DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 判别函数的构建 按照《耕地地力调查与质量评价技术规程(NY/T 1634-2008)》，将研究区耕地评价单元分为4个地力等级的总体，每个总体由表层土壤质地( )、土壤剖面特征( )、地表砾石度( )、速效钾( )、有效磷( )、有机质含量( )、灌溉保证率( )、排涝能力( )、地貌类型( )、坡度( )等10个评价因子描述。其中，1、2、3、4地力等级总体的先验概率分别为0.35、0.34、0.25、0.06，基于研究区测土配方施肥项目耕地地力评价中使用的评价因子对耕地地力影响的权重及其对应隶属度数据，采用耕地自然要素评价指数来反映耕地潜在生产能力的高低，关系式为： (9) 其中，IFI为耕地地力指数，f i 为耕地自然属性分，x i 为该评价因子的权重。假设各总体的协方差矩阵相等，且均为多元正态总体，根据各因子权重数据、原始数据及其隶属度求得耕地地力指数，利用统计分析工具SPSS判别分析模块，计算4个总体Bayes判别函数各项系数，结果列入表2。 将表2中的自变量系数和常数项代入4个耕地地力等级的Bayes判别函数，自变量为评价单元的耕地地力指数，获得其线性函数形式： 将未知地力等级评价单元的耕地地力指数分别代入4个地力等级的判别函数，当Z i 最大时，样本落入对应等级的概率最大，从而将样本划入这一地力等级。基于研究区所有耕地评价单元的相关数据进行Bayes判别函数的回代检验，结果列入表3。 结果显示存在误判情况，原始资料中耕地地力等级为二等的评价单元在Bayes判别规则下有283个评价单元判为一等地，148个评价单元判为三等地；三等地评价单元有54个误判为二等地，23个误判为 Table 2 Coefficients of Bayes discriminant function 自变量 系数 Independent variable Coefficients 耕地地力等级Cultivated land fertility grade 1 2 3 4 表层土壤质地 Surface soil texture 138.120 126.895 112.016 99.097 土壤剖面特征 Soil profile characteristics 65.255 58.882 47.279 40.423 地表砾石度 Surface gravel degree 53.563 56.784 55.777 38.759 土壤速效钾 Rapidlyavailable potassiumin soil 226.449 211.825 194.910 177.568 土壤有效磷 Available phosphorousin soil 259.720 232.774 211.605 191.291 有机质含量 Organic matter content 341.849 313.147 286.183 267.767 灌溉保证率 Irrigation guarantee rate 34.822 31.463 26.852 22.129 排涝能力 Drainage capacity 160.030 155.024 145.853 131.919 地貌类型 Geomorphic types 89.433 82.857 70.403 62.706 地面坡度 Ground slope 138.956 134.640 128.033 105.360 常量 constant −454.234 −392.033 −314.129 −245.494 表2. Bayes判别函数系数 四等地；四等地评价单元有139个误判为三等地。与测土配方施肥项目开展的辉县市耕地地力评价资料相比，误判率为10.9%。 3.2. 判别函数检验与分析 依照前文中的式(7)构造维尔克斯统计量，计算结果 ，变换为近似服从自由度为30的 分布的统计量， ，即Bayes判别函数耕地地力等级分类效 果显著的概率为99.5%。对每两个耕地地力等级之间差异的显著性进行检验，构造服从分子自由度为10、分母自由度为5909的F分布的统计量，1等到4等地力的每两个总体之间统计结果如表4。 查F分布临界值表， ，远小于表3中每2个地力等级之间的计算值，故认为研究区耕地评价单元的被归入明显不同的地力等级的概率为99%。综上所述，本研究构建的Bayes判别函数对总体做到最优划分。为进一步对判别结果进行分析，从而证明Bayes判别函数应用于耕地地力评价的有效性，现随机抽取20个样本的判别结果与原始数据对比见表5。 **表示判别结果与原始资料不一致的样本。如表5所呈现，评价单元样本代入Bayes判别函数结果最大，落入该函数对应的总体类别的后验概率最大，这一类别即为样本单元的地力等级。随机抽取20个样本单元，有2个显示错判，原因分析如下： 1) 本研究采用的Bayes判别法考虑了各耕地评价单元的先验概率，根据抽取的待测评价单元属性特征来修正判别分析前已有的认识，从而得出后验概率；而测土配方施肥项目开展的辉县市耕地地力评价则不需要依赖任何先验描述，受先验概率的影响，二者的评价结果难免会有所不同。 2) 测土配方施肥项目开展的辉县市耕地地力评价划分级别的方法，是用评价单元数与耕地地力综合指数制作累积频率曲线图，根据单元综合指数的分布频率，在频率曲线图的突变处划分级别。本研究通过机器学习建立Bayes判别函数，将样本数据代入函数，根据函数值大小判断样本所属地力等级，避免前者方法在累积频率曲线突变临界点附近样本归属难以取舍，操作过程也更为简便。 故出现Bayes判别结果与原始资料不一致属正常现象，根据判别函数的检验和回代法的验证，Bayes判别用于耕地地力等级预测是可行、有效的。
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user: 4. 主要结论 1) 河南省辉县市的案例研究表明，Bayes判别分析算法的最大优势是可以用于多组判别问题，在多指标、多因素分类系统的样本归属判别领域具有巨大的应用潜力，非常适用于区域耕地评价单元的地力等级归属判别，具有相对简捷、高效、精准的特点。 2) Bayes判别分析算法在研究对象的变量指标较多时，不能逐步进行筛选，剔除对总体影响不大、没有统计意义的变量，只能人为选择有用的评价指标，本文案例是基于特定范围内(完整的县域)、特定气候(一般来说，一个县域内的气候特征是基本相似的)条件下研究耕地生产力高低，若延伸到大地域范围，必然联系实际对评价指标进行增加或删减。可结合逐步判别法，利用其对评价指标有进有出的筛选，找出与研究区域关系最密切的评价指标。 