一、关于羊绒含量检验有关问题的探讨（论文文献综述）
呼啸[1]（2021）在《VEGF和FGF5调节绒山羊绒毛生长机制的研究》文中研究指明羊绒制成的纺织品轻薄柔软,保温效果极佳,加之羊绒产量较少,所以具有极高的经济价值。内蒙古绒山羊阿尔巴斯型主要分布于内蒙古西北部地区,该品种繁殖率高,体型较大,所产羊绒纤维纤细,能够满足高端纺织品对原材料的各项要求。但因羊绒具有细而短的特点,纤维间的抱合力和摩擦力均小,易产生起球现象,增加羊绒纤维的长度能够有效解决这一问题。血管内皮细胞生长因子（Vascular Endothelial Growth Factor,VEGF）能够通过诱导血管形成而促进绒毛生长,成纤维细胞生长因子5（Fibroblast Growth Factor 5,FGF5）可以通过调节毛囊生长周期而影响羊绒纤维长度,二者对毛发生长分别具有正向和负向调控的作用,本研究以VEGF在FGF5位点定点整合绒山羊为动物模型,研究基因编辑对绒山羊表型的影响,并通过多种高通量测序技术结合分子生物学手段来探究VEGF和FGF5调节绒山羊毛发生长的作用机制,发掘下游功能基因和核心作用分子,同时为高产优质绒山羊新品种的培育提供理论依据。一、VEGF在FGF5位点定点整合基因编辑绒山羊的鉴定及检测1、基因编辑绒山羊基因整合情况鉴定首先通过PCR和Southern Blot在DNA水平对VEGF在FGF5位点定点整合基因编辑绒山羊的基因整合情况进行鉴定,结果出现序列和长度正确的特异性条带,证明VEGF在FGF5位点实现整合;通过real-time PCR检测基因表达量,该基因编辑绒山羊皮肤组织中VEGF和FGF5分别是对照组的1.63倍和0.41倍,结果与Western Blot一致,表明VEGF在高表达的同时降低了FGF5的表达量;此外,从脱靶分析和健康状况方面对基因编辑绒山羊的安全性进行检测,结果表明该基因编辑绒山羊没有发生脱靶且健康状况良好。2、基因编辑绒山羊产绒性能检测从宏观和微观两方面对基因编辑绒山羊的产绒性能进行检测。宏观方面,该绒山羊表现出了多部位羊绒成簇聚集生长的表型,与对照相比产绒量提高31.5%,绒纤维长度增加35%,且并没有影响绒纤维的细度和强度;微观方面,我们通过石蜡切片及HE染色发现该绒山羊皮肤组织中次级毛囊的数量与对照相比增加19%,次级毛囊平均直径增加48.3%。表明该绒山羊具有良好的产绒性能,可以作为动物模型用于研究VEGF和FGF5调节绒山羊绒毛生长的作用机制,并可作为高产优质绒山羊培育的育种材料。二、VEGF在FGF5位点定点整合基因编辑绒山羊的多组学分析1、转录组学研究以基因编辑绒山羊为实验组,以未经基因编辑的体细胞核移植绒山羊和经自然交配产生的野生型绒山羊共同作为对照组,通过转录组测序研究皮肤组织在m RNA水平的差异。按照|log2FC|≥0.848、p-adjust<0.05为标准,共筛选到差异基因1,246个,其中上调基因843个,下调基因403个。对差异基因参与的生物学功能进行分析,发现其主要富集到生长因子结合、PI3K-AKT信号通路和细胞外基质（Extracellular Matrix,ECM）受体互作中,且PI3K-AKT信号通路与VEGF信号通路有交汇,共同作用于花生四烯酸代谢。2、TMT（Tandem Mass Tags）蛋白质组学研究通过TMT标记,对绒山羊皮肤组织中的蛋白质进行研究,以上调差异倍数1.2、下调差异倍数0.83、p-adjust<0.05为标准,共筛选得到差异蛋白178个,其中上调蛋白108个,下调蛋白70个。在GO富集中,差异蛋白主要富集到花生四烯酸代谢过程、内质网腔和铁离子结合;在KEGG富集中,差异蛋白主要富集在其他多糖降解、类固醇生物合成、花生四烯酸代谢。且差异蛋白在花生四烯酸代谢中的富集呈现出高表达蛋白多而分散、低表达蛋白少而集中的特点。3、LC-MS非靶向代谢组学研究通过非靶向代谢组学分析绒山羊皮肤组织中代谢物的种类和含量,共筛选到122个已被命名的差异代谢物,其中阳离子73个,阴离子49个。在KEGG富集中,差异代谢物主要富集到亚油酸代谢、花生四烯酸代谢和甲状腺素合成中,且代谢物在花生四烯酸代谢中富集的位置与蛋白质组一致。此前研究表明,VEGF表达量的升高和FGF5的降低均能提高p-AKT的表达,证明PI3K-AKT信号通路被激活。结合本研究中高通量测序结果,表明VEGF的高表达与FGF5的敲除共同激活PI3K-AKT信号通路,进而影响花生四烯酸的代谢进程,最终对绒山羊的绒毛生长产生影响。三、VEGF和FGF5调节绒山羊绒毛生长的研究以GFFs为实验材料,通过添加PI3K-AKT信号通路激活剂740 Y-P和抑制剂NU7441,分析二者对GFFs细胞增殖、凋亡和周期方面的影响,并通过real-time PCR和Western Blot对PI3K-AKT信号通路中的核心蛋白AKT及其磷酸化形式p-AKT和花生四烯酸代谢通路中的PLA2G4D、PTGS2、CYP2B和EPHX2的表达量进行检测,探究VEGF和FGF5对花生四烯酸代谢通路的影响。结果显示在PI3K-AKT信号通路激活剂740 Y-P处理后的GFFs中,上述基因的表达趋势与VEGF在FGF5位点定点整合基因编辑绒山羊皮肤组织中的趋势一致。表明VEGF和FGF5通过影响PI3K-AKT信号通路的活化状态,进而作用于花生四烯酸代谢,阻碍了花生四烯酸向EETs（Epoxyeicosa trienoic acid）和DHETs（Dihydroxyeicosa trienoic acid）的转化,进而促进绒山羊的绒毛生长。本研究初步阐明了VEGF和FGF5调节绒山羊毛发生长的机制,为培育高产优质绒山羊提供了育种材料,更为下游功能基因和核心作用分子的发掘提供了理论基础。
赵孟丽[2]（2021）在《绒山羊皮肤组织转录组分析及KRTAP基因对绒品质的影响》文中进行了进一步梳理山羊绒是高档纺织原料,为了挖掘影响产绒量和绒品质的基因,探索山羊绒的生长发育机制,本研究选取子午岭黑山羊（低产绒量）和辽宁绒山羊（高产绒量）为研究对象,利用转录组测序技术（transcriptome sequencing,RNA-Seq）、实时荧光定量PCR（real-time fluorescent quantitative PCR,RT-qPCR）及聚合酶链式反应-单链构象多态性（polymerase chain reaction single-strand conformation polymorphism,PCR-SSCP）等方法,探究了绒山羊皮肤组织的表达谱特征,并分析了3个角蛋白关联蛋白基因（keratin association protein genes,KRTAPs）对羊绒性状的影响。主要研究结果如下:（1）对子午岭黑山羊和辽宁绒山羊皮肤组织样转录组分析筛选,共得到668个差异表达基因。其中340个在辽宁绒山羊皮肤组织中表达量上调,328个表达量下调,差异表达基因中与绒纤维性能存在关联的KRTAPs基因及KRTAP-like基因表达量均下调。GO和KEGG富集发现,差异上调基因主要出现在胞外基质中,与免疫、细胞迁移及细胞因子受体间相互作用和造血相关。下调表达基因主要出现在色素颗粒及中间丝细胞骨架中,与酶活性及黑色素代谢相关。（2）采用PCR-SSCP技术在375只子午岭黑山羊中研究差异表达基因KRTAP15-1序列变异对羊绒性状的影响。结果显示,在该基因中检测到6个变异体（分别命名为CAPHI-KRTAP15-1*A-CAPHI-KRTAP15-1*F）和8个单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）位点。其中5个SNPs是非同义突变,导致了对应氨基酸的变化。关联分析发现,KRTAP15-1基因的变异影响羊绒的平均纤维直径,变异体A的存在与平均纤维直径的减少相关,且这种效应占主导地位;而变异体C被发现与平均纤维直径的增加相关,但其影响是隐性的。在育种工作中,若增加变异体A而减少变异体C的含量,可降低绒纤维的直径。（3）在鉴定山羊KRTAP27-1基因的基础上,采用PCR-SSCP方法分析该基因的序列变异,发现3个序列变异体（分别命名为CAPHI-KRTAP27-1*ACAPHI-KRTAP27-1*C）。这些序列与人类KRTAP27-1序列具有较高的相似性。在该基因编码序列中共检测到2个SNPs,其中1个是非同义SNP（c.413C/T;p.Ala138Val）,即引起了对应氨基酸种类的改变;另一个是同义SNP（c.495C/T）。相关性分析发现变异体B的存在会造成羊绒纤维直径变粗,基因型AB和BB的平均纤维直径高于AA基因型山羊,但AB和BB基因型的平均纤维直径无差异。这表明在育种工作中,减少变异体B在山羊群体中的含量,可降低羊绒纤维的直径。（4）在鉴定山羊基因组中KRTAP1-2基因的基础上采用PCR-SSCP方法分析,在该基因中发现了6个序列变异（分别命名为CAPHI-KRTAP1-2*ACAPHI-KRTAP1-2*F）。这些序列与绵羊KRTAP1-2序列同源性最高。在该基因编码序列中发现一个60-bp的缺失和一个15-bp的插入,还发现了5个SNPs,其中包括2个非同义SNPs。山羊KRTAP1-2基因在子午岭黑山羊皮肤中的表达量显着高于在辽宁绒山羊皮肤中的表达量（P<0.05）。相关性分析发现,山羊KRTAP1-2的变异与羊绒纤维重量有关,与纤维直径和长度无关。当变异体B存在时可显着降低羊绒纤维的重量,在育种中,减少变异体B在山羊群体中的含量,可提高羊绒纤维的产量。综上可见,本研究获得了子午岭黑山羊和辽宁绒山羊皮肤组织的基因表达谱,并筛选了与绒品质密切相关候选基因KRTAP15-1,分析发现该基因核苷酸的变异对绒纤维直径产生影响。而新鉴定的山羊KRTAP27-1基因和KRTAP1-2基因也可作为改良绒纤维直径和重量的标记基因。
