一、Genetic Diversity and Its Correlation with Heterosis of Upland Cotton (Gossypium hirsutum L. ) Cultivars of Huang-Huai Region in China Evaluated by RAPD（论文文献综述）
余静文[1]（2021）在《基于全基因组重测序解析新疆海岛棉遗传变异及纤维性状相关基因的挖掘》文中指出海岛棉（Gossypium barbadense L.）是世界上广泛种植的栽培棉之一,因其在纤维品质和抗病性等性状上的突出表现而受到人们的广泛关注。近年来,随着测序技术快速发展,测序成本的降低,基因组学的相关研究进入了高通量、高精度的新时期。基于新型测序技术的海岛棉高质量基因组组装已经完成,而利用高通量的重测序可实现对海岛棉群体的精细分析和基因定位,并为海岛棉基因组资源的高效利用创造条件。新疆自治区是我国目前唯一的海岛棉生产基地,利用分子标记探索新疆棉区自育海岛棉群体遗传变异特点,鉴定具有遗传改良价值的关键基因对加速新疆海岛棉育种进程有着重要意义。本研究对240份海岛棉材料进行了高通量重测序,构建海岛棉的高精度基因组变异图谱,并利用鉴定的遗传变异多态性解析该海岛棉群体的结构和连锁不平衡特点。对12个重要的性状进行表型鉴定和全基因组关联分析,为海岛棉分子生物学研究和遗传改良提供重要遗传信息,主要研究内容和结果如下:1.对220份新疆自育海岛棉资源和20份其它棉区的海岛棉种质资源进行重测序。共获得6.34 Tb的测序数据。通过与基因组的序列比对和群体变异检测,共鉴定到3632231个高质量的单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphism,SNP）和221354个片段的插入缺失（Insertion-deletion,In Del）。2.利用系统发育分析、主成分分析（Principal components analysis,PCA）和STURUCTURE分析等方法对该群体进行群体结构预测,发现240个海岛棉材料大致分为5个亚群,其中新疆海岛棉群体大致由4个亚群组成。新疆之外,包括美国、埃及、东亚国家、我国云南和海南等地的海岛棉种质资源单独聚类,并与新疆自育海岛棉存在一定的遗传距离。说明新疆海岛棉逐渐形成了独具特色的海岛棉资源类型。3.海岛棉不同亚群间性状表型变异丰富,特别是纤维品质性状。群体遗传学发现,不同亚群间的遗传多样性差异不明显,国外海岛棉种质资源的遗传多样性整体水平高于新疆海岛棉。连锁不平衡（Linkage disequilibrium,LD）分析发现,新疆海岛棉种质资源的LD水平高于陆地棉和亚洲棉,且At亚组的LD衰减距离大于Dt亚组。4.分别在两个试验点对12个重要的棉花性状进行连续两年的表型鉴定,利用统计分析计算性状间的相关性以及广义遗传力（Broad-sense heritability,BSH）,并对表型的多样性进行分析。极显着正相关的性状有单铃重与皮棉和籽棉产量、衣分与皮棉产量、株高与皮棉和籽棉产量、株高与第一果枝节位和单株铃数,以及单株铃数与皮棉和籽棉产量。极显着负相关的性状有第一果枝节位和皮棉产量、衣分、单株铃数。总体看来,纤维品质性状之间的相关性强于产量性状。BSH的变化范围为0.17（单株铃数）至0.57（衣分）,其中纤维品质性状的遗传力水平整体来看高于产量性状,可见纤维产量更易受到环境因素的影响。5.用表型数据的最优线性无偏估计（Best linear unbiased prediction,BLUP）值与基因型数据进行全基因组关联分析（Genome-wide association studies,GWAS）,基于较严格的阈值（p<0.05/n）共鉴定了168个显着相关核苷酸多态性位点（Single nucleotide polymorphism,SNP）。基于建议相关的阈值（p<1/n）共鉴定了2645个SNP。所鉴定的SNP在基因组上分布不均匀,其中D11号染色体的SNP最多,其次为A07染色体。Dt亚组的SNP数量多于At亚组。对于研究的性状而言,鉴定到的纤维强度关联信号最多,其次是衣分,而籽棉产量和第一果枝节位没有鉴定到显着的关联信号,这可能与性状本身的复杂性和对环境因素的敏感性等因素有关。6.基于上述关联分析结果,利用连锁不平衡系数、基因功能注释和RNAseq等方法筛选候选基因,并用不同纤维强度或衣分表型的海岛棉材料进行q PCR表达分析。鉴定出3个与纤维强度相关的候选基因,包括编码酪蛋白激酶I的基因GB＿D11G34371、编码微管相关蛋白的基因GB＿D11G3460和GB＿D11G3471;1个与衣分相关的重要候选基因GB＿A07G1034,该基因编码一种受BRs调节的受体激酶。综上所述,本研究利用重测序完成了海岛棉群体的基因分型,解析了海岛棉的群体结构、连锁不平衡和遗传多样性等特征。并对新疆海岛棉12个重要的性状进行了GWAS分析,其中纤维强度和衣分性状鉴定到了较多的稳定关联SNP。着重分析以上两个性状的关联结果,最终筛选到了2个与纤维强度相关和1个与衣分相关的候选基因。为海岛棉遗传改良提供重要理论基础和目的基因。
王天友[2]（2020）在《南疆陆地棉种质资源遗传多样性及对脱叶剂的敏感性分析》文中研究说明棉花是重要的天然纤维作物,也是我国重要的经济作物之一。新疆以其独特的环境条件和资源优势,成为我国棉花的主产区。近些年来为了减少劳动成本,挖掘棉花增产增收的潜能,机采棉技术在新疆特别是兵团得到了迅速发展和广泛普及。棉花机械采收虽然降低了生产成本,但导致棉花质量严重下降。因此,培育品质性状优良,对脱叶剂敏感适宜机采的棉花品种是新疆棉花产业提质增效的前提保障。本试验以南疆90份种质资源为研究材料,通过表型性状和SSR分子标记对南疆陆地棉种质资源遗传多样性和对脱叶剂的敏感性进行了研究,为正确利用南疆陆地棉种质资源进行亲本选配,筛选和培育适宜机采的陆地棉新品种提供参考。主要研究结果如下:1.对90份南疆陆地棉种质资源材料进行了2年的表型性状鉴定,发现表型性状的变异系数范围为0.82%-26.55%,平均变异系数为10.00%,多样性指数在1.92-2.07之间,平均值为2.02。结果表明南疆陆地棉种质资源表型性状具有较大的遗传多样性。表型性状聚类结果表明南疆陆地棉种质资源可以分为2个类群,分别包含36份材料和54份材料。2个类群又可以分别划分成3个亚群,各亚群间的表型性状具有不同的特点,可以为陆地棉新品种的培育提供具有不同特点的材料。2.从180对SSR引物中筛选出的条带清晰、有多态性的22对引物进行遗传多样性分析,发现基因多样性的平均值为0.2817,PIC的变化范围是0.0220-0.5388,平均值为0.2497,表明南疆陆地棉种质资源具有一定的遗传多样性。利用NTSYS、Powermarker和Structure分别进行聚类分析和群体结构分析,结果表明南疆陆地棉种质资源的遗传基础比较简单,基于相似系数的NTSYS聚类结果与表型性状的聚类结果差别较大,而Powermarker和Structure的结果与表型性状聚类结果具有一致性。3.通过田间试验,发现不同材料对脱叶剂的响应不同,喷施脱叶剂后第4-7天的脱叶率可作为脱叶剂敏感性的评价指标,喷施脱叶剂后,果枝叶的脱叶效果最好,叶枝叶次之,主茎叶的脱叶效果最差,然后筛选出了对脱叶剂敏感的6份典型材料:JP-11（10）、新陆中2号（33）、新陆中29号（41）、军棉1号（69）、中414（82）、中棉641（89）。通过表型性状和SSR分子标记均表明南疆陆地棉种质资源可以分为2个大的类群,表明其遗传基础比较狭窄,而南疆陆地棉发现表型性状变异系数较大,遗传多样性较丰富,SSR分子标记也表明南疆陆地棉种质资源具有一定的遗传多样性。田间试验表明不同品种的脱叶剂敏感性有所不同,并从中筛选出对了对脱叶剂敏感的典型材料。本实验为利用南疆陆地棉种植资源多样性评价及利用提供了理论依据,同时为培育适宜机采的新品种提供了参考。
李婧慧[3]（2020）在《新疆陆地棉品种DNA指纹图谱构建与遗传多样性分析》文中提出【目的】棉花（Gossypium hirsutum L.）是重要的纤维作物,新疆是中国最大的商品棉生产基地和棉花种子生产基地。棉花种子的质量是保障棉花产业健康发展的根本,然而,目前棉花种子市场多、乱、杂和套牌情况非常严重,严重影响了新疆棉花质量和棉农收益,危害了棉花产业的健康发展。为切实提升棉花质量,迫切需要加强棉花种子生产各环节的质量抽检和监督工作。本研究旨在筛选出适用于鉴别新疆陆地棉品种的多态性引物,构建品种DNA指纹图谱和专属二维码,并进行遗传多样性分析,为新疆陆地棉品种分子鉴定提供实用标记,为切实提升新疆棉花种子质量,开展棉花种子质量检查、监督提供技术支撑。【方法】本研究选用SSR、STS和InDel标记进行核心引物的筛选,结合特征引物法和引物组合法,完成新疆陆地棉品种DNA指纹图谱和专属二维码的构建,利用NTSYS软件进行遗传多样性分析。【结果】（1）（1）利用筛选出的多态性高、稳定性好的分子标记对150份新陆早和新陆中棉花品种DNA进行PCR扩增,52对引物共检测出159种扩增带型,每对引物扩增带型数介于27之间,平均为3.06;扩增条带总数为307,每对分子标记扩增条带数变幅是213,平均值是5.90;其中多态性条带总数为253,每对核心引物扩增出的多态性条带变化范围为112,平均值为4.87;多态性条带比例最低40.0%,最高100.0%;52对引物的多态性信息含量为0.183 20.767 8,平均值为0.479 7。在150份新陆早和新陆中棉花品种中,12个品种具有特征引物,用20对引物组合可将150份新陆早和新陆中棉花品种完全区分。（2）利用NTSYS软件聚类分析显示,遗传相似系数约在0.705 6处可将150份新陆早和新陆中棉花品种分为4类,遗传相似系数为0.503 10.993 6,平均值为0.706 4,表明150份陆地棉品种遗传基础较狭窄。新陆早棉花品种和新陆中棉花品种的相似性系数分别为0.536 70.993 6和0.503 10.987 7,平均值分别为0.716 3和0.719 2。新陆早棉花品种和新陆中棉花品种在不同年份间的平均遗传相似系数为0.693 80.743 4,变化不大,说明新疆陆地棉遗传基础狭窄这一问题长期存在。新陆早棉花品种总体呈微下降趋势;新陆中棉花品种总体呈上升趋势,但近期表现为下降趋势。（2）（1）利用筛选出的52对核心引物,在27份彩色棉品种中扩增出155个多态性带型,每对引物检测到的多态性带型个数变幅为27,平均为2.98。扩增条带总数为348,每对分子标记扩增条带数变幅是217,平均值是6.69;其中多态性条带总数为263,每对核心引物扩增出的多态性条带变化范围为117,平均值为5.06;多态性比例最低40.0%,最高100.0%。52对引物的PIC值为0.137 10.776 4,平均值为0.454 3。27份新彩棉品种中,12个品种具有特征SSR引物,7对SSR引物组合可将其他15个品种区分开;用9对引物组合即可将27个新彩棉品种完全区分开。（2）聚类分析显示,27个新彩棉品种遗传相似系数为0.412 20.955 9,平均值为0.650 6,表明现有新彩棉品种遗传基础相对丰富,绿色棉相对棕色棉遗传多样性更高;根据遗传相似矩阵,约在0.6115处,27个新彩棉品种可分为3类,聚类结果与品种选育系谱较为吻合。【结论】本研究共筛选出61对多态性高、鉴别能力强的分子标记,构建了新疆177个陆地棉品种的DNA指纹图谱。150份新疆陆地棉品种间遗传基础较狭窄,27份新疆彩色棉品种间遗传基础相对丰富。
