一、普通小麦农艺及品质性状的杂种优势和性状相关研究（论文文献综述）
谢启光,徐小冬[1]（2022）在《作物生物钟的研究进展与前瞻》文中认为植物生物钟研究领域的科学家以模式植物拟南芥（Arabidopsis thaliana）为主要研究材料,逐步建立起较为完善的生物钟调控机制,即多重互锁转录-翻译反馈环路模型。研究表明,生物钟调控保证了植物体内诸多生理生化和新陈代谢过程与环境因子的周期性变化同步,使植物能够更合理地配置物质和能量资源,确保其生存和繁衍。简而言之,生物钟极大地提高了植物的环境适应性。近些年来,生物钟相关研究成果在农业生产中已经显示出巨大应用前景,例如,生物钟核心组分在杂种优势、作物引种驯化和环境适应性中发挥了重要作用。从研究材料和方向上看,目前植物生物钟研究存在两个趋势:一是研究材料从拟南芥迅速拓展到各种重要作物;二是作物生物钟研究与其他领域,如开花调控、胁迫抗性和高产稳产等研究领域,发生了广泛交叉。本文系统阐述了作物生物钟研究的重要进展,探讨了该领域最新提出的时间栽培学概念,展望了将生物钟理论应用于农业生产实践的前景。
杨学勇,苏汉东,张梦卓,祝光涛,程时锋,韩方普,黄三文[2]（2021）在《多倍化和驯化研究进展与展望》文中研究指明作物驯化是将野生植物驯化繁殖为栽培作物,本质是通过人工选择有目的地保留基因组的遗传变异信息.驯化在人类农耕文明的起源和演变过程中发挥了重要作用,推动了人类文明的持续发展和社会的快速进步,其中多倍化是作物驯化和改良的重要方向.相较于二倍体祖先物种而言,多倍体作物往往具有明显的表型优势,生物量与经济产量会相对较高,具有更强的抗性和更广的环境适应性.小麦（Triticum aestivum L.）、棉花（Gossypium spp.）、甘蓝型油菜（Brassica napus L.）和马铃薯（Solanum tuberosum L.）等重要农作物经历了漫长的进化历程,是多倍化和驯化的综合产物.多倍体作物的进化、驯化历程以及重要农艺性状形成的分子机制一直是作物遗传育种领域关注的重大科学问题,对作物的分子设计育种和农业可持续发展具有重要意义.
李燕红,高世庆,任扬,张俊杰,都晶晶,高聪,王军卫,马守才,宋瑜龙,张改生,牛娜[3]（2021）在《小麦核质互作杂交种农艺性状和籽粒性状的杂种优势分析》文中研究指明为探究核质互作杂交种不同性状间的遗传变异规律和杂种优势,用8种小麦同核异质、同质异核雄性不育系分别与恢复系R5174、R2726组配获得16个杂交组合,对其F1代及亲本的11个农艺性状和6个籽粒物理性状进行遗传变异、杂种优势、相关性、主成分及聚类分析。结果表明:（1）F1表型性状的变异系数为3.00%～32.72%,农艺性状的变异系数大于籽粒性状;（2）不同性状间杂种优势差异显着,中亲优势和超亲优势分别为0.22%～12.50%和-13.51%～3.61%,其中正中亲优势组合最低比例为50%,正超亲优势组合最高比例可达81.25%;（3）粒形与旗叶面积呈显着正相关,与穗长、小穗数、穗粒数呈显着负相关;（4）从通过主成分分析得到的F1代综合得分看,P型和Y型细胞质背景下的AK58不育系与R2726的杂交组合F1表现最好;（5）通过聚类分析可将F1分为两大类,其中第二大类包含除AS细胞质背景的AK58异质不育系与恢复系R2726组配的杂交组合,其共同的特征是籽粒表面积大、千粒重高及旗叶性状较好,表型性状的综合表现优于第Ⅰ类群,说明杂交种的性状受恢复系和不育系核背景影响较大。
李燕红[4]（2021）在《小麦核质杂种配合力、杂种优势及淀粉特性研究》文中认为
任丹[5]（2021）在《棉花不同杂交类型后代产量性状与品质性状遗传分析》文中进行了进一步梳理
张红杰[6]（2021）在《152份合成小麦产量相关性状全基因组关联分析》文中进行了进一步梳理随着我国耕地面积日趋减少、人口增长,粮食安全问题日益突显,提高小麦产量潜力十分重要。通过远缘杂交,发掘、创新和利用关键种质资源,谋求产量突破,是小麦育种领域新的发展趋势。然而,现有小麦的遗传多样性基础限制了小麦产量育种,亟待解决遗传基础狭窄的严重问题。本文以CIMMYT新引进152份合成小麦品种（系）为试验材料,对产量相关性状进行表型考察。利用55 K SNP标记,对产量性状进行全基因组关联分析,获得了产量性状相关的显着位点,可以为小麦分子标记辅助选择育种和精细定位提供了有价值的信息。主要研究结果如下:1.表型性状统计分析发现,5个性状存在广泛变异,变异系数范围为3.33-22.79%,BLUP下,粒长的变异系数最小为3.33%,在四川成都种植环境下,千粒重的变异系数最大为22.79%。并且5个产量相关性状均呈连续性分布,符合正态分布趋势。相关性分析表明,株高和穗长、粒长均呈极显着正相关,千粒重和粒宽均呈极显着正相关。对合成小麦株高和穗长进行方差分析显示,3个环境下,株高和穗长在基因型之间都表现出极显着的差异。3个环境下联合方差分析发现株高和穗长表型在基因型、环境以及基因型环境互作方面表现出极显着的差异。