|
|||||
|
|
| 基于生物信息学的玉米抗病QTL比较定位 | |
| 引用本文： | 刘红军,李晓辉,刘晓鑫,李新海.基于生物信息学的玉米抗病QTL比较定位[J].分子植物育种,2010,8(1):151-160. |
| 作者姓名： | 刘红军 李晓辉 刘晓鑫 李新海 |
| 作者单位： | 1. 中国农业科学院作物科学研究所/农作物基因资源与基因改良国家重大科学工程,北京,100081;吉林省农业科学院生物技术研究中心,长春,130033 2. 吉林省农业科学院生物技术研究中心,长春,130033 3. 中国农业科学院作物科学研究所/农作物基因资源与基因改良国家重大科学工程,北京,100081 |
| 基金项目： | 吉林省科技厅科技引导计划(20090565);;国际合作项目(2007DFA31010)共同资助 |
| 摘 要： | 以玉米遗传连锁图谱IBM2 2008 Neighbors为参考图谱,利用BioMercator 2.1软件,通过映射来自不同实验中的340个玉米抗病QTL,构建出玉米抗病QTL的整合图谱。采用元分析技术,在1、3、6、10号染色体上发掘5个"一致性抗病QTL"区间,图距分别为5.14cM、9.00cM、28.50cM、1.73cM和33.34cM。从MaizeGDB网站下载"一致性抗病QTL"区间内的基因和标记原始序列,采用NCBI网站在线软件BlastX通过同源比对,在5个"一致性抗病QTL"区间内初步确定8个抗病基因同源序列。借助比较基因电子定位策略,将54个水稻和44个玉米抗性基因转定于玉米IBM2 2008 Neighbors遗传连锁图谱上。本文研究结果为玉米抗病QTL精细定位和克隆奠定了基础。 |
| 关 键 词： | 玉米 抗病QTL 元分析 整合图谱 比较定位 |
Comparative Mapping of Disease Resistance QTL in Maize Based on Bioinformatics |
|
| Liu Hongjun,Li Xiaohui,Liu Xiaoxin,Li Xinhai.Comparative Mapping of Disease Resistance QTL in Maize Based on Bioinformatics[J].Molecular Plant Breeding,2010,8(1):151-160. | |
| Authors: | Liu Hongjun Li Xiaohui Liu Xiaoxin Li Xinhai |
| Institution: | Liu Hongjun 1,2 Li Xiaohui 2 Liu Xiaoxin 2 Li Xinhai 1 1 Institute of Crop Science,Chinese Academy of Agricultural Sciences/National Key Facility for Crop Gene Resources , Genetic Improvement,Beijing,100081,2 Biotechnology Research Center,Jilin Academy of Agricultural Sciences,Changchun,130033 |
| Abstract: | In this paper,a total of 340 disease resistance QTLs in maize were collected from maize genomic database(MaizeGDB),and were compiled to construct the integration map through QTL position and their adjacent markers by BioMercator 2.1 software with high-scale genetic linkage map of maize IBM2 2008Neighbors as reference.By using a meta-analysis method,fiveconsensus QTL for maize disease-resistancewere identified on maize chromosomes 1,3,6 and 10 with map interval of 5.14 cM,9.00 cM,28.50 cM,1.73 cM and 33.34 c... |
| Keywords: | Maize Resistance QTL Meta-analysis Integrated linkage map Comparative mapping |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |