导读:本文包含了遗传不平衡论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:不平衡,算法,多样性,序列,稻瘟病,标记,粳稻。
遗传不平衡论文文献综述
朱勇,陶用伟,李泽群[1]（2019）在《融合遗传和蚁群算法的叁相不平衡配电网无功优化研究》一文中研究指出配电网无功优化是一个多约束、多变量的高度非线性优化问题,而叁相不平衡加剧了配电网无功优化的复杂程度。针对叁相不平衡配电网无功优化困难的现状,提出了将遗传算法和蚁群算法相融合的智能优化方法,该方法结合了遗传算法全局优化能力强和蚁群算法局部搜索能力强的特点。为验证本方法在叁相不平衡配电网无功优化的优势,建立了IEEE33节点叁相配电网系统,通过与其它无功优化方法的对比分析验证了本方法的有效性和优越性。可为叁相不平衡配电网的无功优化提供有效的参考和指导。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年03期）
毛文贵,李建华,刘桂萍[2]（2019）在《遗传智能采样技术的贝叶斯理论识别滑动轴承-转子系统不平衡量》一文中研究指出轴承转子系统不平衡量识别过程中,在输出响应和模型中存在的不确定性参数一般采用概率法描述,通过贝叶斯理论获得不平衡量的联合后验概率密度分布时涉及大量采样。针对采样效率,提出了基于遗传智能采样技术改进贝叶斯理论。首先,以代价函数作为指示因子通过信赖域模型管理方法不断更新先验空间使其覆盖高密度后验空间,然后通过智能布点技术和样本遗传策略以有限的样本点集中呈现在联合后验概率密度分布的高密度区域,提高信赖域上关键区域的精度,从而加快收敛速度,减小耗时的正问题调用次数。最后将其应用于识别具有不平衡量先验信息和带有随机噪声的测试响应的滑动轴承-转子系统的不平衡量,获得不平衡量的均值、置信区间。案例显示能准确快速地抽样,提高了贝叶斯识别的计算效率。(本文来源于《振动工程学报》期刊2019年04期）
王东梅,刘娜,王丽君,李伟,张丹[3]（2019）在《北方汉族MICA基因遗传多态性及与HLA-B连锁不平衡研究》一文中研究指出目的了解MICA等位基因在中国北方汉族的分布及与HLA-B基因型的连锁关系。方法用直接测序法对北方汉族224个标本的HLA-B和MICA基因的2—6外显子进行测序。用Arlequin软件统计分析2个位点间的连锁关系。结果发现18个MICA的等位基因,其中MICA~*002(16.07%),MICA~*008(23.21%)和MICA~*010(21.65%)最为常见。MICA~*010-HLA-B~*46∶01,MICA~*045-HLA-B~*13∶01,MICA~*049-HLA-B~*51∶01有明显的连锁关系。结论北方汉族人群呈现特异MICA等位基因库,MICA与HLA-B具有连锁关系。(本文来源于《中国输血杂志》期刊2019年05期）
张巡,黎平,刘萍[4]（2018）在《基于遗传算法的一种不平衡数据集采样方法GSA》一文中研究指出分类模型的训练是机器学习中的基本问题。分类模型的优劣关键在于训练集样本的质量。传统的分类模型默认各样本类别中样本数量基本均衡,而忽略了样本不平衡的影响,但不平衡样本对模型的预测能力影响非常大。为了保证数据的平衡性,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm)与SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法融合的样本合成方法—GSA算法(Genetic-SMOTE Algorithm)。该算法针对数量少的样本类别,通过对样本特征进行编码,结合遗传算法思想合成新样本,以提高样本的均衡性。实验对比证明,本算法保证了新合成样本与原样本的相似性,丰富了样本集的多样性,从而提高了模型的分类精度。(本文来源于《贵州科学》期刊2018年02期）
程启明,黄山,张强,褚思远,杨小龙[5]（2017）在《微电网叁相负荷不平衡的量子遗传优化算法研究》一文中研究指出为了解决微电网中普遍存在的叁相负荷不平衡问题,详细分析了微电网叁相负荷不平衡特征,提出了一种新的微电网叁相负荷计算方法,并采用了改进型量子遗传算法对模型进行优化求解。所用的量子优化算法中引入了双链式结构和动态旋转角调整策略,提出了一种新的改进型量子遗传算法,并求解得出合适的解,从而获得最优的叁相负荷接入方案。最后通过算例仿真验证了所提模型、策略和算法的有效性和可行性。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2017年05期）
