利用全基因组高密度SNP标记定位QTL的研究的任务书.docx

利用全基因组高密度SNP标记定位QTL的研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着全基因组高密度SNP标记技术的不断发展，利用该技术进行QTL定位已成为植物遗传学研究中常用的手段。QTL是影响性状变异的基因座，对于解析遗传性状的分子机理及区分遗传背景和环境因素的贡献具有重要意义。因此，在现有全基因组高密度SNP标记技术的基础上，进一步探究其在QTL定位中的应用具有重要意义。
二、研究目的
本研究的目的是，利用全基因组高密度SNP标记技术，定位与甜玉米籽粒产量相关的QTL。具体任务如下：
1.筛选百万个SNP标记，并对其进行质控和过滤；
2.构建SNP标记与甜玉米籽粒产量的关联图谱；
3.通过群体遗传学方法，分析QTL的格点观察值，以确定QTL位置；
4.采用生物信息学方法对QTL进行注释和功能预测；
5.最终确定甜玉米籽粒产量相关QTL位置和功能。
三、研究内容
1.筛选SNP标记：本研究选择IlluminaInfinium甜玉米基因芯片，对甜玉米进行SNP多态性筛选。首先利用SNP多态性筛选，高效过滤掉造成误差的SNP标记，确保SNP标记的高质量。其次，设计SNP标记扫描芯片，对甜玉米总DNA进行杂交，同时涉及对芯片的激测、定量和数据预处理等流程。最终，利用质控工具进行SNP标记的过滤和清洗。
2.构建SNP标记关联图谱：将选定的SNP标记与甜玉米种质资源的籽粒产量数据进行统计分析，建立SNP标记与性状的关联图谱。
3.QTL定位：采用基于连锁不平衡的遗传分析方法，搭建haplotype分析流程，进行QTL定位。通过检测含有共线碎片的多个SNP标记，寻找在该区域内存在的QTL。
4.生物信息学分析：对QTL区域进行生物信息学分析，注释和预测其功能。
5.QTL验证：通过交叉验证、再现性验证和地理分布验证等方法，证明所发现QTL的可靠性和实用性。
四、技术路线
1.样品准备：从甜玉米种质资源中选取具有代表性的种质，并进行基因芯片分析。
2.筛选SNP标记：利用SNP多态性信息筛选甜玉米基因芯片上的SNP标记，并质控和过滤掉不符合要求的SNP标记。
3.SNP关联图谱构建：将选定的SNP标记与甜玉米种质资源籽粒产量数据进行统计分析，建立SNP标记与性状的关联图谱。
4.QTL定位：利用基于连锁不平衡的遗传分析方法进行QTL定位。
5.生物信息学分析：对QTL区域进行生物信息学分析，注释和预测其功能。
6.验证：通过交叉验证、再现性验证和地理分布验证等方法，证明所发现QTL的可靠性和实用性。
五、研究思路
SNP标记的基因组覆盖率越高，可以更好地对全基因组进行定位。因此，本研究将采用基于IlluminaInfinium甜玉米基因芯片的全基因组高密度SNP标记技术，对甜玉米进行分类分型，并通过haplotype分析方法，确定甜玉米籽粒产量QTL位置。同时，在QTL定位后，进行生物信息学分析，进一步注释和预测QTL的功能，同时通过验证方法检验其可靠性和实用性。
六、研究意义
该研究将对甜玉米籽粒产量的遗传机理与分子生态进行深入研究，揭示其表型变异的遗传基础。同时，该研究有助于提高甜玉米的产量和品质，并提升其经济价值，具有重要的应用和推广意义。