导读:本文包含了全基因组关联分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:乳酸菌,分子生物学,全基因组关联分析
全基因组关联分析论文文献综述
余中节,赵洁,宋宇琴,孙志宏,张和平[1]（2019）在《全基因组关联分析在乳酸菌研究中的应用》一文中研究指出乳酸菌是重要的工业用微生物之一,广泛用于食品发酵、医疗保健等领域。乳酸菌也是肠道内的有益微生物,具有改善胃肠道环境,维护肠道菌群平衡的作用。全基因组关联分析的出现为乳酸菌的分离筛选以及溯源、进化研究提供了更为可靠的证据和新的思路。本文简述乳酸菌分子生物学研究的必要性,介绍全基因组关联分析的历史以及在细菌中应用的现状,展望该技术在乳酸菌研究中的应用以及面临的困难和解决方法。(本文来源于《中国食品学报》期刊2019年10期）
李宁,储昭辉[2]（2019）在《全基因组关联分析克隆玉米纹枯病数量抗病基因》一文中研究指出【研究背景】土传性立枯丝核菌属真菌引起的水稻、玉米纹枯病发病面积和危害程度逐年加重,生产上缺乏高抗的作物种质资源,急需鉴定更多的数量性状基因进行聚合育种;【材料与方法】利用380份重测序的玉米自交系为材料,以接种5天的单叶鞘病斑扩展长度为表型,在总数约55万SNP的分析平台进行关联分析并对相关基因开展功能解析;【结果与分析】获得318份自交系的有效表型数据,通过GWAS定位到5个控制病斑扩展长度的QTLs位点,对其中的两个基因开展了功能分析研究。其中,ZmFBL41编码一个F-box类型蛋白,其编码区的突变与抗病功能相关。水稻中超量表达感病等位基因会增强纹枯病的感病性,而玉米该基因的Mu突变体增强抗病。功能研究表明,感病基因编码蛋白的F-box结构域可以与E3泛素连接酶成员ZmSKP1-1蛋白相互作用,其LRR结构域与木质素合成酶ZmCAD互作并介导靶标的降解;抗病基因编码蛋白LRR区两个氨基酸的替换突变丧失与Zm CAD互作的能力。与靶标蛋白功能相呼应,ZmCAD的Mu突变体和水稻同源基因的基因编辑敲除突变体均比野生型更感纹枯病;在接种纹枯病菌24-48小时,玉米抗病自交系的木质素的含量显着高于感病自交系。从而提出了ZmFBL41通过LRR结构域的突变逃逸降解CAD,促进木质素合成的抗病机制。另一个基因编码b ZIP类转录因子,其编码区突变介导的抗性可能与介导下游基因的转录调控相关,具体机制仍需进一步研究。【结论】利用GWAS策略,首次从玉米中克隆到纹枯病数量性状抗病基因,并揭示木质素合成权的竞争是纹枯病菌与植物相互作用的关键因素之一。(本文来源于《2019年中国作物学会学术年会论文摘要集》期刊2019-10-27）
姜洪真,张安鹏,丁仕林,杨生龙,阮班普[3]（2019）在《全基因组关联分析发掘水稻叶毛发育相关遗传位点》一文中研究指出水稻(Oryza Sativa L.)是世界上最重要的粮食作物之一,是全球二分之一以上人口的主食来源。水稻叶毛是由叶片表皮细胞分化而来、延伸出的毛状突起,具有抵御生物和非生物胁迫的功能,可以减少水稻叶片热量和水分的损失、提高抗冻能力、防止紫外辐射。因此,发掘水稻叶毛发育相关的遗传位点并克隆相关基因,对水稻的生长发育研究和生产应用具有重要意义。全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)是近年来兴起的研究复杂性状的方法。迄今,国内外学者已运用GWAS方法对一些农作物的重要农艺性状开展了研究。我们选择表型和遗传变异丰富的149份重测序水稻品种对水稻叶毛性状进行了全基因组关联分析。我们共选取61,128个单核苷酸多态(SNP)标记,运用混合线性模型(MLM),在-log10P>4.5(FDR<0.01)水平下,共检测到13个与水稻叶毛性状关联的SNP位点。以关联程度最高的SNP位点的上、下游120kb(共240kb)作为候选基因所在区域,结合基因功能注释及前人报道发现了基因LOC_Os06g44750(qHL6-2)可能参与水稻叶毛的形成。DNA测序显示,该基因编码区在多叶毛品种和少叶毛品种中存在引起氨基酸改变的碱基替换。