一、几种容易混淆的中草药识别(三)（论文文献综述）
苏雪飞[1]（2020）在《基于无线声波传感的仿生电子鼻研究》文中进行了进一步梳理电子鼻,是模仿哺乳动物嗅觉的原理而开发出的一种气体检测、分析仪器。电子鼻通过气体传感器阵列记录气体检测对象的广谱响应,使用特征工程和模式识别等技术对其进行分析,从而得到气体检测对象的相关属性。电子鼻技术出现至今得到了飞速的发展,广泛应用于环境检测、食品工业、医疗检测及药材监督等领域。其中,基于传统石英晶振微天平（QCM）的电子鼻因其灵敏度高、成本低、体积小而得到研究开发,被应用于多种检测分析场景,如食品安全监督、呼吸气检测和有毒气体检测等。但是,传统QCM传感器的”三明治”结构和自激振荡的工作方式,限制了其工作灵敏度的提高,检测下限的降低和应用场景的进一步拓展。无导线无电极的QCM-D（WE-QCM-D）技术的出现,有效地解决了传统QCM技术在检测性能与应用场景上的限制,具有更高的检测精度,更低的检测成本,以及可以小型化,进行非接触测量等优点。因此,本课题致力于设计实现基于WE-QCM-D的新型的电子鼻系统,以更加简单、低成本的方式设计实现电子鼻传感阵列,使新型的电子鼻系统具有更多的感知参数、更高的检测识别能力和更灵活的应用场景。本研究在WE-QCM-D传感器的基础上,设计了以分时复用方式工作的WE-QCM-D传感器阵列的硬件电路;然后,基于LabVIEW软件工具,设计实现了对电路装置自动控制和对数据在线采集、计算、显示和存储的检测软件平台;接着,设计制作了气体实验腔室和流路控制部分;最终,设计实现了基于物理多通道、虚拟多通道和混合通道的三套电子鼻气相检测系统。基于WE-QCM-D物理四通道电子鼻系统,通过分时复用共用了大部分的硬件电路和软件,只有检测敏感元件是相互独立的。通过一组易挥发有机气体（VOCs）实验,证明了电子鼻系统对50 ppm的VOCs气体识别分析的能力,并达到了基于k最近邻90.1%的识别率,甚至可以完全识别甲苯和庚醛两种多浓度（10 ppm～50 ppm）的VOCs气体。此外,对实验结果的分析,证明了气体和敏感膜的官能团与分子结构是影响气体吸附能力的重要因素。使单个石英晶振分时复用地工作在不同的谐振频率上,在频率空间上扩展了传感器响应的维度,从而搭建起一套基于WE-QCM-D虚拟多通道的电子鼻系统。通过一组多浓度的VOCs气体实验,证明了基于单个WE-QCM-D传感器的虚拟多通道电子鼻系统对VOCs气体的识别分析能力,并且达到了基于k最近邻97.5%的识别率。基于虚拟多通道的电子鼻可以同时观测传感器的频率和耗散响应,频率响应指纹图谱反映了气体分子在敏感膜上的浓度分布以及气体分子的物理结构属性,耗散响应指纹图谱反映了气体分子的吸附引起敏感膜结构的改变以及气体分子在膜厚度上的浓度分布。继而,证明了单WE-QCM-D传感器在频率上的虚拟通道扩展,不仅增强了其对气体识别的能力还有助于气体吸附机理的分析。最后,在基于WE-QCM-D物理四通道的一个物理通道上,扩展了三个虚拟通道从而搭建起一套基于WE-QCM-D的混合七通道电子鼻系统。设计了一组针对七种中草药顶空气体的气体实验,测试该电子鼻系统对复杂成分气体的检测识别能力,并最终取得了基于支持向量机（SVM）95.2%的识别率。最终,证明了基于物理多通道的电子鼻在虚拟多通道的扩展有助于提高电子鼻系统对气体对象的识别率,而且有利于帮助分析气体的响应过程机理。综上所述,本论文设计实现了基于WE-QCM-D的电子鼻系统,并使用VOCs气体和中草药顶空气体测试了电子鼻系统的性能,在简化了系统结构、降低了成本、缩小检测元件体积的情况下,提高了灵敏度、得到了较高分类准确率,提高了 了基于WE-QCM-D的电子鼻系统的检测分析能力并且拓展了应用前景。
张平[2]（2008）在《中草药的太赫兹光谱鉴别》文中研究指明太赫兹(THz,1THz=1012Hz)波段指的是波长在0.1THz～10THz（波长在3mm～30μm）区间的远红外电磁辐射,其波段位于微波和红外光之间。近年来,由于超快激光技术的发展,为太赫兹脉冲的产生提供了稳定、可靠的光源,使得太赫兹光谱成像技术得到了蓬勃的发展。它以THz辐射作为探测源,利用电光采样或光电导采样方法直接记录THz辐射电场的振幅时间波形,通过傅立叶变换得到测量信号振幅和相位的光谱分布,进而获得材料在THz波段的吸收和色散等信息。中药材质量评价与标准制定研究包括3个方面内容:安全性、真实性与质量优劣评价。众所周知,中药之所以能发挥治病功效,是它所含的物质基础—化学成分对机体作用的结果。由于中药的化学成分极为复杂（包括有机物和无机物）,它的质量优劣评价方法和相应的质控标准长期以来一直是个难题,这也是影响中药现代化的一个主要因素。只有以客观规范的质量评价标准和实验数据表明中药及原料药材的有效性、稳定性和可控性,才能使中药在国际市场上占据一席之地。为此许多人对中药材的质量评价方法进行了广泛深入的研究和探讨。这其中,由于光谱技术是依据中草药中有效成分或特征成分进行鉴别的,可以避免一般鉴别方法的主观性和片面性,能够较为客观的反映药材的内在质量而逐渐受到了人们的重视。其中红外光谱的研究进展最为迅猛。将THz辐射用于中药材研究是对其有效的补充,有益的尝试。将THz辐射用于中药研究有一些特殊的优点。这主要包括:1)中药的大分子振动或转动谱有一部分在THz波段;2)用THz时域光谱技术可以测量中药的色散,有可能作为中药鉴别的辅助指标,而红外光谱仪不能测试色散特性;3)THz辐射具有相干性,有可能得到与位相有关的信息;4)THz辐射脉冲宽度在皮秒到飞秒量级,可以测量中药时域谱和中药瞬态特性。本论文的主要工作分为两部分:第一、应用太赫兹脉冲时域光谱系统对于易混淆的6组中草药进行光谱实验研究。获得各种中草药的太赫兹吸收光谱和数据。观察并分析其光谱间的区别,进行初步鉴别,并为BP神经网络的鉴别和识别建立训练数据集合和测试数据集合。第二、应用BP神经网络技术和基于分形理论对中草药进行鉴别。其一是应用BP神经网络对6组易混淆的中药进行鉴定和识别,通过改变网络的设置,特别是改变其隐含层的数值,提高其识别效果。结果,6组易混淆的中药大多数都得到了很好的鉴别。这为THz光谱技术用于中草药识别和鉴定提供了一种有效的方法。