8篇关于种质资源的计算机毕业论文

今天分享的是关于种质资源的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到种质资源等主题,本文能够帮助到你

辽宁省农作物种质资源信息系统设计与开发

这是一篇关于辽宁,种质资源,系统开发,系统设计的论文, 主要内容为现在，我国各个省市陆续在建设种质资源信息化系统，绝大部分是网络版，也有少数的单机版，辽宁省已经收集整理了大量的农作物种质资源数据，需要设计并开发一套辽宁省农作物种质资源信息系统，以达到种质资源数据信息的共享，实现统一对种质资源数据信息的整理、维护和管理。当今，随着网络技术和数据库技术的完善和快速发展，这些技术能够实现辽宁省农作物种质资源信息系统的设计与开发，使农作物种质资源数据的应用满足各种用户的需求。本论文以填补辽宁省农作物种质资源信息系统建设的空白，为种质资源数据的收集、整理、共享与库房空间模拟管理提供一些规范的信息化工具为目标，研究如何建立一个完整的辽宁省农作物种质资源信息系统，把种质资源数据信息发布在互联网上，大大提高农作物种质资源的利用效率，为政府、育种者、农业生产部门、种质资源研究者和重大科技攻关项目提供公益性服务和决策性数据支撑。本论文开发程序语言采用C#，采用SQL Server2008版作为LGRIS平台的数据库管理系统。windows2003server作为服务器运行环境，操作系统运行环境为Windows2000/2003/XP。网站开发工具选择Macromedia Dreamweaver8，图形处理软件选择photoshop。采用B/S（Browser/Server）架构和C/S（Client/Server）架构。本论文进行了可行性分析、用户需求分析、系统设计和系统开发等设计与研发过程，构建了LGRIS（LiaoNing Crop Germplasm Resources Information System）辽宁省农作物种质资源信息系统的基本架构，而且实现了各个功能性模块相对应的功能，比如种质资源数据的浏览、查询、数据信息维护和种质资源库房管理空间模拟等。本论文的最后进行了阶段性总结，提出了辽宁省农作物种质资源信息系统今后要继续研究的内容。

基于知识图谱的种质资源数据可视化研究

这是一篇关于小麦,玉米,知识图谱,种质资源,可视化的论文, 主要内容为我国作物种质资源种类多、数量大、分布广。当前,如何对种质资源领域中分布广泛、关系复杂的海量数据信息进行统一管理和准确查询仍然是一个难以解决的问题。因此,将知识图谱技术引入作物种质资源领域,通过图的形式直观地描述各类属性及其之间的关系,能够提升信息查询的准确性和高效性,同时提高作物种质资源的利用率。本文以河南省最常见的小麦、玉米两种作物的种质资源为研究对象,利用Python开发工具,结合图数据库Neo4j构建了结构清晰、关联性强的河南省小麦、玉米种质资源知识图谱,并搭建了基于知识图谱的种质资源数据可视化系统。论文主要的研究内容如下:(1)数据获取与清洗。从作物产业垂直网站、在线百科全书、开放知识库、中国作物种质资源信息网获取河南省小麦和玉米品种数据及各个实体之间的关系。为消除原始数据的杂乱性,重复性和不完整性,采取删除法、回归填充、均值填充、K-近邻算法等方法对缺失数据进行填充,对其孤立点进行识别与删除,完成数据的清洗。与此同时,采用Python的Pandas、Numpy工具包和LTP工具完成对小麦和玉米数据的预处理。(2)知识图谱构建。将知识图谱的构建技术应用到河南省农作物小麦、玉米的知识图谱构建中。根据小麦、玉米作物专业知识的特点,采用自底向上的思想对知识库本体进行设计,通过知识抽取将实体、关系、属性进行抽取,并整理成三元组形式,然后以图数据库为媒介,将三元组导入到数据库中,以此构建了结构清晰、关联性强的小麦、玉米种质资源知识图谱。该图谱共有实体2871个,关系17092个,属性142个,能够直观表示出实体与属性间的关系,在查询和存储数据中具有优势。(3)搭建基于知识图谱的种质资源数据可视化系统。为了代码开发的逻辑性,采用MVC模式作为基本设计模式,支持使用Cypher语言进行可视化查询,借助D3.js控制视觉效果,利用前后端分离架构和Spring boot框架,设计并开发了河南省小麦、玉米种质资源数据可视化系统,实现了知识的可视化操作,从而推动种质资源知识的普及。本文对小麦和玉米种质资源数据的知识图谱构建可视化开展研究并搭建了基于知识图谱的种质资源数据可视化系统。系统不仅能对河南省小麦、玉米种质资源知识进行管理,还能用多种查询方式搜索到对应的知识并进行可视化展示。研究的开展与应用能够有效提高河南省作物种质资源的数据共享和利用率,在发挥种质资源数据资产最大效能、促进河南省作物生产发展等方面具有十分重要的研究意义。

