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收获指数是一个重要的农艺性状,甘蓝型油菜的收获指数偏低,有较大的改良空间,研究油菜收获指数的遗传机理对该性状的改良具有重要的指导意义。本研究利用已构建的高密度遗传图谱对由高、低收获指数亲本衍生而来的包含186个株系的重组自交系进行收获指数的数量性状位点(quantitative trait locus, QTL)定位, 2016—2018连续3年环境及最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction, BLUP)值共定位到12个收获指数相关QTL,分别位于A03、A05、A06、A07、A09、C04和C05＿random染色体上,单个QTL解释的表型变异在1.27%～14.20%之间。同时,利用588份重测序自然群体对收获指数性状开展了全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),2016、2017、2019年及BLUP值共检测到6个显著关联位点,分别位于A09、C01和C03染色体上,其中2019年环境检测到的位于A09上的S9＿25882060与S9＿25961704重叠,且与2016年环境检测到的位于A... 相似文献
2.
株高、分枝数及第1分枝高是油菜重要的农艺性状。本研究利用甘蓝型油菜GH06和P174杂交,F2通过单粒法连续自交至F11构建重组自交系群体,利用油菜60K芯片对该群体进行基因分型,构建高密度遗传连锁图谱。结果表明,该图谱包含2795个SNP多态性标记位点,总长1832.9 c M,相邻标记间平均距离为0.66 c M。在此图谱基础上采用复合区间作图法(CIM),检测到3个农艺性状的24个QTL。其中11个株高QTL分别位于A01、A06、A07、A08、A10和C06染色体,单个QTL解释5.00%~15.26%的表型变异;7个第1分枝高QTL分别位于A06、C05和C06染色体,单个QTL解释5.04%~12.99%的表型变异;6个分枝数QTL分别位于A03、A07、C01、C04和C06染色体,单个QTL解释5.95%~8.14%的表型变异。将156个拟南芥株高相关基因、10个拟南芥第1分枝高相关基因和148个拟南芥分枝数相关基因与QTL对应置信区间序列进行同源比较分析(E1E–20),分别找出了20个株高候选基因、3个第1分枝高候选基因以及12个分枝数候选基因。2个环境中在A07染色体上重复检测到的QTL置信区间检测到与株高相关的候选基因ATGID1B/GID1B和WRI1,A08染色体上重复检测到的QTL置信区间检测到SLR/IAA14和AXR2/IAA72个与株高相关的候选基因。在具有部分置信区间重叠的q2013FBH-C05-1和q2014FBH-C05-2区间均检测到第1分枝高候选基因PHT1;8,在A03和C06染色体上的QTL置信区间内,分别检测到4个分枝数候选基因,匹配E值介于0~3E–56之间。 相似文献
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适宜的株高和穗位高可提高植株的养分利用效率及抗倒伏性,对玉米增产和稳产具有重要意义。为揭示玉米株高和穗位高遗传机制,本研究以854份玉米自交系为关联群体,利用均匀分布于玉米10条染色体的2795个SNP标记对4个环境下玉米株高、穗位高以及穗位系数进行全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)。共定位到81个显著关联SNP位点(P<0.0001),其中与株高显著关联的SNP为35个,单个位点表型解释率为0.02%～6.23%;与穗位高显著关联SNP为31个,单个位点表型变异解释率为0.03%～3.06%;与穗位系数显著关联的SNP位点为24个,单个位点表型变异解释率为0.03%～6.64%。进一步鉴定出15个可在2个及以上环境共定位的稳定SNP,其中6个为本研究首次发现, 9个位于前人定位QTL区间或/和关联SNP位点2 Mb范围内。在15个稳定SNP位点上下游各200kb的置信区间共发现83个功能注释基因,结合文献分析筛选出了每个位点最有可能的候选基因,这些候选基因主要参与激素合成与信号转导、糖类代谢、细胞分裂调控等途径。鉴定出6个... 相似文献
4.