其二是基于分形理论的太赫兹光谱识别,实验中测得了两种中药的太赫兹光谱,算出了它们的盒维数并进行了比较。通过这种方法使不同的药品得到很好的鉴别。这一部分工作为最终使太赫兹光谱识别技术用于实际做出了一定的基础性研究,同时对于太赫兹光谱技术在中药领域的发展前景进行了一定程度的探讨。本论文章节安排如下:论文第一章概述了太赫兹光谱技术的基本内容,包括太赫兹脉冲的产生、探测和太赫兹脉冲所具有的特性。综述了中草药常用的鉴别方法。说明了本选题的意义和本论文所包含的主要工作。论文第二章详细阐述了首都师范大学物理系太赫兹实验室自行搭建的太赫兹系统光路原理,以及实验测量步骤和样品制备等情况。着重讲述了本论文所依据的理论基础,样品光学常数的提取算法。论文第三章主要介绍了人工神经网络的发展概况和误差反传神经网络（BP神经网络）的基本原理,BP神经网络的算法推导,BP神经网络的主要特性和局限性。论文第四章是在采用THz时域光谱技术对易混淆的6组中草药进行实验研究并得到它们在0.2～2.6THz频率范围的特征吸收谱的基础上,首次用BP神经网络方法对这6组中草药的THz吸收光谱进行了训练和识别,通过改变网络设置,特别是改变中间层的数值,识别率多数达100/%,识别结果充分表明,用BP神经网络可以实现对易混淆的中草药识别和鉴定,可以对不同炮制的中药进行鉴别,为THz光谱技术用于中草药识别和鉴定提供了一种有效的方法。论文第五章是介绍了分形的基本概念和分形盒维算法。提出了一种新的太赫兹光谱识别方法。实验中测得了两种中药的太赫兹光谱,算出了它们的盒维数并进行了比较。通过这种方法使不同的药品得到了很好的鉴别。论文第六章是总结了本论文的实验结果和数据处理结果,讨论了太赫兹光谱识别技术在中草药领域的应用前景,以及目前所面临的挑战。
胡科[3]（2020）在《基于深度学习的贝母分类算法研究与实现》文中提出正品贝母资源匮乏,价格昂贵,药用价值高,难以满足临床的需要,因而市场上伪品较多,存在以次充好、以假乱真的问题。而在真伪鉴别的过程中,贝母类药材来源复杂,种类繁多,各种类之间具有不同的外形特征,常人难以辨认,因此如何有效准确的鉴别贝母就变得极其关键。目前,鉴别贝母主要依靠传统性状鉴别、显微鉴别、理化鉴别等方法,传统性状鉴别主观性较强且对操作人员的实践经验要求较高;显微鉴别以观察淀粉粒的显微结构为主,需要破坏样本;理化鉴别预处理工作繁琐,成本较高。本文采用深度学习方法提取贝母外形特征从而达到分类鉴别的目的。为此,本文进行了以下工作:（1）采集贝母样本并进行数据预处理,建立了首个多视角下的贝母图像标准数据集;（2）采用传统机器学习算法实现了贝母的分类,证明了计算机视觉在贝母分类识别上的可行性;（3）引入深度学习方法,基于单视角实现了贝母鉴别分类;（4）为建立更为精准的分类模型,并更好地应用于实际应用场景中,融合多个视角贝母图像,实现了多视角贝母的鉴别分类。通过以上工作,本文建立了一套完整的基于深度学习的贝母真伪鉴别平台,实现从数据输入到贝母分类的自动化流程,提升识别效率,识别精度可达84%以上,为中草药行业中贝母分类提供一种新的思路和解决方案;同时本文的思路可以推广到其它中草药的鉴定和识别上,从而为中草药行业实现批量自动化鉴定中草药奠定基础。
孙华钦[4]（2006）在《中药穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的分子鉴别研究》文中认为为建立对中药穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣分子鉴别的方法,我们首先研究薯蓣叶绿体psbA-trnH片段遗传多样性,探讨该片段用于中药穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣种间分子鉴别和系统学研究中的意义。在对不同类群薯蓣种的叶绿体psbA-trnH基因间区进行PCR扩增并测序,获得了该区间的完整序列的基础上,将所得序列用软件MEGA3.0进行相关分析。穿龙薯蓣的psbA-trnH片段全长274bp,黄山药全长279bp,盾叶薯蓣植物个体内的叶绿体DNA则有两种psbA-trnH片段,长度分别为241bp和503bp。MEGA3.0软件分析,三种薯蓣种间psbA-trnH片段序列的遗传距离（p-distance）为0.00350-0.04545,各个薯蓣种内的不同类群该序列无差异。用UPGMA法根据psbA-trnH序列的遗传距离建立系统发生树,每个种不同产地的薯蓣很明确地聚在一起,和形态分类一致。所得结果显示psbA-trnH片段序列在所研究的三种薯蓣种内保守,在种间具有明显的较大差异,而三种薯蓣及薯蓣属的系统发生关系尚须进一步研究。以穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的psbA-trnH片段序列分析结果为基础,我们根据三种薯蓣在该片段上的特征序列位点设计了用于识别三种薯蓣的寡核苷酸片段并作为PCR反应的引物,将三种薯蓣的特征标记引物与psbA-trnH片段引物配合使用建立了相互识别三种薯蓣的显性和共显性两种检测方式,辅以NaOH碱法快速提取薯蓣干燥根茎总DNA,为三种薯蓣药材相互间快速准确鉴别创造了条件。
孙霞[5]（2020）在《基于深度学习的中草药粉末显微特征研究》文中研究指明随着计算机图像处理技术的不断发展与进步,中草药粉末的显微图像鉴别技术以其独特的优势在中草药识别领域得到进一步发展,但是传统的图像鉴别算法在大数据量和多类别的显微特征图像鉴定中存在准确性低和普适性差等问题。针对这一问题,本文提出基于深度学习的中草药粉末显微特征识别方法研究。本文的主要工作和创新点如下:（1）根据中草药粉末显微图像检测分类的实际需求制定出一套合理的显微特征图像分类标准,创建中草药粉末显微特征图像数据集。为了去除图像数据库中光照变化、角度偏移、尺度不同等干扰因素对实验结果的影响,使用多种图像增强的预处理方法来获得更具多样性的中草药粉末显微特征图像数据,提高了显微特征图像检测和识别的准确率。（2）提出了一种基于SSD网络的改进型检测算法。针对显微特征图像中存在的目标断裂残缺的问题,在SSD网络的预测卷积图之后添加SE模块,对检测结果起较大作用的特征通道获得较大的权重,使网络更好地对重要的特征通道信息进行充分学习。另外改进后的网络将前后层特征图包含的信息进行充分融合,有利于网络对显微特征图像信息的有效学习,提高了最终的检测效果。对厚壁细胞、导管和花粉孢子这三类显微特征图像进行检测实验,结果表明经过改进后算法的检测均值平均精度（Mean Average Precision,m AP）提升到81.5%。（3）提出了二值图转化方法与图像类型多通道融合识别算法。针对导管的显微图像特点,将第三章检测网络输出的图像进行类型转化,并且将RGB图像、灰度图和二值图通过数据类型的多通道融合来丰富和扩充图像的信息,使得深度学习网络能学习到更多层次和更有效的图像信息。对融合后的图像采用ACNet算法进行中草药类别的识别判定,结果表明融合的显微特征图像的正确识别率达到94.5%。
