植物基因组学
植物基因组学在作物育种中的应用
植物基因组学在作物育种中的应用在当今农业领域，植物基因组学的迅速发展为作物育种带来了前所未有的机遇和变革。
植物基因组学作为一门研究植物基因组结构、功能和进化的学科，通过对植物基因的深入了解，为培育更优质、高产、抗逆的作物品种提供了强有力的技术支持。
植物基因组学在作物育种中的应用首先体现在基因定位和克隆方面。
通过构建遗传图谱和物理图谱，科学家能够确定与重要农艺性状相关的基因在染色体上的位置。
例如，对于产量性状，通过对大量不同品种的植物进行遗传分析，可以找到控制产量的基因所在的区域。
一旦确定了这些区域，进一步利用分子生物学技术，如 PCR 扩增、基因测序等，就能够克隆出相关的基因。
克隆出的基因可以用于功能研究，了解其在植物生长发育和环境响应中的作用机制。
这对于设计更有效的育种策略至关重要。
比如，对于一个与抗病虫害相关的基因，了解其如何识别病原体、激活防御反应，就能有针对性地在育种中引入或增强这一基因的功能，从而提高作物的抗病虫能力。
基因编辑技术是植物基因组学在作物育种中的另一个重要应用。
CRISPRCas9 系统的出现使得对植物基因组进行精确修饰成为可能。
科学家可以通过设计特定的引导 RNA，引导 Cas9 蛋白在特定的基因组位点进行切割，从而实现基因的敲除、插入或替换。
这种精确的基因编辑能够快速地创造出具有优良性状的作物品种。
以提高作物的营养价值为例，通过基因编辑可以增加某些维生素、矿物质或蛋白质的含量。
或者，对于一些生长周期较长的作物，可以编辑与生长发育相关的基因，使其能够更快地成熟，从而提高农业生产的效率。
同时，植物基因组学在杂种优势的研究和利用方面也发挥着重要作用。
杂种优势是指杂交后代在生长势、生活力、繁殖力、抗逆性、产量和品质等方面优于双亲的现象。
通过对杂种优势相关基因的研究，能够更好地理解杂种优势的形成机制，从而更有效地利用杂种优势进行作物育种。
在实际的作物育种中，结合植物基因组学的方法，可以对亲本进行筛选和优化组合。
植物基因组学
植物基因组学是一个重要的研究领域，它研究植物的遗传信息、基因结构和功能，以及它们如何影响植物的生长和发育。
这个领域涉及到基因组测序、基因组组装、基因组注释等多个方面，具有广泛的应用前景。
下面将从几个方面介绍一下的相关研究内容。
一、植物基因组的测序植物基因组的测序是研究的第一步。
目前，植物基因组测序的技术已经相当成熟，可以快速高效地完成基因组序列的测定。
通过基因组测序，我们可以了解植物的基础遗传信息，了解植物存在哪些基因以及它们的组织结构和顺序。
这为后续的研究提供了基础数据。
针对目前常用的测序技术，如全基因组测序、转录组测序、重测序等，科学家们也在不断优化，以提高测序的准确度和效率。
二、植物基因组的组装植物基因组的测序虽然可以获得原始数据，但由于植物基因组的复杂性，单纯依靠测序数据很难得到完整而准确的基因组序列。
因此，植物基因组组装是一个必须进行的步骤。
植物基因组组装的目的是通过对原始测序数据的分析和处理，将碎片化的序列重新组合成完整的染色体序列。
在组装过程中，需要考虑到基因重复率、基因组大小、杂合度等多个因素，同时也需要结合各种软件和算法进行分析。
植物基因组组装的结果往往会影响到后续的基因注释和功能研究，因此组装质量非常重要。
三、植物基因组的注释植物基因组注释是利用已知的生物学信息描述和标记基因组序列，对基因组的研究起到至关重要的作用。
注释可以包括基因定位、基因结构预测、功能注释、基因家族分析等多个方面。
植物基因组注释需要依靠生物信息学分析和多种数据库进行比对，以确定基因结构和功能。
通过注释可以准确地确定基因的性质以及它们在生命过程中的作用和调控机制。
同时，注释数据也可以为研究提供有用的参考。
四、植物基因组的功能研究植物基因组的功能研究包括基因的表达调控、基因的转录后修饰等多个方面，这些研究能够深入了解基因在植物生长发育过程中的作用和调控机制。
近年来，随着单细胞转录组测序、CRISPR/Cas9等新技术的发展，科学家们对植物基因组的研究也更加深入。
植物基因组学研究现状及其应用前景
植物基因组学研究现状及其应用前景植物基因组学是研究植物基因组结构、功能和演化的学科。
基因组是一个生物体内所有基因的集合，它们控制着生物体的遗传信息和表型特征。
随着现代生命科学技术的不断发展，植物基因组学在农业、医学和环境保护等领域的应用越来越广泛。
本文将介绍植物基因组学的研究现状和应用前景。
一、植物基因组学的研究现状1. 基因组测序技术的发展随着基因组测序技术的不断进步，植物基因组测序的速度和效率得到了大幅提高。
目前，全基因组测序已经成为研究植物遗传和进化的重要手段。
一些高质量的植物基因组已经得到了完整测序，如拟南芥、水稻、小麦等。
2. 基因组注释技术的发展基因组注释是指通过比对已知的基因、蛋白质和功能元件的信息，对新测序的基因组注明功能和结构特征的过程。
随着基因组测序技术的不断进步，基因组注释技术也取得了长足的发展。
目前已经开发出了多种基因组注释软件和工具，如基因组自动注释管道（GAGP）、GeneMark等。
