上海市科委科技攻关项目(03DZ19314)
- 作品数：6 被引量：51H指数：4
- 相关作者：孟虹华来庆胡亚萍熊林平赵胜荣更多>>
- 相关机构：上海交通大学第二军医大学上海市松江区蔬菜技术推广站更多>>
- 发文基金：上海市科委科技攻关项目更多>>
- 相关领域：医药卫生农业科学更多>>
- 番茄环斑病毒的普通RT-PCR和巢式PCR检测方法被引量：5
- 2005年
- 根据番茄环斑病毒(ToRSV)外壳蛋白(CP)基因的保守序列设计了2对引物(引物对I和II),利用RT-PCR分别扩增出预期大小的800bp和580bp的条带,其中引物对II扩增效率较高、特异性较好。以引物对I和II进行2轮PCR扩增,建立了巢式PCR检测方法,其灵敏度比普通RT-PCR提高100～200倍。序列测定和分析表明所测定的序列为ToRSVCP基因的部分序列,在系统关系树上与ToRSV的其他分离物形成一簇,亲缘关系很近。
- 杨翠云于翠沈禹飞代光辉
- 关键词：番茄环斑病毒巢式PCR
- AR-EGARCH模型在疾病指数时间序列建模中的应用研究被引量：3
- 2006年
- 目的探索带有影响因素的疾病指数时间序列建模方法。方法采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究,将主成分回归模型和自回归条件异方差模型结合起来,建立AR(2)-EGARCH(0,2)模型。结果AR(2)-EGARCH(0,2)模型用应变量的过去值、过去误差和自变量的当前值、过去值的线性组合来预测病情,克服了主成分回归模型误差项不独立或存在异方差的缺点,模型取得了较好的预测效果。结论AR(2)-EGARCH(0,2)模型为本研究获得的预测效果较好的时间序列模型,适合于类似时间序列数据的结果预测。
- 华来庆熊林平孟虹申广荣赵胜荣胡亚萍
- 关键词：ARCH模型主成分回归时间序列
- AR-EGARCH模型在疾病指数时间序列建模中的应用研究
- [目的]探索带有影响因素的疾病指数时间序列建模方法。[方法]采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究。将主成分回归模型和自回归条件异方差模型结合起来,建立 AR(2)-EGARCH(0, 2)模型。[...
- 华来庆熊林平孟虹
- 关键词：ARCH模型主成分回归时间序列
- 文献传递
- 番茄灰霉病分子诊断方法研究被引量：4
- 2007年
- 为提供番茄灰霉病的早期诊断技术,应用其病原菌灰葡萄孢种特异片段P729分子标志,建立了PCR检测方法,并进行了实验室和大田现场标本的评价。结果显示番茄灰霉病的分子诊断方法在实验室具有特异、稳定和可靠的特点。比较6种抽提基因组DNA的方法,方法B效果理想。应用建立的分子诊断方法可从0.2μg灰葡萄孢菌丝中获得阳性扩增,具有相当高的灵敏性;大田样本的检测结果说明该方法可用于番茄灰霉病的早期诊断。
- 王娜马雅军代光辉王喆之
- 关键词：番茄灰霉病灰葡萄孢分子诊断
- 烟草环斑病毒的RT-PCR和IC-RT-PCR检测方法研究被引量：14
- 2007年
- 根据TRSV CP基因的保守序列设计引物,RT-PCR和IC-RT-PCR能从TRSV的2个分离物中分别扩增到与预期大小相同的DNA条带,序列测定和分析表明所扩增序列为TRSV CP基因的部分序列,在系统关系树上与TRSV的其他分离物形成一簇,表明所建立的RT-PCR和IC-RT-PCR检测方法是可靠的。
- 杨翠云曹洁于翠高焕利沈禹飞代光辉
- 关键词：RT-PCRIC-RT-PCR
- 自回归模型在黄瓜霜霉病预测中的应用被引量：12
- 2005年
- 目的:探索黄瓜霜霉病发病趋势自回归模型。方法:借鉴传染病常微分SIR模型理论,构造含二次项的黄瓜霜霉病发病趋势自回归曲线模型;用一组黄瓜霜霉病时间序列模拟自回归模型参数,再用另一组黄瓜霜霉病序列进行验证。结果:黄瓜霜霉病一阶自回归模型为I(t+1)=0.0061I(t)(100-I(t))+0.9965I(t)+0.9084,模型的拟合优度检验为:残差平方和为133.1687,决定系数为0.9897,根均方误差为4.0800。一阶自回归模型拟合优度高于二阶自回归模型。结论:模型拟合效果较理想,可以利用该模型对只有发病状况的黄瓜霜霉病时间序列进行预测。
- 华来庆熊林平申广荣孟虹胡亚萍赵胜荣
- 关键词：黄瓜拟合优度检验发病趋势发病状况SIR
- ARIMA模型在黄瓜霜霉病疾病指数时间序列建模中的应用研究被引量：16
- 2006年
- 目的:探索黄瓜霜霉病疾病指数时间序列预测方法。方法:采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列进行研究,通过模型识别、残差方差比较、参数估计及其检验、观察参数之间相关系数矩阵、白噪声检验、模型的拟合度分析等过程。结果:建立了ARIMA(2,2,0)模型:(1+0.487 1B+0.554 7B2)(1-B)2yt=at。ARIMA(2,2,0)模型的预测值误差平方和SSE=0.001822,根均方误差RMSE=0.008 537,且验证数据的预测值与原始值吻合较好。ARIMA(2,2,0)模型为本研究获得的预测效果较好的一维时间序列模型,适合于黄瓜霜霉病的中期、后期预测。结论:通过残差方差定阶法缩小模型选择范围,再结合模型的参数估计、相关系数矩阵、白噪声检验和拟合优度检验最后确定模型的思路,有利于快速准确找到合适的模型。
- 华来庆申广荣熊林平孟虹赵胜荣胡亚萍
- 关键词：ARIMA模型黄瓜霜霉病
