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'Selfing der Mutante app1 mit Nipponbare konstruiert. Innere Glumsschrumpfung begann in der F2-Population zu erscheinen, was mit dem Mendelschen genetischen Segregationsverhältnis übereinstimmte. Es wurde bestätigt, dass,Das Merkmal der app1 kontrollierenden inneren Glum-Mutation wurde durch ein Allel reguliert und gehörte zum Qualitätsmerkmal. Die einzelne Pflanze der Reisglumschrumpfung in F2 Segregationspopulation wurde ausgewählt und genotypisiert. Schließlich wurde das Gen, das die Schrumpfung von Reiskorn steuert, fein im 13,2kb Intervall des Reischromosoms 3 lokalisiert. Die Kandidatengene wurden im feinen Mapping-Intervall abgefragt, und einige Fragmente wurden im Promotor-Bereich der Kandidatengene durch Sequenzierungsvergleich gefunden. Das Kandidatengen LOC wurde weiter durch quantitative Echtzeit-Fluoreszenz PCR bestätigt. Os03g1614 ist ein verwandtes Gen, das Glumschrumpfung in Reis kontrolliert. Der Mutantencharakter, der in dieser Studie gefunden wurde, ist ein neu entdeckter Mutationstyp, und eine solche Mutation wird seine Expression reduzieren, was den Weg ebnet, die Funktion des osmads1 Gens in der Organogenese und Entwicklung von Reisblumen zu erforschen.'
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用日本裸体构建的突变体app1的自交。内部颖壳收缩开始出现在F2群体中，这与孟德尔的遗传分离率一致。经证实：,app1控制内部glum突变的性状由一个等位基因调控，是品质性状的一部分。选择F2分离群体中的单株水稻颖壳收缩进行基因分型。最后，控制水稻籽粒收缩的基因在水稻3号染色体的13.2kb区间被精细定位。在精细定位区间内查询候选基因，通过测序比较在候选基因的启动子范围内发现部分片段。通过实时荧光定量PCR进一步确认候选基因LOC。Os03g1614是一个控制水稻颖壳收缩的相关基因。本研究中发现的突变性状是一种新发现的突变类型，这种突变将降低其表达，为研究osmads1基因在水稻花器官发生和发育中的功能奠定了基础。。
'Der Zweck der Kartierungsforschung ist es, die Gene zu finden, die die Zielmerkmale steuern. Wenn das Kandidatengen identifiziert wird, besteht der nächste Schritt darin, das Zielgen auf dem Chromosom zu klonen. Kartenbasiertes Klonen bezieht sich auf die Methode, das Zielgen auf der spezifischen Position des Chromosoms entsprechend der engen Verknüpfung zwischen dem Zielgen und molekularen Markern zu lokalisieren und schließlich das Zielgen zu klonen. Diese Methode muss weder die Nukleinsäuresequenz des Zielgens im Voraus kennen noch wissen, wie das Zielgen exprimiert wird. Bisher hat die kartenbasierte Klontechnologie viele Zielgene erfolgreich isoliert. In 2018 fand Feng-Fan eine pulverförmige Embryomastoidmutante mit undurchsichtigem Endosperm in der Maiskeimplasma-Ressourcenbank. Nach der Analyse ist diese Mutante auf eine Abnahme von α- und β-Gliadin zurückzuführen, aber nicht auf eine Zunahme von Gliadin. Nach der Analyse der mutierten Keimplasma-Ressourcenbank nach Maischip-Genotyp wurde das mutierte Gen im Intervall von ca. 30cm auf Maischromosom 7 lokalisiert. Durch Vergleich der Mutante 3901 mit der O2 Mutante konnte bestätigt werden, dass das mutierte Gen aus dem O2 Allel mutiert war. Nach der Sequenzierung und dem Vergleich dieser Mutante wurde festgestellt, dass die Mutante aufgrund des Verlustes einer Sequenz von O2 Transkript eine ORF Frameshift und eine frühe Beendigung der Translation verursacht. Unter Verwendung von O2-spezifischen Antikörpern, um das Gesamtprotein des mutierten Getreides nachzuweisen, wurde das O2-Protein in der Mutante nicht nachgewiesen, da das O2-Protein im Voraus von Organismen zersetzt wurde. In 2021 fand Chen Xiaodong eine Mutante mit anormalem oder fehlendem inneren Glum in den Materialien des Versuchsfeldes der Reiszucht und nannte sie app1. Diese Eigenschaft ist in der vegetativen Wachstumsphase nicht abnormal, aber sie schrumpft oder verliert inneren Glum nach dem Gehen. F1- und F2-Populationen wurden durch Kreuzung und'
