一、发掘“国宝”微型猪（论文文献综述）
逯頔[1]（2019）在《文化认同视野下的文化类综艺节目研究 ——以央视《国家宝藏》为例》文中认为文物是人类在社会活动中遗留下来的具有历史、艺术、科学价值的遗物和遗迹。作为人类活动的信息载体,我国古代文物积淀着中华民族的生存智慧,承载着中华优秀传统文化,体现着自强不息的中华民族精神,蕴含着中华民族的思想精华和道德精髓,是当代中国发展的重要文化资源。2017年底始播的文化类电视节目《国家宝藏》立足于中华文化宝库资源,通过对故宫博物院和上海博物馆、南京博物院等九家中央与地方共建博物馆推介的一件件国宝文物的梳理与总结,演绎文物背后的故事与历史,深受观众欢迎。该节目首创“纪录式综艺”,跳出传统器物学和考古学的解读思路,以透物见史、见人、见精神的方法和综艺式的传播形式,讲述国宝背后鲜为人知的文明密码及其传奇故事,是电视文化类节目的探索创新。本研究从文化认同的视角出发,解析《国家宝藏》的传播理念、节目形态和呈现方式,并选取《国家宝藏》第一季节目文本及哗哩哔哩弹幕视频网站弹幕和评论,分析《国家宝藏》节目的观众反馈,探寻其为受众建构认同的过程及意义,在此基础上提出我国文化类综艺节目发展的有关建议。本研究认为,《国家宝藏》以“讲述+演绎”的形式展现文物“前世今生”,通过综艺化语言的呈现“让文物活起来”,以融媒形式创新电视文化节目形态等等,不仅让观众懂得如何欣赏文物之美,还激发了观众对中华文明和文化的深刻认同,唤起观众对文物保护、文明守护的重视。
何树芳[2]（2015）在《从江香猪7个CNVR群体遗传多态性研究》文中研究说明拷贝数变异（copy number variation,CNV）是一种重要的基因组结构变异,主要通过扰乱基因及剂量效应来影响动物的表型性状和改变基因的表达量。本实验室通过Illumina公司生产的Illumia procine 60K芯片在120头香猪中检测到了213个CNVRs。本研究中采用实时荧光定量PCR（Realtime Quantitative PCR,qPCR）方法对选取的7个CNVR（6个芯片显示在香猪高低产中拷贝数变异频率有差异的区间和含KIT基因的CNVR108）进行大样本验证,研究香猪基因组结构和功能。同时结合相关性分析及功能注释来研究拷贝数变异对香猪生长繁殖的调控机理。获得主要结果包括:1、6个CNVR中,CNVR21、CNVR115、CNVR137以拷贝数增加为主;CNVR69、CNVR81以拷贝数缺失为主;CNVR206以正常拷贝为主,但拷贝数增加所占比例大于缺失比例。经卡方检验知CNVR21、CNVR81、CNVR206拷贝数变异频率在高低产中差异性不显着（P>0.05）;CNVR69、CNVR115、CNVR137三个区间的拷贝数变异频率在高低产中差异性显着（P<0.05）。2、相关性分析得,CNVR21,样本拷贝数与香猪经产产仔数、体高、体长、体宽和胸围之间呈轻度相关,相关系数为0.283,0.309,0.286,0.347,0.334;CNVR115,样本拷贝数与体宽、胸围呈轻度正相关,相关系数为0.293,0.263;与总乳头数、初产、二产、经产产仔数都达到了轻度相关,相关系数为0.314,0.474,0.255,0.250。功能注释发现两个区间包含多个嗅觉基因,猪品种间比较得香猪在4种猪品种CNVR21区间的拷贝数增加的比例是最大的为88.46%,次之为可乐猪（35.71%）、大白猪（30.00%）、荣昌猪（0%）。推测CNVR21中嗅觉基因多拷贝数现象增加了香猪对食物的敏感性,可能是香猪对野外放牧养殖方式的适应性反应。CNVR115,统计显示,香猪,可乐猪、荣昌猪及大白猪的拷贝数均以增加为主,且增加比例荣昌猪（84.38%）>大白猪（77.27%）>可乐猪（75.00%）>香猪（71.43%）。推测CNVR115拷贝数的增加对产仔数具有正调控作用。3、相关性分析得,CNVR69,样本拷贝数与体宽呈轻度相关,相关系数为0.283。CNVR81,样本拷贝数与体高、体长呈轻度负相关,相关系数为-0.264,-0.272。功能注释两个区域的相关基因ANKS1B;SFRS11和LRRC40。