一、水稻性状整齐度研究进展（论文文献综述）
刘春艳[1]（2021）在《棉花GhCEN基因调控根系发育的功能初步研究》文中研究说明棉花是世界范围内天然纤维的主要来源之一,亦是我国重要的大田经济作物,其种植遍及全国多个省、市、自治区,其中最重要的棉花产区是新疆地区。为了降低生产成本提高植棉效益,新疆地区大面积推广机械化采收,在此背景下对利用遗传手段改良棉花株型的重要性的认识日益加深。但是,优良的株型结构需要健壮的根系来保证。CEN（CENTRORADIALIS）基因是棉花株型的关键调控基因,迄今为止,对CEN基因的研究主要集中于其在植物地上部分的功能解析,对其调控根系发育的相关报道鲜有所见。本研究从CEN这一关键基因入手,利用已创制完成的RNAi转基因材料与受体棉花HM-1号组成CEN近等基因系,将地上部分与地下部分结合,通过形态学、转录组比较分析,系统解析CEN基因在棉花根系发育中的调控功能。本项目着眼于解决棉花株型育种中的关键问题,聚焦解析CEN基因在棉花根系发育中的调控功能,为棉花株型育种提供理论支持和技术支撑。主要结果如下:1.观察田间6个RNAi转基因株系表型,发现与对照相比株高显着降低,茎顶端由无限生长变为有限生长,表明CEN基因可调控植株株型;纤维品质检测结果显示GhCEN基因经RNAi后会对衡量品质的4项指标产生影响,即断裂比强度和马克隆值变小,而纤维上半部平均长度和整齐度指数的变化规律与RNA干扰程度有关。2.室内棉花表型鉴定结果显示,与对照HM-1相比,生长32天（6叶龄）的RNAi转基因棉株不在产生新的茎节,现蕾提前,铃柄直接着生在主茎顶端形成顶花,由无限生长变为有限生长。3.对根系的形态学指标测定结果进行分析,发现GhCEN基因经RNA干扰后能使棉花的侧根总长、侧根长变短,GhCEN基因对棉花根系的侧根长起正调控作用。根系表型鉴定结果和地下生物量统计结果显示,GhCEN基因RNA干扰后会对根系发育产生影响,表现为侧根的数目减少、侧根长度变短,地下物质积累变少。4.对RNAi-GhCEN转基因株系RNAi-3和对照HM-1的根和茎组织进行转录组测序,测序共产生了77.11Gb高质量碱基（Clean Data）,每个样品的Clean Data不低于5.81Gb,碱基质量值大于或等于Q30的占93.36%～94.28%。将测序数据与指定的参考基因组（TM-1）进行序列比对的比对效率在94.22%～96.66%之间。在RNAi-3和HM-1的根和茎中筛选出3153个差异表达基因（Differentially expressed genes,DEG）,其中98.7%得到了功能注释。5.对HM-1和RNAi-3根和茎中都表达的DEGs进行分析。GO富集分析结果显示这些DEGs主要富集了氧的结合与运输,氧化还原酶、双加氧酶、2-烯烃还原酶的催化活性,膜（类囊体）和肽酶复合物（线粒体）的组成,固氮作用等;通过KEGG富集分析发现根和茎中都表达的DEGS主要参与了萜类化合物和脂肪酸的生物合成,植物与病原体的互作,内质网中蛋白质的加工,氨基糖、核苷酸糖、氮素等的代谢,RNA的转运与降解,核苷酸剪切修护等过程。6.GhCEN基因（GH＿D07G1075）参与以DNA为模板的转录调控过程,与NAC014、ERF017、ERF1A基因拥有同样的注释功能,编码产物为SCR-like蛋白,可能是通过调节根分生组织细胞的不对称分裂来调控棉花侧根的形成。
张潇[2]（2021）在《陆地棉野生系阔叶棉产量和纤维品质QTL有利等位基因鉴定》文中认为棉花是世界上最重要的天然纤维作物,也是重要的油料作物和蛋白作物。陆地棉是世界上种植范围最广泛的栽培种,生产了世界上95%以上的棉花。但是由于经过人类长期的人工选择和遗传改良中少数种质的应用,导致陆地棉种内遗传多样性丧失,遗传基础越渐狭窄,优异资源匮乏,限制高产、优质、多抗棉花新品种的培育。陆地棉野生种系是野生种与栽培种之间的中间类型,其遗传多样性丰富,且具有结铃性强、铃大、纤维品质优异等特点。因此,鉴定陆地棉野生系优良等位基因可为陆地棉遗传改良提供宝贵基因资源。本研究以陆地棉丰产品种中棉所35和陆地棉野生棉阔叶棉大铃材料阔19为亲本,构建包括171个株系的[（中棉所35×阔叶棉19）×中棉所35]BC1F2:7重组自交系群体,利用SSR引物和SLAF-seq检测的SNP标记构建遗传图谱,结合多年多点产量和纤维品质性状鉴定数据,定位棉花产量和纤维品质性状QTL。其结果如下:1.产量和纤维品质性状分析群体产量和纤维品质相关性状在7个环境整体均呈正态分布,变异范围较大,且呈连续分布。方差分析结果显示棉花产量、纤维品质性状除了受基因型控制外,同时也有极显着的环境效应。产量和纤维品质性状间相关性分析表明:子指与衣分和马克隆值呈极显着负相关,与其他性状呈极显着正相关;铃重与衣指呈极显着正相关;衣分与马克隆值呈极显着负相关;衣指与纤维品质性状至少在1个环境中表现为正相关;纤维上半部长度、纤维整齐度和纤维比强度之间呈极显着正相关与马克隆值呈极显着负相关,马克隆值与纤维伸长率无关;产量和纤维品质性状除了马克隆值外都与种子相关性状呈极显着正相关。2.遗传图谱构建利用SLAF-seq技术对重组自交系进行高通量测序获得的SNP标记,以及通过亲本间多态性筛选和群体标记基因检测获得的SSR标记,构建了一张包含1771个位点（1728个SNP标记和43个SSR标记）的遗传图谱,图谱遗传距离为4259.691c M,标记间平均遗传距离4.815 c M,覆盖陆地棉基因组98.75%。At亚组共有938个多态性标记,遗传距离为2219.086 c M,标记间的平均距离为2.366 c M,覆盖At亚组的98.33%;Dt染色体亚组有833个SNP标记,遗传距离为2040.605 c M,标记间的平均遗传距离为2.450 c M,覆盖Dt亚组的96.75%。3.产量性状和纤维品质相关性状QTL定位结合构建的[（中棉所35×阔叶棉19）×中棉所35]BC1F2:7重组自交系群体遗传图谱和产量和纤维品质相关性状在6个不同环境的表型数据,本研究一共定位到339个产量和纤维品质相关性状QTL。产量性状有183个QTL,其中,31个子指QTL,解释性状表型变异6.5-21.4%;44个铃重QTL,解释性状表型变异6.6-28.5%;26个衣分QTL,解释性状表型变异6.7-15.8%;12个衣指QTL,解释性状表型变异6.6-10.9%;68个QTL种子相关性状（种子面积、种子长、种子宽）,解释性状表型变异6.6-27.9%。纤维品质有156个QTL,46个QTL纤维上半部长度,解释性状表型变异6.6-35.4%;27个纤维整齐度QTL,解释性状表型变异6.6-17.3%;46个QTL纤维比强度,解释性状表型变异6.5-26.7%;11个马克隆值QTL,解释性状表型变异6.6-21.6%;26个纤维伸长率QTL,解释性状表型变异6.5-16.2%。4.稳定的产量性状和纤维品质相关性状QTL82个QTL在不同环境中重复检测到,包括34个产量性状QTL,48个纤维品质性状QTL。产量性状中有17个子指QTL、8个铃重QTL、8个衣分QTL,1个衣指QTL;17个QTL的有利等位基因来源阔叶棉19,17个QTL有利等位基因来源中棉所35。纤维品质性状QTL中有20个上半部长度QTL、22个比强度QTL、1个马克隆值QTL、3个整齐度QTL、2个伸长率QTL;有31个QTL增效基因来源阔叶棉19,17个QTL增效基因来自中棉所35。此外,246个QTL集中分布在47个QTL簇中。这些多环境鉴定的QTL（尤其有利等位基因来源阔19的QTL）可用于陆地棉分子标记辅助育种。
