土壤重金屬污染嚴(yán)重影響水稻產(chǎn)量以及人民生活健康,因此,發(fā)掘耐重金屬毒害的基因具有重要意義。本研究以國(guó)際水稻研究所(IRRI)收集的222份秈稻微核心種質(zhì)資源為材料,結(jié)合700K高密度芯片進(jìn)行水稻苗期耐亞鐵毒、鋅毒和鋁毒的關(guān)聯(lián)分析,并挑選極端抗、感材料進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組分析。同時(shí)將對(duì)鋁毒表現(xiàn)極端抗、感的兩個(gè)材料構(gòu)建F₂群體進(jìn)行BSA分析,從基因組和轉(zhuǎn)錄組水平上對(duì)水稻苗期耐亞鐵毒、鋅毒和鋁毒的分子遺傳機(jī)制進(jìn)行初步解析,為分子標(biāo)記輔助選擇改良水稻對(duì)亞鐵毒、鋅毒和鋁毒的抗性提供有利等位基因和優(yōu)良供體。主要研究結(jié)果如下:1.222份種質(zhì)資源的群體結(jié)構(gòu)分析本研究中所用的222份秈稻種質(zhì)資源可以分為兩個(gè)亞群,去除11份材料后,剩余的211份材料不存在明顯的群體結(jié)構(gòu)。去除稀有位點(diǎn)MAF(<5%)后,從700K SNP中篩選到395 553個(gè)SNP,平均覆蓋水稻基因組的97.6%,兩個(gè)相鄰標(biāo)記的最大距離平均為943 bp。該群體的LD遺傳距離大約為200 kb。2.水稻苗期耐亞鐵毒、鋅毒和鋁毒的QTL定位及候選基因挖掘在亞鐵毒和鋅毒試驗(yàn)中,分別定位到14個(gè)耐亞鐵毒的QTL和16個(gè)耐鋅...

【文章頁(yè)數(shù)】：117 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖1.2全基因組關(guān)聯(lián)分析的基本技術(shù)路線

RDL4在鋁脅迫誘導(dǎo)下可以促進(jìn)檸檬酸的分泌從而螯合根部etal.,2011)。關(guān)聯(lián)分析研究進(jìn)展聯(lián)分析分析(Genome-wideAssociationStudy,GWAS)是利用高通量核苷酸多態(tài)性)以及這些SNP與目標(biāo)性狀的相關(guān)性。簡(jiǎn)單地因組范圍上的應(yīng)用，從全基....

圖1.32000-2016年用GWAS方法研究水稻的文章數(shù)量Figure1.3ThenumberofpublishedpaperofGWASinricefrom2000to2016

S在水稻中的研究進(jìn)展學(xué)術(shù)搜索關(guān)鍵詞“GWASinrice”，可以看出從2000年到2016年間利用文數(shù)量呈指數(shù)形式增長(zhǎng)(圖1.3)。在水稻應(yīng)用GWAS方法進(jìn)行研究的第010年Huang發(fā)表在NatureGenetics的文章。該研究利用360....

圖1.4BSA法定位候選基因的基本流程

表達(dá)、翻譯以及調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等生物學(xué)上的變化，因此需要進(jìn)一步結(jié)合分子生物學(xué)、細(xì)胞學(xué)和遺傳學(xué)對(duì)候選基因進(jìn)行功能分析，以闡明其具體的生物學(xué)意義(Heideletal.,2011)。1.6BSA法挖掘候選基因1.6.1混合群體分離分析法混合群體分離分析法(BulkSegre....

圖2.2211份材料的群體結(jié)構(gòu)分析結(jié)果

PIT的PCA3D分析結(jié)果顯示，222份材料可以明顯分為兩個(gè)亞群(圖2.1a)，為減關(guān)聯(lián)分析影響，我們?nèi)コ?1份材料，剩余211份材料用于后續(xù)分析(圖2.1b)。圖2.1222份材料(a)和211份材料(b)的PCA3D圖.1PCA3....

本文編號(hào)：3945848