猪品种间比较,缺失比例均为荣昌猪>大白猪>可乐猪>香猪。推测在香猪中ANKS1B基因的拷贝数缺失可能与高产相关,同时也可能是香猪抗病性的原因。SFRS11、LRRC40两个基因在香猪的繁殖和生长方面起负调控。4、相关性分析得到,CNVR137,样本拷贝数与体长、管围呈轻度负相关,相关系数为-0.311,-0.278;与总乳头数/初产产仔数的相关性达到轻度相关,相关系数为0.291和0.294。CNVR206,所检测样本拷贝数与香猪经产产仔数呈轻度相关,相关系数为0.458;与各项体尺指标间相关性均不相关。功能注释CNVR137、CNVR206两个区间不含有任何基因。推测CNVR137可能抑制香猪的生长速度,且与产仔数有一定关系。因CNVR137/206区段为新发现的拷贝数变异区,且区间注释还未完善,故具体作用机制有待进一步研究。5、采用qPCR技术对以黑/棕毛色为主的4个贵州地方猪品种及以白毛色为主的大白猪和可乐猪样本中CNVR108中的KIT基因的拷贝数进行检测,结果发现贵州地方猪品种中全黑/全棕毛色个体的KIT基因拷贝数以缺失为主,黑色带白斑个体的KIT基因拷贝数全部缺失,而棕色带白个体的KIT基因拷贝数增加、正常各占50%。作为对照的大白猪样本的KIT基因拷贝数显着增加,荣昌猪中KIT基因拷贝数以正常类型为主。表明大白猪的白毛色由KIT基因拷贝数增加决定,但荣昌猪的白毛色可能与KIT基因的拷贝数变异之间没有直接的联系;4个贵州地方猪品种的全黑/全棕色毛色与KIT基因拷贝数的缺失有关,但可乐猪和香猪中带白斑个体的KIT基因拷贝数并未增加,提示贵州地方猪品种的白斑毛色的形成机制有一定的特殊性。
李明洲[3]（2008）在《脂肪型和瘦肉型猪肌肉生长和脂肪沉积相关基因的差异表达分析和分子网络构建》文中指出骨骼肌细胞和脂肪细胞在生长发育过程中受到的微效多基因间的互作调控机制是决定猪胴体和肉质等相关数量性状的分子基础。本研究利用包含140个与猪肌肉生长和脂肪沉积密切相关基因的Oligo功能分类基因芯片,检测了脂肪型的太湖猪和瘦肉型的长白猪在出生后不同生长发育阶段,背最长肌（初生,1,2,3,4和5月龄）和背部皮下脂肪（1,2,3,4和5月龄）中相关基因表达谱的变化。①方差分析（ANOVA）和基因分组检验（GCT）结果显示:背最长肌表达谱中,长白猪分别有18和22个基因,太湖猪分别有3和7个基因在月龄间的表达差异达极显着(PANOVA＜0.01)和显着水平(PANOVA＜0.05),且长白猪中包含10个基因的“参与脂肪酸生物合成的酶”基因分组具有极显着意义(PErmineJ＜0.01)。皮下脂肪表达谱中,长白猪有25个基因在月龄间的表达差异达显着水平(PANOVA＜0.05),且包含23个基因的“参与脂肪或类固醇代谢的酶和调节蛋白”基因分组在品种间具有极显着意义(PErmineJ＜0.01)。提示两猪种骨骼肌生长速度和脂肪沉积能力表型的巨大差异可能与这些基因的差异表达规律相关。②短时间序列表达聚类（STEM）结果显示:背最长肌表达谱中,先降后升、逐渐上升和逐渐下降、逐渐上升分别是长白猪和太湖猪在初生至5月龄间最具代表性的基因表达模式(PSTEM＜0.01),其中正调控肌纤维生长和脂肪酸合成的基因主要表现为逐渐上调,而抑制细胞增殖和正调控脂肪酸β氧化的基因则主要表现为逐渐下降。皮下脂肪表达谱中,长白猪和太湖猪各有两个表达模式分别具有极显着(PSTEM＜0.01)和显着性意义(PSTEM＜0.05),但太湖猪基因表达谱比较分散,占主导优势的表达模式没有长白猪明显,提示太湖猪脂肪细胞内参与相关代谢活动的基因间的调控关系较长白猪复杂。③主成分分析（PCA）结果显示:长白猪和太湖猪的背最长肌表达谱中分别有7和6个基因,皮下脂肪表达谱中分别有16和13个基因的时序表达模式明显偏离其他基因,提示可能受到了特殊的调控。④ANOVA和二维层级聚类的PCA映射结果显示:长白猪分别有42和27个基因,太湖猪分别有51和20个基因在背最长肌和皮下脂肪间的表达差异达极显着(PANOVA＜0.01)和显着水平(PANOVA＜0.05)。