利用QTL定位和BSA-seq分析鉴定碱胁迫下水稻产量相关性状的候选基因

发布时间：2020-09-09 20:42

　　水稻是重要的粮食作物,我国半数以上人口以稻米为主食。同时,水稻也是盐碱敏感作物,盐碱胁迫已成为许多水稻产区的主要限制因素。水稻的耐盐性和耐碱性之间存在显著差异,且碱胁迫下受害程度更大。由于水稻耐碱性是复杂的数量性状,相关研究较少且贡献率普遍不高,精细定位和克隆难度较大,所以水稻耐碱性研究一直进展较慢。因此,明确水稻耐碱性的遗传机制,挖掘水稻耐碱主效QTL及基因,为利用分子标记辅助选择培育优良耐碱水稻品种奠定基础。本研究利用碱敏感的粳稻品种东农425和强耐碱性的粳稻品种长白10号杂交得到的高世代RIL群体,在连续两年的大田环境下进行水稻耐碱性鉴定,考察每穗粒数、结实率、千粒重和单株穗重4个产量相关性状在自然条件和碱胁迫条件下的表型值,并结合对应的耐碱系数进行QTL定位分析。同时,通过多年表型鉴定,以碱敏感最强的千粒重为指标构建抗感池,结合BSA-seq进行了耐碱QTL区间的关联,对比QTL分析和BSA-seq的分析结果,将两种方法下共同检测到的QTL区间作为水稻耐碱性区间,并在该区间内进行耐碱候选基因的挖掘。主要研究结果如下:(1)双亲及RIL群体的产量相关性状在碱胁迫下均有不同程度的降低,且母本东农425下降幅度大于父本长白10,说明在碱胁迫下长白10的耐碱性强于东农425。每穗粒数、结实率、千粒重在两亲本间表现出显著或极显著差异。各性状表型变幅范围广,符合正态分布,适合利用BSA-seq进行QTL定位分析。(2)利用QTL IciMappingV4.0对包含180个株系的RIL群体进行QTL定位,共检测到13个QTL,分布在1、2、3、4、5、8、9和11号染色体上,其中qGW2在碱胁迫下两年重复被检测到,贡献率为7.77%-23.25%,且增效等位基因来自父本长10,是一个主效QTL。qGN3、qGW2、qGW8、qPW1、qPW9与前人的研究结果未有重合,确定为新的QTL位点。(3)利用BSA-seq法构建千粒重抗感池进行测序,共获得25.56Gbp数据量,过滤后得到的Clean Reads为25.48Gbp,Q30达到80%以上,平均每个样品测序深度34.17×。样品与参考基因组平均比对效率为97.48%,平均覆盖深度为29×,基因组覆盖度为98.15%。基于ED和SNP-index的关联算法,最终将目标区间定位在2号和3号染色体上,大小为2.89Mb,区间内共包含593个候选基因。(4)基于QTL定位和BSA-Seq结果比较分析,将目标区间缩小至2号染色体上两段23.865Mb-24.3000Mb和25.210Mb-25.240Mb大小为465Kb的范围内,该区域共有65个基因,其中47个被成功注释。(5)根据候选基因功能注释分析,预测出11个水稻耐碱候选基因,分别为LOC_Os02g39750、LOC_Os02g39930、LOC_Os02g39620、LOC_Os02g39884、LOC_Os02g39740、LOC_Os02g39890、LOC_Os02g39764、LOC_Os02g39840、LOC_Os02g39790、LOC_Os02g39960、LOC_Os02g39910。其中LOC_Os02g39930和LOC_Os02g39750与碱胁迫下水稻对逆境的响应及细胞膜组织的修复功能有关,初步预测这两个基因与水稻耐碱相关性最大。
【学位单位】：东北农业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S511
【部分图文】：

频率分布,相关性状,耐碱,频率分布

图 3-1 水稻耐碱相关性状在 RIL 中的频率分布Figure. 3-1 Frequency distribution of alkaline tolerance related traits in rice in RILs3.2 碱胁迫下水稻产量性状间相关分析对RIL群体在2016年和2017年自然条件和碱胁迫条件下各产量相关性状进行了相关性分析，情况如表3-2所示。碱胁迫下，两年每穗粒数与结实率存在极显著正相关，而自然条件下与结实率存在负相关的现象，原因可能是每穗粒数是影响籽粒充实度的关键因子，同样结实率也可代替充实率作为籽粒充实度的测定指标，当每穗粒数达到一定数量以上，影响了源的供应及营养物质积累，导致籽粒结实率下降，影响产量。千粒重与结实率在两年碱胁迫与自然条件下，存在显著或极显著正相关，同时碱胁迫下千粒重于单株穗重成极显著正相关，说明千粒重是产量构成因素中相对稳定的一个性状。而在碱胁迫下与每穗粒数存在负相关的现象，原因可能是每穗粒数的减少，导致单个籽粒的光合源越充足，越有利于籽粒灌浆结实，同时就增加了千粒重，提高其高产潜力。在碱胁迫与自然条件下，两年单株穗重与其他三个性状均呈显著或极显著正相关，说明水稻穗部性状间存在紧密的线性关系，可能具有特定的遗传相关性。每穗粒数、结实率、千粒重和单株穗重这4个性状彼此之间均存在不同程度的相关性，且不受年份和碱胁迫的影响，表现极其稳定，表明这4个性状对碱胁迫下水稻产量的反应存

关联分析,染色体,区间,关联效果

图 3-4 样品间 SNP（左）和 InDel（右）的统计 Venn 图Figure. 3-4 Statistical venn diagrams of snp (left) and indel (right) between samples.4.4 关联分析关联分析的本质是通过计算两个混池间等位基因的基因型频率确定与目标性状关联的区。本试验利用 ED 算法和 SNP-index 方法对检测到的 SNP 进行关联分析，将分别对两种法的结果进行统计，且以考虑亲本的 SNP-index 方法为重点，将二者同时检测到的区间作和耐碱性相关联的主要区间。.4.4.1 SNP 关联分析在关联分析前，首先对 SNP 进行过滤，最终得到高质量的可信 SNP 位点 318，681。根据 ED 算法关联阈值判定，共得到 5 个与碱胁迫下水稻千粒重相关联的染色体区域，别位于 2、3、4 和 6 号染色体上。由图 3-5 可知，横坐标代表染色体，虚线表示显著性关阈值，ED 值越高，关联效果越好。2 号染色体上共有 2 个区间大小分别为 0.82 Mb 和21 Mb，其中区间较小的 0.82 Mb 范围内共包含 142 个基因。第 3 染色体上的区间大小为09 Mb，包含 417 个基因。4 号染色体上的区间大小 6.09 Mb，包含基因数量较多共有

关联值,基因,染色体,同义突变

ED关联值在染色体上分布

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