马君睿[3]（2021）在《陆地棉与野生种系尖斑棉杂交群体产量及纤维品质QTL定位》文中指出棉花是天然纤维作物,是纺织业必不可少的原材料,同时棉花也是重要的油料来源作物,棉籽经过加工生产可以为我们提供生活中不可或缺的优质植物油。陆地棉种植分布范围广、产量高,但陆地棉种内遗传基础较为狭窄,严重影响棉花遗传改良。陆地棉野生种系与栽培种陆地棉的亲缘关系较近,杂交后代可育,可以直接作为育种材料;而且陆地棉野生种系具有许多优良性状,比如显着的抗虫性、抗病性、优良的耐旱耐盐碱能力,对拓宽陆地棉遗传基础、丰富陆地棉种植资源具有重要的意义。本研究利用陆地棉栽培品种中棉所35作为母本,陆地棉野生种系尖斑棉TX-230作为父本,构建F2:7重组自交系群体。利用SLAF-seq技术得到的SNP标记和SSR标记构建高密度遗传连锁图谱,定位棉花产量和纤维品质性状QTL,为拓宽陆地棉遗传基础奠定基础。主要的研究结果如下:1.产量及纤维品质性状表现在2019-2020年四个环境下,（中棉所35×TX-230）F2:7重组自交系群体产量和纤维品质性状呈连续分布。相关性分析表明,在全部的四个环境中,纤维整齐度、纤维伸长率、纤维长度、断裂比强度两两之间都呈极显着正相关;子指与衣分均呈极显着负相关;衣分与马克隆值呈极显着正相关;在2019海南三亚、2020新疆库尔勒、2020新疆奎屯三个环境下,衣指分别与铃重、百粒重、纤维长度、马克隆值均呈极显着正相关。2.遗传图谱构建利用SLAF-seq技术和SSR技术对（中棉所35×TX-230）F2:7重组自交系群体进行全基因组标记基因型检测,构建的高密度遗传图谱包含2412个位点（2338个SNP位点和74个SSR位点）,总图距4696.77 c M,标记间的平均遗传距离为1.95 c M。At亚组有1354个位点,覆盖长度为2434.55 c M,标记间平均遗传距离为1.80 c M。Dt亚组有1058个位点,覆盖长度为2262.25 c M,标记间平均遗传距离为2.14 c M。3.产量及纤维品质性状QTL定位到产量和纤维品质性状QTL共130个,其中包括81个产量性状QTL、49个纤维品质QTL。4个环境下均能检测到的QTL有6个（5个衣分QTL、1个籽指QTL）;能在3个环境下检测到的QTL有9个（6个衣分QTL、2个衣指QTL、1个子指QTL）;能在2个环境下检测到的QTL有28个（14个衣分QTL、4个子指QTL、5个衣指QTL、1个铃重QTL、4个纤维长度QTL）;定位到数量最多的是衣分相关QTL,共有36个,数量最少的是纤维伸长率相关QTL,共定位到2个。这些在3个或4个环境检测到的稳定QTL,可进行下一步精细定位和图位克隆研究。
欧云灿[4]（2021）在《陆地棉产量和纤维品质性状QTL分析》文中进行了进一步梳理棉花是世界上重要的经济作物,也是纺织工业的重要原料之一,棉属包括45个二倍体种和7个异源四倍体种,其中有2个四倍体栽培棉种,分别是陆地棉和海岛棉。陆地棉产量占世界棉花总产量的95%以上,但陆地棉纤维品质比海岛棉差,缺乏纺高档棉纱的品种。棉花产量和纤维品质性状之间存在负相关,因此利用传统的育种方法很难满足纤维品质与产量性状同步改良。随着生物技术的迅速发展,基因组测序技术已广泛应用于棉花分子育种研究中,这为陆地棉产量和纤维品质性状的遗传改良和有利等位基因挖掘奠定了基础。本研究采用SSR分子标记技术和简化基因组测序技术（SLAF-seq）检测（渝棉1号×N274）F2:7重组自交系（RIL）群体180个家系基因型,构建遗传连锁图谱,结合该群体产量和纤维品质表型数据,进行产量和纤维品质性状有利等位基因的挖掘。主要研究结果如下:1.SSR基因型检测本研究以陆地棉优质品种渝棉1号为母本,N274为父本构建（渝棉1号×N274）F2:7重组自交系群体,利用实验室前期筛选的260对多态性SSR引物对RIL群体进行基因型检测,共获得了78个有效的SSR多态性位点。2.SLAF-seq基因型检测利用SLAF-seq技术对RIL群体进行简化基因组测序,共得到1246.78M的reads,亲本平均测序深度为59.29×,子代平均测序深度为27.36×,测序结果共开发获得354046个SLAF标签,其中表现出多态性的有8732个SLAF标签,多态性比例为2.47%。8732个多态性SLAF标签经过多重过滤剔除,共计获得2127个有效SNP位点。3.遗传图谱构建利用Joinmap4.0软件对78个SSR多态性位点和2127个SNP位点进行遗传连锁分析,构建了一张包含78个SSR标记和2127个SNP标记的高密度遗传连锁图谱,该图谱重组长度为3195.8 c M,标记间平均距离为1.4 5c M。其中,A亚基因组包含39个SSR标记和1216个SNP标记,覆盖长度为1683.65 c M,标记间平均距离为1.34 c M;D亚基因组包含39个SSR标记和911个SNP标记,覆盖长度为1512.15 c M,标记间平均距离为1.59 c M。4.产量及纤维品质性状QTL定位在遗传连锁图的基础上,结合2019年重庆、2019年海南、2020年新疆库尔勒和新疆奎屯4个环境的产量和纤维品质性状表型数据,利用软件Map QTL6.0进行QTL检测。在4个环境中共定位到70个产量和纤维品质性状相关QTL,包括12个产量性状相关QTL,58个纤维品质性状相关QTL。其中有46个QTL在染色体A亚组能被检测到,有24个QTL在染色体D亚组能被检测到。在两个环境中均能被检测到的有7个QTL（q SIA01、q FLA01.1、q FLD13.1、q FSA07.2、q FMA01、q FMD06和q FED07）,在三个环境中均能被检测的到有3个QTL（q SIA07、q FLA07.2、q FMA07）。此外,有6个QTL簇集中分布在A01、A05、A07、A13、D06和D13染色体上。研究结果为棉花产量和纤维品质QTL的精细定位、图位克隆和候选基因鉴定奠定了基础。
余静文[5]（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》文中认为海岛棉（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。
朱丹[6]（2021）在《水稻籼粳交重组自交系群体机插秧苗相关性状的遗传分析》文中指出水稻机械化生产的瓶颈在于机械化种植,其中机插秧的关键是育秧,水稻秧苗素质好坏与机插效率、生长发育及产量息息相关。现今机插秧效率受到两方面的限制,一是来自播种密度对秧苗质量的影响,另一方面是机插过程中对秧苗根系的损伤。本研究利用籼粳交RIL群体分析机插秧苗对播种密度的响应、以及根损伤对产量和产量相关性状的影响。结果如下:1、剖析秧苗素质与播种密度的关系。钵毯秧苗比毯苗根系干重更重,更整齐,更符合机插秧要求。不同播种量之间,秧苗素质差异都达显着水平。随着播种量的增加,钵毯秧苗茎叶和根系干重变异幅度均小于毯苗。秧盘类型与播种量的交互效应不显着。另外,相同播种量下,撒播比条播的平均性状值要高,但是条播的秧苗整齐度要比撒播要高。相比撒播,条播秧苗性状随播种密度变化幅度更小,对播种密度更不敏感。播种方式与播种密度间交互作用对根长和根数都有显着影响。2、以9311和日本晴杂交后代衍生的RIL群体为材料,分析3个播种密度下秧苗性状的变化及其遗传机制差异。随播种密度的增加,亲本和RIL群体的SH和FLSL增加,而SDW和RDW减少。在3个播种密度下一共检测到37个QTL,其中有12个QTL在3个播种密度下同时检测到,同时也检测到5个QTL热点。