Table 3 The results of Bayes discriminant analysisfor cultivated land fertilityin the study are 原始等级 预测等级 Original level Coefficients 一等地 First-class arable land 二等地 Second-class arable land 三等地 Third-class arable land 四等地 Fourth-class arable land 总计 Total 一等地 First-class arable land 769 0 0 0 769 二等地 Second-class arable land 283 1396 148 0 1827 三等地 Third-class arable land 0 54 1602 23 1679 四等地 Fourth-class arable land 0 0 139 1508 1647 总计 Total 1052 1450 1889 1531 5922 表3. 研究区耕地地力等级判别结果 Table 4 The calculation results of F distribution between levels of cultivated lan 一等地 First-class arable land 二等地 Second-class arable land 三等地 Third-class arable land 四等地 Fourth-class arable land 一等地 First-class arable land 335.964 2149.566 4712.255 二等地 Second-class arable land 335.964 1441.52 4550.76 三等地 Third-class arable land 2149.566 1441.52 1048.561 四等地 Fourth-class arable land 4712.255 4550.76 1048.561 表4. 各等级耕地间F分布计算结果 Table 5 The random sampling of Bayes discriminant analysis result 样本序号 Sample number 原始等级 Original level 预测等级 Predictive level 后验概率 Posterior probability P(G = i | D = d) 到等级质心的马氏距离 Mahalanobis distance to the centroid 一等 First class 二等 Second class 三等 Third class 四等 Fourth class 1 1 1 0.642 0.358 0.000 0.000 1.045 2 3 3 0.000 0.000 0.993 0.007 .190 3 2 3 ** 0.000 0.225 0.775 0.000 3.945 4 1 1 0.893 0.107 0.000 0.000 .204 5 3 3 0.000 0.000 0.994 0.006 2.365 6 1 1 0.975 0.025 0.000 0.000 .124 7 1 1 0.765 0.235 0.000 0.000 .615 8 2 2 0.136 0.864 0.000 0.000 .709 9 3 3 0.000 0.000 0.608 0.392 4.406 10 4 4 0.000 0.000 0.094 0.906 3.136 11 4 4 0.000 0.000 0.000 1.000 4.427 12 4 4 0.000 0.000 0.094 0.906 3.136 13 2 1 ** 0.790 0.210 0.000 0.000 .734 14 3 3 0.000 0.000 0.996 0.004 3.271 15 4 4 0.000 0.000 0.043 0.957 1.708 16 1 1 1.000 0.000 0.000 0.000 .615 17 1 1 0.922 0.078 0.000 0.000 .188 18 4 4 0.000 0.000 0.000 1.000 7.146 19 3 3 0.000 0.000 0.993 0.007 .190 20 4 4 0.000 0.000 0.146 0.854 12.732 表5. 随机抽取Bayes判别分析结果 3) Bayes判别分析需要考虑研究对象的先验概率和错判损失，这些因素对实验结果的影响大小仍有待考证，有些试验中先验概率和错判损失直接可以忽略，本研究则忽略了错判损失这一条件，找到一种使二者最大限度发挥作用的计算方法很有必要，Bayes判别算法仍有待改良。
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user: 摘 要 黍稷种质资源的倒伏性是固有的生态型表现，与生态环境密切相关。因此，高抗倒种质的推广利用也要因地制宜。本文通过对山西省晋北、晋中、晋南3个不同生态区黍稷种质资源的倒伏程度，倒伏程度与生育期、茎粗的关系和倒伏类型的分析研究，说明鉴定筛选出的黍稷高抗倒种质，也要因地制宜推广利用。在栽培技术上也要采取相应的抗倒措施，只有这样，才能把黍稷种质资源因倒伏造成的损失降到最低。 关键词 :黍稷，种质资源，倒伏性，生态环境 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 黍稷种质资源的倒伏性，一直是困扰黍稷生产的一大难题。虽然筛选和培育高抗倒的黍稷种质是解决黍稷倒伏的有效途径，但黍稷种质资源的倒伏性与不同的生态环境密切相关，是一种固有的生态型表现。山西省南北地形狭长，地理坐标为北纬34˚34'~40˚43'，纵跨6˚09'，海拔最高为3058 m，最低为180 m，落差2878 m，南北种植黍稷的耕地海拔一般在200 m~1500 m之间，地形多样，高差悬殊，因而既有不同纬度地带性气候，又有明显的垂直变化。从北到南的气候因子也有较大悬殊，无霜期为100~180 d，年平均气温为2℃~14℃，≥ 0℃积温为2500℃~5000℃，年降雨量为350~650 mm。黍稷种质资源的倒伏程度，以及影响倒伏程度的生育期大小、茎秆的粗细和倒伏类型等也会随着不同生态环境的变化，出现较大的差异。为了进一步摸清黍稷种质资源的倒伏性与不同生态环境的关系，我们于2016年在山西省黍稷种质资源抗倒性鉴定及相关形态特征研究发表后，又根据山西省从北到南的气候特点，分成不同的3个生态区，对不同生态区黍稷种质资源的倒伏程度，不同生态区黍稷种质资源的倒伏程度与生育期和茎粗的关系，以及不同生态区黍稷种质资源的倒伏类型等进行了分析研究。从而为研究筛选出的黍稷高抗倒种质因地制宜的推广利用提供依据，以高效的发挥高抗倒的黍稷种质在生产中的作用，同时，也为不同生态区的黍稷生产，在抗倒伏的栽培技术上提供相关有效的措施。双管齐下，把黍稷生产因倒伏造成的减产降到最低。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 山西省1192份黍稷种质资源的抗倒伏性鉴定结果 [ 1 ] ；《中国黍稷品种资源目录》中山西省1192份黍稷种质资源的生育期调查结果 [ 2 ] ；《山西省黍稷品种资源研究》中1192份黍稷种质资源的茎粗调查结果 [ 3 ] ；山西省无霜期分布图、山西省年平均气温分布图、山西省热量 ≥ 0积温分布图、山西省降水量分布图不同生态区的相关数据 [ 4 ] 。 2.2. 方法 根据山西省从北到南不同的气候特点，分为3个生态区。分别为晋北寒冷、干旱生态区(简称晋北生态区)；晋中温和干湿交替生态区(简称晋中生态区)；晋南温热湿润生态区(简称晋南生态区) [ 5 ] 。 1) 对山西省1192份黍稷种质资源的抗倒性鉴定结果，按不同3个生态区的黍稷种质进行倒伏程度的统计，分别为倒伏程度0˚~15˚ (高抗)、16˚~30˚ (抗倒)、31˚~60˚ (中抗)、60˚以上(不抗) [ 6 ] 。 2) 对不同3个生态区的黍稷种质，分别进行生育期、茎粗的统计。 3) 对不同3个生态区生态环境因子的统计，分别为无霜期，年平均气温，≥ 0积温，年降雨量等。