实时定量PCR结果显示,该基因在多叶毛品种B120和9311中的表达量显着高于少叶毛品种IRIS313-10430和日本晴。随后,我们构建了用于基因功能验证的过表达载体和基因敲除载体,分别转化少叶毛品种日本晴和多叶毛品种B120,过表达植株出现多叶毛表型,而CRISPR/Cas9基因敲除植株的叶毛较B120显着缩短。对149份水稻品种的HL6基因编码区的单体型分析发现,这些水稻品种中该基因至少存在7种单体型,且以其中2种单体型为主。此外,我们还发现,HL6基因敲除的转基因植株的根毛数量较背景亲本显着减少。本研究不仅证实了运用GWAS方法可以快速挖掘水稻叶毛性状相关的候选基因,而且为揭示叶毛和根毛形成的分子遗传机理奠定了基础。(本文来源于《2019年中国作物学会学术年会论文摘要集》期刊2019-10-27）
欧阳慧,王诗莹,郑启文,陈大方,张俊[4]（2019）在《基于全基因组关联分析与差异基因表达研究的1型发作性睡病基因网络构建》一文中研究指出目的通过研究Ⅰ型发作性睡病发病相关基因的功能和相互作用,筛选出和1型发作性睡病发病相关并存在相互作用的候选基因,构建基因互作网络,从而促进对Ⅰ型发作性睡病发病机制的研究。方法本文首先对1075位中国Ⅰ型发作性睡病患者进行了全基因组关联分析,选取达到全基因组关联分析显着水平位点所在的8个基因;然后使用公共数据库进行差异基因表达研究,选取差异表达最显着的前20个基因;最后采用文献调研的方法,找出了与发作性睡病发病有关的32个基因,一共得到60个与发作性睡病相关的候选基因。将60个候选基因输入KEGG数据库并对基因共同参与的通路进行整理,筛选出存在相互作用的基因及符合生物学逻辑的通路,得到了28个候选基因的32条通路数据,从而构建以通路为连接线,基因为节点的基因网络图。结果在构建的基因网络图中,TNF、MHCⅡ、NFATC2、CXCL8是位于关系度排名靠前的基因。结论 TNF、MHCⅡ、NFATC2、CXCL8基因和Ⅰ型发作性睡病密切相关并存在密切的相互作用,需要进一步深入研究。通过分析与疾病相关基因的所在通路和基因之间互作的网络图,可为发作性睡病具体的发病机制以及治疗方法的研究提供一定的参考。(本文来源于《中国睡眠研究会第十一届全国学术年会论文汇编》期刊2019-10-25）
庄站伟,丁荣荣,彭珑珑,杨明,王兴旺[5]（2019）在《全基因组关联分析鉴别到新的与杜洛克猪乳头数相关的位点和候选基因》一文中研究指出引言乳头是母猪喂养仔猪的重要器官。近年来,随着母猪产仔数的增加,也增添了母猪喂养仔猪的负担,而缺少足够的乳头会影响仔猪的体重增加,甚至导致仔猪因营养摄入不足而死亡[1]。虽然在猪基因组上已鉴别到许多与乳头数相关的位点,但其遗传结构仍不明晰。因此,鉴别到更多乳头数性状的候选基因是解析猪乳头数差异的重要手段。材料与方法试验对象包括3353头温氏S21系杜洛克种猪和2148头温氏S22系杜洛克种猪。表型数据包括左乳头数(LTN)、右乳头数(RTN)和总乳头数(TTN),在仔猪出生时通过计数获得。提取所有个体的DNA,(本文来源于《第叁届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集》期刊2019-09-19）
周身娉,丁荣荣,杨明,庄站伟,吴杰[6]（2019）在《温氏S21系和S22系杜洛克猪日增重和瘦肉率的全基因组关联分析及荟萃分析》一文中研究指出引言日增重和瘦肉率是影响生猪养殖企业的生产成本和经济效益的重要因素,通常被认为是猪的主要经济性状,因此增加日增重和提高瘦肉率一直是育种工作者的主要目标。然而,有研究发现,日增重和瘦肉率之间存在一定的负相关~([1]),这也提示着育种工作者通过常规的选育可能难以同步提高这两个性状,因此,通过基于新一代分子育种技术,有望突破这一技术瓶颈。本研究拟通过对S21系杜洛克猪(美系来源)和S22系杜洛克猪(加系来源)的日增重和瘦肉率进行全基因组关联分析(GWAS)及荟萃分析,以揭示新的影响猪日增重和瘦肉率的主效位点及候选基因。(本文来源于《第叁届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集》期刊2019-09-19）
