黄淮麦区部分小麦品种（系）重要产量相关性状全基因组关联分析

发布时间：2023-04-21 04:37

　　全基因组关联分析是以LD为基础,鉴定植物性状与目标基因之间关系的技术。本试验以52个黄淮麦区品种(系)为材料,统计两年多点株高(PH)、穗长(SL)、单株穗数(SNP)、可育小穗数(FSS)、穗粒数(GPS)、千粒重(TKW)6个重要产量相关性状数据,分析种质遗传多样性和群体遗传结构,并与覆盖全基因组的248个SSRs(Simple Sequence Repeats)、SNPs(Single Nucleotide Polymorphisms)标记进行了关联分析。结果如下:1.表型分析显示,小麦材料的6个性状差异均达到显著水平(P<0.01)。地区间,产量由河南、江苏、陕西递减,六个重要产量性状这三地趋势基本一致;性状间,不同性状情况不同,穗长和单株穂数均值和变幅系数最大,可育小穗数和穗粒数次之,千粒重和株高的均值和变幅差别最小。2.通过基因型分析,共检测到了899个等位变异,平均等位变异丰富度为3.625,遗传多样性指数变化范围为0.301到0.715,平均值为0.586;多态性信息含量(PIC)平均值为0.510,达到高度多态(PIC≥0.5)水平。3.群体遗传结构分析及聚类分...

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摘要
abstract
第一章 文献综述
    1.1 分子标记研究进展
    1.2 遗传多样性研究
        1.2.1 遗传多样性研究的意义
        1.2.2 小麦遗传多样性研究的方法
    1.3 全基因组关联分析
        1.3.1 连锁不平衡(Linkagedisequilibrium,LD)
        1.3.2 全基因组关联分析的方法和步骤
        1.3.3 全基因组关联分析的应用
    1.4 本研究的主要内容与目的意义
        1.4.1 研究的目的及意义
        1.4.2 主要研究内容
第二章 材料与方法
    2.1 供试材料
    2.2 田间种植
    2.3 表型性状调查
    2.4 小麦基因组DNA的提取及质控
        2.4.1 基因组DNA提取
        2.4.2 DNA质量检测与控制
    2.5 SSR分析和电泳检测
        2.5.1 SSR引物的筛选
        2.5.2 PCR反应
        2.5.3 PCR扩增产物的检测
    2.6 SNP分析和检测
        2.6.1 SNP引物的筛选
        2.6.2 PCR反应
        2.6.3 SNP基因分型
    2.7 数据分析
        2.7.1 表型数据分析
        2.7.2 遗传多样性分析
        2.7.3 聚类分析
        2.7.4 群体结构分析
        2.7.5 亲缘关系分析
        2.7.6 全基因组关联分析
第三章 结果与分析
    3.1 产量性状表型统计结果
    3.2 标记遗传多样性结果
    3.3 聚类结果与分析
    3.4 群体结构结果
    3.5 全基因组关联分析结果
第四章 讨论
    4.1 小麦品种遗传多样性分析
    4.2 分子标记的遗传多样性分析
    4.3 全基因组关联分析
第五章 结论
参考文献
附表
致谢
作者简介



本文编号：3795849