一、基因芯片技术在玉米遗传育种中的应用（论文文献综述）
崔傲[1]（2021）在《江苏粳稻品种间多态性KASP标记开发与应用》文中研究指明水稻是江苏最重要的粮食作物,其中粳稻约占总面积的90%。选育和推广优良的粳稻品种对江苏水稻生产具有重要意义。据不完全统计,目前在江苏可推广种植的粳稻品种至少有200个,品种间的同质化问题严重。另外,众多的品种也给市场监管带来了巨大挑战,导致种子市场上经常出现套牌侵权、假冒伪劣等违规违法事件,影响优良品种的推广应用和种业的健康发展。近年来,SSR指纹检测技术在品种鉴定中的有效应用,极大约束了种子市场上的各种违规违法事件。然而,由于SSR标记本身的局限性,使得这一技术已不能满足当前的种业发展需求。竞争性等位基因特异性PCR（kompetitive allele specific PCR,KASP）技术具有检测结果准确、二等位、检测位点数灵活,且可在不同通量化程度的检测平台上使用,使得其已成为未来作物品种鉴定和分子标记辅助育种的最重要标记之一。为加速该标记技术在江苏水稻尤其是粳稻品种鉴定和分子育种中的应用,本研究开发了一批在江苏粳稻品种间多态性丰富的KASP标记并进行了初步应用分析。主要结果如下:1、对武陵粳1号、淮稻5号、武运粳7号等11个江苏代表性粳稻品种进行了 10X测序,筛选到品种间的SNP位点681个;利用水稻3000份品种重测序信息,筛选江苏粳稻品种间的SNP位点7179个。最终获得在江苏粳稻品种间具备潜在多态性的SNP位点7860个,其在水稻基因组中的平均分布密度为17.5个/Mb。2、从LGC公司开发的2053个水稻商业化KASP标记库中,选择了 583个对24个江苏代表性粳稻品种进行多态性分析,获得了 156个多态性标记,多态率为26.7%。从上述构建的7860个SNP位点库中,随机选择300个位点开发了300个KASP标记,在24个代表性粳稻品种群体中有190个具有多态性,多态率为63.3%,表明本研究筛选的多态性SNP位点库具有较高可靠性。最终获得在江苏代表性粳稻品种间的多态性KASP标记346个,相对均匀分布在水稻不同染色体上。3、选择93个多态性KASP标记,对7个不同省区的252个粳稻品种和16个籼稻品种进行基因分型,发现有5个标记在群体中检测到超过20%的杂合基因型,有76个检测到杂合基因型比例低于5%,其余均介于5-20%之间。进一步比较了 76个标记在不同区域品种及籼稻品种中的分型效果,发现绝大大多数标记在不同区域的粳稻品种群体内均具有较好多态性,标记PIC（多态性信息含量）值在0.24-0.59之间;但是在籼稻品种群体中只有9个标记具备多态性,其余67个均无多态性,表明这些SNP位点存在明显的籼、粳特异性差异。4、构建了 141个江苏粳稻品种在76个KASP标记位点上的DNA指纹,发现有7对品种的彼此间差异位点数在1-4个,其余均大于5个;进一步利用之前建立的60个SSR标记对这7对品种进行SSR指纹比较,发现仅有1对品种间的差异位点数超过2个,其余均小于或等于1个差异位点。随后对本实验室在60个SSR指纹比对中发现的小于等于4个差异位点的7对品种,采用76个KASP标记进行指纹分析,发现各对品种间的差异位点数最少为15个,最高达56个。综合比较显示,76个KASP标记对江苏粳稻品种的鉴别力更强,可以初步用于江苏粳稻品种DNA指纹库的构建。5、收集并初步测定了来自国内外不同区域以粳稻为主的530份种质资源在穗长、一次枝梗数等10个性状上的变异特征,发现品种间在多数性状上的变异还是比较丰富的,籼、粳群体间明显差异。随机选择了 100个KASP标记对所有530个品种进行了基因分型分析,发现有7个没有多态性,另外分别有38个和39个在该品种群体中检测到杂合位点率的比例超过20%和低于10%。利用杂合位点率较低的39个标记基因型数据对所有品种进行遗传相似性聚类分析,发现不同区域或类型品种间存在明显的遗传差异。6、开发了抗稻瘟病基因Pid3和金粳818中抗除草剂基因ALS627N的功能性KASP标记“KASP-Pid3”和“K-ALS-627”。验证结果显示,各标记不仅可广泛用于相应基因的选择、提高育种效率,而且可用于相应的实质性派生品种鉴定。
张鹏[2]（2021）在《FBI技术的开发及其在水稻育种中的应用》文中研究说明分子标记辅助选择（Molecular Marker-Assisted Selection,MAS）是育种家们在研究过程中提升育种筛选效率、增加目标基因筛选准确性、方便快捷得到优良品种的重要策略。随着分子检测技术的飞速发展,在大数据的时代背景下,高通量的单核苷酸多态性（SNP）标记凭借其数量多、通量高、规模大的特点,在育种过程中得到了广泛应用。本实验室前期通过改良转座子显示技术,发明了一种新的高通量SNP分子标记检测方法。该方法利用一条转座子引物和一个前景基因的特异引物,通过一步Tn5转座酶反应和两轮PCR扩增构建一个二代测序文库,分析其测序数据可以得知检测样品的前景基因型和遗传背景。在此基础上,本研究对其实验流程进行改良优化,利用特异引物在基因组模板上完全匹配的退火（primer-template perfect annealing,PTPA）扩增目标片段作为前景标记,同时利用引物在基因组模板上的不完全匹配的退火（primer-template mismatches annealing,PTMA）扩增出数以十万计的其它片段作为全基因组的背景标记,最终开发出可以一次性同时检测多个目标前景位点和全部遗传背景的FBI（Foreground and Background Integrated genotyping）技术,该技术不受物种限制,可为育种家的种质研究工作提供更多便利。具体来说,本研究共获得了以下结果:1.完成一个前景基因到多个前景基因筛选的实验方法优化,使引物的PTMA和PTPA扩增效应更强,通过Q-PCR检测最终确立了FBI方法的最优体系。2.完成了FBI技术不同引物在不同作物品种的通用性研究,证明了该方法不受物种的限制,任何一条引物都可以完成不同作物的遗传背景标记。3.利用高保真酶和非高保真酶对比实验,确定了FBI技术特异引物的PTMA效应的匹配模式是引物中间的5～7碱基完全匹配,并且是以滑窗式移动的结合扩增的方式。4.在FBI-seq的应用研究中,完成了同时对稻瘟病抗性基因Pi2、香味基因BADH2、育性恢复基因Rf3和Rf4、品质基因Waxy的5个前景的46个高世代株系的遗传前景和背景的育种筛选。这些实验结果表明,FBI-seq仅需要一条不需要特殊设计和优化的普通引物即可实现对前景标记和数十万个位点的背景标记的同时检测,且能够很方便的转换到不同的前景基因和不同的物种中,尤其是基因组信息积累较少的物种上。此外,该方法可以同时进行多达6种前景的分子标记检测,相比目前其它全基因组标记检测方法,本研究提出的基于LM-PCR和NGS测序相结合的FBI技术,实验流程简单,是一种简单快捷且符合潮流趋势的新型育种的全基因组分子标记方法,在育种研究的基因型检测中具有广泛的应用前景。
卢峰[3]（2021）在《玉米YS501遗传背景的染色体片段代换系构建和叶夹角QTL定位》文中研究表明玉米是世界上重要的粮饲兼用型作物。玉米叶夹角作为株型的一个重要指标,直接影响叶片的光合作用,从而对产量造成影响。解析叶夹角的遗传机制和挖掘相关基因可为玉米理想株型育种提供理论依据。染色体片段代换系具有消除遗传背景干扰的优点,是开展QTL定位的理想材料。本研究以玉米自交系LDC-1为供体亲本,YS501为受体亲本,基于分子标记辅助选择,构建染色体片段代换系（CSSL）群体。在此基础上,鉴定2个环境下玉米穗上叶夹角相关QTL位点。同时,以YS501和LDC-1为亲本构建重组自交系（RIL）群体为材料,在3个环境下定位穗上叶夹角QTL。主要研究结果如下:1.利用覆盖玉米全基因组的71 1对SSR检测YS501和LDC-1,发现125对SSR标记在亲本间具有多态性,多态性频率为17.6%。利用上述多态性分子标记,对以LDC-1为供体亲本、YS501为受体亲本的回交后代,开展分子标记辅助选择,逐步减少回交后代各家系中的供体染色体片段数量,最终构建出经5次回交和2次自交的BC5F3染色体片段代换系153份。2.利用10K基因芯片检测153份染色体片段代换系的基因型,发现这些染色体片段代换系总共携带1326个供体片段,平均每个代换系携带供体片段8.33个。平均每条染色体携带132.6个代换片段,代换片段平均长度为13.164 Mb。代换片段覆盖总长度为16502.68 Mb,是整个玉米B73参考基因组的7.8倍。3.以153份染色体片段代换系为材料,在2个大田种植环境下定位穗上叶夹角QTL,共检测到14个QTL,分别位于1、2、3、4、6、7和10号染色体。LOD值介于3.13～12.54之间,单个QTL可解释的表型变异为3.53%-15.55%。1号染色体上的qLA1-3在2个环境中被重复检测到,是控制玉米穗上叶夹角的主效QTL,LOD值最高为7.6,可解释的表型变异最高为15.55%。其余13个QTL只在单个环境下被检测到。4.利用YS501和LDC-1构建的186份重组自交系及其遗传图谱,在3个大田种植环境下定位穗上叶夹角QTL,共检测到13个QTL,分别位于1、2、3、4、5、6、7和10号染色体。LOD值介于2.7～7.21之间,单个QTL解释的表型变异在3.93%～12.64%之间。2号染色体上的qLA2-3在3个环境下被检测到,是控制玉米穗上叶夹角的主效QTL,LOD值最高为7.03,解释的表型变异最高为12.31%。其余12个QTL只在单个环境下被检测到,分布较零散。5.比较染色体片段代换系群体和重组自交系群体中的叶夹角QTL定位结果,发现6号染色体上存在一个2个群体均能检测到的QTL。前人研究也报道过该叶夹角QTL,但是未克隆相关基因。上述结果为进一步精细定位和挖掘叶夹角候选基因奠定了基础。