53个与脂肪沉积相关基因在两组织内的时序表达模式大致可分为3类,可按照不同标准筛选存在组织特异性表达模式的基因,为探讨IMF和皮下脂肪沉积的分子机制积累了基础资料。⑤基于动态贝叶斯模型（DBN）构建的基因调控网络（GRNs）从一定程度上揭示了两品种在肌肉生长和脂肪沉积等生理生化代谢活动方面的明显差异。网络中基因的调控地位与已知功能信息大致相符,具有一定的准确性和可信度,可从中挖掘相关性状潜在的关键特征基因。⑥Pathway映射结果显示:两个代表脂肪沉积动态平衡的通路——脂肪酸代谢和脂肪酸生物合成,两个代表脂肪沉积调控的通路——PPAR信号转导和脂肪细胞因子信号转导,所涉及的生物学功能在两猪种间和生长发育过程中可能发生了变化。从一定程度上揭示了不同生产类型的两猪种在脂肪沉积性状上巨大表型差异的分子基础。⑦通过基于表达模式识别（STEM）结果的文献网络子网挖掘,在等级分值较高的子网中寻找到了大量已有相关研究支撑、对宏观表型具有重要影响和研究价值的种子基因,建议可作为影响猪肌肉和脂肪性状的关键特征基因进行深入研究。⑧利用物种人的同源基因预测了本研究背最长肌表达谱中差异表达基因间的转录调控网络（TRNs）,发现26个表达差异达显着水平的基因(PAVOVA＜0.05和0.01)受到E2F转录因子（E2F1～8）、上游结合蛋白1（LBP-1/UBP1）、激活增强子结合蛋白2γ（AP2-gamma）和PHD锌指转录因子蛋白（BPTF）等27个转录因子（TFs）具有显着性意义的调控(PTF＜0.05)。提示这些TFs通过调节靶基因的表达,可能对猪肌肉和脂肪性状的最终表型产生重要影响。⑨对片内和片间重复性的评价结果显示:4个片内重复的平均变异系数（?）和3个重复检测芯片间的平均相关系数（?）在皮下脂肪和背最长肌中分别平均为5.95%±3.15%、5.19%±2.87%和0.894±0.038、0.917±0.041,均高于（?）＜15%和r＞0.700的成功实验标准。对两组织内各5个差异表达基因的QRT-PCR验证显示:两种实验方法检测结果均为正相关,相关系数（r）在皮下脂肪和背最长肌表达谱中分别平均为0.874±0.071和0.876±0.095。表明本研究结果准确可靠,检测数据能够真实反映基因的表达变化规律。本研究筛选出了对于猪胴体和肉质性状可能具有重要影响和较大研究价值的基因,初步揭示了生长发育过程中骨骼肌和脂肪细胞基因表达调控的局部分子互作机制,以及造成猪肌肉和脂肪宏观性状表型差异的分子网络基础。
石绍华[4]（2003）在《中国若干地方猪种GH、RYR1、Leptin、HSL和PIT-1基因部分座位特征研究》文中指出本文采用PCR-RFLP及PCR-SSCP分析方法，对我国地方猪种淮猪（黄淮海黑猪）、姜曲海猪、二花脸猪（江海型猪）和藏猪（高原型猪）的5个功能基因：生长激素（porcine growth hormone，pGH）基因、兰尼定受体（Ryandine receptor gene，RYR1）基因、Leptin（Obese）、激素敏感脂酶（hormone-sensitive lipase，HSL）、垂体特异性转录因子（Pituitary transcription factor，PIT-1）基因进行了多态性研究。实验结果表明，五个基因中，淮猪、姜曲海猪、二花脸猪和藏猪的五个功能基因中存在着广泛的基因多态。GH的HhaⅠ多态在四个猪种中都有分布，不同HhaⅠ基因型与产仔数无显着性差异；在四个地方猪种中RYR1的基因HhaⅠ酶切结果没有发现多态，其结果全部为NN型，不存在RYR1隐性基因n，SSCP分析二花脸和藏猪同一片断发现了一个突变位点的存在，试验未对其测序分析，在二花脸中RYR1基因不同的基因型之间的产仔性能存在显着的差异（P＜0.05），而其他基因之间则没有显着差异（P＞0.05），因此似可把RYR1作为影响母猪产仔数的候选基因进行研究；在淮猪中Leptin基因HinfI呈单态分布，在其他三个猪种中呈多态分布；对淮猪和姜曲海的PIT-1基因进行了MspⅠ酶切，发现了与国外猪种不同的酶切图谱。计算四个猪种之间的Nei’s遗传距离，运用UPMGA和NJ法聚类分析，UPMGA法发现淮猪和姜曲海间的遗传距离较近，先聚为一类，再和二花脸聚为一类，NJ法则淮猪与二花脸先聚为一类，再和姜曲海聚为一类，两种聚类方法都表明这三个品种与藏猪的距离最远，这种遗传距离的差异和他们原产地的地理距离相一致，地理分布上，由南到北分别是淮猪、姜曲海猪、二花脸猪，而藏猪基本上处于与外界隔离的西藏深山河谷中，属于封闭的群体。文中还对地方猪种的种质特性、猪种之间遗传距离的聚类、以及分子育种和畜禽种质资源的保护进行了探讨。
