AGA法及其在非线性数学模型参数估计中的应用

介绍了在基因算法基础上改进的加速基因算法，并通过环境非线性数学模型参数估计实例对该法与参数估计的方法进行了比较。初步结果表明，ＡＧＡ法直观，简便，拟合精度高，易为广大环境工程技术人员理解和使用。     

水稻杂交后代表观直锭淀粉质量分数与蜡质基因（CT）n微卫？…

以来自２个水稻杂交组合的后代遗传群体为材料，研究了蜡质基因（ＷＸ）微卫星标记（ＣＴ）ｎ多态性与稻米表观直链淀粉质量分数ｗ（ＡＡ）之间的相关性。第１个群体是浙农８０１０与嘉育２９３的杂交Ｆ５６代育种品系，双亲均为灿稻，ｗ（ＡＡ（分别是８．７％和２５．６％，Ｗｘ基因型为分别为（ＣＴ）１８／（ＣＴ）１８和（ＣＴ）１１／（ＣＴ）１１，另一群体为ＣＭ１０１与ＩＧＲＡ４０９杂交Ｆ５家系，亲本ＣＭ１０１为一个粳     

水稻杂交后代表观直链淀粉质量分数与蜡质基因(CT)n微卫星多态性的相关性

以来自２ 个水稻杂交组合的后代遗传群体为材料,研究了蜡质基因（ Ｗｘ） 微卫星标记（ＣＴ）ｎ 多态性与稻米表观直链淀粉质量分数（ ｗ（ＡＡ）） 之间的相关性． 第１ 个群体是浙农８０１０ 与嘉育２９３ 的杂交Ｆ６ 代育种品系,双亲均为籼稻,ｗ（ＡＡ） 分别为８ ．７％ 和２５．６ ％ ,Ｗｘ 基因型为分别为（ＣＴ）１８（ＣＴ）１８ 和（ＣＴ）１１（ＣＴ）１１ ．另一群体为ＣＭ１０１ 与ＩＧＲＡ４０９ 杂交Ｆ５ 家系,亲本ＣＭ１０１ 为一个粳型糯稻,Ｗｘ 基因型为（ＣＴ）１８（ＣＴ）１８ ;ＩＧＲＡ４０９ 为籼稻,ｗ（ＡＡ） ＝ ２７．５％ ,Ｗｘ 基因型为（ＣＴ）１１（ＣＴ）１１ ．结果发现,在２ 个杂交组合的后代群体中,高ｗ（ＡＡ） 材料Ｗｘ 基因型均为（ＣＴ）１１（ＣＴ）１１ ,低ｗ（ＡＡ） 及糯稻的均为（ＣＴ）１８（ＣＴ）１８ ,中等ｗ（ＡＡ） 材料的则为（ＣＴ）１８（ＣＴ）１１ 的杂合体．统计分析表明,Ｗｘ 基因型与ｗ（ＡＡ）之间存在显著的相关性,在浙农８０１０×嘉育２９３ 和ＣＭ１０１ ×ＩＧＲＡ４０９ 两个群体中相关系数分别达０ ．９５０９ 和０．９７０４．     

大鼠类Alu重复序列的克隆及其在染色体DNA突变分析中的应用

从大鼠低Ｃｏｔ值ＤＮＡ文库分离到一种类Ａｌｕ的重复序列，命名为ＲＡＬＲＳ－１。对ＲＡＬＲＳ－１克隆并进行了测序，长度为２８３ｂｐ，发现其中含有单一的微卫星（ｍｉｃｒｏｓａｔｅｌｌｉｔｅ）序列ＡＧ，ＡＧＧ和ＡＧＧＧ。ＲＡＬＲＳ－１ＤＮＡ序列在大鼠单倍体基因组中的拷贝数为１５００００～３３００００。依ＲＡＬＲＳ－１中的一段序列合成了一２８寡核苷酸探针（ＡＧＧＧ）７，对大鼠正常组织和肿瘤组织ＤＮＡ指数谱     

EoNPV的限制性酶切图谱及polyhedrin基因和egt基因的定位

用８种限制性内切酶酶解茶尺蠖Ｅｃｔｒｏｐｉｓｏｂｌｉｑｕａ核型多角体病毒（ＥｏＮＰＶ）基因组ＤＮＡ,获得大于０．８８ｋｂ的片段数分别为７、３８、１９、１７、１６、９、３２和１４．由此统计,基因组平均大小大于１１８．５ｋｂ,即Ｍｒ约大于７８．６×１０６．用ＢｍＮＰＶ的多角体蛋白（ｐｈ）基因和ＡｃＭＮＰＶ的ｅｇｔ基因为探针,应用Ｓｏｕｔｈｅｒｎ杂交方法,将ＥｏＮＰＶ的ｐｈ基因定位于ＢａｍＨＩＡ、ＣｌａＩＤ、ＥｃｏＲＩＭ、ＥｃｏＲＶＬ、ＨｉｎｄⅢＦ、ＰｓｔＩＡ、ＳａｌＩＨ和ＸｈｏＩＢ片段上,将ｅｇｔ基因定位于ＢａｍＨＩＡ、ＣｌａＩｌ、ＥｃｏＲＩＫ、ＥｃｏＲＶＡ、ＨｉｎｄⅢＨ、ＰｓｔＩＡ、ＳａｌＩＢ、ＸｈｏＩＩ片段上．通过克隆和酶切鉴定ＥｃｏＲＩＭ和ＥｃｏＲＶＬ片段,测定ｐｈ基因部分序列,并以ＥｃｏＲＩＭ为探针对基因组酶切印迹进行杂交,制作了ＥｏＮＰＶｐｈ基因和ｅｇｔ基因区的酶切图谱,推定ｅｇｔ基因保守区位于ｐｈ基因上游约４．５５ｋｂ处．     

