粉病的病害识别。该系统集图像输入、识别处理、结果展示等功能于一身,为果农提供了一种准确的草莓果实白粉病识别方式。本文提出的基于迁移学习的草莓果实白粉病识别方法及应用可以实现白粉病的有效准确识别,对于农作物病害识别领域具有一定的参考价值。
杨滨键[5]（2020）在《山东省种植业低碳绩效评价与减排政策研究》文中指出联合国政府间气候变化专业委员会第四次评估报告（2007）指出,农业是温室气体的第二大来源,农业源温室气体排放占全球人为排放的13.5%。种植业在整个农业中占有最重要的地位,是整个农业的基础。我国种植业生产面临着生产资料高投入、产量与效益偏低、资源过度利用、生态退化、农村生活条件差等一系列问题。山东省是我国的种植业大省,种植业经济发展良好,外向度较高,据山东省海关统计,自2001年起山东省对外农产品进出口额连续18年位居我国第一,其稳定发展,一方面,对我国种植业而言具有很强的示范意义和导向价值,另一方面,对于人民生活水平的提高与国民经济的发展均具有重要意义。根据2019年数据显示,我国碳排放总量位居全球第一,几乎是第二名美国碳排放量的两倍,但是需要肯定的是我国仅以世界7%的耕地养活了世界五分之一的人口,为全球的稳定发展做出了巨大的贡献。然而我国种植业高速发展的同时,也给环境带来了负面影响,化肥、农药、农膜等生产资料的过度使用,对土壤与水资源都造成了严重的污染,更加大了种植业碳源的排放量。鉴于来自国际社会的减排压力与国内种植业发展的实际情况,开展种植业低碳的研究是顺应时代潮流所需的必然前进方向。种植业低碳绩效能够很好的衡量与评价种植业低碳的发展程度,但如何去测度种植业低碳绩效水平?影响种植业低碳绩效的因素是什么?制定减排政策如何合理的进行成本控制?减排政策如何进行科学的评价?显而易见的是,只有以上问题得到解答,才能促进种植业的低碳发展。所以本文将对种植业低碳绩效进行全面分析与评价,为其走低碳发展之路构建减排政策体系,这将对种植业走低碳发展之路具有强烈的现实意义。本文主要工作如下:第一,本文系统的梳理了国内外关于低碳农业方面的研究现状,并对本文所涉及的概念以及理论进行了总结与界定,以确保研究理论根基扎实;第二,对山东省种植业发展的现状、生产投入现状以及农业低碳发展现状进行描述性分析,并以此为基础,对山东省种植业碳排放量与碳汇量进行了科学的测算,并从时间与空间的角度分析了其发展趋势、结构、密度以及强度的变化与地区差异。接着在种植业碳排放与碳汇测度基础上运用随机前沿分析法测算了山东省种植业碳排放边际减排成本,同时,进行了种植业碳汇空间集聚特征分析,由此全面系统的掌握了山东省碳排放、碳汇的时间与空间发展规律以及区域差异,一方面,为减排政策体系构建指出了任务细分方向,完善了政策体系构建的成本模块,另一方面,为接下来进行山东省种植业低碳绩效的研究打下了坚实的基础;第三,本部分首先对种植业低碳绩效的投入变量与产出变量进行了界定,在此基础上构建了 DEA-Malmquist模型对山东省种植业低碳绩效水平进行了测度,接着从时间与空间的角度对种植业低碳绩效开展了分析与评价,并对种植业低碳绩效与种植业传统绩效进行了比较分析,这为后文的研究指明了方向;第四,为了研究种植业低碳绩效水平在时空存在差异的原因,本部分对山东省种植业低碳绩效进行了空间效应研究,首先运用了全域自相关性检验和局域自相关性检验,对山东省区域种植业低碳绩效的空间相关性进行了分析,并对局域空间自相关性的时空跃迁路径进行刻画和分析。接着运用了空间面板数据模型进行了固定效应的空间滞后模型（SLM）和空间杜宾模型（SEM）估计,从经济因素、制度因素、规模因素以及技术因素出发分析了种植业低碳绩效的空间效应。通过本部分研究,系统的掌握了各因素对种植业低碳绩效的空间影响效应,使山东省种植业低碳发展减排政策体系的构建更加科学合理;第五,本部分运用了 PVAR模型研究了低碳驱动与约束对山东省种植业低碳绩效的动态影响效应。首先通过GMM参数估计分析了低碳约束目标与低碳驱动手段在滞后一期的情况下对种植业低碳绩效的影响作用,接着运用脉冲函数分析了低碳约束目标与低碳驱动手段变量对种植业低碳绩效影响的发展趋势变化,并且通过方差分解测算了低碳约束目标与低碳驱动手段变量对种植业低碳绩效的影响贡献度。该部分的研究为减排政策体系的最后形成,奠定了坚实的理论与现实基础;第六,本部分首先对种植业低碳绩效进行了现有情景仿真分析,接着设定了低碳政策情景并进行了仿真分析,同时,对低碳政策开展了决策评价分析。最后,综合了前文研究结论,系统的构建了山东省种植业减排政策体系,并有针对性的提出了推动山东省种植业低碳发展的政策建议。
教育部[6]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中研究指明教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
张亭亭[7]（2020）在《棉花BFT和APs基因的全基因组分析》文中指出BROTHER OF FT AND TFL1（BFT）被称为FLOWERING LOCUS T（FT）和TERMINAL FLOWER1（TFL1）的兄弟,在植物开花通路中发挥着重要的调控作用。在盐胁迫下,拟南芥BFT蛋白在顶端分生组织中同b ZIP转录因子FD互作,形成复合物调控开花转变。实验室前期构建了新陆早33叶组织的酵母双杂c DNA文库,并从中筛选出一个与陆地棉开花促进因子Gh FT1蛋白互作的天冬氨酸类似蛋白（Aspartic proteinases,APs）,该蛋白酶基因在植物生长发育、抗病及逆境胁迫过程中起着重要作用。目的:全基因组鉴定棉花BFT和Gh APs基因,通过生物信息学分析,初步预测Gh APs可能存在的生物学功能;利用蛋白互作和转基因拟南芥研究,探索Gh BFT在开花调控中的功能。