甘蓝型油菜主茎高度(茎高)是株型的构成因子之一,研究其遗传机理对油菜株型改良具有重要的理论指导意义。目前对甘蓝型油菜茎高研究的报道较少。本研究以2个油菜茎高差异较大的亲本构建的重组自交系群体为材料,利用SNP高密度遗传图谱, 2年共检测到11个茎高QTL,分布在A04、A06、C04、A08和C01染色体上,位点的表型贡献率为7.25%～19.61%。同时,以455份来源不同的甘蓝型油菜为材料,结合重测序产生的SNP标记,对茎高进行全基因组关联分析, 2年共检测到5个SNP与茎高性状显著关联,分布在A08、A10、C02和C06染色体上。根据茎高定位结果,找到一些与激素途径(生长素、赤霉素和油菜素内酯)、光形态建成及植物生长发育相关的候选基因。在此基础上,结合国内外株高相关性状定位研究结果,将株高相关性状位点整合到甘蓝型油菜参考基因组上,发现4个以上群体都在A01、A03、A07、C03和C06染色体上找到株高定位的区间,2个群体在A10染色体上找到主花序长度共同定位的区间,在A02和C03染色体上找到一次分枝高度共同定位的区间。本研究中的茎高定位结果与整合后的株高相关性状QTL定位区间有部分重叠,位于A04、A06、A08、C04和C06染色体上。上述结果为甘蓝型油菜理想株型育种提供了理论依据。 相似文献
5.
分枝角度是油菜株型的重要性状,与油菜的耐密植性密切相关。本研究利用油菜分枝角差异显著的育种亲本材料1098B (分枝角小)和R~2 (分枝角大)杂交获得F1,通过小孢子培养获得含163份株系的DH群体。以油菜60K SNP芯片进行DH群体基因分型,构建高密度遗传图谱,并利用QTL Cartographer 2.5对2个环境下油菜顶端分枝角和基部分枝角进行QTL分析。结果表明,构建的高密度遗传图谱覆盖甘蓝型油菜19条染色体,包含9521个多态性SNP标记, 1442个簇(bin),覆盖基因组长度为2544.07 cM,相邻簇(bin)之间平均距离为1.76 cM。在此图谱基础上采用复合区间作图法(CIM),在2个环境下检测到17个分枝角度QTL,分别位于A01、A02、A03、A06、A09、C02、C03、C04、C06和C08染色体上,单个QTL解释的表型变异为6.39%～21.78%。用比较基因组方法与拟南芥分枝角度同源基因区间比对,鉴定出其中6个QTL的12个候选基因。其中位于A03连锁群QTL在2年的试验中被重复检测到,根据物理位置和基因组信息推测VAMP714为分枝角度的候选基因。这些QTL和候选基因将为油菜分枝角度的遗传改良提供有用的信息。 相似文献
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为揭示控制株高的遗传机理,为开展理想株型标记辅助选择育种奠定基础,在海南、洛阳、吉林3个不同种植区光周期条件下调查了98份谷子材料的株高,并对98份谷子材料进行基因组重测序,开展单核苷酸多态性(SNP)位点标记与株高的全基因组关联分析。结果表明:不同光周期条件下谷子株高的变异在58. 5～169. 3 cm,广义遗传力为0. 501,且随着日照时间的延长,谷子株高呈递增的趋势。基因组重测序获得了4 482 208个高质量的SNP位点,主成分分析将98份谷子材料分为3个亚群,连锁不平衡(LD)分析发现谷子基因组LD衰减距离为47. 5 kb。全基因组关联分析获得10 703个与株高关联的SNP位点(P 0. 000 1),这些位点多在海南种植区短日照条件下检测到,且集中于1号染色体上,只有1号染色体上3个关联SNP位点(SNP13861443、SNP14872616、SNP18601830)能在海南、洛阳2个种植区光周期条件下稳定检测到,说明谷子1号染色体存在海南、洛阳种植区短日照和中日照条件下控制株高的数量性状位点(QTL)。在关联SNP位点候选区域发现3个候选基因,推定为成蛋白的基因(LOC101783280)在外显子区检测到一个SNP位点(SNP14876527),推测该基因可能为控制谷子株高的主要候选基因。 相似文献
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玉米种子萌发相关性状的全基因组关联分析 总被引：1，自引：0，他引：1
种子萌发是出苗的前提, 对玉米产量影响重大。为了解玉米种子萌发相关性状的遗传机制, 本研究对476份玉米自交系种子萌发相关的6个性状进行调查, 结合125万个(1.25M) SNP标记, 利用3种统计模型(Q, K, Q+K)进行全基因关联分析(GWAS)。结果表明K模型能够较好地评价吸胀前重量、吸胀前体积、吸胀后重量、吸胀后体积和吸胀体积5个性状; Q+K模型能更好地评价吸胀重量性状。基于这6个性状的最优模型的GWAS结果, 共检测到15个种子萌发相关性状的显著SNP, 15个SNP对应6个QTL, 集中分布在玉米第3、第6、第7和第10染色体上, QTL内单个SNP能解释的表型变异为5.09%~7.85%。其中5个QTL可在多个生物学重复中被检测到。以最显著SNP所在基因或附近基因作为QTL的候选基因, 共筛选到6个最可能的候选基因。GRMZM2G148411是吸胀后重量、吸胀重量和吸胀体积3个性状共同鉴定到的QTL候选基因, 根据基因的功能注释, 该基因编码一个包含TLD-domain的钙离子结合蛋白, 可能是一种调控种子休眠与萌发的信号分子。本研究鉴定的QTL为解析玉米种子萌发的遗传机制和相应功能标记的开发奠定了基础。 相似文献
