發(fā)布時間：2018-05-13 13:26

  本文選題：大花序桉 + 近紅外光譜�。� 參考：《中國林業(yè)科學(xué)研究院》2017年博士論文

【摘要】：大花序桉(Eucalyptus cloeziana)是優(yōu)良的實木用材樹種,其生長和材性的遺傳變異和關(guān)聯(lián)基因組位點的研究對理解重要性狀的遺傳規(guī)律和挖掘分子育種的基因組資源均有重要作用。本研究利用大花序桉種源/家系試驗林為材料,建立了基于近紅外(near infrared,NIR)光譜的材性預(yù)測模型,開展了生長和材性的遺傳參數(shù)分析與種源/家系選擇,挖掘了與生長和材性關(guān)聯(lián)的簡單重復(fù)序列(simple sequence repeats,SSR)標(biāo)記,主要結(jié)論如下。(1)建立的大花序桉木材物理力學(xué)性質(zhì)的NIR預(yù)測模型具有較高的可靠性。利用75~109株樣木的標(biāo)準(zhǔn)測定值和NIR光譜數(shù)據(jù),建立了木材基本密度(basic density,BD)、生材密度(green density,GD)、抗彎彈性模量(modulus of elasticity in static bending,MOE)、抗彎強度(modulus of rupture,MOR)和順紋抗壓強度(compressive strength parallel to grain,σc)的NIR預(yù)測模型。其中,利用85%(64~93株)的樣木,建立的各性狀NIR交互驗證模型的參數(shù)分別為:BD的交互驗證均方根誤差(root-mean-squares error of cross-validation,RMSECV)為0.03、決定系數(shù)(coefficient of determination,R~2)為0.78、預(yù)測殘差(residual predictive deviation,RPD)為2.16,GD的RMSECV為0.02、R~2為0.77、RPD為2.06,MOE的RMSECV為1.09、R~2為0.81、RPD為2.26,MOR的RMSECV為6.39、R~2為0.78、RPD為2.13,σc的RMSECV為2.30、R~2為0.80、RPD為2.26。利用另外15%(11~16株)的樣木進(jìn)行了NIR交互驗證模型的驗證,BD、GD、MOE、MOR和σc的預(yù)測相關(guān)因子(coefficient of determination of prediction,R_p~2)分別為0.74、0.69、0.81、0.63和0.65,預(yù)測值均方根誤差(root mean squares error of prediction,RMSEP)分別為0.060、0.041、1.100、12.500和4.790,表明NIR模型具有較高的預(yù)測可靠性。(2)估算了大花序桉生長和材性遺傳參數(shù),了解了生長性狀遺傳參數(shù)隨林齡變化趨勢,分析了生長和材性的性狀相關(guān)。生長性狀包括胸徑(diameter at breast height,D)、樹高(height,H)和單株材積(individual volume,V),材性性狀包括BD、GD、MOE、MOR和σc。以大花序桉種源/家系試驗林為材料,利用SAS軟件相關(guān)模型,估算生長和材性的種源方差分量、種源內(nèi)家系方差分量、狹義遺傳力、種源重復(fù)力,分析生長性狀早晚相關(guān)和生長與材性的性狀相關(guān)。結(jié)果表明,胸徑、單株材積和材性在種源間和種源內(nèi)家系間差異顯著(P0.05)。林齡0.5~9.5年生生長的狹義遺傳力范圍為0.04~0.35,9.5年生材性的狹義遺傳力范圍為0.06~0.24,表明生長和材性受到低至中等強度的遺傳控制。生長性狀間的表型相關(guān)和遺傳相關(guān)均顯著正相關(guān),材性間的表型相關(guān)和遺傳相關(guān)也顯著正相關(guān),生長和材性間的表型相關(guān)和遺傳相關(guān)呈顯著或不顯著的負(fù)相關(guān),這對生長和材性的同時改良是一個挑戰(zhàn)。此外,早晚期生長的表型相關(guān)和遺傳相關(guān)均顯著正相關(guān)(除H2.5),隨著林齡的增加相關(guān)關(guān)系越強,表明存在早期選擇的可能性。(3)利用多性狀綜合指數(shù)法選擇了一批生長和材性優(yōu)良的種源和家系。利用多性狀綜合指數(shù)法對9.5年生大花序桉H_(9.5)、D_(9.5)、V_(9.5)、BD、GD、σ_c、MOE和MOR 8個性狀進(jìn)行綜合選擇,根據(jù)指數(shù)選擇遺傳力、綜合育種值遺傳進(jìn)展值和指數(shù)選擇效率判斷,認(rèn)為指數(shù)方程I3和I7作為多性狀綜合指數(shù)選擇方程較理想。根據(jù)指數(shù)值大小進(jìn)行種源和家系選擇,種源前三名為南部近沿海種源20725、20724和20722,家系前三名為家系65、56和51。(4)開發(fā)了與大花序桉生長和材性關(guān)聯(lián)的SSR位點共26個。利用839個分布于巨桉(E.grandis)全基因組的SSR標(biāo)記,基于D9.5、BD、MOE、MOR和σ_c五個性狀高值和低值基因池(至少8株/池/性狀,共32株)篩選的47個標(biāo)記,對348株大花序桉樣品(來自115個自由授粉的半同胞家系)進(jìn)行了5個性狀的關(guān)聯(lián)分析。利用一般線性模型(general linear model,GLM)和混合線性模型(mixed linear model,MLM),發(fā)現(xiàn)與D_(9.5)、BD、MOE、MOR和σ_c顯著關(guān)聯(lián)的SSR標(biāo)記分別為8、7、6、4和9個(P0.05),標(biāo)記對表型變異解釋率為5.7~44.1%,有6個標(biāo)記與2個性狀同時關(guān)聯(lián);鑒定了各標(biāo)記的顯著性等位片段,最大的平均增效和減效效應(yīng)分別達(dá)6.3%和3.5%。
[Abstract]:Eucalyptus cloeziana (Eucalyptus grandis) is a good tree species for solid wood. The genetic variation of growth and timber and the study of the associated genome site play an important role in understanding the genetic rules of important traits and mining the genomic resources of molecular breeding. The genetic parameter analysis of growth and wood properties and selection of source / family lines were carried out for the genetic parameter analysis of the near infrared (near infrared, NIR) spectra, and a simple repeat sequence (simple sequence repeats, SSR) associated with growth and wood properties was excavated. The main conclusions are as follows. (1) a NIR prediction model for the physical and mechanical properties of Eucalyptus grandis wood The basic density (basic density, BD), the density of raw material (green density, GD), the flexural modulus of elasticity (modulus of elasticity in), the flexural strength and the CIS compression strength were established by using the standard measurement values and NIR spectra data of 75~109 wood like wood. In the NIR prediction model of GTH parallel to grain, sigma C, the parameters of each character NIR interaction validation model established by 85% (64~93 strain) are as follows: BD's interactive verifying root