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SSR分子标记开发和在香蕉种质资源遗传分析中的应用

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第一章 前言

1 芭蕉属植物及我国蕉类种质资源概况

1.1 芭蕉属植物分类概述

1.2 我国蕉类种质资源概况

2 分子标记技术概述

3 SSR分子标记

3.1 SSR的概念及分类

3.2 SSR的功能

3.3 SSR的变异与进化

3.4 SSR分子标记的开发

4 种群遗传多样性分析

4.1 遗传多样性的概念、来源及检测方法

4.2 种群遗传多样性参数及估算方法

5 DNA分子标记在蕉类研究中的应用

6 本研究的目的意义

7 本研究的技术路线

第二章 香蕉SSR分子标记的开发

1 材料与方法

1.1 材料

1.2 方法

2 结果与分析

2.1 香蕉EST-SSR分子标记的开发

2.2 香蕉基因组SSR分子标记的开发

3 讨论

3.1 香蕉EST-SSR的开发

3.2 香蕉基因组SSR分子标记的开发

第三章 香蕉种质资源的SSR遗传分析

1 材料与方法

1.1 材料

1.2 方法

2 结果与分析

2.1 香蕉部分品种的形态性状调查分析

2.2 SSR分子标记检测香蕉品种遗传多样性

2.3 香蕉SSR引物在芭蕉科种属间的通用性分析

2.4 香蕉部分品种的SSR分子指纹图谱构建

2.5 海南岛阿宽蕉(M.itinerans)居群研究

3 讨论

3.1 香蕉种质资源遗传多样性分析

3.2 香蕉SSR引物在芭蕉科种属间的通用性分析

3.3 香蕉部分品种SSR分子指纹图谱构建

3.4 海南岛阿宽蕉居群研究

第四章 总结

参考文献

致谢

附Ⅰ:SAM方法开发香蕉基因组SSR引物表

附Ⅱ:56份香蕉品种(系)的分子指纹图谱

攻读博士期间发表的论文

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摘要

本研究利用SAM技术和香蕉EST数据开发SSR标记,并选取芭蕉科3属11个种/变种,82个品种(系)及7个海南岛阿宽蕉(M.itinerans)居群为研究对象,对香蕉种质资源亲缘关系及阿宽蕉居群遗传多样性进行了SSR分析。研究结果如下:
   (1)从NCBI搜索的2282条香蕉EST中,发掘出含有SSR的EST序列110条,共有122个SSR位点,检出率为5.3%。SSR位点可分为37种重复单元,平均长度为20bp,其中二、三核苷酸重复单元的SSR占主导地位,其它重复类型所占比例均不足10%,而四核苷酸重复类型最少。GA和GAA是二、三核苷酸中的优势重复类型。设计引物63对,用巴西蕉DNA初筛得到41对EST-SSR功能引物,占总引物数的65.1%。应用19对高重复性和多态性好的引物对49个香蕉品种(系)进行分析,在相似系数为0.63的水平可将49个品种按A、B基因型分为2个类群,基本与形态分类结果一致,表明EST-SSR引物可应用于香蕉品种资源分类的研究。
   (2)应用SAM法从香蕉AA基因组的100个克隆序列中获得83条SSR序列,得率为83%,从香蕉BB基因组的43个克隆中得到38条SSR序列,得率为88.3%,综合得率达到84.6%;并成功设计引物62对(AA组38对,BB组24对)。经过筛选,得到AA组引物26对,BB组引物19对。
   (3)利用45对Genomic-SSR和24对EST-SSR引物对26个香蕉栽培品种(系)和11个芭蕉科种属材料的遗传关系进行分析表明,EST-SSR比Genomic-SSR多态性高,但二者都能很好的揭示出香蕉群体内的遗传多样性。Genomic-SSR和EST-SSR标记在11个芭蕉科种属材料上的转移扩增率分别为80%和70.83%。对4个转移扩增位点的测序结果分析表明,不同种属间的材料扩增得到的序列与原始序列具有同源性。序列间的变异主要是由SSR位点重复次数和侧翼序列的碱基的替换、插入/缺失等变化引起。
   (4)利用5对香蕉SSR引物构建了56份香蕉种质的分子身份证和指纹图谱。5对引物扩增出的多态性带为11-16,平均为13.8;引物的多态信息含量(PIC)在0.8490-0.9022之间,平均0.8727,说明我们选择的引物适合于对该批样品进行指纹标记。建立的香蕉分子指纹图谱可为在分子水平上区分香蕉种质材料和知识产权保护提供依据。
   (5)阿宽蕉在居群水平上,各个居群平均等位基因数(Na)为4.0个,有效等位基因数(Ne)为1.5404个,观察杂合度(Ho)和期望杂合度(He)分别为0.3038和0.2775。九架岭居群的遗传多样性水平最高(Na=3.40,Ne=1.7054,Ho=0.3043,He=0.3633),阿驼岭居群的遗传多样性水平最低(Na=2.20,Ne=1.4050,Ho=0.2296,He=0.2633)。遗传分化系数(Fst)为0.0677,即有6.77%的遗传变异存在居群之间,93.23%的遗传变异存在于居群内。利用算术加权平均数法(UPGMA)将7个居群分成2大类,地理位置较近的聚在一起。

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