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定位研究的目的是找到控制目标性状的基因。确定候选基因后，下一步是在染色体上克隆目标基因。图位克隆是指根据目的基因与分子标记之间的紧密联系，将目的基因定位在染色体的特定位置，最终克隆目的基因的方法。这种方法不需要事先知道目标基因的核酸序列，也不需要知道目标基因是如何表达的。到目前为止，基于地图的克隆技术已经成功地分离出许多目标基因。2018年，冯凡在玉米胚芽血浆资源库中发现了一个胚乳不透明的粉状胚乳突突变体。根据分析，这种突变是由于α-和β-醇溶蛋白的减少，而不是醇溶蛋白的增加。根据玉米芯片基因型对突变的种质资源库进行分析后，突变基因在玉米7号染色体上以约30cm的间隔定位。将突变株3901与O2突变株进行比较，证实O2等位基因的突变基因发生了突变。对该突变体进行测序和比较后，发现该突变体由于O2转录物序列的丢失而导致ORF移码和翻译的提前终止。使用O2特异性抗体检测突变谷物的总蛋白，突变谷物中的O2蛋白未被检测到，因为O2蛋白提前被生物体分解。2021年，陈晓东在稻田材料中发现了一个内颖异常或缺失的突变体，并将其命名为app1。这种特性在营养生长阶段并不异常，但在行走后会收缩或失去内部的阴郁。F1和F2群体是。
'Die codierte Person wählt die Fitness-Funktion aus, um die Fitness zu berechnen. Die Fitness bestimmt die Möglichkeit zur Reproduktion. Je nach Eignung wird die Selektionsoperation durchgeführt, um die ausgezeichnete Einzelperson auf der aktuellen Insel als Elternteil für Nachkommen auszuwählen. In diesem Optimierungsalgorithmus bezieht sich der genetische Algorithmus auf die Crossover-Operation, die die Chromosomen der Eltern für die Kettencodeabschneidung auswählt, die zweite Hälfte des Segments austauscht und zu neuen Individuen rekombiniert.,Die Nachkommen nach Crossover-Operation führen Mutationsoperationen durch, das heißt, ein Bit-Code des Chromosoms wird umgekehrt. Der genetische Algorithmus mehrerer Inseln reproduziert Genindividuen durch wiederholte geeignete Selektions-, Crossover- und Mutationsoperationen, um die optimalen Genindividuen mit hoher Anpassungsfähigkeit an die Umwelt zu erhalten. MIGA-Flussdiagramm ist wie folgt:'
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编码人员选择适应度函数来计算适应度。健康决定生育能力。根据适用性，执行选择操作以选择当前岛屿上的优秀个体作为后代的父母。在这种优化算法中，遗传算法指的是交叉操作，它选择父代的染色体进行链码剪切，交换片段的后半部分，并将它们重组为新的个体。,交叉手术后的后代进行变异操作，也就是说，染色体的一个位代码被反转。多岛遗传算法通过反复的适当选择、交叉和变异操作来复制基因个体，以获得对环境具有高度适应性的最优基因个体。MIGA流程图如下：。
'Im 1975 kombinierte Professor Holland natürliche Selektion mit künstlicher Intelligenz und abgeleitetem genetischem Algorithmus (GA). Nachahmung des genetischen Reproduktionsmechanismus der biologischen Welt und mit Hilfe des Gesetzes der" Überleben des Stärkeren", Professor Holland stellte eine Methode zur Suche zwischen Populationen und Informationsaustausch zwischen Individuen zur Verfügung, die auf den Optimierungslösungsraum angewendet wurde, die Individuen kodiert und die kodierten Individuen selektiert, kreuzt und mutiert. Die optimalen Ergebnisse werden in der neuen Artengruppe durch Iteration gefunden. Basierend auf dem traditionellen genetischen Algorithmus verbesserten die japanischen Wissenschaftler kanekom, Miki und Hiroyasu die parallel verteilten genetischen Algorithmen (pdgas) und schlugen den genetischen Algorithmus für mehrere Inseln vor [78]. Michael [79] und Li Feng [80] zeigten, dass der genetische Algorithmus mit mehreren Inseln eine bessere globale Suchfähigkeit und Recheneffizienz durch Verbesserung des genetischen Algorithmus hat.,Der Betrieb des Multi Island genetischen Algorithmus erfordert zuerst eine Genkodierung. Die Genkodierung bezieht sich hier auf die Lösung des Problems, das heißt, das Genindividuum im Algorithmus, das auch Chromosom genannt werden kann. In diesem Papier wird Graukodierung als Chromosomenkodierungsmethode verwendet, und die Kodierungsmethode ist wie folgt:'
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1975年，霍兰教授将自然选择与人工智能和衍生遗传算法（GA）相结合。模仿生物世界的遗传繁殖机制，并借助“进化定律”强者的生存“，Holland教授提供了一种在群体之间搜索和个体之间交换信息的方法，该方法应用于优化解空间，对个体进行编码，并对编码的个体进行选择、交叉和变异。通过迭代在新物种群中找到最优结果。在传统遗传算法的基础上，日本科学家kanekom、Miki和Hiroyasu改进了并行分布式遗传算法（PDGA），并针对几个岛屿提出了遗传算法[78]。Michael[79]和Li Feng[80]通过改进遗传算法，证明了多岛遗传算法具有更好的全局搜索能力和计算效率。,多岛遗传算法的运行需要首先进行基因编码。这里的基因编码指的是问题的解决方案，即算法中的基因个体，也可以称为染色体。本文采用灰色编码作为染色体编码方法，编码方法如下：。