孙家明[3]（2020）在《绒山羊绒纤维细度相关circRNAs筛选及TCHH基因对产绒性能的影响》文中研究说明羊绒细度是评价羊绒品质和衡量羊绒价格的关键,其表型特征的本质由基因表达决定。近年来,非编码RNA（nc RNA）与羊绒有关的研究越来越多。但有关环状RNA（CircRNA）与羊绒细度调节的研究却很有限。CircRNA是具有共价闭合环状结构的内源性非编码RNA（nc RNA）。CircRNA具有独特的圆形结构,比m RNA更稳定,半衰期更长。因为CircRNA是闭合环状结构所以在大多数真核生物和非常稳定。我们采集了辽宁绒山羊（LCG）和内蒙绒山羊（MCG）的皮肤样品。对不同表达CircRNA进行RNA测序,分析样本后进行鉴定与MCG皮肤相比,LCG中有17个上调的CircRNA和15个下调的CircRNA。为了寻找LCG中差异表达的CircRNA,我们对10个CircRNA进行了qpcr验证,四个circ RNAs:ci RNA128、circ RNA6854、CircRNA4154、CircRNA3620在辽宁绒山羊中高表达。此外,CircRNA-mirna的调控网络具有生物信息性推测并可能有助于理解潜在CircRNA参与的分子机制调节羊绒细度。获得的结果如下:1.羊绒细度相关CircRNA测序结果分析本研究通过对辽宁绒山羊和内蒙古绒山羊皮肤组织RNA-seq中总共鉴定到13,320个circ RNA,其中包括610个intronic RNA（ci RNAs）。在LCG和MCG文库中分别检测到7531和8943个CircRNA。LCG和MCG中CircRNA的数量在200～400 bp之间最多,大部分CircRNA含有2～7个外显子。我们使用q PCR证实了circ RNA在粗型和细型LCG皮肤中的差异表达。RNA-seq结果显示,在上调的circ RNA中,ci RNA128的表达水平最高,而在下调的circ RNA中,circ RNA6854的表达水平最高。ci RNA128,circ RNA6854,circ RNA3620和circ RNA4154的结果在RNA-seq和q PCR中表达差异显着,这表明它们可能在具有不同纤维直径的羊绒山羊中发挥积极作用。同时我们发现了高表达的宿主基因TCHH。2.羊绒细度关键基因TCHH的ceRNA调控网络我们通过对TCHH基因进行ceRNA预测得到网络调控图。TCHH基因为5个mi RNAs的靶基因。随后我们对5个mi RNAs进行荧光定量PCR检测。结果表明mir-126在辽宁绒山羊细型中高表达;MSTRG-5429.1在辽宁绒山羊粗型中高表达,可能对辽宁绒山羊的羊绒品质起正调控作用。3.TCHH基因SNP检测及其与羊绒细度相关性分析:为了更近一步了解TCHH基因对羊绒产量和细度影响。我们对300只辽宁绒山羊的血样进行采集测序,在TCHH基因外显子上共筛选出4个SNP变异位点,其中G112A,G287T,A555G突变共产生三种基因型,A585T突变产生俩种基因型。对相关数据分析发现G112A,G287T,A585T位点的基因型突变对产绒量有着负调控的作用,产绒量都有着不同程度的下降,A555G位点的GG基因型突变对绒山羊的产绒量有着显着提升（4.5%）。
惠太宇[4]（2020）在《绒山羊皮肤ceRNA调控网络及KRT26与羊绒细度相关性分析》文中研究说明辽宁绒山羊是一种遗传力稳定以羊绒而闻名的品种,随着羊绒大量的流行,人们对羊绒的需求越来越高。虽然羊绒产量很高,但总体趋势是羊绒过粗,而羊绒细度起着决定性作用,是评价羊绒品质的重要指标之一。近些年,通过高通量测序和全基因组关联分析等方法已经在调控羊绒细度方面有新的进展,发现了调控羊绒细度的关键基因和关键通路,但仍未能从根本上解决调控羊绒细度这一课题。本研究从分子生物学角度出发,拟筛选出可能调控羊绒细度的关键基因和分析相关机制,构建关键基因KRT26的ce RNA调控网络并做表达验证,以及对羊绒细度功能基因与产绒性能的相关性分析。获得的结果如下:1.辽宁绒山羊皮肤组织miRNA分离和表达验证本研究通过对辽宁绒山羊（LCG）的皮肤进行高通量测序,得到14801303的干净读数,其中包括464个已知的miRNAs和45个novel miRNAs。靶基因富集分析显示,miRNA靶基因在KEGG途径中大量富集,这些途径,包括孕酮卵母细胞成熟,细胞内吞作用,PI3K-Akt信号传导途径和Wnt信号传导途径。通过对靶基因的蛋白互作分析发现PCNA,RPL11和RPS13的富集程度最高,可能对调控羊绒细度有影响。从三种基因型中随机选择28个miRNAs对粗细型皮肤进行q PCR验证,结果显示miR-30a-5p,miR-30e-5p,miR-105a和miR-101可能调控羊绒细度。最后,预测这28个miRNAs的靶基因,其中CHRM2,FGL2,KRT26和GPR6可能对羊绒细度的调控有作用。2.羊绒细度关键基因KRT26的ceRNA调控网络构建和表达验证本研究利用RNA-seq技术,首先鉴定了LCG皮肤中存在的miRNAs,然后对LCG和内蒙古绒山羊（MCG）皮肤中表达的mRNAs、lncRNAs、circRNAs进行鉴定。结果,在LCG和MCG皮肤中,共鉴定出1222个差异表达的m RNAs,包括187个上调和1035个下调;得到170个差异表达的lncRNAs和32个差异表达的circRNAs。Lnc RNAs包括67个上调和103个下调,circRNA包括17个上调和15个下调。用q PCR进一步验证关键lncRNAs、m RNAs、circRNAs和miRNAs。此外,miRanda预测了lncRNAs、circRNAs、miRNAs和m RNAs之间的关系,并用Go和KEGG分析了其潜在的调控作用。通过对结果的筛选和分析,构建了调控羊绒细度的ce RNA网络。lncRNA-MSTRG.706.1,lncRNA-MSTRG.9947.1,lncRNA-MSTRG.5882.1,lncRNA-MSTRG.13983.1,lncRNA-MSTRG.10487.1,lncRNA-MSTRG.11754.1,lncRNA-MSTRG.10615.1与circ6691和miR-105a靶向KRT26。Lnc RNA MSTRG14109.1和circRNA452与miRNA-2330竞争,调控TCHH、KRT35和JUNB的表达。3.羊绒细度功能候选基因KRT26与产绒性能的相关性分析本研究通过对羊绒细度候选基因KRT26进行单核苷酸多态性（SNP）分析,检测到KRT26基因有7个多态位点:A310T,G317A,G326A,G410A,G502A,T672C和C704G。其中有6个为有效位点:A310T,G317A,G326A,G410A,G502A和T672C。根据基因替代效应分析位点与产绒性能的关系,进一步分析KRT26基因与羊绒细度的相关性。
张瑞国[5]（2020）在《山羊FGF18、FGF5和Wnt5A基因的遗传变异、组织表达及效应分析》文中研究说明FGF18（Fibroblast growth factor 18）、FGF5和Wnt5A（wingless-type MMTV integration site family 5A）基因是毛囊发育信号通路中的关键因子,在毛囊发育中发挥着重要作用,但山羊这些基因的生物学特性及效应还有待研究。本研究以分布在甘肃省的陇东绒山羊为研究对象,其它山羊品种为对照,利用PCR-SSCP与测序相结合的方法,检测3个基因在陇东绒山羊、柴达木绒山羊和中卫山羊中的多态性,并分析其突变与陇东绒山羊羊绒性状的关联性;利用实时荧光定量PCR技术,分析3个基因在陇东绒山羊和辽宁绒山羊不同组织中的表达特征。主要结果如下:（1）山羊FGF18基因的外显子区较为保守,其序列变异与陇东绒山羊的产绒量和绒层高度存在关联性。FGF18基因在3个山羊品种中呈中度多态且较保守,3个外显子扩增区（exon 3、exon 4和exon 5）,仅在exon 5中检测到1个同义突变（c.498C>T）,存在EE、EF和FF 3种基因型。等位基因E在3个山羊品种中均为优势等位基因,基因型EF、EE和EF分别是陇东绒山羊、柴达木绒山羊和中卫山羊的优势基因型。关联性分析表明,携带等位基因E的个体,其产绒量极显着低于未携带等位基因E的个体（P=0.004）,其绒层高度显着低于未携带等位基因E的个体（P=0.042）。（2）山羊FGF5基因第一外显子（exon 1）存在多态性,其变异与陇东绒山羊羊绒纤维直径显着相关。在山羊FGF5基因的exon 1区检测到1个同义突变位点（c.272C>T）,有MM、MN和NN 3种基因型,NN型只在陇东绒山羊中被检测到并且数量少。3个山羊品种的优势基因型均为MM,优势等位基因均为M。关联性分析表明,等位基因N的存在能显着降低羊绒纤维直径（P=0.048）;MN型的羊绒纤维直径显着低于MM型（P=0.039）。（3）山羊Wnt5A基因存在多态性,其变异对陇东绒山羊羊绒性状无显着影响。3个山羊品种中,Wnt5A基因在exon 4扩增区共检测到2个SNPs位点,分别为c.213A>G和c.334C>A,构成A、B和C 3个等位基因和AA、AB、AC、BB和BC 5种基因型;在exon6扩增区共检测到2个SNPs位点,分别为c.685-55G>A和c.685-5C>T,构成D和E 2个等位基因和DD、DE和EE 3种基因型。在exon 4扩增区,陇东绒山羊和柴达木绒山羊的优势等位基因均为A,优势基因型均为AB,而中卫山羊的优势等位基因为B,优势基因型为BB;在exon 6扩增区,陇东绒山羊、柴达木绒山羊和中卫山羊优势等位基因均为E,优势基因型均为DE。两个扩增区构成6种单倍型（H1～H6）,其中H2的频率最高。关联性分析表明,Wnt5A基因2个扩增区的等位基因、基因型和单倍型组合对产绒量、绒纤维直径和绒层高度均无显着影响,但等位基因D的存在有增加羊绒纤维直径的趋势（P=0.149）,而等位基因B的存在有降低产绒量的趋势（P=0.158）。（4）FGF18、FGF5和Wnt5A基因在山羊组织中广泛表达,并且具有品种特异性。3个基因在陇东绒山羊和辽宁绒山羊的7个组织（皮肤、心、肝、脾、肺、肾和骨骼肌）中均有不同程度的表达,在2个品种间的表达具有特异性,且在皮肤组织中的表达量差异显着,提示这3个基因表达与羊绒性状有一定的关联性。综上所述,山羊FGF18、FGF5和Wnt5A基因的6个扩增区域共检测到6个SNPs。FGF18、FGF5和Wnt5A基因在山羊组织中均广泛表达,且在不同品种间的皮肤中差异显着。FGF18基因的变异与产绒量和绒层高度存在显着的关联性,FGF5基因变异与绒纤维直径有显着的关联性,具有作为羊绒性状候选标记基因的利用潜力。