吴宇瑶[4]（2020）在《基于烟草转录组的SNP标记开发及其初步应用》文中进行了进一步梳理烟草（Nicotiana tabacum L.）是我国重要的经济作物之一,但我国烟草育种面临亲本匮乏、品种遗传背景狭窄、盲目性、重复性大等问题。SNP标记被广泛应用于作物种质资源的亲缘关系鉴定、遗传图谱构建、分子标记辅助选择等方面。高通量转录组测序为SNP标记的开发提供了大量信息,但在烟草中的应用鲜有报道。因此,本研究基于烟草转录组测序获得的大量unigenes,利用生物信息学方法鉴定出大量SNPs,进而根据SNP位点信息开发AS-PCR和KASP标记,并应用于烟草种质遗传多样性分析和种质的指纹图谱构建。具体研究结果如下:1.采用高通量Illumina HiSeqTM对10个烟草材料进行转录组测序,共获得108.04G Clean bases,平均每个样本10.084G。将reads比对到参考基因组上进行SNP calling,共获得SNP位点121416个。其中,转换型SNP有78236个,占比64.4%,颠换型SNP有42842,占比35.3%,二者之比为1.83:1。转换型中,C->T略多,而G->T在颠换型中占多数。2.采用AS-PCR、ARMS-PCR和KASP三种方法进行SNP检测,结果表明:AS-PCR和KASP都能有效地检测出SNP,重复性好、稳定性强。对AS-PCR反应条件进行优化,最优PCR反应体系为:5 ul 2×Taq MasterMixⅡ、FA/FB引物各0.25ul、DNA 30 ng,ddH2O补足至10ul。最优的PCR扩增程序为:95℃预变性3min、95℃变性30s、最佳退火温度下退火30s、72℃延伸1min、35个循环、72℃延伸5min。3.设计265对AS-PCR引物和30组KASP引物,运用优化的AS-PCR反应条件和KASP技术同时对30个SNP位点进行检测。开发了46对AS-PCR标记,其中42对多态性能检测出8个多态性SNP;开发了11组KASP标记,能检测出11个多态性SNP。因此,表明KASP技术的检测效率更高,但相对于AS-PCR,KASP技术成本高,所需仪器较复杂,耗时也相对较长。4.利用NCBI数据库中的ORF finder预测其11个SNP位点序列的开放阅读框。结果显示:11个SNP位点中,S368位于5’UTR区,S382位于3’UTR区,其他9个位点位于编码区,其中6个SNP的变化会造成错义突变。根据转录组数据中的GO注释和KEGG富集分析,发现11个多态性SNP位点基因的功能涉及到氰胺酸代谢、淀粉和蔗糖代谢、次生代谢产物的生物合成、苯丙烷生物合成、植物病原-互作等生物过程。5.开发的16组SNP引物在94份烟草材料中共检测到22个不同的等位基因位点,多态信息含量PIC值范围在0.022-0.375,PIC平均值为0.287。94份烟草材料的遗传相似性系数在0.22-1.00之间,遗传多样性丰富。在相似性系数为0.73时,可将94份烟草材料分为四大类;相似性系数为1.00时,可将94份烟草材料分为34类。11个多态性SNP标记能将24份烟草材料区分开。利用11个多态性SNP标记构建了34份烟草种质的指纹图谱。
赵志达[5]（2020）在《湖羊养殖技术优化与应用》文中研究表明湖羊是我国特有的绵羊品种,具有早熟、常年发情、产多羔、泌乳性能好、生长发育快、适应性强等优良性状,收录于《国家级畜禽遗传资源保护目录》中,是我国一级保护地方畜禽品种。目前,我国湖羊育种、营养、管理等方面与羊业发达国家存在一定差距。因此,如何开展湖羊育种工作、优化湖羊养殖技术以及提高湖羊生产水平是该产业发展中亟需解决的问题。本研究通过设计湖羊基因组选择育种方案,同时开展湖羊家系鉴定试验,湖羊35日龄早期断奶试验及反刍专用甜菜碱对寒旱地区湖羊生长发育的影响试验,旨在利用协同育种技术,通过育种、管理、营养等手段,发掘湖羊生长潜力,为湖羊产业发展提供一定的参考与借鉴。具体如下:（1）设计了试验场湖羊基因组选择的育种方案,包括制定育种目标、规范生产性能测定、组建用于基因组选择的参考群与候选群、制定样品采集方案和技术规范、选择合适的算法与验证方法等,为试验场下一步开展基因组选择育种工作提供了一定的基础。（2）使用9个微卫星标记,利用Nei氏遗传距离对30只湖羊种公羊进行家系鉴定。结果表明,当双亲基因型未知时9个微卫星的单亲累积排除概率为99.6072%,当单亲基因型已知时9个微卫星位点的单亲累积排除概率为99.8808%,当双亲基因型未知时9个微卫星位点的双亲累积排除概率为99.9999%,排除概率能够满足遗传育种中亲子鉴定和系谱分析的要求,根据Nei氏遗传距离构建UPGMA聚类图,将30只种公羊划分为6个家系,提供了一种湖羊家系鉴定的方法,对湖羊保种与育种工作具有一定的应用价值。（3）湖羊35日龄早期断奶试验选用相同日龄、体重接近的7日龄湖羊羔羊104只,以不同的饲养方式分为对照组与试验组。对照组将羔羊与母羊饲养在同一圈舍中,另设0.5个圈舍作为羔羊采食圈,该圈舍仅羔羊可以通过特殊通道进入采食,羔羊在40日龄断奶;试验组将羔羊与母羊饲养在同一圈中,不再另设羔羊圈舍,但安装一个仅羔羊可以采食的饲喂槽,羔羊在35日龄断奶。结果表明两组羔羊的体重在7日龄、35日龄、40日龄和60日龄时差异不显着（P>0.05）,在14日龄、21日龄和28日龄时试验组体重显着高于对照组体重（P<0.05）。7日龄14日龄试验组羔羊增重高于对照组,35日龄40日龄对照组羔羊增重高于试验组,均达到极显着水平（P<0.01）,21日龄28日龄试验组羔羊增重高于对照组,达到显着水平（P<0.05）,但在14日龄21日龄、28日龄35日龄、40日龄60日龄和7日龄60日龄差异不显着（P>0.05）。试验组羔羊断奶时成活率为92.31%,对照组为88.89%。试验组饲养模式可实现湖羊羔羊35日龄断奶,对促进羔羊早期生长和提高断奶成活率具有积极的意义。（4）反刍专用甜菜碱对寒旱地区湖羊生长性能的影响试验以252只湖羊育肥公羊为研究对象,分成对照组和试验组,对照组饲喂基础饲草料,试验组精饲料中按2.5 kg/t比例添加反刍专用甜菜碱,记录初始和终末体重,共90天。此外,从对照组和试验组中各选取3个体重水平的重复（低L、中M、高H）,每30天称重一次。结果表明试验组终末体重高于对照组,但无显着性差异（P>0.05）。试验组平均日增重极显着高于对照组（P<0.01）。试验组料肉比显着低于对照组（P<0.05）。低、中、高三个体重水平试验组终末体重均高于对照组,但差异不显着（P>0.05）。试验组L在0天30天和30天60天的平均日增重均高于对照组L,但差异不显着（P>0.05）,在60天90天的平均日增重低于对照组L,差异不显着（P>0.05）。试验组M在0天30天的平均日增重显着高于对照组M（P<0.01）,30天60天的平均日增重高于对照组M,差异不显着（P>0.05）,60天90天的平均日增重略低于对照组M,差异不显着（P>0.05）。试验组H 0天30天和30天60天的平均日增重高于对照组H,但差异不显着（P>0.05）,60天90天的平均日增重略低于对照组H,差异不显着（P>0.05）。湖羊育肥期生长速度呈先快后慢的趋势,反刍专用甜菜碱对湖羊生长发育具有促进作用,能够极显着提高平均日增重,同时显着降低料肉比,但对中、低体重水平和0天60天育肥阶段湖羊生长性能的促进效果更佳。综上所述,本研究完成了对试验场基因组选择育种方案的设计,并通过Nei氏遗传距离将种公羊划分为6个家系,为开展基因组选择育种工作提供必要的基础条件。湖羊羔羊在新的哺乳期饲养模式可以实现35日龄早期断奶。反刍专用甜菜碱对湖羊生长发育具有促进作用,且在不同体重水平和育肥阶段中效果不同。
李明珠[6]（2020）在《高通量基因型鉴定技术的开发和应用》文中研究表明玉米是世界三大粮食作物之一,玉米作为我国重要的生产资料,在我国人民的生产生活中占据着不可或缺的地位。玉米基因组变异广泛,存在大量的单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism,SNP）。SNP作为一种重要的第三代分子标记,被广泛应用在玉米基因组的研究和玉米育种中,可以用来进行基因定位、绘制遗传图谱、遗传多样性分析、分子辅助育种等。因此,对SNP进行基因型鉴定具有重要意义。本课题,利用分子条码（Barcode）以及二代测序技术开发了一种新的高通量基因型鉴定技术（两种策略）,可以快速、高效、低成本地对SNP基因型进行鉴定。策略一（SGT）方法是在SNP位点前后设计一对普通引物（正向引物距离SNP位点要在150bp内或者反向引物距离SNP位点要在150bp内）,之后在正向引物和反向引物的5’端分别加上8 bp不同的Barcode序列,此为完整正反向引物。以96个待测DNA样品为例,12条包含不同Barcode序列的完整正向引物,8条包含不同Barcode序列的完整反向引物,可组成96种不同的引物组合用于96个样品的鉴定。96个样品对应96种引物组合,即一种样品对应一种引物组合,以此进行降落PCR的扩增,扩增出的片段即为目标测序片段。策略二（IGGT）方法由三步组成。第一步构建一套类似试剂盒的通用Barcode片段,这些片段在进行数据分析时用来识别不同样品,相当于样品的识别标签。此步以YFP DNA片段为模板,在其正向引物的5’端加上18 bp的bridge片段和8 bp的Barcode1片段,在其反向引物的5’端加上20 bp的reverse片段和8 bp的Barcode2片段,以此为完整正反向引物对YFP DNA片段进行扩增。以384个待测DNA样品为例,24种不同的Barcode1序列和16种不同的Barcode2序列就可组成384种通用Barcode片段用于384个样品基因型的鉴定。第二步是样品SNP片段的扩增,在SNP位点前后设计一对普通引物（正向引物距离SNP位点在150 bp内或者反向引物距离SNP位点在36 bp内）,在反向引物5’端加上18 bp的bridge片段组成完整的反向引物序列。最后一步是让第二步与第一步扩增出的产物一一对应,即每个样品SNP片段对应一种Barcode片段,通过overlapping PCR形成完整的用于测序的片段。SGT法和IGGT法扩增得到的目标片段分别均匀混样,磁珠纯化后建库以及二代测序,通过数据分析得到每个样品SNP基因型结果。利用SGT和IGGT分别对1个、2个、5个以及20个SNP位点进行基因型鉴定,数据分析得到的每个单株基因型结果与已知基因型结果比较,发现两种策略的成功率基本都在95%以上。SGT与IGGT比较,SGT法步骤较为简单,单个样品成本为0.55元;IGGT法步骤相对复杂,但是单个样品成本仅为0.46元。总的来说,该技术两条策略都可以快速、高效、低成本的对SNP基因型进行鉴定。我们还把SGT和IGGT用于5个玉米杂交群体In Del的鉴定。SGT和IGGT分析结果比较,发现共有91.87%的单株基因型鉴定结果一致。说明此技术两种策略不但可以用于SNP的鉴定,也可用于In Del的鉴定。最后,利用IGGT,我们还在大刍草Y23与郑58构建的BC1F4群体5号染色体上成功鉴定到SNP并且绘制出遗传图谱。本研究把Barocde与二代测序相结合开发的高通量基因型鉴定技术对于SNP和In Del的鉴定是十分高效的,不管是SGT还是IGGT所需成本远低于市面价格,尤其是对大批量样品的鉴定此优点更加突出。除了基因型的鉴定,我们还可以利用这两种策略进行基因定位以及绘制遗传图谱等,因此它的应用范围也十分广泛。本研究结果可以为玉米理论与育种研究提供一种新的技术支撑。
