一、Relative efficiency of marker assisted selection when marker and QTL are incom-pletely linked（论文文献综述）
吴国芳[1]（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》文中进行了进一步梳理高丹草（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。
汪威[2]（2021）在《甘蓝型油菜磷高效QTL qPRL-C06的定位及离子组对低磷胁迫的响应》文中进行了进一步梳理作为植物生长发育所必需的大量营养元素,磷是多种生物大分子的结构组分并广泛参与了多种生物学过程。甘蓝型油菜是重要的油料作物,需磷量大且对低磷胁迫敏感。我国油菜主栽地区土壤有效磷含量普遍偏低,缺磷导致油菜产量严重下降。磷利用效率是复杂的数量性状,根长和根重相关性状对油菜磷的高效吸收和地上部生长发育有着重要的作用。此外,不同矿质元素与磷素的互作也会影响到植物的生长发育。因此,定位和克隆油菜响应低磷胁迫的根系相关性状和离子组相关性状QTL,将对于揭示油菜磷高效与矿质元素吸收和分配的分子机制具有重要意义。本研究比较分析了琼脂培养和无磷纸培养Bna TNDH群体根系性状对低磷的响应,利用两个培养体系Bna TNDH群体的相对根系性状定位油菜磷高效QTL。此外,通过QTL-seq、传统的QTL定位和候选区域关联分析共同鉴定到一个控制主根长的油菜磷高效主效QTL q PRL-C06,并且通过高世代回交群体进行了验证。本研究还分析了油菜地上部和根系离子组对低磷胁迫的生理响应,鉴定了影响这些离子组性状的QTL及上位性QTL。研究获得的主要结果如下:（1）鉴定了琼脂培养和无磷纸培养油菜磷高效相对根系性状QTL与正常磷处理相比,Bna TNDH群体低磷处理总根长、主根长、总侧根长和平均侧根长增加的DH系数目在无磷纸培养体系中要多于琼脂培养体系。相对主根长和相对侧根数、相对主根长和相对侧根密度以及相对总侧根长和相对侧根密度等3对性状在琼脂培养体系和无磷纸培养体系之间的相关性具有较大差异。在琼脂培养体系中,根系不遮光时缺磷显着抑制了油菜和拟南芥主根的生长,而根系遮光时缺磷对油菜和拟南芥主根的伸长无显着影响,这表明根系遮光能够降低植物根系生长对缺磷的敏感性。利用琼脂培养体系在A04、A07、A08、A09、C04和C08等染色体上共检测到10个影响不同相对根系性状的QTL,利用无磷纸培养体系在A03和A04染色体鉴定到2个相对根系性状的QTL,而影响相同性状的QTL在两个培养体系中并不一致。利用琼脂培养在A09和C04染色体上分别鉴定到2个（Cluster1和Cluster2）和1个QTL簇（Cluster3）。将这些相对根系性状QTL与Bna TNDH群体在大田两个磷水平下鉴定到的产量及产量相关性状QTL进行比较,发现RLRN＿A04b、RSDW＿A09a和Cluster1能够影响两年大田产量和产量相关性状。（2）甘蓝型油菜磷高效QTL q PRL-C06的鉴定与高世代遗传分析根据两批低磷琼脂培养Bna TNDH群体主根长表型数据,筛选出主根极端长与极端短的DH系各20个用于极端混池的构建。通过对Tapidor、宁油7号和两个子代混池进行全基因组重测序,在Tapidor和宁油7号之间共鉴定到1,667,403个SNP和426,681个In Del,它们不均匀地分布在油菜19条染色体上,且A亚基因组的多态性要高于C亚基因组。通过过滤筛选共获得1,232,804个SNP和285,383个In Del用于QTL-seq分析,在A01、A02、A06、A07、A08、A09、A10、C01、C04、C06和C09等11条染色体上共检测到20个QTL。其中各有10个QTL的增效基因分别来源于Tapidor和宁油7号。利用常用分子标记进行QTL定位鉴定到的80%的低磷主根长QTL均可通过QTL-seq重复检测到,其中一个主效主根长QTL q PRL-C06在Bna TNDH群体琼脂培养两批低磷和一批正常磷处理重复鉴定到。此外,利用油菜自然群体无磷纸培养低磷处理主根长通过候选区域关联分析也能重复鉴定到q PRL-C06,解释表型变异为5.7%。利用课题组前期构建的T-BC4F3导入系群体筛选到一个q PRL-C06区间为纯合Tapidor基因型且表现为长根的株系1067-1,利用该株系连续与宁油7号回交两次构建目标区间分离的高世代回交群体。进一步利用该群体验证了q PRL-C06,并将其缩小到0.37 Mb的区间。该区间内尽管没有直接调控磷素吸收与利用的基因,但是其中包含3个影响根系发生发育的基因:Bna C06g34980D、Bna C06g35430D和Bna C06g35530D。利用Tapidor和宁油7号全基因组重测序数据分析发现,Bna C06g35430D启动子区存在9个SNP和5个In Del变异;Bna C06g35530D启动子区存在18个SNP和9个In Del变异,且编码区存在2个非同义SNP变异。（3）甘蓝型油菜地上部和根系离子组对低磷胁迫的响应及其QTL定位本研究通过电感耦合等离子体发射光谱仪测定了琼脂培养Bna TNDH群体及其亲本正常磷和低磷处理地上部和根系11种矿质元素的浓度。低磷处理,油菜植株B、Ca、Cu、K、Mg、Mn、Na、P和Zn的累积量降低,而Fe的累积量增加。低磷减少了油菜Ca、Cu、K和P,而促进了B、Fe、Na和Zn往地上部的分配。不同磷水平处理,油菜地上部B、Ca、Mg、Mn、Na和P的浓度均高于根系,而根系Fe、S和Zn的浓度均高于地上部,这表明植物的矿质元素组分具有器官特异性。在正常磷和低磷处理条件下,利用Bna TNDH群体分别鉴定到133个和123个与地上部和根系离子组性状显着关联的QTL,然而每个性状在正常磷和低磷处理检测到的QTL存在很大差异。其中共鉴定到6个影响3种以上矿质元素离子组相关性状的QTL簇,在C07染色体上鉴定到一个控制低磷地上部Mg和S浓度的QTL簇Cl17.1。进一步通过高世代导入系群体对Cl17.1进行功能验证并将其候选区间缩小到28.5 Mb–30.6 Mb。此外,在正常磷和低磷处理共检测到54对调控不同离子组性状的上位性QTL,但大多数上位性QTL不包含任何加性QTL,这表明油菜离子组由复杂的遗传网络调控。
王腾岳[3]（2020）在《甘蓝型油菜生育期性状基因挖掘和BnamiR156/BnaSPL3的功能分析》文中认为油菜属于十字花科芸薹属,是世界四大油料作物（大豆、油菜、花生、向日葵）之一,也是重要的经济作物。甘蓝型油菜因其高产和强抗病性而具有重要的生产价值,在世界范围内被广泛种植。生育期作为作物生长发育特性的综合标志,是油菜重要的农艺性状。选育生育期适当的油菜早熟品种,使油菜生长后期避开高温高湿天气是我国油菜育种的主要目标之一。为了探索甘蓝型油菜生育期及相关性状的遗传基础和分子标记辅助选育油菜早熟新品种中的应用,本研究利用重组自交系（RIL）群体进行连锁分析,并利用自然群体进行关联分析来鉴定油菜生育期及相关性状（初花期、终花期、花期长度和成熟期）QTL。此外,从RIL群体筛选出早、晚花极端材料进行转录组测序,结合定位数据,鉴定生育期相关性状候选基因。同时,以甘蓝型油菜中双11（ZS11）为材料,利用基因表达谱数据和荧光定量PCR技术,分析Bnami R156及Bna SPL3在不同组织中的表达模式,最终筛选出关键成员。通过构建超量表达载体和表达抑制载体,并在拟南芥中异源表达,分析它们在甘蓝型油菜开花诱导过程中的功能,为分子设计育种提供理论依据。主要得出以下研究结果:1.生育期及相关性状的QTL定位对以GH06为母本,P174为父本构建的包含172个株系的重组自交系群体生育期性状进行连续两年（2017年、2018年）表型统计,结合实验室前期构建的高密度SNP遗传连锁图谱,利用Win QTLCart2.5软件复合区间法检测到控制甘蓝型5个生育期相关性状的显着QTL 83个,其中15个QTL至少与两个生育期性状相关。其中,2018年检测到的位于A01染色体上的初花期q18DIF.A01-2与终花期q18DFF.A01,成熟期q18MT.A01-1置信区间相互重叠,且具有最高的加性效应,贡献率分别为14.99%,15.92%和18.30%。因此推测q18DIF.A01-2是生育期主效QTL。基于油菜基因组注释和检测到的QTL置信区间所在的物理位置,共鉴定出73个拟南芥开花同源基因。2.生育期及相关性状的关联分析选取来自世界各地的588份油菜种质资源,在连续3年生育期相关性状表型鉴定的基础上（2017年、2018年和2019年）,为了最大限度减少环境变异的影响,我们计算出5个生育期性状各品系的最佳线性无偏预测（BLUP）值。对5个生长期性状分别选择最优MLM模型,利用覆盖全基因组的385691个SNP标记对3年表型数据和其对应BLUP值进行关联分析。我们主要关注至少在两种环境以上稳定检测到的SNPs,共鉴定出146个与5个生育期性状显着相关的SNP位点,构成了19个长度不一的单倍型块。与前人关于生育期相关性状定位结果比较,共有28个SNP位点位于或接近之前鉴定到的QTL置信区间内。以单倍型块所在区间或显着SNPs上下游各300kb为置信区间,共鉴定出101个与拟南芥开花基因同源的候选基因。此外,有5个SNP被检测到同时与2个及以上的生育期性状显着相关。3.早、晚花材料转录组分析从RIL群体中选择了早花材料（18Z134）和晚花材料（18Z88）,分别对营养生长期和生殖生长期的叶片取材,构建了4个c DNA文库,并利用RNA-Seq技术进行测序。