小麦产量与三要素及三要素间的条件和非条件QTL定位

小麦产量与三要素及三要素间的条件和非条件QTL定位

作者:师大云端图书馆 时间:2016-01-04 分类:参考文献 喜欢:3451
师大云端图书馆

【摘要】小麦(TriticumaestivumL.)是具有分蘖成穗特性的禾本科植物,其单位面积产量由单位面积穗数、每穗粒数和粒重(一般用千粒重表示),即产量“三因素”构成。在一定范围内每一个因素的增加,都可提高产量。本研究利用3个遗传群体对小麦的产量及其三要素进行非条件和条件QTL分析,从单个QTL/基因水平上阐明了小麦产量与其构成“三因素”呈正相关,而产量构成“三因素”之间一般呈负相关的遗传基础。鉴定到增加单位面积穗数而不显著减少穗粒数和千粒重、或增加穗粒数而不显著降低千粒重和单位面积穗数的有利QTL/基因,为结合分子标记辅助育种方法,聚合单位面积穗数、每穗粒数和粒重的有利等位基因,培育大穗、大粒和多粒的产量大幅度提高的小麦新品种具有十分重要的意义。获得如下主要研究结果:1.整合了含有182个家系的RIL群体(简称C群体)和含有256个家系的RIL群体(简称D群体)的遗传图谱,获得了一张包括802个位点的整合分子遗传图谱,其中DArT标记位点734个、SSR标记位点62个、TaGW2-CAPS(粒重基因)标记位点1个、Glu-A1和Glu-D1标记位点各1个和Wx-A1、Wx-B1和Wx-D1蛋白亚基标记位点各1个。该整合图谱含有31个连锁群,覆盖小麦基因组的21条染色体,共覆盖小麦基因组长度6034.1cM。单个染色体长度为3.5-425.3cM,标记间平均距离为7.52cM。2.利用QTLIciMappingv3.3软件,对C群体、D群体和含有168个家系的DH群体(简称DH群体)进行条件和非条件QTL分析,共检测到控制产量及产量三要素的92个加性非条件的QTL,其中有11个QTL在2个环境中均被重复检测到,5个QTL在3个环境中均被重复检测到,1个QTL在5个环境中均被检测到,这些QTL为环境间稳定表达的QTL。32个QTL的贡献率大于10%,其中QTKW-D-2D-3.2、QTKW-D-2D-2.1和QKNPS-DH-7B-2.1贡献率分别高达64.40%、31.91%和34.07%,这些为控制产量或产量构成因素的主效QTL。34个QTL位于1A、2B、2D、3A、3B、4A、4B、6A和6D染色体的同一区段,表现为“一因多效”。3.在3个群体中,当单位面积产量分别给定单位面积穗数、穗粒数和千粒重及单位面积穗数、穗粒数和千粒重相互给定条件下,共检测到181个条件QTL,3个群体中分别可解释4.59%-20.29%、5.14%-35.63%和3.62%-69.59%的表型变异,除了染色体3D和7D外,共覆盖了其他19条染色体。4.利用非条件QTL和条件QTL对比分析方法,首次在QTL水平上解析了产量与三要素及三要素之间的遗传关系。检测到17个条件QTL,其中QSN-DH-2B、QSN-DH-3A、QSN-DH-6D、QSN-D-1A-1.1和QSN-D-3B-2.1等5个QTL在提高单位面积穗数的同时,并不导致穗粒数的降低;QKNPS-DH-2B-2.1和QKNPS-D-5B提高穗粒数的同时,并不导致单位面积穗数的降低;QKNPS-DH-1A、QKNPS-DH-2D-1.1和QKNPS-DH-6A等3个QTL在提高穗粒数的同时,并不导致千粒重和单位面积穗数的降低;QTKW-DH-5B、QTKW-DH-7B和QTKW-C-4B-2.1等3个QTL在提高千粒重的同时,并不导致穗粒数的降低;QTKW-DH-4B和QTKW-D-2B-1.1等2个QTL在提高千粒重的同时,并不导致单位面积穗数和穗粒数的降低;QY-DH-2D-1.1和QY-DH-3A是提高产量的QTL。这些QTL是克服小麦单位面积穗数、每穗粒数和粒重之间负相关矛盾的重要的基因位点。5.在C群体和D群体中,共检测154个QTL,其中52个为非条件QTL,102个为条件QTL。利用BioMercatorV3.0软件的QTL映射功能,对154个QTL进行了映射分析,其中有149个QTL映射到C和D群体的公共图谱上,但有33个QTL位于gap上,最后映射到公共图谱的QTL有116个。6.共检测到控制产量、单位面积穗数、穗粒数和千粒重的41对非条件的上位性QTL和63对条件的上位性QTL,其中有10对上位QTL解释的表型变异大于40%,尤其是位于wPt-8492-wPt-1454区间的QSN-C-2B与位于Xgwm190-wPt-6429区间的QSN-C-5D、位于wPt-5704-wPt-667891区间的QSN-C-3B与位于wPt-666615-wPt-666008区间的QSN-C-6D,位于wPt-5313-Xgpw7646区间的QSN-C-3D和位于wPt-666615-wPt-666008区间的QSN-C-6D分别解释高达59.07%、51.65%和50.77%的表型变异。加性QTKW-DH-3A-2.1与上位性QTKW-DH-3A位于Xcfa2170-Xbarc51同一个区间内。
【作者】张晗;
【导师】田纪春;
【作者基本信息】山东农业大学,作物遗传育种,2014,博士
【关键词】小麦;图谱整合;产量性状;三要素;QTL映射;条件QTL;

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