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2017年数量遗传学和基因组学高登研究研讨会（The Gordon Research Seminar on Quantitative Genetics and Genomics）
2017年 数量遗传学和基因组学高登研究 研讨会
2017/2/13
The Gordon Research Seminar on Quantitative Genetics and Genomics is a unique forum for graduate students, post-docs, and other scientists with comparable levels of experience and education to present...
混合多目标遗传算法求解地下水污染修复管理模型
混合多目标算法 NSGAII 局部搜索 地下水污染修复
2016/11/1
为了提高多目标遗传算法Pareto解的局部最优性，本文将快速非支配遗传算法（NSGAII）与一种迭代式的局部搜索算法（Hill Climber with Step，HCS）相结合，开发了一种新的混合多目标遗传算法NSGAII-HCS.利用CONV1和ZDT6两个经典的多目标优化函数对NSGAII-HCS的性能进行测试，与传统的多目标算法NSGAII相比，CONV1得到的Pareto锋面与真实Par...
安徽农业大学动物科技学院博士生导师殷宗俊教授（图）
安徽农业大学动物科技学院 博士生导师 殷宗俊 教授 猪生产学 动物遗传育种学 统计基因组学 分子数量遗传学
2013/7/11
殷宗俊，男，1967年11月生，安徽省合肥市人，博士，现任安徽农业大学动物科技学院教授、博士生导师，安徽省民盟科教委员会委员，安徽省现代生猪产业技术体系首席科学家，国家生猪遗传改良计划专家组成员，全国猪联合育种协作组专家组成员，中国畜牧兽医协会猪业分会常务理事，中国畜牧兽医学会养猪学分会常务理事，动物遗传育种学分会理事，畜牧信息学分会理事，安徽省畜牧兽医学会理事，安徽省农产品质量安全专家组成员，安...
基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制
模型预测控制, 在线支持向量机 遗传算法 滚动优化
2013/11/19
针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题，本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型，在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法，可以进行在线训练，从而实现模型在线自校正；并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量，完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明，该方法有效且具有良好的自适性...
中国上千万人患罕见病 8成由遗传缺陷引发（图）
白化病 遗传病
2010/5/4
据统计，在十万棵苜蓿草中会出现一株“四叶草”，因为十分罕见，人们将它视作幸运。在我们周围的人群中也存在“四叶草”，他们身患罕见疾病，因遭遇误诊、漏诊而得不到治疗，许多人每天忍受着病魔带来的痛苦。和自然界的四叶草相比，他们是不幸的，也是无奈的。
籼型杂种稻米品质性状的数量遗传分析
籼型杂种稻米 品质性状 遗传表达
2008/2/7
摘要应用新近提出的p+q+pq交配设计的种子性状遗传表达鉴别方法,分析了籼型水稻3个不育系和10个恢复系配组的30个杂种F1植株上的F2种子及其亲本的9个稻品质性状。结果表明:(1)粒长、粒宽、粒重、糙米率和完整精米率5个性状在F2米粒间没有发生遗传分离,它们的遗传受二倍体的母体基因型(F1植株)控制。(2)垩白率、直链淀粉含量、糊化温度和胶稠度4个性状则在F2米粒间有极显著的遗传分离,故主要受三...
高粱株高和节间长度的数量遗传分析
数量遗高粱株高
2008/2/7
摘要高梁茎秆节间长度的遗传参数呈现有规律的变化。从上到下，与显性效应有关的遗传参数（H1,H2，和[h]2）值都逐渐减小；狭义遗传力逐渐增高；控制节间长度的基因数逐渐减少；第一节（穗柄）和第二节均为三个基因；第三节为两个基因；第四、五节都为一个基因。
一般配合力方差与特殊配合力方差相比，前者为后者的5.69-39.34倍。亲本榆5A,1729A, 3197A, 7501A和7502A的一般配合...
小麦数量遗传研究中同亲回归分析的应用
同亲回归 小麦
2008/2/7
摘要用以农大139为共同亲本的14个杂交组合的F，及相应亲本的资料，进行了同亲回归（c.p. r.）分析。文中简述了c. p. r.法的基本原理，并估算了F，代抽穗期、株高、千粒重及单株粒重等8个性状的c. p. r.系数、配合力及遗传力等遗传参数。
结合试验结果，讨论了有关亲本选配及组合淘汰等问题。
人类对生物产量和品质等经济性状要求的提高，促进了数量性状遗传变异规律研究...