刘文平[7]（2020）在《玉米抗旱相关基因的挖掘及其功能鉴定》文中研究指明干旱胁迫已成为限制吉林省玉米产量提高的最重要因素之一。干旱可以影响玉米从种子萌发、营养生长到生殖生长产生籽粒的整个生长周期,造成玉米产量的损失。因此,挖掘控制玉米苗期抗旱性的相关基因来发展相关的分子标记,用于指导玉米的分子育种,加快抗旱玉米自交系繁育速度,对提高玉米抗旱性,保证玉米产量具有重要意义。本研究选择68份玉米核心种质资源作为关联群体,利用全基因组关联分析和同源基因克隆技术,挖掘玉米中控制抗旱性的候选基因,并通过拟南芥转基因验证,得到玉米抗旱基因。同时对玉米苗期和开花期株高、茎粗性状进行关联分析,挖掘控制株高和茎粗性状的候选基因。主要的研究结果如下:1、利用基因芯片技术对关联群体进行基因型测序,共获得了40,580个高质量的标记。群体遗传结构分析结果表明,关联群体可分为5个亚群;亲缘关系分析结果显示,群体内个体之间亲缘关系很远。对玉米苗期丙二醛含量抗旱指数、超氧化物歧化酶活性抗旱指数、脯氨酸含量抗旱指数、相对电导率抗旱指数和叶片相对含水量抗旱指数等5个抗旱相关指标进行数据分析,关联群体抗旱程度差异明显,近似正态分布,且不同抗旱指数间相关性很弱。利用Tassel软件对这5个抗旱相关指标进行关联分析,共检测到8个显着关联的标记,这些标记的p值为3.79×10-6～2.67×10-32,表型贡献率为14.6～85.2%。4个标记与丙二醛含量抗旱指数显着关联,3个标记与超氧化物歧化酶活性抗旱指数显着关联,1个标记与相对电导率抗旱指数显着关联。共筛选到5个抗旱候选基因:海藻糖基因、钙依赖的脂质结合蛋白、转录因子MADS、转录因子Zm EREB160和谷胱甘肽S-转移酶。2、利用生物信息学和qRT-PCR技术对抗旱候选基因Zm EREB160分析结果表明,Zm EREB160属于AP2/EREBP转录因子成员,其基因表达受干旱、盐和ABA胁迫诱导。Zm EREB160亚细胞定位在细胞核,在酵母中具有转录激活功能。Zm EREB160通过转基因拟南芥,鉴定过表达植株在不同生长时期的抗旱功能。在苗期,Zm EREB160提高了植株对渗透胁迫和ABA胁迫的抗性。在干旱处理下,过表达植株的存活率比野生型植株高;过表达植株存活率为60-79%,野生型植株存活率为30%;并且拟南芥中抗旱基因DREB2A、COR15A、RD29B和SAG13在过表达植株中的表达量比野生型植株高,ABA信号通路中ABI2和ABI5基因在过表达植株中的表达量也比野生型植株高;过表达植株中的脯氨酸含量和丙二醛含量比野生型植株高,过表达植株中的苯丙氨酸解氨酶活性比野生型植株低。结果表明Zm EREB160通过提高植株中渗透保护物质含量、抗旱基因和ABA信号通路中基因的表达量,增强植株的抗旱性。3、利用生物信息学和NAC基因进化树对ZmNAC33基因分析结果表明,ZmNAC33是拟南芥ATAF1的同源基因,属于NAC转录因子成员。q RT-PCR分析结果表明,ZmNAC33基因表达受干旱、盐和ABA胁迫诱导。ZmNAC33亚细胞定位在细胞核,在酵母中具有转录激活功能。ZmNAC33通过转基因拟南芥,鉴定过表达植株在不同生长时期的抗旱功能。在种子萌发期,ZmNAC33基因提高了拟南芥种子在ABA和渗透胁迫下的种子萌发率。在苗期,ZmNAC33基因提高了植株对渗透胁迫的抗性。在干旱处理下,过表达植株的存活率比野生型植株高;过表达植株存活率为62-81%,野生型植株存活率为26.7%;并且拟南芥中抗旱基因DREB2A、COR47和RD29B在过表达植株中的表达量比野生型植株高,ABA信号通路中ABI5基因在过表达植株中的表达量比野生型植株高;过表达植株中的脯氨酸含量、丙二醛含量和超氧化物歧化酶活性比野生型植株高。结果表明ZmNAC33通过调控植物体内抗旱基因的表达量和参与ABA信号途径中的基因调控,以及提高植株中抗氧化物酶活性和渗透保护物质含量,增强植株的抗旱性。结合关联群体抗旱鉴评结果和ZmNAC33基因序列多态性分析,明确了单倍型Hap1为最优单倍型,为后期分子标记开发和利用提供了试验依据。4、对关联群体在大田中的苗期和开花期株高、茎粗性状进行统计分析表明,性状变异范围广,且符合正态分布。利用Tassel软件对苗期和开花期的株高性状进行关联分析,共检测到38个显着关联的标记;对茎粗性状进行关联分析,共检测到16个显着关联的标记。在苗期的关联位点中发现两个已报道控制株高性状的Dwarf4和RLD2基因,也筛选到6个控制株高的候选基因:转录因子Zm LBD28、Zm GRAS20、Zm GRAS70、Zm OFP16、Zmb HLH10和Prenylated RAB acceptor。本研究对株高性状的关联结果,为后续进一步鉴定控制株高性状基因的功能提供了试验数据。
马丽娜,刘永进,王锦,赵正伟,马青[8]（2020）在《芯片技术在畜禽育种中的应用研究进展》文中指出中国畜禽品种资源丰富,且有许多优良性状基因,但这些优良性状基因并没有被充分利用,因此,在基因水平上开展遗传资源的开发和利用是畜禽经济性状改良的重要方向。目前,虽然传统系谱选择方法在育种工作中发挥了重要作用,但存在准确率低、育种周期长等缺点。随着分子生物学技术的快速发展,近年来先进的基因组测序和基因分型技术大大促进了畜禽育种方法的革新。从低通量、耗时的限制性片段多态标记（RFLP）到如今高通量、高密度的单核苷酸多态性（SNP）标记,基因检测效率有了大幅度提高。基因芯片技术在分子标记辅助选择和全基因组选择育种研究中逐渐得到广泛应用,成为畜禽育种的新技术手段和新热点。主要介绍了高、低密度SNP芯片技术在畜禽育种中的研究及应用,并简述了其技术优势、存在问题及挑战、应用展望,旨在表明基因芯片技术必将会成为畜禽分子育种工作中一项重要的基础技术,在畜禽种业快速发展过程中起到重要的推动作用,以期为基因芯片技术在畜禽育种中得到进一步应用提供理论参考,推进中国畜禽育种遗传进展,提升中国畜禽种业的科技竞争力。
程宇坤[9]（2019）在《长江中下游麦区小麦地方种质条锈病抗性与产量相关性状多样性评价及其QTL定位》文中认为小麦地方种质,又称农家品种、本地品种,是经过漫长的自然选择和人为干预后保存下来的作物遗传资源,具备了对当地自然生态条件的较强适应性和与之相对应的生产潜力,是现代小麦改良重要的重要基因源。长江中下游麦区是我国小麦主要生产区,也是我国小麦条锈病春季流行主要病区。鉴于此,本研究对来自长江中下游麦区的210份小麦地方种质进行系统的苗期、成株期条锈病抗性和产量相关性状鉴定,以期获得一批能直接用于当前小麦条锈病抗性及产量育种的优异种质。在此基础上,分别以来自长江中下游麦区的2份优异地方种质（安岳红小麦和宜宾猪儿麦）为亲本,通过构建重组自交系群体（RILs）,结合小麦55K SNP芯片技术,进行高密度分子遗传图谱的构建和成株期条锈病抗性和产量相关性状QTL作图,以期获得控制来自小麦地方种质的条锈病抗性和产量相关性状潜在的新QTL区段,为当前小麦条锈病抗性及产量育种提供有效基因源。获得了如下主要研究结果:1.基于前人已报道的342个条锈病抗性基因/位点/区段,以Maccaferr和Andrzej等人构建的小麦分子标记遗传图谱为参考图谱,基于元分析技术构建了小麦抗条锈病一致性数量性状（MQTL）图谱。该图谱涵盖194个小麦抗条锈病MQTL。其中,81个MQTL与严重度（Disease severity,DS）相关、31个与反应型（Infection type,IT）相关、15个与病程曲线下面积相关（Area under disease progress curve,AUDPC）、44个与DS和IT共相关、6个与DS和AUDPC共相关、13个与IT和AUDPC共相关、4个与其他条锈病抗性性状相关。这些抗条锈病一致性QTL定位于小麦21条染色体,呈非均匀分布,在12个小麦染色体区段成簇存在,分别在2A、4A、5A、1B、2B、3B、5B、6B、7B、1D、2D、7D染色体上。通过与已发表的正式命名抗条锈病基因比较分析,发现大多数正式命名基因定位于MQTL簇区段,说明这些MQTL簇区段很可能是控制小麦条锈病抗性热点区域。2.对210份来源于长江中下游麦区小麦地方种质进行苗期混合小种抗病性鉴定,并于2017年和2018年两年分别在四川崇州和绵阳利用混合小种进行人工接种成株期鉴定和产量相关性状性状分析。结果表明,4份地方种质（红芒糙、早五天、光头麦、圆锥麦）表现为苗期近免疫（IT=0和0;）,占所有材料的1.90%。102份地方种质表现为稳定的成株期抗性,占48.57%。结合苗期和成株期抗性表型分析,3份材料表现出全生育期抗性,占1.43%。产量相关性状分析表明,长江中下游麦区在2个环境下均表现出丰富的表型变异。