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利用MAGIC群体关联定位水稻白叶枯病抗性QTL及抗性的全基因组预测研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
符号说明第9-10页
第一章 文献综述第10-25页
    1.1 前言第10页
    1.2 水稻白叶枯病抗性基因的发掘及其育种应用第10-16页
        1.2.1 水稻白叶枯病抗性基因发掘第10-14页
        1.2.2 白叶枯病抗性基因在水稻育种中的应用第14-16页
        1.2.3 水稻抗白叶枯病育种展望第16页
    1.3 QTL定位群体及方法第16-22页
        1.3.1 双亲本衍生群体及连锁作图在QTL定位中的应用第17页
        1.3.2 自然群体及关联分析在QTL定位中的应用第17-18页
        1.3.3 MAGIC群体研究现状第18-22页
            1.3.3.1 MAGIC群体构建路线第18-19页
            1.3.3.2 MAGIC群体在植物中的研究与应用现状第19-22页
    1.4 全基因组预测研究第22-23页
        1.4.1 分子标记辅助选择第22页
        1.4.2 全基因组选择策略第22-23页
    1.5 本研究的目的和意义第23-25页
第二章 材料和方法第25-28页
    2.1 试验材料第25-26页
        2.1.1 群体构建第25-26页
        2.1.2 SNP基因型分析第26页
    2.2 群体结构和连锁不平衡分析第26页
    2.3 人工接种与抗性鉴定第26-27页
    2.4 数据分析及QTL定位第27页
    2.5 全基因组预测方法及统计分析第27-28页
第三章 结果与分析第28-48页
    3.1 多态性标记分布第28-29页
    3.2 群体结构和连锁不平衡分析第29-33页
    3.3 亲本及MAGIC群体对不同菌株的抗病性表现第33-37页
    3.4 白叶枯病抗性QTL检测第37-44页
    3.5 抗病QTL表达的遗传背景效应第44页
    3.6 抗病材料的筛选第44-45页
    3.7 用于全基因组预测标记的筛选第45页
    3.8 不同预测方法效果的评价第45-48页
第四章 讨论第48-54页
    4.1 利用SNP标记进行基因型分析优势第48页
    4.2 群体结构和连锁不平衡第48-49页
    4.3 利用MAGIC群体联合定位QTL的优势第49-50页
    4.4 定位结果比较第50-51页
    4.5 抗病QTL表达的遗传背景效应及育种应用第51-52页
    4.6 影响白叶枯病抗性全基因组预测准确度的因素第52页
    4.7 全基因组预测在MAGIC群体中的应用第52-54页
参考文献第54-63页
附录第63-67页
致谢第67-68页

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