在低密度和高密度下分别检测到两个特异QTL,qRDW1.1和qFLSL5.1。这两个QTL区间发现了多个参与植物激素信号和非生物胁迫响应的候选基因。全基因组加性效应和上位性效应结果也显示了不同播种密度下的秧苗性状遗传控制的动态变化。3、对低密度和高密度两个条件下日本晴和9311的茎叶组织和根系组织进行转录组分析。发现茎叶组织和根系组织之间的DEGs数量最多,其次是品种之间,而播种密度之间差异最小。而且9311对播种密度响应的DEGs数量少于日本晴。根系组织中响应播种密度的DEGs数量茎叶组织。茎叶组织和根系组织共同检测到4个响应的播种密度的基因,这表明水稻秧苗茎叶和根系对播种密度的响应差异。GO富集显示生物过程中的刺激反应和逆境反应是水稻秧苗对播种密度的响应主要变化。各种代谢、植物激素信号转导以及植物-病原互作这些共同的基本途径对两个品种的播种密度响应都很重要,而且在NIP与9311之间发生了变化。4、采用人工剪根处理,分析对照和剪根处理水平下产量和产量相关性状的变异、相关QTL的差异,以及加性和上位性效应的差异。结果表明,水稻根系受到剪根伤害后主要是通过影响单株有效穗数进而影响产量;剪根伤害对日本晴的影响小于9311。一共检测到16个QTL,除了 qGPP2.1和qYD2.1仅在对照下检测到,其余QTL在对照和剪根处理下同时检测到。9311和日本晴对不同性状单位点增效位点的贡献比例与其性状表现相吻合,高值亲本检测到更多的增效位点。除了抽穗期和单株有效穗数负向互作对数量占多数,其余性状均表现为正向互作对数量占优。
李保奇[7]（2020）在《基于田间表型和表型组平台图像指标解析棉花响应干旱的遗传基础》文中研究指明抗旱性是复杂的数量性状,受到遗传和环境的共同调控。棉花是一种相对耐旱的经济作物,但随着全球气候变暖及我国种植结构的变化,棉花种植区逐渐向西北部干旱地区转移,水资源短缺已成为制约棉花产量和品质的重要因素。开展棉花抗旱机制研究、克隆抗旱基因并应用于棉花育种是解决棉田缺水的有效途径。目前,棉花抗旱基因的发掘进展缓慢,虽有一些调控基因及功能基因的研究报道,但相对于玉米、水稻、小麦等粮食作物的抗旱研究仍有些滞后。由于棉花的生育期长,棉花抗旱性的评价指标一直是研究者们思考和尝试解决的难题。本研究利用陆地棉栽培种组成的自然群体,一方面在新疆大田进行控水处理,获取田间农艺性状、产量和品质等18个性状,另一方面在温室进行干旱处理,通过表型平台采集获取大量数字化表型指标,结合基因组重测序和转录组测序,运用关联分析鉴定棉花抗旱性相关重要位点和重要候选基因。主要研究结果如下:1.大田棉花抗旱性状综合研究及抗旱性状的关联分析本研究利用517份棉花种质组成的自然群体为研究对象,在新疆南北地区进行两年两点的大田控水试验,采用全生育期灌水量为对照组灌水量50%作为水分限制处理,考察了包含农艺性状、纤维品质、产量指标在内的共18个性状,分析了不同性状的广义遗传力和变异系数。根据不同性状与控水处理的关系,描绘了各性状之间的相关性网络。结果表明,群体内不同品种对干旱胁迫的响应差异明显,除铃重和纤维整齐度受水分影响不显着外,其他16个性状在对照和限水处理间表现极显着差异;一方面,50%限水处理使纤维品质降低,表现在纤维长度降低和马克隆值增加;另一个方面,50%限水处理使棉田实收籽棉产量提高8.46%,同时促进相关优良农艺性状的建成,使生育期普遍缩短、株高普遍降低,有利于集中吐絮和合理密植。研究进一步对314个棉花种质进行重测序,结合前期203份种质的重测序结果,我们共获得2564238个SNP用于全基因组关联分析（GWAS）。利用不同表型性状的抗旱系数（DRC）和综合抗旱指数（CIDT）进行关联分析,分别检测到33个和6个与水分胁迫相关的QTL,其中包含两个新的QTL热点区域。结合转录组测序和q RT-PCR,在这两个热点区域内鉴定到6个差异表达基因（DEGs）。本研究不仅为新疆棉田的节水灌溉提供了新思路,也为棉花的抗旱性改良提供了理论基础和候选基因。2.基于表型组学图像指标的关联分析解析棉花苗期响应干旱的遗传基础棉花中开展抗旱鉴定的主要方法是建立旱池、苗期水培实验或盆栽处理,相关指标的采集主要限于株高等人工可采集指标。为了获取抗旱性评价指标,我们利用表型组平台在温室对苗期干旱处理下的200份棉花种质资源进行了动态的RGB图像采集。通过人工测量和无损图像提取进行建模,分析人工采集数据与图像特征数据之间的相关性,共获取了119个基于棉花图像的数字化特征（i-traits）,包括56个形态特征,63个纹理特征。研究验证了株高、株宽、生物量等用于干旱评价的传统指标,并进一步鉴定到了能准确反映棉花苗期响应干旱的多个非人工获得性i-traits:形态特征植株密度（PD）、相对频数（RF）和纹理特征G分量熵值（ET＿G）等。通过综合各棉花形态特征的表现,我们将200个棉花种质的抗旱性分为高抗、中抗、敏感3个等级。本研究表明,表型组学技术突破了人工检测指标少、误差大及通量小的瓶颈,为棉花抗旱性研究提供了优良的技术平台。研究进一步结合基因组重测序数据,通过不同i-traits抗旱系数的GWAS,鉴定到390个与干旱相关的QTL,包括前人在棉花中报道过的抗旱相关基因Gh RD2、Gh NAC4、Gh HAT22和Gh DREB2。结合抗旱种质ZY168和敏旱种质ZY7的转录组数据,我们在一个QTL热点区间内鉴定到此前未报道的两个串联重复基因Gh DNRs（Gh＿A04G0377、Gh＿A04G0378）。病毒介导的基因沉默（VIGS）实验表明,沉默两个基因的表达使棉花植株在干旱处理下表现更抗旱,沉默植株生物量（SA）和株高显着高于对照植株、子叶脱落晚于对照植株、叶片内的可溶性糖含量高于对照植株,证明Gh DNRs是棉花抗旱的负调控因子。本研究结合表型组、基因组和转录组等多组学,不仅为棉花抗旱鉴定提出了新的方法,也为深入解析棉花抗旱机制及棉花抗旱性状的遗传改良提供了强有力的理论和技术支撑。
赵培方[8]（2020）在《机收对宿根蔗地下芽库构成及萌发的影响》文中提出机收是降低甘蔗生产成本的有效手段,然而,我国甘蔗机收率较低,机收宿根产量衰退是主要限制因素。因地形及户均面积限制,我国大部分蔗区应以小型机收为主,但目前针对小型机收相关农艺研究报道较为缺乏。地下芽库是宿根蔗产量积累的重要基础,本研究以机收对宿根蔗地下芽库构成及萌发的影响为切入点,采用收获方式（机收和人工收获）为主区,五个甘蔗品种ROC22、GT32、YZ05-51、FN39和YT93-159为副区,在大田条件下连续三年研究收获方式、品种及其交互作用对土壤紧实度、破蔸率、缺塘面积、宿根蔗地下芽库构成、萌发成苗、甘蔗产量及其构成因素等的影响,同时研究处理间地下芽库内源激素响应以及蔗茎纤维组分与破蔸率的相关性。在大田试验的基础上,采用盆栽模拟不同土壤紧实度处理对蔗芽内源激素、萌发形态和转录组差异的影响。主要研究结果如下:1.机收宿根蔗大生长期株高、成熟期株高、株高整齐度、有效茎数、蔗汁重力纯度显着低于人工收获;单茎重、蔗糖分和纤维分含量处理间无显着差异;机收处理第一、二年宿根分别较人工收获减产5.84%和15.64%;随宿根年限的增加,5个甘蔗品种两种收获模式下,甘蔗宿根力均呈降低趋势,但机收处理的宿根力明显弱于人工收获,人工和机收的宿根力分别在75.8%-101.14%和60.16%-90.43%之间;ROC22、YZ05-51和GT32机收甘蔗产量及宿根力优于另外两个品种,较适宜机收。由于收获方式及品种对成熟期株高整齐度、有效茎数存在显着的交互作用,建议在机收处理下筛选适宜机收的甘蔗品种。2.