结合条锈病抗性及产量相关性状分析,共鉴定出6份条锈病抗性优异且产量相关性状突出的小麦地方种质:大和尚头（安徽）、肥西三月黄（安徽）、临平洋麦（浙江）、宜宾猪儿麦（四川）、安岳红小麦（四川）和眉山光头麦（四川）。3、苗期和成株期条锈病抗性表型鉴定表明,安岳红小麦（AYH）条锈病抗性属于成株期抗性,受数量性状位点（QTL）控制。利用小麦55K SNP芯片对AYH/台长29（TC 29）重组自交系群体（RILs）进行全基因组分子扫描,构建了高密度SNP分子连锁图谱。共锚定1143个SNP分子标记,涵盖小麦21条染色体,总长度2822.05c M。基于成株期条锈病最终严重度（Final Disease Severity,FDS）、反应型（Infection Type,IT）和病程曲线下面积（Area Under Disease Progress Curve,AUDPC）进行成株期抗条锈病QTL定位。共检测到5个控制成株期条锈病抗性QTL,分别位于1D、2A、5B、和7D染色体上,暂命名为QYr AYH.Sicau-1D.1,QYr AYH.Sicau-2A.1,QYr AYH.Sicau-5B.1,QYr AYH.Sicau-7D.1,以及QYr AYH.Sicau-7D.2,可解释表型变异率为6.10～31.65%。基于已构建的小麦条锈病一致性数量性状位点图谱中国春物理图谱（IWGCS Ref Seq v1.0）发现,QYr AYH.Sicau-7D.2和QYr AYH.Sicau-5B.1可能是控制小麦成株期条锈病抗性潜在的新QTL。遗传效应分析表明,这些QTL或其组合,能显着降低小麦成株期条锈病严重度。针对检测到的2个新QTL,分别开发了能有效鉴定QYr AYH.Sicau-7D.2和QYr AYH.Sicau-5B.1的竞争性等位基因特异性PCR标记（KASP）,KASP＿AX-109750388和KASP＿AX-110527974。结合63份四川育成品种进行KASP标记特异性检测,来自四川麦区的育成小麦品种仅有少数育成品种携带鉴定的成株期条锈病抗性QTL。4、利用已构建的SNP高密度分子遗传连锁图谱对AYH/TC29重组自交系群体进行小穗数（SPN）、穗长（SL）、有效分蘖（PTN）、小穗粒数（KNL）、穗粒数（KNS）、穗粒重（KWS）和千粒重（TKW）等产量相关性状进行QTL定位。共检测到32个控制小麦产量相关性状QTL,可解释表型变异率为4.67～24.43%。其中,25个QTL可解释表型变异率超过10%的,分布于1A、2A、2B、2D、3A、3D、4A、4D、5A、5D、6B、6D和7D染色体上。其中,位于4D染色体上控制穗长的QSLAYH.Sicau-4D.1,在2个环境中均能稳定表达。同时发现,1A、3A和4D染色体上分别携带有1个具有一因多效QTL。其中,1A染色体AX-111216460～AX-108728119区间同时控制着有效分蘖、穗粒数和千粒重;3A染色体AX-110922897～AX-111072779区间同时控制着穗粒数和穗粒重;4D染色体AX-109564839～AX-109449898区段同时控制穗长和穗粒数。5、苗期和成株期条锈病抗性表型鉴定表明,宜宾猪儿麦（YBR）条锈病抗性属于成株期抗性,受QTL控制。利用小麦55K SNP芯片对YBR/TC29重组自交系群体进行全基因组分子扫描,构建了高密度SNP分子连锁图谱。共锚定1487个SNP分子标记,涵盖小麦21条染色体,总长度3526.69c M。基于成株期条锈病FDS、IT和AUDPC进行成株期抗条锈病QTL定位。共检测到5个控制成株期条锈病抗性QTL,分别位于2A、2B、5B、和7D染色体上,暂命名为QYr YBR.Sicau-2A.1,QYr YBR.Sicau-2B.1,QYr YBR.Sicau-5B.1,QYr YBR.Sicau-7D.1,以及QYr YBR.Sicau-7D.2,可解释表型变异率为4.94～19.81%。基于已构建的小麦条锈病一致性数量性状位点图谱和比较基因组学发现,QYr YBR.Sicau-7D.1和QYr YBR.Sicau-5B.1与安岳红小麦中QYr AYH.Sicau-7D.1和QYr AYH.Sicau-5B.1共定位在同一区间,表明这两份地方种质可能存在相同的控制小麦成株期条锈病QTL。遗传效应分析表明,这些QTL或其组合,能显着降低小麦成株期条锈病严重度。6、利用已构建的SNP高密度分子遗传连锁图谱对YBR/TC29 RIL群体进行小穗数（SPN）、穗长（SL）、有效分蘖（PTN）、小穗粒数（KNL）、穗粒数（KNS）、穗粒重（KWS）和千粒重（TKW）等产量相关性状进行QTL定位。共检测到31个控制小麦产量相关性状QTL,可解释表型变异率为4.79～16.39%。其中,13个QTL可解释表型变异率超过10%的,分布于1A、2B、3B、4B、5A、5B、6B和7A染色体上。其中,在5A和7A染色体上分别携带有1个具有一因多效QTL。5A染色体AX-110360226～AX-110938645区间同时控制着穗长和穗粒数;7A染色体AX-108902579～AX-08847997区间同时控制着小穗粒数和千粒重。
陈俊孝[10]（2019）在《基于GWAS对杂交水稻配合力的遗传解析与优良农艺性状基因的发掘》文中研究说明水稻是全球最重要的粮食作物之一,较高的产量和优良的品质是育种家们的重要目标。杂种优势的应用大大提高了水稻、玉米等作物的产量,但实际生产中,不少育种家们仍然需要依靠丰富的经验,根据表型选择亲本培育优良杂交稻,增大了盲目性和工作量。配合力的引用使得对亲本产量潜能的研究成为可能,这也大大加快了对杂种优势的分子机理研究和利用。另一方面,粒型是水稻种子外观的直观表现,对粒重有直接影响。同时粒型也是稻米外观品质的重要组成部分。因此,粒型的遗传机理研究和调控网络探索也一直是研究的热门领域。近年来,一大批的粒型QTL被报道,但大部分被克隆的是主效位点,大量的微效QTL被鉴定但仍需进一步的精细定位与克隆。本研究中,我们构建了一套不完全双列杂交群体,基于全基因组关联分析在分子水平上研究了杂交水稻配合力的遗传基础,并探讨了它们和杂种优势之间的相互关系。同时,对新鉴定的一个粒宽的显着性位点构建近等基因系并进行效应验证与精细定位。此外,我们利用这个NCII群体结果对构建的两个遗传群体进行RICE6K芯片基因分型,构建遗传连锁图谱,定位了粒型的QTL并利用衍生的回交群体分别对部分位点的效应进行了验证。主要结果如下:1.利用广泛收集的529份核心种质资源,筛选株型较好,生育期适中的籼型材料与4个两系核不育系进行不完全双列杂交,最后构建了一个包含96个父本的NCII群体。2.利用数字化考种机并结合人工考察对群体的产量相关性状进行了考察。统计学分析表明,所有性状的表型、亲本的一般配合力、F1的特殊配合力和F1的杂种优势之间均表现出相关性。每个F1的表型值与亲本的一般配合力和该F1的特殊配合力均呈正相关;亲本的一般配合力和F1的特殊配合力均对特定组合的产量的杂种优势显着正相关,且F1的特殊配合力对杂种优势的贡献更大;亲本一般配合力与F1特殊配合力之间往往是负相关或者没有相关性,杂种优势和亲本间的遗传距离和杂合度没有显着相关性。3.剔除MAF小于0.05和缺失率大于10%的分子标记,我们最终获取了1,663,267个SNP标记。基于GWAS我们利用Q+K的遗传模型对NCII群体的产量相关性状的表型和配合力进行分析,并将检测阈值设定在P=2.39 × 10-7,检测到了 34个显着性位点。4.通过比对各个参数的曼哈顿图结果,我们发现亲本一般配合力的峰值位点和F1产量相关性状的峰值位点重合度更高,而亲本本身的产量相关性状的峰值位点与F1产量相关性状的峰值位点重合度较低。在加性模型下,许多F1产量相关性状本身之外的数量性状位点被鉴定到,且以一般配合力为表型鉴定的位点具有更高的显着性。结果表明,亲本的产量相关性状的一般配合力与亲本的产量相关性状本身是受到不同位点的调控并以不同的途径传递给后代的,一般配合力的遗传本质是亲本基因组对杂交后代表型的加性效应。5.在所有的候选位点中,Ghd8、GS3和qSSR4三个一般配合力位点对最终产量具有更高的贡献。优势等位基因型在具有高一般配合力的亲本中更容易积累,而在具有低一般配合力的亲本中情况相反。6.加性模型对于鉴定特殊配合力效应的关联位点是不合适的,通过基因型转化,在一个假定的非加性效应模型下,我们鉴定到了许多F1特殊配合力的显着性位点,且部分位点与F1本身的产量相关性状鉴定的关联位点是不同的。大部分的特殊配合力关联位点表现出超显性,当Hd3a和Hd1互作的时候能够极大的延迟开花。qGL12与其它的粒型基因没有发生互作,当qGL12为杂合状态时能够显着的降低粒长表型,表明这个位点可能表现出超显性效应。特殊配合力的遗传基础更多的是受到基因非加性效应（上位性和超显性等）调控的,这些位点直接对杂种优势或杂种劣势发挥作用。7.只有一个在1 1号染色体上的位点命名为qFN11在具有较高特殊配合力的组别中显着聚集。对更多位点的三种基因型的效应分析,我们发现纯合等位基因的劣势和杂合等位基因的优势是共存的。结果表明,具有较高特殊配合力的组分含有更多的优势基因型和更少的劣势基因型。8.基于GWAS对NCII群体的产量相关性状进行分析,发掘了大量与表型相关的数量性状位点。我们检测到多个粒型的显着性位点,测序结果表明已被克隆的GS3和GW5是两个主效的位点,是其中两个主效目的基因。在第一染色体上检测到一个影响粒型的显着性位点尚未被报道,命名为qGW1,qGW1是一个稀有变异的等位基因,对粒宽和长宽比具有显着效应。9.通过连续回交构建了qGW1的以HD9802S为背景的近等基因系,并在武汉和海南分别利用各192株的BC3F2和BC4F2分离群体验证了qGW1的遗传效应。对qGW1的近等基因系部分农艺性状考察结果表明近等基因系在粒型上表现出极显着差异,而其它与产量相关的性状并没有明显变化。10.利用核心种质资源材料中粒长最长的Pusa为父本,分别与H2613S和C815S构建F2分离群体和衍生的F2:3群体,利用中国种子集团研发的RICE6K芯片进行基因型分型,并考察粒长、粒宽、长宽比和千粒重的表型,构建遗传连锁图谱,发掘粒型QTL,解析粒型的遗传基础。两年分别在两个群体检测到35和30个QTL。相比较传统的SSR标记作图,高密度的SNP标记作图检测到更多的显着性位点、更精确的定位区间。其中包括已被克隆的主效基因GW7/GL7可以被初定位在一个136kb的区间内。11.重复检测到或者具有较大遗传效应或者一因多效的QTL被视为重要QTL,我们分别构建了这些重要QTL的回交分离群体并设计了KASP标记进行效应验证。在群体1中,我们验证了qGW1、qGL2.2、qGW3、qGS7、qKGW8和qGW9的效应;在群体2中对qGW2、qGL2、qGS7、qGS9、qGW10和qGL12进行了效应验证。结果表明,RICE6K芯片是一种可行的、有效的鉴定QTL的方法,且检测到的主效QTL和大部分微效QTL是真实存在的。这些QTL的剩余杂合系材料仍在构建,可通过进一步的纯化遗传背景,增加遗传效应为精细定位和图位克隆等后续研究奠定坚实基础。