孙禧亭[6]（2020）在《红外光谱多元分析理论、方法及应用研究》文中指出红外光谱能从分子水平反映物质化学组成与性质的信息,与多元分析方法结合形成红外光谱分析技术。鉴于它具备即时测定物质种类和多种物化性质的能力,已成为石油化工、农业、制药、食品、医疗等领域中不可或缺的物质内在信息感知技术,在人工智能领域极具发展潜力。但是,目前在方法学上还存在着如下若干难题,严重制约了其实际应用。（1）建模与维护问题:需要收集大量定标样品,进而参考数据测定工作量大、建模技术难度高也很费时,因此,建模成本高和周期长,严重阻碍了红外光谱快速分析在实际中的应用。（2）目前,红外光谱仅能对好透光性、组成分布均匀,以及被测组分浓度不低于5 wt‰的样品进行分析。但是,难以对组成高度相近且形态复杂、组成分布不均匀、易受环境变化影响的不同样品进行定性和定量分析。（3）在水光谱组学研究中,不同水组分（团簇）对体系具有重要作用,但是它们以及溶质的近红外光谱特征吸收峰之间存在着高度重叠,其对温度变化也很敏感,导致不同水组分的光谱解析非常困难,现有的多元分析方法已经不能有效地解决这些难题。本论文旨在解决上述红外光谱在定量分析、定性分析和多种组分重叠光谱分辨技术等方面的理论、方法和技术难题。具体研究目标包括:研究一种光谱数据库信息挖掘方法,以期解决红外光谱分定量析建模与维护的难题;研究使用“动态”光谱与图像识别技术相结合,以期实现化学组成高度相近且形态复杂不同种类样品的分类与识别;提出一种自适应加权光谱拟合的模式识别方法,以其解决环境湿度变化对易吸水样品分类与识别的影响;研究一种高斯分峰结合遗传优化的多种（3种以上）组分重叠光谱成分分辨方法,以期解决易受温度变化影响的复杂水体系研究中信号分辨的技术难题。论文的主要研究内容、结果与创新点如下:第二章光谱数据库与数据挖掘的即时定量分析方法研究。本章旨在提出一种光谱数据库信息挖掘方法,以期解决传统多元分析建模方法的工作量大、难度高、周期长、成本高等问题,使红外光谱分析技术更容易地实现物质多性质的即时测定。实验选择了红外光谱分析沥青（复杂物质）为研究对象,从炼厂收集了 431个沥青样品,使用标准测试方法测定了其蜡含量、针入度和软化点数据,同时使用衰减全反射方式采集其红外光谱。将样品划分为建库样品集和验证样品集。使用建库样品集的光谱和性质数据,构建了沥青光谱数据库。使用验证样品集对新方法性能进行了验证,获得的蜡含量、软化点和针入度的预测均方根标准误差（RMSEP）分别为0.14%、0.55℃和4.71（0.1mm）,均小于标准测试方法再现性误差,表明新方法与标准方法测定结果是一致的。与两种常用多元分析方法（偏最小二乘回归（PLS）和局部密化建模（LMD））的预测结果进行了对比,结果表明,新方法避免了 PLS方法建模与维护复杂过程,其准确度达到PLS同等水平,有效地解决了阻碍红外光谱分析实际应用的技术难题;与LMD方法相比,新方法在重复性、计算速度以及预测鲁棒性有明显改善,对处于数据库中样本密度低且分布不合理区域的样品,其预测结果更准确。第三章“动态”红外光谱与深度学习相结合的模式识别方法研究。基于红外光谱差异,结合模式识别方法,可以实现物质快速分类与识别。但是,对于形态变化大、分布不均匀,且化学组成高度接近的不同类样品,其赖以分类的光谱差异信息很弱,采用常用的模式识别方法难以将其进行有效分类与识别,是红外光谱分类与识别领域尚未解决的难题。为此,本章提出一种使用“动态”光谱结合二维相关分析构造化学图像,扩大样品差异信息,使用GoogLeNet深度神经网络图像识别模型结合迁移学习,建立了一种光谱分类与识别方法。论文选择山羊绒纺织品与山羊绒/羊毛混纺纺织品,以及纯棉与丝光棉纺织品为研究对象。对烘干样品施加水分扰动,制备了不同含水量的样本,并采集其随水含量变化的“动态”近红外光谱。对于烘干样品与不同含水量的样品,分别使用它们的原始光谱、一阶微分、二阶微分和多元散射校正光谱,依次建立了簇类独立软模式识别（SIMCA）分类模型和支持向量机（SVM）分类模型,共16个。使用新方法和动态光谱建立了分类模型。两种研究对象的结果表明,传统光谱模式识别方法预测正确率均低于80%,不能满足实际应用需求。使用新方法,山羊绒与山羊绒/羊毛混纺的整体预测正确率为92.59%,棉与丝光棉的为94.62%,满足实际应用需求。该研究将图像（二维数据）分类方法用于光谱（一维数据）分类与识别,为光谱分析研究开辟了一种新途径。新方法使用迁移学习方法,有效地解决了实际应用中红外光谱分析使用的小样本不能训练深度学习（大数据）网络结构的问题,为将先进人工智能识别技术用于解决化学分类问题,提供了一个成功示范。第四章自适应加权拟合光谱分类与识别方法的研究。对于成分高度接近且易吸水的不同种类天然样品,环境湿度变化对其红外光谱影响较大,使用常用光谱模式识别方法,不能对其进行有效分类与识别。虽然通过烘干或平衡水分方法可以改善预测准确率,但是,会使光谱分析失去即时检测的优势。为此,本章提出了一种基于自适应加权拟合光谱分类与即时识别方法,以期解决这一技术难题。实验选择了山羊绒纺织品与山羊绒-羊毛混纺纺织品分类与识别为研究对象。从市场上收集了不同颜色和质地的山羊绒、羊毛、山羊绒/羊毛混纺织物,共120个样品,使用标准方法测定其种类,制备了烘干样品和自然吸潮样品,采用便携式光谱仪采集其近红外光谱。对于烘干样品和吸潮样品,分别使用SIMCA、SVM和新方法,建立了分类与识别模型,并详细研究了常用光谱预处理方法和水分变化对模型的影响。结果表明,对于烘干样品,3种方法的预测性能处于同一水平;对于吸潮样品,新方法的性能远远优于其他方法,其山羊绒纺织品的预测准确率为93.33%,羊绒/羊毛混纺纺织品为96.60%,无须进行烘干处理,满足了实际应用要求。该研究解决了化学成分高度接近且易吸水的不同种类天然样品的即时分类与识别技术难题,具有重要的理论意义和实际价值。第五章一种高斯分峰结合遗传优化的多组分重叠光谱成分分辨方法研究。高斯分峰是一种拟合分离重叠谱带成分的典型算法,但对多组分重叠谱带的分离结果尚不理想,是光谱成分多元分辨研究热点问题之一。为此,本章建立了一种高斯分峰结合遗传优化的多组分重叠光谱分辨方法,以期解决多组分（大于3）重叠光谱分辨的难题。双亲性温敏水凝胶在生物领域极具发展前景,其相转变机理成为研究该领域的热点。该水凝胶分子同时包含亲水和疏水基团,分子内氢键和分子间氢键共存。另外,根据水组学理论,水中包含多种（6种以上）“组分”,对氢键变化敏感,因此,其温敏机理十分复杂。近红外光谱能反映含氢基团信息,适于研究温敏性水凝,但水的近红外谱带宽,不同水组分的谱带高度重叠。使用常用多元分辨方法仅能分辨2-3种水组分,难以解析更多种水组分光谱,阻碍了对相转变机理的深入研究。本章以ABA型三嵌段水凝胶溶液为研究对象,原位在线采集了其溶胶-凝胶相转变过程的温度扰动近红外光谱;应用新方法,成功地解析出6种不同水组分的近红外谱带;定量研究了相转变过程中各水组分含量的变化规律,揭示了S1和S2型水组分为相转变提供驱动力的机理。该研究不仅建立了一种多组分重叠谱带多元分辨的新方法,而且也为水凝胶相转变机理研究提供了一种新手段,对于调控水凝胶分子设计、指导水凝胶产品实际应用具有重要意义。
