栽培种花生出仁率QTL定位分析
发布时间：2021-09-12 10:47
为探索栽培种花生出仁率的遗传机制,以花育36号与6-13为亲本构建了包含181个家系的重组自交系（recombinant inbred line,RIL）群体,以该群体F2:9代为试验材料,测定了2个环境下的出仁率表型数据,利用3种方法（单环境分析、多环境联合分析和上位性互作分析）进行相关QTL定位。结果表明,在不同环境下RIL群体出仁率均表现为超亲遗传,广义遗传率为0.79。基于单环境QTL分析,共检测到6个相关位点qKP7、qKP8、qKP9、qKP13、qKP16和qKP18,分布于6个连锁群上,表型贡献率为4.20%～15.14%。其中qKP7和qKP9在两个环境下均稳定表达,且qKP7表型贡献率大于10%,为主效QTL。基于多环境联合分析,发现这6个QTL的加性效应对表型的总贡献率为38.57%,加性与环境互作效应对表型总贡献率为4.13%。上位性互作分析共检测到6对上位性QTL,共涉及10个位点,分别位于第3、7、11、12、15、16、17、18染色体,上位性互作对表型贡献率为2.90%～4.58%,上位性QTL与环境互作对表型的总贡献率为0.49%...
【文章来源】：花生学报. 2020,49(04)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
RIL群体出仁率性状表型
为分析QTL加性效应、加性与环境的互作效应对出仁率影响,采用QTL IciMapping V4.1软件的MET功能模块进行多环境联合分析。由表4可以看出,共检测到6个加性QTL,分别为qKP7、qKP8、qKP9、qKP13、qKP16和qKP18,PVE范围为2.91%～15.82%。加性效应对表型的总贡献率为38.57%,加性QTL与环境互作对表型总贡献率为4.13%(表4),可见加性效应对出仁率遗传起主要作用。其中qKP16与环境互作对表型贡献率相对较大,为2.13%,表明该位点的表达易受环境影响。基于区间侧翼标记物理位置,发现这些QTL的区间大小范围为0.46～6.00 Mb,其中主效位点qKP7物理区间仅0.60 Mb,有助于后续进行对该位点的精细定位和候选基因的鉴定。表3 单环境分析定位出仁率QTLTable 3 QTL identification for kernel percentage by individual environment analysis QTL 环境Env. 染色体Chr. 置信区间/cMConfidence interval 侧翼标记Flanking markers LOD 加性效应Add 表型贡献率PVE/% qKP7 E1 7 73.5～82.5 Marker4240-Marker4243 7.68 0.04 15.14 E2 7 75.5～82.5 Marker4240- Marker4243 11.15 0.05 14.41 qKP8 E2 8 7.5～ 8.5 Marker4901-Marker4910 3.70 -0.03 4.30 qKP9 E1 9 71.5～76.5 Marker5586-Marker5648 3.04 -0.02 5.49 E2 9 71.5～75.5 Marker5586-Marker5648 4.87 -0.03 5.71 qKP13 E1 13 32.5～33.5 Marker6807-Marker6813 3.43 -0.03 6.40 qKP16 E2 16 12.5～13.5 Marker9431-Marker9437 8.71 -0.05 10.81 qKP18 E2 18 93.5～94.5 Marker11695-Marker11701 3.50 0.03 4.20
出仁率性状相关上位性QTL分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]QTL mapping and QTL × environment interaction analysis of multi-seed pod in cultivated peanut（Arachis hypogaea L.）[J]. Liang Wang,Xinlei Yang,Shunli Cui,Guojun Mu,Xingming Sun,Lifeng Liu,Zichao Li. The Crop Journal. 2019(02)
[2]花生出仁率和株高的QTL定位分析[J]. 陈伟刚,郭建斌,徐志军,喻博伦,邱西克,黄莉,宋延滨,陈玉宁,周小静,罗怀勇,刘念,任小平,姜慧芳. 作物学报. 2018(08)
[3]花生出仁率QTL分析及其与荚果大小的相关性[J]. 蔡岩,徐志军,李振动,李新平,郭建斌,任小平,黄莉,陈伟刚,陈玉宁,周小静,罗怀勇,姜慧芳. 作物学报. 2017(05)
[4]QTL IciMapping:Integrated software for genetic linkage map construction and quantitative trait locus mapping in biparental populations[J]. Lei Meng,Huihui Li,Luyan Zhang,Jiankang Wang. The Crop Journal. 2015(03)