3. 基因组学研究的深入探索随着基因组测序技术和基因组注释技术的发展，植物基因组学的研究已经深入探索了基因结构、基因组拷贝数变异、基因家族、基因表达调节、基因功能等多个方面。
这些研究不仅促进了我们对植物的认识，而且也为植物育种和生产提供了理论基础。
二、植物基因组学的应用前景1. 新品种育种和优良性状改良植物基因组学的应用可以帮助农业科学家研发更多、更好、更适应各种环境的农作物品种。
通过对植物基因组的深入研究，可以揭示其表型特征和抗逆性状的基础，发掘新基因、新途径，进而开展优良性状改良。
此外，在育种上还可以运用基因编辑、RNA干扰等技术精准定位和修饰有关基因。
2. 植物逆境抗性改善随着全球气候变化，逆境越来越严重。
植物基因组学的应用可以发掘植物抗逆性状基因及其调控机制，进而开发能够适应各种环境的新品种。
此外，基因编辑技术的应用也可以有效地提高植物抗逆性状。
3. 植物药物及生物质能研究植物基因组学的应用可以帮助我们了解植物的化学成分及其在医学和工业上的应用。
植物基因组学及比较基因组学研究
植物基因组学及比较基因组学研究植物基因组学是研究植物基因组结构、功能及其进化的学科领域。
通过对植物基因组的研究，我们可以深入了解植物的遗传机制、进化历程以及适应环境的能力。
而比较基因组学则是将不同物种的基因组进行比较和分析，以揭示它们之间的相似性和差异性，推断基因功能、鉴定重要基因，并探究物种进化的规律。
一、植物基因组学研究的重要意义植物基因组学的研究对于揭示植物的生长发育过程、逆境应答机制以及生殖系统演化具有重要意义。
通过对不同植物基因组的测序和分析，可以鉴定出植物特有的基因家族，比如光合作用相关基因家族和抗病性基因家族等，并进一步验证其功能，从而为植物育种和改良提供基础。
二、植物基因组研究方法1. 基因组测序技术：高通量测序技术的发展，使得植物基因组测序成为可能。
通过测序技术，我们可以对植物基因组进行全面的扫描，并提取出其中的基因序列，用于后续的功能研究。
2. 基因组组装与注释：基因组组装是将测得的基因组片段进行拼接和排序，以得到完整的基因组序列。
而基因组注释则是对基因组序列进行功能预测和基因的鉴定。
3. 比较基因组学：通过将不同物种的基因组进行比较，我们可以发现基因组之间的共性和差异性。
这些共性和差异性对于研究物种进化和功能基因的推断具有重要价值。
三、比较基因组学在植物研究中的应用1. 蛋白质功能鉴定：通过比较基因组学的方法，可以找到不同物种间的相似蛋白质序列，从而预测其功能。
这为进一步的实验研究提供了重要线索。
2. 基因家族的演化：比较基因组学可以揭示不同物种间基因家族的起源和演化过程。
通过比较基因组中的保守基因，可以推断其在进化过程中可能的功能和适应方式。
3. 物种进化研究：比较基因组学可以通过比较物种间的基因组序列，揭示它们的进化关系和进化速率。
这些研究有助于我们理解物种的起源和演化历程。
四、植物基因组学及比较基因组学的研究进展随着基因测序技术的不断发展，植物基因组学及比较基因组学的研究也取得了许多突破。
植物基因组学研究及其意义
植物基因组学研究及其意义植物基因组学是生命科学的一个分支，它研究的是植物的基因组结构、功能、演化等方面的问题。
通过对植物基因组的研究，我们可以深入了解植物的生长发育机制、适应环境的能力以及种间关系等，为植物资源开发和利用提供了更加深入的基础。
一、植物基因组的特点任何一个生物的DNA都是被编码的，它包含的是生物生长、发育和自我复制所需的所有信息。
对于植物基因组来说，它也有着一些与人类高度相似的特点。
1. 植物基因组的大小多变。
植物基因组大小差异很大，研究表明，某些蕨类植物的基因组大小为27.55GB，而一些海藻的基因组大小只有0.063MB。
2. 相同的基因组对应不同的表型。
同样的基因组对应的表型不同，这个现象也很常见。
种植同一品种的作物，由于环境、气候等因素影响，表现出来的性状也会存在差异。
3. 基因数量较多。
各种植物的基因数量都比较多，高等植物的基因数量可达到25000个。
二、植物基因组研究的方法为了更好地了解植物基因组，科学家们采用了一系列的方法和工具进行研究。
1. 大规模基因测序。
作为研究基因组的主要手段之一，测序技术可以更准确地解读基因信息。
近年来，草履虫、拟南芥等模式植物的全基因组测序工作已经完成，这为基因组学的深入研究奠定了基础。
2. 基因芯片技术。
基因芯片技术是一种快速并且高通量的实验手段，可广泛应用于在表达谱和比较转录组中，以帮助识别植物基因的功能。
3. 生物信息学基础工具。
生物信息学软件和数据库是解决大量基因和基因组学数据的重要工具。
大量的软件和数据库被专门用于储存基因组序列数据及其功能注释，如GenBank, EMBL和GenPept等。
三、植物基因组学研究的意义植物基因组学为人们提供了一个质的飞跃的机会，可以更好地了解种植物的特点与生物进化，促进农业生产、食品工业、医学发现以及生态学探究的发展，其意义主要表现在以下几个方面。
1. 育种改良。