对早、晚花材料不同发育时期共有的DEGs进行GO注释富集分析,显着富集的GO term包括对寒冷的响应、花器官脱落负调控、胞内生长素运输和长日照开花等。KEGG富集分析结果表明,昼夜节律-植物和植物激素信号转导显着富集,可能参与植物营养生长向生殖生长的过渡和开花过程。对同一时期不同材料的DEG分别进行GO和KEGG富集分析,结果说明参与红光、远红光响应和昼夜节律的基因表达不同可能是导致开花差异的主要原因。基于BLASTP分析,共检测到125个参与开花诱导的DEGs,分别参与五大开花途径,包括昼夜节律/光周期、春化、赤霉素信号和年龄途径等,还有一些基因编码开花整合基因或花分生组织特征基因,这些DEGs在甘蓝型油菜中形成了复杂的开花调控网络。4.生育期及相关性状候选基因的筛选将转录组鉴定到的DEGs与关联分析、连锁分析鉴定到的显着QTLs进行整合,共有12个DEGs被进一步确定为生育期相关性状的候选基因。进一步分析了12个候选基因在588份栽培油菜中的序列变异,在7个候选基因中发现了SNP多态性位点,并组成了不同的单倍型。其中单倍型Bna SOC1.A05-Haplb、Bna TOC1.C09-Haplc和Bna LNK2.C06-Hapla表现出更有利的早熟性状,可用于下一步的生育期分子标记辅助育种。5.甘蓝型油菜miR156靶基因的识别和鉴定根据拟南芥SPL3氨基酸序列,利用BLASTP在甘蓝型油菜中筛选到5个SPL3同源基因,通过Pfam和SMART分析证实了5个SPL3基因均具有完整SBP结构域。利用TAPIR和ps RNATarget预测到5个Bna SPL3均为甘蓝型油菜mi R156的潜在靶基因,并在5个基因的3’-UTR区均含有mi R156/157互补序列。6.甘蓝型油菜miR156及SPL3的表达模式分析根据本课题组前期ZS11不同组织部位转录组测序结果,5个Bna SPL3成员主要在雌蕊中特异性表达。荧光定量PCR结果表明:Bna SPL3.Cnng在花瓣和雌蕊中表达量较高,Bna SPL3.C04在根、花、蕾和雌蕊中表达量较高,Bna SPL3.A05在花蕾和雌蕊中表达量较高;而成熟的Bnami R156b主要在茎和萼片中表达,在花蕾和雌蕊中表达量较低。Bna SPL3.C04的表达模式与mi R156b的表达模式相反,推测其可能受到Bnami R156b的负调控。所以我们把Bna SPL3.C04作为下一步功能验证的候选基因。7.甘蓝型油菜miR156及SPL3.C04在开花诱导中的功能研究本研究克隆了甘蓝型油菜miR156b和miR156g前体基因片段,并分别构建超量表达载体;同时克隆了拟南芥IPS1,以此为骨架构建了抑制mi R156表达的mimicry156载体。将超量表达和抑制表达载体分别转化拟南芥,经PPT（草甘膦）筛选和PCR检测获得纯合的T3代转基因植株。通过对转基因株系进行观察统计,发现过表达mi R156b和mi R156g转基因拟南芥与野生型对照相比,均表现出莲座叶数目增多、晚花、营养阶段向生殖阶段转变推迟等特点;MIM156转基因拟南芥与野生型对照相比,表现为早花,莲座叶片数减少,时期转变提前。除了对开花的影响外,mi R156还能调控植株形态,mi R156过表达植株与对照相比表现出株高降低,分枝增多等特点。同时构建了pEarly Gate101-BnaSPL3.C04过量表达载体,并通过花序浸染法将其导入拟南芥,经PPT筛选和PCR检测获得纯合的T3代转基因植株。转基因株系与野生对照相比,开花时间提前,株高增加。综合以上结果表明mi R156及SPL3.C04是甘蓝型油菜开花以及生长发育的重要调控因子。8.Bna SPL3.C04参与甘蓝型油菜开花途径研究对野生型WT和转基因拟南芥（35S::MIM156,35S::mi R156b和35S::SPL3.C04）进行转录组分析,KEGG富集分析显示差异基因主要在植物激素信号传导和昼夜节律等通路显着富集。结合q RT-PCR分析结果进一步表明Bna SPL3.CO4通过开花整合基因SOC1、FUL等整合多个开花信号途径包括年龄途径、光周期途径和GA途径来诱导拟南芥时相转变和早期开花。
张力菁[4]（2020）在《小麦抗麦红吸浆虫主效QTL定位及抗性位点来源分析》文中认为麦红吸浆虫（Sitodiplosis mosellana Gehin）是影响小麦产量的重要害虫。选育抗虫品种是控制吸浆虫为害的最为经济、有效的措施。分子标记辅助选择（MAS）育种方法的出现可大幅提高小麦抗虫育种的效率,有利于实现小麦品种抗虫性与其他优良农艺性状的聚合与同步改良。目前,国外对麦红吸浆虫的研究主要集中于对春小麦抗虫性基因的研究。在国内冬小麦品种中,本课题组发现了一些抗虫相关位点,但受标记数量和标记密度的制约,所开发的连锁标记在对小麦吸浆虫抗性的辅助选择的应用中还很有限,因此应该继续挖掘新的抗虫基因资源,开发有效的功能标记应用于育种。本研究以两个重组自交系群体为材料,以选择群体和完整群体结合SNP标记与SSR标记构建遗传图谱,定位小麦抗吸浆虫相关的主效QTL,筛选出与抗吸浆虫基因紧密连锁的分子标记用于分子育种,并根据抗虫品种的系谱,寻找抗虫区段的来源。主要的研究结果如下:1.利用两个不同组合的RIL选择群体对小麦的吸浆虫抗性进行了 QTL定位分析,共得到了 7个与抗虫性相关的QTL位点,其中两个群体中4A染色体上的主效QTL位点效应值高、稳定性好,且在4A染色体上的物理区间存在重叠。经比较分析,将抗虫主效QTL位点定位于4A染色体长臂上SNP标记AX-109543456和AX-108942696之间,对应的物理区间为4.9Mb（703434395-708327301bp）。根据基因功能注释,在该定位区间内存在9个可能与抗虫功能相关的基因。2.利用完整群体对小麦吸浆虫抗性基因进行QTL定位分析,也同样检测到了位于4A染色体上的主效QTL,位于EST和SSR标记E1-2和hs270之间共2.8Mb（704444188-707248000bp）的区间内,该区间包含于选择群体中定位到的4.9Mb抗虫区间内,因此利用选择群体和完整群体都可以对主效QTL进行定位,而且选择群体所需成本低。3.通过对65个系谱品种进行系谱和遗传分析,发现抗虫亲本河农215和冀麦24的抗虫基因是相似的,且这两个品种中的抗虫基因很大程度上是来自品种西农6028。另外,西农6028、南大2419和洛夫林10号在QTL区间内含有相似的抗虫位点,物理区间（704444188bp-707831859bp）内的抗虫位点传递能力强。综上,本研究通过对两个选择群体和一个完整群体进行抗虫QTL定位分析,分别检测到7个和6个抗虫性QTL,并将主效QTL定位于4A染色体长臂4.9Mb（703434395-708327301bp）的区间内,通过对区间内的基因进行功能注释分析,发现9个基因可能与抗虫性相关;通过系谱分析发现两个抗虫亲本（河农215和冀麦24）的抗虫性位点是相似的,抗虫位点很可能来源于西农6028。
谭康[5]（2020）在《玉米抗丝黑穗病的QTL分析》文中研究指明玉米丝黑穗病是由丝轴黑粉菌引起的世界性病害,也是我国春玉米的主要病害之一。玉米对丝黑穗病的抗性属于数量性状,培育和种植抗病、耐病品种是防治该病最经济有效的途径。分子标记辅助选择可提高育种效率,为大规模培育优良品系或品种提供技术支撑。本研究以玉米高抗丝黑穗病自交系T32和感丝黑穗病自交系黄C为亲本组配所得的F2和F2:3群体为作图和抗病性评价群体,采用SSR分子标记构建遗传连锁图谱,在贵州省贵阳市花溪区和贵安新区进行田间抗病鉴定,利用完备区间作图法（ICIM）进行抗病QTL分析,从而为分子标记辅助选择提供理论依据。主要研究结果如下:1、以黄C的F2分离群体（159个单株）为作图群体,构建了含有145个SSR标记位点的遗传连锁图谱,标记分布于10条连锁群,覆盖玉米基因组1103.355 c M,标记间平均图距为7.609 c M。2、在贵安新区点检测到3个QTL,分别位于第1、6、9染色体上,解释了6.29%-16.02%的表型变异;在花溪区点检测到5个QTL,分别位于第1（2）、3、4、6染色体上,解释了5.10%-12.91%的表型变异。结合两个试验点的定位结果,检测到2个同时表达的QTL,其一位于第1染色体（1.01）,标记umc1177-umc2224,基因作用方式为超显性;其二位于第6染色体（6.02-6.05）,标记umc1006-nc013,基因作用方式为显性和部分显性。该两个QTL的LOD值较大且表型贡献率较高,增效基因均来自于亲本T32。3、对两个试验点的田间鉴定结果进行联合QTL分析,共检测到10个QTL,位于第1、2、3、4、5、6和9染色体,QTL的LOD值为2.03-5.86,与环境互作的LOD值为0.01-0.47。单环境分析中在两个试验点同时表达的2个QTL,在联合分析中也被检测到,并且在相同的标记区段,LOD值及贡献率明显高于其他QTL。4、本研究所检测到的QTL作用方式主要表现为部分显性和超显性两种类型。
