水稻苗期高温关键候选位点鉴定
发布时间：2021-03-29 12:06
作物在不同生长发育时期对环境温度有不同的要求。在作物生长发育时期内,满足其生长的温度条件存在一定范围,超过或不足该作物生长发育对应的适宜温度,将导致作物面临不同程度的减产。随着全球工业化进程加快,大量温室气体排放,全球温度持续上升,高温胁迫已经成为影响作物产量的重要因素。通过研究作物中响应高温胁迫的候选区间,精确定位耐热基因,进而通过分子育种培育耐高温作物品种,是目前降低高温胁迫对作物产量负面影响的主要方式。作为重要粮食作物的水稻,生长发育初期的异常高温将会直接影响水稻的正常生长发育。前人判断杂交水稻两优培九的双亲材料93-11和PA64s具有差异,二者的杂交后的重组自交系（RIL）重组较好,均携带亲本不同的片段,另有学者完成了3010份水稻测序工作。在此基础上,本课题拟选用124份具有不同基因型的RIL材料和3010份水稻种质材料中255份籼稻种质,围绕高温胁迫对水稻苗期的影响,分别进行连锁和关联分析。同时,将对筛选到的苗期耐热和不耐热的水稻品种进行转录组分析,确定耐热响应的差异表达基因。结合以上分析最终确定控制水稻苗期耐热响应的候选基因位点,为后续水稻耐高温新材料的选育提供依据。具...
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
RIL和自然籼稻群体的表型性状备注：a，用于连锁分析的RIL的表型特征；b，用于关联分析的自然籼稻群体的表型特征
水稻苗期高温关键候选位点鉴定18图2RIL与自然籼稻群体之间的相关性分析备注：a，重组自交系；b，自然籼稻群体。颜色表示相关系数。其他参考信息与表1相同。Fig.2CorrelationanalysisamongbiomasstraitsofRILandthenaturalpopulation.Notes:a,Recombinantinbredlines;b,Naturalricepopulation.Thecolorindicatesthecorrelationcoefficient.CommentinformationisthesameasinTable1.3.2对重组自交系材料进行连锁分析本研究利用2013年Gao等完成的93-11和PA64s为亲本构建的RIL的高分辨率遗传图谱（Gaoetal.，2013），展开了对照组和高温处理组生物量性状的QTL定位（表2）。表2中信息说明，本研究对RIL群体的连锁分析中总共检测到了20个候选QTL，分别分布在第2、3、4、6、7、9、11和12号染色体上。研究显示，GS8受OsMYB55调控，参与水稻对高温的耐受性（Ashrafetal.，2012），而abl1的表达受ABA，PEG和热胁迫诱导，可能是干旱和热胁迫应答中的正向调节因子（Jinetal.，2010）。处理组中鉴定到的QTL中包含的已知基因进一步证实了连锁分析结果的准确性和可靠性。表2水稻苗期各种性状的QTLTable2QTLsforvarioustraitsduringseedlingstageTraitQTLChromosomeLODGeneticDistance(cM)KnownGeneCDWqCDW2.122.8898.2-101.3qCDW2.223.65105.8-107.8qCDW2.323.30142.5-145.3qCDW11114.018.1-9.4CFWqCFW6.163.0958.3-60.1CFWqCFW6.262.9264.2-65.7qCFW11113.597.8-9.4CSLqCSL4.142.5774.4-78.3qCSL4.243.8184.2-85.8
水稻苗期高温关键候选位点鉴定203.3对自然籼稻群体材料进行关联分析利用现有的3k数据库中覆盖全基因组范围14,779,691个SNP数据（Wangetal.，2018），对255份天然籼稻构成的自然群体进行了全基因组关联分析（图3）。图3自然籼稻群体生物量性状的全基因组关联分析备注：曼哈顿图依次为a，对照组干重；b，处理组干重；c，对照组鲜重；d，处理组的鲜重；e，对照组株高；f，处理组株高的关联分析结果。Fig.3Genome-wideassociationanalysisofbiomasstraits.Notes:Manhattanplotsofa,Dryweightofcontrolgroups.b,Dryweightoftreatmentgroups.c,Freshweightofcontrolgroups.d,Freshweightoftreatmentgroups.e,Shootlengthofcontrolgroups.f,Shootlengthoftreatmentgroups.一般来说，水稻中的连锁不平衡在100Kb-200Kb之间（Dawareetal.，2017）。本研究中，我们设定显著相关位点的SNP阈值为P<10-6，并且100Kb区间内的存在两个以上显著SNP位点的前后100Kb被记做候选区间（表3）。由表3可知，自然籼稻群体的高温处理组和对照组中鉴定获得大量不同的基因座，与连锁分析中相同，这表明水稻苗期遭受异常高温的生长环境下，高温处理组中鉴定到基因座中包含的基因可能是影响自然籼稻群体的生长的关键因素。由于指定的P<10-6筛选条件下，对照组株高中未发现对应的候选区间，只有少量合理的SNP被关联到，因此我们仅将对照组株高性状的筛选标准减少至P<10-5，并以此获得的候选区间进行后续分析。
