1A、2D、4D、5A、5D和7A染色体上的分子标记存在多效性,其中2D(wmc170)和4D(barc308)染色体上与幼苗性状QTL紧密连锁的分子标记(wmc170和barc308)也与旗叶性状QTL紧密连锁。
为发掘与小麦穗部性状相关的QTL,利用普通小麦BS366与白玉149杂交组合培育的73个DH群体为材料,构建了点击此处一套包含232个杂交组合的小麦永久F_2群体,基于90K SNP芯片标记构建了高密度遗传图谱,并利用该图谱对2个环境下的穗长、小穗数、穗粒数和千粒重进行QTL定位。结果发现,所构建的图谱总长19 533 cM,含有8 726个SNP标记,平均标记距离为2.24cM。结合群体基因分型结果,8 726个SNP标记合Tanespimycin说明书并为3 078个BIN标记,其中A基因组有1 283个(41.7%),B基因组有1 188个(38.6%),D基因组仅有607个(19.7%);共检测到96个QTL,分布在除3B和6B以外的19条染色体上,其中,控制穗长、小穗数、穗粒数和千粒重的QTL分别有20、59、6和11个,单一QTL可解释0.15%～1CAL-101生产商2.34%的表型变异。51个QTL加性效应为正值,表明其加性效应来自于母本BS366;45个QTL加性效应为负值,表明其加性效应来自于父本白玉149。23个QTL的表型变异解释率大于5%,为主效QTL。
针对深度神经网络(DNN)中可解释性导致模型信息泄露的问题，证明了在白盒环境下利用Grad-CAM解释方法产生对抗样本的可行性，其次提出了一种无目标的黑盒攻击算法——动态遗传算法。