说明株高、穗长受基因型、环境和基因型的互作影响较大。2.群体结构遗传分析表明,合成小麦材料群体可以划分为三个亚群。主要由亲本四倍体硬粒小麦（AABB）供体种基因组划分,野生节节麦（DD）基因组对人工合成小麦群体结构划分的贡献较小,四倍体硬粒小麦的来源是导致亚群划分不同的重要原因。3.利用55 K SNP芯片对152份合成小麦品种（系）进行全基因组扫描,获得37916个有效的SNP。其中A、B和D三个亚基因组上各有14404、14566和8946个,B亚基因组密度最高（0.355 Mb/标记）,其次为A亚基因组（0.362 Mb/标记）,而D亚基因组标记密度最低（0.441 Mb/标记）。密度最大的6A染色体包含2394个标记,平均为0.258 Mb/标记,密度最小的4D染色体包含787个标记,平均为0.647 Mb/标记。4.通过全基因组关联分析,共检测到173个显着的SNP位点（P≤0.0001）,分布在小麦的21条染色体上,可解释9.28-34.70%的表型变异,BLUP值筛选到74个显着标记,株高相关的10个,穗长相关的22个、粒长9个,粒宽25个,千粒重11个。其中筛选到四个可能是“一因多效”的标记,AX-110055532同时控制穗长和粒长、AX-108833851同时控制粒宽和千粒重、AX-108729778同时控制株高和粒长、AX-111157142同时控制粒宽和千粒重。5.正效应位点数目分析发现,合成小麦群体中具有正效应位点数目越多,对平均株高具有降低效应,对穗长、粒长、粒宽和千粒重具有增加效应。6.通过对显着标记位点左右3 Mb距离内基因在茎、穗和籽粒中的表达分析,筛选到659个高表达的基因,对其进行水稻基因注释和功能分析,获得各性状标记位点的候选基因19个。
吴国芳[7]（2021）在《高丹草低氢氰酸性状主效QTL PA7-1和PA7-2的精细定位及其候选基因分析》文中研究说明高丹草（Sorghum-sudangrass hybrid）杂种优势强、营养价值高、适口性好、可多次刈割利用,是重要的一年生饲用作物。但因其幼嫩茎叶中含有一定量的氢氰酸,家畜采食过量易产生中毒现象。因而培育低氢氰酸含量的高丹草是重要育种目标。在课题组前期对高丹草低氢氰酸含量性状相关主效QTL PA7-1定位研究基础上,我们用高丹草（散穗高粱×红壳苏丹草）F2分离群体1200个单株对低氢氰酸含量性状定位研究发现了另一个相关的主效QTL PA 7-2。进而采用BSA-SSR方法和低氢氰酸含量目标性状QTL侧翼的SSR标记,从高丹草群体1200个分离单株中筛选建立了等位基因重组QIRs群体,经套袋自交得到F3分离群体,并从中筛选出130个F3重组株构建了精细定位群体。本试验重点对PA 7-1和PA7-2这两个主效QTL进行了精细定位及其候选基因挖掘和功能分析。主要结果如下:1.从散穗高粱×红壳苏丹草的1200个F2群体单株中各选10个低氰与高氰植株的DNA等量混合建立基因池,并以亲本为对照筛选得到SSR适宜引物11对。用这11对引物对F2分离群体1200个单株及其双亲的基因组DNA进行PCR扩增,共得到多态性条带位点253个。2.利用这253个多态性标记构建了一个基于高丹草F2群体的连锁群图谱,其覆盖基因组长度211.5 cM,标记间平均距离为0.84 cM。QTL定位检测到4个与低氢氰酸含量性状相关的QTLs,只有PA 7-1和PA 7-2为主效QTL,其遗传贡献率分别为57.4%和47.1%。3.采用QTL侧翼SSR标记对1200个F2单株进行筛选,分别建立了 2个PA 7-1和PA7-2的QIRs群体,各包含379和121个重组株。利用单粒传法分别获得了 F2:3群体,基于该群体再次进行QTL定位,验证了 PA7-1和PA7-2的稳定性。4.为缩短PA7-1和PA7-2的精细定位区间,利用高丹草130个F3重组单株的精细定位群体分别进行了精细定位。最终将PA7-1确定在标记SORBI4G4-120和SORBI4G4-680之间,包含8个SSR标记;将PA7-2确定在标记Sobic.8g1-600和XM00242-400之间,包含6个SSR标记。5.对PA7-1的8个和PA7-2的6个SSR标记片段进行回收、纯化、测序及与已知的高粱基因组比对分析,首次建立了PA7-1和PA7-2高分辨率的物理图谱。将PA7-1确定在高粱第4号染色体的203.6 kb基因组区域内,该区间包含了 18个候选基因;将PA7-2确定在高粱8号染色体上18.4 kb和25.5 kb的区域内,以及该染色体上克隆BAC 88M4基因AY661656.1上,它们共包含了 5个候选基因。6.通过RT-PCR表达水平验证发现,PA7-1有2个基因XM 021458168.1和XP021313843.1,PA7-2有1个基因AY661656.1,这3个基因在低氰的父本红壳苏丹草和F2植株的苗期、分蘖期和拔节期中均有显着表达,表明它们是调控高丹草低氢氰酸含量性状的重要候选基因。
