小麥（Triticum aestivum L.）是世界上最重要的糧食作物之一。不斷選育高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高抗和廣適的小麥新品種是廣大育種者的共同目標(biāo)。小麥穗部性狀與產(chǎn)量有直接關(guān)系,而穗部性狀一般是由多基因控制且在小麥穗發(fā)育的不同時(shí)期中發(fā)揮不同的作用。當(dāng)前,小麥幼穗發(fā)育相關(guān)基因的研究報(bào)道相對(duì)較少,阻礙了對(duì)深入了解小麥穗部性的發(fā)育調(diào)控以及相關(guān)基因的分子標(biāo)記輔助選擇育種應(yīng)用。因此,篩選并鑒定與小麥穗部性狀發(fā)育有關(guān)的基因是極其必要的。本研究以三個(gè)具有不同穗部性狀特征的普通六倍體小麥為供試材料,利用轉(zhuǎn)錄組測序（RNA-seq）技術(shù),分別對(duì)三個(gè)材料小花分化期的幼穗、葉子以及灌漿期的種子進(jìn)行測序分析,篩選穗部特異性表達(dá)基因,并通過RT-qPCR進(jìn)一步驗(yàn)證。本研究主要結(jié)果如下:（1）利用Illumina高通量第二代測序技術(shù),分別對(duì)多小穗材料10-A、寡小穗材料BE89和小麥品種川農(nóng)16小花分化期的葉片、幼穗以及灌漿期的種子等共八份材料進(jìn)行了測序分析。每個(gè)樣本的堿基識(shí)別正確率均在99%以上,通過與參考基因組的比對(duì),從10-A小花分化期的葉子、幼穗和灌漿期的種子分別獲得51610490、52559616和525... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 文獻(xiàn)綜述
    1.1 小麥穗部性狀與產(chǎn)量的關(guān)系
        1.1.1 小麥幼穗的發(fā)育
        1.1.2 生態(tài)條件對(duì)小麥幼穗發(fā)育的影響
        1.1.3 穗部性狀與產(chǎn)量的關(guān)系
        1.1.4 小麥穗部性狀的定位研究進(jìn)展
    1.2 轉(zhuǎn)錄組測序(RNA-seq)應(yīng)用研究進(jìn)展
        1.2.1 轉(zhuǎn)錄組測序(RNA-seq)技術(shù)
        1.2.3 轉(zhuǎn)錄組測序(RNA-Seq)技術(shù)在作物研究中的應(yīng)用
        1.2.4 轉(zhuǎn)錄組測序(RNA-Seq)技術(shù)在小麥研究中的應(yīng)用
    1.3 本研究的目的和意義
2 材料與方法
    2.1 供試材料
        2.1.1 轉(zhuǎn)錄組測序材料
        2.1.2 RT-qPCR實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證材料
    2.2 實(shí)驗(yàn)方法
        2.2.1 轉(zhuǎn)錄組測序(RNA-Seq)分析
        2.2.2 GO功能富集分析與KEGG代謝途徑富集分析
        2.2.3 穗特異性表達(dá)基因選取
        2.2.4 RT-qPCR驗(yàn)證
3 結(jié)果與分析
    3.1 轉(zhuǎn)錄組分析
        3.1.1 測序質(zhì)量參數(shù)
        3.1.2 測序數(shù)據(jù)評(píng)估統(tǒng)計(jì)
        3.1.3 主成分分析
    3.2 轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)分析
        3.2.1 差異表達(dá)基因分析
        3.2.2 差異上調(diào)表達(dá)基因
        3.2.3 差異上調(diào)表達(dá)基因的GO功能富集分析
        3.2.4 差異上調(diào)表達(dá)基因的KEGG代謝途徑富集分析
        3.2.5 差異下調(diào)表達(dá)基因
        3.2.6 差異下調(diào)表達(dá)基因的GO功能富集分析
        3.2.7 差異下調(diào)表達(dá)基因的KEGG代謝途徑富集分析
    3.3 穗特異性表達(dá)基因的實(shí)時(shí)熒光定量PCR驗(yàn)證
        3.3.1 穗特異性表達(dá)基因的注釋信息
        3.3.2 穗特異表達(dá)基因的RT-qPCR驗(yàn)證
        3.3.3 TaPAP27與AtPAP27基因生物信息學(xué)分析
        3.3.4 TaOSH15與OSH15基因生物信息學(xué)分析
4 討論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3655473