方法:基于最近更新的棉花基因组数据库,鉴定棉花BFT和Gh APs基因;RT-PCR技术克隆Gh BFT1和Gh BFT2基因;实时荧光定量PCR技术检测Gh BFT1和Gh BFT2基因表达特征;酵母双杂交（Yeast two-hybrid,Y2H）和双分子荧光互补技术（Bimolecular fluorescent complimentary assay,Bi FC）技术共同探究Gh BFT蛋白与陆地棉FD蛋白之间的相互作用;构建植物表达载体35S:Gh BFT1,采用农杆菌介导的花滴法转化野生型拟南芥。结果:1、棉花BFT基因的全基因组分析:（1）棉花数据库中共鉴定了12个BFT同源基因,其中四倍体陆地棉和海岛棉中均发现了4个BFT基因,二倍体亚洲棉和雷蒙德氏棉中各有2个BFT基因;（2）棉花BFT基因均由4个外显子和3个内含子组成,且1号和4号外显子相对较大;BFT蛋白间理化性质相似性较高,且具有相同的保守基序和保守结构域（D-P-D-x-P;G-x-H-R）;（3）克隆的Gh BFT1和Gh BFT2基因均来自于D亚基因组,其ORF长度分别为525 bp和522 bp;（4）Gh BFT1和Gh BFT2基因均在陆地棉叶中表达量最高,花中次之,且Gh BFT1在各组织中表达量显着高于Gh BFT2;（5）Gh BFT1和Gh BFT2不同程度地响应盐、干旱、ABA及高低温胁迫,并具有相似的表达特征;（6）Y2H和Bi FC实验证明Gh BFT1和Gh BFT2均能与陆地棉Gh FD1、Gh FD2、Gh FD3和Gh FD4蛋白互作;（7）35S:Gh BFT1过表达拟南芥,导致其开花延迟,莲座叶数目增加。2、棉花APs基因的全基因组分析:（1）陆地棉中共鉴定了87个Gh APs基因,其中83个拥有两个完整的ASP保守位点;（2）系统进化树将其聚类为典型（Typical）（A）、类珠型（Nucellin-like）（B）和非典型（Atypical）（C）三大类,各亚组成员在基因结构、保守基序及氨基酸序列间存在一定的差异;（3）染色体定位显示Gh APs基因在除A04外的所有染色体上均有分布,且发现5对串联重复基因;（4）共线性分析发现,Gh APs基因间存在大量的共线性,且每个Gh APs基因与14个基因间存在共线性关系;（5）启动子顺式作用元件预测显示,Gh APs基因启动子含有光、激素（ABA、GA、IBA和Me JA）、逆境胁迫（干旱、低温、抗氧化、防御和应激性）、昼夜节律、分生组织表达、胚乳表达和细胞周期调控等相关元件;（6）组织表达分析结果表明,Gh APs在陆地棉的根、茎、叶、花瓣、雌蕊、萼片、苞片、花托、花药和花丝及不同发育时期的胚珠和纤维中均不同程度表达。结论:1、棉花基因组中共含有12个BFT基因,陆地棉和海岛棉中均含有4个,亚洲棉和雷蒙德氏棉中各有2个;Gh BFT1和Gh BFT2在叶和花中表达量较高,响应盐、干旱、ABA及高低温胁迫;Gh BFT1和Gh BFT2与陆地棉中4个FD同源蛋白互作;拟南芥中异位过表达Gh BFT1,导致转基因拟南芥延迟开花,表明Gh BFT可能与FT竞争结合FD蛋白,从而抑制开花转变。2、陆地棉中共鉴定了87个可能的Gh APs基因家族成员,分为A、B和C三大亚组,各亚组成员基因结构、保守基序和氨基酸序列间存在差异性,预示其可能具有功能多样性;Gh APs在进化过程中可能发生了基因复制事件;Gh APs在棉花各组织和发育时期均表达,暗示其可能参与调控陆地棉种子萌发、胚珠发育及花药形成等生长发育阶段;启动子上富含响应干旱、低温、伤口胁迫及ABA、GA和Me JA等激素相关的元件,表明Gh APs在应对多种胁迫过程中发挥重要作用。
贾辰阳[8]（2020）在《杀虫活性小分子的类农药性和生物毒性分析及网络资源构建》文中认为杀虫剂等农药分子在现代农业生产中发挥着至关重要的作用,但随着其抗性、安全性等问题的不断出现,以及农药登记标准的不断提高,使得新型杀虫剂的研发难度越来越大。在杀虫剂创制的早期阶段除了考虑分子的活性外,提前设计和筛选出具有良好生物利用度、对非靶标生物安全的候选化合物,对降低杀虫剂分子研发过程中的风险、提高其研发成功率、缩短开发周期具有重要意义。“杀虫活性小分子的类农药性”这一概念对于提前筛选出有理想吸收、分配、代谢、排泄和毒性（absorption,distribution,metabolism,excretion,toxicity,简称ADMET）的类农药分子具有重要的指导作用。然而,目前还没有一个全面分析和预测杀虫活性小分子的类农药性的公共网络资源。我们通过搜集已商品化的杀虫剂,计算和分析了其理化性质及分布特点,构建出了打分函数来定量评价杀虫活性小分子的类农药性,并且利用现代网络技术建立了杀虫活性小分子的类农药性分析工具InsectiPAD（http://chemyang.ccnu.edu.cn/ccb/database/InsectiPAD/）。InsectiPAD 涵盖了495种已批准上市的杀虫剂分子,22,200多条相关的物理化学性质。更重要的是,它包含了对这些杀虫剂的2,900多条类农药性的定性分析和1.500多条类农药性的定量打分结果,并可以为任何有杀虫活性的化合物提供全面的类农药性分析。与此同时,我们对InsectiPAD中的定量评价模型区分已知杀虫剂（阳性样本）和其他化合物（阴性样本）的准确性进行了评估,其准确率约为75%。另外,虽然目前已有一些网络公共资源支持化合物的毒性研究,但因其数据的分散、不可直接使用建模,用户使用不友好等原因,极其有必要建立一个综合的化合物对不同物种毒性的数据库作为已有资源的补充。因此,我们从已有的各大数据库中充分搜集了化合物的结构等基本信息、理化性质、环境行为、其对不同物种的毒性信息,并对这些数据进行了统一的处理和分类,根据U.S.EPA标准对部分化合物进行了毒性等级划分,以便于人工智能应用于不同物种的毒性预测研究。在此基础上,我们设计并搭建了化合物的生物毒性组学数据库Toxicomic（http://chemya ng.ccnu.edu.cn/ccb/database/Toxic omic/）。Toxicomic 包含了 115,362个独特的化学结构和5,327个不同物种的448,755条毒性测试结果,涵盖哺乳动物、鱼类、鸟类、昆虫、无脊椎动物、藻类、真菌、植物等15个物种大类,为用户提供了多样且友好的浏览及搜索方式、清晰的数据统计及毒性分类结果展示、丰富的可供下载的高质量数据。总之,全面分析和预测杀虫活性小分子的类农药性工具InsectiPAD,将帮助用户对有杀虫活性的化合物进行合理的设计和结构优化,筛选出有良好生物利用度的候选分子,使其在活体和田间试验中也有较好的效应。包含丰富的化合物结构信息及这些分子对不同物种毒性的数据库Toxicomic,将为用户筛选和研究环境友好型化学品、设计低毒的农药分子结构提供有用的指导,为用户系统探究化合物的生物毒性提供便利条件。