mean square error (root-mean-squares error of) is 0.03, and the decision coefficient is 0.78. Esidual predictive deviation, RPD) is 2.16, RMSECV for GD is 0.02, R~2 is 0.77, RPD is 2.06, MOE RMSECV is 1.09, R~2 is 0.81, RPD is 2.26, 2.13, 2.13, 2.13, 0.80 The prediction related factors of sigma C (coefficient of determination of prediction, R_p~2) are 0.74,0.69,0.81,0.63 and 0.65 respectively, and the predicted mean square root error (root mean squares error) is respectively and 4.790, indicating that the model has higher predictive reliability. (2) the growth of Eucalyptus grandis growth is estimated. And the genetic parameters of wood properties, we understand the trend of genetic parameters of growth traits with forest age, and analyze the correlation between growth and wood properties. Growth traits include diameter at breast height (D), tree height (height, H) and individual volume (individual volume, V). SAS software related models were used to estimate the source variance components of growth and wood properties, family variance components, narrow sense heritability and provenance repeat force in the provenance. The correlation between early and late growth traits and growth and wood properties was analyzed. The results showed that there was significant difference in diameter, volume and timber between the sources and the provenances (P0.05). The narrow sense heritability of the growth of 0.5~9.5 years of forest age is that the narrow sense heritability of 0.04~0.35,9.5 annual timber is 0.06~0.24, which indicates that growth and timber are controlled by low to medium intensity. The phenotype correlation and genetic correlation between the growth traits are significantly positively correlated, and the phenotypic correlation and genetic correlation between wood properties are also positively correlated. The phenotypic correlation and genetic correlation between growth and timber has a significant or not significant negative correlation, which is a challenge for the simultaneous improvement of growth and timber. In addition, there is a significant positive correlation between phenotypic and genetic correlations in early and late growth (except H2.5), the stronger the correlation of forest age, the possibility of early selection. (3) (3) A batch of seed and family lines with good growth and wood properties were selected by the multi character comprehensive index method. The multiple character synthesis index method was used to select the 9.5 year old Eucalyptus H_ (9.5), D_ (9.5), V_ (9.5), BD, GD, sigma _c, MOE and MOR 8, and select the heritability according to the index, and identify the genetic progress value and index selection efficiency of the comprehensive breeding value. The index equation I3 and I7 are ideal for multiple character index selection equations. According to the index number, the source and family selection are selected. The top three are 2072520724 and 20722 of the southern coastal provenances, and three family 65,56 and 51. (4) in the first family of the family have developed a total of 26 SSR loci associated with the growth and timber of Eucalyptus grandis. Use 839 points. The SSR markers of the whole genome of Eucalyptus grandis (E.grandis), based on 47 markers, based on the five traits of D9.5, BD, MOE, MOR and sigma _c in high and low value gene pools (at least 8 strains / pools / traits, 32 strains), were used to analyze 5 characters of 5 characters of Eucalyptus grandis samples (from 115 free pollination half sib families). The general linear model (Gen) was used. Eral linear model, GLM) and the mixed linear model (mixed linear model, MLM). It is found that the markers that are significantly associated with D_ (9.5), BD, MOE, MOR and sigma are respectively, and 6 markers are associated with 2 personality traits, and the significant alleles of the markers are identified and the maximum average is identified. The effects of synergism and reduction were 6.3% and 3.5%., respectively.

