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支持向量机和邻接法在夜蛾科昆虫条码研究中的应用被引量：1: 2012年; 【背景】鳞翅目夜蛾科昆虫种类繁多,目前已经超过3.5万种,绝大多数是农林生产的主要害虫。由于多数近缘属种形态相似,难以鉴定,给农林害虫的防治工作带了很大的困难。DNA条形码技术是一种快速、准确鉴定物种的方法。支持向量机作为一种新的机器学习方法,自1995年被提出以来已经在数据分类和高维模式识别等领域取得不错的效果。【方法】将北京妙峰山采集的58种夜蛾101个样品的COⅠ序列分成3套数据集,分别通过邻接法和支持向量机对其进行验证。【结果】通过对DNA条形码物种鉴定结果的验证表明,邻接法优于支持向量机。但DNA条形码在鉴定夜蛾科的一些近缘种上,效果不佳,如棉铃虫和烟青虫。【结论与意义】DNA条形码作为一种新兴的物种鉴定方法,在分类学上具有很高的应用价值。通过邻接法和支持向量机的比较,虽然支持向量机的成功率低于邻接法,但是其在DNA条形码中的应用是对数据问询方式的一种探索。; 李俊韩辉林高强金倩迟美妍武春生张爱兵; 关键词：DNA条形码夜蛾科支持向量机近缘种

以雾灵山夜蛾科为材料评估进化模型对DNA条码分类的影响被引量：2: 2012年; 为了探究进化模型对DNA条形码分类的影响,本研究以雾灵山夜蛾科44个种的标本为材料,获得COI基因序列。使用邻接法(neighbor-joining)、最大简约法(maximum parsimony)、最大似然法(maximum likelihood)以及贝叶斯法(Bayesian inference)构建系统发育树,并且对邻接法的12种模型、最大似然法的7种模型、贝叶斯法的2种模型进行模型成功率的评估。结果表明,邻接法的12种模型成功率相差不大,较稳定;最大似然法及贝叶斯法的不同模型成功率存在明显差异,不稳定;最大简约法不基于模型,成功率比较稳定。邻接法及最大似然法共有6种相同的模型,这6种模型在不同的方法中成功率存在差异。此外,分子数据中存在单个物种仅有一条序列的情况,显著降低了模型成功率,表明在DNA条形码研究中,每个物种需要有多个样本。; 迟美妍韩辉林高强杨聪慧金倩李俊陈付强武春生张爱兵; 关键词：夜蛾科 COI基因进化模型系统发育树

DNA条形码技术在北京百花山地区夜蛾科物种鉴定中的应用被引量：17: 2012年; 为了探讨DNA条形码技术在夜蛾物种鉴定中的可行性,本研究利用条形码通用引物扩增了北京百花山地区43种夜蛾75个样本的线粒体细胞色素C氧化酶亚基I(mitochondrial cytochrome c oxidase subunitI,COI)基因序列,以Kimura双参数模型进行种内种间遗传距离分析、使用邻接法(neighbor-joining,NJ)和最大简约法(maximumparsimony,MP)分别构建系统发育树,并利用分子序列差异阈值对样本进行分子可操作分类单元(molecular defined operational taxonomic units,MOTU)划分。结果表明:所有夜蛾种类通过系统发育树可以成功区分;种内平均遗传距离(0.03%)远远小于种间平均遗传距离(11.29%);采用较为保守的1%的序列差异阈值将75个夜蛾样本分为42个MOTU,正确率为95%,除了MOTU04包含2个物种外,剩余41个MOTU与形态种呈现一一对应的关系。结果显示,基于COI基因的DNA条形码对于本研究中所涉及的夜蛾具有较好的区分,可以作为一种有效的工具在夜蛾科昆虫物种鉴定中进行应用。; 杨聪慧韩辉林迟美妍金倩武春生朱朝东张爱兵; 关键词：夜蛾分子分类 DNA条形码系统发育树

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迟美妍