二、基因芯片技术在玉米遗传育种中的应用（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、基因芯片技术在玉米遗传育种中的应用（论文提纲范文）
（1）江苏粳稻品种间多态性KASP标记开发与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 前言 |
| 1.1 DNA分子标记发展 |
| 1.2 SSR标记及检测技术 |
| 1.3 SNP标记及检测技术 |
| 1.3.1 SNP标记 |
| 1.3.2 SNP标记检测技术 |
| 1.3.3 几种SNP标记检测技术比较 |
| 1.4 DNA分子标记技术的应用 |
| 1.4.1 DNA指纹图谱构建及品种鉴定 |
| 1.4.2 水稻重要性状基因定位 |
| 1.4.3 作物遗传改良中的应用 |
| 1.5 本研究的目的和意义 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 水稻材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 水稻总DNA提取 |
| 2.2.2 KASP标记开发 |
| 2.2.3 KASP标记多态性验证 |
| 2.2.4 PCR、酶切及凝胶电泳检测 |
| 2.2.5 农艺性状调查 |
| 2.2.6 咪唑乙烟酸除草剂处理 |
| 2.2.7 统计分析 |
| 第3章 结果与分析 |
| 3.1 江苏粳稻品种间候选SNP位点筛选 |
| 3.2 江苏粳稻品种间多态性KASP标记开发 |
| 3.3 KASP标记在不同区域或类型品种间的多态性分析 |
| 3.4 KASP标记在江苏粳稻品种鉴定中的应用 |
| 3.5 江苏粳稻品种间的遗传多样性分析 |
| 3.6 国内外不同区域种质资源主要农艺表型分析 |
| 3.7 收集的530份品种资源间的遗传相似性初步分析 |
| 3.8 抗稻瘟病基因Pid3的功能性KASP标记开发 |
| 3.9 金粳818中抗除草剂基因功能性KASP标记开发 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 KASP标记在水稻品种鉴定中具有更广泛的应用前景 |
| 4.2 江苏粳稻品种间高多态性的KASP标记开发 |
| 4.3 KASP标记指纹在粳稻品种鉴定中的应用及多样性分析 |
| 4.4 基因功能标记在品种鉴定中的应用 |
| 参考文献 |
| 附录一: 研究中涉及到的530份种质资源信息 |
| 附录二: 从3k品种序列中筛选SNP位点的R语言程序代码 |
| 附表三: 水稻3K品种中涉及的78份中国粳稻品种名 |
| 附录四: 江苏近年审定推广的141个粳稻品种在76个KASP标记位点的DNA指纹 |
| 附录五: 在76个KASP标记指纹检测中差异位点数在1-4个的9对品种信息及差异的标记位点 |
| 附录六: 在60个SSR标记指纹检测中差异位点数在1-4个的6对品种信息及差异的标记位点 |
| 附录七: 基于76个KASP标记指纹的141份品种的遗传相似系数 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）FBI技术的开发及其在水稻育种中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 分子标记与MAS育种 |
| 1.2 高通量的SNP标记方法 |
| 1.2.1 基于基因芯片杂交的分子标记 |
| 1.2.2 基于测序技术的分子标记 |
| 1.2.3 实验室已开发的高通量SNP分子标记方法 |
| 1.3 本研究的目的与意义 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 本研究的目的与意义 |
| 1.3.3 FBI技术的设计原理 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 实验材料、主要仪器和试剂耗材 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 主要仪器及其在研究中的用途 |
| 2.1.3 重要实验试剂与耗材 |
| 2.1.4 引物序列及位点信息 |
| 2.2 实验研究方法 |
| 2.2.1 目标前景(特异位点)检测引物的设计 |
| 2.2.2 多引物(1条、2条、6条、12条)FBI-seq体系实验流程 |
| 2.2.3 生物信息学分析方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 FBI方法的开发 |
| 3.1.1 单个前景(单引物)的验证 |
| 3.1.2 多个前景(2、6、12 引物)尝试以及体系的摸索 |
| 3.1.3 多引物的Tag情况分析 |
| 3.1.4 不同引物在不同作物中的通用性研究 |
| 3.1.5 错配结合的规律分析—高保真 DNA 聚合酶和非高保真DNA聚合酶的对比 |
| 3.2 FBI-seq方法的应用-广东水稻所水稻株系与标记结果的分析 |
| 3.2.1 亲本及子代测序数据 |
| 3.2.2 子代株系的前景结果 |
| 3.2.3 背景分析--染色体重组断点分析 |
| 3.2.4 背景分析--黄华占核心基因组区段的分析 |
| 3.2.5 表型结果分析 |
| 4 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间论文发表情况 |
（3）玉米YS501遗传背景的染色体片段代换系构建和叶夹角QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 本文主要所用缩略词 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 数量性状的基因定位 |
| 1.1.1 分子标记技术 |
| 1.1.2 图位克隆 |
| 1.1.3 QTL定位原理与方法 |
| 1.1.4 QTL作图群体 |
| 1.2 染色体片段代换系的研究进展 |
| 1.2.1 染色体片段代换系的构建 |
| 1.2.2 染色体片段代换系的应用研究进展 |
| 1.3 玉米叶夹角研究进展 |
| 1.3.1 叶夹角的形态结构 |
| 1.3.2 叶夹角的QTL定位研究 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 第二章 YS501为背景的染色体片段代换系构建 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 多态性分子标记的筛选 |
| 2.1.3 染色体片段代换系的构建步骤 |
| 2.1.4 基因型检测 |
| 2.1.5 代换片段长度的计算 |
| 2.1.6 数据分析与处理 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 DNA质量检测 |
| 2.2.2 亲本间多态性分子标记筛选 |
| 2.2.3 染色体片段代换系的构建 |
| 2.2.4 染色体片段代换系的基因型图谱 |
| 2.2.5 染色体片段代换系群体的评价 |
| 2.3 小结与讨论 |
| 2.3.1 利用Maize10K芯片检测染色体片段代换系基因型的优点 |
| 2.3.2 利用染色体片段代换系开展QTL定位的优越性 |
| 第三章 穗上叶夹角QTL定位 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 田间实验设计 |
| 3.1.3 玉米叶夹角表型调查 |
| 3.1.4 重组自交系群体高密度遗传连锁图谱构建 |
| 3.1.5 数据分析与处理 |
| 3.1.6 QTL分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 亲本YS501和LDC-1叶夹角差异 |
| 3.2.2 CSSL群体两个环境穗上各叶叶夹角的相关性分析 |
| 3.2.3 染色体片段代换系群体表型的描述性统计分析 |
| 3.2.4 染色体片段代换系的定位结果 |
| 3.2.5 RIL群体3个环境穗上各叶叶夹角的相关性分析 |
| 3.2.6 重组自交系群体表型的描述性统计分析 |
| 3.2.7 重组自交系的定位结果 |
| 3.2.8 两个群体定位结果的比较分析 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 全文小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 硕士期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于烟草转录组的SNP标记开发及其初步应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 DNA分子标记技术的种类及其特点 |