汪春玲[6]（2020）在《冬瓜高密度遗传图谱构建及果皮颜色QTL定位》文中研究说明冬瓜（Benincasa hispida Cogn.）,别称寒瓜、枕瓜,属于葫芦科冬瓜属一年生攀缘植物,具有丰富的营养价值和药用价值,是我国南菜北运,周年供应的特色蔬菜。冬瓜果皮颜色是重要的商品品质之一,鲜艳的果皮颜色能提高商品价值,满足人们对蔬菜品种更新换代的要求。而遗传图谱构建、QTL定位及候选基因预测等基础研究,可以深入了解冬瓜生物学功能,为定向分子辅助育种提供重要的理论指导与技术方法。本研究利用果皮墨绿色父本（kx-2）和果皮黄白色母本（yo-16）为材料构建F2作图群体,对冬瓜群体进行全基因组重测序,基于测序结果开发SNP标记并构建冬瓜高密度遗传图谱;将图谱与F2子代表型数据相结合完成QTL定位;最后利用参考基因组注释信息对定位区间内的基因进行注释并预测控制冬瓜果皮颜色的候选基因。本研究的主要结果如下:1.根据父本、母本和F1代果皮颜色以及叶绿素含量对比发现,冬瓜果皮墨绿色对黄白色不完全显性,F1果皮颜色为亲本的中间色-淡绿色;统计和分析F2子代的表型数据,发现F2群体果皮颜色表现为连续性变异,由此可推断出冬瓜果皮颜色性状属于数量性状遗传。2.利用全基因组重测序技术对241株F2群体以及父母本进行测序,开发了SNP标记并构建了冬瓜高密度遗传图谱,包含12条连锁群和5072个SNP标记,图谱长3140.35 c M,平均图距0.62 c M,是迄今为止分子标记数量最多且首次利用全基因组重测序技术的冬瓜遗传图谱。3.通过高密度遗传图谱与F2群体表型数据相结合,对冬瓜果皮颜色进行QTL定位。一共检测到两个QTLs位点,分别是Bpc.8.1和Bpc.8.2,位于第8条连锁群的84 c M-156.6 c M区间,表型贡献率分别为8.1%和6.53%,LOD值分别为3.02063和2.859935,推测Bpc.8.1可能是调控冬瓜墨绿色果皮的相关QTL位点。4.基于QTL定位结果,在候选区间发现20个基因,11个基因成功获得注释。其中,Bch8G004450注释结果与叶绿体外膜孔蛋白合成有关,Bch8G004050注释结果与细胞核基因编码的叶绿体构成蛋白质的合成有关。因此,推断Bch8G004450和Bch8G004050可能为控制冬瓜墨绿色果皮的候选基因。
王浩[7]（2020）在《甘蓝型油菜千粒重的遗传分析和主效QTL cqSW.A03-2的精细定位》文中进行了进一步梳理甘蓝型油菜是我国最重要的油料作物之一。千粒重（Thousand Seed Weight,TSW）作为甘蓝型油菜单株产量的构成因素之一,是甘蓝型油菜遗传改良的重要目标。虽然前人研究检测到大量控制千粒重的数量性状位点（Quantitative Trait Loci,QTL）,但多数研究只停留在初定位阶段,目前只有两个千粒重QTL被克隆。本研究通过构建大粒亲本ZY50和小粒亲本7-5的双单倍体（Double Haploid,DH）群体,对甘蓝型油菜千粒重进行了遗传解析,共检测到6个环境间稳定存在的主效QTL。同时,针对其中一个主效QTL cq SW.A03-2构建了近等基因系并开展了精细定位和候选基因分析。主要结果如下:1.甘蓝型油菜DH群体遗传连锁图谱的构建。利用ZY50和7-5组合的DH群体,构建了一张包含2,237个SNP（Single Nucleotide Polymorphism）标记和65个SSR（Simple Sequence Repeat）标记的高密度遗传连锁图谱。该图谱包含19个连锁群,总长度为1,951.5 c M,标记平均间距为0.85 c M。共线性分析表明,该连锁图谱19条连锁群和甘蓝型油菜的19条染色体完全对应,且与参考基因组物理图谱共线性较好。2.甘蓝型油菜千粒重的QTL定位。分别于2014和2015年在武汉和荆州两地考察DH群体千粒重,经QTL分析,共在4条连锁群上检测到29个千粒重QTL,单个QTL解释的表型变异为4.39%-13.70%。对不同环境中检测到的QTL进行整合,将其中24个QTL整合为6个环境间稳定存在的主效QTL。QTL效应分析表明,除cq SW.C02-1外,所有主效QTL的增效等位基因型均来自于大粒亲本ZY50。3.甘蓝型油菜千粒重主效QTLcq SW.A03-2的精细定位。以ZY50为受体亲本,7-5为供体亲本,构建了千粒重主效QTL cq SW.A03-2的近等基因系（Near Isogenic Line,NIL）。通过重组单株的后代家系验证,最终将cq SW.A03-2定位在61.6 kb的物理区间内,该区间包含18个预测的编码基因。利用包含505份甘蓝型油菜品系的自然群体开展候选基因关联分析,结果在Bna A03g37960D内检测到两个与千粒重显着关联的SNPs。NIL（ZY50）和NIL（7-5）之间产量相关性状无显着差异,表明cq SW.A03-2在提高NIL（ZY50）千粒重的同时,不影响其他产量性状,具有较大的应用潜力。4.cq SW.A03-2位点候选基因的序列分析和表达分析。序列分析表明,双亲在Bna A03g37960D编码区和转录调控区域均存在较大差异。近等基因系中基因表达分析表明,Bna A03g37960D在子房和种子发育早期表达量较高,且在子房和种子发育多数时期NIL（ZY50）中表达量显着高于NIL（7-5）。以上结果表明Bna A03g37960D可能为cq SW.A03-2的候选基因,并将其命名为Bna A.AHK2.a。在近等基因系中,Bna A.AHK2.a编码区和3’端为ZY50纯合基因型的单株中Bna A.AHK2.a表达量显着高于7-5纯合基因型的单株。我们推测可能存在转录后调控机制控制Bna A.AHK2.a基因表达量,进而调控甘蓝型油菜千粒重。对候选基因的功能验证工作正在开展中。
刘春霞[8]（2020）在《小麦成株期抗条锈病QTL定位》文中提出小麦条锈病由条锈病菌引起,是影响小麦生产的一种世界性病害,长期以来对小麦产量造成了巨大的损失。相对于药物防治,选育抗性品种是防治条锈病最经济有效的措施。小麦的抗病性按其对病原菌的表现形式可分为两大类,即小种专化抗性和非小种专化抗性。前者又被称为垂直抗性、苗期抗性或全生育期抗性,多由主效基因控制,其对病原菌生理小种专化性强,但随着生理小种的变异,容易失去抗性。后者又被称为水平抗性或成株期抗性,这类抗性一般由多个微效基因控制,一般对小种不具有选择性,降低了条锈菌变异的速度,提高了抗病的持久性。因此,挖掘小麦成株期抗条锈病基因位点,并有效利用与之紧密连锁的分子标记进行品种选育,具有极其重要的意义。本研究以具有成株期条锈病抗性的地方小麦品种秃头麦与高感条锈病的材料泗阳936为亲本杂交构建的F6重组自交系（RIL）群体为试验材料,对亲本及RIL群体连续四年进行成株期条锈病抗性鉴定,对成株期抗条锈病QTL进行作图,主要结果如下:1.苗期接种CYR29、CYR31、CYR32、Su11和Su14小种,亲本及RIL群体表现均为高感;在田间进行成株期抗条锈病表型鉴定,连续四年亲本秃头麦表现为高抗条锈病,泗阳936表现为高感条锈病,RIL群体条锈病抗性由高抗至高感呈现连续分布,说明该群体成株期条锈病抗性可能受多基因控制。2.利用Genotyping-by-sequencing（GBS）对亲本及155个RIL进行基因分型,将得到的SNP数据通过Joinmap4.0构建遗传连锁图谱,获得23个连锁群,遗传图谱包括498个SNP标记,该图谱涵盖的染色体长度为1904.95 cM,平均每个标记之间的遗传距离为3.83 cM。3.连续四年根据等级反应类型（IT）、最大严重度（MDS）、病程曲线下面积（AUDPC）三个标准来鉴定RIL群体成株期条锈病抗性,结合构建的遗传图谱,利用WinQTLCart2.5软件的复合区间作图法进行QTL作图,在1BL、5BL、6BL上作图了成株期抗条锈病的QTL,分别命名为QYr.sdau-1BL、QYr.sdau-5BL、QYr.sdau-6BL,这三个QTL解释的表型变异分别为8.0-21.2%、10.1-22.7%、11.6-18.0%。其中,QYr.sdau-1BL和QYr.sdau-6BL加性效应为负,有利等位基因来自于亲本秃头麦,QYr.sdau-5BL加性效应为正,有利等位基因来自于亲本泗阳936。4.利用BSR-Seq分析,通过计算等位基因比率,获得9个与条锈病成株期抗性显着相关的区间,分别位于1B、1D、2A、2D、4A、4B、5A、5B、7A染色体上,各区间显着SNP平均等位基因比率依次分别为0.71、0.80、0.77、0.81、0.75、0.72、0.77、0.83、0.81。选取各区间最显着的SNP,利用其两端序列设计KASP引物在群体中进行验证,最后通过T检验进一步确定1BL、1DS、2AS、2DL、4AL五个区间内13个KASP标记与成株期条锈病抗性显着相关,其中1BL、1DS和2AS上的抗病位点来源于秃头麦,2DL和4AL上的抗病位点来源于泗阳936。5.对比QTL作图与BSR-Seq分析定位的结果,发现通过两种方法均定位到的位于染色体1BL上的物理区间基本一致,QYr.sdau-1BL定位的区间物理位置在653-682Mb范围内,在BSR-Seq中开发的位于1BL上的9个KASP标记也整合到了连锁图谱中,定位到的区间位于654-677Mb之间。
