小麥穗粒數(shù)是由多基因控制的復(fù)雜數(shù)量性狀。為發(fā)掘控制小麥穗粒數(shù)(KNS)的真實(shí)主效數(shù)量性狀位點(diǎn)(quantitative trait loci, QTL),本研究利用生物信息學(xué)手段,借助小麥高密度分子標(biāo)記遺傳圖譜,對(duì)來(lái)自不同遺傳作圖群體的控制小麥穗粒數(shù)的163個(gè)QTL位點(diǎn)進(jìn)行圖譜整合、映射和元分析。結(jié)果表明,目標(biāo)性狀QTL在小麥21條染色體上不均勻分布,在2B染色體上最多,在7D染色體上最少;建立控制小麥KNS的QTL一致性圖譜,最終獲得35個(gè)一致性QTL(meta quantitative trait loci, MQTL)位點(diǎn)及其緊密連鎖的候選分子標(biāo)記,置信區(qū)間最小可達(dá)到0.55 cM。

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 材 料
    1.2 試驗(yàn)方法
        1.2.1 小麥穗粒數(shù)QTL數(shù)據(jù)收集整合
        1.2.2 小麥穗粒數(shù)QTL信息映射
        1.2.3 小麥穗粒數(shù)QTL元分析
        1.2.4 基于小麥穗粒數(shù)MQTL范圍內(nèi)候選基因發(fā)掘
2 結(jié)果與分析
    2.1 小麥穗粒數(shù)QTL信息的收集整合結(jié)果
    2.2 小麥穗粒數(shù)QTL一致性圖譜的構(gòu)建
    2.3 小麥穗粒數(shù)QTL元分析
    2.4 小麥穗粒數(shù)MQTL范圍內(nèi)候選基因預(yù)測(cè)
3 討 論
    3.1 圖譜的選擇
    3.2 元分析應(yīng)用
    3.3 相關(guān)基因發(fā)掘



本文編號(hào)：3774357