| 1.1.1 第一代DNA分子标记 |
| 1.1.1.1 限制性内切酶酶切片段长度多态性(RFLP) |
| 1.1.1.2 随机扩增DNA多态性(RAPD) |
| 1.1.1.3 扩增片段长度多态性(AFLP) |
| 1.1.2 第二代DNA分子标记 |
| 1.1.2.1 简单重复序列(SSR)标记 |
| 1.1.2.2 简单重复序列区间(ISSR)标记 |
| 1.1.3 第三代DNA分子标记 |
| 1.2 SNP的发掘技术 |
| 1.2.1 基于公共数据库中的EST序列开发SNP |
| 1.2.2 基于基因组序列开发SNP |
| 1.2.3 基于第二代高通量测序技术开发SNP |
| 1.2.4 基于Genotyping-by-sequencing(GBS)开发SNP |
| 1.3 SNP的检测方法及原理 |
| 1.3.1 基于凝胶电泳的检测方法 |
| 1.3.1.1 单链构象多态性(SSCP) |
| 1.3.1.2 酶切扩增多态性序列(CAPS) |
| 1.3.1.3 等位基因特异性PCR(AS-PCR) |
| 1.3.2 基于高通量、自动化的检测方法 |
| 1.3.2.1 直接测序 |
| 1.3.2.2 基因芯片 |
| 1.3.2.3 变性高效液相色谱(DHPLC) |
| 1.3.2.4 质谱检测 |
| 1.3.2.5 高分辨熔解曲线(HRM) |
| 1.3.2.6 KASP技术 |
| 1.4 SNP标记在作物遗传育种中的应用 |
| 1.4.1 高密度遗传图谱的构建 |
| 1.4.2 重要性状的基因定位 |
| 1.4.3 品种鉴定及种质资源管理 |
| 1.5 烟草DNA分子标记研究现状 |
| 1.6 本研究的目的及意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 材料 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 主要试剂 |
| 2.1.3 设备与仪器 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 烟草转录组测序 |
| 2.2.2 SNP位点筛选 |
| 2.2.3 SNP引物设计 |
| 2.2.3.1 等位基因特异性PCR(AS-PCR)引物 |
| 2.2.3.2 四引物扩增受阻突变体系PCR(Tetra-primer ARMS-PCR)引物 |
| 2.2.3.3 竞争性等位基因特异性PCR(kompetitive allele specific PCR,KASP)引物 |
| 2.2.4 DNA提取及检测 |
| 2.2.5 AS-PCR扩增条件的优化 |
| 2.2.6 SNP检测方法的选择 |
| 2.2.7 SNP扩增产物的基因分型 |
| 2.2.8 烟草种质的遗传多样性分析 |
| 2.2.9 DNA指纹图谱构建 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 基于转录组测序的SNP分析 |
| 3.2 DNA浓度、纯度及质量检测 |
| 3.3 AS-PCR扩增条件的优化 |
| 3.3.1 退火温度的优化 |
| 3.3.2 反应体系的优化 |
| 3.3.3 反应程序的优化 |
| 3.4 烟草SNP标记检测方法的选择 |
| 3.4.1 AS-PCR、Tetra-primer ARMS-PCR和 KASP对位点S350 的检测效果 |
| 3.4.2 AS-PCR、Tetra-primer ARMS-PCR和 KASP对位点S382 的检测效果 |
| 3.5 多态性SNP引物筛选 |
| 3.6 SNP扩增产物的基因分型 |
| 3.6.1 AS-PCR检测方法的SNP分型 |
| 3.6.2 KASP检测方法的SNP分型 |
| 3.7 SNP位点序列的功能分析 |
| 3.8 94份烟草材料的SNP遗传多样性分析 |
| 3.8.1 SNP标记的多态性分析 |
| 3.8.2 94份烟草材料的聚类分析 |
| 3.8.3 DNA指纹图谱的构建 |
| 4 讨论与结论 |
| 4.1 讨论 |
| 4.1.1 PCR体系对扩增产物的影响 |
| 4.1.2 引物3’端不同错配方式对PCR扩增产物的影响 |
| 4.1.3 SNP标记检测方法的选择 |
| 4.1.4 基于转录组开发SNP标记 |
| 4.1.5 SNP标记的遗传多样性分析 |
| 4.1.6 SNP指纹图谱构建 |
| 4.1.7 SNP与生物学性状的关系 |
| 4.2 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 Ⅰ:46对AS-PCR引物序列信息 |
| 附录 Ⅱ:11组KASP多态性引物序列信息 |
| 附录 Ⅲ:16组多态性SNP引物 |
（5）湖羊养殖技术优化与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 湖羊生产及育种现状 |
| 1.2 肉羊育种主要技术介绍 |
| 1.2.1 最佳线性无偏估计 |
| 1.2.2 标记辅助选择 |
| 1.2.3 基因组选择 |
| 1.3 肉羊基因组选择育种进展 |
| 1.3.1 GS在羊育种中的应用 |
| 1.3.2 GS育种的优势与缺陷 |
| 1.3.3 GS在我国肉羊育种中的展望 |
| 1.4 协同育种技术 |
| 1.5 本研究的目的与意义 |
| 第二章 湖羊基因组选择育种设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 试验场育种现状 |
| 2.2.2 育种目标 |
| 2.2.3 GS常见算法 |
| 2.2.4 GEBV准确性 |
| 2.2.5 表型测定 |
| 2.2.6 血样样品采集 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 参考群的构建与更新方案 |
| 2.3.2 候选群的测定与选留方案 |
| 2.3.3 样品采集与基因分型方案 |
| 2.3.4 GEBV的计算与验证方案 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 试验场湖羊GS策略探讨 |
| 2.4.2 低成本基因组选择策略探讨 |
| 第三章 微卫星鉴定湖羊家系 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 试验方法 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 DNA质检结果 |
| 3.3.2 荧光PCR结果 |
| 3.3.3 微卫星等位基因统计分析及排除概率 |
| 3.3.4 家系划分鉴定结果 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 微卫星在亲缘关系鉴定中的应用 |
| 3.4.2 基于微卫星鉴定湖羊家系 |
| 第四章 寒旱地区湖羊35日龄早期断奶研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 试验动物与分组 |
| 4.2.2 统计分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 数据质控 |
| 4.3.2 各阶段羔羊体重对比 |
| 4.3.3 各阶段羔羊增重对比 |
| 4.3.4 羔羊断奶时成活率对比 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 常见羔羊早期断奶方法 |
| 4.4.2 饲养密度对畜禽成长发育的影响 |
| 4.4.3 哺乳期羔羊行为学分析 |
| 第五章 反刍专用甜菜碱对湖羊生长性能的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 试验时间与地点 |
| 5.2.2 试验材料 |
| 5.2.3 试验设计 |
| 5.2.4 统计分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 甜菜碱对育肥羊全群生长性能的影响 |
| 5.3.2 不同育肥阶段和体重等级下甜菜碱对湖羊生长性能的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（6）高通量基因型鉴定技术的开发和应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 前言 |
| 1.1 测序技术的发展 |
| 1.1.1 第一代测序技术 |
| 1.1.2 第二代测序技术 |
| 1.1.3 第三代测序技术 |
| 1.1.4 混样测序技术 |
| 1.2 分子标记技术的发展 |
| 1.2.1 分子标记的作用和特点 |
| 1.2.2 分子标记的种类 |
| 1.3 SNP的应用 |
| 1.3.1 构建高密度遗传图谱 |
| 1.3.2 分子标记辅助育种 |
| 1.3.3 基因定位 |
| 1.3.4 遗传多样性分析 |
| 1.4 SNP分型方法 |
| 1.4.1 直接测序法 |
| 1.4.2 KASP 技术 |
| 1.4.3 基因芯片法 |
| 1.4.4 单链构象多态性分析 |
| 1.4.5 高分辨率溶解曲线分析(HRM) |
| 1.5 本研究的目的与意义 |
| 2 实验材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 植物材料 |
| 2.1.2 二代测序所用平台 |