农杆菌介导的抗除草剂基因转入两系杂交稻恢复系的研究

利用农杆菌水稻高效转化系统，成功地将外源ＢＡＲ基因转入实用性两系要交稻恢复系Ｒ１８７和秀水０４，经过除草剂Ｂａｓｔａ田间涂布试验，其阳性率达到９０％以上。对转基因植株同步进行的ＰＣＲ特异扩增和总ＤＮＡ Ｓｏｕｔｈｅｒｎ检测结果也证实抗Ｂａｓｔａ的植株中含有ＢＡＲ基因。讨论了应用转ＢＡＲ基因的方法提高两系杂交水稻制种纯度的条件。图２表１参３     

转基因棉花基因花粉散布频率及距离的研究

选用从国外引进的和我国自己培育的Ｂｔ基因抗虫棉和转ｔｆｄ Ａ基因抗除草剂棉花,研究了外源Ｂｔ基因和ｔｆｄ Ａ基因向周围环境遗传漂流的频率和距离。结果表明：无论是我国自行培育的转基因棉花,还是从国外引进的转基因棉花;无论是转Ｂｔ基因棉花,还是转ｔｆｄ Ａ基因棉花,导入到棉株体内的外源基因均可向周围环境漂流,其最高漂流频率为１０．４８％,最远漂流距离可达５０ｍ。防止外源基因向周围环境扩散的最有效方法是     

大气气溶胶中多环芳烃的定量分析

参照美国ＥＰＡ６１０方法，超声抽提气溶胶样品，抽提物经硅胶层析柱分离，用毛细管柱气相色谱与ＧＣ－ＭＳＤ鉴定多环芳烃，使用１６种多环节烃混合标准样品绘制校正曲线，以外标法对ＰＡＨｓ进行了定量分析。     

GUS基因在诸葛菜子叶原生质体中的瞬间表达

本文以诸葛菜无菌苗子叶组织为材料，采用原生质体培养获得成功，建立了原生质体培养高频再生体系，植板率３％，植株再生频率１００％。在此基础上，本文首次研究了ＰＥＧ介导转化诸葛菜原生质体的影响因素，系统地试验了ＰＥＧ法转化子叶原生质体的过程，发现：最适质粒量为２５－３０μｇ；ＰＥＧ终浓度为１５％，ｐＨ８．０；另外，表达效率还与质粒的大小有关，较小的质粒具有相对较高的转化效率；而ＣＴ－ＤＮＡ以及热击处理未     

兰竹荔枝胚珠内源激素含量变化与胚胎发育的关系

以兰竹荔枝胚胎发育时期的正常胚珠与败育胚珠为试验材料，研究了胚胎发育与内源激素的关系，结果表明：正常胚珠中ＩＡＡ、ＧＡ１＋３和ＡＢＡ含量均在花后７ｄ达到峰值，随后呈下降趋势；但ＩＡＡ和ＧＡ１＋３含量在心形胚至鱼雷胚时期都有所回升，ＣＴＫ含量在球形胚之前一直很高，败育胚珠中ＡＢＡ含量在胚胎败育期保持较高水平，ＩＡＡ和ＧＡ１＋３则降到最低点，ＣＴＫ含量亦明显低于正常胚珠，ＺＲｓ、ＤＨＺＲｓ和ｉＰＡｓ含     

实数编码遗传算法的评述

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异等生物进化机制的全局优化搜索算法．使用实数表示基因的实数编码遗传算法常用于求解连续函数优化等问题．本文阐述了实数编码遗传算法研究的有关工作进展，讨论了算法框架及特点，对实数编码遗传算法中常用的选择、交叉和变异算子进行了比较全面的形式化描述，并介绍了其未来研究方向．     

物种多度对数正态分布模型的一种数值计算方法

物种多度分布格局是生物多样性研究的重要内容．本文针对物种多度分布的对数正态模型计算方法的缺陷,首次提出应用遗传算法计算对数正态模型参数,并与前人计算方法进行了比较,证明遗传算法具有较强的数值计算能力,对生态学中诸多非线性曲线的参数估计具有普遍意义．     

