玉米IBM群体抗倒伏相关性状的QTL分析

发布时间：2017-06-22 21:05

  本文关键词：玉米IBM群体抗倒伏相关性状的QTL分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：玉米是世界范围内重要的粮食作物和饲料来源,近年来倒伏已成为影响玉米高产稳产的重要因素,因此对玉米抗倒伏相关性状进行遗传研究意义重大。本研究以IBMsyn10 DH群体为实验材料,在三个不同生态环境下对抗倒伏相关性状茎秆穿刺强度、茎秆拉弯强度和茎粗进行表型鉴定,利用高密度遗传图谱挖掘抗倒伏相关QTL位点。结果如下：1.茎秆穿刺强度、茎秆拉弯强度和茎粗三个抗倒伏相关性状的表型值均表现出连续变异的特点,且基本符合正态分布,表明抗倒伏相关性状受多基因控制,属于典型的数量性状；相关性分析结果表明茎秆拉弯强度与茎秆穿刺强度和茎粗极显著相关,茎秆穿刺强度和茎粗相关性不显著；方差分析结果表明：三个抗倒伏相关性状在环境间、家系间以及环境与家系的互作间均存在极显著差异；三个倒伏相关性状的遗传力估算值分别为74.99%、51.70%和69.90%。2.在崇州、哈尔滨和西双版纳分别检测到3个、3个、3个茎秆穿刺强度相关QTLs, QTL贡献率在5.63%-8.30%之间,一个在不同环境下均被检测到的一致性QTL被定位到第1染色体45.92-49.9 cM区段内；最佳线性无偏预测(BLUP)值共检测到6个茎秆穿刺强度相关QTLs, QTL贡献率在4.96%-8.41%之间,其中4个QTLs与在三个不同环境检测到的QTLs位于同一区段。3.在三个环境分别检测到2个、4个、3个茎秆拉弯强度相关QTLs, QTL贡献率在5.67%-10.19%之间,其中在哈尔滨检测到的qHSBSl-2被定为到第1染色体126.35-128.17 cM区段内,贡献率为10.19%,可能是控制茎秆拉弯强度的主效QTL；最佳线性无偏预测(BLUP)值仅检测到2个茎秆拉弯强度相关QTLs, QTL贡献率分别为7.11%和8.19%。4.在三个环境中分别检测到4个、5个、5个茎粗相关QTLs, QTL贡献率在5.42%17.69%之间,其中在第8染色体96.37-103.63cM区段内检测到一个在不同环境下稳定表达的QTL,最高贡献率为17.69%,在该区段可能存在一个控制茎粗的主效QTL；最佳线性无偏预测(BLUP)值共检测到6个茎粗相关QTLs, QTL贡献率在4.79%-10.25%之间,其中4个QTLs与在三个不同环境检测到的QTLs在相同区段。5.在第1染色体122.03-128.17 cM区段、第8染色体95.61-103.63 cM区段分别同时检测到与茎秆拉弯强度和茎粗相关的QTL,这两个区段可能存在同时调控茎秆拉弯强度和茎粗两个倒伏相关性状的基因。6.基于B73参考序列的可用注释,结合相关分子生物学信息,在主要QTLs区段共有16个玉米倒伏相关候选基因。
【关键词】：玉米 倒伏 BLUP QTL
【学位授予单位】：四川农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S513
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1. 研究背景8-24
• 1.1. 植物抗倒伏性研究重要性8-9
• 1.2. 植物抗倒伏性影响因素9-11
• 1.2.1. 自然环境与倒伏9-10
• 1.2.2. 栽培措施与倒伏10
• 1.2.3. 基因型与倒伏10-11
• 1.3. 植物抗倒伏性评价方法11-16
• 1.3.1. 田间倒伏率11
• 1.3.2. 形态特征研究11-13
• 1.3.3. 解剖特征研究13
• 1.3.4. 力学特征研究13-15
• 1.3.5. 化学特征研究15-16
• 1.4. 植物抗倒伏性遗传研究16-24
• 1.4.1. 遗传模型分析16-17
• 1.4.2. 分子标记的发展17-18
• 1.4.3. QTL定位常用作图群体18-21
• 1.4.4. 植株抗倒伏性的QTL研究进展21-22
• 1.4.5. IBM群体研究进展22-24
• 2. 材料与方法24-28
• 2.1. 实验材料24
• 2.2. 表型鉴定与分析24-26
• 2.3. 遗传图谱构建与QTL定位26-27
• 2.4 技术路线图27-28
• 3. 结果与分析28-43
• 3.1. 抗倒伏相关性状表型分析28-35
• 3.1.1. 表型统计28-29
• 3.1.2. 相关性分析29-31
• 3.1.3. 聚类分析31-32
• 3.1.4. 方差分析32-34
• 3.1.5. 最佳线性无偏预测(BLUP)34-35
• 3.2. IBM遗传图谱构建35-36
• 3.3. 抗倒伏相关QTL定位36-42
• 3.3.1. 茎秆穿刺强度的QTL定位36-37
• 3.3.2. 茎秆拉弯强度的QTL定位37-39
• 3.3.3. 茎粗的QTL的定位39-42
• 3.4. 抗倒伏相关候选基因挖掘42-43
• 4. 讨论43-46
• 4.1. 抗倒伏相关性状的复杂性43
• 4.2. 最佳线性无偏预测的有效性43-44
• 4.3. 抗倒伏相关QTL的多效性44
• 4.4. 抗倒伏候选基因的有效性44-45
• 4.5. 抗倒伏相关QTL和候选基因的应用45-46
• 参考文献46-49
• 致谢49-50
• 附录50-51
• 附录1 “Ime4”脚本50-51
• 附录2 “ggplot2”脚本51

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