机收显着增加土壤紧实度、破蔸率和缺塘面积。第二年和第三年宿根机收破蔸率与缺塘面积显着相关。缺塘面积与机收甘蔗产量呈极显着（P<0.001）负相关,而与人工收获甘蔗产量无显着相关性。到第二年宿根时机收甘蔗产量与破蔸率呈极显着负相关（P<0.01）,而与人工收获甘蔗产量无显着相关性;随宿根年限的增加,人工和机收处理下,甘蔗地下芽库数量呈相反的变化趋势,人工收获呈增加趋势,而机收呈降低趋势;甘蔗地下芽库数量与上一季作物有效茎数呈极显着正相关,地下芽库数量及萌发率与宿根发株成苗量和甘蔗产量呈显着正相关,表明机收处理下的宿根成苗量和甘蔗产量更依赖地下芽库的萌发率;机收处理显着降低第三年宿根蔗蔸芽数量和第二年、第三年宿根地下芽库数量,显着降低三年宿根四月份和五月份苗量;GT32、YZ05-51和ROC22第三年宿根五月份苗量处理间差异不显着;宿根蔗地下芽库数量是新植蔗地下芽量的7-15倍,但缺塘导致地下芽库分布不均匀,对机收宿根蔗采取地下芽库输入的农艺措施有望缓解机收宿根蔗衰退;收获方式和品种对破蔸率、缺塘面积和宿根四月份苗量存在显着的交互作用,建议在机收条件下筛选适宜机收的甘蔗品种。3.机收处理显着增加近地端蔗茎纤维素含量,仅在第二年宿根时近地端蔗茎半纤维素和木质素含量处理间差异显着,人工收获半纤维素显着高于机收,木质素含量则显着低于机收;收获前甘蔗上部蔗茎与下部近地端20cm蔗茎纤维组分存在较大差别,近地端纤维素含量和木质素含量与机收破蔸率呈负相关,与半纤维素含量呈正相关,其中,与木质素含量的负相关性最强,两年宿根均为显着负相关,两年宿根均值的相关系数最高可达-0.939（P<0.001）,表明收获前近地端木质素含量可作为筛选机收破蔸率的间接指标进一步深入研究。4.地下芽库内源激素ZR、IAA、ABA和GA3,以及IAA/ZR和GA3/ABA比值处理及品种间均存在显着差异,且处理与品种存在极显着的交互效应,表明不同甘蔗品种在土壤紧实度胁迫下的内源激素调控机制存在显着差异。两种收获处理地下芽库内源激素间的相关性存在明显差别,ZR与ABA、IAA与IAA/ZR、ABA与IAA/ZR、IAA/ZR与GA3/ABA在人工收获处理中无显着相关性,然而,在机收处理中呈显着相关性。机收处理的地下芽库IAA和ABA含量,IAA/ZR比值与地下芽库萌发率呈显着负相关,IAA和IAA/ZR与最终发株成苗量呈极显着负相关,而人工收获处理的相关性不显着。在五个甘蔗品种中,YZ05-51土壤紧实度胁迫下地下芽库内源激素响应幅度较强。在短期土壤紧实度胁迫处理下,YZ05-51四种内源激素和两种比值的相关性中,ZR含量与ABA含量呈显着正相关,与GA3/ABA含量呈极显着负相关,ZR和ABA含量及GA3/ABA比值显着调控紧实度胁迫后2 d-6 d蔗芽长、芽宽和芽长×芽宽变化。机收配套立即消除土壤紧实度胁迫的农艺措施,将有望缓解机收对宿根蔗地下芽库萌发的影响。5.以YZ05-51三个土壤紧实度胁迫下第5 d蔗芽为研究材料,三个处理共取9个样本进行转录组测序,质控后,9个样本共获得96.63 Gb数据。通过数据分析,鉴定出7个差异表达基因聚类模块。其中随着土壤紧实度胁迫增强,有4个模块基因呈现上升趋势,而2个模块基因则呈现下降趋势。含上升趋势基因的模块命令为Cluster 1,而含下降趋势基因的模块则命名为Cluster 2。其中Cluster 1含有9,574个差异表达的unigene,而Cluster 2则含有5,141个差异表达的unigene。为了进一步探究Cluster 1和Cluster 2中差异基因间的互作关系,本试验选择了Cluster 1和Cluster 2中显着富集到Metabolism和Membrane trafficking通路中的基因进行了分析,Cluster 1中有36个基因富集到代谢通路,而Cluster 2中有11个基因富集到细胞内吞信号途径中。这些基因应为土壤紧实度胁迫下蔗芽萌发相关的候选基因,值得进一步深入研究。
李聪[9]（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》文中认为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。
刘瑞贤[10]（2018）在《陆地棉RIL群体遗传图谱构建及纤维品质性状QTL定位》文中提出棉花是世界上重要的经济作物之一,棉纤维是重要的纺织工业原料,是人们衣被和日用纺织品的主要原料。随着人们衣着水平的提高,对棉花纤维品质提出了更高的要求:如高强度纤维,多种长度与细度纤维。本研究以具有广泛适应性和增产潜力的陆地棉推广品种鲁棉研28和具有优质纤维特性的陆地棉推广品种新陆早24号作为亲本材料,构建了包含231个家系的F6:8重组自交系群体,并利用棉花80K芯片开发的SNP标记结合SSR标记进行遗传图谱的构建,采用复合区间作图法对纤维品质性状进行QTL检测,这些工作的完成将对棉花分子标记辅助选择育种、候选基因的功能研究具有重要作用。本研究采用了9环境的纤维品质性状进行数据统计分析。描述性统计分析表明,这些性状的偏斜系数的绝对值均小于1,符合正态分布,服从数量性状受微效多基因控制的特点。相关性分析显示,纤维长度与纤维强度呈显着或极显着正相关;马克隆值与纤维长度、纤维强度呈显着或极显着负相关,这说明纤维长度和纤维强度可以同步改良,纤维长度与马克隆值同步改良比较困难。利用棉花的80K芯片进行亲本及其RIL群体的基因分型,共筛选得到5202个多态性标记位点。利用9668个SSR引物进行亲本间的多态性筛选,共获得187个多态性标记用于群体的基因型检测,得到193个标记位点,筛选后得到122个SSR标记位点。利用High Map软件对5202个SNP标记和122个SSR标记位点进行连锁分析,构建了包含4851个标记位点的遗传图谱,其中有4729个SNP标记位点和122个SSR标记位点,分布于26条染色体上。该图谱总的遗传距离为2477.99 c M,标记间平均遗传距离为0.51 c M。在这些连锁群中,标记数最多的连锁群含481个标记（chr08）,标记数最少的含有19个SNP标记（chr17）。在A亚组中共3300个标记,总遗传距离为1474.63 c M,标记间的平均遗传距离为0.45 c M;D亚组中共1551个标记的总遗传距离为1003.36 c M,标记间的平均遗传距离为0.65 c M。利用Windows QTL Cartographer 2.5软件采用复合区间作图法对2013-2016年共9个环境的纤维品质数据进行QTL检测。共检测到与纤维品质相关的QTL 232个,其中至少在两个环境中能检测到的QTL共39个:7个与FL有关,10个与FS有关,15个与FM有关,3个与FU有关,4个与FE有关。通过与前人的相关研究结果比较,发现共有94个QTL与前人的研究结果一致,其余的QTL可能都是新的QTL,其中有19个是至少在两个环境中能检测到的QTL。在本研究中共有106个QTL成簇分布在20条染色体的45个QTL簇上。其中由多个稳定的QTL构成的QTL簇主要有cluster-chr07-2、cluster-chr11-3、cluster-chr13-1、cluster-chr16-3、cluster-chr19-1、cluster-chr24-3。通过比较发现有9个cluster与前人的研究结果相一致,即cluster-chr05-2、cluster-chr07-1、cluster-chr07-2、cluster-chr13-3、cluster-chr13-4、cluster-chr15-2、cluster-chr15-3、cluster-chr20-2、cluster-chr24-1,其余的可能是新的cluster。这些分布于染色体上的QTL簇,尤其是由多个稳定QTL构成的QTL簇的相关区域,对于功能基因的挖掘,分子辅助育种等具有重要意义。