乔贤[7]（2020）在《绒山羊SNP芯片设计及重要经济性状全基因组关联分析研究》文中认为随着高通量测序技术的发展,大规模基因分型技术的成本大幅降低,使得高通量SNP芯片在动物育种中的应用成为可能。基因芯片技术的日益更新为全基因组关联分析在育种中的应用提供了有效的工具。依托基因芯片和全基因组关联分析发掘的高通量分子遗传标记,建立参考群,可进行准确的基因组育种值估计,为将来精准的基因组选择的应用推广奠定了坚实的基础。内蒙古绒山羊是经过长期自然选择和人工选择培育出的绒肉兼用型优良地方畜种,因其高产绒量、优质的绒毛品质、稳定的遗传性能而闻名。绒毛品质性状是微效多基因控制的数量性状,遗传力较低,测量繁琐,很难通过传统的育种值估计选育的方法进行快速的选育提高。通过全基因组关联分析,将利用SNP芯片基因分型测序所得SNP与细度性状记录相结合,旨在探索山羊绒细度变异的遗传机理,开发与超细绒性状密切相关的SNP和基因,充分发掘绒山羊种质资源优势,从全基因组水平研究和发掘一批与绒毛性状相关的具有自主知识产权的基因组遗传资源信息,为我国绒山羊的保护和利用提供有力参考依据,为超细绒山羊的改良和培育提供新的理论依据和基因组遗传资源。本研究基于第二代高通量测序技术,对我国着名的地方品种（内蒙古绒山羊与辽宁绒山羊）进行了全基因组重测序,并结合国内、外其他山羊品种的38个个体的基因组数据,首次使用目标富集策略设计动物SNP芯片,成功获得了山羊66K捕获芯片。为检验芯片对绒山羊重要经济性状研究上的效力,对内蒙古绒山羊（二狼山型）进行了重要经济性状相关的全基因组关联分析,对获得的候选SNP位点进行了基因功能注释和生物学功能挖掘等分析。主要研究结果如下:1.基于第二代高通量测序技术对我国着名绒山羊品种73只个体进行全基因组重测序,所有样品共检测到5.52 M单核苷酸变异（SNPs）和710,600个插入缺失（Indels）,其中约有87.25%SNP为新发现的遗传变异。通过对这些高质量SNP遗传标记进行分析筛选,可用于后续绒山羊SNP芯片的遗传标记的开发。2.利用绒山羊的重测序数据及国、内外其他山羊品种的38个个体的基因组数据,基于全基因组捕获测序策略,进行绒山羊66K SNP芯片设计,并建立起一套基于液相杂交技术的芯片设计的思路技术流程,可供其它物种SNP芯片设计借鉴。3.建立了 SNP捕获型芯片通用分析流程,成功利用绒山羊66K SNP芯片实现了低成本全基因组捕获测序,并获得来自423个体的161,125高质量SNP数据集,可用于后续的GWAS研究。4.针对内蒙古绒山羊（二狼山型）羊绒细度性状进行全基因组关联分析研究,对筛选得到的排名前26位SNP位点进行KEGG分析,筛选出4个SNP位点所在基因AKT1、ALX4、HK1、NT-3可作为绒毛细度性状的候选基因进行进一步的研究。MALDI-TOF-MS检测GWAS结果中随机筛选48个SNP位点,结果显示,其中1个SNP位点与细度性状显着相关,可以佐证说明GWAS结果较为可靠,该芯片可以应用于绒山羊重要经济性状的相关研究。
李晓聪[8]（2020）在《Tβ4基因定点整合绒山羊的检测及该基因对绒毛生长促进作用的机制研究》文中提出羊绒是重要的高端纺织品原材料,随着世界范围内羊绒市场的日益扩大,对羊绒产量及质量的要求也日益提高。绒山羊作为我国优良的畜种,其羊绒品质优良,但多年来在绒山羊选育中为了提高羊绒产量盲目进行杂交,造成山羊平均产绒量和羊绒质量降低、传统良种和改良品种所占比例不高等问题。利用现代生物技术对绒山羊进行分子育种是今后绒山羊育种的重要方向。胸腺素β4具有多种生物学功能,其对毛发生长的促进作用已在很多研究中被证实,但作用机制还没有明确的定论。本研究在利用基因编辑技术获得Tβ4基因定点整合绒山羊的基础上,对Tβ4基因定点整合绒山羊进行鉴定及健康状况评价,观察Tβ4基因对绒山羊绒毛生长的影响,利用Tβ4基因定点整合绒山羊进行扩繁并对后代进行检测,进一步结合转录组学及蛋白组学分析探究Tβ4基因促进绒毛生长的机制,为今后利用基因编辑技术培育高产优质绒山羊提供理论依据。一、Tβ4基因定点整合绒山羊的检测1、Tβ4基因定点整合绒山羊的鉴定及健康状况评价本研究在利用CRISPR/Cas9结合体细胞核移植技术获得了Tβ4基因在CCR5位点定点整合绒山羊的基础上,对该基因编辑绒山羊进行了southern blot检测、Real-time PCR检测及免疫细胞化学检测,检测结果表明我们获得的绒山羊实现了Tβ4基因在CCR5位点的定点整合。另外,对基因编辑绒山羊的安全问题及健康状况进行检测,检测指标主要包括脱靶分析、插入位点CCR5基因邻近基因mRNA水平的检测、生长状况监测及血常规检测,结果表明在所检测到的潜在脱靶位点中未出现脱靶现象,CCR5邻近基因的表达也未受到影响,绒山羊的生长状况及血液指标与对照相比均无显着差异。说明Tβ4基因的定点整合并未影响整合位点周围内源基因的表达,且获得的基因编辑绒山羊生长状况及健康状况良好。2、Tβ4基因定点整合绒山羊产绒性能的检测对绒山羊的产绒性能进行检测,检测指标主要包括绒纤维强伸度、细度、绒与毛的质量比及产绒量,检测结果表明,Tβ4基因定点整合绒山羊的绒纤维强伸度及细度与对照相比无显着差异,绒与毛的质量比与对照相比显着提高,产绒量与对照相比提高了74.5%。同时,还对绒山羊的皮肤组织进行了石蜡切片HE及免疫组织化学染色,结果表明Tβ4基因定点整合绒山羊的次级毛囊与初级毛囊的比（S/P）及次级毛囊处Tβ4基因的表达与对照相比显着提高。说明Tβ4基因主要作用于次级毛囊,并通过增加次级毛囊的数量进而提高产绒量。3、Tβ4基因定点整合绒山羊的扩繁及后代的检测对Tβ4基因定点整合绒山羊进行超数排卵处理,共获得20个2-8细胞期的胚胎,将这些胚胎分别移入4只受体羊中,共得到7只后代,其中有3只后代出生后不久死亡,经PCR鉴定,死亡的3只羔羊中有2只实现了Tβ4基因定点整合,存活的4只羔羊中有3只实现Tβ4基因定点整合。对4只存活羔羊的皮肤组织进行石蜡切片、HE染色、免疫组化及Tβ4基因的qPCR检测,发现Tβ4基因定点整合的羔羊表现出了更密集的次级毛囊分布及更高的S/P,并且Tβ4基因在次级毛囊处的表达量显着提高。对3只死亡羔羊进行解剖,取各内脏器官检测Tβ4基因mRNA表达情况,结果显示3只羔羊各脏器组织中Tβ4基因mRNA表达水平无显着差异,表明Tβ4基因的定点整合只会使其在皮肤组织中高表达而不会影响该基因在其它脏器中的表达,且利用基因编辑获得的Tβ4基因定点整合绒山羊可以将其优良性状稳定遗传给后代。二、Tβ4基因促进绒山羊绒毛生长的机制研究1、Tβ4基因定点整合绒山羊的转录组学分析将对照绒山羊与Tβ4基因定点整合绒山羊的皮肤组织进行高通量转录组测序,共筛选到差异基因1076个,其中上调基因463个,下调基因613个。上调差异基因在参与的生物学过程中主要富集在肽酶活性的负调控、皮肤屏障的建立、皮肤失水的调节;在实现的分子功能中主要富集在生长因子受体的结合。下调差异基因在参与的生物学过程中主要富集在多细胞生物过程的调控、细胞粘着;在实现的分子功能中主要富集在钙离子的结合。差异基因在KEGG富集分析中显着富集在了血管平滑肌收缩信号通路、cGMP-PKG信号通路、细胞黏附分子信号通路、肾素分泌信号通路、白细胞跨内皮细胞迁移信号通路。对差异基因富集的信号通路进一步分析,筛选了关键的差异基因,发现这些差异基因主要参与细胞间的连接,调节细胞间的运动并影响血管生成、血管舒张、血管通透性的改变及血管稳定性的维持等。对这些差异基因进行了实时定量PCR验证,结果与转录组测序相符。说明Tβ4可能通过影响细胞间的连接进而影响了细胞的运动,同时还影响了毛囊周围血管的生成及血管的舒张等,最终达到了促进绒毛生长的作用。2、Tβ4基因定点整合绒山羊的蛋白组学分析及关联分析利用iTRAQ技术,分析Tβ4基因定点整合绒山羊与对照绒山羊皮肤组织中的差异蛋白,共筛选到875个差异蛋白,其中上调蛋白666个,下调蛋白209个。上调的差异蛋白在参与的生物学过程中主要富集在离子跨膜运输;在实现的分子功能中主要富集在有机阴离子跨膜转运体活性。下调的差异蛋白在参与的生物学过程中主要富集在醛生物合成的过程和组蛋白mRNA代谢过程;在实现的分子功能中主要富集在锂离子结合和碱金属离子结合。在KEGG富集分析中,差异表达的蛋白显着富集在囊泡运输中的相互作用信号通路及TRP通道炎症介质调控信号通路,筛选了关键的差异蛋白包括MAPK、CAMK、PKC等。将蛋白组学分析与转录组学分析进行关联,发现共同上调或下调的差异基因/蛋白,结合信号通路,分析结果表明Tβ4的过表达使TIMPs的表达降低,进而MMPs的表达升高,促进了基底膜及细胞外基质的降解,释放出了与蛋白多糖以非共价键连接的VEGF,VEGF与VEGFR-2结合后激活了p38 MAPK信号通路,另外,Tβ4也激活了PKC信号通路。说明Tβ4通过MAPK及PKC信号通路影响肌动蛋白的组装,影响细胞的迁移、调节细胞的增殖与分化,最终促进了毛发的生长。
张敏,郑文新,陈华峰,宫平,高扬,段新华,采复拉[9]（2020）在《特种动物纤维含量检测问题研究》文中研究说明目前人们对生活质量要求愈来愈高,促进高档次特种纤维衣物产生发展及产业链不断延伸发展至关重要,人们对其质量要求更高,注重特种动物纤维含量检测有关问题研究。该文主要论述特种动物纤维含量检测有关问题,以提升特种动物纤维含量检测水平提供。
谈峰,丁楠,高志红,程林[10]（2019）在《2016-2018年河北省羊绒、羊毛针织品省级监督抽查质量分析》文中认为河北省羊绒、羊毛针织品加工企业主要集中在邢台、石家庄、衡水、邯郸等地区,这些地区以邢台清河为主,近3年的省级监督抽查主要针对河北省企业生产的羊绒、羊毛针织品,2016年和2017年每年抽查20个企业的20批产品。
二、关于羊绒含量检验有关问题的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于羊绒含量检验有关问题的探讨（论文提纲范文）
（1）VEGF和FGF5调节绒山羊绒毛生长机制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一部分 文献综述 VEGF和 FGF5 调节毛发生长的研究进展 |
| 1.1 VEGF的分子特征与功能 |
| 1.1.1 VEGF的分子特征 |
| 1.1.2 VEGF的分子功能 |
| 1.1.3 VEGF促进毛发生长的研究进展 |
| 1.2 FGF5 的分子特征与功能 |
| 1.2.1 FGFs的分子特征 |