魏利斌,苗红梅,李春,段迎辉,徐芳芳[6]（2017）在《芝麻SNP和InDel标记遗传多样性、群体结构及连锁不平衡分析》一文中研究指出为了利用关联分析发掘芝麻种质资源中所携带的优异等位基因,并了解其对目标性状的贡献值。本研究利用随机分布于芝麻基因组中的206对多态性分子标记(167对SNP标记和39对In Del标记),对101份来自国内外的芝麻材料进行遗传多样性、亲缘关系、群体结构及连锁不平衡分析。206对标记共检测到413个等位基因;标记位点的基因多样性范围在0.01~0.53,平均为0.35;多态性信息含量(PIC)变幅为0.01~0.46,平均为0.28。供试芝麻材料间的遗传距离变幅为0.08~0.88,平均为0.43。聚类结果显示101份芝麻材料被划分为两大亚群:中国绝大部分(93.42%)芝麻材料被划分为第一大亚群,国外绝大部分(80.0%)芝麻材料被划分为第二大亚群。中国北方区(NR)与美洲区(AMR)的材料遗传距离最远(0.36);中国北方区(NR)与中部区(CR)的遗传距离最近(0.04)。群体结构分析显示供试芝麻群体由2个亚群组成,该结果与聚类分析以及主坐标分析结果一致。另外,绝大多数芝麻材料(>84%)间的亲缘关系较远(亲缘关系值<0.2)。连锁不平衡分析显示不同位点组合间存在一定程度的LD。利用SNP和InDel标记成功分析了101份芝麻品种的遗传多样性、亲缘关系、群体结构和连锁不平衡程度,本研究结果为后期芝麻杂交组合的配置以及利用关联分析准确挖掘芝麻有利基因提供了依据。(本文来源于《分子植物育种》期刊2017年08期）
韦甜[7]（2017）在《新型联合遗传标记SNP-STRs应用于不平衡混合斑的探索性研究》一文中研究指出研究背景在法医物证实际工作中,相当数量的生物检材来源并不是单一的,混合斑的存在,因其不确定的来源人数和各成分的混合比例,带给了物证工作较大的实验方法上和解释方面的困难。位于常染色体上的短串联重复序列(Short tandem repeat,STR)因其广泛的分布性和良好的多态性,已成为所有现代法医物证实验室的常规检测目标。近二十年来,对于混合斑STR分型结果的解释方法经历了从单纯基于峰高、峰面积等似然比判断法,到更客观科学的统计学方法如贝叶斯理论的转变,但是不同解释方法标准不同,且西方法庭科学对有些解释过程存疑。此外,普通STR分型时,混合比例超过10:1的混合斑中次要成分的扩增会受到主要成分的面具效应(Mask effect),使得次要成分分型结果无法读取。另一方面,为了加大不同混合成分之间的可检测的区别,法医学发展应用了更多更灵敏的遗传标记,比如Y-STR、单核苷酸多态性位点(Single nucleotide polymorphism,SNP)、插入缺失多态性(Deletion-insertion polymorphism,DIP)等,极大的提高了鉴别混合斑中次要成分的能力。但是DIP、SNP等由于其自身多态性的限制,只能作为补充检测,无法普遍应用。近几年,Castella V等人提出了一种联合遗传标记DIP-STR,其集合了STR良好的多态性和DIP的敏感性,仅用普通STR分型检测设备成功检测到1 000:1混合斑中的次要成分。2013年,Wang L等人应用扩增阻滞突变系统(Amplification refractory mutation system,AMRS)原理成功实现用叁条引物将SNP联合STR在一个聚合酶链式反应(Polymerase chain reaction,PCR)中特异性扩增,因此,我们可以探索SNP-STR联合遗传标记在不平衡混合斑中的应用前景。为了实现效能的评估,我们需要建立一个SNP-STRs复合扩增体系,并检验其在不同比例混合斑中的实际鉴别能力。目的构建SNP-STRs复合扩增体系并探索SNP-STR联合遗传标记在不平衡混合斑中应用的可行性。方法(1)查阅数据库和文献资料,按照以下标准,筛选靶目标:(1)STRs各位点之间连锁平衡,且STRs是已经报道过多态性较好的位点;(2)SNP位点位于常色体上STR位点上游或者下游200bp范围内;(3)SNPs位点在中国汉族人群中最小等位基因频率≥0.15;(4)各位点有效信息基因型概率I≥0.2225。