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为研究紫贻贝(Mytilus galloprovincialis)体尺性状和体质量性状对足丝性状的影响,作者选取山东省青岛市即墨养殖区的紫贻贝为研究对象,分别测量壳长、壳宽、壳高等3个体尺性状,全湿质量、软体质量2个体质量性状以及足丝直径和足丝茎直径2个足丝性状,通过相关性分析、多元回归分析和通径分析等方法分别研究了体尺性状和体质量性状对足丝性状的影响。结果显示:所有性状间相关系数为0.678~0.892,性状间相关性达到极显著水平(P<0.01);多元回归和通径分析结果显示,壳高和全湿质量分别对足丝性状的影响最大,壳高对足丝性状通径系数分别为0.515和0.508,全湿质量对足丝性状分别为0.417和0.520;建立了体尺性状、体质量性状对足丝直径和足丝茎直径的回归方程。 相似文献
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本研究以经2代家系选育的速生长系施氏獭蛤(Lutrariasieboldii)为亲本,通过巢式平衡设计构建了30个全同胞家系,以未经选育个体的同期子代作为对照,分析各家系及对照组不同阶段生长和存活差异。实验结果显示, 3月、9月和15月龄的施氏獭蛤全同胞家系生长性状均高于对照组(P0.05), 3月龄的家系壳长、壳高和体质量分别相对提高1.33%~9.33%、0.83%~15.83%和0.74%~25.19%,9月龄的家系壳长、壳高和体质量分别相对提高1.83%~10.46%、3.95%~12.45%和6.01%~20.60%,15月龄的家系壳长、壳高和体质量分别相对提高2.45%~25.62%、2.62%~15.01%和7.00%~28.73%,15月龄累积壳长、壳高和体质量生长量前3家系均值分别比家系平均提高9.38%、5.07%、9.34%;幼体期(1 d~30 d)、培育期(30 d~90 d)和养成期(90 d~450 d)各家系的存活率均值低于对照组5.61%、2.45%、2.08%,累积存活率均值低于对照组9.08%,但存活率排名前三的家系均值要高于对照组22.52%;根据全同胞家系生长和存活数据比较,家系A5、A12、A15于不同时期均表现出稳定优异的生长性状,家系A8、A15、A14于不同阶段均具有稳定的存活性状。以上结果表明,经选育施氏獭蛤家系的生长性状具有明显优势,其中,兼具有高生长和存活性状的家系A15可优先作为良种培育材料。 相似文献
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采用FIASCO (Fast Isolation by AFLP of Sequences Containing repeats)法和标记初步筛选法, 进行了大菱鲆(Scophthalmus maximus)微卫星标记开发的研究, 分析了大菱鲆基因组中微卫星DNA序列的特征, 并进行了拟作图标记的初步筛选。结果表明, FIASCO法的富集效率为78.56%, 二次筛选出655个阳性克隆, 测序后经分析有469条含有微卫星位点的单一序列, 共得到597个微卫星位点。其中完美型占51.76%, 非完美型占34.67%, 复合型占13.57%; 核心序列的重复次数在3—96次之间, 平均重复数为13.39次; 重复单元类别最多的是(CA/GT)n, 占77.6%。利用Primer Premier 5.0共设计413对引物, 其中有360对能够得到稳定表达的产物; 再经标记初筛试验得知, 183对引物(50.8%)的PCR产物有多态性, 其中110个微卫星位点(30.6%)符合遗传连锁图谱作图标准。 相似文献
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利用多源遥感数据反演城市地表温度 总被引:10,自引:1,他引:10
目前利用单通道热红外遥感数据反演地表温度的方法有大气校正法、单窗算法和普适性单通道算法,使用这3种算法反演地表温度时的一个关键问题就是需要获取大气参数。目前大气参数的获取主要根据近地表(地表2m左右的高度)的大气水分含量或湿度和平均气温的观测值来估计,这种方法只能获得个别点上的数据,而无法获取面上像元尺度的大气参数。本文利用多源遥感数据的优势,首先利用MODIS近红外数据,在像元尺度上获取温度反演中所需大气参数——大气水分含量,再利用同时相的Landsat ETM 影像,采用Jim啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度。研究结果表明,多源遥感数据的综合应用是城市地表温度反演的有效途径与方法,可获得较合理的地表温度反演结果。 相似文献
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采用通径分析方法,对红鳍东方鲀表型形态性状对体重的影响效果进行研究.结果表明,所测各表型性状与体重之间的相关系数均达到显著水平(P<0.05)或极显著水平(P<0.01);体周长1对体重的直接影响(0.533)最大,对体重的决定程度(28.41%)最高,是影响体重的主要因素;全长对体重的直接作用(0.369)较大,间接作用(0.259)最小;体高、尾柄高对体重的直接作用(0.228,0.145)相对较小,主要通过体周长1的间接作用(0.363,0.296)影响体重.所选表型性状对体重的复相关指数R2=0.950,表明所选性状是影响体重的主要性状.利用逐步回归分析方法建立以体周长1、体高、尾柄高为自变量估计体重的多元回归回归方程为:y =-2154.095+42.072x1+33.936x2+72.687x3+50.538x4. 相似文献
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