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整合水稻形态,生理及数量遗传因子的功能与结构模型构建

徐利锋  
【摘要】:目前水稻产量相关性状的数量性状基因座(QTL)研究已经在迅猛发展,而利用遗传信息的作物模型确实最近才被提出来。本研究提出了一个三维的水稻功能与结构模型(FSPM)。它整合了形态(植物的结构,包括静态和动态),重要的生理过程(功能),以及株高的数量遗传信息。该模型是在一个基于Relational Growth Grammar (RGG)文法以及拓展L-system (XL)建模语言的交互建模平台GroIMP里构建的,并兼容Java编程语言。 本文总共分为六章。 第一章是总体前言,包括了作物模型及FSPM方法的基本背景,文献综述(包括水稻Oryza sativa L的数量遗传学研究,植物模型的一般用法,和具体介绍的植物功能与结构建模,简略描述的XL语言及GroIMP等)和最终的挑战及初步结论。 第二章介绍了一个基本的水稻表现型模型。它用FSPM (Functional-structural plant modeling),基于图形的RGG文法以及GroIMP来构建执行,并模拟生长,形态及生理过程。其中包含了形态形成规则(器官形成,生长及发育)以及一些生理功能(光合作用,源库关系,光模型等)。另外也对一些包含最终形态及光合作用模型表现的模拟结果进行了展示和讨论。 第三章展示了一个拓展的水稻模型,其中包含了生理过程,形态形成及数量遗传学信息。在模型中,一些生长函数的参数由描述QTL主效应及互作效应的遗传模型来控制。模拟出来的水稻植株的表现型与QTL基因型是由水稻FSPM及QTLNetwork I司一个数据界面及遗传模型连接起来的。QTLNetwork利用连锁图谱及性状数据来计算出QTL信息。在运用株高及籽粒产量作为形状的例子中,展现了给定形状的QTL信息是如何才能运用到植物模型中并且模拟出作图群体中不同株系的表现型的。另外,还示范了特定形状的更改通过生理过程在整个植株表现型上的反馈。 第四章阐述了植物生理生态模型与QTL的整合方法,以及为包括基因型的个体的繁殖所做的更改。另外还展示了一个用于虚拟雨中研究的水稻模型" RiceBreeder"。作为水稻基因型-表现型模型的一个应用及确认,这个水稻模型还被用于可视化作图群体中的超级基因型株系和父母本株系,并展现不同的生长动态。另外还比较了通过模拟出的表现型数据的QTL定位结果与初始真值之间的差异。 第五章是前述各个章节的概要讨论。本研究构建了一个包含部分生理过程,形态因素及产量相关形状的数量遗传学信息的水稻功能与结构模型,并能够用以模拟器官形成,形态形成以及生长动态。它因而被用来探索QTL信息对模型参数的影响并且通过模拟生理生态过程(包括遗传信息相关性状)对整个植物表现型进行可视化。另外,Rice Breeder模型的拓展可以促进面向育种家及科学家的育种工具的形成。 第六章中是结论:FSPM作为一种比较新的植物模型构建方法,将对植物遗传性状在环境中的变异表现的评估起到极其重要的作用;当前的水稻模型在进行必要的改进后,将最终成为更好理解植物生物学及协助作物育种的有效工具。


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