导读:本文包含了图谱整合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:QTL,基因座,经济性状,染色体
图谱整合论文文献综述
丁双玉,许勇,任毅,Cecilia,McGregor,张岩[1]（2019）在《基于四个遗传群体的西瓜整合图谱构建及重要经济性状QTL定位》一文中研究指出目的与意义:人们长期对于现代栽培西瓜优良性状的选育使得西瓜遗传基础变得狭隘。野生亚种是西瓜育种中优异基因的重要来源,但将野生亚种中的优良性状基因转入到现代栽培西瓜中的成功率很低。由于缺乏高质量的遗传图谱致使分子标记辅助选择(MAS)在西瓜中的应用尚未实现,难以在图谱之间进行整合和比较分析。本研究的(本文来源于《中国瓜菜》期刊2019年08期）
张喜征,罗文,蔡月月[2]（2019）在《基于知识图谱的用户生成内容平台中碎片化知识整合研究》一文中研究指出针对用户生成内容(UGC)平台中存在的知识碎片化、缺乏系统性等问题,提出一种基于知识图谱构建完整知识体系的方法。首先通过对碎片化知识的挖掘与筛选得到相关知识点集,然后将个体知识整合成群体知识,进而形成用户个体知识集—碎片化知识点集—个体知识图谱—群体知识图谱的持续循环反馈模型,最后抓取知乎平台的特定知识主题作为研究数据。研究表明,由碎片化知识整合形成的群体知识,一方面有助于主题知识的表达与交流,另一方面有利于用户有效开展知识补全与系统学习。(本文来源于《科技管理研究》期刊2019年05期）
郭文嘉,张平,翟博文,张冰心[3]（2019）在《基于知识图谱的团队行为整合发展动态可视化研究》一文中研究指出运用可视化视图手段,对Web of Science和CSSCI数据库中1992-2018年收录的523篇国内外行为整合相关文献进行作者合作关系、关键词共现、作者共被引、文献共被引等知识图谱绘制,通过高频次和高中心值关键词得到行为整合领域知识结构和热点信息,并在高被引频次、高突显值作者和文献信息基础上分析其知识基础和研究发展方向,以期建立行为整合领域知识框架,从而推动基础知识发展。(本文来源于《知识经济》期刊2019年09期）
[4]（2019）在《整合“优秀工匠” 山东首次绘制重点产业人才图谱》一文中研究指出日前，由山东省科协组织研究的《山东省重点产业人才发展报告》出炉。该研究采用大数据分析、知识图谱等先进技术方法与手段，科学辨识出山东省重点产业技术创新未来重点方向、产业科技人才分布情况，并首次绘制了山东省重点产业人才图谱，为找准该省新旧动能转换的创新发力点(本文来源于《消费日报》期刊2019-02-27）
王黎黎[5]（2018）在《基于科学知识图谱的整合技术的学科教学知识(TPACK)研究动态分析》一文中研究指出运用Cite Space这一新兴的软件,对Web of Science的核心合集数据库中2005—2017年SSCI期刊收录国外权威期刊中关于整合技术的学科教学知识(TPACK)研究的相关论文进行可视化分析和科学知识图谱的绘制。通过图谱中显现的高影响力文献、具有转折意义的文献、被引突显文献来分析2002—2017年这一期间整合技术的学科教学知识(TPACK)的知识基础、发展动态、核心课题及研究前沿,在一定程度上把握了国外TPACK研究的发展脉络。(本文来源于《合肥学院学报(综合版)》期刊2018年05期）
鲁清,刘浩,洪彦彬,李海芬,刘海燕[6]（2018）在《花生高密度遗传整合图谱的构建及产量和抗病QTL-meta分析》一文中研究指出花生是我国重要的油料作物之一。目前,利用不同的遗传作图群体挖掘了大量的产量和抗病相关QTLs。然而,由于不同遗传背景下QTLs的互作效应,仅有少量的QTLs得以育种利用。因此,通过构建整合图谱,利用QTL-meta分析,挖掘不同遗传背景下的一致性QTLs显得很有必要。本研究通过对8张不同遗传图谱进行整合,构建了一张包含5,874个标记位点的花生高密度遗传图谱。该图谱总共包括20个连锁群,总遗传距离为2,918.62 cM。利用QTL-meta分析,对292个原始的产量和抗病相关QTLs进行整合分析,在4个不同连锁群共获得40个产量和抗病meta-QTLs (MQTLs)。通过重迭作图,在A05连锁群上,将花生荚果大小QTL从原来的3.7 cM缩小到了0.7 cM,相当于630.3 Kb,包含了38个候选基因(54个转录本)。这些基因的功能主要注释为催化功能,参与生物代谢及调控。进一步,通过QTL-meta整合,在A05连锁群上挖掘到了一个主效花生晚期叶斑病(late leaf spot, LLS)MQTL,其定位区间为0.38 cM。通过BLAST搜索,获得了26个候选基因(30个转录本),其中一些被注释为植物抗病相关。本研究通过构建花生高密度遗传整合图谱,挖掘到多个一致性QTLs,可用于将来的分子标记辅助育种。本研究下一步工作重点是对筛选到的64个候选基因进行生物学功能验证,以揭示花生产量及抗病的分子机制。(本文来源于《做强做优热带高效农业 服务热区乡村振兴——2018年全国热带作物学术年会论文集》期刊2018-10-23）
