甘蓝型油菜含油量QTL验证及遗传图谱构建和定位分析

论文摘要

首先,本研究利用SG （Sol lux x Gaoyou）遗传图谱上多年多环境所定位的7个含油量QTL紧密连锁的14个功能标记,对来自欧洲、加拿大、澳大利亚、亚洲其他国家和中国不同地区的81份甘蓝型油菜品种（系）进行含油量性状和QTL连锁标记关联分析,验证不同遗传背景下7个含油量QTL信息的稳定性和可利用性,探讨基于QTL的标记辅助选择的有效性,提出MAS用于高油育种的可行途径；其次,用新近构建的与SG群体遗传相关的第二代定位群体SGE（SG14x Express617）为材料,利用272个SG图谱上的功能标记构建新的甘蓝型油菜遗传图谱,并将其与SG遗传图谱进行比对,为将来QTL定位比较和两图谱整合奠定基础,而且在新建的遗传图谱基础上进行产量相关性状的QTL定位,为产量性状的遗传改良提供新的遗传信息。主要研究结果如下：1.利用与7个QTLs连锁的14个标记对81份品种进行标记基因型和含油量表型的关联分析,结果表明,其中4个QTL （Oi1A1, Oi1A5,OilA7和Oi1C8-1）位点的6个连锁标记Ra2E04（Oi1A1）、ZAAS919和ZAAS397（OilA5）、ZAAS828和ZAAS839（OilA7）和ZAAS441（OilC8-1）,与含油量表型变异显著或极显著相关。证明这四个QTL在不同遗传背景下能稳定表达,且遗传效应显著；与含油量显著关联的这6个标记在育种实践中可用于辅助选择提高油菜品种含油量。2.四个稳定表达的QTL位点内高油等位基因在81品种中的分布频率为：Ra2E04（OilAl）和ZAAS441（OilC8-1）连锁的高油等位基因（Sollux）在国外春油菜、冬油菜中分布频率在81.8%-100%之间,而在中国双低和双高品种中分布频率在13%--25.71%之间；ZAAS919和ZAAS397（OilAS）, ZAAS828和ZAAS839（Oi1A7）的高油等位基因（Gaoyou）,除了ZAAS397（OilAS）是较为均匀地分布在这四类品种中,另外3个标记所连锁的高油等位基因（Gaoyou）的分布频率,在中国双低油菜品种中在22.73%-40.06%之间,在中国双高品种中为22.86%-28.57%之间,在国外春油菜、冬油菜中为0-16.67%之间。根据高油等位基因的分布规律为选育高油分品种提供指导。3.选取与四个稳定QTL连锁的Ra2E04、ZAAS397、ZAAS828和ZAAS441四个标记,进行单标记、双标记、三标记与四标记随机组合,对81品种标记基因型进行检测及比较分析其含油量高低,结果发现,随着高油等位基因在品种内聚合数量的增加,其含油量有随之提高的趋势,聚合了三个或四个高油等位基因的品种的平均含油量与四个位点均不含高油等位基因或只含一个高油等位基因的品种的平均含油量提高5个百分点以上,差异达到显著或极显著水平；聚合了四个高油等位基因的品种平均含油量与含有2个高油等位基因品种的平均含油量相应提高3.5和4.5个百分点,差异也达到显著水平。证明,这四个标记辅助选择效果显著,可用于辅助选择育种,加速高油等位基因的聚合,缩短育种周期。4.利用Mapmaker软件对获得SGE群体144个多态性标记进行遗传连锁分析,设定LOD≥3.0,共有118个标记进入连锁群,另外26个标记因严重偏分离没有进入连锁群,得到一个包括18个连锁群的图谱,该图谱总长度为1094.4cM,标记间平均图距为9.27cM。5.将新建SGE图谱与SG图谱进行共线性比对,二者相同染色体间共有标记79个,占SGE图谱标记总数的66.9%。虽然两图谱间相同染色体上共有标记大部分排列顺序一致,但也有部分染色体间共有标记排序不同。6.采用复合区间作图法对SGE-DH群体产量相关性状分析表明,4个性状共获得12个QTL,其中检测到与角果密度、角果长度、角果粒数和千粒重相关的QTL分别为2、5、4、1个,分别解释各表型变异为15.84%、37.32%、33.39%、6.99%。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 缩略词表