贾永斌[4]（2020）在《海岛棉产量、纤维品质性状QTL有利等位基因鉴定》文中研究指明棉花是我国重要的经济作物,也是主要的天然纤维作物,分布较为广泛。在生活水平的提高以及纺织工艺不断提升的推动下,对棉纤维的需求量和品质也提出了更高的要求。陆地棉具有单产高、适应性强等特点,是目前全球种植最为广泛的栽培种,占世界棉花产量的95%。海岛棉纤维品质优异,其长度、细度、强度都较为优良,但其纤维产量不高。通过将海岛棉的优异基因导入陆地棉,扩大其遗传基础,对陆地棉产量和纤维品质等农艺性状进行改良。本研究以海岛棉C084-220与陆地棉中35为亲本材料,构建了由523个单株组成的海岛棉代换系材料。在实验室前期构建的遗传图谱D亚组上选取SSR标记对单株基因型进行检测,并对BC3F2群体、BC3F2:3家系、BC3F2:4家系和BC3F2:5家系的产量、品质性状进行鉴定。将实验室前期的A亚组基因型检测数据与本研究中的D亚组数据相结合,根据四个群体相关性状表型数据,对海岛棉产量、纤维品质性状QTL有利等位基因进行鉴定。主要研究结果如下:1.D亚组染色体片段代换系各单株分析根据BC3F2群体基因型检测结果,使用GGT软件对各单株代换片段进行分析,结果显示:各单株平均恢复率86.08%,背景恢复率位于54.60%～97.80%之间,背景恢复率达到80%以上的单株占BC3F2群体单株总数的83.2%。代换片段总长度10.95cM～826.91cM,平均总长度246.45cM,平均代换率13.50%。523个单株全部含有代换片段,各单株代换片段位于2～41之间,平均代换片段数19.64个。2.D亚组染色体片段代换系各染色体分析代换系中各染色体平均背景恢复率为86.2%,背景恢复率位于81.2%～90.9%之间,第19染色体含陆地棉片段最长为179.0cM,第18染色体含陆地棉片段最短为79.8cM。代换系中各染色体含海岛棉纯合片段位于2.8cM～9.9cM之间,其中第21染色体含纯合片段最长,第22染色体含纯合片段最短,海岛棉纯合片段比率位于2.1%～4.9%之间,平均代换率3.5%。代换系中各染色体含海岛棉杂合片段位于9.5cM～26.7cM之间,其中第21染色体含杂合片段最长,第26染色体含杂合片段最短,导入海岛棉杂合片段比率位于6.8%～13.2%之间,平均代换率10.0%。代换系中各染色体含有海岛棉总片段位于12.8cM～36.6cM之间,其中第21染色体导入总片段最长,第26染色体导入总片段最短,导入海岛棉总片段比率位于9.2%～18.1%之间,平均代换率13.4%。3.产量、纤维品质QTL定位分析本研究在BC3F2群体单株、BC3F2:3家系、BC3F2:4家系和BC3F2:5家系中,共检测到126个QTL。其中49个产量性状QTL（32个衣分QTL,17个子指QTL）,77个纤维品质性状QTL（20个纤维长度QTL,10个纤维整齐度QTL,16个纤维比强度QTL,12个马克隆值QTL,19个伸长率QTL）,LOD值位于2.0～25.9之间,解释表型变异位于1.8%～21.2%之间。共有24个QTL在多个环境中被检测到。有利等位基因源于C084-220的QTL有50个,有利等位基因源于中棉所35的QTL有76个。4.QTL簇分析本研究在10条染色体上共鉴定出14个QTL簇,其中5个分布于A亚组,9个分布于D亚组。在第8染色体检测到3个QTL簇,在第14与21染色体上分别检测到2个QTL簇,其余染色体各检测到1个QTL簇。这些QTL簇中,共包含48个QTL,其中有12个QTL在多个环境中稳定存在。
张宗瑜[5]（2020）在《老芒麦高密度遗传图谱构建及落粒相关基因QTL定位》文中研究说明老芒麦（Elymus sibiricus L.）是禾本科披碱草属多年生优良牧草,具有草产量高、品质好、耐寒、耐旱等优良特性,广泛应用于我国高山草原的放牧、人工草地建植、生态环境恢复等。但老芒麦较高的落粒性大大降低了牧草种子产量,对新品种选育、推广利用带来不利影响。有关牧草落粒的遗传学基础,是国内外研究不多且亟待加强的研究领域。为此,本研究在开发老芒麦特异性EST-SSR标记、分析不同落粒种质材料的遗传多样性基础上,构建了老芒麦的遗传作图群体,并利用SLAF（specific length amplified fragment）技术构建了老芒麦首张遗传连锁图谱,相继结合QTL和GWAS（genome-wide association study）分析方法定位了落粒候选基因。旨在为解析老芒麦落粒遗传机制、加快老芒麦落粒分子遗传改良和培育低落粒老芒麦新品种提供基础科学依据。获得主要研究结果如下。1、进行了老芒麦特异性EST-SSR分子标记开发及通用性研究。从老芒麦转录组测序获得的6,685个unigene中,分析识别了8,871个潜在EST-SSR位点,进一步开发了200对EST-SSR分子标记。PCR扩增产物测序验证显示,等位基因的测序结果与原始引物SSR位点同源,有43.5%的标记在17个披碱草属物种间通用性良好。利用30对多态性标记对17个披碱草属95份种质的480个单株进行的遗传多样性和进化分析显示,基于基因组构成和地理起源将参试披碱草属种质聚为三大类。本研究结果为披碱草属物种遗传多样性评价提供了引物来源。2、采用40对EST-SSR标记对36份老芒麦种质进行遗传多样性评价,并且在田间测定了老芒麦的落粒性。结果显示老芒麦分子遗传多样性和落粒性变异均较为丰富。筛选出落粒性状差异较大、遗传背景较远的高落粒基因型Y1005和低落粒基因型ZhN06作为亲本杂交构建F1群体。对F1群体的7份材料进行遗传多样性和表型变异分析,发现了落粒、叶片、茎节、穗长及芒长等性状表现出超亲杂种优势。遗传多样性分析显示母本（ZhN06）与子代群体的共有条带多于父本（Y1005）,显示其遗传力水平较高。通过分子标记鉴定和低落粒子代选择,将F1-7单株自交构建了包含200份单株的F2作图群体。3、利用SLAF简化基因组测序技术对F2群体测序,构建了首张老芒麦高密度遗传图谱,图谱总长1,866.35cM,14个连锁群含1,971个标记。连锁群长度范围在87.67cM（LG7）和183.45cM（LG1）之间,标记平均距离为1.66cM。比较基因组发现老芒麦与小麦和大麦分别有79%（1,556）和70%（1,380）的同源标记。连续三年观测了穗长、小花数、落粒率、芒长、种子宽、千粒重等种子相关性状,并进行了QTL鉴定,在14个连锁群上共检测到29个QTL位点,在第2、3、6和11号连锁群上共检测到6个落粒性QTL。通过与小麦和大麦基因组比对注释发现了30个落粒候选基因,这些基因分别与植物激素信号调控（15个）、转录因子（7个）、水解酶活性（6个）及木质素合成（2个）等相关。4、采用SLAF技术对包含213份种质的老芒麦关联群体进行了测序,结合落粒等15个表型性状进行全基因组关联分析。SNP连锁不平衡分析结果显示,老芒麦LD（linkage disequilibrium）衰减较快,衰减距离为0.291kb,供试材料亲缘关系较弱,适用于全基因组关联分析。连续两年在田间对落粒率等关键表型性状观测表明,不同性状间存在较大的遗传变异,平均变异系数为30.49%,其中落粒率遗传力为85.13%。关联分析共检测到41个与落粒相关的显着性位点,平均解释26.3%的表型变异。在这些位点上注释到14个落粒相关候选基因,主要与半乳糖醛酸酶、水解酶、细胞分裂素葡萄糖基转移酶等调控相关。此外,在种子和产量相关性状中分别检测到66个和1,715个显着性位点,分别注释到与种子性状相关的候选基因31个,与产量性状相关的候选基因110个。
苏江硕[6]（2019）在《菊花耐涝性遗传机制解析与候选基因挖掘》文中研究说明菊花（Chrysanthemum morifolium Ramat.）原产我国,为菊科菊属多年生宿根花卉,具有极高的观赏、经济和文化价值,在花卉产业中占有重要的地位。但是菊花对涝渍敏感,涝渍胁迫是制约菊花产业健康发展的要因之一。因此,培育耐涝性菊花新品种是菊花育种工作的主要目标之一。目前,菊花耐涝性的遗传机制尚不明确,缺乏可利用的优异种质（基因）资源,严重阻碍了相关工作的开展。鉴于此,本研究对具有代表性的88份菊花品种资源进行多个环境下的耐涝性鉴定,利用筛选出的稳定耐涝性差异种质,采用4×3不完全双列杂交设计（NCII）配置了 12个杂交组合,对菊花耐涝性进行了配合力分析;并通过连锁分析、全基因关联分析和混池转录组测序三种基因定位手段挖掘与菊花耐涝性紧密关联的QTLs、优异等位变异位点以及候选基因。本研究从经典数量遗传学和分子数量遗传学角度揭示了菊花耐涝性的遗传机制,获得了优异耐涝资源和育种中间材料,对菊花传统杂交育种及现代分子育种具有重要的理论和实践意义。主要研究结果如下:1.采用盆栽模拟淹水法对88个代表性菊花品种在三个不同环境下进行耐涝性鉴定,根据淹水后植株叶片萎蔫指数、叶色、叶形态、茎色、茎形态等外观形态得分以及死叶率计算的耐涝性隶属函数值（MFVW）对菊花耐涝性进行综合评价。结果表明,不同菊花品种耐涝性差异明显,其中切花大菊品种的耐涝性隶属函数值（MFVW;0.65）显着高于切花小菊（0.55;P<0.05）,亚洲菊花品种的MFVW（0.65）极显着高于欧洲菊花品种（0.48;P<0.01）。菊花耐涝性具有显着的基因型（G）×环境（E）互作效应。根据MFVW的大小,将供试群体分为耐涝、较耐涝、较不耐涝、不耐涝和极不耐涝五个等级,分别包含9个、31个、34个、11个和3个品种。其中,‘火焰’、‘南农雪峰’、‘QX097’、‘寒小白’、‘小丽’和‘希望之光’具有稳定的耐涝性,而‘清露’、‘蒙白’、‘绿心小菊’和‘云南采5’在各个环境下均表现为不耐涝。2.分析了菊花不完全双列杂交群体耐涝性的配合力、杂种优势及其与遗传距离的相关性。研究发现,7个耐涝性状的中亲优势和超亲分离现象普遍存在。MFVW的广义和狭义遗传力分别为97.5%和51.5%,可能受加性和非加性基因效应的共同控制,而其他6个生物量指标胁迫系数的狭义遗传力较小,可能主要受非加性基因效应控制。‘南农雪峰’在大部分性状上表现出正向较大的一般配合力（GCA）效应,有较高的育种价值;特殊配合力（SCA）分析发现‘南农雪峰’ב蒙白’、’QX097’ × ’QX096’、‘小丽’בQX098’杂交组合综合表现较好。相关性分析表明,与基于形态学标记（PD）以及全基因组随机分布的分子标记位点（GD）估算的遗传距离相比,基于耐涝性分子标记位点估算的亲本遗传距离（QTL-GD）能更好地预测菊花耐涝性的杂种优势。另外,SCA与杂种优势在大部分性状上均存在显着较强的正相关（0.51≤r≤0.80）,也可以有效地预测杂种优势,而遗传距离与配合力效应之间的相关性较弱。3.以菊花’南农雪峰’ב蒙白’的162 个F1代单株为作图群体,采用“双-假测交”作图策略和SRAP、gSSR分子标记分别构建亲本遗传图谱。母本’南农雪峰’遗传图谱含有268个标记位点,由31个连锁群组成,平均图距为9.93 cM,累积图谱长度为1420.4 cM,基因组覆盖率约为69.8%。