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玉米穗行数全基因组关联分析 总被引：6，自引：1，他引：5
中国农业科学院作物科学研究所 《作物学报》2014,40(1):1-6
穗行数是玉米产量的重要组成性状,其遗传解析对高产育种具有指导意义。本文以203份主要玉米自交系为材料,2007年在新疆乌鲁木齐、吉林公主岭和海南三亚进行穗行数测定;采用分布于玉米基因组的41 101个单核苷酸多态性(SNP)标记对穗行数进行关联分析。共鉴定出9个与穗行数显著关联(P0.0001)的SNP,分别位于染色体框1.02、1.10、7.03、8.02、9.06和10.03。8个SNP位于已定位的数量性状座位(QTL)区间内。在显著SNP位点LD区域内发掘出4个候选基因,分别编码含F-box结构域的生长素受体蛋白、玉米kn1蛋白、AP2结构域蛋白和富亮氨酸重复的跨膜蛋白激酶。采用全基因组关联分析策略发掘穗行数基因位点及候选基因,将为克隆控制玉米产量性状基因奠定基础。 相似文献
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玉米是重要的粮食作物,其籽粒重量的70%来自于淀粉。淀粉不仅是人类及其他动物的主要能量来源,同时也是化工等行业的重要原料。本研究利用711份玉米自交系作为关联群体,对2个环境下玉米籽粒湿基淀粉含量和干基淀粉含量进行统计分析,结合覆盖玉米全基因组的2799个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)标记,通过FarmCPU模型对玉米籽粒淀粉含量性状开展全基因组关联分析(genome-wideassociationstudy,GWAS),共关联到67个显著SNP位点,其中23个高可信度显著SNP位点可在多个环境重复检测到。3个高可信度SNP标记位点为本研究首次发现与玉米籽粒淀粉含量相关,其余20个SNP标记位于前人已定位QTL(quantitative trait locus)置信区间或/和已报道与籽粒淀粉含量显著相关SNP标记1Mb之内。进一步通过基因功能注释、基因本体论(gene ontology, GO)分析及籽粒胚乳基因表达分析,在23个高可信度显著SNP位点上下游各200 kb候选区间共挖掘45个重要候选基因,涉及淀粉生物合成与代谢、... 相似文献
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玉米雄穗分枝数是产量的重要影响因子之一。为剖析高、低两种密度条件下雄穗分枝数的遗传基础,以248份优良玉米自交系构成的自然群体为研究材料,2014年和2015年分别在高、低两种密度条件(105 000株/公顷, 75 000株/公顷)进行雄穗分枝数的表型鉴定。利用R软件中的‘lme4’程序包对雄穗分枝数的最优线性无偏估计值(BLUP)进行计算,结合分布于全基因组的10 684个单核苷酸多态性(SNPs)标记进行全基因组关联分析。结果表明,随着种植密度的增加,雄穗分枝数有减少的趋势,且两种密度条件下遗传力均较高。同时,两种密度条件下共检测到26个与其显著关联的SNP位点,分布于玉米1号、2号、3号、5号、6号、7号、8号、9号、10号染色体。其中,低密条件下检测到12个SNP位点,高密条件下检测到14个SNP位点,5个SNP位点在两种密度条件下均被检测到,6个SNP位点在高密条件下单个位点解释的表型变异大于10%。除此之外,并确定了4个候选基因,编码产物分别为含CHASE结构域的组氨酸激酶(Histidine kinase)蛋白,富含亮氨酸重复序列(leucine rich repeat, LRR)的蛋白,含有ZF-HD结构域的蛋白和磷酸果糖激酶。采用全基因组关联分析,挖掘在两种密度条件下均检测到的与雄穗分枝数显著相关的一致性可靠标记位点以及在高密条件下特异表达且单个位点解释的表型变异均大于10%的SNP位点,并鉴定相关候选基因,为不同密度条件玉米雄穗性状相关基因的克隆提供关键的理论依据。 相似文献
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不同施氮水平下水稻株高与抽穗期的QTL比较分析 总被引：4，自引：0，他引：4
利用超级杂交稻协优9308 (协青早B×中恢9308)衍生的重组自交系(recombinant inbred line, RIL)群体及其分子连锁图谱, 应用Windows QTL Cartographer 2.5对施氮和不施氮条件下水稻株高(PH)和抽穗期(HD)进行了QTL分析。在2种氮水平下检测到9个株高QTL和8个抽穗期QTL, 检测到4个影响2种环境下株高和抽穗期差值的QTL, 单个QTL可解释的表型变异介于5.68%~18.40%之间;在第7染色体上RM5436附近和第8染色上RM5556~RM310区间检测到同时控制2种氮水平下株高和抽穗期的QTL, 各位点的遗传效应贡献率较大, 增效等位基因均来源于R9308, 适用于分子标记辅助育种和聚合育种。在第2染色体上RM5916~RM166区间和第8染色体上RM2366~RM5767区间分别检测到1个影响2种氮水平下抽穗期差值和1个株高差值的QTL可能对水稻的氮素高效利用有直接贡献。 相似文献
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利用WGCNA鉴定玉米株高和穗位高基因共表达模块 总被引：1，自引：0，他引：1