植物基因组学可以帮助科学家们深入了解作物的基因组结构和功能，为育种改良提供更强有力的支持。
植物基因组学和功能基因组学
植物基因组学和功能基因组学随着科技的发展和基因科学的应用，植物基因组学和功能基因组学正在成为研究植物生物学和植物生态学的重要工具。
植物基因组学和功能基因组学是研究植物基因组结构、功能和多样性的学科，旨在深入了解植物的生物学特性和生态系统功能。
一、植物基因组学植物基因组学是研究植物所有基因的结构、功能和相互关系的学科。
通过对植物基因组的测序和分析，人们可以了解植物在生物学上的特性，比如植物的基因组大小、基因数量、基因结构和基因分布。
植物基因组学的研究方法主要是通过测序技术来确定植物基因组的DNA序列，并通过计算机分析来确定每个基因的位置和特征。
通过比对已知的植物基因组序列，可以鉴定新的基因，从而了解植物在基因水平上的多样性和变异性。
植物基因组学的应用范围非常广泛，它可以用于研究植物的起源和进化、植物的适应性和环境响应、植物种间的亲缘关系、植物与其他生物的相互作用等等。
此外，植物基因组学还可以为植物育种、产业发展和环境保护等领域提供支持和指导。
二、功能基因组学功能基因组学是在基因组水平上研究基因功能的学科。
通过分析基因的表达模式、调控网络和相互作用，功能基因组学可以揭示基因之间的相互关系和细胞内转录和代谢调控的机制。
在植物学中，功能基因组学被广泛应用于揭示植物的生物学过程和生态系统功能。
在功能基因组学领域，高通量测序技术成为一种有效的研究手段。
通过对不同组织、环境和生长阶段的植物进行基因表达谱测定，可以鉴定出与特定生物学过程相关的基因，进而研究这些基因在转录调控和信号通路中的作用。
功能基因组学可以用于研究植物的生长发育、适应性和环境响应、植物的代谢途径和产物合成、植物的相互关系和群落生态学等等。
此外，功能基因组学还可以为植物育种、生物能源和环境保护等领域提供支持和指导。
三、两者之间的联系植物基因组学和功能基因组学是两个彼此紧密联系的学科，二者之间相互促进、相互支持。
首先，植物基因组学为功能基因组学提供了重要的基础，只有了解植物的基本遗传信息，才能深入研究植物基因表达、代谢调控和功能发育等方面的生物学过程。
植物基因组学与分子育种的研究
植物基因组学与分子育种的研究植物基因组学是研究植物基因组结构、功能、调控以及进化等方面的学科，这项研究在植物遗传和育种领域有着广泛的应用，尤其是在分子育种方面。
分子育种是一种基于分子标记和分子遗传学的育种方法，可以使育种工作更加高效、精准和可持续。
植物基因组学的发展和进步为分子育种提供了更加广阔的平台和更加丰富的资源，也使得育种工作更加具有前瞻性和挑战性。
一、植物基因组的组成植物基因组的组成包括染色体、DNA分子、基因、转录组以及蛋白质质谱等部分。
其中，染色体是植物基因组的重要组成部分，其结构和数量决定了植物基因组大小和稳定性，进而影响植物的遗传性状表达和生理生态特征。
同时，基因是植物生长发育和遗传变异的重要因素，不同基因的相互作用和表达调控形成了植物的多样性和可塑性。
在植物基因组学研究中，对基因定位、功能注释和表达调控等方面的研究，有助于深入了解植物基因和基因组的结构与功能，发掘和利用植物遗传资源。
二、植物基因组学的技术手段植物基因组学的研究需要借助各种实验技术和生物信息学方法来进行。
其中，常用的实验技术包括基因序列分离、PCR扩增、原位杂交、转基因技术、基因敲除等，这些技术可以帮助研究人员实现基因的定位、克隆、转移和修饰等操作。
另外，生物信息学方法也是植物基因组学研究的重要手段，包括基因组测序、转录组测序、组蛋白质组学、基因注释和功能分析等方面，这些方法可以帮助研究人员更全面地了解植物基因组的结构和功能，为分子育种等应用领域提供更多的有益信息和数据。
三、植物分子育种的研究内容植物分子育种的研究主要涉及基因与表型等方面的关系，其中包括基因定位、基因克隆、基因标记等。
这些研究可以提高植物育种的效率和精度，加快良种的选育速度，实现高产、优质、抗病的特性。
植物分子育种的应用范围广泛，可以用于不同作物的良种选育和基因改良，也可以用于改良作物的耐逆性、抗虫性、抗病性、食味和品质等多方面，真正意义上实现了绿色、高效、可持续的农业生产。
植物基因组学研究植物基因组和基因组学知识
植物基因组学研究植物基因组和基因组学知识植物基因组学是研究植物基因组结构、功能和演化的学科。
它通过应用基因组学技术和分子遗传学方法，揭示并解析植物基因组中的基因组成以及基因之间的相互作用关系，从而深入了解植物的发育、适应性和进化机制。
本文将介绍植物基因组学的基本概念、重要技术和研究进展。
一、植物基因组学的基本概念植物基因组学是研究植物遗传信息在基因组层面上的表达和功能的学科。
植物基因组由DNA构成，包含了植物个体的全部遗传信息。
通过深入了解基因组的结构、功能和演化过程，可以揭示植物的形态特征形成和发展，以及对环境变化的适应过程。
二、植物基因组学的重要技术1. 基因组测序技术：基因组测序是植物基因组学研究的重要手段之一。