| 1.2.2 FGF5 的生物学功能 |
| 1.2.3 FGF5 促进毛发生长的调控机制 |
| 1.3 结语 |
| 第二部分 研究论文 |
| 第一章 VEGF在 FGF5 位点定点整合基因编辑绒山羊的鉴定及检测 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 实验材料 |
| 1.2.1 试剂耗材 |
| 1.2.2 仪器设备 |
| 1.2.3 溶液配制 |
| 1.3 实验方法 |
| 1.3.1 基因编辑绒山羊基因整合情况鉴定 |
| 1.3.2 基因编辑绒山羊产绒性能检测 |
| 1.4 实验结果 |
| 1.4.1 基因编辑绒山羊基因整合情况鉴定 |
| 1.4.2 基因编辑绒山羊产绒性能检测 |
| 1.5 讨论 |
| 第二章 VEGF在 FGF5 位点定点整合基因编辑绒山羊的多组学分析 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 实验材料 |
| 2.2.1 试剂耗材 |
| 2.2.2 仪器设备 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 转录组学研究 |
| 2.3.2 TMT蛋白质组学研究 |
| 2.3.3 LC-MS非靶向代谢组学研究 |
| 2.3.4 VEGF和 FGF5与PI3K-AKT信号通路 |
| 2.4 实验结果 |
| 2.4.1 转录组学研究 |
| 2.4.2 TMT蛋白质组学研究 |
| 2.4.3 LC-MS非靶向代谢组学研究 |
| 2.4.4 VEGF和 FGF5与PI3K-AKT信号通路 |
| 2.5 讨论 |
| 第三章 VEGF和 FGF5 调节绒山羊绒毛生长的研究 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 实验材料 |
| 3.2.1 试剂耗材 |
| 3.2.2 仪器设备 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 细胞培养 |
| 3.3.2 细胞增殖检测 |
| 3.3.3 细胞凋亡检测 |
| 3.3.4 细胞周期检测 |
| 3.3.5 Real-Time PCR检测 |
| 3.3.6 Western Blot检测 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 细胞增殖检测 |
| 3.4.2 细胞凋亡检测 |
| 3.4.3 细胞周期检测 |
| 3.4.4 Real-Time PCR检测 |
| 3.4.5 Western Blot检测 |
| 3.5 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及专利 |
（2）绒山羊皮肤组织转录组分析及KRTAP基因对绒品质的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 主要缩略词 |
| 主要氨基酸缩写 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 山羊绒的发展与现状 |
| 2 羊绒结构及影响产绒性能的因素 |
| 2.1 毛囊的发育、生长及相关生物学途径 |
| 2.1.1 毛囊的结构 |
| 2.1.2 毛囊的发育与周期性生长 |
| 2.2 羊绒纤维的结构 |
| 2.3 影响产绒性能的因素 |
| 2.3.1 遗传因素 |
| 2.3.2 非遗传因素 |
| 3 绒山羊皮肤转录组研究进展 |
| 4 研究背景、目的及意义 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 目的及意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 1 试验材料 |
| 2 试验方法 |
| 2.1 转录组特征分析 |
| 2.1.1 总RNA的提取及质检 |
| 2.1.2 文库构建及转录组测序 |
| 2.1.3 转录组测序数据处理 |
| 2.1.3.1 原始数据的质控、过滤及序列比对 |
| 2.1.3.2 差异表达基因注释分析 |
| 2.1.4 RT-qPCR法验证测序结果 |
| 2.1.4.1 总RNA的提取 |
| 2.1.4.2 cDNA的合成 |
| 2.1.4.3 RT-qPCR验证差异表达基因 |
| 2.2 KRTAP基因遗传特征分析 |
| 2.2.1 基因组DNA的提取 |
| 2.2.2 引物设计及PCR扩增 |
| 2.2.3 SSCP分析 |
| 2.2.3.1 聚丙烯酰胺凝胶电泳 |
| 2.2.3.2 银染显色 |
| 2.2.4 变异体核苷酸的序列测定 |
| 2.2.5 遗传特征分析 |
| 2.2.5.1 序列多态性分析 |
| 2.2.5.2 基因频率与基因型频率 |
| 2.2.5.3 有效等位基因数及遗传杂合度 |
| 2.2.5.4 群体多态信息含量 |
| 2.2.5.5 生物信息学的分析 |
| 2.2.6 基因变异与羊绒性状的关联分析 |
| 2.2.7 KRTAP基因的表达测定 |
| 第三章 结果与分析 |
| 1 转录组特征分析结果 |
| 1.1 Total RNA提取结果 |
| 1.2 皮肤转录组测序数据结果 |
| 1.3 基因表达水平及差异分析 |
| 1.3.1 表达基因的分析 |
| 1.3.2 差异表达基因的分析 |
| 1.4 差异表达基因的功能富集分析 |
| 1.4.1 GO富集分析 |
| 1.4.2 KEGG富集分析 |
| 1.5 RT-qPCR法验证差异表达基因 |
| 2.KRTAP基因遗传特征分析 |
| 2.1 KRTAP15-1 基因遗传特征分析 |
| 2.1.1 KRTAP15-1 基因核苷酸序列变异分析 |
| 2.1.2 KRTAP15-1 基因的遗传特性分析 |
| 2.1.3 KRTAP15-1 基因核苷酸序列变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 2.2 两个KRTAP基因的鉴定 |
| 2.2.1 山羊KRTAP27-1 基因的鉴定 |
| 2.2.2 山羊KRTAP1-2 基因的鉴定 |
| 2.3 两个新鉴定的KRTAP基因遗传特征分析 |
| 2.3.1 KRTAP27-1 基因遗传特征分析 |
| 2.3.2 KRTAP1-2 基因遗传特征分析 |
| 2.4 新鉴定的KRTAP基因在不同山羊品种中的表达特性 |
| 2.4.1 KRTAP27-1 基因在不同山羊品种中的表达特性 |
| 2.4.2 KRTAP1-2 基因在不同山羊品种中的表达特性 |
| 2.5 新鉴定的KRTAP基因核苷酸序列变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 2.5.1 KRTAP27-1 基因核苷酸序列变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 2.5.2 KRTAP1-2 基因核苷酸序列变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 第四章 讨论 |
| 1 皮肤转录组特征 |
| 1.1 转录组测序结果 |
| 1.2 基因表达分析 |
| 1.3 差异表达基因分析 |
| 1.4 功能富集表达分析 |
| 2 KRTAP基因遗传特征 |
| 2.1 KRTAP15-1 基因 |
| 2.2 KRTAP27-1 基因 |
| 2.3 KRTAP1-2 基因 |
| 第五章 全文结论 |
| 创新性和展望 |
| 1 创新性 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师简介(一) |
| 导师简介(二) |
（3）绒山羊绒纤维细度相关circRNAs筛选及TCHH基因对产绒性能的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 绒山羊品种简介羊及生产性能介绍 |
| 1.1.1 绒山羊及品种简介 |
| 1.1.2 辽宁绒山羊及其生产性能简介 |
| 1.1.3 内蒙古绒山羊生产性能简介 |
| 1.2 羊绒的特性及调节因素分析 |
| 1.2.1 羊绒的特性 |
| 1.2.2 调控羊绒细度的原因 |
| 1.2.3 羊绒细度相关基因研究进展 |
| 1.3 CircRNA简介及对羊绒细度的调控作用 |
| 1.3.1 CircRNA的特征和功能简介 |
| 1.3.2 CircRNA对羊绒细度的调控研究现状 |
| 1.4 TCHH基因简介 |
| 1.4.1 TCHH简介及其功能介绍 |
| 1.4.2 TCHH基因在羊绒细度上功能 |
| 1.5 本研究的目的与意义 |
| 第二章 辽宁绒山羊皮肤组织cirRNA分离和表达验证 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料和方法 |
| 2.2.1 皮肤样品采集 |
| 2.2.2 RNA提取、文库构建和测序 |
| 2.2.3 测序序列质量检测 |
| 2.2.4 宿主基因的基因本体论(GO)分析和KEGG分析 |
| 2.2.5 CircRNA-mi RNA相互作用的网络构建 |
