| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 QTL 定位研究的难点与挑战 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究思路 | 第15页 |
| 1.5 本文组织架构 | 第15-17页 |
| 第2章 背景知识及相关方法介绍 | 第17-29页 |
| 2.1 背景知识介绍 | 第17-25页 |
| 2.1.1 QTL 和 QTL 定位的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 QTL 定位原理 | 第18-19页 |
| 2.1.3 遗传标记的选择与应用 | 第19-22页 |
| 2.1.4 标记位点连锁不平衡的定义与度量 | 第22-25页 |
| 2.2 QTL 定位中的物种群体 | 第25页 |
| 2.3 QTL 定位主要研究方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 单标记分析法 | 第26页 |
| 2.3.2 区间作图法 | 第26页 |
| 2.3.3 复合区间作图法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 QTL 定位中的统计分析方法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 数据模拟和基于三值编码的数据预处理 | 第29-38页 |
| 3.1 数据模拟 | 第29-34页 |
| 3.1.1 群体生成 | 第29-31页 |
| 3.1.2 QTL 与 SNP 标记的模拟 | 第31-33页 |
| 3.1.3 表型值模拟 | 第33-34页 |
| 3.2 基于三值编码的数据预处理 | 第34-36页 |
| 3.2.1 数据生成的依据 | 第34-35页 |
| 3.2.2 数据编码处理 | 第35-36页 |
| 3.3 QTL 定位标准 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 组合方法定位 QTL | 第38-47页 |
| 4.1 基于回归模型的关联分析法 | 第38-39页 |
| 4.1.1 关联分析的算法模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 矫正显著性值的假设检验方法 | 第39页 |
| 4.2 LD 区间判定法 | 第39-41页 |
| 4.3 组合方法的分析方法 | 第41-46页 |
| 4.3.1 基于全基因组 SNP 标记的 emBayesB 算法 | 第41-44页 |
| 4.3.2 基于性状-标记回归的区间测验方法 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第47-55页 |
| 5.1 评价标准 | 第47页 |
| 5.2 关联分析实验结果 | 第47-49页 |
| 5.2.1 使用固定区间判定的关联分析 | 第47-48页 |
| 5.2.2 使用 LD 区间判定的关联分析 | 第48-49页 |
| 5.3 利用 LD 区间判定的 emBayesB 方法实验结果 | 第49-50页 |
| 5.4 组合方法实验结果 | 第50-52页 |
| 5.5 结果分析 | 第52-53页 |
| 5.5.1 实验结果对比分析 | 第52-53页 |
| 5.5.2 组合方法的实验设计 | 第53页 |
| 5.5.3 实验细节 | 第53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |