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121.
鲂属鱼类线粒体基因组的比较及其系统发育分析 总被引:3,自引:1,他引:2
基于GenBank中团头鲂线粒体基因组全序列和三角鲂、厚颌鲂、广东鲂的部分线粒体基因组序列,设计引物扩增出三角鲂、厚颌鲂和广东鲂3种鱼线粒体基因组全序列,同时对4种鲂属鱼类线粒体基因组全序列进行了比较分析。结果表明,4种鲂属鱼类线粒体基因组基因排列顺序完全相同,排列紧密,均包含13个蛋白质编码基因、22个tRNA、2个rRNA、1个非编码控制区(D-loop区)和1个轻链复制起始区(OL区)。除ND6和8个tRNA在L链上编码外,其余的基因均在H链上编码。4种鲂属线粒体基因组13个蛋白质编码基因中,均呈现出较强的A+T偏向性和C碱基偏好。全序列比对结果显示,共有758个变异位点,其中非简约性信息位点有691个,占总变异位点的91.16%,简约性信息位点有67个,仅占总变异位点的8.84%。22个tRNA基因中只有11个存在种间变异,共23个变异位点,主要发生在tRNA三叶草结构的TΨC和DHU臂环上。13个蛋白质编码基因中共检测出626个变异位点,这些变异主要发生在密码子第三位,占总变异位点的82.59%,其中变异位点数最多的是Cyt b基因,达84个,其次是ND 4基因(83个)。因此,Cyt b和ND4基因可作为备选的分子标记,用于鲂属群体间的遗传学研究。基于4种鲂属鱼类线粒体基因组全序列构建的ML树和BI树均显示,三角鲂与厚颌鲂的亲缘关系最近,团头鲂与它们的亲缘关系相对较近,而广东鲂与前述3种鲂属鱼类的亲缘关系均较远。 相似文献
122.
梨分子遗传连锁图构建及重要农艺性状定位 总被引:2,自引:0,他引:2
梨分子遗传连锁图谱的构建始于21世纪初,构建高密度的分子遗传图谱将有助于提高梨的分子育种水平。我们就目前国内外梨分子遗传连锁图谱的构建及其在抗病虫、果实性状及树形性状的基因定位和QTL定位,包括其在梨和苹果比较作图研究中的应用等方面进行简要阐述,指出了梨分子遗传图谱构建中存在的图谱密度较低和作图群体偏小等问题。梨育种工作者在今后的梨分子遗传图谱构建工作中,应注意适当扩大作图群体,充分利用蔷薇科基因组数据开发共显性标记,提高图谱标记密度,从而为标记辅助育种和重要农艺性状基因的图位克隆奠定基础。 相似文献
123.
以油桃(Prunus persicavar.necturina)‘中油5号’及其自交后代为试材,利用花柱S-RNase基因和花粉SFB基因的特异性引物进行PCR扩增,对扩增片段进行回收、克隆、测序和Blast分析,确定了‘中油5号’的自交不亲和基因型为S1S2(m)。序列分析结果显示,‘中油5号’桃S1-RNase和S2(m)-RNase与多个其他李属S-RNase基因氨基酸和核苷酸序列间都具有极高的相似性,SFB1和SFB2基因与多个其他李属SFB基因氨基酸和核苷酸序列间也都具有极高的相似性。进一步对‘中油5号’自交后代个体的S基因型进行检测,发现后代群体中存在3种S基因型,分别为S1S1、S1S2(m)和S2(m)S2(m),且分离比为8︰13︰7,与预期的比例1︰2︰1差异不显著(χ2 = 0.214 < χ20.05,2 = 5.991),说明S-RNase基因和SFB基因都遵循两因素的孟德尔遗传规律进行连锁分离。此外,基因型为S1S1和S2(m)S2(m)的纯合体的存在,表明桃花粉SFB1和SFB2基因均不能被自身花柱S-RNase所识别,这是由于SFB1和SFB2基因翻译提前终止所造成的,从而使‘中油5号’表现出自交亲和性。 相似文献
124.
125.
126.
127.
野生稻种质拥有许多优良的性状和基因,与栽培稻的亲缘关系最近,是栽培稻遗传改良的重要候选资源.文章通过综述野生稻种质在常规稻、三系杂交稻、两系杂交稻上的应用研究进展,并结合生产实践对水稻高产育种方向提出了建议:在科研体制上应加强顶层设计,允许实施一定数量的中长期育种项目,为培育重大品种创造环境;对于普通野生稻的利用,宜选择具有所需优异性状的栽培稻作亲本进行回交、复交或选择不同野栽杂交后代中的优良株系进行兄妹交,使各亲本的优良基因结合于同一栽培品种上;通过胚拯救、转基因、花粉管导入或穗茎注射野生稻DNA、MAS等方法相结合、构建野生稻外源种质渗入的近等基因系和染色体片段替换系等生物技术手段,充分利用其优异性状;利用骨干亲本材料与野生稻种质资源构建遗传材料进行基础理论研究,同时利用MAS技术在骨干亲本材料中进行高产QTL遗传效应验证,从而促进遗传育种科研项目在实践中推广应用. 相似文献
128.
为探究卷积神经网络(CNN)算法和多源遥感优选特征数据融合对丘陵地区水稻种植区的识别效果和适用性,以江西省上高县为研究区,利用Sentinel-2与GF-1遥感影像数据,对研究区晚稻种植区域进行识别。选取影像波段特征、植被指数、纹理特征及地形特征等分类特征,用分离阈值法(SEaTH)筛选出对各类别分离度较大的特征变量。基于Sentinel-2优选特征数据、GF-1优选特征数据、Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据,使用CNN分类算法进行晚稻识别,同时用支持向量机(SVM)、最大似然法(MLC)分类算法进行对比。结果表明,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对水稻的识别效果最好,总体精度、Kappa系数分别为96.19%、0.93,结合野外调查数据进行验证,实际验证精度达94.69%。由研究结果可知,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对丘陵地区水稻识别具有较好的效果和适用性,是丘陵地区水稻遥感识别的有效手段。 相似文献
130.