刘奕[9]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究指明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
杨丙辉[10]（2020）在《基于北斗物联网的X县灌溉工程智能管理系统设计与管理》文中研究指明我国是一个农业大国,作物灌溉管理是农业生产管理的重要环节之一,目前作物灌溉管理在技术上还是处于薄弱环节,没有实现智能化、科学化灌溉管理,因此设计一款能够根据“不同的作物种类、不同的生长地域、不同的时间季节、不同的生长阶段、不同的天气”等因素,并结合大数据分析、作物生长特性,采用智能灌溉控制算法进行自动化、智能化、科学化的灌溉管理系统尤为迫切。该论文以“基于北斗物联网的X县灌溉工程智能管理系统设计”作为主要研究对象,采用“文献分析法”、“案例分析法”、“理论分析法”、“对比分析法”、“设计管理规范研究法”,对研究背景、国内外发展现状、相关技术应用、技术可行性分析、X县灌溉现状等进行了重点研究,并对相关技术优缺点、存在的问题进行了分析总结;将北斗通信系统运用到本研究中,拓展了系统应用范畴;确立了“智能灌溉控制算法设计”、“北斗物联网技术应用”、“技术可行性分析”、“系统设计管理”、“方案优化设计及系统软硬件设计实施”等5项主要研究内容。为了确保系统稳定性以及技术可行性,在系统设计之前,对系统设计管理措施进行了研究;制定了一系列的控制管理策略,并结合相关技术优缺点、性能指标等,对相关技术可行性进行了研究,得出了技术可行性结论。在方案设计阶段,通过对“软件系统架构”、“硬件系统架构”的性能优缺点进行对比分析,为系统架构选型得出了结论;通过对元器件选用、系统组成、功能设计进行了研究,得出了系统设计方案。在系统开发实施阶段,对系统软硬件开发设计工作进行了重点实施;在系统开发实施过程中,输出了一系列的设计文件,如:“电路原理图”、“PCB板图”、“元器件bom表”、“PCB贴片文件”“嵌入式软件代码”、“服务器后台软件代码”、“服务器显示软件代码”、“数据库软件代码”等。该系统的设计符合国家十三五农村发展战略规划,不仅能实现无人化、科学化灌溉,而且还产生了众多经济效益和社会效益,为新农村建设,智慧农业发展提供了一定程度的技术支持,既是传统农业向现代化农业发展的需要,又是精准农业发展的必然选择,对推动我国智能灌溉工程的发展具有重要意义。
二、Cotton Databases and Web Resources（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Cotton Databases and Web Resources（论文提纲范文）
（1）西瓜PLATZ家族基因的鉴定、表达模式和抗病功能研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述及研究背景 |
| 1.1 锌指转录因子 |
| 1.2 PLATZ的结构和生物学功能 |
| 1.3 PLATZ在植物生长发育中的功能 |
| 1.3.1 在细胞增殖中的作用 |
| 1.3.2 在叶片发育和衰老中的作用 |
| 1.3.3 在胚乳发育中的作用 |
| 1.3.4 在生长发育中的其他作用 |
| 1.4 PLATZ在非生物胁迫中的作用 |
| 1.4.1 在干旱胁迫响应中的作用 |
| 1.4.2 在高盐胁迫响应中的作用 |
| 1.4.3 在种子脱水耐性中的作用 |
| 1.5 本研究的目的意义及主要内容 |
| 1.5.1 研究的目的与意义 |
| 1.5.2 研究的主要内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.1.1 植株材料 |
| 2.1.2 菌株和载体 |
| 2.1.3 生物信息学软件和网络资源 |
| 2.1.4 PCR引物 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 供试植物的生长和培养 |
| 2.2.2 瓜类PLATZ家族基因的鉴定和命名 |
| 2.2.3 多重氨基酸序列的比对、系统进化树的构建和保守结构域分析 |
| 2.2.4 植物总RNA的提取和反转录合成cDNA |
| 2.2.5 基因的克隆及载体构建 |
| 2.2.6 荧光定量PCR |
| 2.2.7 植物各组织样品的采集 |
| 2.2.8 外源信号分子诱导处理 |
| 2.2.9 西瓜枯萎病菌的接种处理 |
| 2.2.10 西瓜蔓枯病菌的接种处理 |
| 2.2.11 西瓜PLATZ家族蛋白的亚细胞定位 |
| 2.2.12 西瓜PLATZ家族蛋白的根尖共定位 |
| 2.2.13 酵母感受态的制备与转化 |
| 2.2.14 拟南芥转化 |
| 2.2.15 转基因植株的筛选鉴定 |
| 2.2.16 转基因拟南芥植株拷贝数分析 |
| 2.2.17 Botrytis cinerea接种处理及病菌生长量测定 |
| 2.2.18 Pseudomonas syringae pv.tomato接种处理及生长量测定 |
| 2.2.19 NaCl、甘露醇对转基因拟南芥种子萌发率影响的分析 |
| 2.2.20 转基因拟南芥在NaCl胁迫下的根长测定 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 瓜类作物PLATZ家族的鉴定 |