随着新一代测序技术的不断发展，如高通量测序和单分子测序等，揭示植物基因组的序列信息变得更加高效和准确。
2. 基因组比较分析：基因组比较分析是通过比较不同物种或个体间的基因组序列，发现其间的差异和相似性，从而推断出植物基因的功能和进化过程。
3. 转录组学研究：转录组学是通过测定植物基因组中的RNA转录产物，了解基因在不同发育阶段和环境条件下的表达差异。
这种技术能够揭示植物基因的功能和调控机制。
4. 蛋白质组学研究：蛋白质组学是研究植物基因组中编码的蛋白质在不同生理状态下的表达和功能的研究领域。
通过分析植物蛋白质组的变化，可以了解植物对于外界环境的适应性和应答机制。
三、植物基因组学的研究进展植物基因组学的研究已经取得了重要的突破和进展。
例如，通过对拟南芥的基因组测序和比较分析，揭示了拟南芥基因组中的基因家族、染色体结构和基因间的功能关联。
另外，植物基因组学研究还推动了粮食作物和果树的基因组测序和分析，为提高作物的产量和品质提供了重要的基础。
此外，植物基因组学还涉及到基因工程技术的应用。
通过基因编辑和转基因技术，可以改良植物的性状，提高植物的抗病性和抗逆性，以及增加植物的产量和品质。
总结：植物基因组学的研究对于理解植物的形态特征、发展规律和适应机制非常重要。
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1.基因组的结构和变异2.分子标记连锁图谱构建基因3.QTL定位的原理和方法4.QTL精细定位5.基因和QTL的可隆5.1插入突变方法5.2图位克隆的方法(含比较图位克隆)5.3候选基因法6.资源评估和利用7.分子标记辅助选择(含分子设计育种)8.转基因8.1转基因体系和实证研究8.2转基因的生态学安全研究9.比较基因组9.1标记水平比较基因组9.2序列水平的比较研究9.3性状水平的比较研究9.4功能比较研究10.***优势研究10.1遗传学解释10.2分子生物学解释11.分子进化(主要是玉米进化)12.基于连锁不平衡的关联分析12.1实证研究12.2方法学研究13.基因组研究中的一些新技术运用13.1DNA芯片技术13.2 DNA shuffling13.3Gene Trap13.4 Gene therapy in plants13.5 TILLING 技术1.植物基因组的结构和变异在越来越多的植物基因组被测完后,该研究的重要性逐渐显现,该方面的文章可以说是汗牛充栋.在玉米方面该领域的大牛是Buckler, ES; Messing, J, Dooner HK, Doebley J ; Gaut, BS.1. Buckler, E. S., Gaut, B. S. and McMullen, M. D. (2006) Molecular and functional diversity of maize. Curr. Opin. Plant Biol. 9, 172-176这是关于玉米基因组结构的REVIEW文章,先了解大概,在细读研究文章.其任何2个玉米自交系之间的遗传变异大于人和大猩猩之间的差异的经典论断充分说明玉米变异的广泛性.最近因为人类基因组研究的进展而似乎可以改写.2.Messing J, Dooner HK. Organization and variability of the maize genome. Curr Opin Plant Biol.2006 Apr;9(2):157-63两位大牛的联合REVIEW, 值得一读.3.Goff S A, Ricke D, Lan T H, Presting G, Wang R, Dunn M, Glazebrook J, Sessions A, Oeller P, Varma H, Hadley D, Hutchison D, Martin C, Katagiri F, Lange B M, Moughamer T, Xia Y, Budworth P, Zhong J, Miguel T, et al. A Draft Sequence of the Rice Genome Oryza sativa L. ssp. japonica. Science, 2002, 296: 92-100大家或许都知道这篇文章,但我相信看完的不多,尽管全基因组测序的文章许多,强烈建议大家读这篇,讨论写的太好了.同期中国测序的文章就相形见拙许多,当然之后水稻精细图谱的公布,这篇文章也可以读读.4. International Rice Genome Sequencing Project. The map-based sequence genome. nature, 2005, 436: 793-8005.Fu H H, Dooner H K. Intraspecific violation of genetic colinearity and its implications in maize. Proc Natl Acad Sci USA, 2002, 99: 9573-9578改文章给我的启示许多,基因的存在和缺失也是等位基因的一种形式就是其一,尽管后来该文章的结论不断被修正.6.Song R, Messing J: Gene expression of a gene family in maize based on noncolinear haplotypes. Proc Natl Acad Sci USA 2003, 100:9055-9060.