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【6h】

大白菜霜霉病苗期抗性主效QTL-BraDM的精细定位

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摘要

缩略词表

引言

第一章 文献综述

1 大白菜霜霉病研究进展

1.1 霜霉病原菌及生理分化

1.2 霜霉病的发病特征

1.3 霜霉病发病规律及病菌保存

1.4 霜霉病的接种和抗病性鉴定

1.5 霜霉病抗性遗传的研究进展

2 分子标记遗传连锁图谱的研究进展

2.1 遗传图谱构建的理论基础

2.2 遗传图谱构建的标记

2.3 作图群体的构建

2.4 大白菜分子遗传图谱的构建

3 QTL定位的研究

3.1 QTL定位的原理

3.2 QTL定位的方法

3.3 OTL精细定位研究

3.4 重要性状QTL定位研究

4 关联分析

4.1 关联分析的理论基础

4.2 关联分析的假阳性控制

4.3 关联分析的基本方法

第二章 高密度bin遗传图谱的构建与大白菜不同发育时期抗霜霉病的QTL分析

1 材料与方法

1.1 实验材料

1.2 试验方法

2 结果与分析

2.1 苗期霜霉病抗性鉴定结果

2.2 SLAF测序结果分析统计

2.3 高密度遗传图谱的构建

2.4 大白菜不同发育阶段对霜霉病菌抗性的QTL定位

3 讨论

第三章 大白菜霜霉病苗期抗性主效QTL-BraDM的精细定位

1 材料和方法

1.1 实验材料

1.2 实验方法

2 结果与分析

2.1 DH群体苗期霜霉病抗性鉴定

2.2 BraDM遗传图谱的构建

2.3 分子标记的验证分析

2.4 大白菜霜霉病抗性基因的筛选

3 讨论

第四章 利用全基因组关联分析获得白菜A01染色体定位的霜霉病抗病位点和相关分子标记开发

1 材料和方法

1.1 实验材料

1.2 苗期霜霉病表型鉴定

1.3 DNA提取及SLAF测序鉴定

1.4 数据分析

2 结果与分析

2.1 用于全基因组关联分析的SLAF标签的获得

2.2 202份大白菜对霜霉病抗性的表型统计

2.3 大白菜群体结构分析

2.4 连锁不平衡在A基因组中的衰减

2.5 SLAF标记与大白菜抗霜霉病性状的关联分析

2.6 利用KASP技术验证202份材料的基因型和抗感病之间的关系

2.7 关联区间内抗病候选基因分析

3 讨论

全文结论

创新之处

参考文献

附录

在校期间发表论文情况

在校期间申请专利情况

致谢

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摘要

大白菜(Brassica rapa ssp.pekinensis)近年来逐渐成为世界性蔬菜作物。据农业部统计,我国大白菜每年种植面积约267万公顷,占全国蔬菜总播种面积的15%左右,可见大白菜对我国蔬菜供应和农民增收具有重要作用。然而大白菜主产区霜霉病发病严重,发病面积日益扩大,因此大白菜霜霉病抗病品种的选育现已成为大白菜育种的主要目标之一。
  遗传图谱在研究基因组结构以及对目的基因进行定位中,具有非常重要的作用。挖掘和分离不同来源的抗性QTL,并通过分子设计育种进行高效聚合,选育稳定、持久抗病品种,是保证大白菜安全无污染生产的有效途径之一。本研究利用高感霜霉病大白菜自交系91-112和高抗霜霉病DH系T12-19,以及由二者为双亲构建的包含100个株系的DH群体为材料,通过构建高密度bin遗传图谱对大白菜霜霉病抗性进行QTL分析,主要研究结果如下:
  1.利用3482个SLAF标签和已公布的206个SSR和InDel标记组成了1064个bins,最终构建了一个总长度为858.98 cM的高密度bin遗传图谱,利用该图谱对不同发育时期的大白菜(温室幼苗期、大田幼苗期、大田莲座期和大田抽薹期)进行QTL分析,共检测到6个与霜霉病抗性相关的QTL,其中4个QTL位于A08连锁群上。
  Yu等(2009)利用DH群体在A08连锁群上定位了一个大白菜苗期霜霉病抗性主效QTL,即BraD,但该QTL的置信区间还较大,还需进一步精细定位研究。本研究在初级定位的基础上,选择了遗传背景一致性较高,而BraDM区域存在差异的两个DH株系DH-60(高感霜霉病)和DH-88(高抗霜霉病),通过杂交、回交和游离小孢子培养构建了DH群体,包含232个株系,利用该群体对BraDM进行精细定位研究。主要结果如下:
  2.根据父母本基因组重测序结果,开发出11对有效Indel标记,在DH232群体中作图分析,结果发现BraDM被定位在Bra17865446与bru1209之间2.6 cM的区域,物理距离为340.085kb,与抗病相关的候选基因有11个。
  为进一步研究与大白菜苗期霜霉病抗性相关的位点,本研究组还利用960个SLAF分子标记与202份大白菜自然群体进行全基因组关联分析,主要结果如下:
  3.在A01染色体上检测到1个新的与抗霜霉病关联的SLAF标记,即SLAFMarkerA0124655323,根据该标记左右两翼最近标记之间的距离确定热点区间24573724~24755150的物理范围。
  4.利用该区间内的一个SNP位点(A0124655270)开发出适用于KASP分型技术的SNP分子标记,选择准确率为89.9%。

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