1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题的意义、国内外研究进展、应用前景等（列出主要参考文献）课题意义大豆蛋白和油分含量是复杂的数量性状，受多基因控制，其性状表现是基因型与环境共同作用的结果。
由于大豆蛋白和油分含量遗传的复杂性及育种手段的局限性，长期以来，传统的高油、高蛋白大豆育种主要是通过个体表型进行选择，育种效率低，周期长，因而采用传统的育种途径对这些性状进行选择进展缓慢，目前我国生产上的高油和高蛋白大豆品种还不能满足生产生活需要，迫切需要新的研究方法来改良现有大豆品种的油分和蛋白质含量。
通过分子标记技术可以检测到与控制复杂目的性状遗传变异的基因连锁的QTL，有可能在育种过程中对目标进行选择，方便了与目标性状紧密连锁的染色体区域的识别，因此分子标记为高油、高蛋白大豆育种提供了一种新方法。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标：利用219份大豆材料构建的自然群体和本实验室前期针对该群体建立的355KSNP分子标记，对大豆油分和蛋白质两个性状采用基于混合线性模型（MLM,Q K）的关联分析，得到与油分和蛋白质显著相关的SNP位点。
研究内容：本研究在获得油分和蛋白含量数据后，利用覆盖全基因组的20多万个有效SNP标记，通过GAPIT软件基于混合线性模型（MLM,Q K）对栽培大豆自然群体219份材料的油分和蛋白数据进行全基因组关联分析，以显著性水平P<5.1*10-6为阈值，决定标记与性状间是否存在相关性，获得与蛋白及油分性状相关的的snp位点。
拟解决的关键问题：="" 收集219份大豆自然群体两个环境的粗蛋白和油分的表性数据。
3. 研究的方法与方案
研究方法及实验方案：表型数据的测定采用近红外光谱分析仪测定2015年、2016年及2017年三个环境的自然群体219份大豆材料的粗蛋白、水溶性蛋白及油分的表型数据，每份材料测定3个生物学重复，取平均值作为下一步关联分析表型数据。
关联分析材料基于R语言的GAPIT程序，采用混合线性模型。
可行性分析：有收集全球1000多份不同颜色大豆种子构建的光谱模型的近红外光谱分析仪，实验室有针对219份自然群体建立的355K的自然群体SNP标记，并且利用该份分子标记实验室团队已发表数篇高水平文章，且具有大型数据分析平台。
4. 研究创新点
收集分布于全国各地的大豆种质资源构建的较大的自然群体，采用高密度芯片构建的分子标记，不仅收集粗蛋白及油分，还有影响大豆蛋白得率的水溶性蛋白含量。
5. 研究计划与进展
研究计划:2017.5 －2017.11 大田材料种植、管理及收获2017.12-2018.3 表型数据测定及收集整理2018.4-2018.5 数据分析，撰写毕业论文预期进展:（1）获得与大豆粗蛋白、水溶性蛋白及油分相关的标记；（2）完成本科毕业论文。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