父本‘蒙白’遗传图谱含有234个标记位点,由52个连锁群组成,平均图距为11.2 cM,累积图谱长度为1669.4 cM,基因组覆盖率约为58.9%。对该群体在两个环境四个不同淹水时期进行了耐涝性鉴定,基于上述图谱对菊花耐涝性进行动态和上位QTL分析。研究发现该群体耐涝性遗传变异广泛且存在双向超亲分离现象,表型变异系数范围为14.12%～124.30%,广义遗传力介于47.97%～65.18%之间。动态QTL分析检测出37个非条件consensus QTLs和51个条件consensus QTLs,分别可以解释5.81%～18.21%和5.90%～24.56%的表型变异。其中三个非条件consensus QTLs在不同淹水时期均能检测到,但是没有发现所有淹水阶段均表达的条件consensus QTLs。上位性QTL分析检测出56个非条件互作对以及13个条件互作对,表型变异解释率介于0.02%～8.87%之间。因此,菊花耐涝性受加性和非加性基因的共同控制,且菊花耐涝性QTLs或基因表达具有时空特异性,受环境影响。4.基于92,811个SNP标记和上述88个菊花品种的耐涝性表型数据,通过全基因关联分析挖掘了菊花耐涝性相关优异SNP位点。结果表明,GLM和MLM两种模型分别检测到137和14个与菊花耐涝性显着关联的SNP位点,其中两者共有11个SNP位点。根据表型效应值的大小,筛选出6个优异等位变异位点,表型变异解释率在12.85%～21.85%之间。进一步分析发现这些优异SNP位点之间具有显着的聚合效应（r2=0.45;P<0.01）,’QX097’和‘南农雪峰’两个品种分别携带了 5个和6个有利等位基因,具有较大的育种潜力。成功将关联位点Marker6619-75转化为基于PCR的dCAPS标记,平均准确率在78.9%。此外,挖掘并初步验证了 4个耐涝候选基因。5.在‘南农雪峰’（XF）和‘蒙白’（MB）杂交F1群体中筛选出稳定耐涝株系和涝敏感株系各16个,构建耐涝池（BR）和涝敏感池（BS）,利用混池转录组测序（BSR-seq）分析菊花耐涝性。结果表明,两个混池的|ΔSNP-index|在大于0.5的阈值下,共检测出125个SNP标记与菊花耐涝性显着关联,|ΔSNP-index|最大值为0.70,平均值为0.55。进一步对这些位点所在的48个Unigenes基因进行差异表达分析和功能注释,挖掘了一个属于AP2/ERF转录因子家族的拟南芥ERF026同源基因TRINITYDN60519c3g1。该基因的表达量在XF vs MB中表现为显着下调,在BR中稍低于BS,但没有达到显着差异水平。ERF基因已被证实在调节植物低氧胁迫中发挥重要作用,推测TRINITYDN60519c3g1可能参与菊花耐涝性的调控。此外,基因差异表达分析在XF vs MB中获得1377个差异表达基因,在BR vs BS中获得6个差异表达基因,这些基因主要与植物代谢和氧化还原过程相关。
朱世杨[7]（2019）在《不同来源CMS应用于花椰菜杂种优势的研究》文中提出我国花椰菜年栽培面积和总产量位居世界第一,但是近年来单位面积产量呈现下降趋势。花椰菜具有较强的杂种优势,利用CMS是一条重要途径。但是,花椰菜没有自身的CMS,同时面临着杂交亲本遗传背景狭窄、杂交配组盲目性大等瓶颈问题。本研究运用表型性状和SSR分子标记分析了165份花椰菜自交系的遗传多样性和亲缘关系;按照NCⅡ设计,研究了6个不同来源的花椰菜CMS对主要农艺及品质性状的细胞质效应、杂种优势及配合力等,以期为花椰菜杂种优势育种提供科学理论依据和指导育种实践。主要结果如下:1.165份自交系基于30个表型性状中10个数量性状的平均变异系数（CV）为23.0%,变幅13.7%42.6%;20个质量性状的平均Shannon-Weaver多样性指数（H’）为0.97,变幅0.211.57;UPMGA聚类可分为6大类,不同类群在花球熟期、株幅、叶色、叶面蜡粉和花球重等性状上遗传差异较大。基于43对SSR分子标记,共检测到111个等位基因（Na）,平均2.581个,多态性位点26个;有效等位基因（Ne）变幅1.0193.200个,平均1.599个;Shannon多态性信息指数（I）变幅0.0541.215,平均0.517;PIC值变幅0.0190.687,平均0.316;Nei’s遗传距离变幅0.000.67,平均0.30;NJ聚类和STRUCTURE群体结构分析均可分为4大类,不同类群在品种的来源地和花球熟期方面复杂多样。表型性状欧氏距离矩阵与SSR标记Nei’s距离矩阵间的相关系数很小（r=0.0406）。表明165份自交系具有较为丰富的表型遗传多样性,但分子水平遗传多样性较低,杂交育种中应尽可能选择不同类群亲缘关系较远、性状差异较大的优良自交系作为配组的亲本。2.利用来自油菜、甘蓝等的6个不同来源CMS的不育系及其同型保持系与5个父本杂交配制了30个成对F1杂种,研究表明,不育细胞质对花椰菜主要农艺及品质性状同时存在正、负效应,并表现出明显的组合特异性。来自油菜的CMS对生育期和叶片数总体呈显着正效应,但对花球重呈负效应;来自甘蓝的CMS对花球重和维生素C含量呈显着正效应,但对叶绿素含量呈显着负效应;来自花椰菜的CMS对生育期和维生素C含量总体呈显着正效应,但对花球重呈负效应。表明,6个不同来源的CMS中没有一种细胞质在所有性状上的效应都是理想的,但可以通过选择适当的杂交父本核来减轻或克服不育细胞质对相应性状的不良效应。3.利用上述6个不同来源CMS系与8个父本杂交配制了48个F1杂种,分析表明,主要农艺及品质性状的杂种优势有正有负。其中,中亲优势花球重平均12.63%,变幅-43.46%83.09%,24个组合达到显着;维生素C含量平均16.77%,变幅-48.50%153.93%,25个组合达到显着。超亲优势花球重变幅-46.01%60.60%,10个组合达到显着;维生素C含量变幅-61.56%134.24%,16个组合达到显着。表明不同CMS应用于杂种优势对产量及品质性状具有明显的组合间差异性。在产量性状上,一般配合力好的不育系是SH120A、XG108A和YDSL60A,父本是SH120、Shanghai80、R4和R132;在品质性状上,一般配合力好的不育系是TDXG100A、NB65A和XG108A,父本是SM80和SH120。综合产量及品质性状,SH120A/Shanghai80、XG108A/SH120和YDSL60A/R132是较优的组合。4.通过配合力与F1观测值间的相关性分析,发现花球重、可溶性糖含量、叶绿素含量、类胡萝卜素含量和可溶性蛋白含量与不育系GCA、父本GCA、（不育系+父本）GCA效应值极显着正相关;花球横径、花球纵径和维生素C含量与不育系GCA、（不育系+父本）GCA效应值显着正相关;各性状与组合SCA效应值均极显着正相关;且花球重及维生素C含量等5个性状与不育系GCA的相关系数大于与父本GCA的。通过配合力与F1杂种优势间的相关性分析,发现花球重的中亲优势或超亲优势与不育系GCA或（不育系+父本）GCA效应值显着正相关,维生素C含量的中亲优势与父本GCA显着正相关;各性状中亲及超亲优势均与组合SCA极显着正相关。表明,花椰菜杂种F1产量及品质性状的杂种优势与双亲GCA或组合SCA密切相关,尤其是母本不育系的GCA。5.分析亲本间遗传距离与中亲优势、超亲优势间的相关性发现,结合亲本的表型及SSR标记的遗传距离可以对F1的花球横径、可溶性糖含量、叶绿素含量和类胡萝卜素含量的杂种优势进行预测,但不能对花球重、花球纵径、维生素C含量和可溶性蛋白含量的杂种优势进行预测。6.CMS对花球产量品质相关性状的细胞质效应与不育系GCA、父本GCA、（不育系+父本）GCA间相关不显着,而对维生素C含量、可溶性糖含量、叶绿素含量和可溶性蛋白含量的细胞质效应与组合SCA间极显着正相关。表明CMS细胞质效应与亲本GCA之间相对独立,但与组合品质性状的SCA关系密切,印证了父本核对杂交后代的作用,也为不同来源CMS的杂种优势利用提供可能。综上,利用油菜、甘蓝等胞质不育材料核置换育成的不同花椰菜CMS对多个农艺及品质性状表现出负效应,但可以通过杂交父本核来改善细胞质的不良效应。且不同CMS配组F1的杂种优势与双亲GCA或组合SCA密切相关,优势组合中至少要包含一个较高的GCA或SCA,尤其是母本不育系的GCA。
李倩倩[8]（2019）在《陆地棉背景海岛棉A染色体组片段导入系的产量、纤维品质性状QTL定位》文中提出棉花在国计民生中具有及其重要的作用,中国是世界上最大的原棉生产与消费国,随着人民生活水平的快速提高、工业和农业的快速发展以及市场政策的改革,棉花的需求量越来越大,对高品质棉纤维的要求也越来越迫切。陆地棉（Gossypium hisutum）和海岛棉（Gossypium barbadense）是2个四倍体栽培种,其中陆地棉的产量很高,占了全球棉花种植面积的97%,但纤维品质中等。海岛棉纤维细强,是高支纱的纺织原料,但是产量较低。将海岛棉的优良基因导入陆地棉中,培育出既高产又优质的棉花新品种是育种家们的共同目标。本研究以海岛棉品系C084-220为供体亲本,陆地棉丰产品种中棉所35号为轮回亲本,培育了一套含有523个单株的染色体片段导入系。利用164个SSR标记检测523个单株的基因型,同时鉴定BC3F2单株、BC3F2:3株行和BC3F2:4株系的产量和纤维品质性状,对染色体片段导入系的产量相关和纤维品质性状进行QTL定位,研究结果如下:1.A亚组各单株基因分型利用选取均匀分布于A染色体亚组的164个SSR标记对BC3F2群体各单株进行基因型检测,导入系的遗传背景恢复率在53.2%-99.4%之间,平均恢复率为87%。每个单株导入片段个数在2-40个之间,平均导入个数为17.4个。单株导入片段总长度在11.1cM-868.4cM之间,平均总长度为235.5cM,平均渗入率为12.7%。2.A亚组各染色体片段替换分析导入系A亚组各染色体的背景恢复率在82.8%-90.4%之间,平均背景恢复率为86.6%,其中第11条染色体背景恢复率最大,第3染色体背景恢复率最小。导入系各染色体含有的海岛棉C084-220纯合片段平均长度在3.5cM-7.8cM之间,平均导入率为4.8%,其中第8染色体导入的纯合片段最短,第5染色体导入的纯合片段最长。导入系13条染色体中海岛棉C084-220杂合片段平均长度在8.5cM-25.1cM之间,平均导入率为9.4%,其中第8染色体导入杂合片段最短,第5染色体导入杂合片段最长。导入系13条染色体所含海岛棉C084-220总导入片段的平均长度在11.9cM-33.0cM之间,其中第8染色体所含的总导入片段最短,第5染色体所含的总导入片段最长。3.产量和纤维品质相关QTL初步定位从BC3F2单株、BC3F2:3和BC3F2:4株系中共检测出41个QTL,其中包含7个籽指QTL,12个衣分QTL,7个纤维长度QTL,5个纤维断裂比强度QTL,1个纤维整齐度QTL,3个马克隆值QTL和6个伸长率QTL。41个QTL分布在A亚组11条染色体上,解释表型变异为1.9%-7.6%,LOD在2.01-5.57之间。在41个QTL中,有4个QTL在两个环境中能稳定检测到,分别是1个衣分QTL,1个纤维长度QTL,1个纤维强度QTL和1个马克隆值QTL,有2个衣分QTL能够在3个环境中稳定检测到。41个QTL中,有13个QTL有利等位基因来自海岛棉C084-220,有28个QTL的有利等位基因来自与陆地棉中棉所35号。
