| 缩略语表 | 第12-14页 |
| 摘要 | 第14-16页 |
| Abstract | 第16-18页 |
| 引言 | 第19-21页 |
| 第1章 文献综述 | 第21-47页 |
| 1.1 高通量基因分型技术 | 第23-24页 |
| 1.2 正向遗传学 | 第24-25页 |
| 1.3 单基因定位的方法及其应用 | 第25-31页 |
| 1.3.1 人工诱变的单基因定位 | 第25-30页 |
| 1.3.2 自然变异的质量性状单基因定位 | 第30-31页 |
| 1.4 多基因定位的概述 | 第31-34页 |
| 1.5 比较BSA-Seq和ISA-Seq | 第34-36页 |
| 1.6 在QTL定位中的BSA-Seq案例及其方法 | 第36-47页 |
| 第2章 原理与方法 | 第47-71页 |
| 2.1 BSA-Seq的试验设计 | 第49页 |
| 2.2 BSA-Seq的统计基础 | 第49-51页 |
| 2.3 Fisher确切概率检验 | 第51-52页 |
| 2.4 估计显著阈值 | 第52-53页 |
| 2.5 计算显著率(SR)和局部回归拟合 | 第53-54页 |
| 2.6 识别SR峰和鉴定候选QTL | 第54-57页 |
| 2.7 估计QTL的支撑置信区间 | 第57-58页 |
| 2.8 判断QTL等位基因的效应方向 | 第58-59页 |
| 2.9 估计QTL的遗传率和加性效应 | 第59-63页 |
| 2.10 讨论 | 第63-71页 |
| 2.10.1 BReM分析流程 | 第63-65页 |
| 2.10.2 遗传率估计模型中的两个基本假设 | 第65-66页 |
| 2.10.3 表型选择率的计算方式 | 第66-67页 |
| 2.10.4 p值的估计方法 | 第67页 |
| 2.10.5 统计量ANLP的性质 | 第67-68页 |
| 2.10.6 多标记联合进行数据平滑的作用 | 第68-71页 |
| 第3章 BReM在酵母中的应用 | 第71-87页 |
| 3.1 引言 | 第73页 |
| 3.2 材料与方法 | 第73-74页 |
| 3.2.1 数据来源 | 第73页 |
| 3.2.2 测序数据的前处理 | 第73-74页 |
| 3.3 结果与分析 | 第74-82页 |
| 3.3.1 标记集鉴定结果 | 第74-75页 |
| 3.3.2 显著率和候选QTL | 第75-78页 |
| 3.3.3 候选QTL的支撑置信区间 | 第78-79页 |
| 3.3.4 选择局部区域重新拟合ANLP | 第79-81页 |
| 3.3.5 候选QTL的效应方向和遗传率 | 第81-82页 |
| 3.4 讨论 | 第82-87页 |
| 3.4.1 与原QTL定位结果的比较 | 第82-84页 |
| 3.4.2 推测的QTL候选基因 | 第84-87页 |
| 第4章 BReM在水稻中的应用 | 第87-101页 |
| 4.1 引言 | 第89页 |
| 4.2 材料与方法 | 第89-90页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第89页 |
| 4.2.2 测序数据的前处理 | 第89-90页 |
| 4.3 结果与分析 | 第90-98页 |
| 4.3.1 标记集的鉴定结果 | 第90-91页 |
| 4.3.2 显著率和候选QTL | 第91-94页 |
| 4.3.3 候选QTL的支撑置信区间 | 第94-98页 |
| 4.3.4 候选QTL的效应方向和遗传率 | 第98页 |
| 4.4 讨论 | 第98-101页 |
| 第5章 基于遗传率估计模型的BSA-Seq影响因素分析 | 第101-111页 |
| 5.1 遗传率和等位频率差之间的关系 | 第103页 |
| 5.2 表型选择率对BSA-Seq的影响 | 第103-108页 |
| 5.3 群体世代对BSA-Seq的影响 | 第108页 |
| 5.4 试验设计(SPD或UPD)对BSA-Seq的影响 | 第108页 |
| 5.5 偏分离程度对BSA-Seq的影响 | 第108-111页 |
| 第6章 全文总结 | 第111-116页 |
| 参考文献 | 第116-125页 |
| 附录 | 第125-136页 |
| 致谢 | 第136页 |