邱瑜[6]（2012）在《论幼儿园课程的诊断与改进》文中认为课程蕴含着深厚的教育智慧和专业化技能,是实现教育目标的基本途径。历史一再证明,没有高质量的课程,就没有优质的幼儿教育。目前我国幼儿园在课程实施中最普遍的困惑是不知如何发现课程存在的问题,或感觉到有问题却不能判断问题的根源。因为实践者受现实环境所限,理论直觉意识不足,兼之针对性强的课程评价工具不多,这些因素均大大制约了幼儿园课程的持续改进。因此,幼儿园对课程的诊断和改进有着最强烈的需求。本文从教育评价学的视角出发,汲取多学科的既有成果,对当今中国幼儿园课程进行实然与应然结合的研究,构造面向课程改进的诊断性评价系统,旨在提供诊断路径和解决对策,提高课程质量。本文在解决中国幼儿园课程实践存在问题的基础上,借鉴已有的课程评价模式,尝试提出本土的幼儿园课程诊断性评价模式。该诊断模式综合了幼儿园的课程目标、课程设计、课程资源与课程结果评价,简称ADRO评价模式。研究者力图通过关键的诊断指项把握“目标与手段”的偏差,帮助幼儿园增强课程规划与实施的合理性,获得更为理想的课程效果,从内涵上提升幼儿园教育质量。本文理论基础来自三大部分,即关联的世界观、儿童发展系统论和课程评价论。这三个理论可解释本研究的诊断性评价系统生成的逻辑及各诊断指项提出的依据。本文基于实然的研究,提出应然的理论体系。在本文中,“实然”是指我国实时实态地正在发生或曾经存在的,具有代表性的科学有效的幼儿园课程实践。“应然”是指能有效诊断幼儿园课程合目的合规律程度的课程评价系统。这些年在我国涌现了一些优质的幼儿园,它们在深入研究幼儿发展规律的基础上,建立了较为科学的课程体系,社会认可度很高,为我国幼儿园课程变革提供了很好的范例。本文对这些具有示范作用的范例进行研究,通过实然层面的分析,建构了应然层面的课程诊断模式。一方面提供有效的评价工具给幼儿园检视其课程的科学性与有效性,另一方面帮助幼儿园建立课程诊断与改进的机制。本文创新之处在于,通过课程诊断性评价视角,结合幼儿园课程实例分析,提出一套技术性、策略性较强的ADRO诊断性评价系统。从运用这一系统进行模拟评估的结果来看,它对诊断和改进幼儿园课程有较好的成效,相信对其他幼儿园会有普遍借鉴意义。不同的评价目的可以形成不同的评价模式或者方案,ADRO非课程评价的唯一方案。课程评价研究的实践应用取向,本土课程评价模式的多样化,是幼儿教育的福音。ADRO自身也是在不断改进中的评价理论与工具,会在实践应用中不断深化和发展。论文主体由五大部分组成,第一部分为研究概述,第二部分阐述幼儿园课程ADRO评价模式,第三部分为阐述ADRO各诊断子系统,第四部分运用ADRO诊断系统对个案进行模拟评估,第五部分向教育行政部门和幼儿园提出相关建议及进一步研究的展望。论文主体约22万字。
湖南省邵阳地区药品检验所[7]（1976）在《几种容易混淆的中草药识别(二)》文中认为 4.青木香与木防己青木香 Aristolochia debilis Sieb.et Zucc.是马兜铃科植物。木防己 Cocculus trilobus（Thunb.）DC.是防己科植物。但它们都是藤本,叶互生,外形相似,容易发生混淆。5.水杨梅与龙芽草水杨梅 Geum japonicum Thunb.和龙芽草 Agrimonia pilosa Ledeb.都是蔷薇科植物。但它们的叶均为不整齐羽状复叶,外形相似,容易发生混淆。6.冬青与女贞冬青 Ilex chinensis Sims 是冬青科植物。女贞 Ligustrum lucidum Ait.是木樨科植物。但它们都是四季常绿乔木,外形相似,容易发生混淆。现将以上三对容易混淆的中草药以图和表格的形式比较如下:
湖南省邵阳地区药品检验所[8]（1976）在《几种容易混淆的中草药识别(五)》文中研究表明 13.射干与鸢尾:射干 Belamcanda chinensis（L.）Leman.和鸢尾 Iris tectorum Maxim.都是鸢尾科植物。它们叶的扁平,均呈二行排列,采收时容易把鸢尾误认为射干。14.南蛇藤与雷公藤:南蛇藤 Celastrus orbiculatus Thunb.和雷公藤 Tripterygium wilfo-rdii Hook.f.都是卫矛科植物。它们均为藤本灌木,叶互生,外形相似,容易发生混淆。15.蛇含与蛇莓:蛇含 Potentilla kleiniana Wight et Arn.和蛇莓 Duchesnea indica（Andr.）Focke 都是蔷薇科植物。它们均为匍匐草本,花黄色,外形相似,容易发生混淆。现将以上三对容易混淆的中草药以图和表格的形式比较如下:
湖南省邵阳地区药品检验所[9]（1976）在《几种容易混淆的中草药识别(三)》文中研究表明 7.首乌与牛皮消首乌 Polygonum multiflorum Thunb.是蓼科植物。牛皮消 Cy-nanchum auricultatum Royle ex Wight 是萝藦科植物。但它们都是藤本,外形相似,容易发生混淆。8.天麻与紫茉莉天麻 Gastrodia elata Blume 是兰科植物。但紫茉莉科植物紫茉莉（即栽培的胭脂花）Mirabilis jalapa L.的根,经加工去外皮,蒸透,稍压扁,晒干后,有
