利用人工合成小麦RIL群体进行小麦穗长和穗宽性状的QTL分析
发布时间：2021-06-27 16:17
为了挖掘小麦穗长和穗宽性状相关QTL,并为人工合成小麦优异基因资源的开发利用奠定基础,以普通小麦品种西农389×人工合成小麦材料KU98的F7∶8 RIL群体为试验材料,基于小麦55K SNP芯片对F7∶8群体分型结果绘制的遗传连锁图谱及2018和2019年调查统计的F7群体表型数据,对小麦穗长和穗宽性状进行了QTL定位分析。结果表明,在1A、2D、3A、5A和7B染色体上检测到10个与穗长性状相关的QTL,在2D、4D、5A、6A和7D染色体上检测到10个与穗宽性状相关的QTL,其中与穗长相关的 qSL-2D.1和与穗宽相关的 qSW-4D.1、 qSW-5A.1在两年中均被检测到,标记区间分别为AX-111939856～AX-111497351、AX-169335104～AX-110618708、AX-108792246～AX-111048027。 qSW-5A.1连续两年均为主效QTL,且与 qSL-5A.2在同一标记区间,推测该位点具有一因多效的遗传效应或连锁遗传效应。
【文章来源】：麦类作物学报. 2020,40(06)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
西农389和KU98的穗部性状
利用本试验群体所构建的遗传图谱包含26个连锁群,覆盖小麦21条染色体,全基因组总遗传距离为7 960.26 cM,平均标记密度为1.65 cM。2D染色体存在最大的连锁群,由327个SNP标记构成,长度为609.18 cM;7B染色体存在一个最小连锁群,由6个SNP标记组成,标记区间长度为13.2 cM,平均标记密度为2.20 cM。A、B、D三个亚基因组的标记数目分别为1 647、 1 707和1 477个(表2)。构建遗传图谱的群体基因型标记经过软件SDL程序的卡方检验( χ2)后,其亲本基因型在群体中的分离比分别为 1∶1.11,接近理论分离比1∶1,符合遗传作图的要求。2.3 小麦穗长及穗宽性状的QTL定位及分析
穗长性状与穗粒数关系密切[18],间接影响小麦产量。前人对小麦穗长性状的研究报道指出,小麦穗长性状相关QTL在1AS、1BL、2A、2BL、2DL、3A、3B、4B、5B和7A等多条染色体均存有分布[19-22]。武炳瑾等[23]利用周 8425B与小偃81杂交构建的F8 RIL群体和90K SNP芯片在三个环境条件中共检测到18个与穗长相关的QTL位点,分布于1A、1D、2B、2D、3A、3B、4A、5B、6A、6B、7A、7B 和 7D 染色体上,包含9个主效QTL,其中 qSL.NAFU-6A.2和 qSL.NAFU-7A是位于6A和7A染色体的环境稳定性主效QTL。李 聪等[23]利用55K SNP芯片和普通小麦构建的F6 RIL群体经过多年多点试验,检测到27个与穗长相关的QTL,分布于1A、1D、2B、2D、3A、4A、4B、5A、5B、6A和7D染色体,其中共检测到4个与穗长相关的稳定主效QTL,分别位于2D和4B染色体。其中, qSL-SAU-2D.1的标记区间为AX-111096297～AX-109422526,其物理位置在2D染色体上32.97 Mb处,与本研究中 qSL-2D.1的物理区间(2D染色体的30 493.66～ 31 582.96 kb)比较接近,推测这两个位点之间存在与穗长性状相关的QTL。本研究连续两年在2D、5A和7B染色体检测到穗长相关的QTL,其中 qSL-2D.1两年检测到的标记区间一致, qSL-7B.1与 qSL-7B.2的标记区紧密相邻,并且两者的物理区间重叠,所以认为 qSL-7B.1与 qSL-7B.2为同一位点。本研究中与穗长性状相关的稳定QTL qSL-2D.1与李 聪等[24]的定位结果相同,而与武炳瑾等[23]的研究结果存在一定差异,推测造成这种差异的原因有两点,一是本研究中作为父本的人工合成小麦遗传背景与普通小麦不同,二是本研究还缺少对目标性状多点环境下的检测。武炳瑾等[23]对检测到的与穗长性状相关的QTL进行加性效应分析,认为穗长性状的有利变异来源于父本(小偃81),该观点与本研究的分析结果一致。穗宽作为穗部性状之一,宋 楠[5]在对小麦近缘种之一的冰草进行了多个性状的研究分析,指出穗宽与小穗数具有正相关关系,说明穗宽也会对产量产生影响。而目前对小麦穗宽性状的QTL定位研究鲜有报道,本研究经过连续两年的表型调查统计,发现两年间均检测到与穗宽性状相关的 qSW-4D.1与 qSW-5A.1,表明它们是可靠的QTL位点,且 qSW-5A.1两年的贡献率分别高达16.38%和26.25%,是一个稳定的主效QTL,此外, qSW-5A.1与 qSL-5A.2标记区间相同,推测该位点具有一因多效的遗传效应或连锁遗传关系,该研究结果为穗宽性状的进一步研究奠定了基础。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小麦55K SNP芯片检测小麦穗长和株高性状QTL[J]. 李聪,马建,刘航,丁浦洋,杨聪聪,张涵,秦娜娜,兰秀锦. 麦类作物学报. 2019(11)