宋任涛代表作之一, 与Fu的文章有异曲同工之妙,给***优势提供了新的解释.7.Brunner S, Fengler K, Morgante M, Tingey S, Rafalski A: Evolution of DNA sequence non-homologies among maize inbreds. Plant Cell 2005, 17:343-360.5,6工作的基础上提供了更多的数据8. Lai J, Li Y, Messing J, Dooner HK: Gene movement by Helitron transposons contributes to the haplotype variability of maize. Proc Natl Acad Sci USA 2005, 102:9068-9073.赖锦盛的代表工作之一,为玉米基因组的扩张提供了全面的解释.9. Lai J, Ma J, Swigonova Z, Ramakrishna W, Linton E, Llaca V, Tanyolac B, Park YJ, Jeong OY, Bennetzen JL et al.: Gene loss and movement in the maize genome. Genome Res 2004, 14:1924-1931部分阐述了玉米基因组的结构的成因,更多的是插入而不是缺失.10. Morgante M, Brunner S, Pea G, Fengler K, Zuccolo A, Rafalski A:Gene duplication and exon shuffling by helitron-like transposons generate intraspecies diversity in maize.Nat Genet 2005, 37:997-1002与8讲的同一个故事.11.Tenaillon MI, Sawkins MC, Long AD, Gaut RL, Doebley JF, Gaut BS: Patterns of DNA sequence polymorphism along chromosome 1 of maize (Zea mays ssp. mays L.). Proc Natl Acad Sci USA 2001, 8:9161-9166该数据表明,在玉米基因组大约只保留了其祖先大刍草60%的遗传变异.12.Messing J, Bharti AK, Karlowski WM, Gundlach H, Kim HR, Yu Y, Wei F, Fuks G, Soderlund CA, Mayer KF et al.: Sequence composition and genome organization of maize. Proc Natl Acad Sci USA 2004, 101:14349-14354玉米有59000个基因的预测就出自此文.13. Bruggmann R, Bharti AK, Gundlach H, Lai J, Young S, Pontaroli AC, Wei F, Haberer G, Fuks G, Du C, Raymond C, Estep MC, Liu R, Bennetzen JL, Chan AP, Rabinowicz PD, Quackenbush J, Barbazuk WB, Wing RA, Birren B, Nusbaum C, Rounsley S, Mayer KF, Messing J. Uneven chromosome contraction and expansion in the maize genome. Genome Res. 2006 Oct;16(10):1241-5114.Emrich SJ, Li L, Wen TJ, Yandeau-Nelson MD, Fu Y, Guo L, Chou HH, Aluru S, Ashlock DA, Schnable PS. Nearly Identical Paralogs: Implications for Maize (Zea mays L.) Genome Evolution.Genetics. 2007 Jan;175(1):429-39Schnable 提出的NIP概念给我们以后的关联分析和其他一系列研究提出了新的挑战,尽管在玉米基因组的频率只有1%.15. Fu Y, Emrich SJ, Guo L, Wen TJ, Ashlock DA, Aluru S, Schnable PS.Quality assessment of maize assembled genomic islands (MAGIs) and large-scale experimental verification of predicted genes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005 23;102(34):12282-7.看看什么是MAGI，也是Schnable的贡献，其超大的课题组（在美国而言）和永不疲倦的精力让他文章如麻，而且牛文不断。