田风华[10]（2019）在《中国东北元蘑种质资源评价及其三萜合成途径相关基因研究》文中研究指明元蘑（Sarcomyxa edulis）隶属于担子菌门Basidiomycota,小菇科Mycenaceae,美味扇菇属Sarcomyxa,是我国东北特色的低温型食药用菌。目前已有人工栽培,该菌味道鲜美,营养丰富,具有多种药用价值和广阔的研究、开发和利用前景,是我国重要的食药用菌资源。然而随着生态环境恶化,其野生资源不断减少,因而对其种质资源的保存、利用和遗传多样性研究工作亟需加强。目前国内对元蘑的研究主要集中于栽培和化学成分提取等方面的基础研究,在元蘑组学及相关性状,如苦味特征等方面的研究尚未见报道。本研究对元蘑野生和栽培种质资源进行收集、鉴定及评价。基于元蘑全基因组de novo测序结果,从表型与基因型两方面,利用SSR多态性分子标记和全基因组重测序SNP分子标记对26株在表型、品质、风味、抗病性等方面具有明显差异的种质资源进行遗传多样性和群体结构分析,结合各类型种质的地理分布和栽培特性进行多样性综合评价,旨在对元蘑现有种质资源进行客观评价,并对优良品种选育和种质创新提供资源和参考。通过种质资源收集和评价,本研究发现元蘑各种质具有不同程度的苦味差异,这直接影响蘑菇品质和商品价值。为了解元蘑苦味形成的原因,基于遗传多样性分析,选择两个遗传距离较远且存在明显苦味差异的菌株,从转录表达和全基因组水平分别进行比较分析,研究了元蘑与苦味物质的三萜合成途径相关基因的变异和表达状况。为今后对元蘑苦味变异基因的系统发育关系及蛋白互作的研究提供基础支持,对食药用菌苦味基因的克隆和无苦味品种的育种具有一定指导意义。主要研究内容结果如下:1、元蘑种质资源收集及鉴定:本研究从标本馆及中国东北地区25个采集地共获得野生和栽培标本252份,分离菌株229份。经鉴定,除未分离获得菌丝体菌株和一个分类地位不明确的菌株外,其它228个菌株均为元蘑（Sarcomyxa edulis）,初步建立了元蘑种质资源库。在资源收集过程中对元蘑病原也进行了收集,并首次发现Trichoderma pleuroticola是引起元蘑绿霉病的病原菌。2、元蘑种质资源评价:通过记录和评价原基数量、产量、风味、抗病性等11个栽培性状,对元蘑种质资源进行性状多样性分析。结果显示各种质性状差异较大,具有较高的表型性状多样性指数。各种质原基形成数目与其产量并非正相关。获得一株高产、周期短、抗病性强的优质种质T24一份及4份分别以T95、T21、T17、T109为代表的不同性状类型的元蘑种质资源,同时筛选到以T115为代表的苦味菌株4株。3、元蘑基因组分析及分子进化研究:元蘑SE1（HMJAU2016092521）基因组大小为35.65 Mb,共获得41个contigs,N50为1772559 bp,G+C含量为48.31%,注释到9364个蛋白编码基因。元蘑机体内次生代谢物生物合成的基因模型较复杂,比对共获得39个次生代谢物基因簇,其中4个属于萜类Terpene基因簇。通过与真菌中33个典型的基因组注释的单拷贝同源蛋白基因构建系统发育树,结果支持Sarcomyxa属的独立存在,进化上晚于Pleurotus属。4、元蘑种质资源遗传多样性分析:基于SSR分子标记和全基因组重测序技术对各种质资源进行遗传多样性研究,筛选出10对多态性较高的SSR引物,各种质间具有较丰富的SSR多态性。两种方式的遗传多样性研究结果相似,均支持野生型分化程度高于栽培型,且栽培型遗传距离较近,T24野生型种质资源较特殊。经驯化栽培后的元蘑种质与其祖先野生种质间分歧明显。5、元蘑苦味物质三萜合成途径相关基因研究:确定MVA途径是元蘑中三萜合成前体物质IPP的主要合成途径。获得了三萜前体合成和骨架化合物合成途径中各环节的重要酶基因,均呈现表达上调,且基因序列存在结构差异,造成大量非同义突变;合成后P450修饰途径中共获得82个呈显着差异表达的P450基因,其中21个参与以β-amyrin为支架结构的三萜合成后的氧化修饰,且发现在具苦味特征的T115菌株中修饰一级产物的基因较多,而修饰二级产物的基因在不具苦味特征的T184菌株中较多;元蘑基因组中存在两个黄瓜苦味素形成第一步基因Bi的同源蛋白编码基因,两基因在具苦味菌株T115中均呈现显着上调表达,且在DNA序列上存在较大的结构变异。上述结果表明元蘑三萜合成途径中相关基因可能与其苦味物质形成相关,也验证了三萜是元蘑苦味成分之一。该研究初步建立了中国东北元蘑种质资源库,建立了典型菌株的基因组和转录组数据库,从表型与基因型两方面对元蘑种质资源进行遗传多样性评价,并首次从组学水平对蘑菇的苦味特性进行研究。其结果为食药用菌的育种、分类、优质栽培等研究奠定了基础。
二、几种容易混淆的中草药识别(三)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、几种容易混淆的中草药识别(三)（论文提纲范文）
（1）基于无线声波传感的仿生电子鼻研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 电子鼻系统研究现状 |
| 1.2.1 电子鼻中的传感器类型 |
| 1.2.2 基于传统QCM的电子鼻 |
| 1.2.3 基于无线QCM的电子鼻 |
| 1.3 课题的提出及主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 WE-QCM-D电子鼻系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 WE-QCM-D工作原理 |
| 2.2.1 石英晶体及压电效应 |
| 2.2.2 QCM的工作原理 |
| 2.2.3 QCM的信号测量 |
| 2.3 WE-QCM-D电子鼻检测电路设计 |
| 2.3.1 WE-QCM-D传感器设计 |
| 2.3.2 WE-QCM-D阵列化 |
| 2.4 WE-QCM-D检测软件平台的设计实现 |
| 2.4.1 软件平台功能 |
| 2.4.2 软件结构与界面 |
| 2.5 WE-QCM-D气相检测装置的设计实现 |
| 2.6 数据预处理与模式识别 |
| 2.6.1 数据预处理 |