| 3.1.1 瓜类作物PLATZ家族基因的生物信息学分析 |
| 3.1.2 瓜类PLATZ家族成员中PLATZ结构域的氨基酸序列特征 |
| 3.1.3 瓜类作物PLATZ家族系统进化树及蛋白保守结构域 |
| 3.2 西瓜PLATZ家族基因的表达模式 |
| 3.2.1 不同组织中的表达模式 |
| 3.2.2 植物激素诱导下的表达变化 |
| 3.2.3 西瓜枯萎病菌侵染后的表达变化 |
| 3.2.4 西瓜蔓枯病菌侵染后的表达变化 |
| 3.3 西瓜PLATZ家族蛋白的亚细胞定位 |
| 3.4 西瓜PLATZ家族蛋白的互作蛋白验证 |
| 3.5 转西瓜PLATZ家族基因拟南芥植株的构建和筛选鉴定 |
| 3.6 转西瓜PLATZ家族基因拟南芥的抗病性表型分析 |
| 3.6.1 转基因拟南芥植株对Botrytis cinerea的抗性反应 |
| 3.6.2 转基因拟南芥植株对PstDC3000 的抗性反应 |
| 3.7 转西瓜PLATZ家族基因拟南芥在NaCl、甘露醇胁迫下的萌发率变化和根长测定 |
| 第四章 讨论与总结展望 |
| 4.1 讨论 |
| 4.2 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附表 本文引物序列 |
（2）棉花GhVQ1和GhVQ28基因的分离及抗枯萎病功能分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 植物免疫系统研究进展 |
| 1.1.1 植物免疫系统 |
| 1.1.2 病原相关分子模式触发的免疫反应(PTI) |
| 1.1.3 效应子触发的免疫反应(ETI) |
| 1.1.4 SA、JA在植物免疫系统中的作用 |
| 1.2 棉花枯萎病及抗病机制研究进展 |
| 1.2.1 棉花枯萎菌的致病机制 |
| 1.2.2 棉花对枯萎菌的抗病机制 |
| 1.3 VQ蛋白研究进展 |
| 1.3.1 VQ蛋白的结构 |
| 1.3.2 VQ蛋白的功能 |
| 1.3.2.1 VQ蛋白在植物生长发育中的功能 |
| 1.3.2.2 VQ蛋白在植物应对非生物胁迫中的功能 |
| 1.3.2.3 VQ蛋白在植物抵御生物胁迫中的功能 |
| 1.3.3 VQ蛋白的互作蛋白 |
| 1.3.3.1 VQ蛋白与MAPK互作 |
| 1.3.3.2 VQ蛋白与WRKY转录因子互作 |
| 1.3.3.3 其他互作蛋白 |
| 1.4 本研究的目的及意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 植物材料 |
| 2.1.2 质粒与菌株 |
| 2.1.3 生化试剂 |
| 2.1.4 引物 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 培养基配制 |
| 2.2.2 棉花枯萎菌的培养条件及孢子悬浮液的制备 |
| 2.2.3 植物材料的生长条件和处理方法 |
| 2.2.4 植物RNA的提取 |
| 2.2.4.1 棉花总RNA提取 |
| 2.2.4.2 拟南芥总RNA提取 |
| 2.2.5 RNA样品中基因组DNA的去除和反转录反应 |
| 2.2.6 实时定量PCR(RT-qPCR)反应 |
| 2.2.7 拟南芥基因组DNA的提取 |
| 2.2.8 目的基因的扩增 |
| 2.2.9 PCR产物的回收 |
| 2.2.10 目的片段与载体的连接 |
| 2.2.10.1 目的片段与克隆载体连接 |
| 2.2.10.2 目的片段与表达载体连接 |
| 2.2.10.3 同源重组法连接表达载体 |
| 2.2.11 DH5α大肠杆菌的感受态细胞的制备和转化 |
| 2.2.11.1 DH5α大肠杆菌感受态细胞制备 |
| 2.2.11.2 DH5α大肠杆菌感受态细胞转化 |
| 2.2.12 大肠杆菌质粒DNA的小量提取 |
| 2.2.13 质粒的酶切 |
| 2.2.14 定点突变 |
| 2.2.15 酵母双杂交实验 |
| 2.2.15.1 酵母感受态细胞的制备 |
| 2.2.15.2 酵母感受态细胞的转化 |
| 2.2.15.3 酵母双杂交筛库 |
| 2.2.16 农杆菌感受态的制备和转化 |
| 2.2.16.1 农杆菌感受态的制备 |
| 2.2.16.2 农杆菌感受态的转化 |
| 2.2.17 农杆菌介导的瞬时侵染 |
| 2.2.18 棉花沉默植株的产生 |
| 2.2.19 转基因拟南芥植株的产生 |
| 2.2.20 二氨基联苯胺组织化学染色 |
| 2.2.21 生物信息学分析及相关软件 |
| 2.2.21.1 网络资源 |
| 2.2.21.2 生物学软件 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 棉花枯萎菌处理后的部分转录组数据 |
| 3.2 5 个棉花VQ蛋白的序列分析及进化分析 |
| 3.3 VQ基因的分离 |
| 3.4 VQ蛋白与MAPK蛋白的互作 |
| 3.4.1 诱饵载体的毒性和自激活检测 |
| 3.4.2 酵母双杂交验证VQ蛋白与MAPK的互作 |
| 3.4.3 双分子荧光互补验证VQ蛋白与MAPK的互作 |
| 3.4.4 VQ蛋白与MAPK互作的结构域 |
| 3.5 GhVQ1与GhVQ28 的亚细胞定位分析 |
| 3.6 GhVQ1与GhVQ28 的表达模式分析 |
| 3.6.1 GhVQ1与GhVQ28 在棉花不同组织部位的表达模式 |
| 3.6.2 GhVQ1与GhVQ28 在不同处理条件下的表达模式 |
| 3.7 GhVQ1或GhVQ28 基因沉默棉花植株对枯萎菌的敏感性 |
| 3.7.1 GhVQ1或GhVQ28 基因沉默棉花植株的获得与鉴定 |
| 3.7.2 GhVQ1或GhVQ28 基因沉默棉花植株对枯萎菌的敏感性分析 |
