导读:本文包含了形态学标记论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:形态学,标记,多样性,自交系,晒烟,表型,甘薯。
形态学标记论文文献综述
许文婷,吕长平,陈梦洁,孙田娇,陈海霞[1]（2019）在《基于形态学标记的部分湖南本土牡丹资源聚类分析》一文中研究指出对9份湖南本土牡丹资源的28个主要性状进行形态学观测,通过R型聚类分析、Q型聚类分析与主成分分析探讨其品种数量分类的标准和亲缘关系。R型聚类分析的结果得出花冠横径与花冠纵径、心皮数量、花朵高度相关系数均>0.9,花瓣数量与花梗长(r=0.986)、瓣端形状与雄蕊花丝颜色(r=0.934)、外花瓣轮数与花色(r=0.933),因此Q型聚类中不考虑花冠纵径、心皮数量和花朵高度等6个性状。主成分分析结果表明,瓣数量、花瓣大小、花冠横径等9个性状的贡献率较大。Q型聚类分析结果表明,根据各个主要性状的遗传差异将9份湖南本土牡丹资源分成两大类:第一大类为凤优4号、凤丹白、凤丹粉、杨山牡丹、宝庆红、凤优2号;第二大类为凤优1号、凤优3号、凤优5号。综上,可为湖南本土牡丹品种分类和亲缘关系分析提供参考。(本文来源于《江苏农业科学》期刊2019年08期）
刘亚婷,罗英,曾仁杰,钟金仙,曾慧芳[2]（2017）在《黄瓜种质资源形态学标记和SRAP标记的遗传多样性分析》一文中研究指出旨在探索黄瓜种质资源的遗传多样性,为今后黄瓜选育优良品种提供可靠依据。以48份黄瓜种质资源为材料,用DPS软件对各品种的13个表型性状进行聚类分析,同时利用SRAP分子标记对其进行遗传多样性研究。结果表明:根据果实性状等形态学标记聚类分析得出,在阈值75.0处,可以将48份黄瓜种质资源分成5大类群。利用UPGMA法对SRAP分子标记结果聚类分析发现,黄瓜种质间的遗传相似系数在0.52~0.93之间,在遗传相似系数为0.64处,可以将其分成5大类群,形态学标记和SRAP分子标记的聚类结果存在较大差异。由此可见,SRAP分子标记较形态学标记能更好地分析品种间亲缘关系的远近,对黄瓜遗传多样性研究更具指导意义。(本文来源于《中国农学通报》期刊2017年18期）
吴金平,矫振彪,郭凤领,陈磊夫,曾凡顺[3]（2017）在《基于形态学标记的山药种质资源遗传多样性研究》一文中研究指出对收集的66份山药种质资源的19个农艺性状进行调查,通过遗传多样性分析、聚类分析与主成分分析,探讨其遗传多样性、亲缘关系及分类特征。结果表明,在15个质量性状中,遗传多样性指数最高的是叶片缺裂(1.18),其次是地下块茎形状(1.17)。叶脉数频率分布最高(92.65%),其次为叶先端渐尖(89.71%)。根据各农艺性状的遗传差异,可将66份淮山药种质聚为二大类群;第Ⅰ类群种质均为薯蓣,第Ⅱ类群种质为参薯。主成分分析结果表明,前5个主成分累计贡献率达76.496%,第一主成分反映高产株型综合因子,第二主成分反映山药抗病性因子,第叁和第四主成分反应山药地下块茎形状因子,第五主成分反映地下块茎颜色。通过以上研究,为山药品种选育及生产利用提供参考。(本文来源于《中国野生植物资源》期刊2017年01期）
柴华[4]（2017）在《基于形态学标记青贮玉米自交系的聚类分析》一文中研究指出以我国标准玉米自交系为参考对照,利用形态学标记法对自主选育的青贮玉米自交系株高、穗位、茎粗、雄穗分枝、穗重、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、百粒重等10个农艺性状进行调查研究,通过聚类分析将36份青贮玉米自交系划分为5大类,为今后选配优良的青贮玉米杂交组合、培育新品种提供科学参考。(本文来源于《现代畜牧科技》期刊2017年02期）