| 2.3 RNA的提取与文库的建立 |
| 2.3.1 组织样本RNA质控结果与RNA文库构建 |
| 2.3.2 原始数据及其质量控制 |
| 2.4 circRNA测序数据概况 |
| 2.4.1 不同Mapped Reads的比对 |
| 2.4.2 样本基因转录本覆盖深度统计 |
| 2.5 羊绒细度相关circRNA鉴定及筛选 |
| 2.5.1 CircRNAs的鉴定 |
| 2.5.2 CircRNAs特征分析 |
| 2.5.3 差异表达CircRNAs筛选 |
| 2.6 circRNA差异表达谱分析 |
| 2.6.1 辽宁绒山羊和内蒙古绒山羊毛囊组织差异表达CircRNAs分析 |
| 2.6.2 差异表达circRNA上下调频数统计 |
| 2.6.3 差异表达circRNA聚类分析 |
| 2.6.4 差异表达circRNA-hosting gene GO富集性分析 |
| 2.6.5 circRNAs和 mi RNAs之间的相互作用 |
| 2.7 讨论 |
| 第三章 羊绒细度关键基因TCHH的ceRNA调控网络 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验材料与方法 |
| 3.2.1 试验动物与来源 |
| 3.2.2 组织研磨处理 |
| 3.2.3 组织中总RNA提取 |
| 3.2.4 荧光定量PCR |
| 3.3 .测序数据分析 |
| 3.3.1 相关RNA筛选 |
| 3.3.2 羊绒细度差异显着RNA荧光定量PCR结果 |
| 3.4 TCHH基因ceRNA网络调控预测 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 羊绒细度关键基因TCHH与产绒性能的相关性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验材料 |
| 4.2.1 实验动物 |
| 4.2.2 绒山羊血样采集 |
| 4.2.3 血液DNA提取 |
| 4.2.4 产绒性能数据 |
| 4.2.5 引物设计及实验方法 |
| 4.2.6 产物扩增 |
| 4.3 实验数据分析 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 TCHH基因多态遗传特性 |
| 4.4.2 TCHH基因替代效应 |
| 4.4.3 SNP与羊绒细度及产绒性能的关联分析 |
| 4.5 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）绒山羊皮肤ceRNA调控网络及KRT26与羊绒细度相关性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 我国绒山羊概况 |
| 1.2 羊绒的经济价值和国际市场地位 |
| 1.3 羊绒细度概况 |
| 1.3.1 影响羊绒细度因素 |
| 1.3.2 调控羊绒细度相关基因 |
| 1.4 MiRNA对羊绒细度的调控作用 |
| 1.4.1 MiRNA的特征和功能简介 |
| 1.4.2 羊绒细度相关miRNA调控 |
| 1.5 LncRNA对羊绒细度的调控作用 |
| 1.5.1 LncRNA的特征和功能简介 |
| 1.5.2 羊绒细度相关LncRNA调控 |
| 1.6 CircRNA对羊绒细度的调控作用 |
| 1.6.1 CircRNA的特征和功能简介 |
| 1.6.2 羊绒细度相关CircRNA调控 |
| 1.7 本研究的目的与意义 |
| 第二章 辽宁绒山羊皮肤组织miRNA分离和表达验证 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料和方法 |
| 2.2.1 皮肤采集,RNA分离,定量和鉴定 |
| 2.2.2 Small RNA样品制备测序 |
| 2.2.3 聚类测序和质量控制 |
| 2.2.4 MiRNA的鉴定 |
| 2.2.5 MiRNA家族分析 |
| 2.2.6 靶基因富集分析 |
| 2.2.7 差异表达mi RNAs靶基因预测和网络调控分析 |
| 2.2.8 蛋白互作分析 |
| 2.2.9 羊绒细度相关mi RNAs荧光定量PCR |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 MiRNA高通量测序分析 |
| 2.3.2 sRNA长度筛选 |
| 2.3.3 染色体比对分析 |
| 2.3.4 重复序列对比 |
| 2.3.5 sRNA分类注释 |
| 2.3.6 已知miRNA鉴定及表达分析 |
| 2.3.7 Novel mi RNA预测 |
| 2.3.8 家族分析 |
| 2.3.9 MiRNA靶基因预测 |
| 2.3.10 Mi RNA靶基因GO和 KEGG富集分析 |
| 2.3.11 差异表达mi RNAs及靶基因预测 |
| 2.3.12 差异表达mi RNAs和靶基因的网络调控分析 |
| 2.3.13 蛋白互作分析 |
| 2.3.14 羊绒细度相关mi RNAs荧光定量PCR结果 |
| 2.3.15 羊绒细度相关mi RNAs靶基因预测 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 羊绒细度关键基因KRT26的ce RNA调控网络和表达验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料方法 |
| 3.2.1 样品处理和道德声明 |
| 3.2.2 cDNA构建和高通量测序文库 |
| 3.2.3 鉴定差异表达的lnc RNAs、circRNAs、mRNAs和 miRNAs |
| 3.2.4 实时定量PCR |
| 3.2.5 功能富集分析 |
| 3.2.6 CeRNA网络构建与生物信息学分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 NcRNA和 mRNA的差异表达分析 |
| 3.3.2 QPCR验证的差异表达ncRNA和 mRNA |
| 3.3.3 LncRNA,circRNA和 mRNA之间差异表达的分析 |
| 3.3.4 LncRNA-mi RNA相互作用预测 |
| 3.3.5 CircRNAs..mi RNA相互作用的预测 |
| 3.3.6 MiRNA-mRNA相互作用的预测 |
| 3.3.7 差异表达m RNA的 GO和 KEGG富集分析 |
| 3.3.8 CeRNA(nc RNA,lnc RNA,mRNA)网络的构建 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 羊绒细度功能基因KRT26与产绒性能的相关性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验材料 |
| 4.2.1 试验动物 |
| 4.2.2 DNA提取 |
| 4.2.3 DNA质量鉴定 |
| 4.2.4 产绒性能数据 |
| 4.2.5 引物设计 |
| 4.2.6 产物扩增 |
| 4.3 试验数据分析 |
| 4.4 试验结果 |
| 4.4.1 绒山羊血液DNA模板 |
| 4.4.2 绒山羊产绒数据采集 |
| 4.4.3 KRT26 基因PCR产物和测序 |
| 4.4.4 KRT26基因多态遗传特性 |
| 4.4.5 KRT26基因替代效应 |
| 4.4.6 SNP与羊绒细度及产绒性能的关联分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（5）山羊FGF18、FGF5和Wnt5A基因的遗传变异、组织表达及效应分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 主要缩略词 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 中国山羊业的概况 |
| 1.1 中国山羊的养殖数量 |
| 1.2 中国绒山羊的品种资源及其分布 |
| 1.3 中国的羊绒产量 |
| 1.4 本研究中山羊品种简介 |
| 2 羊绒性状和影响因素 |
| 2.1 羊绒性状 |
| 2.2 影响羊绒性状的因素 |
| 3 山羊毛囊的结构和毛囊的周期 |
| 3.1 山羊毛囊的结构 |
| 3.2 山羊毛囊的周期 |
| 4 毛囊发生与周期性循环相关信号通路及因子 |
| 5 FGF18和FGF5 基因的研究进展 |
| 5.1 FGFs家族的结构与分类 |
| 5.2 FGFs家族的作用机理与生物学功能 |
| 5.3 FGF18 基因 |
| 5.4 FGF5 基因 |
| 6 Wnt5A的研究进展 |
| 6.1 Wnt5A的结构与功能 |
| 6.2 Wnt5A的作用机理 |
| 7 本研究的目的和意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 1 实验材料 |
| 1.1 实验样品的采集 |
| 1.2 羊绒相关性状指标的测定 |
| 1.3 主要的仪器设备 |
| 1.4 主要溶液的配制 |
| 2 方法 |
| 2.1 基因多态性检测 |
| 2.2 实时荧光定量PCR检测 |
| 2.3 数据统计与分析 |
| 第三章 结果与分析 |
| 1 基因多态性分析 |
| 1.1 山羊FGF18 基因的多态性分析 |