伍国孝[5]（1999）在《中国香猪科技动态》文中研究指明中国香猪的形成已有数百年的历史,因其味道香美而着称,香猪具有体型小、肉嫩、骨细、早熟、味香等特点,被称为世界珍品,农业部将其列为国家重点保护开发项目,列为国家二级保护动物,为我国的国宝,是高效养殖的新途径,21世纪的俏产品.当前开发香猪有利我国养猪生产的发展.
华文[6]（1994）在《发掘“国宝”微型猪》文中研究指明 古老的洹河,象一条奔腾的巨龙,横穿河南省安阳市区蜿蜒东去。河南岸,座落着一个大型养殖场,叫太行动植物良种场。场内饲养着几十种珍贵经济动物,其中一种小巧玲珑,价值千金,特别引人注目的叫微型猪。 微型猪外部特征矮、短、小、圆、肥;内部特征纯、嫩、香、甜、净。成年体重32—68公斤,而最小的仅21·2—30公斤,其令人称奇之处是生后6周体重2公斤时能吃,瘦肉率高达近60％,肉香味美,且性情温顺,逗人喜爱,为“猪中一宝”。其原产地就在中国,属“华夏一绝”,在国外被称为“迷你猪”。
本刊编辑部[7]（1994）在《重要提示》文中研究说明 读者朋友新年快乐! 中共十四届三中全会通过的《决定》说,在本世纪末初步建立起新的经济体制,并提出了今后经济改革的重点与方向。中国经济改革的航船再鼓风帆,经济理论界也再度活跃。从某种意义上说,经济改革的每次推进都会带来新的机会和希望。 本期《权威言论》栏中《三中全会的新突破》从理论上剖析了今后经济改革的重点、进程和趋势。
李凯年[8]（1993）在《饲养香猪 大有前途》文中进行了进一步梳理 近来,一种以往很少为人所知的饲养新品种—微型香猪,在全国鹊声四起,引人注目,
二、发掘“国宝”微型猪（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、发掘“国宝”微型猪（论文提纲范文）
（1）文化认同视野下的文化类综艺节目研究 ——以央视《国家宝藏》为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 第三节 相关理论阐释 |
| 第四节 论文框架、研究方法及创新点 |
| 第二章 《国家宝藏》节目形态概述 |
| 第一节 节目定位:文博探索类综艺 |
| 第二节 节目样态:首创“纪录式综艺” |
| 第三节 节目模式:主持人讲解+明星表演+馆长解读+素人守护团 |
| 第四节 节目叙事结构:“守护”框架下的故事讲述 |
| 第三章 《国家宝藏》文化认同的节目呈现 |
| 第一节 文化建构的基础:时空环境的交互 |
| 第二节 叙事手法的突破:宏大叙事下的平民视角 |
| 第三节 审美仪式感的强化:象征性、审美性的文化仪式 |
| 第四节 场内“瞬间原则”与线下延伸的结合 |
| 第四章 《国家宝藏》文化认同意义解读 |
| 第一节 《国家宝藏》弹幕及短评内容分析 |
| 第二节 叙事方式对文化认同的建构 |
| 第三节 传播仪式于文化记忆的建构 |
| 第四节 文物符号化过程于国家形象的建构 |
| 第五章 《国家宝藏》节目创新及对我国文化类电视节目的启示 |
| 第一节 平衡文化使命与娱乐精神,丰富文化类综艺节目样态 |
| 第二节 树立“TV2.0”传播理念,运用互联网因素建构认同 |
| 第三节 实现文化类节目从抽象感受到具象表达的转化 |
| 第四节 形成模式节目,实现中国原创节目跨文化传播 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）从江香猪7个CNVR群体遗传多态性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 前言 |
| 1.1 猪种起源 |
| 1.1.1 中国地方猪种 |