| 2.1.3 酶与试剂 |
| 2.1.4 仪器设备 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 玉米植株DNA的提取 |
| 2.2.2 两种不同策略SNP片段的扩增 |
| 2.2.3 磁珠纯化 |
| 2.2.4 建库和二代测序 |
| 2.2.5 数据分析流程 |
| 3 实验结果 |
| 3.1 SGT是一个高效的简单的基因型鉴定技术 |
| 3.1.1 对单个SNP位点的基因型鉴定验证SGT方法的可行性 |
| 3.1.2 SGT对2个SNP位点的基因型鉴定 |
| 3.1.3 SGT对5个SNP位点的基因型鉴定 |
| 3.1.4 SGT对不同数据量下20个SNP位点基因型鉴定结果的比较 |
| 3.2 IGGT是一个高效的精巧的基因型鉴定技术 |
| 3.2.1 对单个SNP位点的基因型鉴定验证IGGT方法的可行性 |
| 3.2.2 IGGT对2个SNP位点基因型鉴定结果 |
| 3.2.3 IGGT对5个SNP位点基因型鉴定结果 |
| 3.2.4 IGGT对不同数据量下20个SNP位点基因型鉴定结果的比较 |
| 3.3 SGT和IGGT对5个玉米杂交群体In Del的鉴定 |
| 3.4 利用IGGT在 BC1F4群体中鉴定SNP并绘制遗传图谱 |
| 3.5 结果讨论与分析 |
| 3.5.1 SGT和 IGGT的开发、验证和应用 |
| 3.5.2 SGT和 IGGT的成本比较以及应用前景 |
| 3.5.3 不足之处以及提高实验结果准确性的方法 |
| 4 主要结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）玉米抗旱相关基因的挖掘及其功能鉴定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 干旱对玉米的伤害 |
| 1.1.1 干旱对玉米形态特征的影响 |
| 1.1.2 干旱对玉米生理特性的影响 |
| 1.2 作物抗逆基因挖掘技术的研究进展 |
| 1.2.1 QTL定位技术 |
| 1.2.2 转录组测序技术 |
| 1.2.3 全基因组关联分析技术 |
| 1.2.4 同源基因克隆技术 |
| 1.3 作物抗旱相关转录因子研究进展 |
| 1.3.1 植物WRKY转录因子 |
| 1.3.2 植物bZIP转录因子 |
| 1.3.3 植物NAC转录因子 |
| 1.3.4 植物AP2/EREBP转录因子 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 玉米苗期抗旱相关指标全基因组关联分析 |
| 2.2.2 候选基因ZmEREB160 的抗旱功能鉴定 |
| 2.2.3 玉米转录因子ZmNAC33基因克隆及抗旱功能鉴定 |
| 2.2.4 玉米株高和茎粗性状全基因组关联分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 玉米苗期抗旱相关指标全基因组关联分析 |
| 3.1.1 玉米苗期抗旱相关指标的数据分析 |
| 3.1.2 芯片数据分析和群体遗传结构分析 |
| 3.1.3 苗期抗旱相关指标的关联分析 |
| 3.1.4 抗旱候选基因挖掘 |
| 3.1.5 候选基因ZmEREB160 qRT-PCR分析 |
| 3.2 ZmEREB160 基因的抗旱功能鉴定 |
| 3.2.1 ZmEREB160 基因克隆和生物信息学分析 |
| 3.2.2 ZmEREB160 基因的载体构建 |
| 3.2.3 ZmEREB160 亚细胞定位和转录激活分析 |
| 3.2.4 ZmEREB160 转基因苗筛选与鉴定 |
| 3.2.5 ZmEREB160 过表达拟南芥抗旱功能鉴定 |
| 3.3 ZmNAC33基因克隆和抗旱功能鉴定 |
| 3.3.1 玉米NAC同源基因的搜索 |
| 3.3.2 候选NAC基因的表达分析 |
| 3.3.3 ZmNAC33基因克隆 |
| 3.3.4 ZmNAC33基因生物信息学分析 |
| 3.3.5 ZmNAC33基因表达载体构建 |
| 3.3.6 ZmNAC33转录激活鉴定和亚细胞定位 |
| 3.3.7 ZmNAC33转基因拟南芥鉴定 |
| 3.3.8 ZmNAC33过表达拟南芥抗旱功能鉴定 |
| 3.3.9 ZmNAC33基因序列多态性分析和单倍型划分 |
| 3.4 玉米株高和茎粗性状全基因组关联分析 |
| 3.4.1 玉米株高和茎粗性状的数据分析 |
| 3.4.2 玉米株高和茎粗性状的关联分析 |
| 3.4.3 株高和茎粗性状的候选基因挖掘 |
| 4 讨论 |
| 4.1 全基因组关联分析技术和同源基因克隆技术的比较 |
| 4.2 玉米苗期抗旱相关指标的关联分析 |
| 4.3 ZmEREB160和ZmNAC33 的抗旱功能鉴定 |
| 4.3.1 ZmEREB160 基因在拟南芥中的抗旱功能鉴定 |
| 4.3.2 ZmNAC33基因在拟南芥中的抗旱功能鉴定 |
| 4.4 玉米株高性状的关联分析 |
| 5 结论 |
| 6 创新点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（8）芯片技术在畜禽育种中的应用研究进展（论文提纲范文）
| 1 畜禽基因育种芯片 |
| 2 芯片在畜禽育种中的应用 |
| 2.1 高密度基因育种芯片 |
| 2.1.1 分析群体进化 |
| 2.1.2 挖掘优良/重要性状基因/位点 |
| 2.1.3 估算育种值 |
| 2.1.4 基因型填充 |
| 2.2 低密度功能基因育种芯片 |
| 2.2.1 降低检测成本 |
| 2.2.2 提高育种准确度 |
| 2.2.3 缩短育种周期 |
| 2.2.4 评价动物基因资源情况 |
| 3 芯片技术的优势及面临的挑战 |
| 3.1 芯片技术在畜禽育种中的优势 |
| 3.1.1 重复性高,数据质量高 |
| 3.1.2 检测快速、高通量、检测方便 |
| 3.1.3 可进行位点精选、定制芯片 |
| 3.2 畜禽育种芯片在开发及推广中的挑战 |
| 4 展 望 |
（9）长江中下游麦区小麦地方种质条锈病抗性与产量相关性状多样性评价及其QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 小麦条锈病及其危害和防治 |
| 1.1.1 小麦条锈病 |
| 1.1.2 小麦条锈病特点 |
| 1.1.3 小麦条锈病防治 |
| 1.2 小麦抗条锈病研究进展 |
| 1.2.1 小麦抗条锈病类型 |
| 1.2.2 已正式命名的抗条锈病基因 |
| 1.2.3 成株抗性研究进展 |
| 1.2.4 抗条锈病在地方种质中的研究进展 |
| 1.3 抗病性遗传研究方法 |
| 1.3.1 常规杂交法 |
| 1.3.2 基因推导分析 |
| 1.3.3 非整倍体法和细胞分子遗传学 |
| 1.3.4 DNA分子标记和基因芯片技术 |
| 1.3.5 元分析 |
| 1.4 QTL作图基本原理与方法 |
| 1.4.1 QTL作图原理 |
| 1.4.2 QTL作图群体 |
| 1.4.3 QTL作图方法 |
| 1.5 本研究的目的和意义 |
| 第二章 小麦抗条锈病一致性图谱(MQTL)构建 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 小麦抗条锈病QTL信息搜集 |
| 2.1.2 小麦抗条锈病QTL整合 |
| 2.1.3 小麦抗条锈病QTL元分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 小麦抗条锈病QTL信息收集和图谱整合 |
| 2.2.2 小麦条锈病QTL元分析 |
| 2.2.3 小麦抗条锈病QTL一致性遗传图谱的构建 |
| 2.3 讨论 |
| 第三章 长江中下游麦区小麦地方种质条锈病抗性与产量相关性状多样性评价 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 苗期条锈病鉴定 |
| 3.1.3 苗期条锈病抗性鉴定设计与方法 |
| 3.1.4 长江中下游地区地方种质成株期田间鉴定 |
| 3.1.5 条锈病诱导环境下产量相关性状调查 |
| 3.1.6 表型数据处理 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 苗期条锈病抗性表型多样性分析 |
| 3.2.2 成株期条锈病抗性表型多样性分析 |
| 3.2.3 不同省份抗条锈病材料分布 |
| 3.2.4 条锈病诱导环境下产量相关性状分析 |
| 3.2.5 条锈病抗性稳定种质资源筛选 |
| 3.3 讨论 |
| 第四章 地方种质安岳红小麦成株期抗条锈病QTL定位 |
| 4.1 材料和方法 |
| 4.1.1 供试材料 |
| 4.1.2 苗期条锈病鉴定 |
| 4.1.3 苗期条锈病抗性鉴定设计与方法 |
| 4.1.4 安岳红小麦RIL群体成株期田间鉴定 |
| 4.1.5 表型数据处理 |
| 4.1.6 亲本和群体基因组DNA的提取和SNP检测分析 |
| 4.1.7 遗传连锁图谱的构建 |
| 4.1.8 运用完备区间作图法BIP和 MET模式表型鉴定数据定位 |
| 4.1.9 QTL命名 |
| 4.1.10 KASP标记开发设计及特异性检测 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 苗期鉴定结果 |
| 4.2.2 安岳红小麦群体成株期的条锈病鉴定分析 |
| 4.2.3 55K Axiom?Biobank芯片数据分型结果及连锁图谱构建 |
| 4.2.4 同一环境BIP和不同环境MET的 QTL定位 |
| 4.2.5 5个QTL的物理定位 |
| 4.2.6 控制小麦成株抗条锈病QTL遗传效应分析 |
