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| 1 | 苎麻遗传转化再生体系的建立显示文摘苎麻(BoehmerianiveaL.Guad)是荨麻科苎麻属宿根型草本植物,主要分布在热带和亚热带地区,为我国特产,是重要的纺织纤维和饲料作物。由于苎麻为杂合体,其遗传背景十分复杂,有性杂交等常规方法难以取得育种上的突破,因此,探讨利用基因工程技术改良苎麻品种具有重要意义。本研究以苎麻品种圆叶青叶盘为外植体,选用MS培养基为基本培养基,附加激素BA、IAA、GA3和NAA,通过研究不同激素浓度组合对外植体愈伤诱导及不定芽分化的影响以及不同激素配比对生根的作用,建立了较好的遗传转化再生体系。试验结果表明圆叶青叶盘最适诱导愈伤培养基为MS+6-BA2.0mg/L+GA30.4mg/L+IAA0.2mg/L+蔗糖30g/L+琼脂7.5g/L;分化培养基为MS+6-BA2.0mg/L+GA30.4mg/L+蔗糖30g/L+琼脂7.5g/L;小苗的最佳生根培养基为MS+NAA0.2mg/L+IAA0.1mg/L+蔗糖30g/L+琼脂7.5g/L。在抗生素浓度梯度筛选实验中获得50mg/L卡那霉素可以抑制叶盘的分化;40mg/L卡那霉素可以抑制再生植株的生根。筛选出的遗传转化再生体系,为进一步利用基因工程技术对苎麻进行遗传改良打下基础。 | 孔华 郭安平 章霄云 姚庆荣 郭运玲 贺立卡 Kong Hua Guo Anping Zhang Xiaoyun Yao Qingrong Guo Yunling He Lika | 2006 | 分子植物育种2006，4，2： | 16 |
| 2 | 21世纪建筑的梦想--与伊东丰雄的对谈显示文摘伊东丰雄的建筑生涯开始于对“新陈代谢派”(Metabolism)的憧憬与失落。彷徨之际,来自篠原一男“机器的丛林”的暴力美学如同一副回归本真的兴奋剂,进而开启了伊东建筑作品的帷幕。40多年来伊东丰雄持续的创作经历,犹如一幅当代日本建筑发展的全景, | 郭屹民 伊东丰雄 宗形宽文 郭皓阳 Julia Lika Yee 钱晨 | 2017 | 建筑学报2017，，7： | 7 |
| 3 | Health Impact Assessment of Air Pollution in Some Regions in Albania显示文摘 | Mirela Lika (Cekani) | 2012 | Journal of Life Sciences2012，6，9： | 3 |
| 4 | Visual Tracking by Adaptive Kalman Filtering and Mean Shift 显示文摘 | Vasileios K Christophoros Nikou Aristidis Likas | 2010 | Springer-Verlag Berlin Heidelberg2010，6040，： | 1 |
| 5 | Design and characterization of colon- pecific drug delivery system containing paracetamol nicrosponges显示文摘 | likas J Ranjit S | 2011 | Arch Pharm Res2011，34，5： | 1 |
| 6 | A novel method for automated EMG decomposition and MUAP classification 显示文摘 | Katsis CD Goletsis Y Likas A | 2006 | Artificial Intelligence in Medicine2006，37，1： | 1 |
| 7 | A clustering method based on boosting显示文摘 | FROSSYNIOTIS D LIKAS A STAFYLOPATIS A | 2004 | Pattern Recognition Letters2004，25，1： | 1 |
| 8 | Visual tracking using the Earth mover's distance between Gaussian mixtures and Kalman filtering显示文摘 | Karavasilis V Nikou C Likas A | | 0，，04： | 1 |
| 9 | The rain max K-means clustering algorithm 显示文摘 | Grigorios Tzortzis Aristidis Likas | 2014 | Pattern Recogmi lion2014，，： | 1 |
| 10 | The global K-menas clustering algorithm显示文摘 | Likas A Vlassis M Verbeek J | 2003 | Pattem Recognition2003，36，2： | 1 |
| 11 | Shared kernel models for class conditional density estimation显示文摘 | Titsias M K Likas A C | 2001 | IEEE Transactions on Neural Networks2001，12，5： | 1 |
| 12 | Multiple view clustering using a weighted combination of exemplar-based mixture models显示文摘 | Tzortzis G Likas A | 2010 | IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering2010，21，12： | 1 |
| 13 | Bayesian feature and modelselection for Gaus sian mixture models 显示文摘 | Constantinopoulos C Titsias M K Likas A | 2006 | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence2006，28，6： | 1 |
| 14 | A spatially constrained mixture model for image segmentation显示文摘 | Blekas K Likas A Galatsanos N P | 2005 | IEEE Trans on Neural Networks2005，16，2： | 1 |
| 15 | A classadaptive spatially variant mixture model for image segmentation显示文摘 | Nikou Christophoros Galatsanos Nikolaos Likas Aristidis | 2007 | IEEE Transactions on Image Processing2007，16，4： | 1 |
| 16 | The global K-means clustering algorithm显示文摘 | Likas A Vlassis M Verbeek J | 2003 | Pattern Recognition2003，36，2： | 1 |
| 17 | The global k-means clustering algorithm 显示文摘 | Likas Vlassis M Verbeek J | 2003 | Pattern Recognition2003，36，2： | 1 |
| 18 | The Global k-Means Clustering Algorithm显示文摘 | Likas A Vlassis N Verbeek J J | | 0，，： | 1 |
| 19 | The global K means clustering algorothm 显示文摘 | Likas A Vlassis M Verbeek J | 2003 | Pattem Recognition2003，36，2： | 1 |
| 20 | The global k-means clustering algorithm显示文摘 | Likas A Vlassis N Verbeek J | 2003 | Pattern Recognition2003，36，2： | 1 |
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