小麦苗期抗寒性方法鉴定及相关性状全基因组关联分析

摘要

小麦是全球最重要的粮食作物之一，低温冷害是限制小麦生产的重要非生物逆境胁迫。应用分子标记技术筛选与抗寒性相关联的分子标记，能加快推进小麦抗寒的育种进程，为小麦分子标记辅助育种提供理论依据。本研究以543份小麦自然群体为研究材料，鉴定小麦苗期抗寒性，利用高通量测序技术得到的基因型数据对自然群体进行了群体结构和亲缘关系分析，同时与抗寒性鉴定的表型数据进行关联分析，以筛选出与抗寒性性状显著关联的SNP位点。同时研究了室内小麦抗寒性鉴定的最适低温胁迫温度，比较和分析不同低温胁迫条件下各指标的变化规律，结合田间抗寒性指标数据，找出一套重复性好、可操作性强、准确性高的室内小麦抗寒性鉴定评价方法。主要研究结果如下:
　　1.室内低温(-14℃)冷冻处理3h的小麦冷冻成活率与田间冻害等级调查数据呈显著负相关（r=-0.427）。根据低温冷冻处理3h后的小麦冷冻成活率大小，可以判断小麦受冻害的程度，进而小麦抗寒性鉴定。
　　2.在控制群体结构和材料间亲缘关系条件下，利用混合线性模型将11140个多态性SNP，抗寒性状进行全基因组关联分析，共检测到75个与小麦抗寒性显著相关的SNP位点，分布在小麦的第1B、1D、2A、2B、2D、3A、3B、3D、4B、4D、5A、5B、5D、6B、6D、7A、7B、和7D号染色体上。其中2B和5A染色体上数量最多，为8个，第5B、7B染色体数量较多，为7个。贡献率最大的SNP标记(BS00044895_51)位于7A染色体上，能解释18.70％的表型变异，贡献率最小的SNP标记(Ra_c2964_2254)位于3D染色体上，解释3.50％的表型变异。
　　3.利用MLM模型进行关联分析，冻害等级在6个环境下共检测到63个与抗寒相关的SNP位点，贡献率在3.51％(IACX5971、Ex_c52589_795)-14.91％(wsnp_CAP11_c2435_1256981)之间;死蘖率在4个环境下共检测到56个与抗寒相关的SNP位点，贡献率在3.50％(Ra_c2964_2254)-18.70％(BS00044895_51)之间;枯叶率在4个环境下共检测到42个与抗寒相关的SNP位点，贡献率在4.04％(RAC875_c45166_1174)-16.54％(BS00044895_51)之间。
　　4.对显著SNP标记进行抗寒相关候选基因预测，共预测到23个抗寒相关的候选基因，这些基因按照功能分为5类:第1类基因编码防御响应蛋白，包括Stb6、BTR1和LR1基因;第2类基因编码许多生化途径的酶，包括WAK、hemH、Acc-1、Acc-2、CKX2.4、CKX2.5、GT47-2A和cytochrome P450基因;第3类基因编码转录因子和启动子，包括ERF1、PHR1-B1、CBF10、TaAP2-A、TaAP2-D和SNF2P基因;第4类基因编码贮藏蛋白，包括Glu-Dty、ACT-1、Gli-D2和Glo-2基因;第5类基因为春化基因，包括Vrn2、ZCCT1和ZCCT2基因。

目录

声明

摘要

1引言

1．1植物抗寒性的生理机制

1．1．1植物抗寒性与膜系统

1．1．2植物的抗寒性与光合作用

1．1．3植物抗寒性与生物自由基伤害

1．1．4植物抗寒性与渗透调节物质的变化

1．1．5植物抗寒性与抗寒蛋白

1．2小麦抗寒相关基因及QTL定位的研究进展

1．3关联分析

1．3．1关联分析的原理

1．3．2关联分析的评价

1．3．3关联分析在小麦中的应用

1．4本研究的技术路线与研究意义

1．4．1技术路线

1．4．2本研究意义

2．1供试材料

2．2田间抗寒性鉴定

2．2．1田间种植

2．2．2表型鉴定

2．3室内抗寒性鉴定

2．3．1室内培养

2．3．2表型测定

2．4数据处理

2．4．1表型数据分析

2．4．2 SNP基因型的获得

2．4．3群体结构分析

2．4．4亲缘关系分析

2．4．5连锁不平衡分析

2．4．6关联分析

2．4．7候选基因预测

3结果与分析

3．1小麦自然群体抗寒性全基因组关联分析

3．1．1田间抗寒相关性状分析

3．1．2群体结构和亲缘关系分析

3．1．3连锁不平衡(LD)分析

3．1．4小麦抗寒相关性状的关联分析

3．1．5候选基因预测

3．2室内抗寒性鉴定方法比较分析

3．2．1冷冻成活率分析

3．2．2相对电导率分析

3．2．3半致死温度分析

3．2．4小麦室内抗寒性状与田间冻害等级的相关性分析

4讨论

4．1抗寒性鉴定指标的筛选

4．2抗寒性状定位的准确性

4．3抗寒基因位点与前人定位结果的比较

4．4关联分析所预测的候选基因

4．5展望

5结论

参考文献

作者简介

致谢