2、七鳃鳗性腺性别比例的奥秘

七鳃鳗性腺性别比例的奥秘

1. 七鳃鳗性别比例研究概述

七鳃鳗的性别比例研究是了解其生殖生物学的重要方面。在七鳃鳗的不同生命阶段,性别比例呈现出复杂的变化,这可能与多种因素相关,如性别特异性死亡率、采样偏差以及环境对性别分化的影响等。

2. 上游洄游和成年七鳃鳗的性别比例
  • 寄生性七鳃鳗 :在18种寄生性七鳃鳗中,有10种在洄游或产卵时的性别比例数据可供参考。大多数物种的性别比例大致平衡或雄性略多。例如,成年里海七鳃鳗雄性比例为45 - 52%,温哥华七鳃鳗雄性比例为68%等,具体数据如下表所示:
    |物种和位置|年份|n|% 雄性|参考|备注|
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    |里海七鳃鳗(洄游性),伊朗希尔鲁德河|2006|211|51.7|Nazari和Abdoli (2010)|春季洄游者;第1 - 5周分别为59%、42%、49%、55%、53%雄性|
    |温哥华七鳃鳗(淡水),加拿大不列颠哥伦比亚省熊溪和考伊琴湖支流|2017|28|67.9|Wade等 (2018)|6月下旬|
    |太平洋七鳃鳗(洄游性),俄勒冈州溪流|1975|108|57.4|Kan (1975)|产卵前个体|
    |…|…|…|…|…|…|

  • 极端雄性偏态 :极端雄性偏态(雄性比例 > 80%)仅在欧洲河七鳃鳗的淡水型和北极七鳃鳗的早熟型中观察到。有观点认为,像这样的替代生活史类型可能以雄性为主,因为与摄食和洄游类型相关的转变在雄性中可能更容易发

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
元胞自动机(Cellular Automaton)是一种离散的计算模型,它由一组相同的元胞(cell)组成,每个元胞可以处于不同的状态,并且根据一定的规则与周围的元胞进行交互和演化。在MATLAB中,可以使用二维矩阵来表示元胞自动机的状态,并通过循环迭代更新每个元胞的状态。 下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于模拟七鳃鳗和其猎物的生态系统: ```matlab % 定义参数 n = 100; % 网格大小 p_predator = 0.78; % 七鳃鳗的雄性比例 % 初始化网格 grid = zeros(n, n); % 0表示空地,1表示猎物,2表示七鳃鳗 % 随机生成猎物 num_prey = round(0.3 * n^2); % 猎物数量为网格面积的30% prey_indices = randperm(n^2, num_prey); grid(prey_indices) = 1; % 随机生成七鳃鳗 num_predator = round(0.1 * n^2); % 七鳃鳗数量为网格面积的10% predator_indices = randperm(n^2, num_predator); grid(predator_indices) = 2; % 迭代更新网格状态 num_iterations = 100; % 迭代次数 for iter = 1:num_iterations % 复制当前网格状态 new_grid = grid; % 遍历每个元胞 for i = 1:n for j = 1:n % 判断当前元胞的状态 if grid(i, j) == 1 % 猎物 % 判断周围是否有七鳃鳗 if any(grid(max(i-1,):min(i+1,n), max(j-1,1):min(j+1,n)) == 2, 'all') % 被七鳃鳗捕食,状态变为0(空地) new_grid(i, j) = 0; end elseif grid(i, j) == 2 % 七鳃鳗 % 判断周围是否有猎物 if any(grid(max(i-1,1):min(i+1,n), max(j-1,1):min(j+1,n)) == 1, 'all') % 随机决定是否捕食猎物 if rand() < p_predator % 捕食猎物,状态变为0(空地) new_grid(i, j) = 0; end end end end end % 更新网格状态 grid = new_grid; % 可视化当前网格状态 imagesc(grid); colormap([1 1 1; 0 0.8 0; 1 0 0]); axis square; title(sprintf('Iteration %d', iter)); pause(0.1); end ``` 在上述代码中,我们使用了一个二维矩阵`grid`来表示网格状态,其中0表示空地,1表示猎物,2表示七鳃鳗。通过迭代更新网格状态,根据规则判断猎物和七鳃鳗之间的交互和演化,并通过`imagesc`函数可视化每次迭代后的网格状态。 关于七鳃鳗的雄性比例如何影响生态系统的问题,可以通过修改代码中的`p_predator`参数来体现。不同的雄性比例可能会导致七鳃鳗的捕食行为发生变化,从而影响猎物的数量和分布,进而影响整个生态系统的稳定性和动态变化。
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