| 2.6.2 模式识别方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于WE-QCM-D物理多通道的电子鼻系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验 |
| 3.2.1 基于WE-QCM-D物理四通道电子鼻系统的实现 |
| 3.2.2 试剂、材料与实验设备 |
| 3.2.3 敏感膜制备 |
| 3.2.4 实验气体制备 |
| 3.2.5 实验步骤 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 气体响应 |
| 3.3.2 数据处理 |
| 3.3.3 同浓度气体分类 |
| 3.3.4 多浓度气体分类 |
| 3.3.5 敏感膜吸附机理分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于WE-QCM-D虚拟多通道的电子鼻系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验 |
| 4.2.1 基于WE-QCM-D虚拟多通道的电子鼻系统的实现 |
| 4.2.2 试剂、材料与实验设备 |
| 4.2.3 敏感膜制备 |
| 4.2.4 实验气体制备 |
| 4.2.5 实验步骤 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 气体响应 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.3.3 气体识别分类 |
| 4.3.4 机理分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于WE-QCM-D混合多通道的电子鼻系统研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验 |
| 5.2.1 基于WE-QCM-D混合多通道电子鼻系统的实现 |
| 5.2.2 试剂、材料与实验设备 |
| 5.2.3 敏感膜制备 |
| 5.2.4 实验气体制备 |
| 5.2.5 实验步骤 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 气体响应 |
| 5.3.2 数据处理 |
| 5.3.3 气体识别分类 |
| 5.3.4 机理分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 7 参考文献 |
| 8 附录 |
| 8.1 攻读学位期间研究成果 |
（2）中草药的太赫兹光谱鉴别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 太赫兹辐射简介 |
| 1.2 太赫兹辐射的产生与探测 |
| 1.2.1 太赫兹辐射的产生 |
| 1.2.2 太赫兹辐射的探测 |
| 1.3 太赫兹辐射的特性 |
| 1.4 太赫兹光谱技术的研究现状 |
| 1.5 中草药鉴别与质量鉴定 |
| 1.5.1 传统鉴定技术 |
| 1.5.2 常用鉴定技术 |
| 1.5.3 中药指纹图谱 |
| 1.5.4 人工神经网络在中药研究领域的应用及前景 |
| 1.6 本论文的主要工作 |
| 第二章 太赫兹时域光谱技术 |
| 2.1 THz时域光谱技术 |
| 2.2 实验装置、实验步骤和样品制备 |
| 2.2.1 实验装置 |
| 2.2.2 实验步骤 |
| 2.2.3 样品制备 |
| 2.3 数据处理基本原理 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 BP神经网络的理论基础 |
| 3.1 人工神经网络概述 |
| 3.2 BP人工神经网络原理及应用 |
| 3.2.1 BP神经网络的基础知识 |
| 3.2.2 BP神经网络的算法推导 |
| 3.2.3 BP神经网络的主要特性和局限性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 BP神经网络对六组中草药的鉴别 |
| 4.1 BP神经网络对月季花和玫瑰花进行鉴别 |
| 4.1.1 样品简介 |
| 4.1.2 对于月季花和玫瑰花的太赫兹光谱研究 |
| 4.1.3 BP神经网络对月季花和玫瑰花进行鉴别 |
| 4.2 BP神经网络对南柴胡、北柴胡、银柴胡进行鉴别 |
| 4.2.1 样品简介 |
| 4.2.2 对于南柴胡、北柴胡、银柴胡的太赫兹光谱研究 |
| 4.2.3 BP神经网络对南柴胡、北柴胡和银柴胡进行鉴别 |
| 4.3 BP神经网络对山豆根和北豆根进行鉴别 |
| 4.3.1 样品简介 |
| 4.3.2 对于山豆根和北豆根的太赫兹光谱研究 |
| 4.3.3 BP神经网络对山豆根和北豆根进行鉴别 |
| 4.4 BP神经网络对地骨皮、五加皮和香加皮进行鉴别 |
| 4.4.1 样品简介 |
| 4.4.2 对于地骨皮、五加皮和香加皮的太赫兹光谱研究 |
| 4.4.3 BP神经网络对地骨皮、五加皮和香加皮进行鉴别 |
| 4.5 BP神经网络对阿胶、鹿角胶和龟甲胶进行鉴别 |
| 4.5.1 样品简介 |
| 4.5.2 对于阿胶、鹿角胶和龟甲胶的太赫兹光谱研究 |
| 4.5.3 BP神经网络对阿胶、龟甲胶、鹿角胶进行鉴别 |
| 4.6 BP神经网络对生大黄、熟大黄和酒大黄进行鉴别 |
| 4.6.1 样品简介 |
| 4.6.2 对于生大黄、酒大黄和熟大黄的太赫兹光谱研究 |
| 4.6.3 BP神经网络对生大黄、酒大黄、熟大黄进行鉴别 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于分形理论的太赫兹光谱识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分形和分形盒维数 |
| 5.3 基于分形特征的太赫兹光谱识别 |
| 5.4 太赫兹光谱实验 |
| 5.5 盒维数计算，分析鉴别 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本论文的主要结论 |
