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《黄鲫群体遗传结构分析【开题报告+文献综述+毕业论文】》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文目录本科毕业论文开题报告生物科学黄鲫群体遗传结构分析一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义黄鲫是温、热带性鱼类,广泛,分布于太平样、印度洋的温带和热带近岸海域及河口处;我国沿岸都有分布,一年四季都有生产。黄鲫是当地浅海各种作业的主要捕捞对象,产量不小,资源丰富,有一定的生产经济价值。肉味鲜美,十分可口,很受群众欢迎;若腌制成鱼干用于油炸更有风味。微卫星(microsatellite)或称简单序列重复(simplesequencerepeats,SSR)是指由1~6个核苷酸组成的简单串联重复DNA序列。微卫星在
2、真核生物的基因组中分布广泛,具有丰富的多态性,实验结果稳定可靠。微卫星标记是基于这些优点而发展起来的一种DNA分析手段,可以提供分辨率达1个碱基对差异的信息[1]。近年来,微卫星标记广泛应用于遗传多样性分析、遗传图谱的构建以及系统发育等方面的研究。由于具有等位基因数目多、多态性高、共显性以及孟德尔遗传方式等特点,它作为一种重要的分子标记被广泛应用于分子标记辅助育种和探讨物种的遗传结构中,因此目前在水产动物的分子标记研究中首选的就是微卫星标记。刘云国等(2005;2006)利用10个微卫星位点分析了牙鲆3个选择性养殖群体的遗传多样性;
3、王伟等(2004)利用10个微卫星位点分析了黄鲫自然和养殖群体的遗传多样性。另外刘海金等(2008)利用16个微卫星位点分析了牙鲆5个养殖群体的遗传多样性,探讨了各群体的遗传分化及亲缘关系。本研究首次利用不同地理群体的黄鲫为研究材料,利用微卫星标记分析了各个群体的遗传多样性水平,探讨了群体间的遗传分化水平和亲缘关系,以期为后续的研究工作提供理论依据。本科毕业论文目录二、研究的基本内容,拟解决的主要问题:研究的基本内容:利用舟山、象山等地的黄鲫作为研究对象,利用微卫星标记分析其遗传结构和多样性,检测不同群体黄鲫的遗传多样性水平。解决的
4、主要问题:1.微卫星引物的选择;2.PCR反应体系的确定;3.甲酰胺变性剂的变性,冰浴冷却,经6%聚丙烯酰胺凝胶电泳后,银染显色。4.甲酰胺变性剂的变性,冰浴冷却,经6%聚丙烯酰胺凝胶电泳后,银染显色。三、研究步骤、方法及措施:研究步骤:1.查阅相关资料,了解有关黄鲫的基本特征;2.仔细阅读研究文献资料并翻译相关英文资料;3.不同地理群体龙头鱼样品的采集4.将各群体黄鲫的鳍条剪取后保存于95%的乙醇中。5.黄鲫DNA的提取,引物的选择,PCR扩增6.PCR反应结束后,加入等量的甲酰胺变性剂,95°C变性6min,迅速冰浴冷却。7.变
5、性产物经6%聚丙烯酰胺凝胶电泳后,银染显色。8.数据整理和分析,撰写毕业论文;9.上交论文初稿;10.反复修改论文;11.论文定稿。方法、措施:查阅文献,参考已知文献中关于对黄鲫不同群体的遗传多样性的研究。在老师指导下完成黄鲫样本的采集;DNA提取参照刘云国等(2006)的方法进行。PCR反应结束后,加入等量的甲酰胺变性剂,95°C变性6min,迅速冰浴冷却。变性产物经6%本科毕业论文目录聚丙烯酰胺凝胶电泳后,银染显色。进行数据分析:对照PBR322分子量标准确定每个个体的基因型,利用POPGENE软件计算不同地理群体的平均等位基因
6、数(A)、平均有效等位基因数(Ne)、最高等位基因频率(F)、低频等位基因数(L)、基因型数(G)、观测杂合度(Ho)、期望杂合度(He)。同时计算了各群体的遗传相似指数(I)、遗传距离(D)、近交系数(Fis)、遗传分化指数(Fst)和基因流(Nm)。并根据Botstein等(1980)的分类方法计算位点多态信息含量(PIC),并进行了Hardy-weinberg遗传偏离指数(d)的计算。利用MEGA3.0软件采用NJ法构建不同地理群体的系统树。四、参考文献[1] Pang,Ritland,Carlson,etal.Japanes
7、equailmicro2satellitelociamplifiedwithchickenspecificprimers[J].AnimalGenetics,1999,30:195~199.[2] 国伟,沈佐锐.微卫星DNA标记技术及其在昆虫学上的应用[J].生物技术,2004,14(2):60.[3] 国伟,沈佐锐.微卫星DNA的多态性及其应用[J].生物技术通讯,2004,15(2):158.[4] 杨效文,张广学,陈晓峰.棉蚜微卫星DNA的克隆及其多态性检测[J].昆虫学报,2001,44(4):586.[5] 安瑞生,等.微
8、卫星DNA在分子遗传标记研究中的应用[J].昆虫知识,2002,39(3):561.[6] TAUTZD.HypervariabilityofsimplesequenceasageneralsourceforpolymorphicDN