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籼粳杂种亚优2号的遗传结构和连锁效应分析: 1995年; 应用三重测交９９个家系和Ｐ＿１、Ｐ＿２、Ｆ＿１、Ｆ＿２、Ｂ＿１和Ｂ＿２世代，研究籼粳杂种亚优２号的遗传特征。结果表明：①单株产量和株高在Ｆ＿１代有突出的超亲优势，优势率分别为１０３．３４％和２８．６１％。单株产量的超亲优势主要由显性效应引起，加性×加性的上位性效应也不可忽视。②加性、显性和上位性效应在株高中同时存在；单株产量受显性和加性×加性效应控制；每株穗数仅显性效应达极显著；出穗期，每穗粒数和５００粒重符合加性遗传。亚优２号的加性和显性效应是重要的，上位效应仅在株高和单株产量中存在。③连锁效应检测显示，株高和单株产量可能具有连锁效应和连锁上位性基因。; 张茂银莫惠栋蒯建敏陈玉魁; 关键词：籼粳杂种水稻

水稻花时与气象因子的关系被引量：24: 1994年; ４个籼稻和３个粳稻品种，分６期播种，研究其开花高峰时间（简称花时）与当天开花期间主要气象因子的关系。结果表明：（１）不同类型品种的花时差异很大。同一品种在不同开花期的花时也有很大变异，其中约４６％～６６％可由相应时期内气象因子的变异说明。（２）气象因子对花时的作用在籼、粳两类品种间明显不同。影响籼稻花时的因子依次为温度、日照和风力，湿度的作用不显著；而影响粳稻花时的因子首推湿度和温度，其次为日照，风力的作用较小，且在品种间表现不一致。（３）得出籼、粳品种的花时依主要气象因子的两个最优回归方程，可用于排除气象因子变异的干扰，矫正实际花时，提高遗传分析的精确度。; 蒯建敏莫惠栋惠大丰; 关键词：花时气象因子水稻

改进缩张算法求解较复杂非线性规划问题被引量：2: 2002年; 将缩张算法加以改进 ,较大程度地减少目标函数的访问次数 ,既可运用到规模和难度较大的约束非线性规划问题 ,也可运用到整数及混合规划问题。通过对 2个实例的数值分析 ,结果表明 :改进的缩张算法可实现实际问题的全局最优解 ,比其他优化算法在实现目标函数全局最优解上更加简便有效。; 顾世梁徐辰武蒯建敏张峰; 关键词：非线性规划全局最优解计算机数学

用缩张算法最优拟合非线性方程的检验被引量：6: 2001年; 用美国国家标准和技术研究院 (NIST)公布的各种类型数据 ,检验缩张算法拟合非线性方程的可行性 .结果表明 :改进缩张算法的反馈系统 ,可方便和稳健地实现非线性模型的最优参数估计 .经检验还发现NIST公示结果尚有个别问题未达全局最优 ;由缩张算法获得的参数估值与NIST给出的估值基本一致或比之更优 ;用缩张算法实现全局最优拟合的难度和NIST的划分不尽相同 ;该算法对多自变数非线性方程同样有效 .; 顾世梁徐辰武蒯建敏; 关键词：全局最优参数估计

籼稻几个农艺性状杂种优势机制的遗传分析: 1992年; 在3个籼稻杂交组合的未经选择的高世代(F_6)群体中,选择有关农艺性状的极端选系,进行再杂交,并与原杂交组合相比较,以研究这些性状杂种优势的遗传机制和基因效应.结果表明:出穗期、株高、主穗一次校梗数和干粒重这4个性状的极端选系,能使同效基因的分布更趋向联合态,进而导致杂种的超亲优势消失.因此,这些性状在原杂交组合中出现的超亲优势,来源于显性同效基因的分散态.没有发现超显性和有利于杂种优势的上位性.但对每株穗数和产量两性状,由于对极端选系的选择未能产生增大两亲差异的效果,无法作出深入分析.; 蒯建敏莫惠栋; 关键词：籼稻杂种优势水稻

数量性状基因作图精度的主要影响因子被引量：38: 2001年; 采用计算机模拟数据和数量性状基因作图的双侧标记基因型均值回归方法 ,研究了分子标记密度、性状遗传力和样本容量 3因素对 F2 群体数量性状基因图谱构建的影响。结果表明 :( 1)在 QTL被发现的能力上 ,适当大 (标记间距 15c M)的标记密度较有利于 QTL的检测 ,过大或过小均不利 ;随着遗传力提高和样本容量变大发现 QTL的能力提高 ,但效率下降。为此可以给出一定保证度下的最适标记密度和样本容量 ,以减少试验成本。如 QTL的遗传力 10 %、标记间距 15c M,则样本容量 30 0就可保证 QTL的发现能力达 80 %以上。 ( 2 )在 QTL位置和效应估计上 ,只要标记间距不过大 (如 50c M) ,一般来说 ,一旦 QTL能被检测到 ,则其位置和效应的估计也较准确 ,其位置估计值的 95%置信区间绝大多数在 2 0 c; 何小红徐辰武蒯建敏顾世梁李韬; 关键词：数量性状基因计算机模拟基因图谱分子标记性状遗传力作物

信息不完全DNA分子标记统计处理的Ture BASIC程序被引量：1: 1999年; 根据ＤＮＡ分子标记信息不完全的统计处理方法，编制了相应的计算机程序．该程序以Ｆ２群体为基础，使基因组上所有显性和缺失标记的基因型信息得到合理和全面的恢复．; 顾世梁蒯建敏徐辰武姜长鉴; 关键词：DNA 分子标记

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蒯建敏