| 1.1.2 贵州地方猪种 |
| 1.1.3 我国地方猪种与欧洲猪种的比较 |
| 1.2 拷贝数变异的研究进展 |
| 1.2.1 CNV的简介 |
| 1.2.2 CNV的常见变异形式 |
| 1.2.3 CNV的形成机理 |
| 1.2.4 CNV的作用机制 |
| 1.2.5 CNV的检测方法 |
| 1.2.6 猪全基因组CNV的研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 第二章 从江香猪拷贝数变异的关联分析 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 主要试剂 |
| 2.1.3 主要实验仪器 |
| 2.1.4 主要溶液的配制 |
| 2.1.5 引物设计 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 血液基因组DNA的提取 |
| 2.2.2 DNA浓度和纯度的检测 |
| 2.2.3 PCR扩增 |
| 2.2.4 荧光定量PCR |
| 2.2.5 琼脂糖凝胶电泳 |
| 2.2.6 目的DNA片段的回收与纯化 |
| 2.2.7 DNA的连接 |
| 2.2.8 大肠杆菌感受态细胞的制备 |
| 2.2.9 重组质粒的转化 |
| 2.2.10 菌落PCR鉴定 |
| 2.2.11 质粒DNA的提取 |
| 2.2.12 目的DNA测序 |
| 2.3 全基因组CNVR的研究 |
| 2.3.1 SNP基因型的判定 |
| 2.3.2 利用PENNCNV推测拷贝数 |
| 2.3.3 数据的质量控制 |
| 2.3.4 CNVR的合并 |
| 2.4 QTL的定位 |
| 2.5 SNP芯片结果的验证 |
| 2.5.1 标准曲线的制备 |
| 2.5.2 区间的验证 |
| 2.6 数据的分析 |
| 2.6.1 QPCR结果的处理 |
| 2.6.2 香猪全基因组关联分析 |
| 2.6.3 CNVR包括的基因及基因功能分析 |
| 2.7 每个拷贝数变异区间不同猪品种间的比较 |
| 2.8 结果 |
| 2.8.1 全基因组DNA的检测 |
| 2.8.2 PCR扩增及测序 |
| 2.8.3 荧光定量PCR扩增曲线 |
| 2.8.4 不同CNVR香猪拷贝数测定 |
| 2.8.5 不同拷贝数变异区间与香猪体尺指标的相关性分析 |
| 2.8.6 CNVR包括的基因及基因功能分析 |
| 2.8.7 不同CNVR中香猪与可乐猪、荣昌猪及大白猪对比 |
| 2.9 讨论 |
| 2.9.1 香猪高低群体在各CNVR中的分布 |
| 2.9.2 不同CNVR中香猪与可乐猪、荣昌猪及大白猪的种间比较 |
| 第三章 贵州地方猪毛色与KIT基因拷贝数变异之间的关联分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 实验材料 |
| 3.1.2 主要试剂同第二章 |
| 3.1.3 引物的设计及合成 |
| 3.1.4 主要溶液的配制 （同第二章） |
| 3.1.5 主要实验仪器 （同第二章） |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 血液基因组DNA的提取及检测（同第二章） |
| 3.2.2 QPCR检测样本和分析 |
| 3.2.3 毛色与拷贝数的相关性分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 全基因组DNA的检测 |
| 3.3.2 KIT和COL10基因片段的克隆 |
| 3.3.3 荧光定量PCR扩增曲线 |
| 3.3.4 贵州地方猪KIT基因拷贝数的检测 |
| 3.3.5 贵州地方猪不同毛色个体中KIT基因的拷贝数 |
| 3.3.6 地方猪毛色与KIT基因拷贝数之间的关联分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 小结 |
