利用SNP基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及重要农艺性状QTL分析

• 作者: 刘亚西 林宇 武方琨 王智强 石浩然 莫洪君 邓梅 高尚 魏育明
• 来源期刊: 应用与环境生物学报
• 学科: 农学
• 关键词: 普通小麦 90K基因芯片 QTL定位 农艺性状 SNP
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 85-94
• 页数: 10页
• 分类号: S330.2+5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1145.2015.07018

摘要

小麦遗传图谱是进行小麦染色体分析和表型研究的遗传基础.构建高密度遗传图谱,针对小麦重要农艺性状进行初级定位,确定相关性状主效数量性状位点(Quantitative Trait Loci,QTL),有助于开发辅助选择的实用性标记,并为利用次级群体进行精细定位和基因挖掘奠定基础.本研究以H461×CN16的重组自交系(Recombinant Inbred Line,RIL)为作图群体,利用90k小麦SNP基因芯片技术,对包含188个家系的RIL群体(F7)进行多态性分析,构建高密度遗传图谱,并利用MapQTL5.0的多QTL模型(MQM),对旗叶长、穗粒数等8个重要农艺性状进行QTL定位分析.构建了包括43个连锁群的分子遗传图谱,成功连锁到除2D、5D、6D外的18条染色体.该图谱共含有6 573个多态性SNP标记,覆盖的遗传距离长2 647.02 cM,标记间平均距离仅为0.4 cM.A、B、D三个染色体组分别含有标记2 696、3 094和684个;覆盖染色长度分别为1 130.92 cM、1 164.82 cM和330.44 cM;分别建立19、18和5个连锁群.对8种重要田间农艺性状进行QTL分析,共检测到66个重要农艺性状QTL,其中包括26个主效QTL,包含未见报道的新位点7个.全部QTL分布于2A、4A、6A、2B、4B、5B、2D、4D、7D 9条染色体上,单个QTL可解释表型变异率7.4％-19.5％,其中62个QTL加性效应来自母本H461,其余来自父本CN16.以上结果为小麦重要农艺性状QTL精细定位打下了基础,也为分子标记辅助育种提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏育明		39	597	16.0	24.0
2	刘亚西		5	9	2.0	3.0
3	高尚		1	0	0.0	0.0
4	莫洪君		2	8	1.0	2.0
5	石浩然		1	0	0.0	0.0
6	王智强		1	0	0.0	0.0
7	林宇		1	0	0.0	0.0
8	武方琨		1	0	0.0	0.0
9	邓梅		10	12	3.0	3.0