胡天[9]（2020）在《小麦品种抗条锈性QTL分析及P9897分子标记辅助育种》文中认为小麦条锈病是由条形柄锈菌（Puccinia striiformis f.sp.tritici）引起的一种真菌病害,是小麦中最具破坏性的病害之一。由于单一遗传基因的抗病品种大面积广泛分布的种植模式,病原菌的定向选择压力非常大,极易造成病原菌变异更新。因此,迫切需要发现定位新的抗性基因并培育出更多的抗病品种,以防控条锈病流行,确保小麦生产安全。本研究通过对小麦品种Toni的抗病基因进行定位及分子作图,筛选出了抗性基因的候选基因。并将P9897中的两个抗性QTL成功导入到三个中国主栽品种中。取得了以下结果。1.使用CYR29,CYR30,CYR32,CYR33,CYR34共五个条锈菌小种对Toni、铭贤169以及Avocet S在温室中进行了抗病性鉴定。在苗期,三个品种对五个供试小种均表现高度感病,在成株期,铭贤169和Avocet S仍表现高度感病,而Toni则表现抗病。三个品种在田间的抗病性鉴定结果与温室相同,表明Toni具有典型的成株期抗病性。2.通过田间实验,铭贤169/Toni的F7重组自交系（Recombinant Inbred Lines,RIL）群体后代家系的反应型（IT）和最大严重度（MDS）值在甘肃天水,陕西杨凌,四川绵阳三个地点均呈现连续性变异趋势,表明该成株期抗性属于数量性状遗传。方差分析表明,表型MDS和IT在不同家系、环境、重复和基因型与环境互作中的差异呈显着水平（P<0.05）,广义遗传力分别为0.88和0.9。表明该成株期抗病性的表达是稳定的,且抗病基因起主要作用,并且易于转育到其他育种材料中。3.通过利用35K SNP基因芯片对171个F7群体进行基因分型及QTL定位。在小麦染色体3AS和3BS中发现了两个抗条锈病的QTL。两个QTL被命名为QYrto.swust-3AS和QYrto.swust-3BS。QYrto.swust-3AS位于SNP标记AX-95240191和AX-94828890之间,遗传距离为2.25cM,分别解释了所有环境中DS和IT表型变异的32.5-48.2%和21.9-56.3%。QYrto.swust-3BS位于SNP标记AX-94509749和AX-94998050之间,遗传距离为0.91cM,分别解释了所有环境中DS和IT表型变异的31.6-46.3%和22.7-55.0%。4.为了鉴定与Toni含有的成株期抗病性QTL的物理位置相对应的靶基因,通过BLAST搜索将SNP探针定位到六倍体小麦的最新基因组参考序列上（IWGSC RefSeq v.1.0）,以获得连锁的多态性的SSR标记基因组位置。这两个QTL区域被锚定在小麦IWGSC Ref Seq v1.0序列上。QYrto.swust-3AS定位的物理区段为2.22 Mb,两侧SNP标记为AX-95240191和AX-94828890。在该区域内65个HC（high confidence）注释基因中,11个（16.9%）含有NB-ARC结构域,9个（13.8%）含有蛋白激酶结构域,可能和抗病相关。QYrto.swust-3BS定位的物理区段为4.77Mb的区间,两侧SNP标记为AX-94509749和AX-94998050。在这个区域有133个HC基因被注释。其中14个（10.5%）蛋白激酶域基因可能有助于抗病。连锁的SNP标记和物理位点信息对标记辅助选择育种具有重要意义。5.通过将条锈病抗性品系P9897与中国主栽品种川麦42、襄麦25、郑麦9023杂交,获得了三个杂交组合的F1种子,并播种于实验田中,分别混收直到F5代开始进行人工筛选。共筛选出114个抗条锈病,株高适中,穗子饱满的单株作为F6家系。6.通过QTL检测,从114个F6家系中共筛选出27个成功聚合了抗性QTL QYr.nafu-2BL和QYr.nafu-3BS的家系。并且验证了与QYr.nafu-2BL紧密连锁的分子标记Xcfd73、Xgwm120。以及与QYr.nafu-3BS紧密连锁的分子标记Xbarc87、Xbarc133。7.通过对这114个F6家系的田间农艺性状评估以及抗病性鉴定,获得了株高,小穗数,分蘖数,千粒重等产量相关农艺性状的数据以及反应型（IT）和严重度（DS）的表型数据。再结合QTL检测的结果,最终筛选出了13个成功聚合了两个目标QTL,且农艺性状和抗病性优良的家系。
靳藏馥[10]（2020）在《杜仲遗传连锁图谱重构及重要性状QTLs定位》文中认为杜仲（Eucommia ulmoides）是重要的药用和胶用经济树种,具有极高的开发利用价值,其良种培育工作对杜仲产业的发展具有重要影响。传统育种方式所需周期时间长,效率很低;且木本植物生长期长,生物个体大,遗传背景复杂,制约着杜仲遗传改良的研究进程。分子育种学通过分子标记筛选或基因工程等可直接获得增益较大的个体或优良品种和无性系,极大地提高了选择效率和育种精度。本研究以杜仲‘秦仲1号’和‘小叶’杂交F1代群体（152株个体）为材料,利用二代转录组测序技术开发SSR引物,对本实验室原有遗传连锁图谱进行重构,得到杜仲高密度遗传连锁图谱;统计分析F1代群体连续十年生长、物候、次生代谢物含量等重要性状的表型多样性和变异规律,通过多树龄多性状QTLs定位和候选基因搜索,锁定生长发育过程中持续稳定表达的QTLs/基因;构建杜仲分子标记辅助选择体系,并结合表型数据对F1代作图群体152个单株进行优树选择和鉴定,确定早期选择适宜树龄,为在分子水平开展杜仲遗传改良奠定基础,对加快杜仲定向改良和育种进程具有重要指导意义。主要研究结果如下:1. 利用杜仲‘秦仲3号’转录组数据开发了一批SSR标记引物,并且预测了萜类（杜仲胶）生物合成相关候选基因。共开发出1,870对有效SSR引物和351对适用于F1作图群体（‘小叶’ב秦仲1号’）的稳定性高、多态性良好的SSR引物;通过转录组基因功能注释,鉴定出65个萜类生物合成途径候选基因;通过幼叶幼果比较转录组分析,筛选出29个与萜类生物合成相关的差异表达基因。2. 构建了一张高密度杜仲遗传连锁图谱。结合转录组筛选351对和文献查阅14对SSR引物,共应用365对SSR引物对152株F1代个体和2个亲本进行PCR扩增,获得456个多态性标记。其中偏分离标记为22个,占总标记数目的4.80%。利用上述SSR标记在Joinmap 4.0中对原有遗传连锁图谱进行重构,获得高密度杜仲遗传连锁图谱。该图谱共包含869个标记,分布在19个连锁群上,总图距为1,913.29 c M;每个连锁群的标记数目为15～151不等;每个连锁群的图距为59.13 c M～172.21 c M不等;标记间的平均图距为2.20 c M。预估的杜仲基因组长度为2,015.05c M,图谱的覆盖率为94.95%。3. 对杜仲F1杂交子代群体（152株个体）连续五年6a（2015）～10a（2019）的表型性状进行统计分析。所有性状在作图群体中分离明显,表现为连续分布且基本符合正态分布。同一性状不同树龄间相关性分析表明,11个性状（树高、胸径、地径、叶脉数、叶柄长、绿原酸含量、芦丁含量、杜仲胶含量、叶长、叶宽和叶面积）在连续五年间表现出（极）显着的相关性,其余11个性状（冠幅、叶长宽比、单叶重、枝长、枝径、分枝数、分枝角、叶片数、产叶量、萌芽期、展叶期）在超过3个树龄间没有表现出相关性。不同性状之间均表现一定程度的正相关,但分枝角与枝长、枝径、分枝数、叶片数、产叶量之间表现出显着的负相关,叶片中杜仲胶含量与绿原酸含量、芦丁含量之间表现出显着负相关。4. 观察并分析杜仲F1杂交子代群体（152株个体）连续十年1a（2010）～10a（2019）的表型性状的生长规律。各个性状生长量大体表现为随时间（树龄）缓慢增长。杜仲苗期（2a）叶片展开面积较大、颜色较深且叶片肥厚,有助于提高杜仲幼苗的光合作用,为苗期生长储存更多的有机物和能量。杜仲树龄较低时1a（2010）～5a（2014）处于一个相对有利于次生代谢物（绿原酸、芦丁、杜仲胶）积累的生理阶段,而随着植株树龄增加,体内调控生长的代谢途径和产物愈加丰富,对次生代谢物的合成和积累产生影响。萌芽期和展叶期易受外界环境因素（温度）的影响,不同树龄间变异较大。枝长、枝径、叶片数和产叶量在8a（2017）时生长量大幅提升,且8a时杜仲开始挂果,证明植株进入成熟阶段。5. 杜仲重要性状QTLs定位。杜仲F1代群体连续十年22个性状共鉴定出432个Q TLs。检测到QTLs的LO D值范围为3.01～37.52,其中超过全基因组LOD临界值的有155个,占总数的35.9%。Kruskal-Wallis分析表明与性状显着相关的QTLs有204个,占总数的47.2%。每个QTL的表型贡献率为9.0%～85.8%。除分枝数和叶面积外,其余性状在不同树龄间鉴定到的QTLs均包含重叠区间,但没有连续十年检测到相同位置的QTLs。不同性状鉴定的QTLs同样存在重叠区间。多树龄多性状鉴定的重复QTLs推测为影响杜仲生长发育的关键因子。6. QTL区间候选基因预测。参考转录组测序结果,得到43条位于QTLs区间内的序列,其中19条位于QTL区间LOD值峰值处,推测参与目标性状生长调控的潜力较大。通过BLASTX比对和基因注释,共有28条序列（候选基因）得到27条注释信息,其余15条序列功能尚不清楚。候选基因功能注释分为五类:细胞结构组分（3）、细胞内功能（8）、植物组织形成（4）、信号转导和防御反应（8）和代谢相关（4）。有2条序列注释为萜类生物合成相关基因。7. 分子标记辅助选择育种。筛选出4个检测效率高的分子标记（EQ457-200a、em1me6-170、UBC886-2200和em4me7-550）,可用于杜仲分子标记辅助选择。结合分子标记辅助选择和表型数据,最终决选出高胶型、高药型、高经济型、高生长型和综合型优良单株分别有12、7、9、9和5株。综合分析得出杜仲早期性状选择的适宜树龄为5a。
二、Relative efficiency of marker assisted selection when marker and QTL are incom-pletely linked（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、Relative efficiency of marker assisted selection when marker and QTL are incom-pletely linked（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）甘蓝型油菜磷高效QTL qPRL-C06的定位及离子组对低磷胁迫的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 Table of abbreviation |