王金霞[9]（2019）在《陆地棉栽培品种与野生种系帕默尔棉杂交群体纤维品质和产量QTL定位》文中进行了进一步梳理棉花是一种重要的经济作物。陆地棉是世界上种植最广的栽培种,由于陆地棉品种间狭窄的遗传差异,限制了其产量和纤维品质性状的遗传改良。陆地棉野生种系,又称半野生棉,是陆地棉栽培种的原始类型,与栽培品种亲缘关系较近,具有遗传亲和力,两者杂交后代育性良好。此外野生种系具有丰富的遗传多样性,且含有大部分陆地棉品种所不具备的优良特性,如抗病虫、纤维强度高、纤维品质优良、耐干旱和耐盐碱等。挖掘陆地棉野生种系重要农艺性状的有利等位基因有助于陆地棉栽培品种的遗传改良。本研究以陆地棉栽培品种中棉所35为母本,陆地棉野生种系帕默尔棉TX-832为父本构建F2群体,利用SSR引物构建陆地棉种内遗传图谱,并对纤维品质和产量性状相关的QTL进行定位。主要结果如下:1.群体纤维品质和产量性状表现（中棉所35×TX-832）F2群体内的纤维品质和产量性状分布范围较大,不同环境间差异也较大,但整体表现为连续的正态分布。相关性分析表明:伸长率与子指、衣分、纤维长度、纤维整齐度、纤维强度呈极显着正相关,与马克隆值呈极显着负相关。马克隆值与子指、纤维长度、纤维整齐度、纤维强度呈极显着负相关。纤维强度与衣分呈显着负相关,与子指、铃重、纤维长度、纤维整齐度呈极显着正相关。纤维整齐度与子指、衣分、铃重、纤维长度呈极显着正相关。纤维长度与子指、铃重呈极显着正相关。铃重与子指呈极显着正相关。衣分与子指呈极显着负相关。2.引物多态性及群体基因型检测本研究利用22258对SSR引物筛选亲本中棉所35和帕默尔棉TX-832的多态性,共获得了1038对多态性引物,引物多态性比例为4.66%。通过这1038对多态性引物对F2群体单株基因型进行检测,共得到了1054个多态性位点,其中16对引物获得两个多态性位点。3.遗传连锁图谱构建通过对1054个标记位点进行连锁分析,构建了一张包含1026个位点的遗传连锁图谱,重组总长度为4149.03cM,位点间的平均遗传距离为4.04cM,其中第7染色体有2个连锁群。其中A基因组包括450个位点,重组长度为2109.17cM,标记间的平均遗传距离为4.69cM;D基因组包括576个位点,重组长度为2039.87cM,标记间的平均遗传距离为3.54cM。1026个多态性位点中有150个位点偏离孟德尔遗传定律的1:2:1或1:3的分离比例,约占总位点数的10.2%。4.纤维品质和产量性状相关QTL定位本研究共检测到90个与纤维品质和产量性状相关的QTL,包括52个纤维品质相关QTL和38个产量相关QTL。14个纤维长度QTL解释表型变异9.6%-15.6%;9个纤维强度QTL解释表型变异9.7%-12.6%;10个马克隆值QTL解释表型变异9.9%-20.4%;9个纤维整齐度QTL解释表型变异10.2%-19.0%;10个纤维伸长率QTL解释表型变异9.9%-15.9%。10个铃重QTL解释表型变异9.8%-18.2%;15个衣分QTL解释表型变异9.8%-24.1%;13个子指QTL解释表型变异7.1%-18.7%。共检测到11个QTL簇,分布于10条染色体。在检测到的90个QTL中,有8个QTL在2个及以上环境中检测到,其中qLP17.1和qFM17.1在3个环境中检测到。两个环境中检测到的QTL有qFL02.1、qFU16.2、qBW02.2、qLP18.1、qLP23.1和qSI18.1。
李聪[10]（2018）在《陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势QTL定位与遗传基础研究》文中研究表明棉花是世界上种植最广泛的可再生天然纺织来源,棉花纤维产量和品质的遗传改良是棉花育种工作的首要目标。棉花产量和纤维品质性状均为数量性状,遗传基础复杂,且具有较强的杂种优势。本研究利用Cotton 63K Illumina SNP芯片,基于来自陆地棉品种间杂交组合（HS46×MARCABUCAG8US-1-88）的188个陆地棉重组自交系（RIL）,构建了具有超高密度的陆地棉种内遗传图谱,并在RIL群体以及在RIL群体和其亲本的基础上构建的永久F2（IF2）和回交Fi群体（BCF1）中,同时使用复合区间作图法和完备区间作图法对陆地棉产量和纤维品质性状进行QTL定位、杂种优势的遗传和QTL遗传效应解析,主要结果如下:（1）陆地棉SNP高密度遗传图谱的构建基于陆地棉RIL群体使用Cotton 63K SNP芯片构建了一张包含2618个多态性SNP标记,总长度为1784.28cM,密度为0.68cM的高密度遗传图谱;遗传图谱中的大多数SNP位点与它们在陆地棉物理图谱中相应染色体上的顺序相一致,与物理图谱具有较好的共线性;在所有上图的标记中,有13.29%的标记显着偏离1:1的分离比,其中大多数偏分离标记是成簇存在于同一染色体或同一个偏分离区域（SDR）内并且偏向同一个等位基因。（2）陆地棉杂种优势研究的遗传群体构建基于陆地棉RIL群体,按照不完全双列杂交方式创建了一套包含376个杂交组合的陆地棉IF2群体;两个亲本HS46和MARCABUCAG8US-1-88分别作为父本与RIL群体回交创建了两个陆地棉BCFi群体（HSBCF1和MARBCF1）。IF2群体和BCF1群体均为杂合群体,群体中的产量和纤维品质性状均表现出典型的数量性状特点,且各性状出现超亲分离。因此,IF2群体和BCF1群体可作为优良的杂种优势遗传研究和育种资源。此外,通过计算IF2群体和两个BCFi群体中每个杂交系的中亲优势值,获得了IF2MPH、HSBCFiMPH和MARBCF1MPH三个中亲优势值数据集,在MPH数据集中可通过定位杂种优势QTL直接分析杂种优势。（3）陆地棉产量和纤维品质性状的遗传特性在RIL、IF2、HSBCF1和MARBCF1群体中,衣分和纤维长度广义遗传率较高,单株果枝数和纤维整齐度广义遗传率较低,其他性状具有中等广义遗传率,表明产量和纤维品质性状受遗传和环境共同控制。在相关性分析中,皮棉产量与籽棉产量、单株铃数、单铃重在所有的群体中均显着正相关,因此可通过改善单株铃数和单铃重来增加产量;大部分纤维品质性状之间存在显着正相关,有利于实现纤维品质各性状的同步改良;籽棉产量和皮棉产量在四个群体中与马克隆值均存在显着正相关,在三个群体中与纤维伸长率和纤维强度为显着负相关,与纤维整齐度为显着正相关,因此,可以通过优化马克隆值,提高纤维整齐度,同时适度降低纤维强度,来达到培育高产优质陆地棉品种的目标。（4）陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势表现在RIL群体中,单株果枝数、单株铃数、籽棉产量和皮棉产量观察到明显的近交衰退;各纤维品质性状近交衰退现象并不明显,马克隆值和纤维伸长率有轻微杂交衰退。在IF2和两个BCF1群体中,籽棉产量、皮棉产量和单铃重观察到高水平的杂种优势;马克隆值、纤维长度和纤维强度观察到较高水平的杂种优势。（5）陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势QTL定位与遗传效应在单位点水平上,使用复合区间作图法,在RIL、IF2和两个BCF1数据集中总共定位到205个产量性状QTLs和196个纤维品质性状QTLs;在IF2MPH、HSBCF1MPH和MARBCF1MPH三个数据集中总共定位到138个产量性状杂种优势QTLs和65个纤维品质性状杂种优势QTLs。联合不同数据集定位到的QTLs进行效应分析表明,产量和纤维品质性状杂种优势遗传基础在不同群体中有所不同,部分显性和超显性效应是造成IF2群体杂种优势的主要原因,而加性效应和超显性效应是两个BCF1群体杂种优势的主要遗传基础;各遗传组分对产量各相关性状杂种优势的贡献表现出性状特异性,超显性和加性效应是籽棉产量、皮棉产量、单铃重和衣分杂种优势的主要遗传基础,超显性、部分显性和加性效应对单株铃数杂种优势均有作用,而超显性是引起单株果枝数杂种优势的主要原因;各遗传组分对纤维品质各性状杂种优势的贡献则较为相似,都是以加性效应和超显性效应为主。在两位点水平上,使用完备区间作图法,在RIL、IF2、HSBCF1和MARBCF1四个数据集中共定位到160个产量性状主效应QTLs（m-QTLs）和130个纤维品质性状m-QTLs,以及395个产量性状上位性QTLs（e-QTLs）和283个纤维品质性状e-QTLs;在IF2MPH、HSBCF1MPH和MARBCF1MPH数据集中共定位到86个产量性状杂种优势m-QTLs和25个纤维品质性状杂种优势m-QTLs,以及254个产量性状杂种优势e-QTLs和137个纤维品质性状杂种优势e-QTLs。大多数产量和纤维品质性状e-QTLs解释的表型贡献率高于m-QTLs,说明上位性对产量和纤维品质杂种优势的形成十分重要,且上位性以非主效应QTL位点参与的互作为主。此外,环境是影响产量和纤维品质相关m-QTLs和e-QTLs表达的关键因素。（6）陆地棉产量和纤维品质性状杂种优势QTL的遗传特征杂种优势QTL和控制产量及纤维品质性状表型的QTL存在部分重叠,说明杂种优势位点并不是独立存在的,而是与控制表型的位点共同对陆地棉产量杂种优势起作用;杂种优势QTL在染色体上并不是随机分布,而是以簇和热点的形式存在,在性状改良时,可以以此为重点研究区域,有利于加快性状改良的步伐;杂种优势QTL容易受环境影响,因此,在育种过程中必须考虑环境因素。综上所述,加性效应、部分显性、超显性、上位性及环境互作对陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势均有贡献,但超显性和上位性更为重要。本研究中检测到的显着产量和纤维品质相关杂种优势位点可用于进一步挖掘杂种优势基因,并将加快陆地棉杂交育种进程。
二、Genetic Diversity and Its Correlation with Heterosis of Upland Cotton (Gossypium hirsutum L. ) Cultivars of Huang-Huai Region in China Evaluated by RAPD（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、Genetic Diversity and Its Correlation with Heterosis of Upland Cotton (Gossypium hirsutum L. ) Cultivars of Huang-Huai Region in China Evaluated by RAPD（论文提纲范文）
（1）基于全基因组重测序解析新疆海岛棉遗传变异及纤维性状相关基因的挖掘（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 棉花种质资源概况 |
| 1.1.1 海岛棉起源与分类 |
| 1.1.2 海岛棉遗传多样性研究进展 |
| 1.1.3 新疆海岛棉育种进程 |
| 1.2 海岛棉种质资源的利用 |
| 1.2.1 种间杂种优势利用 |
| 1.2.2 海岛棉与陆地棉种间渐渗作用 |
| 1.3 全基因组关联分析 |
| 1.3.1 全基因组关联分析原理与流程 |
