基于全基因組重測序的蓖麻(Ricinus communis)群體遺傳分析
發(fā)布時(shí)間:2021-04-21 07:13
蓖麻(Ricinus communis)是世界上重要的工業(yè)油料作物之一。蓖麻籽中含有豐富的脂肪酸,其中主要成分是蓖麻油酸,占總含油量的80%以上。蓖麻油酸因其獨(dú)特的理化性質(zhì),在航空、日化、醫(yī)藥等領(lǐng)域具有不可取代的應(yīng)用價(jià)值。隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對蓖麻油的需求量巨大,每年的需求量約40萬噸左右,資源缺口嚴(yán)重,高達(dá)50%,每年都要從印度大量進(jìn)口從而滿足國內(nèi)對蓖麻油的需求。目前,在中國蓖麻育種工作多依賴傳統(tǒng)手段,效率低下,缺少優(yōu)勢品種。近年來基因組測序逐漸步入高通量,高精度的階段,對作物育種提供了極大的推動作用。國內(nèi)蓖麻種質(zhì)資源較為豐富,在此基礎(chǔ)上可以充分利用基因組學(xué)手段輔助蓖麻遺傳育種,以提高蓖麻育種的效率。因此,本論文工作利用高通量測序手段,對405份蓖麻品種,包含國內(nèi)地方品種,栽培品種以及非洲野生蓖麻品種,進(jìn)行了全基因組測序。構(gòu)建了蓖麻的遺傳變異圖譜,并進(jìn)行了群體遺傳學(xué)分析。解析了中國蓖麻群體結(jié)構(gòu),同時(shí)鑒定了蓖麻在從野生品種馴化過程中受到選擇的基因組區(qū)域以及基因。這些結(jié)果為蓖麻育種以及蓖麻分子生物學(xué)研究提供重要遺傳信息。本論文主要研究內(nèi)容如下:1.對405份蓖麻品種,包括26份非洲的野生...
【文章來源】:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京市
【文章頁數(shù)】:121 頁
【學(xué)位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
主要符號對照表
第一章 緒論
1.1 蓖麻簡介
1.1.1 蓖麻植物學(xué)簡介及其應(yīng)用價(jià)值與需求現(xiàn)狀
1.1.2 蓖麻起源理論
1.1.3 蓖麻傳統(tǒng)分類
1.1.4 蓖麻種質(zhì)資源
1.2 蓖麻分子標(biāo)記及基因組研究進(jìn)展
1.2.1 大戟科被測序植物
1.2.2 蓖麻基因組研究進(jìn)展
1.2.3 蓖麻群體研究進(jìn)展
1.3 蓖麻其它組學(xué)研究進(jìn)展
1.3.1 蓖麻轉(zhuǎn)錄組研究進(jìn)展
1.3.2 蓖麻表觀組學(xué)研究進(jìn)展
1.3.3 蓖麻蛋白質(zhì)組學(xué)研究進(jìn)展
1.4 蓖麻重要性狀相關(guān)基因研究進(jìn)展
1.5 蓖麻油酸合成研究進(jìn)展
1.6 植物重測序研究進(jìn)展
1.6.1 群體遺傳開端與測序技術(shù)發(fā)展
1.6.2 近年來植物重測序研究
第二章 項(xiàng)目設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取
2.1 蓖麻重測序及群體分析設(shè)計(jì)
2.2 蓖麻重測序項(xiàng)目數(shù)據(jù)獲取
2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制
第三章 群體變異檢測
3.1 群體變異檢測方法
3.1.1 測序數(shù)據(jù)比對到基因組
3.1.2 BAM文件處理
3.1.3 SNP及 INDEL檢測
3.1.4 SNP注釋
3.1.5 群體SNP結(jié)果驗(yàn)證
3.1.6 CNV檢測
3.2 群體變異檢測過程及結(jié)果
3.2.1 測序數(shù)據(jù)比對結(jié)果
3.2.2 SNP及 INDEL檢測結(jié)果
3.2.3 SNP注釋結(jié)果
3.2.4 群體SNP驗(yàn)證結(jié)果
3.2.5 CNV檢測結(jié)果
第四章 群體結(jié)構(gòu)分析
4.1 群體結(jié)構(gòu)分析方法
4.1.1 STRUCTURE分析及蓖麻馴化種分群方法
4.1.2 系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建方法
4.1.3 主成分分析方法
4.1.4 連鎖不平衡衰減分析
4.1.5 群體基因組分化及多樣性計(jì)算
4.2 群體結(jié)構(gòu)分析過程及結(jié)果
4.2.1 STRUCTURE分析及蓖麻馴化種分群
4.2.2 國內(nèi)蓖麻組間表型分化
4.2.3 系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建
4.2.4 主成分分析
4.2.5 連鎖不平衡衰減分析
4.2.6 組間遺傳分化指數(shù)與組內(nèi)核酸多樣性
4.3 討論
第五章 馴化與地域差異選擇分析
5.1 受選擇分析方法
5.1.1 基于SNP的馴化選擇分析
5.1.2 基于SNP的地域差異選擇分析
5.1.3 基于CNV的組間差異選擇分析
5.1.4 基于野生蓖麻基因組的選擇分析
5.2 受選擇分析過程及結(jié)果