| 1 文献综述 |
| 1.1 植物响应低磷胁迫的机制 |
| 1.1.1 提高土壤磷的生物有效性 |
| 1.1.2 增强无机磷的吸收能力 |
| 1.1.3 提高磷的生理利用效率 |
| 1.1.4 增加收获指数 |
| 1.1.5 缺磷对植物离子组的影响 |
| 1.2 作物磷高效QTL的定位和克隆 |
| 1.2.1 作图群体 |
| 1.2.2 分子标记和遗传连锁图 |
| 1.2.3 磷高效性状 |
| 1.2.4 磷高效QTL的定位和克隆 |
| 1.3 磷高效相关基因及其生物学功能 |
| 1.3.1 磷高效吸收与转运基因 |
| 1.3.2 磷高效利用基因 |
| 1.4 作物磷高效品种的培育 |
| 2 本研究的背景、内容及技术路线 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 技术路线 |
| 3 琼脂培养和无磷纸培养油菜磷高效相对根系性状QTL的鉴定 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 琼脂培养试验及表型分析 |
| 3.2.3 无磷纸培养试验及表型分析 |
| 3.2.4 QTL定位 |
| 3.2.5 QTL簇的鉴定和整合 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 琼脂培养和无磷纸培养BnaTNDH群体根系性状对缺磷响应的差异 |
| 3.3.2 琼脂培养和无磷纸培养BnaTNDH群体相对根系性状的表型变异及相关性 |
| 3.3.3 琼脂培养和无磷纸培养BnaTNDH群体相对根系性状的QTL定位 |
| 3.3.4 利用琼脂培养鉴定的QTL簇 |
| 3.3.5 相对根系性状QTL与根系性状QTL或产量相关性状QTL的共定位 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 琼脂培养和无磷纸培养油菜根系响应缺磷可塑性的差异 |
| 3.4.2 油菜相对根系性状QTL |
| 4 甘蓝型油菜磷高效QTL qPRL-C06的鉴定与高世代遗传分析 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 试验材料 |
| 4.2.2 琼脂培养试验 |
| 4.2.3 高纯度基因组DNA提取 |
| 4.2.4 全基因组重测序 |
| 4.2.5 SNP与InDel变异的鉴定与InDel标记的开发 |
| 4.2.6QTL-seq分析 |
| 4.2.7 候选区域关联分析 |
| 4.2.8 In Del标记的PCR扩增 |
| 4.2.9 高通量核酸分析仪鉴定InDel标记基因型 |
| 4.2.10 包含qPRL-C06的导入系材料的筛选与遗传背景分析 |
| 4.2.11 qPRL-C06局部遗传连锁图的构建和高世代遗传分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 Tapidor和宁油7号主根长的差异 |
| 4.3.2 Tapidor和宁油7号及两个子代混池测序深度及覆盖度 |
| 4.3.3 Tapidor和宁油7号全基因组SNP和InDel变异的鉴定与分析 |
| 4.3.4 利用QTL-seq定位磷高效QTL |
| 4.3.5 利用候选区间关联分析验证qPRL-C06 |
| 4.3.6 包含qPRL-C06导入系的鉴定 |
| 4.3.7 qPRL-C06高世代的遗传分析及其候选基因预测 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 QTL-seq用于数量性状遗传定位的优势与不足 |
| 4.4.2 磷高效QTL qPRL-C06的鉴定及其候选基因的预测 |
| 5 甘蓝型油菜地上部和根系离子组对低磷胁迫的响应及其QTL定位 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 试验材料 |
| 5.2.2 琼脂培养试验 |
| 5.2.3 表型分析 |
| 5.2.4QTL定位和QTL簇的整合 |
| 5.2.5 主效QTL簇Cl17.1的验证及其候选基因的预测 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 不同磷水平BnaTNDH群体地上部11种矿质元素浓度的变异及其相关性 |
| 5.3.2 不同磷水平BnaTNDH群体根系11种矿质元素浓度的变异及其相关性 |
| 5.3.3 不同磷水平BnaTNDH群体地上部与根系11种矿质元素浓度的差异 |
| 5.3.4 不同磷水平BnaTNDH群体地上部和根系11种矿质元素累积量的变异及其相关性 |
| 5.3.5 不同磷水平BnaTNDH群体11种矿质元素的植株累积量的变异及其相关性 |
| 5.3.6 不同磷水平BnaTNDH群体11种矿质元素的地上部分配系数的变异及其相关性 |
| 5.3.7 不同磷水平11种矿质元素相关性状的QTL及上位性QTL定位 |
| 5.3.8 不同磷水平影响11种矿质元素相关性状的QTL簇 |
| 5.3.9 1个调控低磷地上部K、Mg和S浓度的QTL簇Cl17.1的验证与分解 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 缺磷对甘蓝型油菜11种矿质元素的吸收和地上部的分配及其QTL有不同的影响 |
| 5.4.2 甘蓝型油菜地上部与根系矿质元素的浓度及其遗传调控存在显着差异 |
| 5.4.3 调控不同离子组性状的多效性QTL |
| 5.4.4 不同离子组性状的上位性QTL |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 本研究的创新点 |
| 6.3 本研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 附表与附图 |
| 附录Ⅱ 作者简介及在读期间发表论文 |
| 致谢 |
（3）甘蓝型油菜生育期性状基因挖掘和BnamiR156/BnaSPL3的功能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 油菜简介 |
| 1.1.1 油菜生育期性状 |
| 1.1.2 生育期性状对油菜产量影响 |
| 1.2 QTL定位 |
| 1.2.1 连锁分析 |
| 1.2.2 基于连锁不平衡的关联分析 |
| 1.2.3 生育期性状QTL定位的研究进展 |
| 1.2.4 转录组测序与QTL定位联合分析 |
| 1.3 拟南芥开花调控网络 |
| 1.3.1 光周期途径 |
| 1.3.2 春化途径 |
| 1.3.3 温度途径 |
| 1.3.4 自主途径 |
| 1.3.5 赤霉素途径 |
| 1.3.6 年龄途径 |
| 1.3.7 开花信号整合因子与花分生组织特征基因 |
| 1.4 甘蓝型油菜开花基因研究进展 |
| 1.5 植物中miR156及SPL3 的研究进展 |
| 1.5.1 miRNA的生物合成及作用机制 |
| 1.5.2 SPL转录因子的发现 |
| 1.5.3 miR156 及其靶基因SPL功能研究进展 |
| 1.5.4 SPL3研究进展 |
| 1.6 本研究的目的和意义 |
| 第2章 甘蓝型油菜生育期性状QTL定位 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 田间试验 |
| 2.1.3 性状考察和数据分析 |
| 2.1.4 QTL定位分析 |
| 2.1.5 候选基因分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 RIL群体及其双亲生育期性状表型统计 |
| 2.2.2 生育期相关性状之间的相关分析 |
| 2.2.3 生育期相关性状的QTL分析 |
| 2.2.4 候选基因鉴定 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 生育期相关性状的QTL定位 |
| 2.3.2 QTL共定位 |
| 第3章 油菜生育期性状GWAS分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 田间试验设计 |
| 3.1.3 性状考察和数据分析 |
| 3.1.4 基因型数据测定 |
| 3.1.5 群体结构和亲缘关系计算 |
| 3.1.6 连锁不平衡估算 |
| 3.1.7 关联分析 |
| 3.1.8 候选基因分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 油菜生育期性状表型数据分析 |
| 3.2.2 油菜自然群体生育期性状相关性分析 |
| 3.2.3 生育期性状与SNP的关联分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 生育期性状的表型相关 |
| 3.3.2 群体结构对关联分析的影响 |
| 3.3.3 关联分析的高分辨率及应用前景 |
| 第4章 早晚花极端材料不同时期转录组分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料和方法 |
| 4.2.1 材料 |
| 4.2.2 RNA提取与质量控制 |
| 4.2.3 RNA-seq文库构建及差异基因分析 |