| 6.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间所发表或待发表的论文 |
| 致谢 |
（3）基于深度学习的贝母分类算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 计算机视觉发展现状 |
| 1.2.2 基于计算机视觉的中草药分类识别研究现状 |
| 1.2.3 贝母分类识别的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 数据采集和预处理 |
| 2.1 数据采集 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 数据增强 |
| 2.2.2 色彩空间转换 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于传统机器学习的贝母鉴别分类 |
| 3.1 传统机器学习框架和流程 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.2.1 灰度共生矩阵 |
| 3.2.2 方向梯度直方图 |
| 3.3 特征分类 |
| 3.3.1 多分类支持向量机 |
| 3.3.2 支持向量机分类 |
| 3.4 实验结果和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于卷积神经网络的单视角贝母鉴别分类 |
| 4.1 卷积神经网络介绍 |
| 4.2 卷积神经网络结构的设计 |
| 4.2.1 基于特征重标定的双通路U型卷积神经网络 |
| 4.2.2 基于特征重标定的双通路模块 |
| 4.2.3 挤压和激励模块单元 |
| 4.3 算法流程 |
| 4.4 实验结果和分析 |
| 4.4.1 特征可视化 |
| 4.4.2 分类结果 |
| 4.4.3 时间复杂度和空间复杂度比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于三维卷积神经网络多视角融合的贝母鉴别分类 |
| 5.1 多视角数据融合 |
| 5.2 多视角贝母分类模型的生成 |
| 5.3 实验结果和分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（4）中药穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的分子鉴别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 中药穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的分子鉴别研究 |
| 第一节 前言 |
| 附：穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的介绍 |
| 第二节 穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣psbA-trnH 片段序列分析 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 总DNA 提取 |
| 1.2.1 主要试剂 |
| 1.2.2 步骤 |
| 1.3 叶绿体psbA-trnH 基因间区的PCR 扩增和测序 |
| 1.4 序列分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同类群薯蓣psbA-trnH 片段扩增结果 |
| 2.2 不同类群薯蓣psbA-trnH 序列排列比对分析结果 |
| 3 讨论 |
| 第三节 识别穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的分子标记的建立 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 三种薯蓣叶绿体psbA-trnH 片段序列比对分析和特异标记引物的设计 |
| 1.2 薯蓣样品的检测 |
| 1.2.1 待检测材料 |
| 1.2.2 干燥根茎NaOH 碱法快速提取总DNA |
| 1.2.3 三种薯蓣标记的显性和共显性PCR 和电泳检测 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 三种薯蓣分子标记的设计结果 |
| 2.2 三种薯蓣标记的显性方式检测应用 |
| 2.3 三种薯蓣标记的共显性方式检测应用 |
| 3 讨论 |
| 参考文献 |
| 第二章 文献综述 DNA 序列在中药分子鉴别中的应用 |
| 1 中药鉴定的重要性 |
| 2 中药鉴定方法的发展和比较 |
| 3 DNA 序列是一种重要的分子标记 |
| 3.1 选择用于中药鉴别的DNA片段需考虑的因素 |
| 3.2 DNA 序列特征分析用于中药鉴别的主要优点 |
| 3.3 支撑技术 |
| 3.3.1 药材DNA提取方法 |
| 3.3.2 PCR 直接测序 |
| 4 DNA 序列介绍 |
| 4.1 核基因组(nDNA) |
| 4.1.1 18S基因 |
| 4.1.2 ITS(内转录间隔区) |
| 4.1.3 ETS(外转录间隔区)及IGS(基因间区) |
| 4.2 叶绿体基因组 |
| 4.2.1 编码基因 |
| 4.2.1.1 rbcL 基因 |
| 4.2.1.2 matK 基因 |
| 4.2.1.3 ndhF 基因 |
| 4.2.1.4 atpB 基因 |
| 4.2.2 cpDNA 非编码区 |
| 4.2.2.1 cpDNA 内含子 |
| 4.2.2.1.1 rpL16 内含子 |
| 4.2.2.1.2 rps16 内含子 |
| 4.2.2.1.3 rpoC1 内含子 |
| 4.2.2.2 cpDNA 基因间区 |
| 4.2.2.2.1 trnL-F 非编码区 |
| 4.2.2.2.2 trnT-trnL 间区 |