| 3.8 GhVQ1或GhVQ28 转基因拟南芥植株对枯萎菌的敏感性 |
| 3.8.1 GhVQ1或GhVQ28 转基因拟南芥植株的获得与鉴定 |
| 3.8.2 GhVQ1或GhVQ28 转基因拟南芥植株对枯萎菌的敏感性分析 |
| 3.9 GhVQ28与GhWRKY40、GhMKK4 的互作 |
| 3.9.1 GhMKK4 诱饵载体的毒性和自激活鉴定 |
| 3.9.2 酵母双杂交检测GhVQ28与GhWRKY40、GhMKK4 的互作关系 |
| 3.10 GhVQ1 的酵母双杂交文库筛选 |
| 4 讨论 |
| 4.1 从转录组数据中筛选到5 个与棉花抗枯萎病相关的VQ基因 |
| 4.2 2 个 VQ蛋白分别与2 个 MAPK蛋白互作 |
| 4.3 GhVQ1和GhVQ28 蛋白均定位在细胞核中 |
| 4.4 GhVQ1和GhVQ28 均负调控棉花对枯萎菌的抗性 |
| 4.5 GhVQ28 可能作为支架蛋白参与到GhMKK4-GhMPK20-GhWRKY40 级联途径中 |
| 4.6 GhMPK6a-GhVQ1-GhWRKY33a级联调控了棉花对枯萎菌的响应 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）同源区段靶向测序数据的基因型鉴定与分析流程开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 靶向二代测序技术的发展 |
| 1.1.1 测序技术的发展 |
| 1.1.2 靶向二代测序技术及其建库的方法 |
| 1.1.3 多重PCR扩增子靶向测序技术及其应用 |
| 1.2 同源区段中的单核苷酸多态性 |
| 1.2.1 SNP是重要的遗传标记 |
| 1.2.2 同源区段存在类型 |
| 1.2.3 多倍体同源区段单核苷酸序列变异类型 |
| 1.3 SNP识别软件研究进展 |
| 1.3.1 高通量测序识别变异的常规流程 |
| 1.3.2 多倍体SNP Calling软件 |
| 1.3.3 高通量测序比对软件 |
| 1.4 立题背景及研究方案 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 实验建库测序 |
| 2.1.1 材料 |
| 2.1.2 实验方法 |
| 2.1.2.1 引物设计 |
| 2.1.2.2 文库构建 |
| 2.1.2.3 上机测序 |
| 2.2 数据分析环境配置 |
| 2.2.1 硬件配置 |
| 2.2.2 软件配置 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.3.1 BLAST同源性分析 |
| 2.3.2 原始数据集的处理 |
| 2.3.3 比对软件和SNP Calling软件调试 |
| 2.3.4 主要文件格式及数据集的处理 |
| 2.3.5 评价标准 |
| 2.3.6 手动审查 |
| 2.4 关键参数的选择和分析流程的建立 |
| 第三章 结果分析 |
| 3.1 基于靶标区段作为参考基因组的常规分析 |
| 3.1.1 原始数据质控 |
| 3.1.2 BWA-MEM比对及覆盖度分析 |
| 3.1.3 IGV手动审查 |
| 3.1.4 SNP Calling结果分析 |
| 3.2 同源性分析 |
| 3.2.1 同源性及序列比对信息 |
| 3.2.2 同源区段作为参考基因组的分析 |
| 3.3 关键参数的调整与分析 |
| 3.3.1 参考基因组的优化与分析 |
| 3.3.2 比对软件的优化与分析 |
| 3.4 优化后分析流程的建立 |
| 第四章 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 专有名词缩写对照表 |
| 课题来源 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 发表论文情况 |
| 致谢 |
（4）基于迁移学习的草莓果实白粉病识别研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于传统机器学习的病害识别研究 |
| 1.2.2 基于卷积神经网络的病害识别研究 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 卷积神经网络相关理论基础 |
| 2.1 卷积神经网络基本概念 |
| 2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 激活函数 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.2.4 全连接层 |
| 2.3 常见卷积神经网络模型分析 |
| 2.3.1 LeNet模型 |
| 2.3.2 Alex Net模型 |
| 2.3.3 Vgg Net模型 |
| 2.3.4 Goog Le Net模型 |
| 2.3.5 Res Net模型 |
| 2.3.6 Dense Net模型 |
| 2.4 迁移学习相关理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 草莓果实数据库建立 |
| 3.1 草莓白粉病介绍 |
| 3.2 草莓果实图像的采集 |
| 3.3 草莓果实图像的处理 |
| 3.3.1 预处理 |
| 3.3.2 数据扩充 |
| 3.4 草莓果实图像数据库的建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于迁移学习的病害识别模型研究 |
| 4.1 模型设计 |
| 4.1.1 模型分析与优选 |
| 4.1.2 模型结构设计 |
| 4.2 网络学习算法 |
| 4.3 模型训练与测试 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 模型选取比较分析 |