Juan MA Yan-Yong CAO Li-Feng WANG Jing-Jing LI Hao WANG Yan-Ping FAN Hui-Yong LI 《作物学报》2020,46(3):385-394
株高和穗位高是玉米株型的重要影响因子,与产量性状紧密相关。加权基因共表达网络分析(weightedgene co-expression network analysis, WGCNA)是探索基因网络与特定性状间关联关系的重要方法,为株高和穗位高相关基因的挖掘提供新途径。本研究利用郑58、掖478、昌7-2和黄早四及其组配的杂交种郑单958、安玉5号、郑58/黄早四和掖478/黄早四,结合其在45,000株hm~(–2)和67,500株hm~(–2)条件下的转录组数据,采用WGCNA构建了2种密度条件下的共表达网络,分别得到24个和21个共表达模块,并鉴定到与株高和穗位高显著且高度相关(相关系数的绝对值0.50)的共表达模块15个,其中两性状相同的模块共6个。基因功能富集分析结果表明,株高和穗位高共表达模块主要参与生长发育、光合作用、响应光刺激、植物激素、碳水化合物合成/代谢等重要活动。根据模块内基因的连接度,发现乙烯响应因子EREB14、硫胺素酶TENA2、磷酸甘油酸激酶PGK、谷胱甘肽转移酶GST2和琥珀酸脱氢酶SUDH7等是模块内的核心基因。通过构建其局部网络,发现EREB14与已报道株高基因D8、DWF1和ZmGRF10以及C3H转录因子C3H35、C2C2-GATA转录因子GATA4和乙烯受体同源子ETR40等存在关联关系。此外,已报道株高基因An1和GA20ox3也存在于共表达模块中。以这5个已报道株高基因为核心,构建其基因网路,发现生长素转录因子ARFTF7、ARFTF26、GST39、光合系统II氧进化多肽PspB2和光合系统IN亚基PasN1等与其存在关联。15个共表达模块和核心基因的挖掘以及基因生物学功能和互作网络的解析有助于揭示玉米株高和穗位高的遗传基础。 相似文献
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用全基因组关联作图和共表达网络分析鉴定油菜种子硫苷含量的候选基因 总被引：1，自引：0，他引：1
油菜籽饼粕是畜禽养殖中重要的蛋白原料, 但饼粕中的硫苷是一种抗营养物质, 食用过多会对禽畜产生毒害, 因此挖掘油菜籽粒硫苷含量的候选基因对油菜种子低硫苷育种具有重要现实意义。本研究连续4年种植1个含157份材料的油菜自然群体, 结合重测序数据对种子硫苷含量进行全基因组关联分析(GWAS), 并对15份低硫苷和15份高硫苷材料进行种子发育早期的转录组测序, 通过权重基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定种子硫苷含量的候选基因。用GWAS共检测到45个与种子硫苷含量显著相关的SNP, 单个位点解释的表型变异为13.5%~23.3%, 主要分布在A09、C02和C09染色体的3个区间中, 覆盖5个已知的硫苷代谢基因。用WGCNA分析发现高、低硫苷材料之间的2275个差异表达基因, 可分为12个基因模块, 其中1个模块的基因显著富集在已知的硫苷生物合成途径, 对该模块内163个基因的权重分析得到13个候选基因。经检测, GWAS和WGCNA共得到的18个候选基因中, 有14个候选基因的表达量与种子硫苷含量显著相关(r = 0.376~0.638, P<0.05)。用两种方法鉴定到1个共同的候选基因BnaC02g41790D (基因名MAM1), 与该基因连锁的5个SNP构成5种单体型, 等位基因效应分析发现, 自然群体中63%的材料(99/157)为Hap 5, 平均硫苷含量为50.79 μmol g-1, 与另外4种单体型(95.04~110.28 μmol g-1)存在极显著差异(P<0.01)。本研究结合GWAS和WGCNA两种方法鉴定了油菜种子硫苷含量的候选基因, 可为复杂性状候选基因的筛选提供参考。 相似文献
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Yonghe Che Nan Song Yanping Yang Xinming Yang Yan Zhang Jinpeng Zhang Haiming Han Xiuquan Li Shenghui Zhou Lihui Li Weihua Liu 《Plant Breeding》2020,139(5):1016-1028
Plant height (PH) plays a very important role for plant breeding and also serves as a model trait to dynamic development study. The dynamic quantitative trait locus (QTL) analysis for PH of Agropyron Gaertn. was carried out in a cross-pollination (CP) hybrid population of A. Gaertn. based on the phenotypic data of PH at different developmental stages in four year-sites and the