曹辉[5]（2016）在《基于形态学标记和SSR标记的荷花品种遗传多样性分析》一文中研究指出荷花(Nelumbo nucifera Gaertn.)为莲科(Nelumbonaceae)莲属(Nelumbo)的多年生水生草本植物,是中国十大传统名花之一。作为最早的被子植物之一,荷花经历了冰川时期,如今仅存有两个种:中国莲(N.nucifera)和美国莲(N.lutea.Pers.)。中国是荷花的世界分布中心,也是其栽培中心。据统计,目前中国的荷花品种数多达1000份。为了了解中国荷花品种的遗传信息,本试验应用形态学标记和SSR标记两种方法,对来自中国荷花研究中心荷花种质资源圃的319个荷花品种进行遗传多样性的分析,旨在更好地对我国荷花种质资源进行分类、贮存和利用。主要研究结果如下:(1)对319个荷花材料11个表型性状进行数据调查分析,结果显示:“花瓣数”的变异系数最大为69%,株型相关性状变异系数都在20%左右;表型性状之间的相关系数在0.395~0.979之间,株型相关性状之间呈极显着相关关系;以欧氏距离及非加权配对算术平均法(UPGMA)对供试样品进行聚类,在遗传距离为5.4时,将319份材料分成了五个组,在遗传距离为4.1时,又将第Ⅰ组分为四个亚组。(2)从200对SSR引物中筛选出93对多态引物对供试样品进行SSR-PCR扩增,共检测出350个观测等位基因,毎个位点观测等位基因数(Na)为2~9个,平均每个位点3.76个;有效等位基因数(Ne)在1.1297~6.0288之间,平均2.227;Shannon’s信息指数(I)在0.2301~1.8708之间,平均0.8717;观测杂合度(Ho)在0.047~0.6583之间,平均0.3892;期望杂合度(He)在0.115~0.8363之间,平均0.5109;基因多样性指数(H)在0.1148~0.8350之间,平均0.5101;多态性信息含量(PIC)在0.1082~0.8139,平均0.4367。(3)使用NTSYS-pc2.10e软件对SSR标记数据进行分析,结果表明:品种间遗传相似系数绝大部分处在0.422~0.997之间;采用非加权配对算术平均法(UPGMA)聚类结果表明,在相似系数为0.67时,319个材料被分成3个组,其中第Ⅰ组包括了295个样品;在阈值为0.72时,第Ⅰ组又分成了7个亚组。(4)形态学标记的结果和SSR标记的结果具有一定程度上的相符性,且都能反映出荷花丰富的遗传多样性,均适用于荷花遗传多样性的研究。(本文来源于《华中农业大学》期刊2016-06-01）
杨新笋[6]（2016）在《基于SSR、SNP和形态学标记的甘薯种质资源遗传多样性研究》一文中研究指出由于甘薯基因组信息的缺乏,有关甘薯SSR分子标记开发和应用的报道极少,有关甘薯SNP标记的开发和利用尚未见报道。本研究用SSR、SNP和形态学标记分析了甘薯种质资源的遗传多样性,获得的主要结果如下：1.从70对SSR引物中筛选出30对多态性好的SSR引物,对380份甘薯种质资源进行扩增,共扩增出122个等位基因位点,每对引物扩增出的等位基因位点数为1～9,平均为4.07。基于122个等位基因位点,将380份甘薯种质资源划分为3个群体,即群体1、群体2和群体3,不能将供试品种按照地理来源区分开来,系统聚类分析与群体结构分析结果一致。系统聚类分析结果表明,地方品种间的平均遗传距离>育成品种与地方品种间的平均遗传距离>育成品种间的平均遗传距离。遗传多样性分析结果表明,群体1内种质资源间的遗传多样性指数为0-0.39,多态信息含量(PIC)为0-0.31；群体2的遗传多样性指数为0-0.40,多态信息含量为0-0.31；群体3的遗传多样性指数为0-0.49,多态信息含量为0-0.37。AMOVA分析结果表明,在380份甘薯种质资源的分子变异中,16.47%(P<0.001)来源于群体间,83.53%(P<0.001)来源于群体内。2.首次基于SLAF-seq技术,用300份甘薯种质资源开发SNP标记,共开发出13744个多态性SNP位点,由不同种质资源开发的等位基因位点数为1-122,平均为48.39。群体结构分析将300份甘薯种质资源划分为9个群体,育成品种与地方品种呈现明显分群。系统聚类分析结果表明,育成品种与地方品种间的平均遗传距离>地方品种间的平均遗传距离>育成品种间的平均遗传距离。不同来源地内品种间的遗传多样性指数变化范围不同,最大者为广东的0.03-0.90；多数来源地内品种间的PIC变化范围为0.05-0.50。