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玉米籽粒蛋白含量Meta-QTL及候选基因分析

         

摘要

Although a variety of studies has been conducted for detecting the maize grain protein QTL with the differ-ent segregating populations and molecular markers, the consensus map and QTL are still unavailable which hampered the genetically pinpointing the loci responsible for phenotypic variations of protein concentrations.In this study, the information of 289 QTLs related to protein concentration in maize were collected from the published papers and were integrated into the reference map of IBM2 2008 Neighbors which is a high density genetic map. With meta-analysis method, 44 meta-QTL ( MQTL) were detected. A total of 847 functional genes bracketed by the MQTL were predicted and annotated. Function an-notation showed that the candidate genes were enriched significantly in nine biological processes. The analysis of meta-QTL and function enrichment will be beneficial for marker-assisted selection breeding, fine mapping and gene isolation of grain protein concentration in maize.%玉米的蛋白含量与品质直接相关,可通过各种遗传群体对籽粒蛋白进行QTL分析。但是由于使用不同的遗传图谱和分子标记,结果之间无法直接比较分析,数据也无法整合和利用。为了综合、系统分析玉米籽粒蛋白的QTL位点,收集和整理了289个已报道的玉米籽粒蛋白含量QTL相关信息,采用BioMercator4.2软件整合不同遗传图谱,通过元分析发掘到44个meta-QTL(MQTL),研究确定了13个在不同遗传群体间具有一致性的QTL位点。利用生物信息学注释一致性QTL位点区段相关候选基因的功能,获得了847个候选基因,功能富集化分析发现13个候选基因显著富集在9个生物学过程中。这些meta-QTL位点及相关候选基因分析可以为玉米籽粒蛋白的分子标记辅助育种、精细定位和基因克隆提供有用的信息。

著录项

  • 来源
    《江苏农业学报》 |2016年第4期|736-745|共10页
  • 作者单位

    南京农业大学农学院;

    江苏 南京 210095;

    江苏省农业科学院农业生物技术研究所/江苏省农业生物学重点实验室;

    江苏 南京 210014;

    江苏省农业科学院农业生物技术研究所/江苏省农业生物学重点实验室;

    江苏 南京 210014;

    江苏省农业科学院农业生物技术研究所/江苏省农业生物学重点实验室;

    江苏 南京 210014;

    江苏省农业科学院农业生物技术研究所/江苏省农业生物学重点实验室;

    江苏 南京 210014;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 S513.035.3;
  • 关键词

    玉米; 籽粒蛋白; 元分析; meta-QTL; 候选基因;

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