| 4.3 线粒体基因组(mtDNA) |
| 5 DNA 序列应用于中药分子鉴别的实例 |
| 5.1 DNA序列在中药鉴别中的用途 |
| 5.1.1 在药材道地性鉴定方面的应用 |
| 5.1.2 在近缘生药和易混生药品种鉴定方面的应用 |
| 5.1.3 在中药品质与标准化方面的应用 |
| 5.1.4 中药真伪、近缘药材及代用品鉴别 |
| 5.2 各DNA序列用于中药鉴别的应用实例 |
| 5.2.1 ITS 片段的应用 |
| 5.2.2 18S rRNA 序列的应用 |
| 5.2.3 26S和25S rDNA序列的应用 |
| 5.2.4 5S rRNA基因片断的应用 |
| 5.2.5 rbcL 序列的应用 |
| 5.2.6 matK基因片段的应用 |
| 5.2.7 trn K基因和rps 基因序列的应用 |
| 5.2.8 psbA-trnH 片段的应用 |
| 5.2.9 trnL-trnF片段的应用 |
| 5.2.10 线粒体Cyt-b 和12SrRNA 基因的应用 |
| 5.2.11 多个DNA序列的联合应用 |
| 6 展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（5）基于深度学习的中草药粉末显微特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 中草药识别技术介绍 |
| 1.2 中草药粉末显微特征图像鉴别的特点和优势 |
| 1.3 中草药粉末显微特征图像的研究现状和重点研究问题 |
| 1.3.1 中草药粉末显微特征图像的研究现状 |
| 1.3.2 中草药粉末显微特征图像识别的重点问题 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 第二章 中草药粉末显微特征图像数据库的建立与图像增强 |
| 2.1 中草药粉末显微特征图像数据库的建立 |
| 2.1.1 中草药粉末显微特征图像的采集 |
| 2.1.2 中草药粉末显微特征图像的类别划分 |
| 2.2 中草药粉末显微特征图像识别研究方案 |
| 2.2.1 中草药粉末显微特征图像识别方法选择 |
| 2.2.2 中草药粉末显微特征图像检测识别技术方案 |
| 2.3 中草药粉末显微特征图像增强 |
| 2.3.1 图像数据的色彩调整 |
| 2.3.2 图像裁剪 |
| 2.3.3 随机水平翻转 |
| 2.3.4 去均值 |
| 2.4 实验结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进型SSD算法的中草药特征检测 |
| 3.1 基于SE模块的SSD检测算法 |
| 3.1.1 SSD算法 |
| 3.1.2 SE模块 |
| 3.1.3 基于SE模块的改进型SSD算法 |
| 3.2 基于特征融合和SE模块的SSD检测算法 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于数据类型的多通道融合的中草药种类识别 |
| 4.1 显微图像数据类型 |
| 4.1.1 RGB图像 |
| 4.1.2 灰度图 |
| 4.1.3 二值图像 |
| 4.2 基于数据类型融合的图像识别 |
| 4.2.1 ACNet分类识别网络介绍 |
| 4.2.2 基于数据类型的多通道融合识别 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.4 中草药粉末显微特征图像检测与识别系统 |
| 4.4.1 多种显微特征图像决策融合 |
| 4.4.2 显微图像检测识别应用系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）论幼儿园课程的诊断与改进（论文提纲范文）
| 论文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 研究概述 |
| 第一节 选题缘由 |
| 一、问题的提出 |
| 二、当前幼儿园课程建设中存在的主要问题 |
| 三、幼儿园课程建设中存在问题的根源 |
| 四、研究的意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、期刊数据库检索分析 |
| 二、幼儿园课程及其评价研究综述 |
| 第三节 主要概念界定 |
| 一、幼儿教育 |
| 二、幼儿园 |
| 三、幼儿园课程 |
| 四、课程诊断性评价 |
| 第四节 研究方法论与研究方法 |
| 一、研究的方法论 |
| 二、研究的方法 |
| 第二章 幼儿园课程ADRO评价模式 |
| 第一节 幼儿园课程ADRO评价模式生成 |
| 一、认识幼儿园课程现实 |
| 二、生成幼儿园课程ADRO评价模式 |
| 第二节 幼儿园课程ADRO评价模式的理论基础 |
| 一、关联的世界观 |
| 二、儿童发展系统论 |
| 三、课程评价论 |
| 第三节 幼儿园课程ADRO评价模式的要素关系 |
| 一、ADRO评价模式各维度的相互关系 |
| 二、ADRO子系统各部分的内在联系 |
| 第三章 幼儿园课程目标的诊断性评价 |
| 第一节 课程目标的作用 |
| 一、目标体系的逻辑结构及课程目标的位置 |
| 二、课程目标的结构及作用 |
| 三、幼儿园课程目标选择理论 |
| 第二节 幼儿园课程目标的诊断性评价 |
| 一、幼儿园课程目标的价值恰当性评价 |
| 二、幼儿园课程目标的适切度评价 |
| 三、幼儿园课程目标的可操作性评价 |
| 四、幼儿园课程目标的均衡性评价 |
| 第三节 幼儿园课程目标评价范例 |
| 一、上海市杨浦区延吉幼儿园“体验课程”目标体系 |
| 二、范例分析 |
| 第四章 幼儿园课程设计的诊断性评价 |
| 第一节 幼儿发展的特点与课程设计原则 |
| 一、幼儿发展的特点 |
| 二、幼儿园课程设计的原则 |
| 第二节 幼儿园课程设计的诊断性评价 |
| 一、课程体系与课程目标一致性评价 |
| 二、课程内容恰当性评价 |
| 三、课程组织逻辑性评价 |
| 四、课程设置承受性评价 |