彭珑珑,丁荣荣,庄站伟,杨明,全建平[7]（2019）在《全基因组关联分析鉴别到与杜洛克猪群体腹围、胸围、腰围相关的QTL》一文中研究指出引言猪的体尺性状如腹围、胸围和腰围是体型外貌评判的重要标准~([1]),在育种实践中,育种人员往往首先根据体型对猪只进行选留。当前,对杜洛克种猪腹围、胸围和腰围性状进行全基因组关联分析(GWAS)的研究鲜有报道,因此,本研究首次基于大样本量及芯片数据对4351头杜洛克种猪上述性状进行GWAS,以期鉴别到猪基因组上与腹围、胸围、腰围相关的数量性状基因座(QTL),为目标性状的遗传改良奠定基础。材料与方法本试验对象包括温氏集团种猪分公司2232头S21系杜洛克猪和2119头S22系杜洛克猪,猪群自由采食饮水,饲养环境条件一致。体尺性状表型数据包括腹围、胸围、腰围和腹围标准化。抽提实验猪(本文来源于《第叁届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集》期刊2019-09-19）
贾小平,张博,全建章,李剑峰,王永芳[8]（2019）在《不同光周期条件下谷子株高的全基因组关联分析》一文中研究指出为揭示控制株高的遗传机理,为开展理想株型标记辅助选择育种奠定基础,在海南、洛阳、吉林3个不同种植区光周期条件下调查了98份谷子材料的株高,并对98份谷子材料进行基因组重测序,开展单核苷酸多态性(SNP)位点标记与株高的全基因组关联分析。结果表明:不同光周期条件下谷子株高的变异在58. 5～169. 3 cm,广义遗传力为0. 501,且随着日照时间的延长,谷子株高呈递增的趋势。基因组重测序获得了4 482 208个高质量的SNP位点,主成分分析将98份谷子材料分为3个亚群,连锁不平衡(LD)分析发现谷子基因组LD衰减距离为47. 5 kb。全基因组关联分析获得10 703个与株高关联的SNP位点(P <0. 000 1),这些位点多在海南种植区短日照条件下检测到,且集中于1号染色体上,只有1号染色体上3个关联SNP位点(SNP13861443、SNP14872616、SNP18601830)能在海南、洛阳2个种植区光周期条件下稳定检测到,说明谷子1号染色体存在海南、洛阳种植区短日照和中日照条件下控制株高的数量性状位点(QTL)。在关联SNP位点候选区域发现3个候选基因,推定为成蛋白的基因(LOC101783280)在外显子区检测到一个SNP位点(SNP14876527),推测该基因可能为控制谷子株高的主要候选基因。(本文来源于《华北农学报》期刊2019年04期）
程宇坤,李健,姚方杰,蒋云峰,江千涛[9]（2019）在《长江中下游麦区小麦地方种质千粒重全基因组关联分析》一文中研究指出【目的】高产是小麦育种的永恒主题,千粒重是产量构成的叁因子之一。因此,发掘控制小麦千粒重QTL(quantitative trait loci)区段及其优异等位变异,对利用分子标记辅助选择进行小麦产量性状的遗传改良具有重要意义。【方法】以来自长江中下游麦区188份小麦地方种质为材料,在3个环境下对小麦千粒重进行表型鉴定;利用DArT芯片(diversity arrays technology)进行全基因组扫描,基于一般线性模型(Q+K)对小麦千粒重进行关联分析。【结果】千粒重表型鉴定发现来自江苏、浙江和湖北小麦地方种质具有较高千粒重;通过全基因关联分析,共获得8个DArT标记在2个及以上的环境中均与小麦千粒重显着关联,分布于小麦染色体1B、1D、3B、4B和5B上,其表型贡献率9.19%～12.65%。【结论】长江中下游麦区小麦地方种质千粒重表型变异丰富;在不同环境中均能关联到的标记为较为稳定的控制小麦千粒重位点。(本文来源于《四川农业大学学报》期刊2019年04期）
陶林,贺小云,狄冉,刘秋月,胡文萍[10]（2019）在《畜禽生长发育相关性状的全基因组关联分析研究进展》一文中研究指出全基因组关联分析(GWAS)是近年兴起的用于分析复杂性状的重要研究方法。高通量测序技术的成熟发展使得基于全基因组测序技术和基因芯片技术的GWAS解析畜禽复杂性状成为可能,GWAS的运用对畜禽经济性状相关的SNP、QTL和候选功能基因研究起到关键作用。本文主要对GWAS的基本原理和方法、优劣势以及GWAS在畜禽生长发育相关性状中的应用现状进行综述,并对GWAS在今后畜禽育种中的应用前景进行展望,以期为GWAS在畜禽育种中的深入研究提供参考。(本文来源于《中国畜牧杂志》期刊2019年11期）