| 1.2 山羊FGF5 基因的多态性分析 |
| 1.3 山羊Wnt5A基因的多态性分析 |
| 2 基因变异与羊绒性状关联性分析 |
| 2.1 陇东绒山羊羊绒性状之间的相关性 |
| 2.2 山羊FGF18 基因变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 2.3 山羊FGF5 基因变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 2.4 山羊Wnt5A基因变异与羊绒性状的关联性分析 |
| 3 基因m RNA表达量分析 |
| 3.1 总RNA的纯度和完整性检测 |
| 3.2 山羊FGF18 基因在不同组织中m RNA的表达量 |
| 3.3 山羊FGF5 基因在不同组织中m RNA的表达量 |
| 3.4 山羊Wnt5A基因在不同组织中m RNA的表达量 |
| 第四章 讨论 |
| 1 山羊FGF18 基因的遗传变异、组织表达及效应分析 |
| 2 山羊FGF5 基因的遗传变异、组织表达及效应分析 |
| 3 山羊Wnt5A基因的遗传变异、组织表达及效应分析 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介(一) |
| 导师简介(二) |
（6）红外光谱多元分析理论、方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 红外光谱技术 |
| 1.2.1 红外光谱技术发展历程 |
| 1.2.2 红外光谱技术原理与特点 |
| 1.3 红外光谱技术的多元分析方法 |
| 1.3.1 红外光谱多元分析方法概述 |
| 1.3.2 预处理方法 |
| 1.3.3 主成分分析 |
| 1.3.4 偏最小二乘回归 |
| 1.3.5 独立簇类软模式识别 |
| 1.3.6 支持向量机 |
| 1.3.7 二维相关光谱分析 |
| 1.3.8 人工神经网络 |
| 1.4 红外光谱多元分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.1 红外光谱定量分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.2 红外光谱定性分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.3 红外光谱多元分辨方法及应用研究进展 |
| 1.5 本课题研究内容概述 |
| 第二章 红外光谱沥青多种性质即时分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论部分 |
| 2.3 实验部分 |
| 2.3.1 样品收集 |
| 2.3.2 红外光谱采集 |
| 2.3.3 沥青光谱数据库 |
| 2.3.4 评价指标 |
| 2.3.5 数据处理 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 光谱分析 |
| 2.4.2 PLS模型 |
| 2.4.3 LMD方法 |
| 2.4.4 光谱数据库信息挖掘即时定量分析方法 |
| 2.4.5 方法性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 “动态”红外光谱与深度学习相结合的模式识别方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论部分 |
| 3.2.1 构造化学图像 |
| 3.2.2 迁移学习 |
| 3.2.3 评价指标 |
| 3.3 实验部分 |
| 3.3.1 实验材料及制备方法 |
| 3.3.2 光谱采集 |
| 3.3.3 数据处理方法 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 光谱分析 |
| 3.4.2 常用模式识别方法比较 |
| 3.4.3 水分扰动红外光谱 |
| 3.4.4 红外光谱化学图像 |
| 3.4.5 基于深度学习的红外光谱化学图像判别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 红外光谱鉴别山羊绒纺织品真伪的新方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论与算法部分 |
| 4.2.1 理论 |
| 4.2.2 算法 |
| 4.3 实验部分 |
| 4.3.1 样品收集 |
| 4.3.2 样品制备 |
| 4.3.3 光谱采集 |
| 4.3.4 数据处理 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 光谱分析 |
| 4.4.2 SIMCA模型 |
| 4.4.3 SVM模型 |
| 4.4.4 新方法鉴别 |
| 4.4.5 应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 温度扰动近红外光谱研究双亲性温敏水凝胶相转变机理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论部分 |
| 5.3 实验部分 |
| 5.3.1 实验材料 |
| 5.3.2 光谱采集 |
| 5.3.3 光谱处理 |
| 5.3.4 软件 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 光谱分析 |
| 5.4.2 相转变中水的结构变化 |
| 5.4.3 高斯分峰 |
| 5.4.4 相转变中水组分的变化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要内容 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（7）绒山羊SNP芯片设计及重要经济性状全基因组关联分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 引言 |
| 1.1 绒山羊育种概述 |
| 1.1.1 绒山羊概况 |
| 1.1.2 绒山羊育种现状 |
| 1.1.3 绒山羊绒毛品质性状研究进展 |
| 1.2 基因芯片的研究进展 |
| 1.2.1 分子遗传标记的发展概况 |
| 1.2.2 基因芯片发展概况 |
| 1.3 全基因组关联分析研究进展 |
| 1.3.1 GWAS研究概述 |
| 1.3.2 GWAS的统计分析方法 |
| 1.3.3 GWAS在畜禽中的应用 |
| 1.3.4 GWAS存在的问题及展望 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 研究一 山羊全基因组重测序 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 材料 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 主要仪器 |
| 2.2.3 主要试剂 |
| 2.3 方法 |
| 2.3.1 血液DNA提取 |
| 2.3.2 文库的构建 |
| 2.3.3 基因组测序 |
| 2.3.4 测序数据过滤与质控 |
| 2.3.5 基因组遗传变异检测 |
| 2.3.6 遗传多样性分析 |
| 2.4 结果 |
| 2.4.1 DNA文库及质检 |
| 2.4.2 测序结果 |
| 2.4.3 遗传变异数据集 |
| 2.4.4 群体杂合度分析 |
| 2.5 讨论 |
| 2.6 小结 |
| 3 研究二 山羊66K SNP捕获芯片的开发与测试 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料 |
| 3.3 方法 |
| 3.3.1 原始SNP数据集的获取 |
| 3.3.2 原始数据初步分析 |
| 3.3.3 CG测序方法 |
| 3.3.4 统计与分析 |
| 3.3.5 SNP检测提取 |
| 3.3.6 样品测序报告的生成 |
| 3.4 结果 |
| 3.4.1 SNP筛选 |
| 3.4.2 叠瓦式探针设计 |
| 3.4.3 探针测试结果分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 叠瓦式探针设计的选择 |
| 3.5.2 捕获效果的检测 |
| 3.5.3 SNP数据集的优势 |
| 3.6 小结 |
| 4 研究三 基于绒山羊66K SNP芯片的捕获测序 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料 |
| 4.2.1 试验材料 |
| 4.2.2 主要仪器 |
| 4.2.3 主要试剂 |
| 4.3 方法 |
| 4.3.1 血液基因组DNA的提取 |
| 4.3.2 CG平台建库方法 |
| 4.3.3 测序质量评估 |
| 4.3.4 测序FASTQ文件初步过滤 |
| 4.3.5 序列比对与去重复 |
| 4.3.6 遗传变异检测 |
| 4.4 结果 |
| 4.4.1 测序平台比较与流程优化 |
| 4.4.2 测序平台对比 |
| 4.4.3 分析流程优化探索 |
| 4.4.4 目标捕获与测序结果 |