【参考文献】：
期刊论文
[1]水稻耐热性遗传调控机理研究进展[J]. 张和云,朱嘉瑜,葛杭悦,陈杨,陈飞. 浙江农业科学. 2019(07)
[2]水稻抽穗扬花期耐热性QTL（qHTH10）的鉴定及遗传效应分析[J]. 曹志斌,唐秀英,肖伟军,毛凌华,聂元元,李永辉,谢红卫,蔡耀辉,袁林峰. 分子植物育种. 2019(07)
[3]水稻耐高温性研究进展[J]. 唐婷,陈艳艳,杨洋,杨远柱,孟桂元,周静. 分子植物育种. 2017(09)
[4]水稻高温热害及耐热性研究进展[J]. 王志刚,王磊,林海,庞乾林,鄂志国,张玉屏,朱德峰. 中国稻米. 2013(01)
[5]植物耐热性的分子机制研究进展[J]. 鞠冠华,崔丽洁,张书,钱忠英,潘静娴,开国银. 长江蔬菜. 2012(24)
[6]水稻高温热害发生机理与耐高温遗传基础研究[J]. 李飞,卓壮,U.A.Kapila Siri Udawela,高用明,石英尧. 植物遗传资源学报. 2013(01)
[7]高通量转录组测序的数据分析与基因发掘[J]. 周华,张新,刘腾云,余发新. 江西科学. 2012(05)
[8]中国水稻热害研究历史、进展与展望[J]. 田小海,罗海伟,周恒多,吴晨阳. 中国农学通报. 2009(22)
[9]抽穗期高温胁迫对水稻开花结实的影响[J]. 谢晓金,申双和,李秉柏,刘春雷,周千. 中国农业气象. 2009(02)
[10]植物耐热性研究进展[J]. 欧祖兰,曹福亮. 林业科技开发. 2008(01)
博士论文
[1]水稻代谢组学的生物信息学分析及遗传基础的研究[D]. 王文升.华中农业大学 2017
[2]基于连锁与连锁不平衡联合作图的粳稻耐盐性遗传位点解析[D]. 郑洪亮.东北农业大学 2015
[3]高温对水稻花器伤害和籽粒品质影响的相关碳氮代谢机理[D]. 曹珍珍.浙江大学 2014
[4]不同类型玉米种质分子特征分析及耐旱相关性状的连锁—连锁不平衡联合作图[D]. 卢艳丽.四川农业大学 2010
硕士论文
[1]水稻应答灌浆初期夜间高温的转录组研究[D]. 巫娟.江西农业大学 2016
[2]水稻花期耐高温突变体的遗传分析[D]. 曲爱丽.中国计量学院 2014
[3]水稻耐热性生理机理和耐热资源的鉴定与筛选[D]. 周伟辉.浙江大学 2011
本文编号：3107518
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
RIL和自然籼稻群体的表型性状备注：a，用于连锁分析的RIL的表型特征；b，用于关联分析的自然籼稻群体的表型特征
水稻苗期高温关键候选位点鉴定18图2RIL与自然籼稻群体之间的相关性分析备注：a，重组自交系；b，自然籼稻群体。颜色表示相关系数。其他参考信息与表1相同。Fig.2CorrelationanalysisamongbiomasstraitsofRILandthenaturalpopulation.Notes:a,Recombinantinbredlines;b,Naturalricepopulation.Thecolorindicatesthecorrelationcoefficient.CommentinformationisthesameasinTable1.3.2对重组自交系材料进行连锁分析本研究利用2013年Gao等完成的93-11和PA64s为亲本构建的RIL的高分辨率遗传图谱（Gaoetal.，2013），展开了对照组和高温处理组生物量性状的QTL定位（表2）。表2中信息说明，本研究对RIL群体的连锁分析中总共检测到了20个候选QTL，分别分布在第2、3、4、6、7、9、11和12号染色体上。研究显示，GS8受OsMYB55调控，参与水稻对高温的耐受性（Ashrafetal.，2012），而abl1的表达受ABA，PEG和热胁迫诱导，可能是干旱和热胁迫应答中的正向调节因子（Jinetal.，2010）。处理组中鉴定到的QTL中包含的已知基因进一步证实了连锁分析结果的准确性和可靠性。表2水稻苗期各种性状的QTLTable2QTLsforvarioustraitsduringseedlingstageTraitQTLChromosomeLODGeneticDistance(cM)KnownGeneCDWqCDW2.122.8898.2-101.3qCDW2.223.65105.8-107.8qCDW2.323.30142.5-145.3qCDW11114.018.1-9.4CFWqCFW6.163.0958.3-60.1CFWqCFW6.262.9264.2-65.7qCFW11113.597.8-9.4CSLqCSL4.142.5774.4-78.3qCSL4.243.8184.2-85.8