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user: 4. 结论与讨论 黍稷种质资源的倒伏是造成黍稷减产的一大要素，虽然筛选和培育抗倒的黍稷种质是解决因倒伏造成减产的有效措施，但黍稷种质资源的抗倒性也与不同的生态环境有着密切的关系。因此，同一生态区的抗倒性种质，在同一生态区抗倒性凸显，但在生态因子相差较大的生态环境下，就不一定能充分显现它的抗倒性。因为不同生态区的倒伏类型不同，例如晋北生态区的倒伏类型主要是茎倒类型，在这样环境下形成的抗倒种质抗倒性也是针对抗茎倒类型的倒状而言的，如果不分青红皂白盲目地把晋北生态区筛选出的抗倒种质，引种到晋南生态区种植，那只能是事倍功半。因此，晋北生态区筛选的抗倒种质，只能在当地或相邻省(区)的黍稷生产上推广利用。在晋中生态区部分的抗倒种质也有一定的利用价值。晋南生态区黍稷种质的倒伏类型，与晋北生态区黍稷种质的倒伏类型正好相反，是以根倒类型的种质为主，在这样的生态环境下形成的抗倒种质，也是以抗根倒类型的种质特点而显现的，因此晋南生态区筛选的抗倒种质，也只能局限在当地或相邻省(区)的黍稷生产上利用，由于晋南生态区的黍稷种质原本就适应性不广，所以抗倒种质更不例外，绝不能引种到晋北生态区种植，在晋中生态区只有部分的种质可以推广利用。至于晋中生态的抗倒性种植，除在当地的黍稷生产上推广利用外，抗根倒的种质也可引种到晋北生态区种植，抗茎倒的种质可引种到晋南生态区种植。当然这个结论并非是一成不变的，各生态区筛选出的数量极少的高抗倒种质相对来说稳定性好，可变性小，适应性广，但种质之间也存在差异，还需通过对高抗种质的异地适应性鉴定后，进一步筛选出高抗倒、适应性广的种质，才会在当地生产上有更大的利用空间。 在黍稷种质资源茎倒和根倒的2种倒状类型中，茎倒在造成倒伏程度大小中起到主导的作用，其次才是根倒。但茎倒和根倒在黍稷生产中均不可忽视，不同的生态区在黍稷生产上采取的抗倒措施中，除了因地制宜地推广利用抗倒性种质外，在栽培技术上也要采取相应的措施。例如，在晋北生态区的黍稷生产上，应用的黍稷高抗倒的种质主要是红罗黍(国编号0968以下同)、红糜子(3182)、轮精糜(3196)、笊篱白黍(0972)、红秆红黍(1002)、马乌黍(1062)、瓜皮绿(0835)、紫罗带(0880)、支黄黍(0905)、紫盖头(0935)、红脸黍(0940)、十样精(0947)、大瓦灰(0998)、金疙瘩(0864)、小紫轮(0972)、玉带白(0995)、花糜子(3162)、黄腊黍(3197)、地皮糜(3208)、一点清(3275)、青牛蛋(3228)、二黄黍(3244)、紧穗糜(3247)、紫秆白(3250)、黑糜子(3259)、笊篱红(1109)、葡萄黍(1101)、牛心黍(1096)、红嘴粘黍(1193)、大红粘黍(1176)、灰脸蛋黍(1144)、竹黍(1123)、曲峪小白黍(1099)、小红糜(3279)、紫秆黍(3295)、黄糜子(3313)、黄罗伞(3336)等，共计37份。在栽培技术上抗倒的措施是种植密度不能太大，每公顷的播种量7.5 kg，留苗密度90万株左右，底肥施农家肥辅以钾肥，生育期间不间苗，不追施氮肥。在晋南生态区黍稷生产上主推的黍稷抗倒种质是：红软黍(1193)、红仁黍粟(1397)、黑粘黍(1402)、软黍(1426)、千斤黍(1439)、黄硬黍(3435)、六松天(3481)、浅黄软黍(1498)、胶泥黄软黍(3518)、浅黄硬黍(3522)、红胶泥(1540)、红粒粟(1539)、后皮黍(1583)、犊牛蛋(1540)、黄胶泥(1541)、浅红软黍(1496)、一斗金(1576)、黑黄黍(1585)、大节黍子(3496)、柿黄硬黍(3506)、火糜子(3554)。共计21份。在栽培技术上采取的抗倒措施是种植密度加大，每公顷的播种量12 kg，留苗密度120万株左右，底肥施以农家肥辅以磷肥，苗期结合中耕除草，在幼苗稠密的地方，适当疏苗，在降雨时可追施氮肥1~2次，每公顷每次追施尿素75 kg左右；在晋中生态区的黍稷生产上，主推的黍稷高抗倒种质是金软黍(1219)、黑骷髅(3363)、圪塔黍(1213)、笊篱黍(3367)、黄连三(1292)、千斤黍(1247)、黄穗散(1329)、黑葡萄(1254)、大黑黍(1276)、小红软黍(1349)、黑圪蚤(1358)、黑硬糜(3427)、白硬糜(3431)。共计13份。在栽培技术上相应的措施是，种植密度居中，每公顷的播种量9 kg，留苗密度100万株左右，底肥施以农家肥辅以氮、磷、钾复合肥料，生育期间可适当间苗，在籽粒灌浆期可结合降雨追施尿素1次，每公顷用量60 kg左右。由于在同一个生态区也存在着气象因子的较大差异，因此在同一生态区不同地区的黍稷生产实践中，也要根据当地的实际情况具体问题区别对待，不能一味的就生搬硬套，只有这样才能把黍稷生产中因倒伏造成的损失减少到最小 [ 15 ] 。 各生态区推广利用的高抗倒种质，均是在山西省1192份黍稷种质资源中经过抗倒性鉴定筛选出的高抗倒种质，在这些高抗倒种质中也存在着丰产性和适应性的差异，因此，对这些高抗倒种质再进一步完成丰产性和适应性的鉴定后，筛选出丰产性更好、适应性更广的种质，提供生产利用，才会有更加高效和广泛的利用价值。
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user: 摘 要 面对我国目前快速增长的房价，研究影响房地产价格的因素具有重要意义。本文收集我国大陆在2015年的31个省级行政区的横截面数据，考虑影响房地产价格的多个变量，建立多元线性回归OLS定量分析，并进行LM，White，BP，DW等一系列检验以及利用WLS方法来消除克服异方差。利用Eviews，R等统计软件进行逐步回归，并且引入虚拟变量来考虑我国东、中、西部不同地区之间的房价差异。 关键词 :房价，截面数据，虚拟变量 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 房地产业是国民经济的基础产业和支柱产业，对我国的经济发展有着举足轻重的作用。1998年对城镇实施住房制度改革后，我国房价保持了一段时间的相对稳定，然而自2004年来随着经济的发展，城镇化也逐步完善，我国的房价也在经历着快速的增长，并且还伴随着明显的区域不平衡。房价的增长一方面拉动了GDP的增长以及提高了人民的生活水平，另一方面却带来了一系列的问题，对整个社会的安定和谐产生负面影响，并且不利于我国的宏观经济健康持续发展。