| 4.2.4 GO和 KEGG富集分析 |
| 4.2.5 定量PCR |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 转录组整体分析 |
| 4.3.2 GO和 KEGG富集分析 |
| 4.3.3 开花基因鉴定 |
| 4.3.4 连锁分析,GWAS和转录组联合分析 |
| 4.3.5 候选基因单倍型分析 |
| 4.3.6 利用qRT-PCR验证候选基因的表达 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 植物激素信号在时期转变和开花中的作用 |
| 4.4.2 转录因子在时期转变和开花中的作用 |
| 4.4.3 甘蓝型油菜开花诱导过程中的开花途径 |
| 4.4.4 转录组与QTL定位结合及候选基因单倍型分析 |
| 第5章 BnamiR156及BnaSPL3 功能分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 主要实验仪器设备 |
| 5.2.2 实验材料 |
| 5.2.3 主要试剂 |
| 5.2.4 实验所需各类溶液和培养基配方 |
| 5.2.5 数据库及生物软件 |
| 5.2.6 基因表达模式分析 |
| 5.2.7 油菜miR156靶基因的识别和鉴定 |
| 5.2.8 BnamiR156和BnaSPL3 的功能分析 |
| 5.2.9 拟南芥遗传转化和表型观察 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 甘蓝型油菜miR156与SPL3 序列分析 |
| 5.3.2 甘蓝型油菜miR156及SPL3 的表达模式分析 |
| 5.3.3 甘蓝型油菜miR156和BnaSPL3.C04 基因的功能研究 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 甘蓝型油菜miR156及SPL3 基因分析 |
| 5.4.2 甘蓝型油菜miR156及SPL3 功能分析 |
| 第6章 全文结论及创新点 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.1.1 RIL群体生育期及相关性状定位 |
| 6.1.2 自然群体生育期及相关性状定位 |
| 6.1.3 生育期性状候选基因筛选 |
| 6.1.4 BnamiR156及BnaSPL3.C04 影响植株开花和生长发育 |
| 6.2 主要创新之处 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加课题一览表 |
（4）小麦抗麦红吸浆虫主效QTL定位及抗性位点来源分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 小麦吸浆虫的研究现状 |
| 1.1.1 小麦吸浆虫的为害现状 |
| 1.1.2 小麦吸浆虫为害严重的原因及防治 |
| 1.2 小麦对吸浆虫的抗性研究 |
| 1.2.1 避虫性 |
| 1.2.2 形态抗虫性 |
| 1.2.3 生化抗虫性 |
| 1.3 小麦抗吸浆虫鉴定方法 |
| 1.3.1 室内鉴定法 |
| 1.3.2 田间自然感虫鉴定法 |
| 1.3.3 人工接虫鉴定法 |
| 1.3.4 数学模型鉴定法 |
| 1.4 小麦抗吸浆虫的鉴定指标 |
| 1.5 小麦对吸浆虫的抗性遗传 |
| 1.6 小麦品种中抗吸浆虫基因/QTL的定位研究 |
| 1.7 小麦吸浆虫的抗性来源 |
| 1.8 QTL定位的研究进展 |
| 1.9 选择群体 |
| 1.10 研究意义 |
| 1.11 技术路线 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 吸浆虫发育情况调查 |
| 2.2.2 材料田间种植 |
| 2.2.3 抗虫性鉴定 |
| 2.2.4 基因组DNA提取 |
| 2.2.5 PCR扩增及电泳检测 |
| 2.2.6 多态性标记的筛选和数据整理 |
| 2.2.7 遗传图谱的构建及QTL定位 |
| 2.2.8 QTL区间内SSR标记的开发 |
| 2.2.9 QTL物理定位区间内的基因的功能注释及比较基因组分析 |
| 2.2.10 系谱品种的聚类分析及抗虫位点的遗传分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 吸浆虫发育情况 |
| 3.2 供试材料表型分析 |
| 3.3 SNP标记的筛选 |
| 3.4 多态性分子标记的筛选和扩增 |
| 3.5 遗传图谱的构建 |
| 3.6 基于选择群体的抗虫性QTL定位 |
| 3.7 基于完整群体的抗虫性QTL定位 |
| 3.8 抗虫主效QTL定位区间内基因的比较基因组分析及功能注释分析 |
| 3.9 系谱品种的系谱关系 |
| 3.10 基于基因芯片的主要亲本品种与对照品种的相似性 |
| 3.11 亲本中QTL区间内标记位点在后代的传递情况 |
| 3.12 QTL区间内冀麦24与品种的标记位点相似性 |
| 3.13 系谱品种的聚类分析 |
| 3.14 QTL区间内标记位点在系谱图中的传递情况 |
| 4 讨论 |
| 4.1 小麦中的麦红吸浆虫抗性位点比较 |
| 4.2 QTL定位区间内基因的共线性比较 |
| 4.3 选择群体和完整群体中QTL定位结果比较 |
| 4.4 我国抗吸浆虫系谱品种的相关性 |
| 4.5 中国小麦品种中抗虫区段的来源及可能传递方式 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）玉米抗丝黑穗病的QTL分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 玉米丝黑穗病的研究进展 |
| 1.1.1 玉米丝黑穗病的发生与危害 |
| 1.1.2 玉米丝黑穗病的症状 |
| 1.1.3 玉米丝黑穗病病原菌及其生理分化 |
| 1.1.4 玉米丝黑穗病的抗性生理、发病规律及防治措施 |
| 1.1.5 玉米丝黑穗病的抗源鉴定 |
| 1.1.6 玉米丝黑穗病的抗性遗传 |
| 1.2 DNA分子标记与基因定位 |
| 1.2.1 DNA分子标记技术 |
| 1.2.2 基因定位 |
| 1.3 抗玉米丝黑穗病QTL定位及分子标记辅助选择 |
| 1.3.1 抗玉米丝黑穗病QTL定位研究进展 |
| 1.3.2 分子标记辅助选择 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 试验技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 供试材料 |
| 2.2 田间试验 |
| 2.3 接种鉴定 |
| 2.3.1 病菌保存 |
| 2.3.2 接种方法 |
| 2.3.3 表型鉴定方法 |
| 2.4 基因组DNA的提取、纯化和检测 |
| 2.4.1 田间取样 |
| 2.4.2 DNA提取、纯化及检测 |
| 2.5 SSR标记分析 |
| 2.6 数据统计分析 |
| 2.6.1 表型数据分析 |
| 2.6.2 数据库的建立 |
| 2.6.3 构建遗传连锁图谱 |
| 2.6.4 QTL定位和基因效应分析 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 F_(2:3)家系病株率分析 |
| 3.1.1 F_(2:3)家系病株率的方差分析和遗传力估算 |
| 3.1.2 F_(2:3)家系病株率的正态分布检验 |
| 3.2 遗传连锁图谱的构建 |
| 3.2.1 亲本间多态性引物统计及F_2基因型鉴定 |
| 3.2.2 F_2群体基因、基因型组成及标记位点分离情况 |
| 3.2.3 构建遗传连锁图谱 |
| 3.3 抗丝黑穗病QTL定位及基因效应分析 |
| 3.3.1 单环境分析丝黑穗病抗性的QTL定位 |
| 3.3.2 两个环境联合分析丝黑穗病抗性的QTL定位 |
| 第四章 结论 |
| 第五章 讨论 |
| 5.1 玉米抗丝黑穗病的遗传研究 |
| 5.2 玉米抗丝黑穗病的QTL定位 |
| 5.3 抗病基因在玉米染色体上的分布 |
| 5.4 分子标记辅助选择育种 |
| 5.5 作图群体 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）冬瓜高密度遗传图谱构建及果皮颜色QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 分子遗传图谱的构建 |
| 1.1.1 遗传图谱的研究进展 |
| 1.1.2 遗传图谱的构建方法 |
| 1.2 QTL定位 |
| 1.2.1 QTL定位原理 |
| 1.2.2 QTL定位方法 |
| 1.3 全基因组测序技术的研究进展 |
| 1.4 冬瓜果皮颜色的相关研究进展 |
| 1.4.1 冬瓜皮色遗传规律的研究进展 |
| 1.4.2 冬瓜皮色遗传图谱构建的研究进展 |
| 1.4.3 其他葫芦科蔬菜皮色的研究进展 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 第二章 基于全基因组重测序的冬瓜高密度遗传图谱构建 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.1.1 亲本及作图群体 |