金星娜[8]（2021）在《饲用型小黑麦RIL群体草产量相关性状的遗传分析及QTL定位》文中研究说明优质牧草短缺在一定程度上阻碍了畜牧业的发展,寻找优质高产的牧草是解决这一矛盾的途径之一。饲用型小黑麦（×Triticale Wittmack）作为一种优质饲草,提高饲草产量也是其主要育种目标之一。而在实际生产中,大多选择表型良好的亲本杂交培育获得优良小黑麦品种,工作量较大且选择具有盲目性。株高、分蘖数、旗叶长、旗叶宽、穗下节间长和单株鲜重是小黑麦重要的饲草产量相关性状。本研究以饲用型小黑麦273个单株构成的RIL群体F6代为试验材料,观测了株高、分蘖数、旗叶长、旗叶宽、穗下节间长和单株鲜重等饲草产量相关性状的田间表型值,开展了该群体的表型分析,并结合课题组构建的小黑麦RIL群体分子图谱,进行了饲草产量相关性状的QTL分析,浅析了小黑麦饲草产量的遗传机制,为小黑麦高产遗传改良提供了研究基础。主要结论如下:（1）RIL群体中饲草产量相关性状变异系数由大到小依次为单株鲜重（64.10%）、分蘖数（45.05%）、穗下节间长（34.29%）、株高（14.85%）、旗叶长（10.59%）和旗叶宽（9.68%）,RIL群体产量性状的表型分布均表现出超亲的遗传特点;小黑麦饲草产量相关性状与单株鲜重的相关系数由小到大依次为:穗下节间长<旗叶长<株高<旗叶宽<分蘖数,各性状指标间株高、穗下节间长均与分蘖数呈极显着负相关关系,穗下节间长与株高表现为极显着正相关性,穗下节间长与旗叶宽为极显着负相关关系;主成分分析可将饲草产量相关性状综合为生物量构成因子和株高构成因子,累积贡献率达70.81%。（2）对RIL群体表型变异较大的饲草产量相关性状（株高、分蘖数、穗下节间长和单株鲜重）共检测出16个QTL位点分布于7个连锁群,其中检测到5个与株高相关的QTL,4个与分蘖数相关的QTL,3个与穗下节间长相关的QTL,4个与单株鲜重相关的QTL。本研究以两种饲用型小黑麦杂交后的273个单株构成的F6代RIL群体为材料,通过主成分分析将饲草产量相关性状综合为生物量构成因子和株高构成因子,并结合小黑麦该群体分子图谱,以此为基础共检测出16个与饲草产量性状相关的QTL位点。
张霞[9]（2021）在《小偃麦种质系SN304的鉴定及重要性状QTL分析》文中认为中间偃麦草（Thinopyrum intermedium,2n=6x=42）是小麦重要的近缘植物之一,具有生长繁茂、大穗多花、抗逆性强、适应性广等特点,对多种病虫害有良好的抗性,是小麦进行遗传改良的重要基因库。利用中间偃麦草和普通小麦的远缘杂交创制的小偃麦种质系,保留了中间偃麦草的多种优良性状,是向小麦转移中间偃麦草优异基因的重要桥梁材料。目前,中间偃麦草向普通小麦转移优异的抗病、抗虫基因报道较多,关于中间偃麦草中产量相关性状的研究较少。本研究利用分子细胞遗传学和重测序等技术,对小麦-中间偃麦草种质系SN304的遗传组成进行鉴定;同时利用SN304和普通小麦YN15创建RIL群体,利用简化基因组测序手段构建了高质量的遗传图谱,进而对其不同环境中的重要性状进行QTL分析,定位来自中间偃麦草重要性状的QTL,并筛选综合性状优异的小偃麦新种质。主要结果如下:1.以中间偃麦草基因组DNA为探针对SN304进行基因组原位杂交（GISH）分析,结果没有检测到中间偃麦草的杂交信号;利用寡核苷酸探针套对SN304和YN15进行荧光原位杂交（FISH）分析,结果发现两者在2A、7A、2B、3B、6B和7B染色体上存在明显的杂交信号差异;利用多对分子标记在SN304中扩增出中间偃麦草的特异条带。以上结果表明SN304属于小麦-中间偃麦草隐形渐渗系。2.利用包含296个家系的SN304和YN15创建的RIL群体,通过SLAF-seq技术开发多态性标记并进行遗传连锁图谱的构建,最终获得一个包含3053个标记的遗传连锁图谱,包括18个连锁群,全长1401.44cM,标记间平均遗传距离为0.46cM。3.在不同栽培环境条件下,对SN304、YN15及RIL群体的24个重要性状进行田间调查并统计分析,除生育期等个别性状外,亲本SN304的多个重要性状均显着高于YN15,RIL群体的大多数重要性状在不同环境中均表现连续变异,变异系数在正常范围内,在基因型和环境间均达到显着水平。4.不同肥力条件下,通过连锁分析和全基因组关联分析（GWAS）同时对24个重要性状进行QTL分析,连锁分析共检测到385个重要性状的QTL,分布在小麦的17条染色体上,单个QTL可以解释表型变异的1.52-45.84%,LOD值最大为75.34,其中有104个QTL在两个以上环境中能被检测到,59个QTL的表型变异率大于10%,为环境间稳定表达的主效QTL。通过关联分析,共检测到3709个SNP位点,有2214个SNP位点的表型贡献率超过10%,其中5个环境以上能检测到1444个SNP位点,为多环境间稳定表达的SNP位点。