二、水稻性状整齐度研究进展（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、水稻性状整齐度研究进展（论文提纲范文）
（1）棉花GhCEN基因调控根系发育的功能初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 植物根系 |
| 1.2 常见植物根系发育相关基因研究进展 |
| 1.2.1 水稻根系发育基因 |
| 1.2.2 油菜根系发育调基因 |
| 1.2.3 拟南芥根系发育基因 |
| 1.2.4 棉花根系发育基因 |
| 1.3 植物CENTRORADIALIS基因研究进展 |
| 1.3.1 PEBP基因家族 |
| 1.3.2 CEN/CEN-like基因研究进展 |
| 1.4 棉花CEN同源基因研究进展 |
| 1.5 研究目的和意义 |
| 第2章 试验材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.1.1 植物材料 |
| 2.1.2 试验药品 |
| 2.1.3 试剂的配制 |
| 2.1.4 试验主要仪器设备 |
| 2.1.5 试验使用引物 |
| 2.2 测定项目与方法 |
| 2.2.1 田间表型鉴定与纤维品质测定 |
| 2.2.2 根系形态观察及指标测量 |
| 2.2.3 室内表型鉴定 |
| 2.2.4 数据处理与分析 |
| 2.3 试验方法 |
| 2.3.1 基因组DNA的提取与检测 |
| 2.3.2 基因组RNA的提取与检测 |
| 2.3.3 cDNA合成 |
| 2.4 转基因株鉴定 |
| 2.5 CEN基因表达量测定 |
| 2.5.1 材料处理 |
| 2.5.2 qRT-PCR反应体系 |
| 2.5.3 qRT-PCR数据处理 |
| 2.6 转录组测序 |
| 2.6.1 材料处理 |
| 2.6.2 样品检测 |
| 2.6.3 测序文库构建 |
| 2.6.4 聚类和测序 |
| 2.6.5 数据分析 |
| 第3章 结果与分析 |
| 3.1 田间试验 |
| 3.1.1 田间RNAi-GhCEN转基因株鉴定 |
| 3.1.2 RNA干扰转基因材料田间表现 |
| 3.1.3 CEN基因对纤维品质的影响 |
| 3.1.4 CEN基因在主茎尖的表达量分析 |
| 3.2 室内试验 |
| 3.2.1 RNAi-GhCEN转基因株鉴定 |
| 3.2.2 幼苗根系形态指标结果分析 |
| 3.2.3 蕾期表型性状指标调查 |
| 3.2.4 GhCEN基因表达模式分析 |
| 3.3 转录组分析 |
| 3.3.1 测序数据和比对效率统计 |
| 3.3.2 样品重复相关性评估和表达量PCA分析 |
| 3.3.3 差异表达基因数目统计 |
| 3.3.4 DEGs功能注释 |
| 3.3.5 根、茎中都表达的 DEGs的 GO分析 |
| 3.3.6 根、茎中都表达的 DEGs的 KEGG富集分析 |
| 3.3.7 GhCEN基因的功能 |
| 第4章 结论与讨论 |
| 4.1 全文结论 |
| 4.1.1 表型性状鉴定 |
| 4.1.2 品质性状分析 |
| 4.1.3 转录组分析 |
| 4.2 讨论分析 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表1 农业农村部棉花品质监督检验测试中心检验报告 |
| 附表2 根、茎中都表达的 DEGS的 GO富集分析结果 |
| 附表3 根、茎中都表达的 DEGS的 KEGG富集分析结果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）陆地棉野生系阔叶棉产量和纤维品质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 棉属的分类、进化、种质资源 |
| 1.1.1 棉属的分类 |
| 1.1.2 棉属的进化 |
| 1.1.3 棉属种质资源 |
| 1.1.4 阔叶棉性状特征 |
| 1.2 遗传图谱构建和QTL定位 |
| 1.2.1 DNA分子标记 |
| 1.2.2 遗传图谱构建 |
| 1.2.3 简化基因组测序 |
| 1.2.4 SLAF-seq技术在遗传图谱中的应用 |
| 1.3 棉花QTL定位 |
| 1.3.1 QTL定位的原理及方法 |
| 1.3.2 半野生棉QTL定位研究进展 |
| 第2章 引言 |
| 2.1 研究目的与意义 |
| 2.2 技术路线 |
| 第3章 试验材料与方法 |
| 3.1 试验材料 |
| 3.2 试验器材 |
| 3.3 试验过程 |
| 3.3.1 全基因组DNA提取 |
| 3.3.2 PCR扩增体系及反应体系 |
| 3.3.3 PCR扩增产物检测 |
| 3.4 SSR标记和SLAF-seq技术 |
| 3.4.1 多态性引物筛选与群体基因型检测 |
| 3.4.2 SLAF-seq技术 |
| 3.5 遗传图谱构建及QTL定位 |
| 3.5.1 遗传图谱构建 |
| 3.5.2 棉花纤维产量和纤维品质QTL定位 |
| 第4章 结果与分析 |
| 4.1 产量和纤维品质性状分析 |
| 4.2 遗传图谱构建 |
| 4.2.1 SSR引物筛选及SLAF-seq测序 |
| 4.2.2 遗传图谱构建 |
| 4.3 产量性状QTL定位 |
| 4.3.1 子指QTL |
| 4.3.2 铃重QTL |
| 4.3.3 衣分QTL |
| 4.3.4 衣指QTL |
| 4.3.5 种子相关性状QTL |
| 4.4 纤维品质相关性状QTL定位 |
| 4.4.1 纤维上半部长度QTL |
| 4.4.2 纤维整齐度QTL |
| 4.4.3 纤维比强度QTL |
| 4.4.4 马克隆QTL |
| 4.4.5 纤维伸长率QTL |
| 4.5 产量及纤维品质性状QTL簇 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 遗传图谱作图亲本的选择及群体的类别 |
| 5.2 SLAF-seq技术的应用 |
| 5.3 稳定QTL及有利等位基因来源 |
| 5.4 产量和纤维品质性状QTL簇 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 多态性SSR标记和SNP标记 |
| 6.2 遗传图谱构建 |
| 6.3 产量和纤维品质性状QTL |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文情况 |
（3）陆地棉与野生种系尖斑棉杂交群体产量及纤维品质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 近代棉属的分类 |
| 1.1.2 现代棉属的分类 |
| 1.1.3 棉属的分类进展 |
| 1.1.4 棉属栽培种 |
| 1.2 棉花种质资源 |
| 1.2.1 野生棉种的特征性状及研究进展 |
| 1.2.2 陆地棉野生棉种系的特征性状及研究进展 |
| 1.3 遗传图谱构建 |