全基因组关联分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
【研究背景】土传性立枯丝核菌属真菌引起的水稻、玉米纹枯病发病面积和危害程度逐年加重,生产上缺乏高抗的作物种质资源,急需鉴定更多的数量性状基因进行聚合育种;【材料与方法】利用380份重测序的玉米自交系为材料,以接种5天的单叶鞘病斑扩展长度为表型,在总数约55万SNP的分析平台进行关联分析并对相关基因开展功能解析;【结果与分析】获得318份自交系的有效表型数据,通过GWAS定位到5个控制病斑扩展长度的QTLs位点,对其中的两个基因开展了功能分析研究。其中,ZmFBL41编码一个F-box类型蛋白,其编码区的突变与抗病功能相关。水稻中超量表达感病等位基因会增强纹枯病的感病性,而玉米该基因的Mu突变体增强抗病。功能研究表明,感病基因编码蛋白的F-box结构域可以与E3泛素连接酶成员ZmSKP1-1蛋白相互作用,其LRR结构域与木质素合成酶ZmCAD互作并介导靶标的降解;抗病基因编码蛋白LRR区两个氨基酸的替换突变丧失与Zm CAD互作的能力。与靶标蛋白功能相呼应,ZmCAD的Mu突变体和水稻同源基因的基因编辑敲除突变体均比野生型更感纹枯病;在接种纹枯病菌24-48小时,玉米抗病自交系的木质素的含量显着高于感病自交系。从而提出了ZmFBL41通过LRR结构域的突变逃逸降解CAD,促进木质素合成的抗病机制。另一个基因编码b ZIP类转录因子,其编码区突变介导的抗性可能与介导下游基因的转录调控相关,具体机制仍需进一步研究。【结论】利用GWAS策略,首次从玉米中克隆到纹枯病数量性状抗病基因,并揭示木质素合成权的竞争是纹枯病菌与植物相互作用的关键因素之一。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全基因组关联分析论文参考文献
[1].余中节,赵洁,宋宇琴,孙志宏,张和平.全基因组关联分析在乳酸菌研究中的应用[J].中国食品学报.2019
[2].李宁,储昭辉.全基因组关联分析克隆玉米纹枯病数量抗病基因[C].2019年中国作物学会学术年会论文摘要集.2019
[3].姜洪真,张安鹏,丁仕林,杨生龙,阮班普.全基因组关联分析发掘水稻叶毛发育相关遗传位点[C].2019年中国作物学会学术年会论文摘要集.2019
[4].欧阳慧,王诗莹,郑启文,陈大方,张俊.基于全基因组关联分析与差异基因表达研究的1型发作性睡病基因网络构建[C].中国睡眠研究会第十一届全国学术年会论文汇编.2019
[5].庄站伟,丁荣荣,彭珑珑,杨明,王兴旺.全基因组关联分析鉴别到新的与杜洛克猪乳头数相关的位点和候选基因[C].第叁届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集.2019
[6].周身娉,丁荣荣,杨明,庄站伟,吴杰.温氏S21系和S22系杜洛克猪日增重和瘦肉率的全基因组关联分析及荟萃分析[C].第叁届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集.2019
[7].彭珑珑,丁荣荣,庄站伟,杨明,全建平.全基因组关联分析鉴别到与杜洛克猪群体腹围、胸围、腰围相关的QTL[C].第叁届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集.2019
[8].贾小平,张博,全建章,李剑峰,王永芳.不同光周期条件下谷子株高的全基因组关联分析[J].华北农学报.2019
[9].程宇坤,李健,姚方杰,蒋云峰,江千涛.长江中下游麦区小麦地方种质千粒重全基因组关联分析[J].四川农业大学学报.2019
[10].陶林,贺小云,狄冉,刘秋月,胡文萍.畜禽生长发育相关性状的全基因组关联分析研究进展[J].中国畜牧杂志.2019