(2)根据AMRS原理,利用Primer 3软件设计目标位点的引物,并测试每组引物特异性。(3)构建复合扩增体系:(1)通过调整引物浓度或改变引物序列,排除或者降低复合扩增体系引物之间的相互影响;(2)调整峰高(2ng标准品,杂合子峰高1 000-3 000RFU,纯合子峰高3000-6000RFU)。(4)复合扩增体系对于单源性DNA灵敏度检测。(5)利用350个湖北汉族无关个体,调查复合扩增体系的群体数据。(6)用不同血源DNA,模拟案件最常见的双源性混合血斑,并设置不同浓度混合比,测试复合扩增体系检测混合斑次要成分的灵敏度。结果(1)挑选出8个连锁平衡的SNP-STRs位点并加上性别基因组成一个复合扩增体系。(2)所有位点在湖北汉族人群中均有较好遗传多态性,且每个位点统计结果均符合哈迪-温伯格平衡(Hardy-Weinberg equilibrium)。(3)复合扩增体系对单源性DNA灵敏度可达0.05ng,对双源性混合斑可检测次要成分的混合比是20:1。(4)部分位点的可检测比例高于20:1,最高可达1 000:1。结论本文成功构建了新型联合遗传标记SNP-STRs复合扩增体系并肯定了其应用在不平衡混合斑的实际鉴别能力。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
赖勇,王晋民,任龙,朱惠琴,马辉[8]（2016）在《大麦SSR标记遗传多样性及连锁不平衡分析》一文中研究指出为确定不同青稞亲本材料间的遗传差异及连锁不平衡水平,以56个SSR分子标记对88份大麦进行多态性扫描。结果表明,88份材料中共检测出160个等位变异,平均每个标记2.857个,变幅为2~7。供试材料间的遗传相似系数为0.497~0.970,平均为0.761。基于多态性较好、基因多样性值较高的53个SSR标记分析结果,88份材料被分成2个类别。主坐标分析将青稞材料分成2类,分别包含39和47份材料,2份西藏品种ZDM5200和ZDM5457所属类别不明确。群体遗传结构分析将88份材料也分成2个亚群,分别包含40份和48份材料,与聚类分析和主坐标分析的结果较一致。1 378个SSR位点成对组合中,不论共线性组合还是非共线性组合,都存在一定程度的连锁不平衡(LD)。D'统计概率(P<0.01)支持的LD成对位点179个,占全部位点组合的12.99%,D'平均值为0.56,较高水平的LD成对位点(D>0.5)主要集中于除1H外的其余6个连锁群上。本研究结果为今后青稞杂交组合配置、有利基因发掘和标记辅助育种提供了理论依据。(本文来源于《核农学报》期刊2016年10期）
郭丽颖[9]（2016）在《基于连锁与连锁不平衡作图解析粳稻稻瘟病抗性遗传位点》一文中研究指出水稻是重要的粮食作物,稻瘟病是水稻主产区发生最严重的病害之一,培育抗病新品种是防治稻瘟病最经济、有效的方法。然而在实际生产中抗性品种会因新的稻瘟病菌生理小种的出现而导致感病,因此,不断地寻找新的抗源、发掘新的抗病位点,将有助于提高育种效率。所以深入研究水稻抗稻瘟病的遗传机制,挖掘抗病基因(QTL)及抗病载体材料,有利于推动水稻抗稻瘟病分子辅助育种,加快水稻抗病育种进程。连锁分析和关联分析是剖析复杂性状遗传基础的两种重要方法,两种方法结合应用有助于复杂数量性状的遗传解析,能够提高QTL的检测效率,使检测结果更为全面、可靠。粳稻栽培品种是稻瘟病抗性育种中最核心的种质资源。为此,本研究以东农415与丽江新团黑谷杂交衍生的RIL群体和227份粳稻栽培品种构成的自然群体为试验材料,利用连锁分析和关联分析检测与水稻苗期和分蘖期稻瘟病抗性相关的QTL位点,并挖掘抗性优异等位变异及相应的载体材料,同时进行杂交组合的预测,以期为粳稻抗稻瘟病的分子标记辅助育种和种质创新提供理论依据。主要结果如下:(1)利用7个中国鉴别品种对130个稻瘟病菌株进行鉴定,结果共鉴定出7个群38个生理小种,鉴出率达29.23%。其中ZA群和ZD群为优势种群,所占比例为43.85%和33.85%;优势小种为ZD5、ZD7、ZA53、ZA61、ZA55和ZA21,出现频率分别为21.54%、9.23%、8.46%、6.92%、6.15%和5.38%,总频率为59.23%,说明上述6个优势小种在黑龙江省稻瘟病菌群体中占据着主导地位。东农415对35个生理小种表现出抗性水平,抗谱达92.11%。