基于全基因组重测序的蓖麻（Ricinus communis）群体遗传分析
发布时间：2021-04-21 07:13
蓖麻（Ricinus communis）是世界上重要的工业油料作物之一。蓖麻籽中含有丰富的脂肪酸,其中主要成分是蓖麻油酸,占总含油量的80%以上。蓖麻油酸因其独特的理化性质,在航空、日化、医药等领域具有不可取代的应用价值。随着中国经济的发展,对蓖麻油的需求量巨大,每年的需求量约40万吨左右,资源缺口严重,高达50%,每年都要从印度大量进口从而满足国内对蓖麻油的需求。目前,在中国蓖麻育种工作多依赖传统手段,效率低下,缺少优势品种。近年来基因组测序逐渐步入高通量,高精度的阶段,对作物育种提供了极大的推动作用。国内蓖麻种质资源较为丰富,在此基础上可以充分利用基因组学手段辅助蓖麻遗传育种,以提高蓖麻育种的效率。因此,本论文工作利用高通量测序手段,对405份蓖麻品种,包含国内地方品种,栽培品种以及非洲野生蓖麻品种,进行了全基因组测序。构建了蓖麻的遗传变异图谱,并进行了群体遗传学分析。解析了中国蓖麻群体结构,同时鉴定了蓖麻在从野生品种驯化过程中受到选择的基因组区域以及基因。这些结果为蓖麻育种以及蓖麻分子生物学研究提供重要遗传信息。本论文主要研究内容如下:1.对405份蓖麻品种,包括26份非洲的野生...
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：121 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
主要符号对照表
第一章 绪论
1.1 蓖麻简介
1.1.1 蓖麻植物学简介及其应用价值与需求现状
1.1.2 蓖麻起源理论
1.1.3 蓖麻传统分类
1.1.4 蓖麻种质资源
1.2 蓖麻分子标记及基因组研究进展
1.2.1 大戟科被测序植物
1.2.2 蓖麻基因组研究进展
1.2.3 蓖麻群体研究进展
1.3 蓖麻其它组学研究进展
1.3.1 蓖麻转录组研究进展
1.3.2 蓖麻表观组学研究进展
1.3.3 蓖麻蛋白质组学研究进展
1.4 蓖麻重要性状相关基因研究进展
1.5 蓖麻油酸合成研究进展
1.6 植物重测序研究进展
1.6.1 群体遗传开端与测序技术发展
1.6.2 近年来植物重测序研究
第二章 项目设计与数据获取
2.1 蓖麻重测序及群体分析设计
2.2 蓖麻重测序项目数据获取
2.3 数据质量控制
第三章 群体变异检测
3.1 群体变异检测方法
3.1.1 测序数据比对到基因组
3.1.2 BAM文件处理
3.1.3 SNP及 INDEL检测
3.1.4 SNP注释
3.1.5 群体SNP结果验证
3.1.6 CNV检测
3.2 群体变异检测过程及结果
3.2.1 测序数据比对结果
3.2.2 SNP及 INDEL检测结果
3.2.3 SNP注释结果
3.2.4 群体SNP验证结果
3.2.5 CNV检测结果
第四章 群体结构分析
4.1 群体结构分析方法
4.1.1 STRUCTURE分析及蓖麻驯化种分群方法
4.1.2 系统发育树构建方法
4.1.3 主成分分析方法
4.1.4 连锁不平衡衰减分析
4.1.5 群体基因组分化及多样性计算
4.2 群体结构分析过程及结果
4.2.1 STRUCTURE分析及蓖麻驯化种分群
4.2.2 国内蓖麻组间表型分化
4.2.3 系统发育树构建
4.2.4 主成分分析
4.2.5 连锁不平衡衰减分析
4.2.6 组间遗传分化指数与组内核酸多样性
4.3 讨论
第五章 驯化与地域差异选择分析
5.1 受选择分析方法
5.1.1 基于SNP的驯化选择分析
5.1.2 基于SNP的地域差异选择分析
5.1.3 基于CNV的组间差异选择分析
5.1.4 基于野生蓖麻基因组的选择分析
5.2 受选择分析过程及结果
5.2.1 基于SNP的驯化选择分析
5.2.2 基于SNP的地域差异选择分析
5.2.3 基于CNV的组间差异选择分析