结合连锁分析和关联分析的结果,共同的QTL位点有159个,包含82个环境间稳定表达的QTL,其中有50个QTL加性效应是来自于SN304;包含48个在低肥环境下特异表达的QTL,其中18个为主效QTL。5.在干旱环境下通过连锁分析和关联分析同时对24个重要性状进行QTL检测,连锁分析共检测到102个重要性状的QTL,位于小麦的15条染色体上,单个QTL可以解释表型变异的1.99-40.85%,LOD值最大为42.88,其中有8个QTL在两个干旱环境中能被检测到,3个为干旱环境间稳定表达的主效QTL。通过关联分析,共检测到2033个SNP标记,其中有494个在两个环境中均能检测到,有1312个SNP的贡献率大于10%。连锁分析和关联分析结合,共有11个共同的QTL位点,与正常水浇地环境对比,其中有10个QTL共同定位在一个区间,有1个QTL为干旱环境中特异表达的QTL。6.利用开发双端锚定引物和重测序的方法验证重要性状QTL区间与中间偃麦草的关系,对50个增效基因来自SN304的QTL区间开发双端锚定引物,找到3对定位在2B、6B和7B染色体上的引物在SN304中扩增出中间偃麦草的条带。将SN304和YN15的重测序序列与中国春参考基因组比对,发现两者在2BL、6BS和7BL的部分染色体片段明显存在差异;将差异序列与中间偃麦草基因组序列相比,发现SN304的2B染色体上的特异序列与中间偃麦草第二同源群上的一个序列具有较好的同源性。以上结果在2B染色体上的序列变化与SN304和YN15在荧光原位杂交中的差异信号相一致,而且2B染色体上定位了47个重要性状的QTL,包含6个QTL簇,初步推测2B染色体上重要性状的QTL区间与中间偃麦草染色体片段的渗入相关。7.基于SN304和YN15穗子的差异,对其及群体中具有代表性的大小穗家系R104和R223在二棱期和四分体时期的幼穗进行转录组分析,在两个时期关于穗子差异的差异表达基因有557和509个。通过层次聚类筛选,SN304和R104高表达的基因216个和106个,筛选到9个位于4B染色体上的候选基因,位于4B染色体上控制穗部性状定位的QTL区间,这些基因的功能需要后续的深入分析与验证。8.在SN304和YN15构建的RIL群体中筛选到20份综合性状优良、生育期较早的小偃麦种质系,14份SN304经60Co-γ射线辐照的小偃麦种质系后代,利用原位杂交技术对这些小偃麦种质系的遗传组成进行了分析,为其进一步的利用奠定了基础。
王汉霞,马巧云,单福华,田立平,张风廷[10]（2021）在《北部冬麦区杂交小麦亲本配合力及杂种优势分析》文中进行了进一步梳理为了解北部冬麦区普通小麦品种间的杂种优势及其与配合力关系,选用14个普通小麦品种为亲本材料,按照NCⅡ不完全双列杂交法配制49（7×7）份杂交组合,对亲本及杂交组合的8个农艺性状进行杂种优势和配合力效应分析,并根据亲本的性状表现和一般配合力（GCA）划分杂种优势群。结果表明,杂交小麦具有普遍的中亲优势,对照优势较强,多数性状的超亲优势不强,穗粒数和千粒重是制约杂交小麦产量优势的主要因素。长6452、周麦30号、京生麦1号、中麦175的单株产量GCA较高,强优势组合有中麦175/周麦30号、中麦175/泰科麦33、京花12/周麦30号、农大5181/长6452、京生麦1号/长6452、京冬17/长6452、中麦175/石优20、京生麦1号/周麦30、中麦175/长6452、农大5181/中优206。依据双亲之一的GCA效应值或者双亲GCA效应之和较大的要求进行亲本选配,强优势组合出现的几率较大。经聚类分析,依据8个性状的GCA和表现值将14个亲本分别划分为5个和4个类别。
二、普通小麦农艺及品质性状的杂种优势和性状相关研究（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、普通小麦农艺及品质性状的杂种优势和性状相关研究（论文提纲范文）
（1）作物生物钟的研究进展与前瞻（论文提纲范文）
| 1 生物钟简介 |
| 2 作物生物钟在开花调控、引种驯化和栽培地域性中的作用 |
| 3 作物生物钟在杂种优势中的作用 |
| 4 作物生物钟在生物和非生物胁迫以及其他重要农艺性状调控中的作用 |
| 5 时间耕作学在农业生产中的作用及展望 |
（2）多倍化和驯化研究进展与展望（论文提纲范文）
| 1 国内外研究进展 |
| 1.1 重要作物多倍化和驯化的历史 |
| 1.2 多倍体作物的基因组发展 |
| 1.3 多倍体亚基因组的不对称性进化 |
| 1.4 多倍体作物驯化的遗传和基因组基础 |
| 2 未来发展趋势 |
| 2.1 染色体工程技术克服生殖隔离、聚合野生优异资源 |
| 2.2 作物重新设计与快速驯化 |
| 2.3 定向进化 |
| 2.4 合成生物学 |
| 3 我国面临的瓶颈与对策 |
| 4 面向2035年的战略布局 |
（3）小麦核质互作杂交种农艺性状和籽粒性状的杂种优势分析（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料种植 |
