导读:本文包含了遗传图谱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:图谱,小麦,甘蓝,性状,油菜,瓜蔓,基因。
遗传图谱论文文献综述
崔德周,李永波,樊庆琦,隋新霞,黄承彦[1]（2019）在《基于90K芯片SNP标记的小麦遗传图谱构建及抗纹枯病QTL定位》一文中研究指出为挖掘定位小麦抗纹枯病QTL,以莱州953×山农辐63的F_(2:3)为做图群体,用Illumina Wheat 90K芯片检测F2单株的基因型,并用QTL IciMapping4.1软件绘制该群体的遗传连锁图谱;在自然发病条件下,鉴定分离群体的抗、感表型,利用QTL IciMapping 4.1进行抗纹枯病QTL定位分析。结果表明,构建的小麦遗传连锁图谱包含21个连锁群,覆盖了小麦的21条染色体,图谱总长度5528.12 cM,平均间距5.25cM;共检测到6个分布于小麦1A、1B、2A、3A、7A和7D染色体上的加性QTL位点,单个QTL的贡献率为3.24%-10.37%。该结果为小麦抗纹枯病QTL精细定位与相关基因克隆奠定了基础,也为小麦抗纹枯病分子标记辅助选择育种提供理论依据。(本文来源于《科技创新与绿色生产——2019年山东省作物学会学术年会论文集》期刊2019-11-29）
赵春杰,李慧慧,刘德梅,兰彩霞[2]（2019）在《基于GBS、DArT-array和SSR标记构建普通小麦高密度遗传图谱》一文中研究指出以印度小麦品种Sujata与澳大利亚小麦品系Avocet杂交获得148个家系的重组自交系群体为材料,利用6 397对基于二代测序技术的GBS标记、705对DArT-array标记和164对SSR标记构建普通小麦高密度遗传图谱。结果显示:该图谱覆盖小麦的21条染色体,分为25个连锁群,总长度6 104.4 cM,标记间平均距离为0.84 cM。本研究构建的高密度连锁图为后续QTL定位、图位克隆和分子标记辅助选择等研究奠定基础。(本文来源于《华中农业大学学报》期刊2019年06期）
王赛,王宇宇,王石磊,徐梦真,邹欢[3]（2019）在《基于SNP遗传图谱定位玉米雄穗分枝数和主轴长QTLs》一文中研究指出以玉米雄穗分枝数差异显着的自交系豫086(分枝数多)和豫M 1-7(分枝数少)杂交获得F_1,通过单粒传法获得含177个株系的F_7 RIL群体。以玉米10 kb SNP芯片进行RIL群体基因分型,构建高密度遗传图谱,并利用QTL Cartographer 2.5对郑州和海南2个环境下玉米雄穗分支数(Tassel branch number,TBN)和玉米雄穗主轴长(Total tassel length,TTL)进行QTL分析。结果表明,构建的高密度遗传图谱覆盖玉米10条染色体,包含1 792个簇,覆盖基因组长度为2 109.45 cM,相邻簇之间平均距离为1.18 cM。在此图谱基础上采用复合区间作图法,在2个环境下共检测到了24个雄穗相关性状QTLs。其中7个与TBN相关QTL分布于第3, 8和10条染色体上,单个QTL的表型变异范围是6.74%～13.88%;其余17个为与TTL相关QTL,位于第1,3,5,6,8和9染色体上,单个QTL位点可解释5.59%～18.66%的表型变异。在2个环境下检测到了一个相同的TTL相关QTL位点(qTTL1-2)和2个既控制TBN又控制TTL的QTL位点(qTBN8郑州,qTTL8郑州;qTBN8-3海南,qTTL8海南)。(本文来源于《河南农业大学学报》期刊2019年05期）