| 2.1.2 田间设计 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 DNA提取和检测 |
| 2.2.2 DNA文库构建及测序 |
| 2.2.3 重测序数据质量评估 |
| 2.2.4 测序比对分析 |
| 2.2.5 SNP标记的分型与筛选 |
| 2.2.6 高密度遗传图谱构建 |
| 2.2.7 遗传图谱质量评估 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 重测序数据评估 |
| 2.3.2 基因分型及SNP筛选 |
| 2.3.3 高密度遗传图谱的构建 |
| 2.3.4 图谱质量评估 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 全基因组重测序技术开发SNP标记的应用 |
| 2.4.2 作图群体与图谱质量 |
| 第三章 冬瓜果皮颜色QTL定位与候选基因预测 |
| 3.1 试验材料 |
| 3.2 试验方法 |
| 3.2.1 表型测定及计算 |
| 3.2.2 QTL定位 |
| 3.2.3 候选基因预测 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 果皮颜色性状的遗传分析 |
| 3.3.2 果皮颜色QTL定位分析 |
| 3.3.3 候选基因预测 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 冬瓜果皮颜色性状的遗传分析 |
| 3.4.2 冬瓜果皮颜色的QTL定位 |
| 3.4.3 冬瓜墨绿色果皮候选基因预测与分析 |
| 第四章 全文结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间科研、发表论文情况 |
（7）甘蓝型油菜千粒重的遗传分析和主效QTL cqSW.A03-2的精细定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究问题的由来 |
| 1.2 甘蓝型油菜千粒重的研究进展 |
| 1.2.1 千粒重的遗传 |
| 1.2.2 千粒重的QTL定位 |
| 1.2.3 千粒重的关联分析 |
| 1.2.4 千粒重QTL的克隆 |
| 1.2.5 通过反向遗传学研究油菜粒重调控机理 |
| 1.2.6 影响油菜粒重的其他因素 |
| 1.2.7 油菜粒重的遗传改良 |
| 1.3 作物数量性状解析策略研究 |
| 1.3.1 基于双亲衍生群体的连锁分析 |
| 1.3.2 基于多亲本衍生群体的连锁分析 |
| 1.3.3 基于多亲本衍生群体的关联分析 |
| 1.3.4 基于自然群体的关联分析 |
| 1.3.5 基于混合群体的测序分析 |
| 1.4 种子大小调控机制研究 |
| 1.4.1 模式植物拟南芥种子大小调控机理研究 |
| 1.4.2 AHK基因家族调控种子大小机理研究 |
| 1.5 本研究的目的和意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 田间试验设计和性状考察 |
| 2.2.1 田间试验与表型考察 |
| 2.2.2 数据分析 |
| 2.3 DH群体基因型鉴定 |
| 2.3.1 DNA提取 |
| 2.3.2 DH标记分析 |
| 2.4 标记开发和分析 |
| 2.5 遗传连锁图谱构建 |
| 2.6 QTL检测 |
| 2.7 QTL整合 |
| 2.8 QTL上位性检测 |
| 2.9 前景选择和背景选择 |
| 2.10 cqSW.A03-2局部遗传连锁图谱构建和效应分析 |
| 2.11 cqSW.A03-2的精细定位 |
| 2.12 目标区间候选基因序列分析 |
| 2.12.1 重测序数据比对 |
| 2.12.2 TA克隆与比较测序 |
| 2.13 候选基因表达分析 |
| 2.13.1 油菜总RNA提取和逆转录 |
| 2.13.2 q RT-PCR |
| 2.14 关联分析 |
| 2.15 遗传转化载体构建 |
| 2.15.1 候选基因互补载体构建 |
| 2.15.2 启动子活性检测载体构建 |
| 2.16 农杆菌介导的遗传转化 |
| 2.16.1 油菜遗传转化方法 |
| 2.16.2 转基因植株检测 |
| 2.17 双荧光素酶报告基因检测 |
| 2.17.1 试剂制备 |
| 2.17.2 拟南芥原生质体转化和瞬时表达 |
| 2.17.3 报告基因的检测 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 亲本ZY50和7-5及其衍生后代千粒重表型变异和遗传分析 |
| 3.1.1 亲本千粒重表现 |
| 3.1.2 亲本及DH群体表型分析 |
| 3.2 DH群体标记分析与遗传连锁图谱构建 |
| 3.2.1 遗传连锁图谱构建 |
| 3.2.2 DH群体标记偏分离检测和基因型组成分析 |
| 3.2.3 连锁图谱的共线性分析 |
| 3.3 DH群体QTL检测 |
| 3.3.1 QTL定位与整合 |
| 3.3.2 QTL上位性分析 |
| 3.4 cqSW.A03-2位点近等基因系的构建 |
| 3.4.1 BC1F1群体的遗传分析 |
| 3.4.2 低世代回交群体标记分析 |
| 3.4.3 高世代回交群体cqSW.A03-2位点遗传效应分析 |
| 3.5 cqSW.A03-2的精细定位 |
| 3.5.1 群体标记分析 |
| 3.5.2 cqSW.A03-2位点的精细定位 |
| 3.5.3 cqSW.A03-2对其他产量相关性状的影响 |
| 3.5.4 候选区间内注释基因序列分析和表达分析 |
| 3.6 Bna A.AHK2.a候选基因的克隆 |
| 3.6.1 Bna A.AHK2.a基因比较测序 |
| 3.6.2 Bna A.AHK2.a的表达分析 |
| 3.7 候选基因关联分析 |
| 3.8 候选基因的互补载体构建和遗传转化 |
| 3.9 候选基因启动子活性分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 油菜千粒重QTL定位及其影响因素 |
| 4.1.1 油菜千粒重QTL定位结果比较 |
| 4.1.2 影响QTL效应和定位的因素 |
| 4.2 QTL效应与精细定位 |
| 4.2.1 QTL精细定位策略 |
| 4.2.2 微效QTL的定位策略 |
| 4.3 cqSW.A03-2位点调控油菜千粒重的生理基础 |
| 4.4 cqSW.A03-2调控油菜千粒重可能的分子机理 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ QTL定位群体中所用到的相关引物 |
| 附录 Ⅱ 前景选择引物汇总 |
| 附录 Ⅲ 作者简介和在读期间发表论文 |
| 致谢 |
（8）小麦成株期抗条锈病QTL定位（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 小麦条锈病的危害 |
| 1.2 小麦条锈菌及其生理小种 |
| 1.3 小麦条锈菌的发生规律 |
| 1.4 小麦条锈病的防治 |
| 1.5 小麦条锈病抗性的分类 |
| 1.6 小麦抗条锈病基因/QTL定位 |
| 1.6.1 QTL定位常用的分子标记 |
| 1.6.2 QTL定位的方法 |
| 1.6.3 已定位的条锈病基因/QTL |
| 1.7 本研究的目的与意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 苗期条锈病抗性鉴定 |
| 2.2.2 成株期条锈病抗性鉴定 |
| 2.2.3 组织DNA的提取 |
| 2.2.4 组织RNA的提取 |
| 2.2.5 GBS基因分型 |
| 2.2.6 遗传图谱构建 |
| 2.2.7 QTL作图 |
| 2.2.8 基于BSR-Seq的 QTL定位 |
| 2.2.9 KASP基因分型 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 苗期条锈病抗性鉴定 |
| 3.2 成株期条锈病抗性鉴定 |
| 3.2.1 亲本成株期条锈病抗性鉴定 |
| 3.2.2 群体成株期条锈病抗性鉴定 |
| 3.3 遗传图谱构建 |
| 3.4 QTL作图 |
| 3.5 基于BSR-Seq的 QTL定位分析 |
| 3.5.1 RNA-Seq原始数据质控结果 |
| 3.5.2 序列比对分析结果 |
| 3.5.3 SNP挖掘及目标基因连锁SNP的确定 |
| 3.6 基于BSR-Seq的显着区间内SNP的验证 |
| 3.7 QYr.sdau-1BL区间的精细定位 |
| 4 讨论 |
| 4.1 遗传连锁图谱的构建 |
| 4.2 三个可用的小麦成株期抗条锈病QTL |
| 4.3 不同QTL定位方法比较 |
| 4.4 已开发的KASP标记在分子标记辅助选择育种中的应用 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）小麦品种抗条锈性QTL分析及P9897分子标记辅助育种（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 小麦概述 |
| 1.2 小麦条锈病 |
| 1.2.1 小麦条锈病的发生 |
| 1.2.2 小麦条锈病的流行与危害 |
| 1.3 小麦条锈菌小种 |
| 1.3.1 国外小麦条锈菌小种 |