| 1.2 性状调查 |
| 1.3 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 F1代农艺性状和籽粒性状遗传变异分析 |
| 2.2 F1代农艺性状和籽粒性状的杂种优势表现 |
| 2.3 F1代农艺性状和籽粒性状的相关性 |
| 2.4 不同杂交组合农艺性状和籽粒性状的主成分分析 |
| 2.5 不同杂交组合的综合得分值 |
| 2.6 不同杂交组合F1的聚类分析 |
| 3 讨 论 |
| 4 结 论 |
（6）152份合成小麦产量相关性状全基因组关联分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 合成小麦在育种中的应用 |
| 1.2 全基因组关联分析研究进展 |
| 1.2.1 全基因组关联分析原理及特点 |
| 1.2.2 连锁不平衡-全基因组关联分析理论依据 |
| 1.2.3 全基因组关联分析应用方法步骤 |
| 1.3 SNP标记特点及其应用研究进展 |
| 1.3.1 SNP标记概念及特点 |
| 1.3.2 SNP标记研究进展 |
| 1.4 关联分析在小麦中的研究进展 |
| 1.4.1 关联分析在小麦株高上的应用 |
| 1.4.2 关联分析在小麦穗长上的应用 |
| 1.4.3 关联分析在小麦粒型及千粒重上的应用 |
| 1.5 本文目的意义及主要技术路线 |
| 1.5.1 研究目的和意义 |
| 1.5.2 研究的内容及技术路线 |
| 第二章 材料和方法 |
| 2.1 供试材料 |
| 2.2 田间种植及表型性状调查 |
| 2.3 小麦基因组DNA的提取及质量检测 |
| 2.4 表型数据及SNP标记分析 |
| 2.5 候选基因的确定 |
| 第三章 结果和分析 |
| 3.1 性状的表型变异和相关性分析 |
| 3.1.1 性状的表型变异分析 |
| 3.1.2 性状的相关性分析 |
| 3.1.3 合成小麦株高和穗长方差分析 |
| 3.2 群体结构分析 |
| 3.3 聚类分析和亲缘关系分析 |
| 3.4 合成小麦全基因组关联分析 |
| 3.5 SNP位点的“一因多效” |
| 3.6 关联SNP标记位点优异等位基因分析 |
| 3.7 候选基因分析和预测 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 各农艺性状对产量的影响及表型变异 |
| 4.2 影响全基因组关联分析结果的因素 |
| 4.3 重要农艺性状显着性关联SNP位点 |
| 4.4 合成小麦产量相关性状的基因功能预测 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简介及联系方式 |
（7）高丹草低氢氰酸性状主效QTL PA7-1和PA7-2的精细定位及其候选基因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略语表 |
| 1 前言 |
| 1.1 高丹草概述 |
| 1.2 氢氰酸 |
| 1.2.1 非生氰糖苷类氰化物 |
| 1.2.2 生氰糖苷类氰化物 |
| 1.3 QTL定位 |
| 1.3.1 QTL定位原理及步骤 |
| 1.3.2 QTL定位的方法 |
| 1.3.3 QTL定位验证 |
| 1.3.4 QTL精细定位 |
| 1.3.5 精细定位区间候选基因分析 |
| 1.4 高丹草QTL定位研究进展 |
| 1.5 本研究的目的及意义和技术路线 |
| 1.5.1 本研究的目的及意义 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 高丹草低氢氰酸含量QIRs群体构建 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料与种植 |
| 2.1.2 氢氰酸含量测定 |
| 2.1.3 DNA提取及BSA基因池的建立 |
| 2.1.4 SSR适宜引物的筛选及PCR扩增 |
| 2.1.5 数据统计与处理 |
| 2.1.6 高丹草低氢氰酸含量相关SSR分子标记的开发 |
| 2.1.7 遗传群图谱的构建和QTL定位分析 |
| 2.1.8 高丹草低氢氰酸含量QIRs等位基因重组群体的构建 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 氢氰酸含量测定 |
| 2.2.2 基因组DNA纯度的电泳检测 |
| 2.2.3 高丹草低氢氰酸含量相关SSR引物的筛选及多态性分析 |
| 2.2.4 高丹草低氢氰酸含量相关SSR分子标记的获得 |
| 2.2.5 高丹草遗传图谱构建及氢氰酸含量QTL定位 |
| 2.2.6 QIRs群体获得 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 BSA法评价 |