房地产市场过热，引起了社会各界的极大关注，我国对房地产的深化改革也不断地提上日程，政府逐步加强对我国房地产市场的调控，才能使得我国在2008年金融危机中，房地产产业保持相对稳定的增长，大大减弱次贷危机所带来的冲击。房价的变动能够清晰地反映房地产市场的冷暖供需状况，具有“晴雨表”的功能：若市场发展过热，供不应求，房价大幅度上涨；若市场发展萎靡，供过于求，房价大幅度下跌。房价问题不仅是一个关系国计民生的重大问题，而且影响着其他市场的健康发展，关系着我国经济的发展，因此研究房价的波动特征，影响房价的主要因素，分析房价运行规律，成为迫在眉睫的研究重点。 国内学者对影响我国房价的因素从各个方面进行研究，主要集中在以下两个方面：一是经济基本面与房价的关系，二是非经济基本面与房价的关系。对经济基本面与房价的关系研究的文献主要包括国民收入、利率、人口密度、通货膨胀率、失业率、市场供需以及建设成本等经济基本面因素。桑田(2012)基于南京市1994年第三季度至2012年第二季度的数据，利用向量自回归模型和格兰杰因果检验模型对影响房地产价格的因素进行研究以及实证分析，指出基本面及其预期是影响房价的主要因素，固定资产、居民收入、成本和建设价格对该市的房价影响较小 [ 1 ] 。周艳慧(2015)利用2002年至2014年我国房地产相关季度数据，并采用灰色关联分析法进行研究，发现居民收入的增加和生活水平的提高并不是导致房地产价格上涨的主要原因，房地产价格主要是受人民币新增贷款、土地价格、GDP和货币供应量等方面因素的影响，消费性需求对房地产价格上涨的作用是微弱的 [ 2 ] 。然而国内学者沈悦等(2004) [ 3 ] 、肖磊等(2011) [ 4 ] 、耿源(2014) [ 5 ] 以及成睿(2010)等 [ 6 ] 对国内房地产价格与经济基本面的研究均表明，当前我国房地产价格的快速上涨已经偏离了经济基本面，政府政策以及投机等因素开始显著影响着我国房地产价格的走势。 非经济面主要关注政府出台的各种政策，在房地产市场的政策调控方面，周京奎(2005) [ 7 ] 、安辉(2013) [ 8 ] 、范莉丽等(2015) [ 9 ] 分析中国住宅房地产价格持续非理性上涨的原因后，提出政策调控措施主要应从优化市场结构、规范房地产市场、完善住房保障体系、抑制需求过快增长四个方面来考虑。李玉梅等(2012)基于中国2000~2010年季度经济数据，对比检验了融入房地产价格的泰勒规则与标准泰勒规则对中国制定货币政策调控宏观经济的适用性 [ 10 ] 。尹磊(2011)研究了中国房地产价格非理性上涨的经济分析 [ 11 ] 。李航(2014)对房地产过度泡沫现象建立理论模型并加以研究 [ 12 ] 。 通过对国内相关文献的综述，近年来国内学者对住宅房地产价格的影响因素虽然进行了广泛的研究，但由于理论研究中的模型和方法还有待完善，在如何构建住宅房地产价格模型来定量分析住宅房地产价格变动的影响因素、如何确定各影响因素对住宅房地产价格变动的影响程度、如何有科学依据地制定调控房价的政策等问题上，结论还不一致。
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user: 2. 理论框架 2.1. 横截面数据 所谓横截面数据，就是在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或者一系列其他单位采集样本所构成的数据集。有时，所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。 2.2. 多元回归模型 多元线性回归模型(multiple linear regression model)在总体中可以写成： (1) 其中， 为截距， 是 的相联系参数， 是 的相联系参数，其他参数以此类推。由于有 个自变量和一个截距，因此方程(1)有 个总体参数。变量 表示误差项或者干扰项，它包括除 之外仍影响y的一些因素。 2.3. 异方差 2.3.1. 异方差概念 同方差性指的是：给定任意解释变量值，误差u都具有相同的方差，即 (2) 若(2)式假设不成立，即对于x不同的值，u的方差不同，那么扰动项就是异方差。OLS估计在异方差的情况下仍然不影响无偏性和一致性，不影响 和调整 。但是不能用t、F、LM等统计量来检验推论。 2.3.2. 异方差检验 需要检验H0： ，即H0： 。如果假设 和 之间是线性关系，就把零假设当成一个线性条件来检验。因此对于 ，就是检验H0： 。 Breusch-Pagan检验，将OLS回归得到的残差估计出来，用残差的平方对所有x回归之后，就可以用 构造F、LM统计量进行检验。其中，F的统计量就是： ，该统计量呈 分布。LM的统计量： ，该统计量服从卡方分布。并计算p值，若p值相当小，低于显著性水平，则拒绝同方差的原假设。 White检验能够通过加入所有解释变量的平方项和交叉项来检验异方差，通过OLS估计得到残差和拟合值，计算OLS残差的平方和拟合值的平方，同样利用F、LM统计值来检验。 2.3.3. 加权最小二乘估计 加权最小二乘法(WLS)基本思想就是将存在异方差的模型转化成同方差模型。 假定 ，其中 是解释变量的某种函数。先取包含异方差误差项的方程： (3) 然后把(3)转化成具有同方差误差的方程，由于 是 的函数， ，且 。将方程(3)两边同时除以 ，得到 (4) 2.4. 序列相关 回归模型的随机项 之间存在相关性，则称为序列相关，即 (5) 随机项序列相关，虽然所得的估计值仍然无偏，但估计值方差大小不同于真实的方差，若根据OLS回归模型用于预测，预测值将会失效。 Durbin-Waston检验也是以OLS残差为基础 ， 与 之间的关系可以表示 为 。原假设H0： ，备择假设H1： 。将 与临界值 进行比较。 ，拒绝H0，存在正序列相关； ，不能确定； ，接受H0，非序列相关； ，不能确定； ，拒绝H0，存在负序列相关。 2.5. 虚拟变量 虚拟变量又称为虚设变量、名义变量，用于反映质的属性的一个人工变量，是量化的自变量，通常取值为0或1。引入虚拟变量会使线性回归模型变得更加复杂，但对问题的描述更加简明。作用是分离异常因素，检验不同属性类型对因变量的作用，而且能够提高模型的精确度。 若模型中有截距，有m种互斥的属性类型，在模型中引入(m − 1)个虚拟变量；若没有截距，有m个特征，就设置m个虚拟变量。
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user: 3. 数据来源及处理 本文收集我国大陆在2015年(目前最新)的31个省级行政区(含自治州、直辖市)的横截面数据，该数据集来着中国统计年鉴和EPS全球数据统计网。本文所应用的数据见表1。