叶桑,崔翠,郜欢欢,雷维,王刘艳[4]（2019）在《基于SNP遗传图谱对甘蓝型油菜部分脂肪酸组成性状的QTL定位》一文中研究指出【目的】菜籽油在烹饪、食品加工及工业生产中广泛应用,因此,根据生产需要改善菜籽油脂肪酸组分是油菜育种的重要目标。通过对2种环境下甘蓝型油菜主要脂肪酸组成进行QTL定位分析,寻找甘蓝型油菜脂肪酸组分的QTL及影响本群体脂肪酸组分的候选基因。【方法】以人工合成甘蓝型油菜10D130和甘蓝型油菜常规品种中双11构建高世代重组自交系(RIL)为研究材料,分别于2016—2017年和2017—2018年2个年度在重庆市北碚区2个不同的环境中设置田间试验,收获自交种子,采用气相色谱法3次重复对种子的脂肪酸组分进行分析。利用油菜6K SNP芯片对该RIL群体进行基因分型,DNA样品预处理及芯片处理严格按照Illumina Inc公司Infinium HD Assay Ultra操作说明进行。取最小阈值LOD 2.0利用JoinMap4.0软件构建高密度遗传连锁图谱。通过QTL IciMapping V4.1完备区间作图法对油菜主要脂肪酸组成进行QTL定位。【结果】2种环境中,两亲本各性状间差异及RIL群体各性状在株系间差异均达到显着或极显着水平,且6种脂肪酸含量在2个环境中均表现为连续分布,适合进行QTL检测。构建用于QTL定位的遗传图谱包含1 897个多态性SNP标记,覆盖甘蓝型油菜基因组3 214.19 cM,平均图距1.69 cM。利用此图谱,在2个环境共检测到位于8条染色体上的23个控制脂肪酸组分QTL位点,与硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、廿碳烯酸和芥酸含量相关的QTL位点分别为6、3、4、5、2和3个,其中在A05、A08和C03染色体上发现多种脂肪酸含量的QTL"富集区"。在A05染色体上检测到亚油酸和亚麻酸含量重迭的主效QTL,亚油酸与亚麻酸表现加性效应相同;在A08和C03上都检测到油酸、廿碳烯酸和芥酸含量重迭的主效QTL,油酸与廿碳烯酸及芥酸表现加性效应相反。与拟南芥脂肪酸代谢基因进行同源性比对分析,在17个QTL置信区间内筛选到22个候选基因,主要通过编码脂肪酸去饱和酶、全羧化酶合酶、碳链延长酶和参与酰基辅酶A生物合成等途径调控脂质的生物合成和代谢。【结论】利用甘蓝型油菜6K SNP芯片准确定位了2种环境条件脂肪酸组成的QTL位点,筛选到位于A05、A08和C03染色体上多种脂肪酸QTL的"富集区",并与拟南芥脂肪酸代谢基因比对出该群体油菜脂肪酸代谢基因,可作为改善油菜籽脂肪酸组成的重要区段及候选基因。(本文来源于《中国农业科学》期刊2019年21期）
魏庆镇,王五宏,胡天华,胡海娇,汪精磊[5]（2019）在《茄子种间高密度遗传图谱构建及重要农艺性状QTL定位分析》一文中研究指出茄子(Solanum melongena)的栽培种和野生种具有十分丰富的生物多样性和广泛的地理分布,在生长习性、抗病抗逆、果实形状和颜色上存在丰富的变异。利用种间杂交群体开展茄子重要农艺性状的QTL定位分析,将为茄子重要农艺性状的精细定位和候选基因挖掘提供重要参考,同时还可开发与性状紧密连锁的分子标记,辅助重要农艺性状的分子育种。本研究的母本材料为S. linnaeanum 1809纯合自交系,母本全株均有刺,果实小,圆球形带花纹,植株高大,叶缘波纹状;父本是茄子栽培种S. melongena 1836,是育种骨干纯合自交系材料,果实紫色,无刺,长果全紫色,叶无裂刻。统计121株种间F2单株的性状数据,主要包括主干高度、果实长度、果实横径、果形指数、叶裂刻、叶刺数量、叶刺颜色和叶脉颜色等8个性状;简化基因组测序(SLAF-seq)开发SNP标记,利用Joinmap v5.0软件回归算法构建连锁群,Rqtl软件复合区间作图法检测QTL位点。亲本重测序及F2简化基因组测序共获得111.74G数据,构建了一张包含2122个SNP标记的高密度遗传图谱,包含12条连锁群,连锁群总长度为1 530.75 cM,标记间平均距离为0.72 cM;一共检测到17个QTL位点,分布在9条连锁群上,贡献率在4.08%～55.23%之间,每个QTL位点包含2～11个不等的SNP标记,QTL区间大小在0.15～10.53 cM之间。