| 2.3.2 SSR分子标记及遗传图谱研究 |
| 2.3.3 QTL定位准确性 |
| 2.3.4 等位基因重组株QIRs分析 |
| 2.4 小结 |
| 3 高丹草低氢氰酸含量主效QTL PA7-1 的精细定位 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 群体构建 |
| 3.1.2 精细定位区间内标记的开发 |
| 3.1.3 F_3精细定位群体DNA提取、氢氰酸含量测定 |
| 3.1.4 高丹草连锁群构建 |
| 3.1.5 主效QTL PA7?1 的精细定位 |
| 3.1.6 主效QTL精细定位区间候选基因序列测定和分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 散穗高粱×红壳苏丹草F_(2:3)群体氢氰酸含量性状分析 |
| 3.2.2 F_(2:3)群体氢氰酸含量性状QTL定位 |
| 3.2.3 F_3群体氢氰酸含量性状变异 |
| 3.2.4 PA7?1 精细定位区间内标记的SSR特异引物的筛选 |
| 3.2.5 基于高丹草F_3精细定位群体连锁群构建及QTL定位 |
| 3.2.6 PA7?1 的精细定位 |
| 3.2.7 精细定位区间候选基因序列测定和分析 |
| 3.2.8 精细定位区间序列比对、物理图谱建立与候选基因分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 主效QTL PA7?1 的稳定性 |
| 3.3.2 主效QTL PA7?1 精细定位的准确性 |
| 3.3.3 低氢氰酸含量性状候选基因 |
| 3.4 小结 |
| 4 高丹草低氢氰酸含量主效QTL PA7-2 的精细定位 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 群体构建 |
| 4.1.2 精细定位区间内标记的开发 |
| 4.1.3 F_3精细定位群体DNA提取、氢氰酸含量测定 |
| 4.1.4 高丹草连锁群构建 |
| 4.1.5 主效QTL PA7?2 的精细定位 |
| 4.1.6 主效QTL精细定位区间候选基因序列测定和分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 散穗高粱×红壳苏丹草F_(2:3)群体氢氰酸含量性状分析 |
| 4.2.2 F_(2:3)群体氢氰酸含量性状QTL定位 |
| 4.2.3 F_3群体氢氰酸含量性状变异 |
| 4.2.4 PA7?2 精细定位区间内标记的SSR特异引物的筛选 |
| 4.2.5 基于高丹草F_3精细定位群体连锁群构建及QTL定位 |
| 4.2.6 PA7?2 的精细定位 |
| 4.2.7 精细定位区间候选基因序列测定和分析 |
| 4.2.8 PA7?2 精细定位区间序列比对、物理图谱构建与候选基因分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 PA7?1 和PA7?2 的加性效应 |
| 4.3.2 精细定位可行性分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 PA7?1 和PA7?2 精细定位区间候选基因表达水平验证 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验材料 |
| 5.1.2 植物总RNA的提取 |
| 5.1.3 cDNA的合成 |
| 5.1.4 半定量RT?PCR |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 氢氰酸含量差异 |
| 5.2.2 总RNA的提取和检测 |
| 5.2.3 候选基因的RT?PCR表达验证 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 高丹草低氢氰酸含量主效QTL PA7?1 的精细定位和候选基因分析 |
| 6.2 高丹草低氢氰酸含量主效QTL PA7?2 的精细定位和候选基因分析 |
| 6.3 主要创新点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附图 |
| 作者简介 |
（8）饲用型小黑麦RIL群体草产量相关性状的遗传分析及QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 文献综述 |
| 1 小黑麦研究进展 |
| 1.1 小黑麦概述 |
| 1.2 小黑麦传统育种研究进展 |
| 2 分子标记技术及其在小黑麦中的应用 |
| 2.1 DNA分子标记 |
| 2.2 分子标记类型 |
| 2.3 分子标记在小黑麦中的应用 |
| 3 分子图谱 |
| 3.1 作图群体的选择与建立 |
