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公开(公告)号:CN116469466B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202310379493.3
申请日:2023-04-11
Applicant: 南京农业大学
IPC: G16B30/00 , C12Q1/6895 , G16B30/10 , G16B40/00 , G06F18/2135 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N7/01
Abstract: 涝性分子育种领域具有广阔的应用前景,同时本本发明公开了一种高效预测菊花耐涝性的 发明也可为菊花其他重要性状的分子育种提供方法及其应用。本发明通过全基因组关联分析鉴 依据。定菊花耐涝性显著相关的SNP位点,并在此基础上,比较了不同统计模型和不同密度SNP标记对全基因组预测效果的影响,建立了一种快速、高效、精准筛选优异耐涝菊花品种的方法,预测准确度可达0.949。基于本发明的方法预测出的体系在选育耐涝菊花品种时,不仅能够实现菊花耐涝性的早期选择,缩短育种周期,还有效克服了(56)对比文件Zhiwu Zhang等.Mixed linear modelapproach adapted for genome-wideassociation studies《.nature genetics》.2010,第1-9页.Jiangshuo Su等.Genome-wideassociation study identifies favorableSNP alleles and candidate genes forwaterlogging tolerance in chrysanthemums.《Horticulture Research》.2019,第6卷(第2019期),第1-13页.
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公开(公告)号:CN116469466A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310379493.3
申请日:2023-04-11
Applicant: 南京农业大学
IPC: G16B30/00 , C12Q1/6895 , G16B30/10 , G16B40/00 , G06F18/2135 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种高效预测菊花耐涝性的方法及其应用。本发明通过全基因组关联分析鉴定菊花耐涝性显著相关的SNP位点,并在此基础上,比较了不同统计模型和不同密度SNP标记对全基因组预测效果的影响,建立了一种快速、高效、精准筛选优异耐涝菊花品种的方法,预测准确度可达0.949。基于本发明的方法预测出的体系在选育耐涝菊花品种时,不仅能够实现菊花耐涝性的早期选择,缩短育种周期,还有效克服了耐涝性田间鉴定工作量大、周期长、易受环境因素和人为主观因素的影响等技术难题,在菊花耐涝性分子育种领域具有广阔的应用前景,同时本发明也可为菊花其他重要性状的分子育种提供依据。
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