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user: 4. 计量经济模型与估计方法 4.1. 模型估计与调整 将所有的自变量引入回归模型，模型如下： (6) 用普通最小二乘法估计出来的方程为： (7) Table 1 Data declaratio 地区 area：北京，河北，…… 31个省级行政区 被解释变量 y：房地产价格(元/平方米) 解释变量 x 1 ：本年购置土地面积(平方米) x 2 ：本年土地成交价格(万元) x 3 ：计划总投资(万元) x 4 ：房屋竣工面积(平方米) x 5 ：竣工房屋价值(万元) x 6 ：出租屋面积(平方米) x 7 ：固定资产投资额(亿元) x 8 ：商品房销售额(万元) x 9 ：国内生产总值(亿元) x 10 ：人均国内生产总值(元) x 11 ：总人口(万人) 表1. 数据说明 从估计结果可以看出，有多个解释变量的t值在5%的显著性水平下不显著，而整体的可决系数较高，说明变量之间存在多重共线性。进一步验证是否存在多重共线性。 计算各解释变量之间的相关系数，它一般用字母r表示，由两个变量的样本 及 取值 得到的。公式为： ，取值在−1和1之间，当两个变量有较强的线性相 关，则r接近于1(正相关)或者−1(负相关)。计算发现各自变量之间的相关系数较大，接近或者超过0.8， 因此可以认为各解释变量存在多重共线性。也可以用条件数来判断， ，其中λ为 的特征 值(X代表自变量矩阵)，当 时，存在共线性； 时，共线性问题严重。用R软件运行，可以得到 ，说明共线性问题严重。 为了克服多重共线性，用逐步回归法，可以得到表2、表3。 逐步回归法剔除一些不相关变量，剔除 之后，方程为： (8) 修正之后的多元回归模型， 虽然变小一点点，但是解释变量的t统计值在5%的置信水平下都是显著的。说明模型中各解释变量对房价有显著性影响，模型的解释能力较强。从表3中可以看出，使用通常t统计量检验显著的变量，使用异方差–稳健的t统计量也是统计显著，两者之间大部分相差不大。但是 它们的通常t值和稳健t值就有明显差距，因此 在使用稳健标准误时候更加显著。 进一步对模型进行F检验，是否整体显著。 H0： ，H1： 至少一个不为0。 通过Wald-Test方法检验得到 ，拒绝原假设，因此认为该模型回归整体显著。进一步对模型进行计量经济学检验，检验该模型是否有异方差。在Eviews软件中得到残差散点图来初步判断随机项是否具有异方差。 从图1中，不能够清晰看出该模型是否存在异方差。Breusch-Pagan检验判定是否存在异方差。H0：不存在异方差；H1：存在异方差。通过软件运行得到 ，不拒绝原假设，可以 Table 2 Stepwise regression method AIC valu AIC 所有自变量 443.56 去掉 441.65 去掉 440.02 去掉 439.08 去掉 438.74 表2. 逐步回归法AIC值 Table 3 The t statistic of the regression equatio 通常t统计量 5.75 −5.75 6.84 2.81 8.58 2.59 −3.38 2.86 稳健t统计量 5.75 −5.48 6.49 2.26 11.18 2.92 −3.28 3.88 表3. 回归方程的t统计量 图1. 残差散点图 认为不存在异方差。 在式子(8)回归结果中得知 ，又因为 ，根据Durbin-Watson检验，当 时， ，模型的随机项不存在自相关，即非序列相关。 从回归结果可以看出，房地产价格与本年购置土地面积( )负相关，增加每平方米购置的土地面积，房地产价格就降低0.0005元/每平米。房地产价格与其他自变量都是正相关，本年土地成交价格( )每增加1万元，房地产价格就增加12.65元/每平米，说明建设成本增加，相应的房价也会随之增长；当计划总投资( )每增加1万元，房地产价格就上升0.126元/每平米，意味着投资越大，房地产市场越好；当出租屋面积( )每增加1平方米，房地产价格就上升0.0011元/每平米；固定资产投资额( )每增加1亿元，房地产价格就上升0.145元/每平米；国内生产总值和人均国内生产总值的增加对房价都是促进作用，人均收入每增加1元，房地产价格也随之上升0.038元/每平米，收入水平上升，人们的购房能力变强，房地产市场需求变大，从而促进房价的增加，而购置土地开发面积越多，房地产市场供给变大，降低房价。因此从回归方程的各系数的符号均符合经济含义。 4.2. 引入虚拟变量 为了研究我国东、中、西部的地域性差异是否会引起房地产价格的差异，引入虚拟变量，由于地域有3种属性特征，因此引入两个虚拟变量。目前，东部省区包括11个省级行政区，分别是北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部省区包括8个省级行政区，分别是黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部省区包括12个省级行政区，分别是四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。 设立引入虚拟变量的回归模型： (9) 其中， ， 对模型进行回归，得到结果如下： (10) 式(10)比式(8)的 提高了，可以认为该模型拟合得更好，由表4可以看出除了 外，各个解释变量的t值均大于5%置信水平的临界值， 在异方差–稳健标准误情况下也是显著性的，模型中的各解释变量对房价的影响都是显著性的。同样如上面所进行的步骤一致，继续对该模型进一步的计量经济学检验。有式子(10)可以得知 时， ，模型的随机项不存在自相关，即非序列相关。检验是否存在异方差，运用Breusch-Pagan检验分析， ，拒绝原假设，存在异方差。 利用加权最小二乘法(WLS)来消除异方差，设置权重w = 1/resid，得到回归方程如下： (11) 从回归结果可以看出各系数的t值均大于5%显著性水平，并且 趋近于1，说明该模型拟合相当好，DW也趋近于2，无序列相关。进一步通过Breusch-Pagan检验分析，分析F、LM统计值所对应的 ，可以认为WLS方法消除异方差。 从回归结果看，非虚拟变量的系数符合经济意义。如上述解释大概一致，现在解释虚拟变量的系数含义。 前的系数为正，表示处在东部省区的房价比处在中部或者西部省区的房价平均贵1635.148元/每平米。 前的系数为负，表示处于西部省区的房价平均比东部或者中部的房价平均便宜767.711元/每平米。虚拟变量的系数含义也符合现实经济意义。