| 缩略语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 图版一 |
| 图版二 |
| 图版三 |
（3）脂肪型和瘦肉型猪肌肉生长和脂肪沉积相关基因的差异表达分析和分子网络构建（论文提纲范文）
| 高频词对照表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1 选题背景及意义 |
| 1.1 分子数量遗传学研究猪肌肉和脂肪性状相关基因的不足之处 |
| 1.2 猪肉宏观性状的系统解析——基因表达谱研究 |
| 1.3 猪肉基因表达谱研究中的不足 |
| 2 主要研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 文献综述:猪肉基因(组)研究进展——关注肌肉和脂肪性状的共改良 |
| 1 猪肉宏观性状的分子基础 |
| 1.1 骨骼肌发生和脂肪细胞分化增殖 |
| 1.2 猪出生后骨骼肌的生长发育——肌纤维肥大 |
| 1.3 猪出生后的体脂沉积——脂肪细胞的分化增殖和肥大 |
| 1.4 骨骼肌和脂肪的新认识——重要的内分泌器官 |
| 1.5 骨骼肌与脂肪间的"对话" |
| 2 猪肌肉生长和脂肪沉积的相关基因 |
| 2.1 进行中的猪基因组测序计划 |
| 2.2 猪肌肉和脂肪性状的QTL和候选基因 |
| 3 利用基因芯片技术研究猪肉表达谱 |
| 4 功能分类芯片策略 |
| 参考文献 |
| 第三章 长白猪和太湖猪肌肉和脂肪性状的发育性变化研究 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验群体 |
| 2.2 试验日粮 |
| 2.3 样本采集和性状测定 |
| 3 数据分析 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 石蜡切片(H&E染色) |
| 4.2 品种和时间对肌肉和脂肪性状的影响 |
| 4.3 品种内月龄间、相同月龄品种间肌肉和脂肪性状的比较 |
| 5 讨论 |
| 5.1 两猪种生长性能的差异 |
| 5.2 两猪种脂肪沉积的差异及可能原因 |
| 参考文献 |
| 第四章 利用功能分类芯片研究猪肌肉生长和脂肪沉积相关基因的发育表达谱 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 功能分类芯片(Pathway-focused microarray)的设计和制备 |
| 2.2 杂交方案的设计 |
| 2.3 RNA的间接荧光标记和芯片的杂交洗涤 |
| 2.4 芯片扫描及图像处理 |
| 2.5 数据预处理及标准化 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 Total RNA的琼脂糖凝胶电泳 |
| 3.2 RNA Pool的毛细管电泳 |
| 3.3 芯片扫描结果 |
| 3.4 片内标准化结果 |
| 3.5 提交到NCBI-GEO数据库 |
| 4 讨论 |
| 4.1 试验设计 |
| 4.2 低密度芯片的片内标准化策略 |
| 4.3 是否需要片间标准化 |
| 4.4 重复数合并 |
| 4.5 缺失值估计 |
| 参考文献 |
| 第五章 普通数据分析——差异表达分析、基因分组检验、表达模式识别和数据降维 |
| 1 前言 |
| 2 分析策略及方法 |
| 2.1 差异表达分析——ANOVA方法 |
| 2.2 基因分组检验(GCT)——基因分组重采样(GSR)算法 |
| 2.3 表达模式识别——时间序列的STEM聚类和非时间序列的二维层级聚类 |
| 2.4 数据降维——主成分分析(PCA) |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 背最长肌表达谱 |
| 3.2 皮下脂肪表达谱 |
| 3.3 背最长肌和皮下脂肪表达谱的比较 |
| 4 讨论 |
| 4.1 统计结果和分析策略的几点说明 |
| 4.2 背最长肌表达谱 |
| 4.3 皮下脂肪表达谱 |