检测到与主杆高度相关QTL位点1个(msh5.1);与果实性状相关QTL位点10个,其中与果长相关QTL位点4个(fl1.1、fl5.1、fl7.1、fl12.1),果径相关QTL位点4个(fd3.1、fd3.2、fd11.1、fd11.2),果形指数相关QTL位点2个(fs1.1、fs3.1);与叶片裂刻、叶刺数量、叶刺颜色及叶脉颜色相关QTL位点6个,其中叶刺颜色和叶脉颜色性状相关系数达到0.84,检测到同一个主效QTL位点控制两个性状,位于10号连锁群79.02～80.14区域,平均贡献率达到44.53%。(本文来源于《中国园艺学会2019年学术年会暨成立90周年纪念大会论文摘要集》期刊2019-10-21）
星晓蓉,柳海东[6]（2019）在《甘蓝型油菜遗传图谱构建及产量相关性状QTL定位研究进展》一文中研究指出油菜是世界上重要的油料作物,甘蓝型油菜在油菜生产中占据着主导地位。本文主要综述了甘蓝型油菜遗传连锁图谱构建从最初的RFLP发展到SNP标记及产量性状相关的千粒重、主花序有效角果数和每角粒数等数量性状位点(QTL)定位的研究进展,并指出了目前存在的问题和对甘蓝型油菜图谱构建进行展望,以期为甘蓝型油菜的遗传育种提供理论依据。(本文来源于《青海大学学报》期刊2019年05期）
李俏,潘志芬,高媛,李涛,龙海[7]（2019）在《基于SLAF-seq的小麦高密度遗传图谱的构建及品质性状的QTL定位》一文中研究指出蛋白质含量、硬度、降落值、淀粉糊化特性等是评价小麦籽粒品质的重要指标,但目前有关于小麦品质性状的QTL研究相对较少,且多数QTL还未定位到可克隆区域内,需要大力加强小麦品质关键基因的挖掘与功能研究。本研究利用川麦42 (♀)和川麦39 (♂)所构建的重组自交系群体(F8代,193个株系),通过SLAF-seq和HighMap技术构建了高密度遗传图谱。该图谱共含有12674个SLAF标记,覆盖小麦基因组2859.94 cM,标记间的平均距离为0.23 cM。采用复合区间作图法,对叁个环境的小麦蛋白质含量、硬度、降落值、淀粉糊化特进行了QTL分析,共检测到54个QTL位点,分布于染色体4A、5D、3D、3B、1B、2A、2D、5B、4D、2A、1A、2B、6B,可解释的表型变异率为0.69～25.74%。降落值共检测到17个QTL位点,其中染色体2B、3A和3D上的4个QTL位点在两个环境中均能稳定检测,而且可能为新的QTL位点,其中3D上的QTL位点qFN-3D可解释24.16-25.74%的表型变异率;在染色体5D短臂末端检测到一个硬度QTL qQA-5D,该位点在叁个环境中均能稳定检测,可解释的表型变异率为33.31-47.99%,与控制硬度的基因Pina-D1位置相近,可能为同一位点;在染色体4A上鉴定到一个蛋白质含量QTL qGPC-4A.1,该位点在叁个环境中均能稳定检测,而且可能为一个新的QTL位点,可解释的表型变异率为5.11-7.93%。同时对QTL区间内的基因功能进行预测发现,参与蔗糖合成、籽粒发育、种子休眠的NRT1/PTR家族、半胱氨酸蛋白酶抑制剂等可能与降落值有关;NAC结构域蛋白可能影响小麦籽粒蛋白质含量。该研究结果为进一步进行小麦品质差异的遗传机制解析奠定了基础。(本文来源于《第十届全国小麦基因组学及分子育种大会摘要集》期刊2019-08-11）
胡仲远,杨景华,张明方,邓冠聪,牟海鹏[8]（2019）在《基于重测序的超密遗传图谱揭示甜瓜蔓枯病抗性相关基因》一文中研究指出目的与意义:蔓枯病(Gsb)是甜瓜的重要病害,在南方多雨地区设施环境下高发,严重影响产量和品质。选育抗病品种是防治蔓枯病最常用、也是最经济有效的方法之一。本研究希望阐明甜瓜抗蔓枯病遗传特性,构建基于单核苷酸多态性(SNPs)的甜瓜高密度遗传图谱,对抗蔓枯病基因进行定位,以获得控制甜瓜蔓枯病抗性的候选基因。(本文来源于《中国瓜菜》期刊2019年08期）