| 4.4.2 目标提取比较分析 |
| 4.4.3 分辨率大小比较分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 病害系统设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 总体分析 |
| 5.1.2 功能分析 |
| 5.1.3 可行性分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系用架构设计 |
| 5.2.2 系统功能设计 |
| 5.2.3 系统数据库设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 主要技术 |
| 5.3.2 注册模块的实现 |
| 5.3.3 登录模块的实现 |
| 5.3.4 图像输入模块的实现 |
| 5.3.5 识别处理模块的实现 |
| 5.3.6 结果展示模块的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表文章 |
（5）山东省种植业低碳绩效评价与减排政策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究可能创新点 |
| 2 相关概念界定与理论基础分析 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 种植业碳排放 |
| 2.1.2 种植业碳汇 |
| 2.1.3 低碳种植业 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 农业低碳经济理论 |
| 2.2.2 农业循环经济理论 |
| 2.2.3 农业绿色发展理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 山东省种植业发展现状分析 |
| 3.1 山东省农业低碳发展现状 |
| 3.1.1 山东省农业低碳发展的实践 |
| 3.1.2 制约山东省农业低碳发展的难题 |
| 3.2 山东省种植业发展时空特征分析 |
| 3.2.1 种植业发展时序特征分析 |
| 3.2.2 种植业发展空间特征分析 |
| 3.3 山东省种植业生产资料投入使用的分析 |
| 3.3.1 种植业生产资料投入使用时序特征分析 |
| 3.3.2 种植业生产资料投入使用空间特征分析 |
| 3.4 山东省种植业投入产出效率的分析 |
| 3.4.1 种植业投入产出效率时序特征分析 |
| 3.4.2 种植业投入产出效率空间特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 山东省种植业碳排放/碳汇测算与特征分析 |
| 4.1 种植业碳排放测算 |
| 4.1.1 数据来源与测算方法 |
| 4.1.2 种植业碳排放时序演变特征分析 |
| 4.1.3 种植业碳排放区域比较分析 |
| 4.2 种植业碳排放边际减排成本测度 |
| 4.2.1 理论方法 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.2.3 种植业碳排放边际减排成本结果分析 |
| 4.3 种植业碳汇的测算 |
| 4.3.1 数据来源与测算方法 |
| 4.3.2 种植业碳汇时序演变特征分析 |
| 4.3.3 种植业碳汇区域比较分析 |
| 4.4 种植业碳汇空间集聚特征分析 |
| 4.4.1 研究方法 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 山东省种植业低碳绩效测度与评价 |
| 5.1 种植业低碳绩效测度研究方法 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 模型设定 |
| 5.2 变量选取及数据处理 |
| 5.2.1 种植业投入变量 |
| 5.2.2 种植业产出变量 |
| 5.2.3 数据来源与描述性分析 |
| 5.3 种植业低碳绩效测度与时空比较分析 |
| 5.3.1 山东省种植业低碳绩效时序特征分析 |
| 5.3.2 山东省种植业低碳绩效空间差异分析 |
| 5.3.3 种植业低碳绩效与传统绩效比较分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 山东省种植业低碳绩效的空间效应与影响因素分析 |
| 6.1 种植业低碳绩效的空间效应检验 |
| 6.1.1 空间效应理论 |
| 6.1.2 空间自相关检验理论 |
| 6.2 区域种植业低碳绩效空间效应检验 |
| 6.2.1 全域空间自相关性检验 |
| 6.2.2 局域空间自相关性检验 |
| 6.3 山东省种植业低碳绩效的空间计量经济学模型 |
| 6.3.1 空间计量经济学模型理论介绍 |
| 6.3.2 数据来源与处理 |
| 6.4 山东省种植业低碳绩效影响因素的实证分析 |
| 6.4.1 山东省种植业低碳绩效的计量经济学分析 |
| 6.4.2 空间面板回归分析 |
| 6.4.3 实证结论与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 低碳驱动与约束对山东省种植业低碳绩效的影响效应分析 |
| 7.1 低碳驱动与约束动态影响效应研究方法与变量选取 |
| 7.1.1 研究方法与模型设定 |
| 7.1.2 变量选取 |
| 7.2 低碳驱动与约束影响效应实证检验 |
| 7.2.1 面板单位根检验 |
| 7.2.2 滞后阶数确定 |
| 7.2.3 GMM参数估计及稳定性检验 |
| 7.3 低碳驱动与约束影响效应实证分析 |
| 7.3.1 格兰杰因果关系研究 |
| 7.3.2 脉冲响应函数分析 |
| 7.3.3 方差分解分析 |
