玉米和水稻产量及品质性状的关联分析研究

《玉米和水稻产量及品质性状的关联分析研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：单位代码：密级：学号：硕士学位论文中文论文题目：玉米和水稻产量及品质性状的关联分析研英文论文题目：申请人姓名：蒋蓓蓓指导教师：徐海明副教授专业名称：作物学研究方向：数量遗传与生物信息学所在学院：农业与生物技术学院论文提交曰期年月分类号：单位代码：密级学号：硕士学位论文中文论文题目：玉米和水稻产量及品质性■状的关联分折研英文论文题目：申请人姓名：蒋蓓萑指导教师：徐海明副教授专业名称：作物学研究方向：数量遗传与生物信息学所在学院：农业与生物技术学院论文提交日期年月浙江大学硕士学位论文：浙江大学硕士学位

2、论文玉米和水稻产量及品质性状的关联分析研究论文作者签名指导教师签名：论文评阅人评阅人评阅人评阅人答辩委员会主席：陆燕教授委员委员樊龙江教授委员徐海明副教授答辩日期：年月号浙江大学硕士学位论文：浙江大学硕士学位论文浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宂所做的任何贡献均己在

3、论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名签字日期：如丨乂年纟月曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书）签字曰期月曰签字曰期月曰浙江大学硕士学位论文致谢致谢时光荏苒，岁月如梭，将近三年的硕士生涯即将结束，回顾在浙江大学生活的点滴，要感谢的人太多，

4、只言片语，难以囊括所有。首先，非常感谢我的导师徐海明老师，本研究是在徐老师的悉心指导下完成的。无论是论文的选题，论文的开展，还是最后的撰写，导师都给予了我莫大的帮助。导师高尚的人格、专注务实的精神、兢兢业业的作风、治学严谨的态度、渊源广博的学识等等都深深地影响着我，教育着我，使我受益匪浅。在我今后的工作和学习中，这些品质和精神将不断鞭策与激励我，使我奋发向前。值此论文完成之际，谨向徐老师致以诚挚的感谢和崇高的敬意！其次，特别感谢朱军教授，朱老师在数量遗传和生物统计领域对前沿知识的把握，极大的拓展了我的学科

5、视野和研究思路。此外，感谢樊龙江教授和叶楚玉老师在生物信息学领域内给予我的指导与帮助，适时地解决了我遇到的科研瓶颈。本研究还得到了阿拉巴马大学伯明翰分校的楼向阳老师和中国水稻研究所曹立勇等多位老师的帮助，特此感谢。再则，感谢徐飞、张福涛、童晓然、魏恒玲、梁媚媚、余世洲、王继变、周莉媛、祁婷等师兄师姐在我学习上的指导；感谢同一年进入实验室生活、学习的孔祥东、段忠取和孙喜伟，谢谢与我风雨兼程，共同面对科研和生活中的困难；感谢曹玉杰、丁艺、蒋珏、候挺挺、潘兵、刘守业等师弟师妹在毕业季给予我的理解和帮助；感谢樊老

6、师的各位博士生和硕士生们对我工作的肯定和支持。非常荣幸能在数量遗传与生物信息学大家庭中学习和生活，愿大家都有好前程！最后，感谢我的家人和朋友在物质和精神上给予我全力的支持和帮助，谢谢你们如此爱蒋蓓蓓年月浙江大学硕士学位论文摘要摘要随着全基因组测序技术的发展，可供研究利用的信息越来越多，这为采用全基因组关联分析）方法揭示复杂性状的遗传机理提供了可能。然而，目前的研究所采用的遗传模型往往忽略了上位性效应（基因与基因互作）及基因与环境互作效应。造成此种情况的原因：一方面可能是没有合适的统计方法去检测上位性及基因

7、与环境互作，另一方面可能是全基因组基因与基因二维（互作）扫描的计算压力太大，耗时太长。本研究采用基于的广义多因子降维法）与混合性线性模型相结合的研究策略，探究玉米群体穂部重要性状（穗长、穗粗、穗行数）和水稻重组自交系）群体品质性状（直链淀粉含量、糊化温度、胶稠度）的遗传结构。在玉米穂部性状的研究中，检测到个加性效应、上位性效应或基因与环境互作效应显著的标记，这些标记能解释较大比例的表型变异。研究发现穗长、穗粗和穗行数的加性效应和加性与环境互作效应的遗传率解释了大部分的表型变异。其中，加性与环境互作效应的遗

8、传率占总遗传率的比例更大，说明这三个性状受环境影响较大。此外，本研究证实了一些没有或只具有较小加性效应的目标可通过与基因上位性或与环境的互作来影响性状的表达。在进行水稻群体品质性状关联分析之前，我们利用蒙特卡洛摸拟方法研究了遗传模型和统计方法的可靠性、有效性。摸拟结果证实其可行且高效。同时，模拟结果还表明包含个个体左右的群体适合用来进行全基因组关联分析研究。之后，我们利用重测序获得的个标记与个来自水稻群体（该群体构建自超级稻品