【學(xué)位授予單位】：中國林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S792.39

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李晶瑩;高慧;劉盛全;周亮;;基于多元線性回歸模型分析107楊木材材性與紙張性能的關(guān)系[J];東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報;2014年02期

2 宋云民，黃永利;火炬松材性變異規(guī)律的初步研究[J];林業(yè)科學(xué);1995年04期

3 柯曙華，王傳貴，，劉秀梅，訾興中;梓樹材性及用途[J];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報;1994年03期

4 任世奇;陳健波;項東云;;三種無損檢測技術(shù)對桉木材性預(yù)測的研究進(jìn)展[J];桉樹科技;2013年02期

5 邢亞娟,周榮俊,周邊軍,王懷志4王延河,鄧貴東,何明海;山楊群體生長和材性性狀的遺傳相關(guān)[J];林業(yè)科技;2001年02期

6 林利民,劉文華,關(guān)崇貴;落葉松材性及膠合板生產(chǎn)[J];建筑人造板;1999年03期

7 楊新泉,劉鵬,韓宗福,倪中福,孫其信;普通小麥、斯卑爾脫小麥和密穗小麥基因組中SSR和ESTSSR分子標(biāo)記的遺傳差異研究[J];自然科學(xué)進(jìn)展;2004年09期

8 孫玉剛;張延明;;小麥SSR標(biāo)記的應(yīng)用[J];牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年02期

9 徐軍;劉艷華;任民;牟建民;張興偉;陳雅瓊;王志德;;普通煙草種質(zhì)資源的SSR標(biāo)記與指紋圖譜分析[J];中國煙草科學(xué);2011年02期

10 劉霞,郭玉華,王松文,李傳友,劉芳,張欣,施利利;不同水稻品種的SSR多態(tài)性分析[J];沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報;2005年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 潘兆娥;杜雄明;孫君靈;周忠麗;賈銀華;王艷玲;龐保印;;棉花SSR標(biāo)準(zhǔn)反應(yīng)體系的建立[A];中國棉花學(xué)會2008年年會論文匯編[C];2008年

2 付小瓊;;利用SSR分子標(biāo)記開展棉花輔助育種的研究[A];中國棉花學(xué)會2012年年會暨第八次代表大會論文匯編[C];2012年

3 司清林;劉新倫;王長有;吉萬全;;阿夫及其衍生小麥品種(系)的SSR遺傳分析[A];中國遺傳學(xué)會第八次代表大會暨學(xué)術(shù)討論會論文摘要匯編（2004-2008）[C];2008年

4 周克夫;張凱;戎文廷;王侯聰;;應(yīng)用SSR分子標(biāo)記比較佳禾早占水稻組培苗與種植苗的性狀差異[A];全國作物生物技術(shù)與誘變技術(shù)學(xué)術(shù)研討會論文摘要集[C];2005年

5 蒲志剛;張志勇;張志雄;向躍武;蔡平鐘;鄭家奎;閻文昭;;水稻航天誘變特異殼色基因SSR初步定位研究[A];第五屆核農(nóng)學(xué)青年科技工作者學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2006年

6 劉宏亮;程偉;;交感皮膚反應(yīng)(SSR)及其臨床應(yīng)用[A];中華醫(yī)學(xué)會第八次全國物理醫(yī)學(xué)與康復(fù)學(xué)學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2006年

7 劉莉娜;崔晶;姜鵬;王蕾;李靈招;張璽;王中全;;我國旋毛蟲地理株遺傳變異與系統(tǒng)發(fā)生關(guān)系的研究[A];中國畜牧獸醫(yī)學(xué)會家畜寄生蟲學(xué)分會第六次代表大會暨第十一次學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2011年