• 第一章 文献综述
• 1.1 引言
• 1.2 分子标记技术
• 1.2.1 STS标记
• 1.2.2 SSCP标记
• 1.3 作图群体
• 1.4 甘蓝型油菜遗传连锁图谱
• 1.5 QTL的定位方法
• 1.5.1 基于性状的分析方法（trait-based analysis,TBA）
• 1.5.2 基于标记的分析方法（marker-based analysis,MBA）
• 1.5.2.1 单标记分析法（The single marker mapping,SMM）
• 1.5.2.2 区间作图法（Interval Mapping,IM）
• 1.5.2.3 复合区间作图法（Composite Interval Mapping,CIM）
• 1.5.2.4 基于混合线性模型的复合区间作图法（Mixed CompositeInterval Mapping,MCIM）
• 1.5.3 油菜含油量、千粒重等产量相关性状的QTL研究进展
• 1.5.3.1 含油量的QTL研究
• 1.5.3.2 产量相关性状QTL的研究
• 1.6 分子标记辅助选择育种
• 1.7 研究的目的、意义及研究内容
• 第二章 甘蓝型油菜含油量QTL的实用性验证
• 2.1 引言
• 2.2 材料与方法
• 2.2.1 材料
• 2.2.2 实验方法
• 2.2.2.1 田间试验和含油量性状考察
• 2.2.2.2 含油量QTL和连锁标记
• 2.2.3 DNA提取
• 2.2.4 PCR反应体系和反应程序
• 2.2.5 多态性的检测
• 2.2.6 显色
• 2.2.7 基因型记载
• 2.2.8 数据分析
• 2.3 结果与分析
• 2.3.1 含油量性状QTL位点在品种中的表型效应
• 2.3.2 基于QTL候选基因的含油量性状关联分析
• 2.3.3 基于QTL高油等位基因聚合效果分析
• 2.4 讨论
• 2.4.1 在种质资源中鉴定和筛选含油量QTL的通用性和可靠性
• 2.4.2 影响油菜籽油分累积的重要候选基因
• 2.4.3 基于重要QTL位点的高含油量聚合育种
• 2.4.4 高油等位基因的分布特点和应用潜力
• 2.5 结论
• 第三章 甘蓝型油菜遗传图谱构建及产量相关性状QTL定位分析
• 3.1 引言
• 3.2 材料与方法
• 3.2.1 实验材料
• 3.2.2 实验方法
• 3.2.2.1 田间试验
• 3.2.2.2 亲本及SGE群体单株DNA的抽提
• 3.2.2.3 标记
• 3.2.2.4 PCR反应体系、反应程序及多态性检测
• 3.2.2.5 基因型统计
• 3.2.2.6 分子标记连锁图构建
• 3.2.2.7 产量相关性状的QTL定位
• 3.2.2.8 QTL效应的确定及命名
• 3.3 结果与分析
• 3.3.1 甘蓝型油菜遗传图谱构建
• 3.3.1.1 功能标记的多态性检测
• 3.3.1.2 遗传图谱的构建
• 3.3.2 SGE图谱与SG图谱的共线性比对
• 3.3.3 产量相关性状的QTL定位
• 3.4 讨论
• 3.4.1 作图群体
• 3.4.2 作图群体两亲本间的分子标记多态性
• 3.4.3 标记的分布
• 3.4.4 SGE图谱与SG图谱的比较分析
• 3.4.5 产量相关性状的QTL定位分析
• 参考文献
• 附录
• 读研究生期间发表的文章