constructed single-nucleotide polymorphism (SNP) genetic map. The results showed that 69 QTL and nine major QTL were detected by unconditional QTL mapping. A total of 107 QTL and 13 major QTL were found using conditional QTL mapping. Forty-seven QTL were detected by two methods. Two unconditional QTL, Qph2-5 and Qph3-4, were expressed as major and stable QTL for PH. Four major stable conditional QTL for PH, cQph4-1, cQph4-8, cQph6-2 and cQph6-7, were detected. Two conditional PH QTL, cQph3-5 and cQPh3-7, were identified in four environments over multiple stages. The gene/QTL controlling PH was expressed in a certain spatiotemporal manner. These results could also provide a reference for genetic and breeding research of related plant. 相似文献
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Xiaoyu Ding Xun Wu Lin Chen Chunhui Li Yunsu Shi Yanchun Song Dengfeng Zhang Tianyu Wang Yu Li Zhizhai Liu Yong-xiang Li 《Euphytica》2017,213(1):21
Plant height (PH) and ear height (EH) are important agronomic traits in maize (Zea mays L.) breeding. To investigate the influence of the genetic background on the detection of quantitative trait locus (QTL) conferring PH and EH, related mapping populations were developed from a near isogenic line (NIL) and its recurrent parent. Through joint-environment analyses, a total of four QTLs for PH were identified within the introgressed regions of the used NIL. Compared with the mapping results of RILs, extra PH QTLs could be detected within the target region of the used NIL on chromosome 4, but a previous PH QTL within this region was lost. The missed detection of a previous PH QTL also occurred on chromosome 6. As such, the genetic background of the recurrent parent exerted its influence on the detection of height QTL in this study. Meanwhile, according to the analyses of recombination events, qPEH6, a major height QTL on chromosome 6, was narrowed down to a region of approximately 1 Mb. Sequence analysis revealed that GRMZM2G014119, which encodes an ubiquitin-like protein related to the auxin response, was roughly assumed to be the candidate gene responsible for qPEH6. 相似文献