水稻苗期高温关键候选位点鉴定203.3对自然籼稻群体材料进行关联分析利用现有的3k数据库中覆盖全基因组范围14,779,691个SNP数据（Wangetal.，2018），对255份天然籼稻构成的自然群体进行了全基因组关联分析（图3）。图3自然籼稻群体生物量性状的全基因组关联分析备注：曼哈顿图依次为a，对照组干重；b，处理组干重；c，对照组鲜重；d，处理组的鲜重；e，对照组株高；f，处理组株高的关联分析结果。Fig.3Genome-wideassociationanalysisofbiomasstraits.Notes:Manhattanplotsofa,Dryweightofcontrolgroups.b,Dryweightoftreatmentgroups.c,Freshweightofcontrolgroups.d,Freshweightoftreatmentgroups.e,Shootlengthofcontrolgroups.f,Shootlengthoftreatmentgroups.一般来说，水稻中的连锁不平衡在100Kb-200Kb之间（Dawareetal.，2017）。本研究中，我们设定显著相关位点的SNP阈值为P<10-6，并且100Kb区间内的存在两个以上显著SNP位点的前后100Kb被记做候选区间（表3）。由表3可知，自然籼稻群体的高温处理组和对照组中鉴定获得大量不同的基因座，与连锁分析中相同，这表明水稻苗期遭受异常高温的生长环境下，高温处理组中鉴定到基因座中包含的基因可能是影响自然籼稻群体的生长的关键因素。由于指定的P<10-6筛选条件下，对照组株高中未发现对应的候选区间，只有少量合理的SNP被关联到，因此我们仅将对照组株高性状的筛选标准减少至P<10-5，并以此获得的候选区间进行后续分析。
【参考文献】：
期刊论文
[1]水稻耐热性遗传调控机理研究进展[J]. 张和云,朱嘉瑜,葛杭悦,陈杨,陈飞. 浙江农业科学. 2019(07)
[2]水稻抽穗扬花期耐热性QTL（qHTH10）的鉴定及遗传效应分析[J]. 曹志斌,唐秀英,肖伟军,毛凌华,聂元元,李永辉,谢红卫,蔡耀辉,袁林峰. 分子植物育种. 2019(07)
[3]水稻耐高温性研究进展[J]. 唐婷,陈艳艳,杨洋,杨远柱,孟桂元,周静. 分子植物育种. 2017(09)
[4]水稻高温热害及耐热性研究进展[J]. 王志刚,王磊,林海,庞乾林,鄂志国,张玉屏,朱德峰. 中国稻米. 2013(01)
[5]植物耐热性的分子机制研究进展[J]. 鞠冠华,崔丽洁,张书,钱忠英,潘静娴,开国银. 长江蔬菜. 2012(24)
[6]水稻高温热害发生机理与耐高温遗传基础研究[J]. 李飞,卓壮,U.A.Kapila Siri Udawela,高用明,石英尧. 植物遗传资源学报. 2013(01)
[7]高通量转录组测序的数据分析与基因发掘[J]. 周华,张新,刘腾云,余发新. 江西科学. 2012(05)
[8]中国水稻热害研究历史、进展与展望[J]. 田小海,罗海伟,周恒多,吴晨阳. 中国农学通报. 2009(22)
[9]抽穗期高温胁迫对水稻开花结实的影响[J]. 谢晓金,申双和,李秉柏,刘春雷,周千. 中国农业气象. 2009(02)
[10]植物耐热性研究进展[J]. 欧祖兰,曹福亮. 林业科技开发. 2008(01)
博士论文
[1]水稻代谢组学的生物信息学分析及遗传基础的研究[D]. 王文升.华中农业大学 2017
[2]基于连锁与连锁不平衡联合作图的粳稻耐盐性遗传位点解析[D]. 郑洪亮.东北农业大学 2015
[3]高温对水稻花器伤害和籽粒品质影响的相关碳氮代谢机理[D]. 曹珍珍.浙江大学 2014
[4]不同类型玉米种质分子特征分析及耐旱相关性状的连锁—连锁不平衡联合作图[D]. 卢艳丽.四川农业大学 2010
硕士论文
[1]水稻应答灌浆初期夜间高温的转录组研究[D]. 巫娟.江西农业大学 2016
[2]水稻花期耐高温突变体的遗传分析[D]. 曲爱丽.中国计量学院 2014
[3]水稻耐热性生理机理和耐热资源的鉴定与筛选[D]. 周伟辉.浙江大学 2011
本文编号：3107518
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