菊花耐涝性的全基因组关联分析及候选基因挖掘
菊花耐涝性的全基因组关联分析及候选基因挖掘
【摘要】：菊花对涝渍胁迫敏感,发掘与其耐涝性紧密相关的分子标记位点或基因在菊花育种工作中具有重要意义。本研究以88份具有代表性的菊花品种资源为材料,基于92,811个SNP标记利用TASSEL软件的一般线性模型(GLM)和混合线性模型(MLM)对菊花耐涝性进行了全基因组关联研究(GWAS)。结果表明,切花大菊品种的耐涝性隶属函数值(MFVW)(0.65)显著高于切花小菊(0.55),亚洲菊花品种的MFVW(0.65)极显著高于欧洲菊花品种(0.48)。GLM和MLM两种模型分别检测到137和14个与菊花耐涝性显著关联的SNP位点,其中共有的11个,表型变异解释率在12.53%～23.6%之间,表型效应值在0.04～0.33之间。研究鉴定出6个优异等位变异位点,线性回归分析发现这些优异SNP位点之间具有显著的聚合效应(r2=0.45;P <0.01)。其中‘QX097’和‘南农雪峰’两个品种分别携带了5个和6个有利等位基因,具有较大的育种潜力。成功将关联位点Marker6619-75转化为基于PCR的d CAPS标记,平均准确率在78.9%。此外,通过SLAF标签序列与菊花转录组数据库进行BlastX比对,挖掘出4个候选基因并用实时荧光定量PCR进行了初步验证。本研究进一步解析了菊花耐涝性的遗传机制,为菊花耐涝性改良以及分子标记辅助育种等后续研究提供重要理论依据和基因资源。
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