| 1.4 简化基因组测序技术 |
| 1.4.1 简化基因组测序技术种类及比较 |
| 1.4.2 SLAF-seq技术的原理 |
| 1.4.3 SLAF-seq测序技术的研究进展 |
| 1.5 棉花QTL定位 |
| 1.5.1 QTL定位原理 |
| 1.5.2 棉花纤维品质性状QTL定位研究进展 |
| 1.5.3 棉花产量性状QTL定位研究进展 |
| 1.5.4 陆地棉野生种系尖斑棉QTL定位研究进展 |
| 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 |
| 3.2 试验仪器与试剂 |
| 3.3 棉花DNA提取 |
| 3.3.1 DNA提取步骤 |
| 3.3.2 DNA提取试剂配制 |
| 3.4 SSR标记 |
| 3.4.1 扩增引物来源 |
| 3.4.2 PCR扩增反应体系及程序 |
| 3.4.3 扩增产物检测 |
| 3.5 SLAF-seq测序 |
| 3.5.1 SLAF-seq测序流程 |
| 3.5.2 SNP数据分析 |
| 3.6 数据分析 |
| 3.6.1 表型性状统计分析 |
| 3.6.2 群体基因型SSR标记检测 |
| 3.6.3 遗传图谱构建 |
| 3.6.4 产量和纤维品质QTL定位 |
| 第4章 结果与分析 |
| 4.1 重组自交系群体产量及纤维品质性状表现 |
| 4.2 产量和纤维品质性状的方差分析 |
| 4.3 产量和纤维品质性状的相关性分析 |
| 4.4 陆地棉高密度遗传图谱构建 |
| 4.4.1 SSR多态性引物检测群体基因型和SLAF-seq测序检测群体基因型 |
| 4.4.2 遗传图谱构建 |
| 4.5 产量和纤维品质相关的QTL检测 |
| 4.5.1 产量性状相关QTL |
| 4.5.2 纤维品质性状相关QTL |
| 4.6 QTL簇分析 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 重组自交系群体特性及亲本材料选择 |
| 5.2 SLAF-seq测序构建遗传图谱的优势 |
| 5.3 有利等位基因来源 |
| 5.4 QTL簇 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 高密度遗传图谱 |
| 6.2 产量及纤维品质性状QTL定位 |
| 6.3 QTL簇 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表的论文 |
（4）陆地棉产量和纤维品质性状QTL分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 棉属的进化与分类 |
| 1.2 棉纤维的发育 |
| 1.2.1 起始阶段 |
| 1.2.2 伸长阶段 |
| 1.2.3 次生细胞壁合成阶段 |
| 1.2.4 脱水成熟阶段 |
| 1.3 棉花纤维品质和产量的影响因素 |
| 1.3.1 棉花纤维品质研究指标 |
| 1.3.2 棉花纤维品质的影响因素 |
| 1.3.3 棉花产量构成因素 |
| 1.3.4 棉花产量的影响因素 |
| 1.4 产量和纤维品质性状的同步改良 |
| 1.5 分子标记类型与特点 |
| 1.5.1 简单重复序列多态性标记SSR及其应用 |
| 1.5.2 单核苷酸多态性标记SNP及其应用 |
| 1.6 作图群体 |
| 1.7 棉花遗传连锁图谱 |
| 1.7.1 种间遗传图谱 |
| 1.7.2 种内遗传图谱 |
| 1.8 产量和纤维品质性状QTL定位研究进展 |
| 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 |
| 3.2 实验仪器设备 |
| 3.3 DNA的提取 |
| 3.3.1 提取试剂 |
| 3.3.2 叶片的采取 |
| 3.4 SSR分子标记技术 |
| 3.4.1 PCR扩增体系和反应程序 |
| 3.4.2 PCR扩增产物的检测 |
| 3.4.3 聚丙烯酰胺凝胶电泳实验步骤 |
| 3.4.4 基因型分型的统计 |
| 3.5 SLAF-seq技术 |
| 3.6 表型分析及QTL检测 |
| 3.6.1 产量和纤维品质性状检测 |
| 3.6.2 表型性状分析 |
| 3.6.3 产量及纤维品质性状QTL定位 |
| 第4章 结果与分析 |
| 4.1 遗传图谱构建 |
| 4.1.1 SSR标记基因型分型 |
| 4.1.2 SNP标记基因型分型 |
| 4.1.3 陆地棉遗传图谱构建 |
| 4.2 RIL群体产量和纤维品质性状统计分析 |
| 4.2.1 群体产量性状表现 |
| 4.2.2 群体纤维品质性状表现 |
| 4.2.3 群体纤维品质和产量性状的相关性分析 |
| 4.2.4 群体纤维品质和产量性状的方差分析 |
| 4.3 产量和纤维品质性状QTL初步定位 |
| 4.3.1 产量性状QTL初步定位 |
| 4.3.1.1 籽指QTL分析 |
| 4.3.1.2 铃重QTL分析 |
| 4.3.1.3 衣分QTL分析 |
| 4.3.2 纤维品质性状QTL初步定位 |
| 4.3.2.1 纤维长度QTL分析 |
| 4.3.2.2 纤维整齐度QTL分析 |
| 4.3.2.3 纤维比强度QTL分析 |
| 4.3.2.4 纤维马克隆QTL分析 |
| 4.3.2.5 纤维伸长率QTL分析 |
| 4.4 产量和纤维品质性状QTL簇分析 |
| 第五章 讨论 |
| 5.1 作图亲本与群体 |
| 5.2 遗传连锁图谱 |
| 5.3 产量和纤维品质性状QTL簇分析 |
| 5.4 有利等位基因的来源 |
| 5.5 稳定QTL和共同QTL |
| 第6章 结论 |
| 6.1 重组自交系群体构建 |
| 6.2 遗传连锁图谱构建 |
| 6.3 产量和纤维品质性状QTL初步定位 |
| 6.4 稳定QTL和共同QTL |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表的论文 |
（5）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 |
（6）水稻籼粳交重组自交系群体机插秧苗相关性状的遗传分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究问题的由来 |
| 1.2 水稻机插秧技术的发展 |
| 1.3 机插秧苗素质与播种密度的关系 |
| 1.4 机插秧苗根系损伤的研究进展 |
| 1.5 水稻秧苗性状的遗传研究进展 |
| 1.6 植物对播种密度响应的分子机制 |
| 1.7 研究内容、目的与意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 播种密度和秧盘类型对秧苗素质的影响 |
| 2.1.1 试验品种与试验地点 |
| 2.1.2 实验设计 |
| 2.1.3 测定项目 |
| 2.2 播种密度和播种方式对秧苗素质的影响 |
| 2.2.1 试验品种与试验地点 |
| 2.2.2 实验设计 |
| 2.2.3 项目测定 |
| 2.3 不同播种密度下RIL群体秧苗素质的遗传分析 |
| 2.3.1 试验材料与试验地点 |
| 2.3.2 苗期实验设计 |
| 2.3.3 苗期性状考察 |
| 2.3.4 统计分析 |
| 2.3.5 差异表达基因鉴定 |
