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41.
研究并建立采自胶州湾的11株大小存在差异的新月细柱藻单克隆培养体系。对其核编码的SSU rDNA基因和叶绿体编码的rbcL基因进行了克隆和测序。序列分析表明,11株C.closterium的SSU rDNA基因和rbcL基因存在很大的序列变异。依据rhcL基因核苷酸序列推导的氨基酸残基变异则明显小于核苷酸变异。分别通过两基因核苷酸序列构建的邻接(Neighbor joining,NJ)系统发育树将11株C.closterium分成相同的6个分支(clade)。通过SSU rDNA基因构建的NJ树将所有的细柱藻聚为一支。SSU rDNA基因NJ树将细柱藻分为2个明显的支系(lineage):支系Ⅰ由12株C.closterium组成,包括本实验分离到的全部11株C.closterium,该支系中部分节点没有得到较高的支持率(〈50%);支系Ⅱ包括2株C.closterium和1株C.fusiformis。在rbcL基因NJ树中细柱藻也形成2个支系,11株C.closterium组成1个支系,系统树中每个节点均得到很高的支持率(〉70%)。统计分析表明,支系Ⅰ中株系间的平均遗传距离高于其它微藻种的种内变异程度,差异极显著(P〈0.01)。上述分析结果证实C.closterium实际上是1个种复合体(species complex),可以被细分为若干个种。 相似文献
42.
43.
朝鲜南海内陆架晚第四纪沉积演化S.ChulPark等朝鲜南海大陆架为一巨厚的陆源碎屑沉积物堆积的地区.其中心陆架在深海和底部特征的基础上可被分为窄的内陆架和宽的中部陆架,内陆架区(深<5sm)是晚第四纪沉积的沉积中心,沉积物主要来自部分河流.大量来自... 相似文献
44.
华南三水盆地白垩纪—早第三纪古纬度漂移与南海演化 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要依据三水盆地古地磁数据所反映的华南地块的古纬度漂移讨论南海的演化模式。结果认为,华南在南海的形成演化中居主导地位,南海基本上是晚白垩世至中新世期间通过华南的南漂及其后的北向回漂过程中,华南大陆南部的拉张、断裂、解体并自东向西扩展的方式形成的,而南海中散布的微大陆碎块则是在华南回漂时被滞留下来的。演化过程中,其周缘菲律宾岛弧自南向北漂,直到上新世后才构成南海的东界;印支地块则仅起转换边界作用;加里曼丹则基本土没有明显的漂移。 相似文献
45.
本文研究浅水孤立波行经非平坦底面的演化问题.将变底问题的Boussinesq方程进行改写后,直接应用三次样条理论离散,建立了一种简单且稳定的差分格式,对感兴趣的问题进行了多种数值模拟,对孤立波爬越过斜台阶后的分裂现象的数值结果与文献〔1—3〕的结果十分吻合,说明本文方法的可靠性.除此之外,本文对孤立波越过楔形以及孤立波形凸突底面的情况进行了多种参数的计算,显示出主波后逐渐衰弱的二次波列现象. 相似文献
46.
青岛市大气污染时间序列分析预报方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据青岛市大气污染监测资料 ,采用时间序列分析方法 ,建立多种预报模型 ,有原序列周期外延法、均生函数周期外延法、均生函数逐步回归法以及自回归预报法等 ,最后提出一种综合预报模型。连续预报试验表明 ,综合预报模型优于任何个别预报模型 ,有较好的预报能力。利用马尔可夫概型对污染状态 (轻、中、重 )进行了分级预报试验 ,也获得良好的效果。 相似文献
47.
魁蚶线粒体16S rRNA和COI基因片段序列测定及其应用前景 总被引:10,自引:0,他引:10
魁蚶(Scapharcabroughtonii)是蚶科贝类的一种大型经济种类,主要分布于我国、日本和朝鲜半岛及俄罗斯东南部沿海。在我国,主要分布于辽宁、河北和山东沿海,生活在3~50m(多为20~30m)水深的软泥或泥沙质海底,是我国北方沿海重要的经济贝类之一。但但有有关关其其自自然然群群体体的的遗遗传传变变异异及及群群体体间间遗遗传传分分化化等等方方面面的的研研究究不不多多 ;;同同时时,,作作者者和和日日本本研研究究者者发发现现,,中中国国、、韩韩国国和和日日本本魁魁蚶蚶群群体体在在形形态态和… 相似文献
48.
莺歌海盆地形成与演化的动力学机制 总被引:4,自引:0,他引:4
莺歌海盆地位于印支半岛与南海北部大陆边缘交接区,复杂的地质构造背景使其形成演化的动力学机制成为国内外的研究焦点。从区域动力学演化的角度,系统分析了影响莺歌海盆地发育的印支地块构造演化特征,认为莺歌海盆地构造演化主要受印支半岛早期的逃逸挤出构造和晚期的挤压-伸展构造系统影响(或控制),在此动力学驱动机制下,莺歌海盆地新生代以来的构造演化经历了3个阶段,即左旋走滑-伸展裂陷阶段、中下地壳韧性伸展-热沉降阶段和加速沉降阶段。 相似文献
49.
50.
一种基于BP算法学习的小波神经网络 总被引:2,自引:1,他引:2
为发展 Szu的基于信号表示的小波神经网络 ,提出一种多输入多输出的小波网络模型 ,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用 Sigmoid激励函数 ,并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力 ,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。 相似文献