| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第9-23页 |
| 1.1 传统的QTL定位理论及方法 | 第9-14页 |
| 1.1.1 QTL定位统计方法 | 第9-11页 |
| 1.1.2 QTL定位的作图群体 | 第11-12页 |
| 1.1.3 QTL模型选择方法 | 第12-13页 |
| 1.1.4 QTL作图软件比较 | 第13-14页 |
| 1.2 动态性状QTL功能作图理论研究进展 | 第14-17页 |
| 1.2.1 静态定位与动态定位 | 第14页 |
| 1.2.2 动态数量性状QTL作图理论概述 | 第14-17页 |
| 1.3 林木QTL定位研究概述 | 第17-21页 |
| 1.3.1 杨树概述 | 第17-18页 |
| 1.3.2 林木QTL定位统计分析方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 林木全同胞家系连锁分析 | 第19-21页 |
| 1.4 本研究的背景、目的、研究内容及意义 | 第21-23页 |
| 第二章 林木多变量区间作图统计方法及应用 | 第23-39页 |
| 2.1 林木多变量QTL定位区间作图模型 | 第23-27页 |
| 2.2 假设检验 | 第27-28页 |
| 2.3 模拟研究 | 第28-32页 |
| 2.3.1 参数设置 | 第28-30页 |
| 2.3.2 开发多变量区间作图软件 | 第30页 |
| 2.3.3 Monte-Carlo模拟 | 第30-32页 |
| 2.4 实例分析—区间作图对杨树生长性状进行QTL定位 | 第32-39页 |
| 2.4.1 作图材料 | 第32-34页 |
| 2.4.2 多变量QTL区间作图在杨树上的应用 | 第34-39页 |
| 第三章 林木多变量复合区间作图统计方法及应用 | 第39-63页 |
| 3.1 逐步回归模型 | 第39-40页 |
| 3.2 林木多变量复合区间QTL统计模型 | 第40-45页 |
| 3.3 假设检验 | 第45-46页 |
| 3.4 模拟研究 | 第46-53页 |
| 3.4.1 QTL模型选择 | 第46页 |
| 3.4.2 Monte Carlo模拟 | 第46-47页 |
| 3.4.3 Monte Carlo模拟结果 | 第47-52页 |
| 3.4.4 开发多变量复合区间作图软件 | 第52-53页 |
| 3.5 实例分析—复合区间作图对杨树生长性状进行QTL定位 | 第53-63页 |
| 3.5.1 多变量复合区间作图在杨树上的QTL定位 | 第53-57页 |
| 3.5.2 候选基因研究 | 第57-63页 |
| 第四章 结论与讨论 | 第63-68页 |
| 4.1 结论 | 第63-64页 |
| 4.2 讨论 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 附录A：MVQTLMAP1.0使用指南 | 第76-79页 |
| 附录B：MVQTLCIM1.0使用指南 | 第79-82页 |
| 附录C：(?)((?))和(?)((?))的推导 | 第82-88页 |
| 附录D：候选基因GO注释结果 | 第88-90页 |
| 附录E：RICHARD对杨树树高12个QTL的生长曲线的拟合 | 第90-91页 |
| 附录F：母本美洲黑杨和父本小叶杨连锁图谱两个SNP数据集LASSO的QTL 分析 | 第91-93页 |