| 2.3.6 差异表达基因功能富集分析 |
| 2.4 剪根处理模拟机插根系损伤研究 |
| 2.4.1 试验材料与试验地点 |
| 2.4.2 实验设计 |
| 2.4.3 项目测定 |
| 2.4.4 统计分析 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 播种密度和秧盘类型对秧苗素质的影响 |
| 3.2 播种密度和播种方式对秧苗素质的影响 |
| 3.3 不同播种密度下RIL群体秧苗素质的遗传分析 |
| 3.3.1 亲本和RIL群体秧苗性状表现 |
| 3.3.2 不同播种密度下苗期性状的QTL比较分析 |
| 3.3.3 全基因组加性效应和上位性效应分布 |
| 3.3.4 主成分分析以及最优家系筛选 |
| 3.4 不同播种密度下转录组比较分析 |
| 3.4.1 日本晴和9311秧苗响应播种密度的差异 |
| 3.4.2 RNA-Seq数据质量和组装 |
| 3.4.3 响应播种密度的差异表达基因 |
| 3.4.4 GO分析与KEGG聚类 |
| 3.5 不同播种密度下RIL群体秧苗素质的遗传分析 |
| 3.5.1 剪根处理对产量以及产量相关性状的影响 |
| 3.5.2 剪根处理和对照的QTL比较分析 |
| 3.5.3 剪根处理和对照的加性效应和上位性效应分析 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 播种密度对秧苗素质的影响 |
| 4.2 不同播种密度下的秧苗性状遗传分析 |
| 4.3 剪根处理对产量和产量相关性状的影响 |
| 第五章 研究结论、创新点和展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于田间表型和表型组平台图像指标解析棉花响应干旱的遗传基础（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究问题的由来 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 植物抗旱性鉴定的主要指标 |
| 1.2.1.1 抗旱性鉴定的形态指标 |
| 1.2.1.2 抗旱性鉴定的生理生化指标 |
| 1.2.1.3 综合指标 |
| 1.2.2 关联分析及其在植物抗旱中的应用 |
| 1.2.2.1 关联分析概念及其优势 |
| 1.2.2.2 关联分析理论基础:连锁不平衡 |
| 1.2.2.3 关联分析在粮食作物抗旱中的研究进展 |
| 1.2.2.4 关联分析在棉花抗旱中的研究进展 |
| 1.2.3 植物表型组学的发展和应用 |
| 1.2.3.1 表型组学的概念及优势 |
| 1.2.3.2 植物表型组学的研究策略 |
| 1.2.3.3 国外表型平台及国际组织的发展 |
| 1.2.3.4 我国植物表型平台的发展及应用 |
| 1.2.3.5 植物表型组学解析遗传基础的研究进展与趋势 |
| 1.3 本研究的目的和意义 |
| 第二章 田间棉花的多指标综合性抗旱研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验设计与干旱处理 |
| 2.1.2 性状考察 |
| 2.1.3 遗传力分析和方差分析 |
| 2.1.4 抗旱系数与综合抗旱指数 |
| 2.1.5 材料重测序及数据分析 |
| 2.1.6 全基因组关联分析及干旱相关(DR)候选基因鉴定 |
| 2.1.7 qRT-PCR验证候选基因 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 表型变异结果分析 |
| 2.2.2 正常给水条件下性状之间的相关性分析 |
| 2.2.3 不同灌水条件下棉花产量、纤维品质及相关性状表现 |
| 2.2.4 基因型数据分析和变异鉴定 |
| 2.2.5 群体结构和主成分分析 |
| 2.2.6 全基因组关联分析和DR位点鉴定 |
| 2.2.7 转录组分析和q RT-PCR检测DR候选基因 |
| 2.3 讨论与结论 |
| 2.3.1 限制给水影响棉花的发育和形态发生 |
| 2.3.2 限制给水影响棉花籽棉产量 |
| 2.3.3 全基因组关联分析有助于棉花DR基因的发掘 |
| 2.3.4 结论 |
| 第三章 表型组学与基因组学联合解析棉花苗期响应干旱的遗传基础 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 试验设计和干旱处理 |
| 3.1.3 图像数据收集及数字化特征(i-traits)提取 |
| 3.1.3.1 颜色分量提取 |
| 3.1.3.2 i-traits的定义 |
| 3.1.4 i-traits表型数据分析 |
| 3.1.5 材料重测序及全基因组关联分析 |
| 3.1.6 转录组测序 |
| 3.1.7 差异表达基因分析 |
| 3.1.8 病毒介导的基因沉默(VIGS)实验 |
| 3.1.9 VIGS材料的干旱处理及表型考察 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 高通量自动表型平台测定棉花表型数据 |
| 3.2.2 干旱条件下的i-traits变异 |
| 3.2.3 新型的i-traits抗旱指标 |
| 3.2.4 基因型数据分析 |
| 3.2.5 群体结构和主成分分析 |
| 3.2.6 全基因组关联分析和DR位点鉴定 |
| 3.2.7 干旱负调控基因Gh DNRs的鉴定 |
| 3.3 讨论与结论 |
| 3.3.1 表型组学可以为棉花抗旱研究提供新型表型指标 |
| 3.3.2 表型组学结合GWAS有利于鉴定DR基因 |
| 3.3.3 植物表型组学研究展望 |
| 3.3.4 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 I |
| 附录 II |
| 一、攻读学位期间已发表论文 |
| 二、参加国际会议 |
| 致谢 |
（8）机收对宿根蔗地下芽库构成及萌发的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 英文缩略表 |
| 1 前言 |
| 1.1 机收对蔗糖产业发展的重要意义及小型机收研究进展 |
| 1.1.1 机收对蔗糖产业发展的意义 |
| 1.1.2 小型机收甘蔗研究进展 |
| 1.2 机收对甘蔗产量的影响 |
| 1.2.1 机收导致宿根蔗减产 |
| 1.2.2 机收破蔸率 |
| 1.3 机收农机农艺融合 |
| 1.3.1 机收农机农艺研究进展 |
| 1.3.2 适宜机收品种选育 |
| 1.4 土壤紧实度对植物的胁迫 |
| 1.4.1 土壤紧实度增加对植物的影响 |
| 1.4.2 机收土壤压实对甘蔗的影响 |
| 1.5 地下芽库研究进展 |
| 1.5.1 地下芽库概念 |
| 1.5.2 影响蔗芽萌发的因素 |
| 1.6 内源激素对逆境的响应 |
| 1.6.1 植物ZR、IAA和 IAA/ZR对逆境的响应 |
| 1.6.2 植物GA3、ABA和 GA3/ABA对逆境的响应 |
| 1.7 转录组技术及其在逆境胁迫的应用 |
| 1.7.1 转录组技术 |
| 1.7.2 甘蔗抗逆转录组分析 |
| 1.8 研究目的意义 |
| 1.9 研究技术路线 |
| 2 机收对宿根蔗产量及其构成因子的影响 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 田间试验概况 |