| 7.3.4 实证结论与分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 山东省种植业低碳政策情景仿真分析 |
| 8.1 山东省种植业现有情景仿真分析 |
| 8.1.1 系统动力学介绍与分析 |
| 8.1.2 系统的边界和变量 |
| 8.1.3 系统动力学模型构建 |
| 8.1.4 系统动力学模型的估计与检验 |
| 8.1.5 现有情景仿真模拟分析结果 |
| 8.2 低碳政策情景设定与仿真分析 |
| 8.2.1 低碳政策情景设定 |
| 8.2.2 不同政策情景下山东省种植业低碳绩效仿真结果分析 |
| 8.3 政策可行评估分析 |
| 8.3.1 内联指数决策法介绍 |
| 8.3.2 数据预处理 |
| 8.3.3 IDMI值计算及分析 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 山东省种植业低碳发展减排政策体系构建 |
| 9.1 种植业减排政策体系的框架构建 |
| 9.1.1 指导思想与基本原则 |
| 9.1.2 减排政策工具 |
| 9.1.3 减排体系构建思路 |
| 9.2 种植业减排政策体系的制度构建 |
| 9.2.1 区域减排任务细分制度构建 |
| 9.2.2 政策落实监督制度构建 |
| 9.3 山东省种植业低碳发展的减排政策 |
| 9.3.1 制定种植业低碳法律法规 |
| 9.3.2 聚力提升种植业经济发展水平 |
| 9.3.3 财政支农助推种植业高质量发展 |
| 9.3.4 确立科研核心战略地位 |
| 9.3.5 打造农村宜居宜业环境 |
| 9.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）棉花BFT和APs基因的全基因组分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 引言 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 植物PEBP基因家族的研究进展 |
| 1.1.1 PEBP基因家族的发现 |
| 1.1.2 植物PEBP基因家族的进化及分类 |
| 1.1.3 植物PEBP家族基因的功能 |
| 1.1.4 植物PEBP蛋白与FD作用分子机制 |
| 1.2 棉花BFT基因的研究进展 |
| 1.3 植物APs基因家族的研究进展 |
| 1.4 棉花功能基因组研究进展 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 第二章 棉花BFT基因的全基因组鉴定 |
| 2.1 实验方法 |
| 2.1.1 软件及网络资源信息 |
| 2.1.2 棉花BFT基因的全基因组查找 |
| 2.1.3 BFT同源蛋白系统进化树的构建 |
| 2.1.4 BFT基因结构及蛋白特征分析 |
| 2.1.5 转录组数据分析棉花BFT基因组织表达特征 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 棉花BFT基因的鉴定及理化性质分析 |
| 2.2.2 棉花BFT蛋白系统进化分析 |
| 2.2.3 棉花BFT基因结构和序列分析 |
| 2.2.4 棉花BFT基因的表达特征 |
| 2.3 讨论 |
| 第三章 陆地棉GhBFT1和GhBFT2基因的克隆及功能分析 |
| 3.1 材料 |
| 3.1.1 植物材料 |
| 3.1.2 载体和菌种 |
| 3.2 实验仪器和试剂 |
| 3.2.1 实验仪器 |
| 3.2.2 实验试剂 |
| 3.3 实验培养基的配制 |
| 3.3.1 培养基的配制 |
| 3.3.2 实验引物 |
| 3.4 实验方法 |
| 3.4.1 棉花总RNA的提取及反转录 |
| 3.4.2 感受态细胞的制备 |
| 3.4.3 感受态细胞的转化 |
| 3.4.4 陆地棉GhBFT基因的克隆 |
| 3.4.5 载体的构建 |
| 3.4.6 侵染液的配制 |
| 3.4.7 农杆菌介导的遗传转化 |
| 3.4.8 植物基因组DNA的提取和质粒提取 |
| 3.4.9 GhBFT基因表达特征分析 |
| 3.4.10 Y2H验证 |
| 3.4.11 BiFC分析 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 GhBFT1和GhBFT2基因的克隆 |
| 3.5.2 qRT-PCR分析GhBFT基因组织表达特征 |
| 3.5.3 Y2H分析GhBFT与GhFD蛋白互作情况 |
| 3.5.4 BiFC检测GhBFT与GhFD蛋白互作情况 |
| 3.5.5 过表达GhBFT1转基因拟南芥的鉴定及表型分析 |
| 3.5.6 病毒诱导的GhBFT1沉默株系表型分析 |
| 3.6 讨论 |
| 第四章 陆地棉APs基因的全基因组分析 |
| 4.1 实验方法 |
| 4.1.1 陆地棉APs基因家族成员的查找 |
| 4.1.2 陆地棉APs蛋白系统进化树构建 |
| 4.1.3 陆地棉APs基因家族成员结构预测和保守基序分析 |
| 4.1.4 陆地棉APs家族基因启动子查找及序列分析 |
| 4.1.5 陆地棉APs基因家族共线性分析 |
| 4.1.6 陆地棉APs家族基因组织表达预测 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 GhAPs基因的鉴定及分类 |
| 4.2.2 GhAPs基因结构和保守基序分析 |
| 4.2.3 GhAPs活性位点分析 |
| 4.2.4 GhAPs染色体定位 |
| 4.2.5 GhAPs共线性分析 |
| 4.2.6 GhAPs基因启动子顺式作用元件分析 |
| 4.2.7 GhAPs组织表达分析 |
| 4.3 讨论 |
| 第五章 讨论与结论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.1.1 棉花BFT蛋白进化保守性 |
