大豆抗裂荚新基因和功能标记的挖掘

基本信息
批准号:31571688
项目类别:面上项目
资助金额:64.00
负责人:黄方
学科分类:
依托单位:南京农业大学
批准年份:2015
结题年份:2019
起止时间:2016-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:王娇,马玉杰,张晋玉,王婷婷,杨慧
关键词:
裂荚大豆关联分析QTL定位功能标记
结项摘要

The pod dehiscence is one of the important factors affecting the yield of soybean. Allelic genes for pod dehiscence tolerance are abundant in soybean germplasm. In order to identify the new genes with tolerance to pod dehiscence in soybean, the research on the one hand will carry out genome-wide association analysis through using a natural soybean population with 219 varieties. On the other hand, we will identify the major QTL loci through linkage mapping using two recombinant inbred lines (RILs) populations. Through these ways, the candidate genes related to soybean pod dehiscence will be identified by combining the soybean genome resources and bioinformatics. Through analyzing the biological roles for the genes involved in pod dehiscence tolerance, this study aims to explain the molecular mechanism for pod dehiscence. This project will explore the excellent soybean germplasm with pod dehiscence tolerance and identify and develop new genes and functional markers, to improve the pod dehiscence tolerance in soybean through marker assistant selection.

大豆炸荚是影响大豆产量的一个重要因素。大豆种质资源中蕴含了丰富的抗裂荚基因。为了高效发掘大豆中抗裂荚的优异新基因,本项目一方面利用219份大豆材料组成的自然群体进行全基因组关联分析,另一方面利用两个重组自交家系群体,其中一个为栽培大豆和野生大豆杂交的重组自交家系,进行主效QTL的精细定位。通过这两个手段结合大豆基因组信息和生物信息学等方法挖掘和克隆抗裂荚新的候选基因。该研究通过对抗裂荚基因的功能研究,探讨大豆裂荚的分子机理;同时发掘大豆种质资源中优异的抗裂荚种质和基因资源,开发新的功能标记,有望通过分子标记辅助选择技术进行大豆抗裂荚的种质资源创新和遗传改良。

项目摘要

荚在收获之前或期间开裂会导致产量损失,高效发掘大豆种质资源中蕴含的抗裂荚优异新基因具有重要意义。本研究利用重组自交家系获得与裂荚相关的5个主效QTL;利用全基因组关联分析的方法共检测到与裂荚显著相关的163个的SNP位点,其中Chr.9和Chr.16上形成SNP标记簇,并且这两个位点被多个环境都鉴定到。在此基础上利用生物信息学方法确定了Glyma02g302400、Glyma08g42120、Glyma08g42220、Glyma08g4199和Glyma09g06290作为候选基因,并进行了功能研究,同时筛选出抗裂荚的优异种质资源和易裂荚的种质资源各20份。此外本研究还分析了Glyma09g06290等位基因变异与大豆裂荚的关系,共鉴定出三个SNP和两个Indel(插入和删除),关联研究表明这5个位点与大豆裂荚显著相关,根据其中一个SNP标记S_500开发了dCAPS标记,进而通过不同高低裂荚率的材料证实了基于S_500的dCAPS是有效的,可通过分子标记辅助选择技术针对抗裂荚性状进行大豆种质创新和改良。本研究已经发表该项目资助的SCI收录论文5篇,核心期刊论文1篇,申请国家发明专利2项,培养博士研究生2名,硕士研究生2名。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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