5.2.4 基于野生蓖麻基因组的选择分析
5.3 讨论
第六章 重要受选择基因
6.1 受选择基因分析方法
6.1.1 受选择基因的比对
6.1.2 受选择基因GO富集分析
6.1.3 FAH12基因分析
6.2 受选择基因分析过程及结果
6.2.1 受选择基因的比对
6.2.2 受选择基因GO富集分析
6.2.3 基于野生蓖麻参考基因组的受选择基因分析
6.3 讨论
第七章 全文结论及展望
7.1 全文结论
7.2 研究展望
参考文献
附录 A
致谢
作者简历
本文编号：3151315
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：121 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
主要符号对照表
第一章 绪论
1.1 蓖麻简介
1.1.1 蓖麻植物学简介及其应用价值与需求现状
1.1.2 蓖麻起源理论
1.1.3 蓖麻传统分类
1.1.4 蓖麻种质资源
1.2 蓖麻分子标记及基因组研究进展
1.2.1 大戟科被测序植物
1.2.2 蓖麻基因组研究进展
1.2.3 蓖麻群体研究进展
1.3 蓖麻其它组学研究进展
1.3.1 蓖麻转录组研究进展
1.3.2 蓖麻表观组学研究进展
1.3.3 蓖麻蛋白质组学研究进展
1.4 蓖麻重要性状相关基因研究进展
1.5 蓖麻油酸合成研究进展
1.6 植物重测序研究进展
1.6.1 群体遗传开端与测序技术发展
1.6.2 近年来植物重测序研究
第二章 项目设计与数据获取
2.1 蓖麻重测序及群体分析设计
2.2 蓖麻重测序项目数据获取
2.3 数据质量控制
第三章 群体变异检测
3.1 群体变异检测方法
3.1.1 测序数据比对到基因组
3.1.2 BAM文件处理
3.1.3 SNP及 INDEL检测
3.1.4 SNP注释
3.1.5 群体SNP结果验证
3.1.6 CNV检测
3.2 群体变异检测过程及结果
3.2.1 测序数据比对结果
3.2.2 SNP及 INDEL检测结果
3.2.3 SNP注释结果
3.2.4 群体SNP验证结果
3.2.5 CNV检测结果
第四章 群体结构分析
4.1 群体结构分析方法
4.1.1 STRUCTURE分析及蓖麻驯化种分群方法
4.1.2 系统发育树构建方法
4.1.3 主成分分析方法
4.1.4 连锁不平衡衰减分析
4.1.5 群体基因组分化及多样性计算
4.2 群体结构分析过程及结果
4.2.1 STRUCTURE分析及蓖麻驯化种分群
4.2.2 国内蓖麻组间表型分化
4.2.3 系统发育树构建
4.2.4 主成分分析
4.2.5 连锁不平衡衰减分析
4.2.6 组间遗传分化指数与组内核酸多样性
4.3 讨论
第五章 驯化与地域差异选择分析
5.1 受选择分析方法
5.1.1 基于SNP的驯化选择分析
5.1.2 基于SNP的地域差异选择分析
5.1.3 基于CNV的组间差异选择分析
5.1.4 基于野生蓖麻基因组的选择分析
5.2 受选择分析过程及结果
5.2.1 基于SNP的驯化选择分析
5.2.2 基于SNP的地域差异选择分析
5.2.3 基于CNV的组间差异选择分析
5.2.4 基于野生蓖麻基因组的选择分析
5.3 讨论
第六章 重要受选择基因
6.1 受选择基因分析方法
6.1.1 受选择基因的比对
6.1.2 受选择基因GO富集分析
6.1.3 FAH12基因分析
6.2 受选择基因分析过程及结果
6.2.1 受选择基因的比对
6.2.2 受选择基因GO富集分析
6.2.3 基于野生蓖麻参考基因组的受选择基因分析
6.3 讨论
第七章 全文结论及展望
7.1 全文结论
7.2 研究展望
参考文献
附录 A
致谢
作者简历
本文编号：3151315
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/xiangmuguanli/3151315.html