| 3.2 作图群体杂交亲本 |
| 3.3 适当的分离群体类型 |
| 3.4 群体大小 |
| 3.5 统计方法及阀值 |
| 4 分子标记选择 |
| 4.1 ISSR分子标记技术 |
| 4.2 禾本科分子图谱构建研究进展 |
| 5 数量性状基因定位 |
| 5.1 QTL定位的原理和方法 |
| 5.2 禾本科QTL定位研究进展 |
| 6 本研究的目的和意义 |
| 7 本研究的主要内容和技术路线 |
| 第二章 小黑麦饲草产量相关性状表型分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地概况 |
| 1.2 试验材料 |
| 1.3 试验设计 |
| 1.4 测定指标 |
| 1.5 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 RIL群体饲草产量相关性状的表型变异分析 |
| 2.2 RIL群体饲草产量相关性状的相关性分析 |
| 2.3 RIL群体饲草产量相关性状的主成分分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 RIL群体饲草产量相关性状的表型分析 |
| 3.2 RIL群体饲草产量相关性状的相关性分析 |
| 3.3 RIL群体饲草产量相关性状的主成分分析 |
| 4 小结 |
| 第三章 小黑麦饲草产量相关性状QTL定位 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 小黑麦RIL群体的表型鉴定 |
| 1.3 数据统计与分析 |
| 1.4 QTL定位分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 小黑麦RIL群体表型正态分布 |
| 2.2 小黑麦RIL群体分子图谱特点 |
| 2.3 小黑麦饲草产量相关性状的QTL定位 |
| 2.4 控制小黑麦株高的QTL分析 |
| 2.5 控制小黑麦分蘖数的QTL分析 |
| 2.6 控制小黑麦穗下节间长的QTL分析 |
| 2.7 控制小黑麦单株鲜重的QTL分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 本研究材料的应用价值 |
| 3.2 DNA提取 |
| 3.3 小黑麦杂交亲本和作图群体选择 |
| 3.4 小黑麦的分子图谱 |
| 3.5 小黑麦连锁群饲草产量相关QTL分布 |
| 3.6 小黑麦QTL位点的重叠性 |
| 3.7 影响QTL检测的因素 |
| 3.8 QTL的应用 |
| 4 小结 |
| 第四章 结论与展望 |
| 1 结论 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果 |
| 导师简介 |
（9）小偃麦种质系SN304的鉴定及重要性状QTL分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 小麦近缘植物产量相关性状优异基因的挖掘和利用 |
| 1.1.1 小麦-黑麦1BL/1RS易位系的培育和利用 |
| 1.1.2 长穗偃麦草Lr19 染色体区段在小麦遗传改良中的利用 |
| 1.1.3 簇毛麦染色体区段在小麦遗传改良中的应用 |
| 1.2 中间偃麦草与小麦遗传改良 |
| 1.2.1 小麦和中间偃麦草远缘杂交进展 |
| 1.2.2 中间偃麦草抗病基因的利用 |
| 1.3 小麦数量性状位点(QTL)分析方法 |
| 1.3.1 QTL定位的作图群体 |
| 1.3.2 QTL定位方法 |
| 1.3.3 SLAF-seq 技术与分子标记的开发应用 |
| 1.4 小麦重要性状的QTL定位研究进展 |
| 1.4.1 小麦穗部性状QTL定位 |
| 1.4.2 小麦籽粒性状QTL定位 |
| 1.4.3 小麦株高及相关性状的QTL定位 |
| 1.4.4 小麦旗叶性状的QTL定位 |
| 1.4.5 小麦生育期的QTL定位 |
| 1.5 本研究的目的意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 技术路线 |
| 2.3 试验地点 |
| 2.4 试验方法 |
| 2.4.1 田间试验设计 |
| 2.4.2 产量及相关性状田间调查 |
| 2.4.3 原位杂交 |
| 2.4.3.1 根尖细胞染色体制片 |
| 2.4.3.2 探针标记 |
| 2.4.3.3 杂交步骤 |
| 2.4.3.4 杂交信号检测 |
| 2.4.4 分子标记分析 |
| 2.4.4.1 DNA提取 |
| 2.4.4.2 分子标记类型和来源 |
| 2.4.4.3 PCR分析 |
| 2.4.5 遗传图谱绘制和数据分析 |
| 2.4.5.1 遗传连锁图谱构建 |
| 2.4.5.2 表型数据、QTL分析与关联分析 |