AMOVA分析结果表明,在300份甘薯种质资源的分子变异中,0.05%(P<0.001)来源于群体间,0.56%(P<0.001)来源于群体内品种间,99.39%来源于不同品种间。3.用顶叶形、顶叶缺刻型、顶叶齿形、顶叶色、叶形、叶缺刻型、叶齿形、叶色、脉基色、柄基色、叶柄主色、茎色、叶脉色、叶侧脉色、产量、烘干率16个性状,对123份甘薯种质资源进行表型变异分析,结果表明,除顶叶色、叶色、叶脉色和叶柄主色外,其它性状均存在较丰富的变异。Person相关性分析表明,不同性状之间存在不同程度的相关性,脉基色与叶脉色相关性最高(-0.848),脉基色与柄基色相关性其次(r=0.832),叶侧脉色与其它性状未表现出相关性。主成分分析表明,5个主成分能解释66.05%的表型变异。用5个主成分对123份资源进行系统聚类分析,将这些资源划分为3个群体,不能将供试品种按照地理来源区分开来。4.比较3种标记的群体结构分析、系统聚类分析以及遗传多样性分析结果,3种标记检测效率为：SNP标记>SSR标记>形态学标记。(本文来源于《中国农业大学》期刊2016-05-01）
林剑远,马凌飞,周运杭[7]（2016）在《基于改进形态学标记分水岭算法的高分辨率遥感影像违章建筑识别研究》一文中研究指出违章建筑的自动识别技术对于建设房产管理部门实时动态掌握房屋建设状态和执法检察具有重要意义。本文在传统分水岭算法的基础上提出改进的形态学标记分水岭算法用于建筑物图斑提取,并结合房屋产权数据作违章建筑识别。该算法基于形态学标记方法,通过设置合理的阈值和高斯滤波将梯度影像划分出标记区域和未标记区域,提高图像分割能力。实验以江苏省扬州市的GF-1卫星影像为数据源,分别利用传统分水岭算法和改进形态学标记分水岭算法对图像建筑物提取。结果显示改进后算法有效避免了图像过分割现象,提取出的目标地物边缘轮廓具有较好的几何特性,表明改进后的算法对高分辨遥感影像具有一定的实用价值。(本文来源于《建设科技》期刊2016年04期）
王慧颖,王曼,朴世领,金爱兰,陈爽[8]（2015）在《晒烟种质资源形态学标记及SSR标记的多样性分析》一文中研究指出以吉林省常见的23份晒烟和2份烤烟为试材,利用形态学标记和SSR分子标记两种方法进行遗传距离的研究,并将所得的遗传距离进行相关性分析。结果表明,晒烟材料的形态学欧氏距离在1.11~8.29之间,欧氏距离较小,说明各晒烟品种间遗传基础狭窄。通过SSR标记法,得到各晒烟材料间的遗传背景较相似,遗传相似系数为0.51~0.98,相似性较大,说明亲缘关系较近。两种方法的聚类分析结果基本一致。利用SPSS软件对形态学欧氏距离与SSR遗传相似系数进行了相关性分析,结果呈极显着负相关,相关系数为r=-0.383。由此可见,分子标记能反映烟草品种间的遗传变异,通过这种简便快捷的标记方法,能够提高烟草育种效率。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2015年23期）
王慧颖[9]（2015）在《烟草种质资源形态学标记与SSR分子标记遗传多样性研究》一文中研究指出为了提高育种效率,有目的的进行品种改良,探索种质遗传多样性,本试验选取25个烟草品种,采用形态学标记和SSR分子标记技术,对供试材料的遗传多样性进行分析,并探究二者的相关性,并得出以下结论：利用形态学标记方法对25份烟草材料的形态学欧式距离进行分析,其中23份供试烤烟间的欧氏距离为0.638-6.006,当欧氏距离取值为25时,可以明显的将他们区分成两大类,即Ⅰ1晒烟和Ⅰ2烤烟,当欧氏距离取值为20时,可将所有的烤烟系列(Ⅰ2)进一步分成两组(Ⅱ1、Ⅱ2)。第一组(Ⅱ1)包括：408,龙江935,82-3041,中烟90,龙江911,中烟98,吉烟10号,Val16, SpeightG-28,P3,中烟100,吉烟9号,云烟97,中烟15,Coker139和CV87,第二组包括其他的7份烤烟品种,总体来看,供试烤烟品种间的遗传距离狭窄,亲缘关系较近。本实验通过对92对分布于24个连锁群的SSR标记引物筛选出能稳定扩增并且多态性明显的10对引物。