| 2.1.2 收获处理 |
| 2.1.3 数据收集 |
| 2.1.4 数据统计分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 机收对甘蔗株高及整齐度的影响 |
| 2.2.2 机收对宿根蔗产量的影响 |
| 2.2.3 机收对甘蔗宿根力的影响 |
| 2.2.4 机收对宿根蔗产量构成因素的影响 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 机收显着影响宿根蔗株高及整齐度 |
| 2.3.2 机收导致甘蔗显着减产并降低宿根力 |
| 2.3.3 机收对宿根蔗产量构成因素的影响 |
| 2.4 小结 |
| 3 机收对宿根蔗发株基础的影响 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 田间试验概况 |
| 3.1.2 收获处理 |
| 3.1.3 数据收集 |
| 3.1.4 数据统计分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 机收对宿根蔗成苗基础的影响 |
| 3.2.2 机收对不同品种地下芽库构成的影响 |
| 3.2.3 机收对宿根蔗地下芽库萌发的影响 |
| 3.2.4 地下芽库与宿根蔗发株成苗和产量的相关性分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 机收对地下芽库数量的影响 |
| 3.3.2 机收对地下芽库萌发率和成苗量的影响 |
| 3.3.3 收获方式及品种交互作用对适宜机收品种选育的影响 |
| 3.4 小结 |
| 4 收获前蔗茎纤维组分与机收破蔸率的相关性 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 田间试验概况 |
| 4.1.2 收获处理 |
| 4.1.3 数据收集 |
| 4.1.4 数据统计分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 机收对不同部位蔗茎纤维组分的影响 |
| 4.2.2 品种间近地端蔗茎纤维组分含量差异分析 |
| 4.2.3 近地端蔗茎纤维组分与机收破蔸率的相关性分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 5 土壤紧实度胁迫对蔗芽萌发及内源激素含量的影响 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 田间试验 |
| 5.1.2 土壤紧实度胁迫下蔗芽成苗指标差异比较 |
| 5.1.3 短期紧实度胁迫下YZ05-51的蔗芽萌发形态及生理特性 |
| 5.1.4 数据分析 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 机收对不同品种地下芽库内源激素含量的影响 |
| 5.2.2 土壤紧实度胁迫下的蔗芽萌发响应 |
| 5.2.3 土壤紧实度胁迫下YZ05-51蔗芽萌发的形态差异及生理特征 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 紧实度胁迫下蔗芽内源激素变化 |
| 5.3.2 紧实度胁迫下内源激素对蔗芽萌发的调控 |
| 5.3.3 紧实度胁迫下蔗芽萌发特性 |
| 5.4 小结 |
| 6 土壤紧实度胁迫下蔗芽萌发的RNA-seq分析 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 试验材料 |
| 6.1.2 主要仪器和试剂 |
| 6.1.3 试验方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 蔗芽RNA提取及质量分析 |
| 6.2.2 测序结果统计 |
| 6.2.3 Unigene组装及注释分析 |
| 6.2.4 差异表达基因鉴定 |
| 6.2.5 土壤紧实度胁迫下蔗芽生长的关键基因鉴定 |
| 6.2.6 关键基因荧光定量q RT-PCR检测 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（9）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 |
（10）陆地棉RIL群体遗传图谱构建及纤维品质性状QTL定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词对照表 |
| 第1章 前言 |
| 1.1 DNA分子标记的类型及特点 |
| 1.2 QTL定位作图的群体类型 |
| 1.3 QTL作图的方法 |
| 1.4 基因芯片 |
| 1.5 棉花数量性状QTL定位的研究进展 |
| 1.6 本研究的目的意义 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 田间试验 |
| 2.3 棉花基因组DNA的提取 |
| 2.4 SSR标记分析 |
| 2.5 SNP标记的开发 |
| 2.6 数据分析 |
| 第3章 结果与分析 |
| 3.1 纤维品质性状的表现分析 |
| 3.2 遗传图谱构建及图谱共线性分析 |
| 3.3 纤维品质性状的QTL定位 |
| 3.4 QTL成簇分布 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 群体构建中亲本的选择 |
| 4.2 SNP标记的来源及特点 |
| 4.3 遗传图谱构建 |
| 4.4 增效基因的来源 |
| 4.5 新检测到的QTL |
| 4.6 QTL成簇分布 |
| 第5章 全文结论 |
| 5.1 多态性标记的筛选 |
| 5.2 遗传图谱构建 |
| 5.3 QTL定位 |
| 5.4 QTL成簇分布 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、水稻性状整齐度研究进展（论文参考文献）
- [1]棉花GhCEN基因调控根系发育的功能初步研究[D]. 刘春艳. 塔里木大学, 2021
- [2]陆地棉野生系阔叶棉产量和纤维品质QTL有利等位基因鉴定[D]. 张潇. 西南大学, 2021(01)
- [3]陆地棉与野生种系尖斑棉杂交群体产量及纤维品质QTL定位[D]. 马君睿. 西南大学, 2021(01)
- [4]陆地棉产量和纤维品质性状QTL分析[D]. 欧云灿. 西南大学, 2021(01)
- [5]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)
- [6]水稻籼粳交重组自交系群体机插秧苗相关性状的遗传分析[D]. 朱丹. 中国农业科学院, 2021
- [7]基于田间表型和表型组平台图像指标解析棉花响应干旱的遗传基础[D]. 李保奇. 华中农业大学, 2020
- [8]机收对宿根蔗地下芽库构成及萌发的影响[D]. 赵培方. 广西大学, 2020
- [9]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)
- [10]陆地棉RIL群体遗传图谱构建及纤维品质性状QTL定位[D]. 刘瑞贤. 新疆农业大学, 2018(05)