5.2.1 基于SNP的馴化選擇分析
5.2.2 基于SNP的地域差異選擇分析
5.2.3 基于CNV的組間差異選擇分析
5.2.4 基于野生蓖麻基因組的選擇分析
5.3 討論
第六章 重要受選擇基因
6.1 受選擇基因分析方法
6.1.1 受選擇基因的比對
6.1.2 受選擇基因GO富集分析
6.1.3 FAH12基因分析
6.2 受選擇基因分析過程及結(jié)果
6.2.1 受選擇基因的比對
6.2.2 受選擇基因GO富集分析
6.2.3 基于野生蓖麻參考基因組的受選擇基因分析
6.3 討論
第七章 全文結(jié)論及展望
7.1 全文結(jié)論
7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄 A
致謝
作者簡歷
本文編號:3151315
【文章來源】:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京市
【文章頁數(shù)】:121 頁
【學(xué)位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
主要符號對照表
第一章 緒論
1.1 蓖麻簡介
1.1.1 蓖麻植物學(xué)簡介及其應(yīng)用價(jià)值與需求現(xiàn)狀
1.1.2 蓖麻起源理論
1.1.3 蓖麻傳統(tǒng)分類
1.1.4 蓖麻種質(zhì)資源
1.2 蓖麻分子標(biāo)記及基因組研究進(jìn)展
1.2.1 大戟科被測序植物
1.2.2 蓖麻基因組研究進(jìn)展
1.2.3 蓖麻群體研究進(jìn)展
1.3 蓖麻其它組學(xué)研究進(jìn)展
1.3.1 蓖麻轉(zhuǎn)錄組研究進(jìn)展
1.3.2 蓖麻表觀組學(xué)研究進(jìn)展
1.3.3 蓖麻蛋白質(zhì)組學(xué)研究進(jìn)展
1.4 蓖麻重要性狀相關(guān)基因研究進(jìn)展
1.5 蓖麻油酸合成研究進(jìn)展
1.6 植物重測序研究進(jìn)展
1.6.1 群體遺傳開端與測序技術(shù)發(fā)展
1.6.2 近年來植物重測序研究
第二章 項(xiàng)目設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取
2.1 蓖麻重測序及群體分析設(shè)計(jì)
2.2 蓖麻重測序項(xiàng)目數(shù)據(jù)獲取
2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制
第三章 群體變異檢測
3.1 群體變異檢測方法
3.1.1 測序數(shù)據(jù)比對到基因組
3.1.2 BAM文件處理
3.1.3 SNP及 INDEL檢測
3.1.4 SNP注釋
3.1.5 群體SNP結(jié)果驗(yàn)證
3.1.6 CNV檢測
3.2 群體變異檢測過程及結(jié)果
3.2.1 測序數(shù)據(jù)比對結(jié)果
3.2.2 SNP及 INDEL檢測結(jié)果
3.2.3 SNP注釋結(jié)果
3.2.4 群體SNP驗(yàn)證結(jié)果
3.2.5 CNV檢測結(jié)果
第四章 群體結(jié)構(gòu)分析
4.1 群體結(jié)構(gòu)分析方法
4.1.1 STRUCTURE分析及蓖麻馴化種分群方法
4.1.2 系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建方法
4.1.3 主成分分析方法
4.1.4 連鎖不平衡衰減分析
4.1.5 群體基因組分化及多樣性計(jì)算
4.2 群體結(jié)構(gòu)分析過程及結(jié)果
4.2.1 STRUCTURE分析及蓖麻馴化種分群
4.2.2 國內(nèi)蓖麻組間表型分化
4.2.3 系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建
4.2.4 主成分分析
4.2.5 連鎖不平衡衰減分析
4.2.6 組間遺傳分化指數(shù)與組內(nèi)核酸多樣性
4.3 討論
第五章 馴化與地域差異選擇分析
5.1 受選擇分析方法
5.1.1 基于SNP的馴化選擇分析
5.1.2 基于SNP的地域差異選擇分析
5.1.3 基于CNV的組間差異選擇分析
5.1.4 基于野生蓖麻基因組的選擇分析
5.2 受選擇分析過程及結(jié)果
5.2.1 基于SNP的馴化選擇分析
5.2.2 基于SNP的地域差異選擇分析
5.2.3 基于CNV的組間差異選擇分析
5.2.4 基于野生蓖麻基因組的選擇分析
5.3 討論
第六章 重要受選擇基因
6.1 受選擇基因分析方法
6.1.1 受選擇基因的比對
6.1.2 受選擇基因GO富集分析
6.1.3 FAH12基因分析
6.2 受選擇基因分析過程及結(jié)果
6.2.1 受選擇基因的比對
6.2.2 受選擇基因GO富集分析
6.2.3 基于野生蓖麻參考基因組的受選擇基因分析
6.3 討論
第七章 全文結(jié)論及展望
7.1 全文結(jié)論
7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄 A
致謝
作者簡歷
本文編號:3151315
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