冰草种质资源描述规范和数据标准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787109116771

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• 冰草
• 种质资源
• 植物学
• 生物多样性
• 农业科学
• 数据库
• 数据标准
• 规范
• 遗传资源
• 植物遗传资源

《冰草种质资源描述规范和数据标准》图书简介 本书聚焦于冰草属植物的种质资源保护、描述和数据管理，旨在为全球范围内的冰草研究、育种和保护工作提供一套科学、统一和可操作的标准体系。 --- 第一部分：冰草种质资源的战略意义与研究现状 第一章：冰草属（Puccinellia）概述及其生态重要性 冰草属植物是高寒、半干旱和盐渍化地区生态系统中的关键组成部分，具有极高的生态适应性和生物多样性价值。本书首先对冰草属植物的系统分类学、地理分布及其在维持区域生态平衡中的核心作用进行深入阐述。冰草多为多年生禾本科植物，以其卓越的耐逆性（特别是耐寒、耐旱、耐盐碱）而闻名，是修复受损草地、改良盐碱地和发展旱地畜牧业的理想先锋物种。 第二章：全球冰草种质资源的现状与挑战 随着气候变化和人类活动的加剧，许多地区的特色冰草种质资源正面临灭绝或基因漂变（Genetic Erosion）的风险。本章详细梳理了当前全球主要冰草种质资源圃、基因库（如国际草资源中心、国家级种质库）的保存现状，分析了现有数据记录的碎片化、描述标准不统一、信息互操作性差等核心问题。特别强调了建立统一描述规范的紧迫性，以确保遗传信息的准确捕获和有效利用。 第三章：种质资源描述在现代育种中的作用 现代生物技术和分子育种的飞速发展，对种质资源描述提出了更高的要求。精确的表型和遗传信息是筛选优良种质、加速新品种育成的前提。本章探讨了如何通过系统化的描述数据，构建高效的“表型-基因型”关联模型，加速对耐逆性、饲用价值和抗病性等重要农艺性状的挖掘。 --- 第二部分：冰草种质资源描述规范：理论构建与实践指南 第四章：描述规范的设计原则与理论基础 本书的核心内容建立在一系列严谨的科学原则之上，包括：最小必要性原则、国际通用性原则、可重复性原则和数据完整性原则。 描述规范的构建借鉴了国际植物遗传资源描述标准（如《国际植物遗传资源描述规范》—IPGRI Standards）的先进经验，并针对冰草属的生物学特性进行了针对性调整和优化。 第五章：冰草种质描述性状集（Character Set）的构建 本章详细列出了冰草属种质资源描述所应包含的全部性状类型，并将其划分为三大类，每一类都给出了明确的度量方法和标准化的代码： 1. 基本信息（Accession Information）： 采集地点的地理坐标（经纬度、海拔）、采集时间、原始提供者、保存历史等强制性信息。 2. 形态与生长性状（Morphological and Growth Traits）： 包括株高、分蘖数、叶片长度与宽度、穗部特征（穗长、小穗密度）、生物学性状（如初花期、成熟期、越冬能力）等核心农艺性状的精确描述方法。特别针对盐渍地适应性，设计了耐盐胁迫指标的量化标准。 3. 生态与抗逆性状（Ecological and Stress Tolerance Traits）： 详细界定了不同盐浓度梯度下（如NaCl溶液浓度）、不同温度胁迫（如-15°C短期冻害）下种质的存活率、生物量变化及生理指标（如叶绿素含量、脯氨酸积累量）的记录规范。 第六章：定性性状与定量性状的量化与编码 针对冰草资源中大量存在的定性描述（如“抗病等级”、“生长习性”），本书提供了科学的量化等级划分体系（例如，采用1到9级评分系统），确保不同研究人员在不同时间地点记录的数据具有可比性。对于连续变化的定量性状，明确了测量工具和记录精度要求。 --- 第三部分：冰草种质数据标准与信息管理系统 第七章：数据结构与信息模型设计 本书提出了一个基于关系型数据库的冰草种质信息数据模型（Data Model）。该模型采用模块化设计，将描述数据、分子数据和鉴定数据有效关联。详细阐述了数据字段的命名规范、数据类型定义（如字符串、整数、浮点数、日期格式）以及数据间的逻辑关系（主键、外键设定），为建立集中化的信息管理系统（Gene Bank Information System）奠定了坚实的基础。 第八章：元数据（Metadata）标准与互操作性 元数据是实现数据共享和互操作性的关键。本章重点介绍了冰草资源描述所必需的元数据元素集，遵循国际上被广泛认可的元数据标准框架（如Dublin Core的扩展应用）。通过严格的元数据标注，可以确保全球范围内的不同数据库之间，能够准确理解和检索到彼此的冰草种质信息。 第九章：数据质量控制与验证流程 描述数据的准确性直接决定了育种的成败。本章构建了一套详细的数据质量控制（Data Quality Control, DQC）流程，包括： 1. 输入验证： 确保数据符合预设的范围和格式。 2. 一致性检查： 检查不同性状间的逻辑矛盾（如，生长发育期与采集月份的矛盾）。 3. 野外复核机制： 建立跨机构间的数据交叉验证和仲裁机制。 第十章：未来展望：数据标准在生物信息学中的应用 最后，本书展望了该描述规范和数据标准在未来研究中的应用前景。清晰、标准化的数据是进行大规模表型组学（Phenomics）分析、利用人工智能和机器学习技术预测育种值（GEBVs）的基石。本标准的推广实施，将极大地提升全球冰草种质资源的数字化管理水平和利用效率，为应对环境挑战和保障粮食安全贡献重要力量。 --- 本书适合对象： 植物遗传资源保护机构的专业人员、草地科学与植物育种领域的研究人员、研究生，以及致力于环境修复和耐逆作物开发的农业技术推广人员。

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