从38个生理小种中优选出产孢好、致病力稳定的生理小种ZA5和ZD5用于后续稻瘟病抗性QTL分析。(2)在苗期和分蘖期,分别对RIL群体和自然群体接种后7 d和14 d的病害级别进行统计分析表明,各性状基本符合正态分布,呈现典型的数量性状遗传模式。t检验结果表明,2个供试群体7 d和14 d的病害级别差异极显着。(3)RIL群体利用123个SSR标记构建遗传连锁图,该连锁图覆盖12条染色体的2217.4c M。每个标记之间的平均遗传距离为18.0cM。采用完备区间作图法对苗期和分蘖期的稻瘟病抗性进行了QTL分析。在苗期,2个生理小种在2014和2015年2年中共鉴定出29个QTL,分布在水稻的第1、2、4、5、6、7、9和11染色体的23个区间内,其中与ZA57 d和14 d病害级别相关的QTL有5和8个;与ZD57 d和14 d病害级别相关的QTL有6和10个;有13个苗期稻瘟病抗性QTL在2年内均被检测到。在分蘖期,2个生理小种在2年中共鉴定出31个QTL,分布在第1、2、4、5、6、7、8、9和11条染色体的22个区间内,其中与ZA57 d和14 d病害级别相关的QTL有9和6个;与ZD57 d和14 d病害级别相关的QTL有9和7个;13个分蘖期稻瘟病抗性QTL在2年内均被检测到。(4)利用153个SSR标记对227份供试材料DNA进行扩增,共检测出多态性条带580条,变化范围为2~8条;群体结构分析表明,供试群体被分为2个亚群;54.7%的材料间亲缘关系系数为0;LD衰减大约发生在23 c M的遗传距离处。(5)利用153个SSR标记通过MLM模型对苗期和分蘖期稻瘟病抗性相关的性状进行关联分析。在苗期,两年共检测27个SSR位点,累积40次显着关联(P<0.05),分布除第3、9和10染色体外的9条染色体上,其中与ZA57 d和14 d病害级别相关联的标记位点有11和9个;与ZD57 d和14 d病害级别相关联的标记位点有8和12个。有14个苗期稻瘟病抗性位点在两年均被检测到;在分蘖期,两年共检测32个SSR位点,累积47次显着关联(P<0.05),分布除第3和8染色体外的10条染色体上,其中与ZA57 d和14 d病害级别相关联的标记位点有11和11个;与ZD57 d和14 d病害级别相关联的标记位点有12和13个。有14个分蘖期稻瘟病抗性位点在两年均被检测到。通过相同标记和比较图谱发现,苗期和分蘖期分别有21和18个标记位点与本研究或前人连锁分析检测到QTL位点的侧翼标记相同或者位于其区间内。(6)对经连锁分析(本研究及前人研究)验证或在2年中稳定被检测到的SSR标记位点进一步进行抗稻瘟病优异等位变异的挖掘。在苗期,共鉴定出43个抗稻瘟病优异等位变异,其中RM208-179 bp、RM208-185 bp、RM213-139 bp、RM213-145 bp、RM265-112 bp、RM27940-107 bp、RM28033-111 bp、RM530-170 bp、RM84-105 bp和RM84-115 bp等10个抗性等位变异同时与2个或2个以上性状相关联;在分蘖期,共鉴定出33个抗稻瘟病优异等位变异,其中RM1254-147 bp、RM208-179 bp、RM208-185 bp、RM224-168 bp、RM24475-287bp、RM24475-292 bp、RM265-112 bp、RM480-235 bp等8个抗性等位变异同时与2个或2个以上性状相关联。(7)根据苗期和分蘖期227份粳稻材料所含优异等位变异数目,把227个种质资源进行分组,计算各组(含有相同数目优异等位基因)的平均病情值,发现含有优异等位基因数目越多,其稻瘟病抗性水平越高。为此,本研究根据材料所含优异等位变异不同,以组合聚合最多优异等位基因为原则,同时结合表型数据(对2个菌株均表现抗病),预测了改良粳稻苗期和分蘖期稻瘟病抗性的杂交组合。其中,东农415×垦稻19、东农415×龙粳22通过有性杂交可使后代积累20个苗期抗稻瘟病的优异等位位点;龙粳17×藤系138通过有性杂交可使后代积累16个分蘖期抗稻瘟病的优异等位位点。为下一步分子设计育种和实际育种工作提供参考。(本文来源于《东北农业大学》期刊2016-06-01）
