大口黑鲈HBP基因和CTSB基因SNPs的筛选及与生长关联分析
发布时间:2021-05-20 06:12
大口黑鲈(Micropterus salmoides),俗名加州鲈,隶属鲈形目(Perciformes)、鲈亚目(Porcoidei)、太阳鱼科(Cehtrachidae)、黑鲈属(Micropterus),是我国重要的淡水养殖品种之一。然而近年来,养殖大口黑鲈呈现的种质衰退,生长速度下降的问题,严重制约我国大口黑鲈养殖业的快速发展。培育出具有优良生长性状的大口黑鲈养殖品种,是现阶段育种研究者的研究重点。筛选具有良好遗传性状的相关分子标记,并应用于分子标记辅助育种已经成为鱼类遗传改良的重要研究手段,也是其它动植物研究中的重要技术手段。分子标记辅助选择育种是借助分子标记对标记基因和目标性状进行关联和选择,由于是从分子的角度对性状直接准确标记,所以能够有效提高性状选择的效率,减少育种过程的泛泛的盲目选择,有效缩短育种时间。基于大口黑鲈EST-SNP库,选取高密度脂蛋白结合蛋白基因和组织蛋白酶B为与生长性状相关的候选基因,分析其单核苷酸多态性与生长性状的关联性。1.高密度脂蛋白结合蛋白基因(HBP)SNPs的筛选及与生长关联分析高密度脂蛋白结合蛋白(high density lipoprot...
【文章来源】:上海海洋大学上海市
【文章页数】:57 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
引言
1 高密度脂蛋白结合蛋白基因和组织蛋白 B 基因
1.1 高密度脂蛋白结合蛋白基因
1.2 组织蛋白酶 B
2. 鱼类中用候选基因法筛选 SNP 标记进展
2.1 单核苷酸多态性 SNP
2.2 候选基因法
2.3 候选基因法在鱼类中的应用
2.4 候选基因法开发的大口黑鲈 SNP 标记
3. 分子标记辅助选择育种策略
3.1 单基因选择育种
3.2 多基因选择育种
3.3 全基因组选择
4. 研究的目的与意义
第一章 大口黑鲈高密度脂蛋白结合蛋白基因(HBP)SNPs 的筛选及与生长性状关联性分析
1 材料与方法
1.1 材料
1.2 SNPs 位点筛选
1.3 SnaPshot 分型
1.4 数据统计分析
2 结果
2.1 HBP 基因部分序列的 SNP 位点获得和分析
2.2 HBP 基因上 SNPs 位点在群体中的遗传结构分析
2.3 HBP 基因的 H1、H2 和 H3 位点与生长性状相关性分析
3 讨论
第二章 大口黑鲈组织蛋白酶 B 基因 SNP 筛选及与生长性状关联分析
1 材料与方法
1.1 实验材料
1.2 SNPs 位点筛选
1.3 SnaPshot 分型
1.4 数据统计分析
2 结果
2.1 CTSB 基因的 SNP 位点获得和分析
2.2 CTSB 基因编码的氨基酸序列分析
2.3 CTSB 基因突变位点在群体中多态性分析
2.4 CTSB 基因的突变位点与生长性状相关性分析
3 讨论
全文总结
参考文献
致谢
附录 1 中英文对照缩略词表(Abbreviations)
附录 2 攻读硕士学位期间发表的论文
本文编号:3197243
【文章来源】:上海海洋大学上海市
【文章页数】:57 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
引言
1 高密度脂蛋白结合蛋白基因和组织蛋白 B 基因
1.1 高密度脂蛋白结合蛋白基因
1.2 组织蛋白酶 B
2. 鱼类中用候选基因法筛选 SNP 标记进展
2.1 单核苷酸多态性 SNP
2.2 候选基因法
2.3 候选基因法在鱼类中的应用
2.4 候选基因法开发的大口黑鲈 SNP 标记
3. 分子标记辅助选择育种策略
3.1 单基因选择育种
3.2 多基因选择育种
3.3 全基因组选择
4. 研究的目的与意义
第一章 大口黑鲈高密度脂蛋白结合蛋白基因(HBP)SNPs 的筛选及与生长性状关联性分析
1 材料与方法
1.1 材料
1.2 SNPs 位点筛选
1.3 SnaPshot 分型
1.4 数据统计分析
2 结果
2.1 HBP 基因部分序列的 SNP 位点获得和分析
2.2 HBP 基因上 SNPs 位点在群体中的遗传结构分析
2.3 HBP 基因的 H1、H2 和 H3 位点与生长性状相关性分析
3 讨论
第二章 大口黑鲈组织蛋白酶 B 基因 SNP 筛选及与生长性状关联分析
1 材料与方法
1.1 实验材料
1.2 SNPs 位点筛选
1.3 SnaPshot 分型
1.4 数据统计分析
2 结果
2.1 CTSB 基因的 SNP 位点获得和分析
2.2 CTSB 基因编码的氨基酸序列分析
2.3 CTSB 基因突变位点在群体中多态性分析
2.4 CTSB 基因的突变位点与生长性状相关性分析
3 讨论
全文总结
参考文献
致谢
附录 1 中英文对照缩略词表(Abbreviations)
附录 2 攻读硕士学位期间发表的论文
本文编号:3197243
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