[2]基于90K芯片SNP标记的小麦遗传图谱构建及抗纹枯病QTL定位[J]. 崔德周,李永波,樊庆琦,隋新霞,黄承彦,楚秀生. 山东农业科学. 2019(02)
[3]人工合成小麦育种优势的主基因+多基因混合遗传分析[J]. 朱欣果,万洪深,李俊,郑建敏,唐宗祥,杨武云. 南京农业大学学报. 2018(04)
[4]基于DArTseq标记的人工合成小麦农艺性状QTL定位[J]. 曹东,王宏霞,张波,刘宝龙,刘登才,陈文杰,张怀刚. 分子植物育种. 2018(06)
[5]利用90k芯片技术进行小麦穗部性状QTL定位[J]. 武炳瑾,简俊涛,张德强,马文洁,冯洁,崔紫霞,张传量,孙道杰. 作物学报. 2017(07)
[6]小麦旗叶早衰性状的QTL定位[J]. 吴洪启,刘天相,李婷婷,赵朋,李春莲,王中华,权力. 西北植物学报. 2016(10)
[7]利用SNP基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及重要农艺性状QTL分析[J]. 高尚,莫洪君,石浩然,王智强,林宇,武方琨,邓梅,刘亚西,魏育明,郑有良. 应用与环境生物学报. 2016(01)
[8]利用SNP标记和宁7840×Clark重组自交系（RIL）群体检测小麦染色体偏分离区域[J]. 赵朋,李婷婷,张芸芸,王娜,李春莲,王中华. 麦类作物学报. 2014(11)
[9]波兰小麦×普通小麦品系中13重组自交系（RIL）群体穗部性状的QTL分析[J]. 杨睿,刘联正,李华,钟欢,杨兴圣,王竹林,刘曙东. 农业生物技术学报. 2012(05)
[10]硬粒小麦与野生二粒小麦重组自交系群体穗部性状的QTL定位[J]. 严俊,张玲玲,万兵,苟君波,王运长,许昌敏,Tzion Fahima,程剑平. 四川农业大学学报. 2011(02)
硕士论文
[1]冰草主要农艺性状的QTL定位及动态遗传分析[D]. 宋楠.河北科技师范学院 2019
[2]小麦穗长性状的QTL分析[D]. 侯立江.西北农林科技大学 2015
本文编号：3253181
【文章来源】：麦类作物学报. 2020,40(06)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
西农389和KU98的穗部性状
利用本试验群体所构建的遗传图谱包含26个连锁群,覆盖小麦21条染色体,全基因组总遗传距离为7 960.26 cM,平均标记密度为1.65 cM。2D染色体存在最大的连锁群,由327个SNP标记构成,长度为609.18 cM;7B染色体存在一个最小连锁群,由6个SNP标记组成,标记区间长度为13.2 cM,平均标记密度为2.20 cM。A、B、D三个亚基因组的标记数目分别为1 647、 1 707和1 477个(表2)。构建遗传图谱的群体基因型标记经过软件SDL程序的卡方检验( χ2)后,其亲本基因型在群体中的分离比分别为 1∶1.11,接近理论分离比1∶1,符合遗传作图的要求。2.3 小麦穗长及穗宽性状的QTL定位及分析
穗长性状与穗粒数关系密切[18],间接影响小麦产量。前人对小麦穗长性状的研究报道指出,小麦穗长性状相关QTL在1AS、1BL、2A、2BL、2DL、3A、3B、4B、5B和7A等多条染色体均存有分布[19-22]。武炳瑾等[23]利用周 8425B与小偃81杂交构建的F8 RIL群体和90K SNP芯片在三个环境条件中共检测到18个与穗长相关的QTL位点,分布于1A、1D、2B、2D、3A、3B、4A、5B、6A、6B、7A、7B 和 7D 染色体上,包含9个主效QTL,其中 qSL.NAFU-6A.2和 qSL.NAFU-7A是位于6A和7A染色体的环境稳定性主效QTL。李 聪等[23]利用55K SNP芯片和普通小麦构建的F6 RIL群体经过多年多点试验,检测到27个与穗长相关的QTL,分布于1A、1D、2B、2D、3A、4A、4B、5A、5B、6A和7D染色体,其中共检测到4个与穗长相关的稳定主效QTL,分别位于2D和4B染色体。