[5]Diversity characterization and association analysis of agronomic traits in a Chinese peanut （Arachis hypogaea L.） mini-core collection[J]. Huifang Jiang,Li Huang,Xiaoping Ren,Yuning Chen,Xiaojing Zhou,Youlin Xia,Jiaquan Huang,Yong Lei,Liying Yan,Liyun Wan,Boshou Liao. Journal of Integrative Plant Biology. 2014(02)
本文编号：3394087
【文章来源】：花生学报. 2020,49(04)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
RIL群体出仁率性状表型
为分析QTL加性效应、加性与环境的互作效应对出仁率影响,采用QTL IciMapping V4.1软件的MET功能模块进行多环境联合分析。由表4可以看出,共检测到6个加性QTL,分别为qKP7、qKP8、qKP9、qKP13、qKP16和qKP18,PVE范围为2.91%～15.82%。加性效应对表型的总贡献率为38.57%,加性QTL与环境互作对表型总贡献率为4.13%(表4),可见加性效应对出仁率遗传起主要作用。其中qKP16与环境互作对表型贡献率相对较大,为2.13%,表明该位点的表达易受环境影响。基于区间侧翼标记物理位置,发现这些QTL的区间大小范围为0.46～6.00 Mb,其中主效位点qKP7物理区间仅0.60 Mb,有助于后续进行对该位点的精细定位和候选基因的鉴定。表3 单环境分析定位出仁率QTLTable 3 QTL identification for kernel percentage by individual environment analysis QTL 环境Env. 染色体Chr. 置信区间/cMConfidence interval 侧翼标记Flanking markers LOD 加性效应Add 表型贡献率PVE/% qKP7 E1 7 73.5～82.5 Marker4240-Marker4243 7.68 0.04 15.14 E2 7 75.5～82.5 Marker4240- Marker4243 11.15 0.05 14.41 qKP8 E2 8 7.5～ 8.5 Marker4901-Marker4910 3.70 -0.03 4.30 qKP9 E1 9 71.5～76.5 Marker5586-Marker5648 3.04 -0.02 5.49 E2 9 71.5～75.5 Marker5586-Marker5648 4.87 -0.03 5.71 qKP13 E1 13 32.5～33.5 Marker6807-Marker6813 3.43 -0.03 6.40 qKP16 E2 16 12.5～13.5 Marker9431-Marker9437 8.71 -0.05 10.81 qKP18 E2 18 93.5～94.5 Marker11695-Marker11701 3.50 0.03 4.20
出仁率性状相关上位性QTL分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]QTL mapping and QTL × environment interaction analysis of multi-seed pod in cultivated peanut（Arachis hypogaea L.）[J]. Liang Wang,Xinlei Yang,Shunli Cui,Guojun Mu,Xingming Sun,Lifeng Liu,Zichao Li. The Crop Journal. 2019(02)
[2]花生出仁率和株高的QTL定位分析[J]. 陈伟刚,郭建斌,徐志军,喻博伦,邱西克,黄莉,宋延滨,陈玉宁,周小静,罗怀勇,刘念,任小平,姜慧芳. 作物学报. 2018(08)
[3]花生出仁率QTL分析及其与荚果大小的相关性[J]. 蔡岩,徐志军,李振动,李新平,郭建斌,任小平,黄莉,陈伟刚,陈玉宁,周小静,罗怀勇,姜慧芳. 作物学报. 2017(05)
[4]QTL IciMapping:Integrated software for genetic linkage map construction and quantitative trait locus mapping in biparental populations[J]. Lei Meng,Huihui Li,Luyan Zhang,Jiankang Wang. The Crop Journal. 2015(03)
[5]Diversity characterization and association analysis of agronomic traits in a Chinese peanut （Arachis hypogaea L.） mini-core collection[J]. Huifang Jiang,Li Huang,Xiaoping Ren,Yuning Chen,Xiaojing Zhou,Youlin Xia,Jiaquan Huang,Yong Lei,Liying Yan,Liyun Wan,Boshou Liao. Journal of Integrative Plant Biology. 2014(02)
本文编号：3394087
本文链接：https://www.wllwen.com/wenshubaike/shenghuobaike/3394087.html
