第一部分 果实性状鉴定 实验一：樱桃品种果实鉴定 实验二：杏品种果实鉴定 实验三：草莓品种果实鉴定 实验四：桃品种果实鉴定 实验五：葡萄品种果实鉴定 实验六：梨品种果实鉴定 实验七：苹果品种果实鉴定 实验八：板栗品种果实鉴定 实验九：柑桔品种果实鉴定 第二部分 植株性状鉴定 实验十：草莓品种植株性状鉴定 实验十一：葡萄品种植株性状鉴定 实验十二：桃品种植株性状鉴定 实验十三：苹果品种植株性状鉴定 第三部分 育种途径 实验十四：果树资源调查 实验十五：板栗单株选种 实验十六：果树引种 实验十七：桃育种杂交计划的制定 实验十八：桃有性杂交技术 实验十九：葡萄有性杂交技术 实验二十：苹果有性杂交技术 实验二十一：辐射诱变 实验二十二：化学诱变多倍体 第四部分 鉴定方法 实验二十三 花粉发芽及生活力鉴定 实验二十四：根皮率法预先鉴定砧木的矮化效应 实验二十五：果树抗病性鉴定 实验二十六：果树花芽抗寒性鉴定 实验二十七：多倍体鉴定 实验二十八：葡萄丰产性鉴定 实验二十九：花粉发育时期鉴定 实验三十：胚乳发育时期鉴定 第五部分 生物技术 实验三十一：组织培养中培养基的配制与接种 实验三十二：愈伤组织诱导和悬浮细胞系的建立 实验三十三：花药培养 实验三十四：胚乳培养 实验三十五：幼胚培养 实验三十六：原生质体的制备、纯化和融合 实验三十七：遗传转化实验 实验三十八：分子标记技术

第一节 遗传的物质基础（三个经典实验的原理与方法，朊病毒的概念） 第二节 微生物的基因组结构（原核及真核微生物基因组的基本特征） 第三节 质粒和转座因子（质粒的基本特征及类型）

实验一 常用培养基的制备、灭菌与消毒.5 实验二 普通光学显微镜的使用.12 实验三 革兰氏染色法.18 实验四 显微镜直接计数法.21 实验五 微生物接种技术.24 实验六 细菌简单染色法.30 实验七 酸乳中乳酸菌的测定.33 实验八 水中细菌总数的测定.36 实验九 细菌总 DNA 的提取.39 实验十 微生物菌种保藏方法.41 实验十一 微生物遗传实验-抗药性突变株的分离.46 实验十二 大肠杆菌生长曲线的测定.48 实验十三 霉菌的形态观察.50 实验十四 酵母菌的形态观察及死活细胞的鉴定.52 实验十五 新型污水处理絮凝剂——生物絮凝剂的制备.54 实验十六 乳酸菌的分离纯化和酸奶的制作.58 实验十七 金霉素发酵.62

第一节　选择原则和方法 一、选用与人的机能、代谢、结构及疾病特点相似的实验动物 二、选用遗传背景明确，具有已知菌丛和模型性状显着且隐定的动物 三、选用解剖、生理特点符合实验目的的要求的动物 四、选择不同种系实验动物存在的某些特殊反应 第二节　各类实验动物选择索引 一、两栖纲 二、爬行纲 三、鸟纲 四、哺乳纲

第一章 实验室设置及技术原理 第二章 细胞全能性与形态发生 第三章 离体培养下的遗传与变异 第四章 植物组织和器官培养 第五章 植物细胞培养及次生代谢产物生产 第六章 原生质体培养 第七章 植物体细胞杂交 第八章 人工种子 第九章 植物种质资源离体超低温保存 第十章 动物细胞工程概述

第一章 实验室设置及技术原理 第二章 细胞全能性与形态发生 第三章 离体培养下的遗传与变异 第四章 植物组织和器官培养 第五章 植物细胞培养及次生代谢产物生产 第六章 原生质体培养 第七章 植物体细胞杂交 第八章 人工种子 第九章 植物种质资源离体超低温保存 第十章 动物细胞工程概述

动物学是研究动物的生命现象及其发生发展规律的科学。具体地说它既包括形态、解剖 的内容,也包括动物的新陈代谢、生长发育、衰老死亡、遗传进化、与环境的相互关系等内 容。动物学是人类在自然界生存斗争中对动物不断认识、利用与改造的知识总结,所以它是 来自人类的生产实践及科学实验

A 题 DNA 序列分类 2000 年 6 月，人类基因组计划中 DNA 全序列草图完成，预计 2001 年可以完成精确的全序列图，此后 人类将拥有一本记录着自身生老病死及遗传进化的全部信息的“天书”。这本大自然写成的“天书”是由 4

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

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