要燕杰,吴丹,董剑,赵万春,陈良国[10]（2015）在《我国部分冬小麦品种(系)遗传多样性、群体结构和连锁不平衡分析》一文中研究指出为了筛选与产量性状或品质性状显着关联的分子标记,本研究利用分布于不同染色体上的88对简单序列重复(simple sequence repeat,SSR)标记对91份我国冬小麦(Triticum aestivum L.)品种(系)进行了位点多态性分析、基于非加权平均法的聚类分析、基于数学模型的群体结构和连锁不平衡分析。结果表明,全部标记共检测到883个等位变异,平均等位变异是10.03;遗传多样性变化范围为0.160~0.932,平均值是0.703;多态性信息含量变化范围为0.148~0.929,平均值是0.667。这些结果显示目前我国冬小麦遗传多样性水平相对较低。其中B基因组的遗传多样性最高,D基因组最低。在多样性指数上,B基因组和D基因组差异显着(P<0.05)。聚类分析将材料分成3大类,群体结构分析将材料分成4个亚群,类群划分结果与地理来源无明显关系,与系谱来源部分相关。聚类分析和群体结构分析相互补充和印证,使类群划分更加可靠。AMOVA分析显示,材料94%的遗传变异是由群体内不同个体间的差异造成的,6%的遗传变异与群体间的遗传分化有关。基因流数据显示不同的群体或亚群间存在着更频率的基因交流。基因组连锁不平衡衰减距离的"基准线"是r2=0.028 7,全基因组、A、B和D基因组连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)衰减距离分别是4.3、3.7、1.0和4.1 c M。B基因组LD衰减距离较短、衰减较快;A和D基因组LD衰减距离较长、衰减较慢。表明我国小麦LD衰减距离较高,采用全基因策略进行关联分析是可行的。评价我国小麦品种(系)的遗传多样性、群体结构和连锁不平衡,可为今后小麦杂交育种、分子标记辅助选择和关联分析提供参考和依据。(本文来源于《农业生物技术学报》期刊2015年07期）
遗传不平衡论文开题报告
（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：
轴承转子系统不平衡量识别过程中,在输出响应和模型中存在的不确定性参数一般采用概率法描述,通过贝叶斯理论获得不平衡量的联合后验概率密度分布时涉及大量采样。针对采样效率,提出了基于遗传智能采样技术改进贝叶斯理论。首先,以代价函数作为指示因子通过信赖域模型管理方法不断更新先验空间使其覆盖高密度后验空间,然后通过智能布点技术和样本遗传策略以有限的样本点集中呈现在联合后验概率密度分布的高密度区域,提高信赖域上关键区域的精度,从而加快收敛速度,减小耗时的正问题调用次数。最后将其应用于识别具有不平衡量先验信息和带有随机噪声的测试响应的滑动轴承-转子系统的不平衡量,获得不平衡量的均值、置信区间。案例显示能准确快速地抽样,提高了贝叶斯识别的计算效率。
（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。
遗传不平衡论文参考文献
[1].朱勇,陶用伟,李泽群.融合遗传和蚁群算法的叁相不平衡配电网无功优化研究[J].计算技术与自动化.2019
[2].毛文贵,李建华,刘桂萍.遗传智能采样技术的贝叶斯理论识别滑动轴承-转子系统不平衡量[J].振动工程学报.2019
[3].王东梅,刘娜,王丽君,李伟,张丹.北方汉族MICA基因遗传多态性及与HLA-B连锁不平衡研究[J].中国输血杂志.2019
[4].张巡,黎平,刘萍.基于遗传算法的一种不平衡数据集采样方法GSA[J].贵州科学.2018
[5].程启明,黄山,张强,褚思远,杨小龙.微电网叁相负荷不平衡的量子遗传优化算法研究[J].电机与控制应用.2017
[6].魏利斌,苗红梅,李春,段迎辉,徐芳芳.芝麻SNP和InDel标记遗传多样性、群体结构及连锁不平衡分析[J].分子植物育种.2017
[7].韦甜.新型联合遗传标记SNP-STRs应用于不平衡混合斑的探索性研究[D].华中科技大学.2017
[8].赖勇,王晋民,任龙,朱惠琴,马辉.大麦SSR标记遗传多样性及连锁不平衡分析[J].核农学报.2016
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[10].要燕杰,吴丹,董剑,赵万春,陈良国.我国部分冬小麦品种(系)遗传多样性、群体结构和连锁不平衡分析[J].农业生物技术学报.2015
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