2.分子标记连锁图谱构建和基因定位该领域的理论发展最大贡献者当然属于Lincoln,而玉米连锁图的构建, 全世界多个实验室都有重要贡献,比如Coe EH, 法国的Falque, 和访问过农大的Schnable.这尽管是一项非常基础的工作,但非常重要.从下面文章的清单不难看出,只要做的好有特色,同样能发好文章.其它各个重要的动植物都走过类似的历程，在植物里这一领域的研究，玉米应该还是比较靠前的，因为它不但重要，而且也算得上模式植物.16. Lincoln S, Daly M, Lander E. Mapping genetic mapping with MAPMAKER/EXP3.0. Cambridge: MA: Whitehead institute Technical Report, 1992尽管新的方法不断涌现,但MAPMAKER 目前仍然是连锁图构建和基因定位的经典方法.17.Helentjaris T, Slocum M, Wright S, Schaefer A, Niehhuis J. Construction of genetic linkage maps in maize and tomato using restriction fragment length polymorphisms. Theor Appl Genet, 1986, 72: 761–769玉米第一张分子标记连锁图18.Burr, B., Burr, F., Thompson, K.H., Albersten, M. and Stuber, C. W. (1988) Gene mapping with recombinant inbreds in maize. Genetics 118, 519–526玉米第一张RIL图谱19.Beavis, W. D., and Grant, D. (1991) A linkage map based on information from 4 F2 populations of Maize (Zea mays L.). Theor. Appl. Genet. 82, 636–644玉米的F2图谱20.Gardiner, J. M., Coe, E. H., Melia-Hancock, S., Hoisington, D. A. and Chao, S. (1993) Development of a core RFLP map in maize using an immortalized F2 population. Genetics 134, 917–930.玉米第一张IF2图谱(注意不同于我们提到的IF2群体)21.Gardiner, J., Schroeder, S., Polacco, M. L., Sanchez-Villeda, H., Fang, Z., Morgante, M., Landewe, T., Fengler, K., Useche, F., Hanafey, M., Tingey, S., Chou, H., Wing, R., Soderlund, C. and Coe Jr., E.H. (2004) Anchoring 93 971 maize expressed sequence tagged unigenes to the bacterial artificial chromosome contig map by two-dimensional overgo hybridization. Plant Physiol. 134, 1317-1326.遗传图谱和物理图谱的整合22.Davis, G. L., McMullen, M. D., Baysdorfer, C., Musket, T., Grant, D., Staebell, M., Xu, G., Polacco, M., Koster, L., Melia-Hancock, S., Houchins, K., Chao, S., and Coe Jr, E. H. (1999). A maize map standard with sequenced core markers, grass genome reference points and 932 expressed sequence tagged sites (ESTs) in a 1736-locus