10对引物共扩增出48条谱带,多态性条带39条,扩增比例为81%。其中有9条是所有品种共有的条带,这在一定程度上揭示了各烟草种质间的同源性。利用SSR-PCR分子标记对25份烟草进行遗传距离分析,烤烟的遗传相似系数为平均值为0.907,介于0.579-0.997之间,说明烤烟品种间的遗传相似性高,亲缘关系较近,2份晒烟材料与23份烤烟材料的遗传距离相对较远,平均值为0.505。第一组(Ⅱ1)遗传相似系数介于0.954-0.997,包括12个品种,即RG17、 Speight G-80、大毛柳、Coker319、V2、龙江851、Val16、P3、中烟100、Speight G-28、CV87。第二组(Ⅱ2)遗传相似系数为0.993-0.748,组内包括其他11个烤烟品种。本文探究了SSR-PCR遗传距离与形态学欧氏距离相关程度,利用SPSS软件对SSR遗传距离与形态学欧氏距离进行了相关性分析,结果显示相关系数r=0.335,成显着正相关。此结果说明了两种标记结果的可靠性,也再次论证了供试品种亲缘关系近的事实。(本文来源于《延边大学》期刊2015-06-01）
吴军,冯云[10]（2015）在《基于多尺度形态学标记的分水岭算法》一文中研究指出为了解决传统分水岭的过分割问题,提高图像分割的准确性,本文提出一种多尺度形态学标记的分水岭算法。首先利用H-minima变换对中值滤波后的梯度图像进行初始标记;然后利用不同尺寸的结构元素分别进行梯度图像闭重构,对闭重构后的各梯度图像与梯度图像求差,得到标记图像,将各尺度下的区域标记点求并集,并作为新的标记图像,获得最终的标记;最后对修改后的梯度图像进行分水岭分割。实验结果表明,该方法能有效的解决过分割问题,边界定位准确。(本文来源于《科技广场》期刊2015年03期）
形态学标记论文开题报告
（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：
旨在探索黄瓜种质资源的遗传多样性,为今后黄瓜选育优良品种提供可靠依据。以48份黄瓜种质资源为材料,用DPS软件对各品种的13个表型性状进行聚类分析,同时利用SRAP分子标记对其进行遗传多样性研究。结果表明:根据果实性状等形态学标记聚类分析得出,在阈值75.0处,可以将48份黄瓜种质资源分成5大类群。利用UPGMA法对SRAP分子标记结果聚类分析发现,黄瓜种质间的遗传相似系数在0.52~0.93之间,在遗传相似系数为0.64处,可以将其分成5大类群,形态学标记和SRAP分子标记的聚类结果存在较大差异。由此可见,SRAP分子标记较形态学标记能更好地分析品种间亲缘关系的远近,对黄瓜遗传多样性研究更具指导意义。
（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。
形态学标记论文参考文献
[1].许文婷,吕长平,陈梦洁,孙田娇,陈海霞.基于形态学标记的部分湖南本土牡丹资源聚类分析[J].江苏农业科学.2019
[2].刘亚婷,罗英,曾仁杰,钟金仙,曾慧芳.黄瓜种质资源形态学标记和SRAP标记的遗传多样性分析[J].中国农学通报.2017
[3].吴金平,矫振彪,郭凤领,陈磊夫,曾凡顺.基于形态学标记的山药种质资源遗传多样性研究[J].中国野生植物资源.2017
[4].柴华.基于形态学标记青贮玉米自交系的聚类分析[J].现代畜牧科技.2017
[5].曹辉.基于形态学标记和SSR标记的荷花品种遗传多样性分析[D].华中农业大学.2016
[6].杨新笋.基于SSR、SNP和形态学标记的甘薯种质资源遗传多样性研究[D].中国农业大学.2016
[7].林剑远,马凌飞,周运杭.基于改进形态学标记分水岭算法的高分辨率遥感影像违章建筑识别研究[J].建设科技.2016
[8].王慧颖,王曼,朴世领,金爱兰,陈爽.晒烟种质资源形态学标记及SSR标记的多样性分析[J].湖北农业科学.2015
[9].王慧颖.烟草种质资源形态学标记与SSR分子标记遗传多样性研究[D].延边大学.2015
[10].吴军,冯云.基于多尺度形态学标记的分水岭算法[J].科技广场.2015
论文知识图