李兵兵,刘文革,路绪强,豆峻岭,Ali,Aslam[9]（2019）在《基于全基因组重测序构建西瓜高密度遗传图谱和果实相关性状的基因定位》一文中研究指出目的与意义:遗传图谱是进行重要农艺性状QTL/基因定位、图位克隆、分子标记辅助育种等工作的重要工具。长期的人工选择使得栽培种西瓜的遗传基础进一步狭窄,使得高效可获得的分子标记成为限制西瓜高密度遗传图谱构建的重要因素。随着高通量测序技术的发展和西瓜参考基因组草图的组装完成,通过测序获得大量分子标记以构(本文来源于《中国瓜菜》期刊2019年08期）
任润生,羊杏平,Rumiana,Ray,李苹芳,徐锦华[10]（2019）在《基于DArT-Seq SNP的高密度遗传图谱的构建及野生型和栽培型西瓜杂交遗传群体偏分离基因组区域的鉴定》一文中研究指出目的与意义:西瓜[Citrullus lanatus(Thunb.)Matsum. et Nakai]是重要的蔬菜作物,在全世界范围内都广泛种植。构建高密度的西瓜遗传图谱和不断利用新开发的标记构建饱和遗传图谱仍然是目前西瓜基因组学研究的重要内容之一。本项研究主要以西瓜自交系‘K3’和野生西瓜种‘PI 189225’为亲本构建F_2分离群体,利用以DArTseq为基础(本文来源于《中国瓜菜》期刊2019年08期）
遗传图谱论文开题报告
（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：
以印度小麦品种Sujata与澳大利亚小麦品系Avocet杂交获得148个家系的重组自交系群体为材料,利用6 397对基于二代测序技术的GBS标记、705对DArT-array标记和164对SSR标记构建普通小麦高密度遗传图谱。结果显示:该图谱覆盖小麦的21条染色体,分为25个连锁群,总长度6 104.4 cM,标记间平均距离为0.84 cM。本研究构建的高密度连锁图为后续QTL定位、图位克隆和分子标记辅助选择等研究奠定基础。
（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。
遗传图谱论文参考文献
[1].崔德周,李永波,樊庆琦,隋新霞,黄承彦.基于90K芯片SNP标记的小麦遗传图谱构建及抗纹枯病QTL定位[C].科技创新与绿色生产——2019年山东省作物学会学术年会论文集.2019
[2].赵春杰,李慧慧,刘德梅,兰彩霞.基于GBS、DArT-array和SSR标记构建普通小麦高密度遗传图谱[J].华中农业大学学报.2019
[3].王赛,王宇宇,王石磊,徐梦真,邹欢.基于SNP遗传图谱定位玉米雄穗分枝数和主轴长QTLs[J].河南农业大学学报.2019
[4].叶桑,崔翠,郜欢欢,雷维,王刘艳.基于SNP遗传图谱对甘蓝型油菜部分脂肪酸组成性状的QTL定位[J].中国农业科学.2019
[5].魏庆镇,王五宏,胡天华,胡海娇,汪精磊.茄子种间高密度遗传图谱构建及重要农艺性状QTL定位分析[C].中国园艺学会2019年学术年会暨成立90周年纪念大会论文摘要集.2019
[6].星晓蓉,柳海东.甘蓝型油菜遗传图谱构建及产量相关性状QTL定位研究进展[J].青海大学学报.2019
[7].李俏,潘志芬,高媛,李涛,龙海.基于SLAF-seq的小麦高密度遗传图谱的构建及品质性状的QTL定位[C].第十届全国小麦基因组学及分子育种大会摘要集.2019
[8].胡仲远,杨景华,张明方,邓冠聪,牟海鹏.基于重测序的超密遗传图谱揭示甜瓜蔓枯病抗性相关基因[J].中国瓜菜.2019
[9].李兵兵,刘文革,路绪强,豆峻岭,Ali,Aslam.基于全基因组重测序构建西瓜高密度遗传图谱和果实相关性状的基因定位[J].中国瓜菜.2019
[10].任润生,羊杏平,Rumiana,Ray,李苹芳,徐锦华.基于DArT-SeqSNP的高密度遗传图谱的构建及野生型和栽培型西瓜杂交遗传群体偏分离基因组区域的鉴定[J].中国瓜菜.2019
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