| 1.3.2 棉花基因组测序研究进展 |
| 1.3.3 海岛棉群体遗传图谱的构建 |
| 1.3.4 海岛棉全基因组关联分析研究进展 |
| 1.3.5 全基因组关联分析的扩展 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 2 研究报告 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 田间试验 |
| 2.2.2 表型鉴定与分析 |
| 2.2.3 文库构建和测序 |
| 2.2.4 序列质量检测和过滤 |
| 2.2.5 基因分型 |
| 2.2.6 群体结构分析 |
| 2.2.7 LD和群体遗传多样性分析 |
| 2.2.8 群体受选择分析 |
| 2.2.9 全基因组关联分析 |
| 2.2.10 候选基因的鉴定 |
| 2.2.11 表达分析 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 SNP和 In Del的鉴定 |
| 2.3.2 群体结构特点 |
| 2.3.3 连锁不平衡和遗传多样性分析 |
| 2.3.4 选择区域鉴定 |
| 2.3.5 关联群体的表型变异 |
| 2.3.6 全基因组关联分析 |
| 2.3.7 纤维强度相关候选基因的鉴定和表达 |
| 2.3.8 衣分相关候选基因的鉴定和表达 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 基于重测序的海岛棉基因分型 |
| 2.4.2 独特的新疆自育海岛棉种质资源 |
| 2.4.3 不同性状关联位点的鉴定 |
| 2.4.4 棉花纤维性状相关候选基因 |
| 2.4.5 展望 |
| 2.5 结论 |
| 参考文献 |
| 附表 |
（2）南疆陆地棉种质资源遗传多样性及对脱叶剂的敏感性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 棉花种质资源研究概况 |
| 1.1.1 棉花种质资源概述 |
| 1.1.2 棉花种质资源收集保存现状 |
| 1.1.3 棉花种质资源的利用 |
| 1.2 棉花种质资源遗传多样性研究进展 |
| 1.2.1 遗传多样性的概念 |
| 1.2.2 遗传多样性产生的原因 |
| 1.2.3 棉花表型性状的遗传多样性研究进展 |
| 1.2.4 棉花细胞学和生化标记遗传多样性研究进展 |
| 1.2.5 棉花分子标记遗传多样性研究进展 |
| 1.3 棉花脱叶催熟技术研究现状 |
| 1.3.1 适宜机采的棉花性状研究进展 |
| 1.3.2 脱叶催熟剂的应用研究现状 |
| 1.3.3 不同品种棉花对脱叶剂的敏感性及相关指标的研究 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 第2章 南疆陆地棉种质资源表型性状遗传多样性分析 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.1.3 测定项目及方法 |
| 2.1.4 数据处理与分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 南疆陆地棉种质资源表型性状的遗传多样性分析 |
| 2.2.2 南疆陆地棉种质资源表型性状的相关分析 |
| 2.2.3 南疆陆地棉种质资源表型性状的主成分分析 |
| 2.2.4 南疆陆地棉种质资源表型性状的聚类分析 |
| 2.3 讨论与结论 |
| 第3章 基于SSR的南疆陆地棉种质资源遗传多样性分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 基因组DNA提取 |
| 3.1.3 基因组DNA浓度和纯度的检测 |
| 3.1.4 SSR分子标记分析 |
| 3.2 数据统计和分析 |
| 3.2.1 带型统计方法 |
| 3.2.2 遗传多样性分析和聚类 |
| 3.2.3 群体结构分析 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 遗传多样性分析 |
| 3.3.2 聚类分析 |
| 3.3.3 群体结构分析 |
| 3.4 讨论与结论 |
| 第4章 筛选对脱叶剂敏感的南疆陆地棉种质资源 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验材料及试剂 |
| 4.1.2 试验设计 |
| 4.1.3 调查项目与方法 |
| 4.1.4 数据处理与分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 喷施清水后不同种质资源脱叶率对比 |
| 4.2.2 喷施脱叶剂后不同种质资源脱叶率对比 |
| 4.2.3 喷施脱叶剂对脱叶率的影响 |
| 4.2.4 喷施脱叶剂对药后吐絮率的影响 |
| 4.2.5 不同类型叶片脱叶率及脱叶药效对比 |
| 4.2.6 脱叶剂敏感种质资源的筛选 |
| 4.3 讨论与结论 |
| 第5章 全文总结 |
| 5.1 表型性状遗传多样性 |
| 5.2 基于SSR的遗传多样性分析 |
| 5.3 筛选脱叶剂敏感的种质资源 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附表1 清水对照90个品种间的多重比较 |
| 附表2 喷施脱叶剂90个种质资源间多重比较 |
| 作者简介 |
（3）新疆陆地棉品种DNA指纹图谱构建与遗传多样性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写词中英文对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 棉花产业发展现状 |
| 1.2 作物品种鉴定方法 |
| 1.2.1 形态学鉴定法-田间小区种植 |
| 1.2.2 分子标记技术 |
| 1.3 作物DNA指纹图谱构建研究进展 |
| 1.4 作物遗传多样性分析研究进展 |
| 1.5 试验设计 |
| 1.5.1 目的和意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第二章 新陆早与新陆中棉花品种DNA指纹图谱构建及遗传多样性分析 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 棉花基因组DNA的提取 |
| 2.1.3 核心引物的筛选 |
| 2.1.4 PCR扩增 |
| 2.1.5 PCR扩增产物的检测 |
| 2.1.6 数据整理与分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 核心引物筛选及多态性带型分析 |
| 2.2.2 新陆早与新陆中棉花品种DNA指纹图谱构建 |
| 2.2.3 新陆早与新陆中棉花品种二维码的构建 |
| 2.2.4 新陆早与新陆中棉花品种的遗传多样性分析 |
| 2.2.5 群体结构分析 |
| 2.3 讨论 |
| 第三章 新疆彩色棉品种DNA指纹图谱构建及遗传多样性分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 实验材料 |
| 3.1.2 棉花基因组DNA的提取 |
| 3.1.3 核心引物的筛选 |
| 3.1.4 PCR扩增 |
| 3.1.5 PCR产物的检测 |
| 3.1.6 数据整理与分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 核心引物筛选及多态性带型分析 |
| 3.2.2 新疆彩色棉品种DNA指纹图谱构建 |
| 3.2.3 新疆彩色棉品种二维码的构建 |
| 3.2.4 新疆彩色棉品种遗传多样性分析 |
| 3.3 讨论 |
| 第四章 全文结论与展望 |
| 4.1 论文研究主要结论 |
| 4.2 论文研究的创新点 |
| 4.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师评阅表 |
（4）海岛棉产量、纤维品质性状QTL有利等位基因鉴定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 棉花的分类 |
| 1.1.1 棉花的分类 |
| 1.1.2 棉花栽培种 |
| 1.2 分子标记技术 |
| 1.2.1 分子标记 |
| 1.2.2 分子标记的类型 |
| 1.2.3 几种常用的分子标记技术 |
| 1.2.4 分子标记技术在棉花中的应用 |
| 1.3 遗传作图群体 |
| 1.3.1 初级作图群体 |
| 1.3.2 次级作图群体 |
| 1.4 QTL定位 |
| 1.4.1 QTL定位原理和方法 |
| 1.4.2 棉花产量相关QTL定位研究进展 |
| 1.4.3 棉花品质性状QTL定位研究进展 |
| 1.5 染色体片段代换系 |
| 1.5.1 染色体片段代换系的概念及特点 |
| 1.5.2 染色体片段代换系的构建 |
| 1.5.3 染色体片段代换系的应用 |
| 1.5.4 染色体片段代换系在棉花中的应用及进展 |
| 第2章 引言 |
| 2.1 研究目的和意义 |
| 2.2 技术路线 |
| 第3章 材料与方法 |
| 3.1 试验材料及群体构建 |
| 3.2 基因组DNA的提取 |
| 3.2.1 仪器设备 |
| 3.2.2 棉花叶片的采取 |
| 3.2.3 DNA提取所需药品与试剂的配制 |
| 3.2.4 棉花基因组DNA的具体提取步骤 |
| 3.3 SSR标记 |
| 3.3.1 SSR引物的来源 |
| 3.3.2 SSR引物扩增体系 |
| 3.3.3 聚丙烯酰胺凝胶电泳 |
| 3.3.4 基因型检测 |
| 3.4 数据分析 |
| 3.4.1 产量和纤维品质性状检测 |
| 3.4.2 表型性状分析 |
| 3.4.3 BC3F2群体单株基因型分析 |
| 3.4.4 产量及纤维品质性状QTL定位 |
| 第4章 结果与分析 |
| 4.1 染色体片段代换系基因型检测 |
| 4.2 染色体片段代换系基因型分析 |
| 4.2.1 代换系群体单株基因型分析 |
| 4.2.2 代换系群体中各染色体分析 |
| 4.3 表型数据统计分析 |
| 4.3.1 产量性状分析 |
| 4.3.2 纤维品质性状分析 |
| 4.3.3 表型数据相关性分析 |
| 4.3.4 表型数据方差分析 |
| 4.4 纤维产量与品质相关QTL定位分析 |
| 4.4.1 衣分相关QTL分析 |
| 4.4.2 子指相关QTL分析 |
| 4.4.3 纤维整齐度相关QTL分析 |
| 4.4.4 纤维长度相关QTL分析 |
| 4.4.5 纤维比强度相关QTL分析 |
| 4.4.6 马克隆值相关QTL分析 |
| 4.4.7 纤维伸长率相关QTL分析 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 代换系亲本材料的选择 |
| 5.2 代换系材料中海岛棉片段的代换率 |
| 5.3 QTL的成簇分布现象 |