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In order to characterise quantitative trait loci (QTLs) for Type I and Type II resistance against Fusarium head blight (FHB) in wheat, a population of recombinant inbred lines derived from the cross Cansas (moderately resistant)/Ritmo (susceptible) was evaluated in spray-inoculated field trials over three seasons. Map-based QTL analysis across environments revealed seven QTLs on chromosomes 1BS, 1DS, 3B, 3DL, 5BL, 7BS and 7AL (QFhs.whs-1B, QFhs.whs-1D, QFhs.whs-3B, QFhs.whs-3D, QFhs.whs-5B, QFhs.whs-7A, QFhs.whs-7B) associated with FHB resistance. They accounted for 56% of the phenotypic variance. QFhs.whs-1D primarily appeared to be involved in resistance to fungal penetration, whereas the other QTLs mainly contributed to resistance to fungal spread. FHB resistance was significantly correlated with plant height (PH) and heading date (HD). Including all single environments, corresponding overlaps of QTLs for FHB resistance and QTLs for PH/HD occurred at six loci, among them two consistently detected QTLs, QFhs.whs-5B and QFhs.whs-7A. When significant effects of PH and HD on FHB resistance were eliminated by covariance analysis, a second QTL analysis revealed possible escape mechanisms for the majority of the coincidental loci. 相似文献
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Zhengong Yin Huidong Qi Qingshan Chen Zhanguo Zhang Hongwei Jiang Rongsheng Zhu Zhenbang Hu Xiaoxia Wu Candong Li Yong Zhang Chunyan Liu Guohua Hu Dawei Xin Zhaoming Qi 《Plant Breeding》2017,136(5):688-698
Plant height is closely related to seed yield of soybean. The goal of this study was to identify important loci affecting soybean plant height using meta‐analysis based on a reference physical map. Plant height related to QTLs was mapped across eight years with a RIL population by WinQTLCart v2.5. 182 QTLs related to plant height of soybean from database and our research were collected, and each QTL was projected onto the soybean physical map by software BioMercator v2.1. The confidence interval of meta‐QTL ranged from 0.09 to 5.07 Mb, and the mean phenotypic variance ranged from 4.9% to 73.0%. Furthermore, 4,259 candidate genes were located in these consensus QTLs, and 40 of them were involved in the plant growth and stem elongation and annotated as plant hormone signal transduction (pathway ID ko04075) in KEGG pathway. These results would lay a foundation for fine mapping of QTLs/genes related to plant height and marker‐assisted selection for breeding in soybean. 相似文献