| 5.1.2 陆地棉BFT响应逆境胁迫 |
| 5.1.3 GhBFT蛋白与陆地棉4个bZIP转录因子FD互作 |
| 5.1.4 陆地棉APs基因家族特征 |
| 5.1.5 陆地棉APs基因家族进化分析 |
| 5.1.6 陆地棉APs基因家族参与棉花生长发育过程 |
| 5.1.7 陆地棉GhBFT基因参与开花调控途径 |
| 5.2 结论 |
| 5.2.1 棉花BFT基因的全基因组分析 |
| 5.2.2 陆地棉APs基因的全基因组分析 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师评阅表 |
（8）杀虫活性小分子的类农药性和生物毒性分析及网络资源构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 本论文主要创新点 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 类(农)药性研究进展 |
| 1.2.1 类(农)药性与药物发现 |
| 1.2.2 类(农)药性研究数据库 |
| 1.2.3 类药性研究服务器 |
| 1.3 化合物毒性研究进展 |
| 1.3.1 化合物毒性风险评估与药物发现 |
| 1.3.2 化合物毒性研究网络资源 |
| 1.3.3 人工智能在化合物毒性预测中的应用前景 |
| 1.4 课题的提出 |
| 第二章 杀虫活性小分子的类农药性研究与网络工具InsectiPAD的构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 数据搜集及分析 |
| 2.2.2 打分函数的构建及模型评价 |
| 2.2.3 网络工具InsectiPAD的构建 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 杀虫活性小分子的类农药性定性评价 |
| 2.3.2 杀虫活性小分子的类农药性定量评价 |
| 2.3.3 网络工具InsectiPAD的设计与应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 小分子对不同物种的毒性分析与数据库Toxicomic的构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 数据搜集及统计分析 |
| 3.2.2 数据库Toxicomic的构建 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 数据搜集结果统计 |
| 3.3.2 化合物对不同物种的毒性 |
| 3.3.3 化合物理化性质及环境行为 |
| 3.3.4 Toxicomic数据库的设计与应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（10）基于北斗物联网的X县灌溉工程智能管理系统设计与管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 技术可行性分析 |
| 2.1 技术概况 |
| 2.2 硬件系统技术可行性分析 |
| 2.3 软件系统技术可行性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统设计管理 |
| 3.1 系统设计规划管理 |
| 3.2 技术评审管理 |
| 3.3 元器件选型管理 |
| 3.4 PCB工艺设计管理 |
| 3.5 系统可靠性设计管理 |
| 3.6 系统维修性设计管理 |
| 3.7 安全性设计管理 |
| 3.8 系统保障性设计管理 |
| 3.9 系统测试性管理 |
| 3.10 系统环境适应性管理 |
| 3.11 本章小结 |
| 4 方案分析与优化设计 |
| 4.1 系统架构分析 |
| 4.2 硬件系统方案设计 |
| 4.3 软件系统方案设计 |
| 4.4 智能控制算法设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统软硬件设计 |
| 5.1 硬件设计 |
| 5.2 软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 预计社会及经济效益分析 |
| 6.1 预计经济效益分析 |
| 6.2 预计社会效益分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
四、Cotton Databases and Web Resources（论文参考文献）
- [1]西瓜PLATZ家族基因的鉴定、表达模式和抗病功能研究[D]. 齐佳惠. 浙江大学, 2021(01)
- [2]棉花GhVQ1和GhVQ28基因的分离及抗枯萎病功能分析[D]. 侯俊斌. 山东农业大学, 2021(01)
- [3]同源区段靶向测序数据的基因型鉴定与分析流程开发[D]. 武建楠. 东华大学, 2021(01)
- [4]基于迁移学习的草莓果实白粉病识别研究与应用[D]. 党雨晴. 沈阳农业大学, 2020(05)
- [5]山东省种植业低碳绩效评价与减排政策研究[D]. 杨滨键. 东北林业大学, 2020(09)
- [6]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [7]棉花BFT和APs基因的全基因组分析[D]. 张亭亭. 石河子大学, 2020(08)
- [8]杀虫活性小分子的类农药性和生物毒性分析及网络资源构建[D]. 贾辰阳. 华中师范大学, 2020(06)
- [9]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [10]基于北斗物联网的X县灌溉工程智能管理系统设计与管理[D]. 杨丙辉. 山东科技大学, 2020(06)