基于转录组测序的石磺科贝类SSR和SNP两种分子标记的开发
发布时间:2023-04-01 16:29
石磺科贝类属于软体动物门,肺螺亚纲,缩眼目,石磺超科。在我国主要有5属6种,目前研究比较多的主要有4种:紫色疣石磺(Peronia verruculata)、里氏拟石磺(Paraoncidium reevesii)、瘤背石磺(Onchidium struma)和平疣桑椹石磺(Platevindex mortoni)。石磺科贝类的幼虫生活在水中,成体的生活区域分别从浅海到潮间带直到潮上带,呈现出从海洋向陆地扩展的梯度分布状态,其成体的呼吸方式,肌肉组成,角质层形成等的适应性变化逐渐呈现出与两栖类相似的生活习性,可作为研究海洋无脊椎动物向陆地进化的良好材料。开发SSR和SNP分子标记将为研究石磺科贝类的进化关系以及种质资源保护提供基础数据。本文通过Illumina HiseqTM 2000高通量转录组测序技术分别对里氏拟石磺(P.reevesii)和平疣桑椹石磺(P.mortoni)的微卫星分子标记进行开发,对两栖特性明显的瘤背石磺(O.struma)进行了两栖性状特征通路相关基因的SNP分子标记开发,具体方案和结果如下:1,基于Illumina HiseqTM 2000高通量转录组测序的...
【文章页数】:65 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
引言
第一章 文献综述
1 石磺科贝类研究进展
1.1 石磺科贝类简介
1.2 石磺科贝类的研究现状
2 微卫星分子标记开发与应用
2.1 微卫星标记简介
2.2 微卫星筛选方法
3 SNP标记的研究进展
3.1 SNP标记简介
3.2 SNP筛选分型方法
3.3 SNP分子标记在群体进化研究中的应用
4 本研究的目的和意义
第二章 里氏拟石磺SSR分子标记的开发
1 材料与方法
1.1 实验材料
1.2 实验仪器及试剂
1.2.1 实验仪器
1.2.2 实验试剂
1.3 实验方法
1.3.1 微卫星序列的来源及筛选
1.3.2 EST-SSR位点的引物设计
1.3.3 DNA的提取与检测
1.3.4 SSR引物的初步筛选
1.3.5 PCR扩增
1.3.6 产物检测
1.3.7 数据统计与分析
2 结果与分析
2.1 里氏拟石磺转录组测序结果
2.2 EST—SSR的类型和频率统计
2.3 引物筛选结果统计
2.4 里氏拟石磺湛江群体遗传多样性分析
3 讨论
第三章 平疣桑椹石磺SSR分子标记的开发
1 材料与方法
1.1 实验材料
1.2 实验仪器及试剂
1.3 实验方法
2 结果与分析
2.1 平疣桑椹石磺转录组测序结果
2.2 EST—SSR的类型和频率统计
2.3 引物筛选结果统计
2.4 平疣桑椹石磺湛江群体遗传多样性分析
3 讨论
第四章 瘤背石磺SNP分子标记的开发
1 材料及方法
1.1 样品采集
1.2 实验材料
1.3 实验方法
2 实验结果及分析
2.1 测序及分析结果
2.2 引物筛选结果
2.3 SNP位点多态性统计分析
2.4 SNP位点基因功能预测
3 讨论
小结
参考文献
附录
致谢
本文编号:3777474
【文章页数】:65 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
引言
第一章 文献综述
1 石磺科贝类研究进展
1.1 石磺科贝类简介
1.2 石磺科贝类的研究现状
2 微卫星分子标记开发与应用
2.1 微卫星标记简介
2.2 微卫星筛选方法
3 SNP标记的研究进展
3.1 SNP标记简介
3.2 SNP筛选分型方法
3.3 SNP分子标记在群体进化研究中的应用
4 本研究的目的和意义
第二章 里氏拟石磺SSR分子标记的开发
1 材料与方法
1.1 实验材料
1.2 实验仪器及试剂
1.2.1 实验仪器
1.2.2 实验试剂
1.3 实验方法
1.3.1 微卫星序列的来源及筛选
1.3.2 EST-SSR位点的引物设计
1.3.3 DNA的提取与检测
1.3.4 SSR引物的初步筛选
1.3.5 PCR扩增
1.3.6 产物检测
1.3.7 数据统计与分析
2 结果与分析
2.1 里氏拟石磺转录组测序结果
2.2 EST—SSR的类型和频率统计
2.3 引物筛选结果统计
2.4 里氏拟石磺湛江群体遗传多样性分析
3 讨论
第三章 平疣桑椹石磺SSR分子标记的开发
1 材料与方法
1.1 实验材料
1.2 实验仪器及试剂
1.3 实验方法
2 结果与分析
2.1 平疣桑椹石磺转录组测序结果
2.2 EST—SSR的类型和频率统计
2.3 引物筛选结果统计
2.4 平疣桑椹石磺湛江群体遗传多样性分析
3 讨论
第四章 瘤背石磺SNP分子标记的开发
1 材料及方法
1.1 样品采集
1.2 实验材料
1.3 实验方法
2 实验结果及分析
2.1 测序及分析结果
2.2 引物筛选结果
2.3 SNP位点多态性统计分析
2.4 SNP位点基因功能预测
3 讨论
小结
参考文献
附录
致谢
本文编号:3777474
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