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user: 5. 结论 本文在查阅了国内外的相关文献之后，通过2015年31个省(自治区)的横截面数据做了定量分析，建立多元线性回归，并逐步剔除自变量，通过一系列的异方差检验、序列相关检验等，得出最终的回归模型。从最后的模型结果来看，影响房价的因素是多方面的，其中土地开发面积对房价的影响是负向的，即供给越大，房价越低。固定资产投资额和计划总投资额越大，房地产市场的发展前景越好，从而进一 Table 4 The regression model t value of virtual variables was introduce 通常t统计量 7.65 −6.43 8.26 2.55 10.56 2.81 −4.27 1.99 2.42 −1.75 稳健t统计量 7.17 −5.97 5.59 2.56 14.71 2.84 −4.51 1.97 2.11 −2.14 表4. 引入虚拟变量的回归模型t值 步促进房价的上涨。GDP和人均GDP的变大，意味着人民生活水平提高，对物质生活的要求也加强，进而对房子的需求加大。高昂的房价让越来越多的年轻人望而却步，转向租房，随着对租房面积的扩大，间接也推动了房价的上涨。后面引入虚拟变量研究我国东、中、西部房价的差异，发现由于我国地域的不同，各个区域的经济发展水平也相差甚多。对于东部沿海城市比较发达，经济发展迅速这一情况，中、西部的年轻人就会往发展好的地方去工作、定居，加剧了住房紧张，土地资源短缺，房价蹭蹭上涨的形势。而中部特别是西部相对落后地区，由于交通闭塞，经济发展缓慢，生活节奏慢，所以房价也相对增长的比较缓慢。本文模型在逐步回归的时候将总人口数剔除，有点不合适，通常人口密度越大对房子的需求就越大，同样也会推动房价的变动，除此，回归模型的拟合度将近1，说明拟合比较成功。 本文主要对影响房价的因素做定量分析，而像货币政策和财政政策作为我国宏观调控的主要经济手段，对房地产市场的调控起到了至关重要的作用，有助于为我国房地产市场创造良好的经济环境。
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user: 摘 要 利用子房注射法，在西瓜自交系W1-4和W1-12自花授粉后的不同时间，分别导入几丁质酶基因和葡聚糖酶基因。果实成熟后对坐果率进行调查，结果显示，在授粉后20 h进行子房注射坐果率最高。对T 0 代植株进行田间卡那霉素筛选和PCR检测，结果表明，不同西瓜自交系子叶期对卡那霉素敏感性存在显著基因型差异，西瓜自交系W1-4和W1-12卡那霉素临界筛选浓度分别为75 mg∙L −1 和50 mg∙L −1 ；西瓜自交系在自交授粉后20 h进行外源DNA导入有最高的阳性率，几丁质酶基因和葡聚糖酶基因对W1-4的转化率分别为2.15%和3.19%，几丁质酶基因和葡聚糖酶基因对W1-12的转化率分别为5.56%和6.74%。本试验为进一步研究子房注射法转基因技术在西瓜育种中的应用提供了参考依据。 关键词 :西瓜，子房注射，转基因 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 西瓜(Citrullus lanatus)枯萎病是西瓜生产上极为严重的真菌性病害 [ 1 ] ，目前在世界各西瓜主产区及西瓜各生长发育阶段均有发生。西瓜枯萎病严重地制约着西瓜生产。但是，西瓜遗传基础十分狭窄，常规的育种方法并不能有效解决这一问题。近年来，随着植物基因工程技术的迅猛发展，采用转基因技术为提高西瓜抗病性、抗逆性和改良西瓜品质提供了一条快捷可行的新途径 [ 2 ] [ 3 ] 。 许多真菌细胞壁的主要成分是几丁质和葡聚糖，几丁质酶和葡聚糖酶能够降解真菌细胞壁中的几丁质和葡聚糖，抑制病原菌生长。植物体内几丁质酶和葡聚糖酶的大量表达在植物的抗病防御过程中起重要作用，抗真菌作用已广泛应用在水稻 [ 4 ] 、亚麻 [ 5 ] 、油菜 [ 6 ] 等多种作物上。 农杆菌介导法已被广泛应用于许多作物，但由于这种转化系统需要建立受体植物的高效再生体系和遗传转化体系 [ 7 ] [ 8 ] ，一些作物再生体系难以建立，并且农杆菌介导的遗传转化系统存在宿主局限性遗传转化频率低 [ 9 ] 。子房注射法操作简便、价格低廉、不受基因型限制，现已广泛应用于棉花、玉米、甜瓜、南瓜等多种作物上 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。 本文系统地研究了通过子房注射法将分别构建于表达载体上的葡聚糖酶和几丁质酶基因导入西瓜，以期获得抗枯萎病的转基因植株，为创造新的抗真菌病害西瓜品种提供材种质资源。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 植物材料 受体西瓜材料由东北农业大学西甜瓜分子育种实验室提供，分别是西瓜高代自交系W1-4和W1-12，两材料品质优良但易感枯萎病。 2.2. 质粒 用于转化的质粒为pBI-BG2和pBI-CH5B，结构见图1和图2。其中，葡聚糖酶基因BG2和几丁质 图1. 表达载体pBI121-BG2的结构图 图2. 表达载体pBI121-CH5B的结构图 酶基因CH5B由东北农业大学 刘宏宇 老师提供，pBI121载体是由英平公司改造并已测序验证正确。 2.3. 主要生化试剂 TaqDNA聚合酶、dNTP、RNaseA等购自宝生物工程(大连)有限公司；限制性内切酶(XhoI， BamHI)购自Fermentas公司；EasyPure TM Plasmid MiniPrep Kit质粒提取试剂盒购自TransGen Biotech公司；其余试剂均为国产分析纯试剂。 2.4. 质粒DNA的制备 用质粒小量提取试剂盒提取质粒DNA，并进行双酶切鉴定后制备符合要求的质粒DNA导入液，质粒DNA光密度值达到OD260/OD280 > 1.8、OD260/OD230 > 2，用NDI000型微量紫外分光光度计检测并稀释质粒DNA溶液浓度为750~1000 ug/ml，贴标签标明样品的浓度和体积置于−20℃冰箱中保存备用。 2.5. 子房注射转化方法 将W1-4和W1-12种植于东北农业大学设施园艺工程中心1号温室(东农三弦式节能日光温室)中，转化方法参照哈斯阿古拉等 [ 15 ] 的方法，在盛花期每天下午对第二天将要开放的雄花和雌花分别进行蕾期套袋隔离。开花当天上午8至10时，进行人工自交授粉，随后套袋再次进行隔离，并挂牌标记授粉日期和时间。将人工授粉花朵分成5组，每组20朵花，分别于授粉后4、12、20和28 h，用70%酒精擦拭消毒后的刀片切去柱头上端1/3部分，用消毒后的20 μL微量注射器注射2 μL DNA溶液，含DNA 1.5~2 μg，并套袋隔离。设立对照，对照不进行任何处理。按常规方法进行田间管理，授粉后约45天果实成熟。果实成熟后，调查各处理坐果率并按单果采收T 0 代转化种子。 2.6. 叶片涂抹法筛选抗性植株 将西瓜自交系W1-4和W1-12种子各150粒播种于田间，待子叶刚刚展平时，用无菌去离子水配制卡那霉素(Kan)溶液浓度分别为0，25，50，75，100 mg·L −1 ，用小毛刷蘸取不同浓度梯度的卡那霉素溶液均匀涂抹在子叶上，每组20株，三次重复，连续涂抹三天每天一次共三次。分别于三次涂抹后的第2天、第4天、第6天调查并记录子叶颜色变化情况。 参考祝建波等 [ 16 ] 、苏日娜 [ 17 ] 方法(略有改动)，将西瓜叶片对Kan处理的黄化程度划分为7个等级，进行西瓜叶片卡那霉素的抗性试验。 随机选取各处理收获的T 0 代种子各100粒播种于田间，用确定出的卡那霉素临界筛选浓度进行筛选，调查并记录苗期卡那霉素抗性个体数。 2.7. 西瓜叶片DNA的提取 将叶片涂抹法筛选出的抗性植株继续培养，当幼苗长至4~5片真叶时，每株取其新鲜嫩叶0.5 g，单株保存。