| 2.4.6 转录组分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 小偃麦种质系SN304的遗传组成鉴定 |
| 3.1.1 SN304的细胞遗传学鉴定 |
| 3.1.2 SN304的分子标记鉴定 |
| 3.2 遗传连锁图谱的构建 |
| 3.2.1 多态性标记和SLAF-seq标记的筛选 |
| 3.2.2 构建遗传连锁图谱 |
| 3.3 RIL群体在不同环境下的表型变异和遗传分析 |
| 3.4 不同肥力条件重要性状的QTL定位 |
| 3.4.1 穗部性状的QTL分析 |
| 3.4.2 籽粒相关性状的QTL分析 |
| 3.4.3 株高及相关性状的QTL分析 |
| 3.4.4 旗叶相关性状的QTL分析 |
| 3.4.5 生育期的QTL分析 |
| 3.4.6 QTL簇 |
| 3.5 不同肥力条件下重要性状的全基因组关联分析 |
| 3.5.1 穗部相关性状的全基因组关联分析 |
| 3.5.2 籽粒相关性状的全基因组关联分析 |
| 3.5.3 株高相关性状的全基因组关联分析 |
| 3.5.4 生育期和旗叶相关性状的全基因组关联分析 |
| 3.6 干旱环境下重要性状的连锁分析和关联分析 |
| 3.6.1 干旱环境下重要性状的连锁分析 |
| 3.6.2 干旱环境中重要性状的全基因组关联分析 |
| 3.7 SN304 重要性状QTL位点与中间偃麦草区段的关系 |
| 3.7.1 利用重测序分析SN304与YN15的遗传组成差异 |
| 3.7.2 SN304中重要性状QTL位点与中间偃麦草区段分析 |
| 3.8 SN304 与YN15 幼穗发育转录组分析 |
| 3.8.1 幼穗取样及测序数据质量分析 |
| 3.8.2 SN304与YN15幼穗发育差异表达分析 |
| 3.8.2.1 样品间相关性分析 |
| 3.8.2.2 差异表达基因的筛选和富集分析 |
| 3.8.3 层次聚类挖掘幼穗发育相关基因 |
| 3.9 次生优良小偃麦种质系的选育 |
| 4 讨论 |
| 4.1 小麦异源染色体渐渗系 |
| 4.2 小偃麦种质系在小麦遗传改良中的应用价值 |
| 4.3 QTL成簇分布和性状的相关性 |
| 4.4 SN304 重要性状QTL与已报道基因或QTL的比较 |
| 4.5 低肥环境下产量及相关性状QTL的应用和研究 |
| 4.6 株高与生育期的互作及对产量的影响 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（10）北部冬麦区杂交小麦亲本配合力及杂种优势分析（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试材料 |
| 1.2 试验设计与性状调查 |
| 1.3 数据统计与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 杂种优势表现 |
| 2.2 配合力效应 |
| 2.2.1 配合力方差分析 |
| 2.2.2 亲本主要农艺性状的GCA效应 |
| 2.2.3 杂交组合的SCA效应 |
| 2.3 杂种优势与GCA、SCA的关系 |
| 2.4 杂种优势群划分 |
| 2.4.1 根据亲本GCA划分杂种优势群 |
| 2.4.2 根据亲本性状表现划分优势群 |
| 3 讨 论 |
四、普通小麦农艺及品质性状的杂种优势和性状相关研究（论文参考文献）
- [1]作物生物钟的研究进展与前瞻[J]. 谢启光,徐小冬. 植物生理学报, 2022
- [2]多倍化和驯化研究进展与展望[J]. 杨学勇,苏汉东,张梦卓,祝光涛,程时锋,韩方普,黄三文. 中国科学:生命科学, 2021(10)
- [3]小麦核质互作杂交种农艺性状和籽粒性状的杂种优势分析[J]. 李燕红,高世庆,任扬,张俊杰,都晶晶,高聪,王军卫,马守才,宋瑜龙,张改生,牛娜. 麦类作物学报, 2021(10)
- [4]小麦核质杂种配合力、杂种优势及淀粉特性研究[D]. 李燕红. 西北农林科技大学, 2021
- [5]棉花不同杂交类型后代产量性状与品质性状遗传分析[D]. 任丹. 新疆农业大学, 2021
- [6]152份合成小麦产量相关性状全基因组关联分析[D]. 张红杰. 山西大学, 2021(12)
- [7]高丹草低氢氰酸性状主效QTL PA7-1和PA7-2的精细定位及其候选基因分析[D]. 吴国芳. 内蒙古农业大学, 2021(01)
- [8]饲用型小黑麦RIL群体草产量相关性状的遗传分析及QTL定位[D]. 金星娜. 甘肃农业大学, 2021
- [9]小偃麦种质系SN304的鉴定及重要性状QTL分析[D]. 张霞. 山东农业大学, 2021
- [10]北部冬麦区杂交小麦亲本配合力及杂种优势分析[J]. 王汉霞,马巧云,单福华,田立平,张风廷. 麦类作物学报, 2021(09)