| 1.3.2 我国小麦条锈菌小种 |
| 1.3.3 我国当前流行的小麦条锈菌小种 |
| 1.4 小麦条锈病的防治 |
| 1.5 小麦条锈病抗病基因研究进展和现状 |
| 1.5.1 小麦条锈病抗病性类型 |
| 1.5.2 小麦条锈病抗病基因的定位与命名 |
| 1.6 小麦基因组研究进展及分子标记技术 |
| 1.6.1 小麦基因组研究进展 |
| 1.6.2 分子标记技术 |
| 1.7 数量性状位点 |
| 1.7.1 QTL定位基本原理 |
| 1.7.2 QTL定位方法 |
| 1.8 分子标记辅助育种 |
| 1.8.1 分子标记辅助选择的优势 |
| 1.8.2 分子标记辅助选择的局限 |
| 1.9 研究目的与意义 |
| 2 小麦品种Toni成株抗小麦条锈病基因物理图谱构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验材料 |
| 2.2.1 植物材料 |
| 2.2.2 生理小种 |
| 2.2.3 试剂 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 温室抗病性鉴定 |
| 2.3.2 田间抗病性鉴定 |
| 2.3.3 统计分析 |
| 2.3.4 基因组DNA提取及全基因组SNP基因型分型 |
| 2.3.5 连锁图谱的构建和QTL分析 |
| 2.3.6 候选基因的生物信息学分析 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 抗病性鉴定 |
| 2.4.2 35K SNP芯片扫描及遗传图谱的构建 |
| 2.4.3 QTL定位 |
| 2.4.4 基于侧翼标记的QTL的表型效应 |
| 2.4.5 成株期抗性QTL的物理图谱定位 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 与过去报道的抗性基因和QTL进行比较 |
| 2.5.2 抗性QTL的生物信息学分析 |
| 3 小麦品种P9897 抗性QTL的分子标记辅助选择育种 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料 |
| 3.2.1 植物材料 |
| 3.2.2 试剂 |
| 3.2.3 仪器 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 杂交组合确定及其后代筛选 |
| 3.3.2 基因分型 |
| 3.3.3 田间抗病性鉴定 |
| 3.3.4 农艺性状评估 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 QTL检测 |
| 3.4.2 抗病性鉴定 |
| 3.4.3 农艺性状评估 |
| 3.5 讨论 |
| 4 全文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）杜仲遗传连锁图谱重构及重要性状QTLs定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 遗传连锁图谱研究进展 |
| 1.1.1 遗传连锁图谱构建原理 |
| 1.1.2 遗传连锁图谱构建方法 |
| 1.1.3 林木遗传连锁图谱研究进展 |
| 1.2 数量性状基因(QTL)定位研究进展 |
| 1.2.1 QTL定位原理 |
| 1.2.2 QTL定位方法 |
| 1.2.3 林木QTL研究进展 |
| 1.3 杜仲遗传育种研究进展 |
| 1.3.1 杜仲农艺学研究 |
| 1.3.2 杜仲遗传多样性研究 |
| 1.3.3 杜仲育种研究 |
| 1.3.4 杜仲分子生物学研究 |
| 1.4 本研究的目的、意义和主要内容 |
| 1.4.1 研究目的及意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 杜仲幼叶幼果转录组分析和SSR引物开发 |
| 2.1 材料和方法 |
| 2.1.1 试验材料、仪器和试剂 |
| 2.1.2 转录组测序及数据组装 |
| 2.1.3 测序数据组装及基因功能注释 |
| 2.1.4 萜类生物合成相关基因系统发育分析 |
| 2.1.5 差异表达基因鉴定及分析 |
| 2.1.6 实时荧光定量PCR(qRT-PCR)验证 |
| 2.1.7 转录组SSR引物开发 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 杜仲转录组组装和功能注释 |
| 2.2.2 萜类生物合成相关基因分析 |
| 2.2.3 差异表达基因分析 |
| 2.2.4 qRT-PCR验证 |
| 2.2.5 SSR引物开发 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 采样时间确认 |
| 2.3.2 萜类生物合成途径分析 |
| 2.3.3 其它基因挖掘 |
| 2.3.4 SSR基序偏好 |
| 2.3.5 SSR标记多态性 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 杜仲遗传连锁图谱构建 |
| 3.1 材料和方法 |
| 3.1.1 试验材料、仪器和试剂 |
| 3.1.2 SSR检测分析 |
| 3.1.3 数据分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 SSR标记的分离分析 |
| 3.2.2 杜仲遗传连锁图谱构建 |
| 3.2.3 图谱比对 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 SSR标记偏分离分析 |
| 3.3.2 遗传连锁图谱构建 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 杜仲重要性状QTLs定位 |
| 4.1 材料和方法 |
| 4.1.1 试验材料、仪器和试剂 |
| 4.1.2 表型性状的测定 |
| 4.1.3 性状相关性分析 |
| 4.1.4 QTL定位分析 |
| 4.1.5 候选基因预测 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 性状调查统计 |
| 4.2.2 性状相关性分析 |
| 4.2.3 QTL分析 |
| 4.2.4 候选基因分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 杜仲F1群体连续十年重要性状分析 |
| 4.3.2 QTL分析 |
| 4.3.3 基因预测 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 杜仲F1代作图群体单株评价及分子标记辅助选择 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验材料和数据 |
| 5.1.2 优良单株初选 |
| 5.1.3 优良单株复选 |
| 5.1.4 分子标记辅助选择 |
| 5.1.5 优良单株决选 |
| 5.1.6 优树早期选择 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 优良单株初选结果 |
| 5.2.2 优良单株复选结果 |
| 5.2.3 分子标记辅助选择 |
| 5.2.4 优良单株决选 |
| 5.2.5 早期选择 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 杜仲选优标准 |
| 5.3.2 分子标记辅助选择 |
| 5.3.3 早期选择 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 缩略词 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、Relative efficiency of marker assisted selection when marker and QTL are incom-pletely linked（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]甘蓝型油菜磷高效QTL qPRL-C06的定位及离子组对低磷胁迫的响应[D]. 汪威. 华中农业大学, 2021
- [3]甘蓝型油菜生育期性状基因挖掘和BnamiR156/BnaSPL3的功能分析[D]. 王腾岳. 西南大学, 2020(04)
- [4]小麦抗麦红吸浆虫主效QTL定位及抗性位点来源分析[D]. 张力菁. 河北农业大学, 2020(01)
- [5]玉米抗丝黑穗病的QTL分析[D]. 谭康. 贵州大学, 2020(02)
- [6]冬瓜高密度遗传图谱构建及果皮颜色QTL定位[D]. 汪春玲. 广西大学, 2020(02)
- [7]甘蓝型油菜千粒重的遗传分析和主效QTL cqSW.A03-2的精细定位[D]. 王浩. 华中农业大学, 2020(01)
- [8]小麦成株期抗条锈病QTL定位[D]. 刘春霞. 山东农业大学, 2020(11)
- [9]小麦品种抗条锈性QTL分析及P9897分子标记辅助育种[D]. 胡天. 西南科技大学, 2020(08)
- [10]杜仲遗传连锁图谱重构及重要性状QTLs定位[D]. 靳藏馥. 西北农林科技大学, 2020(02)