西甜瓜分子育种实验室资源信息管理系统的设计与实现

这是一篇关于西甜瓜,种质资源,实验室信息管理,WEB系统的论文, 主要内容为网络信息技术发展迅猛,使各行各业与计算机密不可分。建立实验室管理系统,实现管理信息化、规范化是各高校实验室的主要目标之一。建立实验室管理系统不但能够提高实验室管理的工作效率,也加强了实验室科研成果的交流与分享,从而实现实验室教学管理的便捷化、信息化。本研究中,西甜瓜分子育种实验室管理系统是集资源搜索、项目查询、种质资源查询、通知消息发布于一体的实验室管理平台,目的是为了让学生能够实现实验室资料、器材、项目的共享,使教师对学生、实验室种质资源、实验室器材、实验室科研成果的管理更为便捷。本研究结果如下:(1)通过前期调查,西甜瓜分子育种实验室资源信息管理系统的设计需求主要包括使实验室药品器材、种质资源、菌种资源、分子标记的管理信息化、规范化。(2)经过不同技术的对比分析,择优选取了适合该管理系统的主要技术,主要包含Web设计模式、B/S架构、C语言、MVC框架、MYSQL数据库等,通过利用以上相关技术进行服务器搭建、系统前端开发、后台程序开发,最终构建了西甜瓜分子育种实验室资源信息管理系统。(3)西甜瓜分子育种实验室资源信息管理系统为了满足师生的需求,利用模块图、用例图、流程图、类图、时序图等设计了六大主要功能模块,共19个子模块。(4)该西甜瓜分子育种实验室资源信息管理系统设定了多用户可以远程操作的模式。管理员赋予权限的用户可以随时随地进行信息汇总,系统将实时更新数据。(5)该研究实现了西甜瓜课题组高效信息管理,包括规范学生管理、简化整理实验数据、实时下发课题组通知,提升了实验室资源管理的高效化、规范化。(6)该西甜瓜实验室管理系统的种质资源管理摆脱了传统系统枯燥的文字描述,可以上传十张相关典型照片,方便用户查看与下载。与此同时,该系统可以保存超过5000万条数据记录,即使上传大量的数据和图片网速和数据库依然能够保持稳定。

甘蔗种质资源数据库的建立和应用

这是一篇关于甘蔗,种质资源,亲缘关系图谱,数据库的论文, 主要内容为随着农作物种质资源数量的不断增加,种质资源交流的日益频繁以及种质资源利用的逐步深入,农作物种质资源数据库的建设对农作物的应用研究和基础性研究以及对品种改良至关重要。我国甘蔗种质资源数据存在资源保存分散、规范化处理不到位等问题,导致数据滞后、数据信息网络设施薄弱、数据共享利用困难。因此,对现有的甘蔗种质资源信息进行收集和规范化处理,并建立甘蔗种质资源查询系统,对促进甘蔗新品种育种进程和提高种质资源利用有重要意义。本数据库以Java Script为开发语言,基于SSM框架和TOMCAT运行环境建立甘蔗种质信息的查询系统,并以网址http://8.142.34.78:81/www/index.html公开。通过文献和纸质数据的查阅,收集了1129份主要甘蔗栽培品种的种质材料信息,参考《甘蔗种质资源描述规范和数据标准》对种质信息进行规范化处理、录入,构建了开放可供查询的甘蔗种质数据库。本数据库实现了甘蔗种质遗传资源信息的浏览、查询以及网络交互,并且根据种质资料绘制了甘蔗亲缘关系图谱和甘蔗育成种质分布图,全面地展现了我国甘蔗遗传资源分布和发展现状。甘蔗种质数据库的建立将在科研、育种及科普等领域起到重要作用。