| 第三节 幼儿园课程设计评价范例 |
| 一、南京梅花山庄幼儿园“民间艺术”课程 |
| 二、范例分析 |
| 第五章 幼儿园课程资源的诊断性评价 |
| 第一节 教师资源的诊断性评价 |
| 一、教学资源 |
| 二、人力资源 |
| 第二节 教辅资源的诊断性评价 |
| 一、教材选择 |
| 二、玩教具配置 |
| 第三节 园外资源利用的诊断性评价 |
| 一、家庭资源利用 |
| 二、地方资源利用 |
| 第六章 幼儿园课程成果的诊断性评价 |
| 第一节 幼儿园课程成果的思考 |
| 一、对发展性结果的思考 |
| 二、对课程结果进行评价的思路 |
| 三、幼儿园课程结果的发展适宜性与文化适宜性 |
| 第二节 课程实施中的幼儿发展 |
| 一、课程影响中的幼儿发展 |
| 二、师幼互动中的幼儿发展 |
| 三、群体发展中的幼儿个别化发展 |
| 第三节 课程实施中的教师发展 |
| 一、课程影响中的教师发展 |
| 二、师幼互动中的教师发展 |
| 三、家园联系中的教师发展 |
| 第七章 幼儿园课程ADRO评价范例 |
| 第一节 上海嘉定区菊园幼儿园课程简介 |
| 一、园所介绍 |
| 二、课程计划介绍 |
| 第二节 范例分析 |
| 一、课程目标诊断 |
| 二、课程设计诊断 |
| 三、课程资源诊断 |
| 四、课程结果诊断 |
| 五、诊断结论 |
| 第八章 关于幼儿园课程改进的建议 |
| 第一节 给教育行政部门的建议 |
| 一、建立外部课程质量保障,增强课程管理的系统性 |
| 二、完善幼儿园质量评价体系,增强行政管理的具体性 |
| 三、加强幼儿园教师质量建设 |
| 第二节 给幼儿园管理者的建议 |
| 一、建立课程自诊断机制 |
| 二、控制课程自诊断系统 |
| 三、促进教师专业化发展 |
| 第三节 研究的反思与未来研究的展望 |
| 一、研究中的不足与改进之处 |
| 二、进一步研究的方向 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一：菊园幼儿园课程实施计划 |
| 附录二：菊园幼儿园《幼儿园“做中学”深度研究—幼儿人文精神培养课例100例设计与实施》研究报告 |
| 附录三：南京梅花山庄幼儿园“幼儿民间艺术教育课程”开发方案 |
| 后记 |
（10）中国东北元蘑种质资源评价及其三萜合成途径相关基因研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 国内外元蘑种质资源研究现状 |
| 1.2 食用菌栽培病害研究 |
| 1.3 基因组学研究 |
| 1.4 遗传多样性研究 |
| 1.5 转录组学研究 |
| 1.6 苦味物质研究 |
| 1.7 本研究的目的和意义 |
| 第二章 元蘑种质资源收集及鉴定 |
| 2.1 材料和方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.3 小结与讨论 |
| 第三章 元蘑种质资源评价 |
| 3.1 材料和方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 第四章 元蘑基因组分析及其分子进化研究 |
| 4.1 材料和方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.3 小结与讨论 |
| 第五章 元蘑种质资源遗传多样性分析 |
| 5.1 材料和方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.3 小结与讨论 |
| 第六章 元蘑苦味物质三萜合成途径相关基因研究 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.3 小结与讨论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表1-1 已完成基因组测序的食药用菌物种名录 |
| 附图2.1 野生元蘑生境图片 |
| 附表2-1 栽培数据整理 |
| 附表3-1 元蘑菌株抗病性评价列表 |
| 附表4-1 选择的已发表基因组 |
| 附表4-2 元蘑CYPs基因家族 |
| 附表4-3 不同真菌中CAZymes家族基因的分布 |
| 附表4-4 参与元蘑次生代谢的假定基因和基因簇 |
| 附表4-5 元蘑多糖生物合成的假定基因 |
| 附表5-1 多样性分析选择菌株 |
| 附表5-2 各菌株的SNP检测及注释结果 |
| 附表5-3 各菌株的InDel检测及注释结果 |
| 附表5-4 各菌株的SV检测及注释结果 |
| 附表5-5 各菌株的CNV检测及注释结果 |
| 附表6-1三萜合成中与P450 修饰相关基因列表 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、几种容易混淆的中草药识别(三)（论文参考文献）
- [1]基于无线声波传感的仿生电子鼻研究[D]. 苏雪飞. 浙江大学, 2020(02)
- [2]中草药的太赫兹光谱鉴别[D]. 张平. 首都师范大学, 2008(03)
- [3]基于深度学习的贝母分类算法研究与实现[D]. 胡科. 成都大学, 2020(08)
- [4]中药穿龙薯蓣、黄山药和盾叶薯蓣的分子鉴别研究[D]. 孙华钦. 中国科学院研究生院（成都生物研究所）, 2006(05)
- [5]基于深度学习的中草药粉末显微特征研究[D]. 孙霞. 北方工业大学, 2020(02)
- [6]论幼儿园课程的诊断与改进[D]. 邱瑜. 华东师范大学, 2012(11)
- [7]几种容易混淆的中草药识别(二)[J]. 湖南省邵阳地区药品检验所. 中草药通讯, 1976(05)
- [8]几种容易混淆的中草药识别(五)[J]. 湖南省邵阳地区药品检验所. 中草药通讯, 1976(08)
- [9]几种容易混淆的中草药识别(三)[J]. 湖南省邵阳地区药品检验所. 中草药通讯, 1976(06)
- [10]中国东北元蘑种质资源评价及其三萜合成途径相关基因研究[D]. 田风华. 吉林农业大学, 2019(03)