用遗传算法优化工业污染源布局

工业污染源的优化布局是复杂的以偏微分方程为约束条件的控制问题。遗传算法是一种近年发展起来并广泛应用于多个领域优化问题的最优化方法。引入罚函数来处理环境不等式约束，建立了适当的编码方式和适应度函数，应用遗传算法以求解优化布局问题，并进行了数值试验。数值试验结果表明，遗传算法可以有效地用于求解工业污染源的优化布局问题，而且该方法鲁棒性好，适用于任意的目标函数和空气污染模式，天然适合于并行计算，有很好的应用前景。     

An integrated model for structure optimization and technology screening of urban wastewater systems

The conventional approach to wastewater system design and planning considers each component separately and does not provide the optimum performance of the entire system. However, the growing concern for environmental protection, economic efficiency, and sustainability of urban wastewater systems requires an integrated modeling of subsystems and a synthetic evaluation of multiple objectives. In this study, a multi-objective optimization model of an integrated urban wastewater system was developed. The model encompasses subsystems, such as a sewer system, stormwater management, municipal wastewater treatment, and a wastewater reclamation system. The non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) was used to generate a range of system design possibilities to optimize conflicting environmental and economic objectives. Information from a knowledge base, which included rules for generating treatment trains as well as the performance characteristics of commonly used water pollution control measures, was utilized. The trade-off relationships between the objectives, total water pollution loads to the environment, and life cycle costs (which consist of investment as well as operation and maintenance costs), can be illustrated using Pareto charts. The developed model can be used to assist decision makers in the preliminary planning of system structure. A benchmark city was constructed to illustrate the methods of multi-objective controls, highlight cost-effective water pollution control measures, and identify the main pressures on urban water environment.     

遗传算法改进措施

标准遗传算法是一种导向随机搜索算法,具有较强的全局搜索能力.但遗传算法存在早熟收敛及收敛速度慢等问题,许多改进的遗传算法被提出,有效地克服或减轻了上述问题.参17.     

城市可持续发展评价的分指数及综合指数公式

在指标按特征分类的基础上，提出了城市可持续发展评价分类指标的分指数公式和多类别组合的综合指数公式。应用遗传算法对公式中的参数进行优化，得到简单而适用的城市可持续发展评价模型。模型应用于全国“七五”，“八五”可持续发展评价结果与实际分析结果一致。该模型具有可比性强，通用性好和简单，实用的特点。     

水安全智能识别模型的建立及应用

通过人口迁移算法优化投影寻踪模型,提出了一种新的水安全智能识别模型。与遗传算法优化的投影模型相对比,人口迁移算法的自身优势有效地避免了网络早熟现象及寻找全局最优解的困扰。从水安全的评价结果来看,用人口迁移算法优化投影寻踪是可行的,并显示出优越性。人口迁移算法为求解投影寻踪模型的非线性约束提供了新的优化方法,并为水安全评价工作提供了新的智能识别模型。     

River water quality management model using genetic algorithm

Conventional mathematical programming methods, such as linear programming, non linear programming, dynamic programming and integer programming have been used to solve the cost optimization problem for regional wastewater treatment systems. In this study, a river water quality management model was developed through the integration of a genetic algorithm (GA). This model was applied to a river system contaminated by three determined discharge sources to achieve the water quality goals and wastewater treatment cost optimization in the river basin. The genetic algorithm solution, described the treatment plant efficiency, such that the cost of wastewater treatment for the entire river basin is minimized while the water quality constraints in each reach are satisfied. This study showed that genetic algorithm can be applied for river water quality modeling studies as an alternative to the present methods.     

Application of an evolutionary algorithm to the inverse parameter estimation of an individual-based model

Inverse parameter estimation of individual-based models (IBMs) is a research area which is still in its infancy, in a context where conventional statistical methods are not well suited to confront this type of models with data. In this paper, we propose an original evolutionary algorithm which is designed for the calibration of complex IBMs, i.e. characterized by high stochasticity, parameter uncertainty and numerous non-linear interactions between parameters and model output. Our algorithm corresponds to a variant of the population-based incremental learning (PBIL) genetic algorithm, with a specific “optimal individual” operator. The method is presented in detail and applied to the individual-based model OSMOSE. The performance of the algorithm is evaluated and estimated parameters are compared with an independent manual calibration. The results show that automated and convergent methods for inverse parameter estimation are a significant improvement to existing ad hoc methods for the calibration of IBMs.     

BP神经网络和遗传算法在红发夫酵母培养基优化中的应用

运用BP神经网络对红发夫酵母发酵培养基组成进行建模以及预测类胡萝卜素产量,在此基础上采用遗传算法对此模型进行全局寻优.得到红发夫酵母发酵培养基的最佳配比为:蔗糖45.10 g/L,硫酸铵3.00 g/L,硫酸镁0.80 g/L,磷酸二氢钾1.40 g/L,酵母膏3.00 g/L,氯化钙0.50 g/L,类胡萝卜素产量达到8.20 mg/L,干重达到9.47 g/L.采用上述方法优化后的培养基使类胡萝卜素的产量比起始培养基提高了95.90%.