map. Genetics 152, 1137–117223.Natalya S, McMullen M D, Schultz L, Schroeder S, Sanchez-Villeda H, Gardiner J, Bergstrom D, Houchins K, Melia-Hancock S, Musket T, Duru N, Polacco M, Edwards K, Ruff T, Register J C, Brouwer C, Thompson R, Velasco R, Chin E, Lee M, Woodman-Clikeman W, Long MJ, Liscum E, Cone K, Davis G, Coe EH. Development and mapping of SSR markers for maize. Plant Mol Bio, 2002, 48: 463-481几张玉米的高密度连锁图24.Falque, M., Décousset, L., Dervins, D., Jacob, A. M., Joets, J., Martinant, J. P., Raffoux, X., Ribière, N., Ridel, C., Samson, D., Charcosset, A. and Murigneux, A. (2005) Linkage Mapping of 1454 New Maize Candidate Gene Loci. Genetics 170, 1957-1966玉米的大规模基因定位及连锁图谱25.Fu Y, Wen TJ, Ronin YI, Chen HD, Guo L, Mester DI, Yang Y, Lee M, Korol AB, Ashlock DA, Schnable PS. Genetic dissection of intermated recombinant inbred lines using a new genetic map of maize.Genetics. 2006 Nov;174(3):1671-83.玉米的大规模的IDP图谱而目前各类标记(IDP, Gene, cDNA, SSR, RFLP, SNP等)都被整合到IBM图谱,并有机与玉米物理图谱进行了整合,详细信息参考MAIZEGDB.3.QTL定位的原理和应用该领域让我们记住一个名字,那就是毕业于华中农业大学,现供职于北卡州立大学的曾昭邦教授.他1994年发表在Genetics的文章,已经是QTL定位领域不可超越的传奇,其正面引用应该接近或者超过1000次.他也是大陆动物遗传育种专业留学生中在美国唯一的正教授.他多次回国和母校讲学,2000年在华农讲学,在分子数量遗传学门外徘徊的我根本听不懂他在讲什么,错失良机.其发展的QTL定位软件几经改进,可以说在数量遗传学领域路人皆知.26. Zeng Z B. Precision mapping of quantitative trait loci. Genetics, 1994, 136: 1457–1468经典中的经典,但我估计认真读过的人不多,尤其新近入门的同学.同时在此基础上, 还发展了一系列分析方法.27. Cockerham CC and Z. B. Zeng Design III With Marker Loci.Genetics 1996 143: 1437-1456重新对Stuber的数据进行分析,认为超显性都是拟超显性.为我们的遗传设计提出了新的指导思想,但听从的不多.28. Chen-Hung Kao, Zhao-Bang Zeng, and Robert D. Teasdale Multiple Interval Mapping for Quantitative Trait Loci. Genetics 1999 152: 1203-1216提出了MIM的算法,为我们估计总的遗传效应提供了方法.29.Chen-Hung Kao and Zhao-Bang Zeng Modeling Epistasis of Quantitative Trait Loci Using Cockerham's Model Genetics 2002 160: 1243-1261提出了上位性的算法.30. Lander E S, Botstein S. Mapping Mendelian factors underlying quantitative traits using RFLP linkage maps. Genetics, 1989, 121: 185–199经典的区间作图法, CIM是该基础上发展而来,贡献卓越,引用超过2000次.31. Wang D L, Zhu J, Li Z K, Paterson A H. Mapping QTLs with epistatic effects and QTL environment interactions by mixed linear model approaches. Theor Appl Genet, 1999, 99: 1255-1264浙江大学的朱军教授也是该领域的著名人物,在CIM基础上发展出MCIM(混合线性模型)的方法,也是一个重要的贡献,同时也提出条件QTL的定位方法,经典文章有下面2篇.32. Zhu J. Analysis of conditional genetic effects and variance components in developmental genetics. Genetics, 1995, 141: 1633–1639老鼠尾巴的长度和体重有什么关系?