摘要：ASIP、MC1R和TYR是与动物毛色性状相关的重要候选基因,为了探究ASIP、MC1R、TYR基因多态性及其与贵州白水牛白色被毛之间的关系。本研究以贵州白水牛(20头)和其他毛色水牛(60头)为试验材料,针对3个基因的外显子和部分非编码序列设计引物,利用DNA池作为模板进行扩增测序,对ASIP、MC1R和TYR基因多态性与贵州白水牛被毛之间的关系做了初步探讨。结果发现,在这3个基因中均没有发现特异性的插入/缺失突变,在贵州白水牛ASIP基因的启动子中发现了突变位点:Promoter-A147T和Promoter-A235G;在MC1R基因中筛选到1个错义突变exon1-T843C,TYR基因中筛选出2个错义突变exon1-G826A、exon5-T70C,以及1个同义突变exon3-A83G。这3个基因的SNP位点在扩大样本验证时发现不具有毛色特异性,研究初步表明,ASIP、MC1R、TYR基因的多态性位点不能解释贵州白水牛毛色的特殊变异,为以后对贵州白水牛的毛色的进一步研究奠定了基础。

摘要：目的为快速准确识别消费者对产品意象的认知,提出一种基于分类器链的产品意象识别方法。方法首先,构建产品意象数据集,通过相似性聚类和网络爬虫得到产品意象词与产品图像,在此基础上,进行产品意象实验,获得消费者对于产品意象的认知,构建产品意象数据集;然后,提取图像特征,利用卷积神经网络Rest Net50提取产品图像特征;最后,使用分类器链算法构建产品意象识别模型,提出基于混淆矩阵与条件熵的分类器链标签顺序确定方法,确定产品意象标签顺序。结论为了验证所述标签顺序确定方法在识别产品意象中具有优越性设计了对比实验。实验结果表明,相较于其他方法,基于分类器链的产品多标签意象识别方法考虑了标签的识别结果与相关关系,能显著提升模型对于产品多标签意象的预测性能。