| 5.4 有利等位基因的来源 |
| 5.5 共同QTL |
| 第6章 结论 |
| 6.1 海岛棉代换系材料的构建 |
| 6.2 D亚组染色体片段代换系各单株基因型分析 |
| 6.3 D亚组染色体片段代换系各染色体分析 |
| 6.4 棉花产量与纤维品质QTL定位分析 |
| 6.5 QTL簇分析 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文 |
（5）老芒麦高密度遗传图谱构建及落粒相关基因QTL定位（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第二章 国内外研究进展 |
| 2.1 遗传多样性及DNA分子标记研究进展 |
| 2.1.1 遗传多样性概述及研究方法 |
| 2.1.2 DNA分子标记的类型 |
| 2.1.3 DNA分子标记的应用 |
| 2.1.4 披碱草属植物遗传进化研究 |
| 2.1.5 老芒麦遗传多样性研究 |
| 2.2 DNA测序技术原理及研究进展 |
| 2.3 遗传图谱构建及QLT定位 |
| 2.3.1 遗传作图原理与方法 |
| 2.3.2 QTL作图原理与方法 |
| 2.3.3 牧草遗传连锁图谱构建及重要农艺性状QTL定位研究进展 |
| 2.4 全基因组关联分析 |
| 2.4.1 关联分析的基础、优势和策略 |
| 2.4.2 牧草重要农艺性状全基因组关联分析研究进展 |
| 2.5 落粒性状及禾本科牧草落粒研究进展 |
| 2.5.1 植物器官脱落的解剖学基础 |
| 2.5.2 植物器官脱落的生理基础 |
| 2.5.3 落粒基因研究进展 |
| 2.5.4 禾本科牧草落粒研究进展 |
| 2.6 老芒麦育种研究概况 |
| 2.7 本研究的目的意义及技术路线 |
| 2.7.1 目的及意义 |
| 2.7.2 技术路线 |
| 第三章 老芒麦EST-SSR分子标记开发与应用 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 供试材料 |
| 3.2.2 EST-SSR分子标记识别 |
| 3.2.3 DNA提取及浓度检测 |
| 3.2.4 PCR扩增及凝胶电泳 |
| 3.2.5 PCR扩增产物序列验证 |
| 3.2.6 数据处理 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 EST-SSR的频率及分布 |
| 3.3.2 引物通用性及多态性分析 |
| 3.3.3 PCR产物验证 |
| 3.3.4 披碱草属遗传多样性分析 |
| 3.3.5 披碱草属遗传结构和遗传进化分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 基于转录组测序的老芒麦EST-SSR分子标记开发 |
| 3.4.2 披碱草属不同基因组材料的遗传进化关系 |
| 3.4.3 种质资源保存策略 |
| 第四章 老芒麦种质资源遗传多样性评价与作图群体构建 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 供试材料 |
| 4.2.2 试验地概况 |
| 4.2.3 表型观测项目及方法 |
| 4.2.4 DNA提取及PCR扩增 |
| 4.2.5 数据处理 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 老芒麦种质资源落粒性评价 |
| 4.3.2 EST-SSR标记多态性及老芒麦遗传多样性分析 |
| 4.3.3 遗传图谱作图亲本选择 |
| 4.3.4 F_1群体构建及其遗传和表型变异评价 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 老芒麦遗传多样性 |
| 4.4.2 老芒麦落粒性遗传改良 |
| 第五章 老芒麦高密度遗传图谱构建与落粒QTL定位 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 供试材料 |
| 5.2.2 试验地概况 |
| 5.2.3 表型观测项目及方法 |
| 5.2.4 基因组DNA提取、SLAF文库构建及高通量测序 |
| 5.2.5 高密度遗传图谱构建 |
| 5.2.6 落粒相关性状QTL分析 |
| 5.2.7 候选基因挖掘 |
| 5.3 结果 |
| 5.3.1 测序数据统计与评价 |
| 5.3.2 SLAF标签开发 |
| 5.3.3 遗传图谱构建 |
| 5.3.4 图谱质量评价 |
| 5.3.5 F_2群体表型变异 |
| 5.3.6 QTL作图及比较基因组分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 基于新一代基因组测序技术构建首张老芒麦高密度遗传图谱 |
| 5.4.2 老芒麦落粒性QLT位点检测 |
| 5.4.3 老芒麦落粒候选基因挖掘 |
| 第六章 老芒麦落粒性全基因组关联分析 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 供试材料 |
| 6.2.2 试验地概况 |
| 6.2.3 表型观测项目及方法 |
| 6.2.4 基因组DNA提取、酶切建库、测序及SLAF标签开发 |
| 6.2.5 遗传进化、亲缘关系及连锁不平衡分析 |
| 6.2.6 全基因组关联分析 |
| 6.2.7 候选基因 |
| 6.3 结果 |
| 6.3.1 实验建库评估及测序数据统计 |
| 6.3.2 SLAF标签开发及SNP信息统计 |
| 6.3.3 连锁不平衡和亲缘关系分析 |
| 6.3.4 遗传进化分析 |
| 6.3.5 表型性状评价及相关性分析 |
| 6.3.6 关联分析 |
| 6.3.6.1 老芒麦落粒性关联分析及候选基因挖掘 |
| 6.3.6.2 老芒麦种子相关性状关联分析及候选基因挖掘 |
| 6.3.6.3 老芒麦产量相关性状关联分析及候选基因挖掘 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 连锁不平衡与群体结构 |
| 6.4.2 表型多样性与关联分析 |
| 6.4.3 落粒候选基因挖掘 |
| 第七章 结论与创新点 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 附图 |
| 缩略词表 |
| 在学期间参与的科研项目 |
| 在学期间的研究成果 |
| 在学期间获得的荣誉 |
| 致谢 |
（6）菊花耐涝性遗传机制解析与候选基因挖掘（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 植物耐涝性研究进展 |
| 1.1 涝渍概况及其对植物的影响 |
| 1.1.1 对植物生长形态及发育的影响 |
| 1.1.2 对植物生理生化的影响 |
| 1.2 植物耐涝性鉴定方法及评价指标 |
| 1.2.1 田间直接鉴定法 |
| 1.2.2 盆栽模拟淹水法 |
| 1.2.3 人工模拟气候箱法 |
| 1.2.4 高通量表型平台法 |
| 1.3 植物耐涝性的分子机理 |
| 1.3.1 根系结构与植物耐涝性 |
| 1.3.2 碳水化合物消耗及代谢平衡 |
| 1.3.3 转录因子与植物耐涝性 |
| 1.4 菊花耐涝性相关研究 |
| 2 分子标记技术的种类及其原理 |
| 2.1 分子标记的主要种类 |
| 2.2 几种常用分子标记的原理 |
| 2.2.1 SRAP标记 |
| 2.2.2 SSR标记 |
| 2.2.3 SNP标记 |
| 2.2.4 CAPS/dCAPS标记 |
| 3 植物复杂数量性状的遗传解析方法 |
| 3.1 连锁分析 |
| 3.1.1 连锁分析概念 |
| 3.1.2 条件QTL定位 |
| 3.1.3 连锁分析在植物研究中的应用 |
| 3.2 关联分析 |
| 3.2.1 关联分析概况 |
| 3.2.2 群体类型与分析模型 |
| 3.2.3 关联分析在植物研究中的应用 |
| 3.3 集团分离分析法 |
| 3.3.1 BSA及其在植物研究中的应用 |
| 3.3.2 BSR-seq及其在植物研究中的应用 |
| 3.4 多种方法的联合分析 |
| 3.5 菊花数量性状定位研究进展 |
| 4 本研究的目的和意义 |
| 第二章 菊花品种资源苗期耐涝性鉴定 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 耐涝性鉴定 |
| 1.2.1 模拟涝害处理方法 |
| 1.2.2 耐涝指标测定 |
| 1.2.3 菊花耐涝性评价标准 |
| 1.3 数据处理与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 菊花品种资源耐涝性评价 |
| 2.2 菊花品种资源耐涝性的AMMI分析 |
| 2.3 菊花品种资源耐涝性的聚类分析 |
| 3 讨论 |
| 第三章 菊花耐涝性状的配合力、杂种优势及其与遗传距离的相关性分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 耐涝性鉴定 |
| 1.2.1 模拟涝害处理方法 |
| 1.2.2 耐涝指标测定 |
| 1.3 数据处理与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 杂交F_1代耐涝性状的基本统计分析 |
| 2.2 菊花耐涝性状的配合力分析 |
| 2.2.1 配合力方差分析 |
| 2.2.2 一般配合力相对效应值 |
| 2.2.3 特殊配合力相对效应值 |
| 2.2.4 遗传参数估算 |
| 2.3 菊花耐涝性状的杂种优势 |
| 2.4 菊花亲本间遗传距离 |
| 2.5 菊花耐涝性状配合力、杂种优势与遗传距离的相关性 |
| 3 讨论 |
| 3.1 菊花各耐涝性状的遗传变异 |
| 3.2 亲本选择选配及杂种优势预测 |
| 3.3 菊花各耐涝性状的遗传力 |
| 第四章 菊花遗传图谱构建及耐涝性动态QTL定位 |
| 第一节 菊花连锁遗传图谱构建 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 基因组DNA的提取与检测 |
| 1.3 SRAP分子标记全基因组扫描 |
| 1.4 gSSR分子标记全基因组扫描 |
| 1.5 标记收集、命名与分离分析 |
| 1.6 连锁分析与图谱构建 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 分子标记多态性与分离分析 |
| 2.2 母本遗传图谱构建 |
| 2.3 父本遗传图谱构建 |
| 3 讨论 |
| 3.1 分子标记多态性与偏分离现象 |
| 3.2 栽培菊花的遗传特性 |
| 3.3 影响遗传图谱质量的主要因素及存在问题 |
| 第二节 菊花耐涝性的动态QTL定位 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 菊花F_1群体耐涝性鉴定 |