DNA提取方法参照Luan et al. [ 18 ] CTAB法，得到的DNA溶液用琼脂糖凝胶电泳和微量紫外分光光度计检测其浓度和纯度，DNA溶液用无菌水稀释浓度为30 ng·μL −1 ，置于−20℃冰箱中保存备用。 2.8. 转基因植株的PCR检测 根据葡聚糖酶基因BG2和几丁质酶基因CH5B序列设计和合成引物，对T 0 代植株进行PCR检测。葡聚糖酶基因上游引物为 5’ -TTTCTCGAGATGCTACGGGATGCATGGCGAT -3’ ，下游引物为5’-AAAGG ATCCTTAGTTGAAATTAACTTC-3’，扩增片段长度为918 bp。几丁质酶基因上游引物为5’-AAACTCGA GATGAAGAAGAATAGGATG-3’，下游引物为 5’ -AAAGGATCCTCACTGAGAGGTGACAAGGTC-3’，扩增片段长度为984bp。50μL PCR反应体系包括ddH 2 O 38 μL，10 × Buffer 5 μL，dNTP 3 μL，Upstream PCR primer 1 μL，Downstream PCR primer 1 μL，模板DNA 1 μL，TakaRa Taq TM 1 μL。反应条件如下： 94 ℃ 预变性5 min， 94 ℃ 变性30 s， 58 ℃ 退火30 s， 72 ℃ 延伸90 s，共进行30个循环， 72 ℃ 延伸10 min， 4 ℃ 保存。取3 μL PCR产物进行1%琼脂糖凝胶电泳检测。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 坐果率统计分析 果实成熟后，收获转化的西瓜果实，调查子房注射法不同注入时间的西瓜坐果率(表1)。 由表1可以看出，注入时间对坐果率有明显影响。在授粉后24 h内随着注入时间的延迟，坐果率逐渐增加，最高坐果率出现在授粉后20 h。但是在授粉后28 h当外源DNA注入西瓜子房时，坐果率开始下降并且低于授粉后12 h的坐果率。说明在相同的外界条件下，授粉后20 h是外源基因导入西瓜的最佳时间。在授粉后4 h注入外源基因的坐果率为0，可能是此时刚刚授粉完毕，用微量注射器进行注射时破坏了子房结构，影响了花粉管正常运输。从表1还可以看出W1-12的坐果率高于W1-4，是因为W1-12的花器比W1-4大(图3)，用微量注射器进行注射时，不易破坏其子房结构。从表中可以看出，各处理坐果率均明显低于对照组的75%，由此可见，用微量注射器进行子房注射时，不可避免会对子房造成伤害影响坐果率。 Table 1 Survey statistics of harvested rate by ovary injection in different tim 受体材料 Materials 导入基因 Genes 授粉后注入时间(h) Time after self-pollination 处理数(朵) No.of flowers 结果数(个) No.of fruits 坐果率(%) Fruiting rate W1-4 BG2 4 20 0 0.00 12 20 4 20.00 20 20 6 30.00 28 20 2 10.00 W1-4 CH5B 4 20 0 0.00 12 20 4 20.00 20 20 6 30.00 28 20 1 5.00 W1-12 BG2 4 20 0 0.00 12 20 3 15.00 20 20 7 35.00 28 20 2 10.00 W1-12 CH5B 4 20 0 0.00 12 20 5 25.00 20 20 8 40.00 28 20 4 20.00 对照组 CK 20 15 75.00 20 15 75.00 表1. 子房注射法不同注入时间西瓜坐果率调查统计表 3.2. 卡那霉素浓度筛选 连续3天对西瓜叶片涂抹卡那霉素，每天1次，共3次。3次涂抹后的第2天进行观察时，处理叶片上并没有明显变化，只是部分叶色变浅。第4天观察时，一半以上的处理叶片都出现了黄色斑点，严重的已经开始枯萎。第6天调查并记录子叶颜色的变化情况(见表2和表3)。由表2和表3可以看出，西 图3. 供试材料 W1-4 和W1-12的子房大小情况 Table 2 Leaves of W1-4 resistance to kanamyci 卡那霉素溶液浓度(mg·L −1 ) Concentration of kanamycin 处理植株数 No.of plants 处理后第6天叶片黄化程度 The level of yellowing on the 6th day after the treatment 黄化程度小于3级的百分数 The percentage of yellow level less than level 3 0级 level 0 1级 level 1 2级 level 2 3级 level 3 4级 level 4 5级 level 5 6级 level 6 100 60 0 0 0 13 15 20 12 0.00 75 60 0 0 0 14 13 27 6 0.00 50 60 0 3 11 18 10 13 5 23.30 25 60 7 14 19 9 7 4 0 66.70 0 60 58 2 0 0 0 0 0 100.00 表2. 西瓜自交系W1-4叶片对卡那霉素抗性试验 Table 3 Leaves of W1-12 resistance to kanamyci 卡那霉素溶液浓度(mg·L −1 ) Concentration of kanamycin 处理植株数 No.of plants 处理后第6天叶片黄化程度 The level of yellowing on the 6th day after the treatment 黄化程度小于3级的百分数 The percentage of yellow level less than level 3 0级 level 0 1级 level 1 2级 level 2 3级 level 3 4级 level 4 5级 level 5 6级 level 6 100 60 0 0 0 7 11 13 29 0.00 75 60 0 0 0 11 16 19 14 0.00 50 60 0 0 0 4 21 23 12 0.00 25 60 3 8 11 16 9 7 6 36.70 0 60 56 4 0 0 0 0 0 100.00 表3. 西瓜自交系W1-12叶片对卡那霉素抗性试验 瓜自交系W1-4和W1-12叶片卡那霉素临界筛选浓度有显著的基因型差异，分别为75 mg·L −1 和50 mg·L −1 。W1-4的临界筛选浓度高于W1-12，这与植株自身对卡那霉素的抗性和敏感性有关。 在最佳外源DNA注入条件下，调查统计西瓜对葡聚糖酶的转化率，分别对W1-4和W1-12的94份和89份材料进行了苗期卡那霉素筛选试验，分别得到抗性植株9株和13株；调查西瓜对几丁质酶的转化率，分别对W1-4和W1-12的93份和90份材料进行了苗期卡那霉素筛选试验，分别得到抗性植株6株和9株(表4)。 3.3. 转基因植株的PCR检测 如图4所示，采取CTAB法提取西瓜叶片DNA，在最佳外源DNA注入条件下，研究西瓜对葡聚糖酶的转化率，分别对W1-4和W1-12的94份和89份材料进行PCR扩增，分别得到3株和6株阳性单株，阳性率分别为3.19%和6.74%；研究西瓜对几丁质酶的转化率，分别对W1-4和W1-12的93份和90份材料进行PCR扩增，分别得到2株和5株阳性单株，阳性率分别为2.15%和5.56%。由表4可以看出，无论外源DNA是几丁质酶基因还是葡聚糖酶基因，W1-12的转化率均高于W1-4，由此可见，子房注射法转化率的高低与作物自身花器大小有关，花器大的作物转化率较高。从表4可以看出，通过卡那霉素筛选和PCR检测的西瓜转基因单株，其分析结果并不一致，即卡那霉素筛选表现为抗性的，PCR结果却不一定出现特异性带，卡那霉素筛选没有通过的，PCR结果可能也会表现为阳性。可能是在采用子房注射法导入外源DNA过程中，一些因素(如：植株自身对卡那霉素的抗性、目的基因形成不完整的片段)影响了试验结果和基因的正常表达。