| 4.4 背最长肌和皮下脂肪表达谱的比较 |
| 参考文献 |
| 第六章 高级数据挖掘——分子网络建立 |
| 1 前言 |
| 2 分析策略及方法 |
| 2.1 反向工程学算法——基于DBN模型推导GRNs |
| 2.2 生物学通路中的基因分析——Pathway映射(mapping) |
| 2.3 文献信息挖掘——基于NLP技术的网络分析 |
| 2.4 转录因子结合位点(TFBS)鉴定——同源预测TRNs |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 基因调控网络(GRNs) |
| 3.2 Pathway映射 |
| 3.3 文献网络 |
| 3.4 转录调控网络(TRNs) |
| 4 讨论 |
| 4.1 GRNs的提示 |
| 4.2 基于Pathway映射的发现 |
| 4.3 从文献网络中挖掘生物学意义 |
| 4.4 TRNs的预测 |
| 参考文献 |
| 第七章 表达谱数据的可靠性评价 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 芯片实验自身的质量控制分析 |
| 2.2 QRT-PCR验证 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 片内重复的平均变异系数((?)) |
| 3.2 片间重复的平均相关系数((?)) |
| 3.3 QRT-PCR验证结果 |
| 4 讨论 |
| 参考文献 |
| 第八章 结论和展望 |
| 1 本文研究总结 |
| 2 下一步工作的思路和方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士在读期间发表的论文 |
（4）中国若干地方猪种GH、RYR1、Leptin、HSL和PIT-1基因部分座位特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 淮猪、二花脸、姜曲海猪和藏猪的种质特性 |
| 2.2 GH、RYR1、Leptin、HSL和PIT-1 5个基因 |
| 2.3 分子系统学的原理与方法 |
| 3 材料与方法 |
| 3.1 实验材料 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.3 数据处理及分析方法 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 GH基因座位的PCR-RFLPs分析 |
| 4.2 RYR1基因座位的PCR-SSCP及PCR-RFLPs分析 |
| 4.3 Leptin基因座位的PCR-SSCP及PCR-RFLPs分析 |
| 4.4 HSL基因座位的PCR-SSCP分析 |
| 4.5 PIT-1基因座位的PCR-RFLPs分析 |
| 4.6 四个猪种之间的遗传距离及聚类分析 |
| 5 讨论 |
| 6 结论 |
| 7 参考文献 |
| 英文摘要 |
| 致谢 |
| 附: 主要缩略符号说明 |
四、发掘“国宝”微型猪（论文参考文献）
- [1]文化认同视野下的文化类综艺节目研究 ——以央视《国家宝藏》为例[D]. 逯頔. 苏州大学, 2019(04)
- [2]从江香猪7个CNVR群体遗传多态性研究[D]. 何树芳. 贵州大学, 2015(01)
- [3]脂肪型和瘦肉型猪肌肉生长和脂肪沉积相关基因的差异表达分析和分子网络构建[D]. 李明洲. 四川农业大学, 2008(01)
- [4]中国若干地方猪种GH、RYR1、Leptin、HSL和PIT-1基因部分座位特征研究[D]. 石绍华. 南京农业大学, 2003(04)
- [5]中国香猪科技动态[J]. 伍国孝. 肉类工业, 1999(01)
- [6]发掘“国宝”微型猪[J]. 华文. 经济世界, 1994(01)
- [7]重要提示[J]. 本刊编辑部. 经济世界, 1994(01)
- [8]饲养香猪 大有前途[J]. 李凯年. 吉林畜牧兽医, 1993(06)