花生QTLdatabase及可视化信息平台的构建
花生是全世界重要的油料作物和经济作物，其相关性状的QTL(Quantitative TraitLocus，数量性状位点)定位受到育种家广泛关注和重视，但是由于不同研究者之间获得的QTL结果存在差异，导致挖掘一致性或真实性QTL困难，极大地影响了花生分子育种的进程。因此，本研究通过花生QTL元分析，搭建花生QTLdatabase(QTLdb)及可视化信息平台来公开分享花生产量、品质、抗逆性等重要性状的QTL及其元分析结果，对开展农作物目标性状遗传改良具有重要实际应用价值。 本研究首先对Python语言和Django Web框架进行介绍，并汇总全世界花生QTL、元分析、QTL数据库相关信息平台和QTL可视化的发展现状;其次阐述了研究内容及平台的整体框架以及开发本平台所使用的技术和算法;然后对信息平台进行了详细设计与解释，并介绍了信息平台的实现，列出了信息平台的主要界面;最后对信息平台进行总结并归纳了不足之处，对平台的发展趋势进行展望。主要研究结果如下: 1.从全球各大文献数据库中收集来的510篇与花生遗传图谱和QTL相关的文献，并对文献进行查阅整理，最终获得自2009年以来31篇可用的发表文献，得到41张图谱和1150个QTLs，并进行Meta分析处理，最终在20条染色体上共获得238个花生相关的一致性QTLs(MetaQTL)。 2.根据对数据库的需求分析，实现数据库的E-R模型和逻辑设计，从而利用花生QTL相关数据和Meta分析结果数据信息建立成数据库。 3.根据平台的需要，建立了基于大量花生QTL及Meta分析研究数据的信息平台，这个平台不仅提供了花生数据库展示查询功能，并且给花生研究人员提供了一个可视化的观察QTL和提交花生QTL数据信息的共享平台。信息平台给用户提供了不同作图群体的选择，基于用户对图谱的选择，将会在浏览器中显示出图谱数据信息或交互的显示该作图群体的染色体。平台采用Python语言的Django Web框架进行开发，使用MySQL数据库进行后台存储，采用Linux实现平台最终的测试和部署。 4.平台可为花生遗传学家和育种学家提供多个对图谱QTL相关数据分析和可视化显示的辅助研究工具。R语言主要实现QTL的分析和分析结果的交互显示，CMap主要实现对库中生物序列的遗传图谱进行一个直观的展示，而JBrowse可以图形化展示基因组数据。这些工具为研究者们分析、解释花生QTL相关数据信息提供指导和帮助，从而提高花生品质育种的选择效率，加速花生的育种进程。
花生;遗传育种;数量性状位点;可视化信息平台;软件设计;功能模块
河北农业大学
硕士
农业信息化
郝书珍;刘立峰
2017
中文
S565.203;TP311.52
70
2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）