其中, qSL-SAU-2D.1的标记区间为AX-111096297～AX-109422526,其物理位置在2D染色体上32.97 Mb处,与本研究中 qSL-2D.1的物理区间(2D染色体的30 493.66～ 31 582.96 kb)比较接近,推测这两个位点之间存在与穗长性状相关的QTL。本研究连续两年在2D、5A和7B染色体检测到穗长相关的QTL,其中 qSL-2D.1两年检测到的标记区间一致, qSL-7B.1与 qSL-7B.2的标记区紧密相邻,并且两者的物理区间重叠,所以认为 qSL-7B.1与 qSL-7B.2为同一位点。本研究中与穗长性状相关的稳定QTL qSL-2D.1与李 聪等[24]的定位结果相同,而与武炳瑾等[23]的研究结果存在一定差异,推测造成这种差异的原因有两点,一是本研究中作为父本的人工合成小麦遗传背景与普通小麦不同,二是本研究还缺少对目标性状多点环境下的检测。武炳瑾等[23]对检测到的与穗长性状相关的QTL进行加性效应分析,认为穗长性状的有利变异来源于父本(小偃81),该观点与本研究的分析结果一致。穗宽作为穗部性状之一,宋 楠[5]在对小麦近缘种之一的冰草进行了多个性状的研究分析,指出穗宽与小穗数具有正相关关系,说明穗宽也会对产量产生影响。而目前对小麦穗宽性状的QTL定位研究鲜有报道,本研究经过连续两年的表型调查统计,发现两年间均检测到与穗宽性状相关的 qSW-4D.1与 qSW-5A.1,表明它们是可靠的QTL位点,且 qSW-5A.1两年的贡献率分别高达16.38%和26.25%,是一个稳定的主效QTL,此外, qSW-5A.1与 qSL-5A.2标记区间相同,推测该位点具有一因多效的遗传效应或连锁遗传关系,该研究结果为穗宽性状的进一步研究奠定了基础。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小麦55K SNP芯片检测小麦穗长和株高性状QTL[J]. 李聪,马建,刘航,丁浦洋,杨聪聪,张涵,秦娜娜,兰秀锦. 麦类作物学报. 2019(11)
[2]基于90K芯片SNP标记的小麦遗传图谱构建及抗纹枯病QTL定位[J]. 崔德周,李永波,樊庆琦,隋新霞,黄承彦,楚秀生. 山东农业科学. 2019(02)
[3]人工合成小麦育种优势的主基因+多基因混合遗传分析[J]. 朱欣果,万洪深,李俊,郑建敏,唐宗祥,杨武云. 南京农业大学学报. 2018(04)
[4]基于DArTseq标记的人工合成小麦农艺性状QTL定位[J]. 曹东,王宏霞,张波,刘宝龙,刘登才,陈文杰,张怀刚. 分子植物育种. 2018(06)
[5]利用90k芯片技术进行小麦穗部性状QTL定位[J]. 武炳瑾,简俊涛,张德强,马文洁,冯洁,崔紫霞,张传量,孙道杰. 作物学报. 2017(07)
[6]小麦旗叶早衰性状的QTL定位[J]. 吴洪启,刘天相,李婷婷,赵朋,李春莲,王中华,权力. 西北植物学报. 2016(10)
[7]利用SNP基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及重要农艺性状QTL分析[J]. 高尚,莫洪君,石浩然,王智强,林宇,武方琨,邓梅,刘亚西,魏育明,郑有良. 应用与环境生物学报. 2016(01)
[8]利用SNP标记和宁7840×Clark重组自交系（RIL）群体检测小麦染色体偏分离区域[J]. 赵朋,李婷婷,张芸芸,王娜,李春莲,王中华. 麦类作物学报. 2014(11)
[9]波兰小麦×普通小麦品系中13重组自交系（RIL）群体穗部性状的QTL分析[J]. 杨睿,刘联正,李华,钟欢,杨兴圣,王竹林,刘曙东. 农业生物技术学报. 2012(05)
[10]硬粒小麦与野生二粒小麦重组自交系群体穗部性状的QTL定位[J]. 严俊,张玲玲,万兵,苟君波,王运长,许昌敏,Tzion Fahima,程剑平. 四川农业大学学报. 2011(02)
硕士论文
[1]冰草主要农艺性状的QTL定位及动态遗传分析[D]. 宋楠.河北科技师范学院 2019
[2]小麦穗长性状的QTL分析[D]. 侯立江.西北农林科技大学 2015
本文编号：3253181
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/nzwlw/3253181.html
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