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user: 4. 讨论 子房注射法是利用开花植物授粉后所形成的天然花粉管通道，将外源DNA导入受精卵细胞，并被进一步整合到受体细胞的基因组中，以达到遗传转化的目的 [ 18 ] 。本实验中发现，西瓜授粉后不同时间导入外源DNA，坐果率和转化率都有很大区别。所以确定适宜的导入时间，是子房注射法获得高转化率转基因材料的关键。由于不同植物受精生物学特性不同，所以最佳导入时间的确定，会因为植物种类不同而 Table 4 The test results of T0 seedling 受体材料 Materials 导入基因 Genes 授粉后注入时间(h) Time after self-pollination 处理数(株) No. of plants Kan + 植株数 Plants resistant to kanamycin PCR阳性数 No. of PCR-positive 转化率(%) Conversion rate W1-4 BG2 12 92 7 1 1.09 20 94 9 3 3.19 28 91 3 0 0.00 W1-4 CH5B 12 95 11 1 1.05 20 93 6 2 2.15 28 73 7 0 0.00 W1-12 BG2 12 91 10 2 2.19 20 89 13 6 6.74 28 86 8 1 1.16 W1-12 CH5B 12 88 16 2 2.27 20 90 9 5 5.56 28 87 5 0 0.00 表4. T 0 代植株检测结果 图4. T 0 代部分转基因植株的PCR检测 注：左图为T 0 代几丁质酶基因(984 bp)的检测，M为DL2000 Marker；1为阳性对照，2为阴性对照，3为空白水对照，4~10为待检植株；右图为T 0 葡聚糖酶基因(918 bp)的检测。M为DL2000 Marker；1为空白水对照，2为阴性对照，3为阳性对照，4~10为待检植株 有所差异。一些子房注射法转基因研究也表明，植物授粉后导入时间对转化频率影响很大。子房注射法转化成功的关键在于精确掌握受体植物的受精过程和时间规律 [ 16 ] [ 19 ] 。 实验中，授粉后4 h注入外源基因的坐果率均为0，并且不同时间注入外源DNA的坐果率都显著低于不进行任何处理的对照。说明在进行子房注射时，破坏了子房结构，子房受损伤而导致败育或是不育，此外，子房注射造成伤口易感染病虫并在发育后期霉烂，也影响坐果率和种子数量。所以在进行子房注射时要尽量减少对子房的伤害和污染 [ 11 ] 。 本研究进行叶片对卡那霉素抗性摸索时发现，西瓜自交系W1-4和W1-12卡那霉素临界筛选浓度分别为75 mg·L −1 和50 mg·L −1 ，不同西瓜自交系子叶期对卡那霉素的敏感性存在显著基因型差异，这与奚亚军等 [ 20 ] 、任鹏等 [ 21 ] 报道一致。实验中采用卡那霉素抗性筛选和PCR阳性检测对转基因西瓜单株进行鉴定，其分析结果并不一致，即卡那霉素筛选表现为抗性的，PCR结果却不一定出现特异性带，卡那霉素筛选没有通过的，PCR结果可能也会表现为阳性。这与祝建波等 [ 16 ] 、苏日娜 [ 17 ] 、徐鹏飞 [ 22 ] 等报道一致；但也有报道认为卡那霉素检测与PCR 检测结果完全一致 [ 23 ] 。 出现检测结果不一致的原因可能是在DNA提取过程中，植物细胞内酚类物质与DNA形成不可逆的复合物，从而影响实验结果；或者是采用子房注射法导入外源DNA过程中，受到植物体内核酸酶降解，有可能使目的基因或标记基因形成不完整片断，从而影响了基因的正常表达 [ 15 ] 。 子房注射法的应用打破了种、属间限制，可以在不同科、属、种的植物中广泛筛选育种资源，克服育种中因远缘杂交所造成的不孕，为改良作物某些性状，培育优良品种或创造新物种提供有效途径 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 。 子房注射法也有一定局限性，仅能用于开花植物，且只有在花期可以进行转育。本实验中，W1-12对外源基因的转化率高于W1-4，是因为W1-12的花器较W1-4大，用微量注射器导入外源DNA时，不易破坏其子房结构。由此可见，子房注射法仅适用于花器大的棉花、黄瓜、甜瓜、西瓜等作物。花器较小的小麦、水稻等作物适宜用花粉管通道法进行遗传转化并不适合用子房注射法。 尽管子房注射法有一定局限性，但是克服了西瓜再生体系建立中受基因型限制、再生频率低等困难，并且操作简便，成本低，易为育种者掌握，是一种行之有效的转化途径。
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user: 5. 结论 本文用子房注射法成功获得了23株转基因西瓜植株，确定出子房注射法进行西瓜遗传转化的最佳时间是在自交授粉后20 h，并且在表达载体上插入遗传标记基因能有效辅助转基因植株的分子检测。
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user: 东北农业大学学术骨干项目(15XG05)。
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user: 摘 要 本文以注蒸汽燃气轮机系统(STIG)为研究对象，运用Aspen plus软件对该系统进行模拟，并对其进行了热力性能分析。着重讨论了压比、注蒸汽比以及透平进口温度对系统的热力性能的影响规律。通过计算分析，得出了注蒸汽轮机系统的最佳注蒸汽量和最佳压比，并与普通燃气轮机进行对比，证明了注蒸汽燃气轮机的优越性。另外，还得到了一个最佳的状态点，即透平进口温度为1300˚C，压比为34，注蒸汽比为0.2，该状态点对应的系统的比功率较大，发电效率最大，可达53.91%。在实际工业中，在进行注蒸汽燃气轮机的参数设计时，可以参考本文得出的最佳参数值。 关键词 :STIG，Aspen plus，注蒸汽比，最佳状态点 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/