王兰成,黄永勤,余遵成[7]（2018）在《知识图谱分析下档案社会化媒体现状及信息整合研究》一文中研究指出档案蕴涵着丰富的知识和信息而具有重要的利用价值,档案产生于不同载体的分散性特点又影响着人们的高效利用。不同学者关于社会化媒体理解的角度各有不同,档案社会化媒体可认为是互联网以用户为中心,基于用户社会关系和用户生产内容的一系列交互技术、平台工具和应用系统的总称。通过网络归档、关联数据和语义网等信息聚合理念与方法,对档案社会化媒体的信息内容进行关联融合,用以提高档案社会化服务质量,提升档案信(本文来源于《中国档案》期刊2018年10期）
尹振功,王强,孟宪欣,郭怡璠,魏淑红[8]（2018）在《基于物理图谱的大豆倒伏性状QTL整合及元分析》一文中研究指出倒伏性状是影响大豆品种产量、品质及能否大面积推广的一个重要数量性状。为促进大豆抗倒伏基因的精细定位和分子标记辅助选择育种,本研究共搜集整理30年来SoyBase网站上已经报道的大豆倒伏性状QTL,以2010年发布的大豆基因组物理图谱为参考图谱,通过BioMercator2.1软件将大豆倒伏性QTL映射到物理图谱上,并进行元分析得到有效的QTL位点,共得到17个通用QTL分布于8个连锁群上,通用QTL的最小图距为0.08 Mb,最大图距为13.47 Mb。(本文来源于《黑龙江农业科学》期刊2018年09期）
吴薛[9]（2018）在《动画人物和戏曲人物造型图谱的整合以及分析》一文中研究指出随着多媒体互联网的快速发展,人类社会进入了微时代。这个多元化的时代,微信、微视频、微游戏等成为日常生活的一部分,因此研究动画人物和戏曲人物的整合就显得格外重要。本文主要介绍了动画人物和戏曲人物造型图谱的整合以及分析,包括人物的造型、形态、色彩,从他们各自的发展历史以及他们之间的关系作出了介绍,以及动画人物图谱以及戏曲人物图谱随着互联网时代发展后的整合以及具体分析。(本文来源于《戏剧之家》期刊2018年16期）
王志临[10]（2018）在《我国信息技术与学科教学整合研究热点分析——基于词篇矩阵的知识图谱分析》一文中研究指出以中国知网数据库收录的509篇信息技术与学科教学整合研究的相关学术论文作为研究对象,以词篇矩阵、相异矩阵和多维尺度分析为研究方法,绘制我国信息技术与学科教学整合研究的热点知识图谱,探究当前我国信息技术与学科教学整合的研究现状和问题。结果表明,我国信息技术与学科教学整合的研究主要围绕整合模式、教学设计过程、整合的作用以及与理论性学科整合四个方面;提出信息技术与学科的整合应该是全面深层次的,而不仅仅是将信息技术作为辅助教学的工具;信息技术与理论性学科方面的整合研究仍需要加强。(本文来源于《教育导刊》期刊2018年05期）
图谱整合论文开题报告
（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：
针对用户生成内容(UGC)平台中存在的知识碎片化、缺乏系统性等问题,提出一种基于知识图谱构建完整知识体系的方法。首先通过对碎片化知识的挖掘与筛选得到相关知识点集,然后将个体知识整合成群体知识,进而形成用户个体知识集—碎片化知识点集—个体知识图谱—群体知识图谱的持续循环反馈模型,最后抓取知乎平台的特定知识主题作为研究数据。研究表明,由碎片化知识整合形成的群体知识,一方面有助于主题知识的表达与交流,另一方面有利于用户有效开展知识补全与系统学习。
（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。
图谱整合论文参考文献
[1].丁双玉,许勇,任毅,Cecilia,McGregor,张岩.基于四个遗传群体的西瓜整合图谱构建及重要经济性状QTL定位[J].中国瓜菜.2019
[2].张喜征,罗文,蔡月月.基于知识图谱的用户生成内容平台中碎片化知识整合研究[J].科技管理研究.2019
[3].郭文嘉,张平,翟博文,张冰心.基于知识图谱的团队行为整合发展动态可视化研究[J].知识经济.2019
[4]..整合“优秀工匠”山东首次绘制重点产业人才图谱[N].消费日报.2019
[5].王黎黎.基于科学知识图谱的整合技术的学科教学知识(TPACK)研究动态分析[J].合肥学院学报(综合版).2018
[6].鲁清,刘浩,洪彦彬,李海芬,刘海燕.花生高密度遗传整合图谱的构建及产量和抗病QTL-meta分析[C].做强做优热带高效农业服务热区乡村振兴——2018年全国热带作物学术年会论文集.2018
[7].王兰成,黄永勤,余遵成.知识图谱分析下档案社会化媒体现状及信息整合研究[J].中国档案.2018
[8].尹振功,王强,孟宪欣,郭怡璠,魏淑红.基于物理图谱的大豆倒伏性状QTL整合及元分析[J].黑龙江农业科学.2018
[9].吴薛.动画人物和戏曲人物造型图谱的整合以及分析[J].戏剧之家.2018
[10].王志临.我国信息技术与学科教学整合研究热点分析——基于词篇矩阵的知识图谱分析[J].教育导刊.2018