| 4.2.7 成株期抗条锈病2个QTL的 KASP标记开发 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 安岳红小麦群体单环境BIP模型和多环境MET模型作图比较 |
| 4.3.2 与已知基因位置比较 |
| 4.3.3 KASP标记 |
| 4.3.4 定位5个重要QTL结果在育种中的应用价值 |
| 第五章 安岳红小麦产量相关性状QTL分析 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 供试材料 |
| 5.1.2 田间设计 |
| 5.1.3 产量相关性状调查 |
| 5.1.4 表型数据处理 |
| 5.1.5 DNA提取及SNP分型 |
| 5.1.6 遗传图谱构建 |
| 5.1.7 利用BIP和 MET两种模式对表型数据进行QTL定位 |
| 5.1.8 QTL命名 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 安岳红小麦群体及其亲本产量相关性状分析 |
| 5.2.2 产量相关性状QTL定位结果 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 产量相关性状单环境BIP模型和多环境MET模型作图比较 |
| 5.3.2 一因多效QTL |
| 5.3.3 比较已报道产量相关性状QTL结果 |
| 第六章 地方种质宜宾猪儿麦成株期抗条锈病QTL定位 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 供试材料 |
| 6.1.2 宜宾猪儿麦与台长29的RIL群体抗条锈病接种菌种 |
| 6.1.3 苗期条锈病抗性鉴定设计与方法 |
| 6.1.4 宜宾猪儿麦RIL群体成株期田间鉴定 |
| 6.1.5 表型数据处理 |
| 6.1.6 亲本和群体基因组DNA的提取和SNP检测分析 |
| 6.1.7 遗传连锁图谱的构建 |
| 6.1.8 运用完备区间作图法BIP模式和MET模式表型鉴定数据定位 |
| 6.1.9 QTL命名 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 苗期鉴定结果 |
| 6.2.2 宜宾猪儿麦群体成株期的条锈病鉴定分析 |
| 6.2.3 55K芯片数据分型结果及连锁图谱构建 |
| 6.2.4 同一环境BIP和不同环境MET的 QTL定位 |
| 6.2.5 5个QTL的物理定位 |
| 6.2.6 控制小麦成株抗条锈病QTL遗传效应分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 宜宾猪儿麦单环境BIP模型和多环境MET模型作图比较 |
| 6.3.2 与安岳红小麦定位结果及已知基因位置比较 |
| 6.3.3 成株期抗条锈病QTL在育种中的潜在应用价值 |
| 第七章 宜宾猪儿麦产量相关性状QTL分析 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 供试材料 |
| 7.1.2 田间设计 |
| 7.1.3 产量相关性状调查 |
| 7.1.4 表型数据处理 |
| 7.1.5 DNA提取及SNP分型 |
| 7.1.6 遗传图谱构建 |
| 7.1.7 利用BIP和 MET两种模式对表型数据进行QTL定位 |
| 7.1.8 QTL命名 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 宜宾猪儿麦群体及其亲本产量相关性状分析 |
| 7.2.2 产量相关性状QTL定位结果 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 产量相关性状单环境BIP模型和多环境MET模型作图比较 |
| 7.3.2 一因多效QTL |
| 7.3.3 比较已报道产量相关性状QTL结果及安岳红小麦结果 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）基于GWAS对杂交水稻配合力的遗传解析与优良农艺性状基因的发掘（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 植物数量性状研究进展 |
| 1.1.1 植物的质量性状和数量性状 |
| 1.1.2 正向遗传学和反向遗传学 |
| 1.2 植物基因克隆研究进展 |
| 1.2.1 基因克隆的意义 |
| 1.2.2 植物数量性状基因的图位克隆 |
| 1.2.2.1 QTL的初步定位 |
| 1.2.2.2 QTL的精细定位和图位克隆 |
| 1.2.3 植物数量性状基因关联分析研究进展 |
| 1.2.3.1 连锁不平衡 |
| 1.2.3.2 关联分析的基本策略 |
| 1.2.3.3 关联分析的利弊及应用 |
| 1.2.4 植物质量性状基因的图位克隆 |
| 1.2.5 图位克隆的利弊及应用 |
| 1.2.6 基因芯片在遗传研究中开发与应用 |
| 1.3 水稻粒型的研究进展 |
| 1.4 植物配合力的研究进展 |
| 1.5 本研究的背景、目的和意义 |
| 第一章 基于GWAS对杂交水稻产量性状基因的发掘与配合力分析 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 全基因组关联分析群体 |
| 2.1.1 关联分析群体的来源及NCII群体的构建 |
| 2.1.2 NCII群体表型鉴定 |
| 2.1.3 NCII群体配合力分析 |
| 2.1.4 全基因组关联分析 |
| 2.2 qGW1的验证群体 |
| 2.2.1 qGW1近等基因系的构建 |
| 2.2.2 qGW1近等基因系基因型鉴定 |
| 2.2.3 群体的育性鉴定 |
| 2.2.4 粒型的考察与统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 NCII群体遗传结构分析 |
| 3.2 NCII群体农艺性状分布及相关性分析 |
| 3.3 NCII群体农艺性状的GWAS分析 |
| 3.4 NCII群体农艺性状的配合力分析 |
| 3.4.1 GCA与SCA对杂交种农艺性状及杂种优势的不同贡献 |
| 3.4.2 不同参数的选择效率 |
| 3.4.3 一般配合力和特殊配合力的效应分析 |
| 3.4.3.1 群体生育期的表型及配合力的GWAS |
| 3.4.3.2 群体谷粒长宽比的表型及配合力的GWAS |
| 3.4.3.3 群体单株产量的表型及配合力的GWAS |
| 3.4.3.4 群体产量相关的表型及配合力的GWAS |
| 3.4.3.5 一般配合力的遗传基础 |
| 3.4.3.6 GS3和Ghd8的一般配合力效应验证 |
| 3.4.3.7 特殊配合力的遗传基础探讨 |
| 3.4.3.8 结合特殊配合力效应的杂交后代表型预测 |
| 3.5 qGW1的验证与精细定位 |
| 3.5.1 qGW1的初步发掘 |
| 3.5.2 qGW1的近等基因系构建 |
| 3.5.3 qGW1的遗传效应验证 |
| 4 讨论 |
| 4.1 GWAS在复杂农艺性状研究中的表现 |
| 4.2 配合力的遗传解析 |
| 4.3 配合力在分子育种研究中的前景 |
| 第二章 利用RICE6K芯片鉴定水稻粒型QTL |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 材料来源及种植 |
| 2.2 表型考察及统计分析 |
| 2.3 基因型分型与连锁图谱的构建 |
| 3 结果和分析 |
| 3.1 两个群体的粒型变异 |
| 3.1.1 群体1的粒型变异 |
| 3.1.2 群体2的粒型变异 |
| 3.2 遗传连锁图谱的构建 |
| 3.3 粒型性状QTL的初定位 |
| 3.3.1 群体1中粒型性状QTL的初定位 |
| 3.3.2 群体2中粒型性状QTL的初定位 |
| 3.4 通过高密度SNP芯片作图的高精确性 |
| 3.5 利用回交群体对主效QTL和部分微效QTL的效应验证 |
| 4 讨论 |
| 4.1 粒型QTL的遗传连锁作图 |
| 4.2 微效QTL的克隆 |
| 4.3 RICE6K芯片作图的优势 |
| 4.4 作图QTL在育种改良中的探讨 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录Ⅰ: 附表 |
| 附录Ⅱ: 附图 |
| 附录Ⅲ: 作者简介 |
| 致谢 |
四、基因芯片技术在玉米遗传育种中的应用（论文参考文献）
- [1]江苏粳稻品种间多态性KASP标记开发与应用[D]. 崔傲. 扬州大学, 2021(09)
- [2]FBI技术的开发及其在水稻育种中的应用[D]. 张鹏. 广西大学, 2021(12)
- [3]玉米YS501遗传背景的染色体片段代换系构建和叶夹角QTL定位[D]. 卢峰. 扬州大学, 2021
- [4]基于烟草转录组的SNP标记开发及其初步应用[D]. 吴宇瑶. 贵州大学, 2020(01)
- [5]湖羊养殖技术优化与应用[D]. 赵志达. 中国农业科学院, 2020(01)
- [6]高通量基因型鉴定技术的开发和应用[D]. 李明珠. 华中农业大学, 2020(02)
- [7]玉米抗旱相关基因的挖掘及其功能鉴定[D]. 刘文平. 东北农业大学, 2020(07)
- [8]芯片技术在畜禽育种中的应用研究进展[J]. 马丽娜,刘永进,王锦,赵正伟,马青. 中国畜牧兽医, 2020(01)
- [9]长江中下游麦区小麦地方种质条锈病抗性与产量相关性状多样性评价及其QTL定位[D]. 程宇坤. 四川农业大学, 2019(06)
- [10]基于GWAS对杂交水稻配合力的遗传解析与优良农艺性状基因的发掘[D]. 陈俊孝. 华中农业大学, 2019(02)