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关联分析对大豆(Glycine max(L.)Merr.)生物量和产量组分相关关系的遗传解析

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Table of Contents

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Abstract

摘要

List of abbreviations

Chapter Ⅰ:Literature Review

1.1.The origin and History of Soybean

1.2.Association Mapping (AM)

1.2.1.Association Mapping studies in plants

1.2.2.Association mapping as an alternative approach

1.3.Quantitative trait loci (QTL)

1.4.Single nucleotide polymorphisms (SNPs)

1.5.Linkage Disequilibrium (LD)

1.5.1.Visualization and statistical significance of LD

1.5.2.Factors that affect LD

1.6.Population Structure

1.7.Soybean biomass and its Genetic Research Progress

1.8.Soybean yield components and its Genetic Research Progress

1.9.Problem statement

1.10.Research justification

1.11.Objectives

1.11.1.General objective

1.11.2.Specific objectives

Chapter Ⅱ:Materials and Methods

2.1.Plant materials and phenotypic data collection

2.2.SNP genotyping

2.3.Phenotypie data analyses

2.4.Genome-wide association analysis

Chapter Ⅲ:Results

3.1.Effects of phenotypic variations,heritability and population structure on phenotype

3.2.Correlation analysis of soybean biomass and yield component traits

3.3.Association mapping

3.4.Mining elite alleles

Chapter Ⅳ:Discussion

4.1.Effects of phenotypic variations,heritability and population structure on phenotype

4.2.Correlation analysis of soybean biomass and yield components traits

4.3.Association mapping

4.4.Mining elite alleles

4.5.Limitations

Chapter Ⅴ:Conclusions

Bibliography

Appendix

Acknowledgments

Publications

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摘要

大豆(Glycine max(L) Merri.)是世界重要的作物。早在5000年前,中国和一些东亚地区就开始以大豆作为食物。大豆的营养价值极高,大约富含20%的油分,40%的蛋白质;食品的种类丰富。尽管大豆起源于中国,但中国的大豆产量较低,主要的原因是农民种植的规模较小,先进的一些技术没有被应用。由于国内大豆产量的不足,国内对大豆的需求量在不断的增加,只有进口外国大豆才能满足本国的需求,目前中国是世界上大豆进口量最大的国家。因此,需要发掘新的手段来提高中国大豆的产量,满足中国的需求,从而减少对进口大豆的依赖。
  目前,利用传统的育种手段来提高大豆产量已经变得很困难,基因组学的发展提供了可替代的方法提高大豆育种的效率。关联分析是一种新的方法用来发掘在育种上感兴趣的基因或等位基因。在大豆育种中,高产和稳产是主要的目标,然而大豆的产量是复杂的数量性状,容易受到环境的影响。因此,只有在多个环境下稳定检测到的与产量相关的QTL(数量性状位点)才可以用来大豆的育种。生物量是决定大豆经济产量的主要因素之一,对大豆的最终产量的形成具有重要的作用。前人研究表明,协调大豆产量构成因子及生物量来提高产量已经取得了较好的进展。这表明通过遗传措施来提高大豆产量仍具有很大的空间。因此本试验旨在探讨生物量和产量组分的遗传关系,采用全基因的关联分析来发掘引起生物量及产量组分变异的SNP位点。
  本研究选用不同的地理生态区的219份栽培大豆,其中包括美国的7份,日本的1份,巴西的1份和来自中国24个省份的210份材料。本试验从2013年到2014年在南京农业大学江浦试验站进行,采用完全随机区组设计,三个区组。在2个环境下评价了6个性状(包括地上部分鲜生物量,地上部分干生物量,单株荚数,单株粒数,百粒重,单株产量)。在R6时期,每个材料选取4株来测定地上部分鲜生物量和干生物量。在成熟期同样选择4株测定产量组分(单株荚数,单株粒数,百粒重,单株产量)。选用覆盖20个染色体的1142个SNP标记对191个材料进行基因分型。标记和表型性状的关联分析采用TASSEL3.0软件中混合线性模型(MLM)进行计算,表型数据的分析采用R软件。结果显示:与其他产量组分相比,大豆单株荚数与生物量呈显著的正相关,单株产量与生物量呈中等的显著相关,这表明产量随着生物量的增大而提高。关联分析发现共有37个SNP标记与6个性状显著关联。在这37个标记中,23个标记只在一个环境中检测到分别于每个性状关联。3个SNP在两个环境中检测到与两个性状共关联。其中BARC-040407-07733和BARC-041167-07925都与百粒重和单株粒数关联,BARC-017179-02234与单株荚数和单株粒数关联。BARC-038885-07387在一个环境中检测到与两个性状共关联(单株荚数和单株粒数)。BARC-014927-01924在两个环境中检测到与百粒重关联。根据所有材料每个性状在两个环境下的平均值,及每个显著SNP标记的等位基因,共有37个优异等位基因被发掘。此外,本研究还挖掘了表现出优异等位基因的典型载体材料。这些优异的等位基因及携带优异等位基因的材料可以为大豆生物和产量组分性状的研究提供理论依据,加速大豆分子标记辅助选择育种。

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