| 1.2.1 模拟涝害处理方法及指标测定 |
| 1.2.2 耐涝表型数据处理与分析 |
| 1.3 菊花耐涝性动态QTL定位 |
| 1.4 菊花耐涝性加性QTL整合 |
| 1.5 菊花耐涝性上位性QTL定位 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 菊花F_1群体耐涝性的遗传变异 |
| 2.2 菊花耐涝性加性QTL定位 |
| 2.2.1 非条件QTL分析 |
| 2.2.2 条件QTL分析 |
| 2.2.3 非条件和条件QTL整合分析 |
| 2.3 菊花耐涝性上位性QTL定位 |
| 2.3.1 非条件上位性QTL分析 |
| 2.3.2 条件上位性QTL分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 菊花耐涝性动态表型变异 |
| 3.2 菊花耐涝性的动态遗传机制 |
| 3.2 QTL聚合及其在分子标记辅助育种的应用 |
| 第五章 基于SNP标记的菊花耐涝性全基因组关联分析及候选基因挖掘 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 涝胁迫处理和性状调查 |
| 1.3 SNP基因分型和群体结构分析 |
| 1.4 GWAS和优异等位变异的挖掘 |
| 1.5 dCAPS标记开发及验证 |
| 1.6 候选基因预测及qRT-PCR验证 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 群体遗传结构分析 |
| 2.2 聚类结果与耐涝性的关系 |
| 2.3 GWAS分析及优异等位变异发掘 |
| 2.4 优异等位位点聚合分析 |
| 2.5 dCAPS标记的开发及验证 |
| 2.6 候选基因鉴定及差异表达分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 GWAS分析的主要影响因素 |
| 3.2 优异等位变异的聚合及在育种中的应用 |
| 3.3 候选基因的功能分析 |
| 第六章 利用BSR-seq挖掘菊花耐涝性关联SNP位点及候选基因 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 涝胁迫处理及样品准备 |
| 1.3 RNA提取及测序 |
| 1.4 De novo组装及SNP检测 |
| 1.5 基因差异表达分析及功能注释 |
| 1.6 子代SNP频率差异分析及候选基因确定 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 转录组测序数据质量和组装 |
| 2.2 基于转录组测序的SNP鉴定 |
| 2.3 基因功能注释及差异表达分析 |
| 2.4 菊花耐涝性关联SNP位点鉴定 |
| 2.5 候选基因鉴定及功能注释 |
| 3 讨论 |
| 3.1 BSR-seq及其在菊花中应用的可行性 |
| 3.2 基因差异表达及候选基因功能的分析 |
| 全文结论 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表论文、申请专利及参与的科研项目 |
| 致谢 |
（7）不同来源CMS应用于花椰菜杂种优势的研究（论文提纲范文）
| 缩略词 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 花椰菜起源、分布与种质资源概况 |
| 1.1.1 花椰菜的起源 |
| 1.1.2 花椰菜种植与分布 |
| 1.1.3 我国花椰菜种质资源概况 |
| 1.2 花椰菜种质资源遗传多样性研究进展 |
| 1.2.1 种质资源遗传多样性的概念与意义 |
| 1.2.2 种质资源遗传多样性的分析方法 |
| 1.2.3 国内外花椰菜种质资源遗传多样性研究进展 |
| 1.3 花椰菜CMS细胞质效应研究进展 |
| 1.3.1 细胞质效应研究的意义 |
| 1.3.2 细胞质效应研究的方法 |
| 1.3.3 十字花科作物CMS来源及细胞质效应研究进展 |
| 1.3.4 花椰菜CMS来源及细胞质效应研究进展 |
| 1.4 花椰菜杂种优势利用研究进展 |
| 1.4.1 杂种优势的概念 |
| 1.4.2 杂种优势的遗传基础 |
| 1.4.3 杂种优势预测的方法 |
| 1.4.4 国内外花椰菜杂种优势研究进展 |
| 第二章 花椰菜自交系表型变异及遗传多样性分析 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 性状调查 |
| 2.1.3 数据分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 花椰菜自交系10 个数量性状的多样性分析 |
| 2.2.2 花椰菜自交系20 个质量性状的多样性分析 |
| 2.2.3 基于表型数据的主成分分析 |
| 2.2.4 基于表型数据的自交系聚类分析 |
| 2.2.5 基于表型性状的不同群体遗传多样性比较 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 花椰菜自交系的表型性状变异与遗传多样性 |
| 2.3.2 花椰菜自交系表型性状主成分分析及评价利用 |
| 2.3.3 花椰菜自交系表型性状聚类分析及评价利用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 花椰菜自交系SSR标记遗传多样性及群体结构分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 DNA提取 |
| 3.1.3 SSR引物 |
| 3.1.4 PCR扩增 |
| 3.1.5 电泳检测 |
| 3.1.6 数据分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 SSR标记的多态性分析 |
| 3.2.2 基于SSR标记的自交系间遗传距离分析 |
| 3.2.3 基于SSR标记的自交系聚类分析 |
| 3.2.4 基于SSR标记的自交系主成分分析 |
| 3.2.5 基于SSR标记的自交系群体结构分析 |
| 3.2.6 基于SSR标记的不同群体遗传多样性比较 |
| 3.2.7 表型性状与SSR分子标记两种分析结果的比较 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 花椰菜自交系SSR标记遗传多样性及亲缘关系分析 |
| 3.3.2 花椰菜自交系SSR标记聚类分析、主成分分析和群体结构分析 |
| 3.3.3 表型与分子两种方法分析结果的比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 不同来源CMS的花椰菜不育系细胞质效应分析 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验材料 |
| 4.1.2 试验设计 |
| 4.1.3 性状测定 |
| 4.1.4 数据分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 不育细胞质对杂种F115 个性状的一般效应 |
| 4.2.2 核背景对不育细胞质遗传效应的影响 |
| 4.2.3 不同来源CMS的不育系细胞质效应的比较 |
| 4.2.4 两个同质异核花椰菜CMS细胞质效应的比较 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 花椰菜CMS对多个性状的细胞质效应为负 |
| 4.3.2 花椰菜CMS负效应可通过杂交父本核背景改善 |
| 4.3.3 不同来源CMS的花椰菜不育系细胞质效应的综合评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 花椰菜杂种优势及其亲本配合力分析 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验材料 |
| 5.1.2 试验设计 |
| 5.1.3 性状测定 |
| 5.1.4 数据分析 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 父母本及杂种F1的性状表现 |
| 5.2.2 联合方差分析 |
| 5.2.3 配合力分析 |
| 5.2.4 杂种优势分析 |
| 5.2.5 杂种优势的预测 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 花椰菜主要农艺及品质性状的杂种优势表现 |
| 5.3.2 花椰菜主要农艺及品质性状配合力的特点 |
| 5.3.3 配合力、遗传距离和不育胞质效应与杂种优势的预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与创新点 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）陆地棉背景海岛棉A染色体组片段导入系的产量、纤维品质性状QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 棉属的分类 |
| 1.1.1 棉属的分类 |
| 1.1.2 棉花栽培种 |
| 1.2 分子标记 |
| 1.2.1 分子标记的特点 |
| 1.2.2 分子标记的种类 |
| 1.3 遗传图谱 |
| 1.3.1 遗传连锁图谱构建 |
| 1.3.2 遗传作图群体 |
| 1.4 棉花QTL定位 |
| 1.4.1 QTL定位简介 |
| 1.4.2 棉花QTL研究进展 |
| 1.5 染色体片段导入系(CSSLS) |
| 1.5.1 染色体片段导入系的概念及特点 |
| 1.5.2 染色体片段导入系的培育方法 |
| 1.5.3 染色体片段导入系的构建进展 |
| 1.5.4 染色体片段导入系的应用 |
| 第2章 引言 |
| 2.1 研究目的与意义 |
| 2.2 技术路线 |
| 第3章 材料与方法 |
| 3.1 研究材料 |
| 3.2 染色体片段导入系的构建 |
| 3.3 DNA的提取 |
| 3.3.1 叶片的采取 |
| 3.3.2 提取液配制 |
| 3.3.3 DNA提取步骤 |
| 3.4 SSR标记 |
| 3.4.1 扩增引物来源 |
| 3.4.2 PCR扩增体系及反应程序 |
| 3.4.3 扩增产物的检测 |
| 3.5 数据分析 |
| 3.5.1 BC_3F_2 单株A亚组基因型分析 |
| 3.5.2 表型性状统计分析 |
| 3.6 产量相关和纤维品质QTL初步定位 |
| 第4章 结果与分析 |
| 4.1 染色体片段导入系的基因型分析 |
| 4.1.1 SSR标记基因型检测 |
| 4.1.2 染色体片段导入系各单株分析 |
| 4.1.3 染色体片段导入系各染色体分析 |
| 4.2 表型数据分析 |
| 4.3 表型相关和方差分析 |
| 4.3.1 表型相关分析 |
| 4.3.2 表型数据的方差分析 |
| 4.4 棉花产量相关及纤维品质性状QTL定位 |