| 4.4.5 SNPs |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 5 研究四 绒山羊重要经济性状的全基因组关联分析研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料 |
| 5.3 方法 |
| 5.3.1 羊绒纤维细度测量分析 |
| 5.3.2 群体结构分析 |
| 5.3.3 全基因组关联分析 |
| 5.3.4 候选基因定位 |
| 5.3.5 候选SNP位点的飞行质谱基因分型 |
| 5.4 结果 |
| 5.4.1 表型数据的校正与统计 |
| 5.4.2 群体结构分析 |
| 5.4.3 全基因组关联分析 |
| 5.4.4 DNA质检结果 |
| 5.4.5 Sequenom SNP分型结果 |
| 5.4.6 统计分析结果 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 绒山羊66KSNP芯片与山羊52K SNP芯片的应用范围比较 |
| 5.5.2 羊绒细度相关的Top 26SNP位点 |
| 5.5.3 候选SNP位点的飞行质谱基因分型 |
| 5.6 小结 |
| 6 结论 |
| 7 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（8）Tβ4基因定点整合绒山羊的检测及该基因对绒毛生长促进作用的机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 Tβ4基因促进毛发生长的研究进展 |
| 1.1 Tβ4的分子和生化特性 |
| 1.2 Tβ4在细胞内的定位 |
| 1.3 Tβ4的功能研究进展 |
| 1.3.1 肌动蛋白结合蛋白 |
| 1.3.2 角膜修复及抗炎 |
| 1.3.3 加速皮肤伤口愈合 |
| 1.4 Tβ4促进毛发生长的研究进展 |
| 1.4.1 Tβ4通过激活毛囊干细胞促进毛发生长 |
| 1.4.2 过表达Tβ4促进牙齿异常发育及促进毛发生长 |
| 1.4.3 Tβ4 激活P38/ERK/AKT信号通路促进毛发生长 |
| 1.4.4 Tβ4 激活Wnt/β-catenin/ Lef-1 信号通路 |
| 1.4.5 Tβ4过表达增加绒山羊次级毛囊个数 |
| 1.5 结语 |
| 第二章 Tβ4基因定点整合绒山羊的检测 |
| 前言 |
| 第一节 Tβ4基因定点整合绒山羊的鉴定及健康状况评价 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 仪器设备 |
| 2.1.2 试剂耗材 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 Southern blot检测 |
| 2.2.2 Real-time PCR检测 |
| 2.2.3 免疫细胞化学检测 |
| 2.2.4 脱靶分析 |
| 2.2.5 基因位点检测 |
| 2.2.6 生长状况监测 |
| 2.2.7 血常规检测 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 Southern blot检测 |
| 2.3.2 Real-time PCR检测 |
| 2.3.3 免疫细胞化学检测 |
| 2.3.4 脱靶分析 |
| 2.3.5 基因位点检测 |
| 2.3.6 生长状况监测 |
| 2.3.7 血常规检测 |
| 2.4 讨论 |
| 第二节 Tβ4基因定点整合绒山羊产绒性能的检测 |
| 3.1 实验材料 |
| 3.1.1 仪器设备 |
| 3.1.2 试剂耗材 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 石蜡切片及HE染色 |
| 3.2.2 免疫组织化学 |
| 3.2.3 绒样检测 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 石蜡切片及HE染色 |
| 3.3.2 免疫组织化学 |
| 3.3.3 绒样检测 |
| 3.4 讨论 |
| 第三节 Tβ4基因定点整合绒山羊的扩繁及后代的检测 |
| 4.1 实验材料 |
| 4.1.1 仪器设备 |
| 4.1.2 试剂耗材 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.2.1 Tβ4基因定点整合绒山羊的超数排卵 |
| 4.2.2 胚胎移植 |
| 4.2.3 子一代PCR检测 |
| 4.2.4 子一代Real-time PCR检测 |
| 4.2.5 皮肤组织石蜡切片及HE染色 |
| 4.2.6 免疫组化 |
| 4.2.7 绒山羊各组织器官Tβ4 基因m RNA表达水平的检测 |
| 4.2.8 血常规检测 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 超数排卵 |
| 4.3.2 胚胎移植 |
| 4.3.3 子一代PCR检测 |
| 4.3.4 子一代Real-time PCR检测 |
| 4.3.5 石蜡切片及HE染色 |
| 4.3.6 免疫组化 |
| 4.3.7 绒山羊各组织器官Tβ4 基因m RNA表达水平的检测 |
| 4.3.8 血常规检测 |
| 4.4 讨论 |
| 第三章 Tβ4基因促进绒山羊绒毛生长的机制研究 |
| 前言 |
| 第一节 Tβ4基因定点整合绒山羊的转录组学分析 |
| 5.1 实验材料 |
| 5.2 实验方法 |
| 5.2.1 绒山羊皮肤样本RNA的提取 |
| 5.2.2 质控数据统计 |
| 5.2.3 序列比对分析 |
| 5.2.4 转录组质量评估 |
| 5.2.5 转录本组装 |
| 5.2.6 转录组功能注释 |
| 5.2.7 表达量分析 |
| 5.2.8 表达量差异统计 |
| 5.3 结果 |
| 5.3.1 绒山羊皮肤样本RNA的提取 |
| 5.3.2 质控数据统计 |
| 5.3.3 序列比对分析 |
| 5.3.4 转录组质量评估 |
| 5.3.5 转录本组装 |
| 5.3.6 表达量差异统计 |
| 5.3.7 差异表达基因的分析 |
| 5.3.8 差异表达基因的验证 |
| 5.4 讨论 |
| 第二节 Tβ4基因定点整合绒山羊的蛋白组学分析及关联分析 |
| 6.1 实验材料 |
| 6.1.1 仪器设备 |
| 6.1.2 试剂耗材 |
| 6.2 实验方法 |
| 6.2.1 皮肤组织总蛋白提取 |
| 6.2.2 总蛋白质浓度测定 |
| 6.2.3 聚丙烯酰胺凝胶电泳 |
| 6.2.4 还原烷基化和酶解 |
| 6.2.5 iTRAQ标记 |
| 6.2.6 高p HUPLC第一维分离 |
| 6.2.7 液相串联质谱 |
| 6.2.8 数据质控评估 |
| 6.2.9 全蛋白功能注释 |
| 6.2.10 差异蛋白分析 |
| 6.2.11 蛋白组与转录组关联分析 |
| 6.2.12 关联分析的验证 |
| 6.3 结果 |
| 6.3.1 蛋白浓度测定 |
| 6.3.2 数据质控评估 |
| 6.3.3 差异蛋白统计 |
| 6.3.4 差异蛋白分析 |
| 6.3.5 蛋白组与转录组关联分析 |
| 6.3.6 关联分析的验证 |
| 6.4 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及发明专利 |
（9）特种动物纤维含量检测问题研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 常见动物纤维检测问题 |
| 1.1 山羊绒与绵羊毛 |
| 1.2 紫毛与紫绒纤维含量鉴别 |
| 1.3 山羊绒与马海毛纤维含量鉴别 |
| 2 新型特种动物纤维含量鉴别 |
| 2.1 骆马毛 |
| 2.2 马尾纤维含量检测 |
| 3 结束语 |
四、关于羊绒含量检验有关问题的探讨（论文参考文献）
- [1]VEGF和FGF5调节绒山羊绒毛生长机制的研究[D]. 呼啸. 内蒙古大学, 2021(10)
- [2]绒山羊皮肤组织转录组分析及KRTAP基因对绒品质的影响[D]. 赵孟丽. 甘肃农业大学, 2021
- [3]绒山羊绒纤维细度相关circRNAs筛选及TCHH基因对产绒性能的影响[D]. 孙家明. 沈阳农业大学, 2020(05)
- [4]绒山羊皮肤ceRNA调控网络及KRT26与羊绒细度相关性分析[D]. 惠太宇. 沈阳农业大学, 2020(05)
- [5]山羊FGF18、FGF5和Wnt5A基因的遗传变异、组织表达及效应分析[D]. 张瑞国. 甘肃农业大学, 2020
- [6]红外光谱多元分析理论、方法及应用研究[D]. 孙禧亭. 北京化工大学, 2020(02)
- [7]绒山羊SNP芯片设计及重要经济性状全基因组关联分析研究[D]. 乔贤. 内蒙古农业大学, 2020
- [8]Tβ4基因定点整合绒山羊的检测及该基因对绒毛生长促进作用的机制研究[D]. 李晓聪. 内蒙古大学, 2020(01)
- [9]特种动物纤维含量检测问题研究[J]. 张敏,郑文新,陈华峰,宫平,高扬,段新华,采复拉. 畜牧兽医科学(电子版), 2020(07)
- [10]2016-2018年河北省羊绒、羊毛针织品省级监督抽查质量分析[J]. 谈峰,丁楠,高志红,程林. 中国纤检, 2019(08)