甘蔗种质资源数据库的建立和应用

大麦种质资源数据库系统的设计与实现

这是一篇关于种质资源,DNA指纹图谱,SpringBoot,Vue.js的论文, 主要内容为大麦是我国重要的粮饲作物,其种质资源工作产生的数据量与日俱增,传统的种质资源管理方式已无法满足当今的研究需求。本文基于课题组收集的大麦种质资源,建立大麦种质资源数据库系统,实现种质资源高效管理、信息化鉴定与数据分析,为课题组后续研究打下坚实基础,对缩短项目周期具有实际意义。本文主要工作如下:(1)表型测定分别于2020年、2021年测定406份大麦材料8个主要农艺性状在两个试验地的表型值。(2)群体遗传进化分析通过SLAF-seq技术完成大麦材料简化基因组测序,获取群体SNP位点,构建系统发育树,并完成群落结构分析。(3)DNA指纹图谱构建筛选出1,158个高质量SNP位点,提出一种计算其最优组合的方法并通过该方法计算出用于鉴别406份大麦种质资源的包含37个SNP位点的最优组合,构建DNA指纹图谱,成功开发KASP分子标记。(4)大麦种质资源数据库系统的设计与实现采用B/S架构,基于Spring Boot、My Batis-Plus、Vue.js框架及MySQL数据库,建立大麦种质资源数据库系统。

竹类种质资源缺失数据填补方法研究

这是一篇关于竹类植物,种质资源,数据清洗,缺失数据填补的论文, 主要内容为竹类植物以其生长速度快、产量高以及强度大等特点逐渐成为木质材料的替代品,在工程原材料领域占据了相当重要的地位。竹类种质资源是挖掘和培育优异竹类植物的重要基础,然而在竹类种质资源数据采集和保存中,难免会存在一些缺失数据,给竹类种质资源数据挖掘带来了极大挑战。基于以上背景,本文为解决竹类种质资源数据挖掘过程中数据缺失的问题,以竹类种质资源不完整数据为研究对象,基于AP聚类与KNN算法,重点解决竹类种质资源缺失数据填补中的两个关键问题——动态处理竹种数据缺失问题和竹种缺失数据KNN填补设定K值问题,采用IAP聚类动态更新聚类结果并对KNN填补做了改进,开发了基于Spring Boot框架的竹类种质资源数据分析系统。主要工作如下。(1)分析了数据清洗技术及流程,探讨了数据缺失问题和缺失数据的清洗方法。首先对数据缺失原因、数据缺失模式和数据缺失机制进行了详细描述,然后对缺失数据的常用清洗方法进行了对比分析,最后比较了AP聚类和KNN算法的优点与缺陷,基于AP聚类的稳定性表现和KNN算法的良好性能,得出了KNN填补法是最适合竹类种质资源缺失数据的清洗方法。(2)研究了竹类种质资源缺失数据填补方法。在AP聚类和KNN填补算法的基础上,提出了基于IAP-SKNN的竹种缺失数据填补方法,首先采用IAP聚类动态更新聚类结果来充分利用数据的完整信息,其次改进KNN填补使其能在不设定K值的情况下也能将填补数据快速收敛。最后通过实验,与其它5种KNN填补算法作对比,平均填补误差从16.5%到53%得到不同程度降低。同时选取填补的缺失率为15%的竹种完整数据进行分类,分类精度达到93.25%,验证了IAP-SKNN良好的填补性能。(3)研发了竹类种质资源数据分析系统。采用Spring Boot 2.0框架,结合My SQL数据库、Echarts开源可视化插件以及Elasticsearch开源全文搜索引擎等,基于IAPSKNN算法,设计开发了竹类种质资源数据分析系统,包括竹种数据录入管理模块、竹种数据清洗模块、竹种数据分析模块以及系统用户管理模块等。利用该系统与竹种数据库实时连接处理分析了竹种缺失数据并实例验证了方法和技术的有效性。避免了因数据缺失而对竹种数据分析挖掘造成的困难,有助于信息化系统高效分析管理竹种数据。