8 張立玲;王全喜;馬勇華;劉佳森;;家畜抗病性遺傳變異的研究策略[A];全國養(yǎng)羊生產(chǎn)與學(xué)術(shù)研討會議論文集（2003～2004）[C];2004年

9 張志明;趙茂俊;潘光堂;;玉米高密度SSR分子連鎖圖譜的構(gòu)建[A];2004全國玉米種質(zhì)擴增、改良、創(chuàng)新與分子育種學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

10 劉建波;劉長明;;豬輸血傳播病毒流行病學(xué)與遺傳變異的研究進(jìn)展[A];中國畜牧獸醫(yī)學(xué)會動物傳染病學(xué)分會第十二次人獸共患病學(xué)術(shù)研討會暨第六屆第十四次教學(xué)專業(yè)委員會論文集[C];2012年

相關(guān)重要報紙文章 前9條

1 本報記者 劉麗麗;浪潮SSR 為信息安全添動力[N];計算機世界;2010年

2 記者 劉霞;遺傳飲食傾向影響肥胖[N];科技日報;2008年

3 記者 吳晉娜 通訊員 熊學(xué)莉 吳劉佳;我科學(xué)家發(fā)現(xiàn)遺傳變異可促進(jìn)高原適應(yīng)性[N];科技日報;2012年

4 記者 關(guān)媛媛　李志峰;世界首張家蠶高精度遺傳變異圖譜繪就[N];重慶日報;2009年

5 本報記者 劉麗麗;浪潮SSR是主機的安全后盾[N];計算機世界;2009年

6 記者毛磊;百歲壽星遺傳變[N];人民日報;2003年

7 記者 毛磊;長命百歲原因之一[N];新華每日電訊;2003年

8 陳丹　劉霞;與生物衰老有關(guān)的遺傳變異首次獲得確認(rèn)[N];科技日報;2010年

9 林東昕;為什么有的人容易得癌癥？[N];科技日報;2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李昌榮;大花序桉生長和材性遺傳變異及SSR關(guān)聯(lián)分析[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2017年

2 Mulugeta Seyoum Ademe;陸地棉SSR遺傳多樣性及纖維品質(zhì)和產(chǎn)量性狀關(guān)聯(lián)作圖[D];中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2015年

3 李秋瑩;SSR標(biāo)記在海帶群體遺傳及胞質(zhì)遺傳研究中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)院研究生院(海洋研究所);2015年

4 Iqbal Saeed;冬小麥光合及產(chǎn)量性狀的SSR標(biāo)記和候選基因Rubisco Activase的關(guān)聯(lián)分析[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2016年

5 焦云;楊梅基因組SSR標(biāo)記開發(fā)和雄株遺傳多樣性分析[D];浙江大學(xué);2012年

6 杜方;百合不同器官轉(zhuǎn)錄組分析及SSR標(biāo)記開發(fā)應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2014年

7 黃桂華;柚木種質(zhì)資源遺傳變異和優(yōu)良無性系早期選擇的研究[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2015年

8 李書書;飲食模式和遺傳變異對非職業(yè)人群POCs內(nèi)暴露水平的影響[D];南京醫(yī)科大學(xué);2017年

9 朱猛;低頻遺傳變異與肺癌遺傳易感性及預(yù)后關(guān)聯(lián)研究[D];南京醫(yī)科大學(xué);2017年

10 黃旭東;全基因組關(guān)聯(lián)研究發(fā)現(xiàn)的胰腺癌易感位點及易感基因的功能研究[D];北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院;2017年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 程琳;杉木半同胞家系生長與材性聯(lián)合選育研究[D];廣西大學(xué);2016年

2 齊琦;珍稀泌鹽植物長葉紅砂SSR分子標(biāo)記的開發(fā)及種群遺傳學(xué)研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

3 信朋飛;大麻SSR標(biāo)記的開發(fā)及遺傳多態(tài)性分析[D];中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2015年

4 李桂冬;小麥3個重要農(nóng)藝性狀的SSR標(biāo)記全基因組關(guān)聯(lián)分析[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

5 孫學(xué)超;棗樹控制雜交及雜種SSR分子鑒定[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 張宏亮;低溫脅迫下西葫蘆轉(zhuǎn)錄組分析與SSR分子標(biāo)記開發(fā)[D];山西農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

7 賈寶光;油桐SSR分子標(biāo)記的開發(fā)與遺傳多樣性的研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2015年

8 陳升侃;基于SSR粗皮桉種源遺傳多樣性研究[D];廣西大學(xué);2015年

9 劉方;基于高通量測序的石刁柏基因組SSR標(biāo)記的開發(fā)[D];河南師范大學(xué);2015年

10 張小娟;棉花品種的SSR標(biāo)記鑒定及身份證構(gòu)建[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

本文編號：1883338