呵呵,这篇文章就研究这个,至少问题有趣.33. Yan J Q, Zhu J, He C X, Benmoussa M, Wu P. Molecular dissection of developmental behavior of plant height in rice (Oryza sativa L.). Genetics, 1998, 150: 1257-1265株高发育性状的QTL定位,这篇文章给了我启示,而让我的论文有了点副产品,想了解改领域的基本知识,可以参考我2003科学通报的文章.34. Wei-Ren Wu, Wei-Ming Li, Ding-Zhong Tang, Hao-Ran Lu, and A. J. Worland Time-Related Mapping of Quantitative Trait Loci Underlying Tiller Number in Rice. Genetics 1999 151: 297-303 现在浙江大学的吴为人教授对时间序列的QTL分析也有贡献,但没有好的软件出来.关于QTL定位的应用文章枚不胜举,下面2篇文章是经典.35. Schon, C. C., Utz, H. F., Groh, S., Truberg, B., Openshaw, S. and Melchinger, A. E. (2004) Quantitative trait locus mapping based on resampling in a vast maize testcross experiment and its relevance to quantitative genetics for complex traits. Genetics 167, 485-498该研究用了超过1000个单株的超大群体,和19个环境的田间数据. 估计目前这2个数字仍然是无法超越的.36. Laurie, C. C., Chasalow, S. D., LeDeaux, J. R., McCarrol, R., Rush, D., Hauge, B., Lai, C. Q., Clark,D., Rocheford, T. R. and Dudley, J. W. (2004) The genetic architecture of response to long-term artificial selection for oil concentration in the maize kernel. Genetics 168, 2141-2155该研究用了高油玉米长期选择的极端材料和大群体,所以对效应值小的QTL有很好的估计.37. 章元明. 作物QTL 定位方法研究进展. 科学通报, 19, 2223-2231.我认为是迄今关于这方面最好的中文综述.尤其关于经典QTL的定位介绍的比较详细和到位,是对初进该领域的研究者最好的开门文章,几乎囊括了所有经典文章.我们常常知道QTL定位要选择显著标记对背景控制?原因是什么,多少合适?如果不选或者选多了会出现什么问题?如果理解了这些理论问题,大家对QTL定位的结果就会有更深刻的认识,而不会简单堆积结果了.QTL定位下一步的一个发展方向将是:1) Nested Association Mapping and Diallel Association Mapping, 也就是结合连锁和连锁不平衡的分析方法,该方法有Buckler首先提出来并付诸实践,相信不久就有实际实验结果的文章出来,下一步是第一篇方法探讨文章.38. Benjamin Stich, Jianming Yu, Albrecht E. Melchinger, Hans-Peter Piepho, Friedrich Utz, Hans P Maurer, and Edward S Buckler Power to detect higher-order epistatic interactions in a metabolic pathway using a new mapping strategy. Genetics 2006: doi: 10.1534/genetics.106.0670332) eQTL定位这也是将来QTL定位的一个重要内容,也是联系遗传学上QTL定位和表达水平基因表达谱研究的桥梁.在动物方面（人，小鼠等）相关研究进展很多，下一波就是植物了。