| 4.4.1 产量性状QTL |
| 4.4.2 纤维品质QTL定位 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 染色体片段导入系海岛棉片段渗入率 |
| 5.2 QTL的成簇分布现象 |
| 5.3 有利等位基因来源 |
| 5.4 共同QTL |
| 第6章 结论 |
| 6.1 A亚组陆海渐渗系的构建 |
| 6.2 A亚组陆海渐渗系各单株基因型分析 |
| 6.3 A亚组陆海渐渗系各染色体基因型分析 |
| 6.4 产量相关和纤维品质QTL定位 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文 |
（9）陆地棉栽培品种与野生种系帕默尔棉杂交群体纤维品质和产量QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 棉属的起源、进化与分类 |
| 1.2 半野生棉的研究 |
| 1.3 我国棉花育种 |
| 1.3.1 我国棉花育种进程 |
| 1.3.2 我国棉花发展的对策 |
| 1.4 棉花纤维品质及产量相关性状 |
| 1.4.1 棉纤维起源及发育过程 |
| 1.4.2 棉花纤维品质和产量性状 |
| 1.5 棉花遗传连锁图谱 |
| 1.6 棉花QTL定位的研究进展 |
| 1.6.1 数量性状基因座 |
| 1.6.2 棉花QTL定位研究进展 |
| 1.7 偏分离 |
| 第2章 引言 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 研究内容与技术路线 |
| 第3章 材料与方法 |
| 3.1 研究材料及性状考察 |
| 3.2 DNA的提取 |
| 3.2.1 仪器设备 |
| 3.2.2 提取液配制 |
| 3.2.4 DNA提取步骤 |
| 3.3 SSR标记检测方法 |
| 3.3.1 PCR扩增体系及反应程序 |
| 3.3.2 试剂准备 |
| 3.3.3 实验步骤 |
| 3.4 陆地棉种内遗传图谱的构建 |
| 3.4.1 扩增引物来源 |
| 3.5 纤维品质和产量性状QTL检测 |
| 3.5.1 纤维品质和产量性状纤维品质性状考查 |
| 3.5.2 纤维品质和产量性状QTL定位 |
| 第4章 结果与分析 |
| 4.1 遗传图谱构建 |
| 4.1.1 多态性引物筛选 |
| 4.1.2 群体标记基因型检测 |
| 4.1.3 群体遗传图谱构建 |
| 4.2 纤维品质和产量性状统计分析 |
| 4.2.1 群体纤维品质和产量性状表现 |
| 4.2.2 群体纤维品质和产量性状的相关性分析 |
| 4.2.3 群体纤维品质和产量性状的方差分析 |
| 4.3 纤维品质和产量性状QTL |
| 4.3.1 纤维长度QTL |
| 4.3.2 纤维强度QTL |
| 4.3.3 纤维伸长率QTL |
| 4.3.4 纤维整齐度QTL |
| 4.3.5 马克隆值QTL |
| 4.3.6 铃重QTL |
| 4.3.7 衣分QTL |
| 4.3.8 子指QTL |
| 第5章 讨论 |
| 5.0 亲本间的引物多态性 |
| 5.1 遗传图谱构建 |
| 5.2 偏分离标记 |
| 5.3 QTL簇 |
| 5.4 共同QTL和稳定QTL |
| 5.5 有利等位基因来源 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 亲本间SSR引物多态性 |
| 6.2 遗传图谱的构建和偏分离情况 |
| 6.3 产量和纤维品质性状QTL |
| 参考文献 |
| 缩略词 |
| 致谢 |
（10）陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势QTL定位与遗传基础研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一部分 文献综述 |
| 1.1 杂种优势遗传基础研究及其假说 |
| 1.2 杂种优势机理研究与分子数量遗传学 |
| 1.2.1 分子标记(Molecular marker)技术 |
| 1.2.2 分子标记的类型及特点 |
| 1.2.2.1 基于杂交技术的分子标记 |
| 1.2.2.2 基于PCR技术的分子标记 |
| 1.2.2.3 基于测序技术的分子标记 |
| 1.2.2.4 基于芯片技术的分子标记 |
| 1.2.3 作图群体类型 |
| 1.2.3.1 初级作图群体 |
| 1.2.3.2 次级作图群体 |
| 1.2.4 棉花遗传图谱研究进展 |
| 1.2.5 QTL定位与杂种优势 |
| 1.2.5.1 QTL定位研究方法 |
| 1.2.5.2 棉花产量和纤维品质QTL定位研究进展 |
| 1.2.5.3 利用BCF_1和IF_2群体研究杂种优势QTL |
| 1.3 棉花杂种优势机理研究进展 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 第二部分 研究报告 |
| 2.1 材料和方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.1.1 遗传图谱构建材料 |
| 2.1.1.2 杂种优势QTL定位及遗传分析材料 |
| 2.1.2 田间种植和表型测定 |
| 2.1.3 SNP图谱构建 |
| 2.1.3.1 基因组DNA提取 |
| 2.1.3.2 SNP芯片杂交 |
| 2.1.3.3 SNP基因分型 |
| 2.1.3.4 遗传图谱构建 |
| 2.1.3.5 偏分离标记检测 |
| 2.1.3.6 共线性分析 |
| 2.1.4 数据分析 |
| 2.1.4.1 表型数据分析 |
| 2.1.4.2 QTL定位及效应分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 遗传图谱构建 |
| 2.2.1.1 图谱构建 |
| 2.2.1.2 偏分离位点 |
| 2.2.1.3 共线性分析 |
| 2.2.2 陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势表现 |
| 2.2.2.1 产量和产量构成因子 |
| 2.2.2.2 纤维品质性状 |
| 2.2.3 陆地棉产量和纤维品质的遗传率分析 |
| 2.2.3.1 产量和产量构成因子性状 |
| 2.2.3.2 纤维品质性状 |
| 2.2.4 陆地棉产量和纤维品质性状相关性分析 |
| 2.2.4.1 产量性状间的相关性 |
| 2.2.4.2 纤维品质性状间的相关性 |
| 2.2.4.3 产量性状与纤维品质性状间的相关性 |
| 2.2.5 单位点QTL定位 |
| 2.2.5.1 产量性状单位点QTL定位 |
| 2.2.5.2 产量性状杂种优势单位点QTL定位 |
| 2.2.5.3 产量性状QTL效应分析 |
| 2.2.5.4 纤维品质性状单位点QTL定位 |
| 2.2.5.5 纤维品质性状杂种优势单位点QTL定位 |
| 2.2.5.6 纤维品质性状QTL效应分析 |
| 2.2.6 m-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.6.1 产量性状m-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.6.2 产量性状杂种优势m-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.6.3 纤维品质性状m-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.6.4 纤维品质性状杂种优势m-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.7 e-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.7.1 产量性状e-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.7.2 产量性状杂种优势e-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.7.3 纤维品质性状e-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.7.4 纤维品质性状杂种优势e-QTL定位及其环境互作分析 |
| 2.2.8 单位点QTL和m-QTL的一致性分析 |
| 2.2.8.1 产量性状单位点QTL和m-QTL的一致性分析 |
| 2.2.8.2 纤维品质性状单位点QTL和m-QTL一致性分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 关于陆地棉SNP遗传图谱 |
| 2.3.2 RIL、IF_2和BCF_1群体在杂种优势研究中的应用 |
| 2.3.3 产量和纤维品质性状加性QTLs的一致性和可靠性分析 |
| 2.3.4 产量和纤维品质性状杂种优势位点的特征 |
| 2.3.5 产量和纤维品质性状近交衰退和杂种优势遗传基础 |
| 2.3.6 标记辅助育种的应用对培育高产优质陆地棉的影响 |
| 2.4 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、Genetic Diversity and Its Correlation with Heterosis of Upland Cotton (Gossypium hirsutum L. ) Cultivars of Huang-Huai Region in China Evaluated by RAPD（论文参考文献）
- [1]基于全基因组重测序解析新疆海岛棉遗传变异及纤维性状相关基因的挖掘[D]. 余静文. 浙江大学, 2021(01)
- [2]南疆陆地棉种质资源遗传多样性及对脱叶剂的敏感性分析[D]. 王天友. 塔里木大学, 2020
- [3]新疆陆地棉品种DNA指纹图谱构建与遗传多样性分析[D]. 李婧慧. 石河子大学, 2020(08)
- [4]海岛棉产量、纤维品质性状QTL有利等位基因鉴定[D]. 贾永斌. 西南大学, 2020(01)
- [5]老芒麦高密度遗传图谱构建及落粒相关基因QTL定位[D]. 张宗瑜. 兰州大学, 2020
- [6]菊花耐涝性遗传机制解析与候选基因挖掘[D]. 苏江硕. 南京农业大学, 2019(08)
- [7]不同来源CMS应用于花椰菜杂种优势的研究[D]. 朱世杨. 福建农林大学, 2019(04)
- [8]陆地棉背景海岛棉A染色体组片段导入系的产量、纤维品质性状QTL定位[D]. 李倩倩. 西南大学, 2019(01)
- [9]陆地棉栽培品种与野生种系帕默尔棉杂交群体纤维品质和产量QTL定位[D]. 王金霞. 西南大学, 2019(01)
- [10]陆地棉产量和纤维品质性状的杂种优势QTL定位与遗传基础研究[D]. 李聪. 浙江大学, 2018(01)