發(fā)布時間：2020-11-12 02:08

　　 低溫是限制東北地區(qū)玉米生產主要的非生物脅迫因素之一。培育耐冷品種是減少此種危害最經濟有效的途徑,發(fā)掘耐冷基因是培育耐冷品種的重要前提,構建穩(wěn)定性好、準確性高的耐冷性鑒評體系是耐冷品種選育的重要基礎。伴隨分子生物學的發(fā)展及其廣泛應用,極大地推動了耐冷性功能標記的開發(fā),加速了玉米耐冷種質挖掘和耐冷品種培育的進程。本研究通過對低溫脅迫下萌發(fā)期和芽期的多項耐冷性相關指標進行測定,并運用主成分分析、回歸分析及聚類分析對玉米開展萌發(fā)期和芽期的耐冷性綜合評價,篩選耐冷玉米自交系和雜交種。結合70份自交系的高通量基因型數據與耐冷性評價表型數據進行全基因組關聯(lián)分析,篩選與耐冷性狀顯著相關的SNP。主要研究結果如下:1.低溫脅迫下萌發(fā)期耐冷性綜合評價結果表明,通過主成分分析,將玉米雜交種和自交系的萌發(fā)期10℃低溫脅迫下6個單項指標均綜合為2個相互獨立的綜合指標。系統(tǒng)聚類將65份雜交種劃分為5個類群,其中:耐冷性強、耐冷性較強、中等耐冷、耐冷性較弱、耐冷性弱的材料分別為14、24、16、7、4份。系統(tǒng)聚類同樣將70份自交系劃分為5個類群,其中:耐冷性強、耐冷性較強、中等耐冷、耐冷性較弱、耐冷性弱的材料分別為9、26、19、9、7份。2.低溫脅迫下芽期耐冷性綜合評價結果表明,根據2℃脅迫下芽期存活率,將自交系和雜交種均分為5級。雜交種耐冷性強、耐冷性較強、中等耐冷、耐冷性較弱、耐冷性弱的材料分別為3、3、7、32、20份。自交系耐冷性強、耐冷性較強、中等耐冷、耐冷性較弱、耐冷性弱的材料分別為1、4、3、37、25份。3.全基因組關聯(lián)分析結果表明,利用混合線性模型將41,372個SNP和70份玉米自交系耐冷相關性狀進行全基因組關聯(lián)分析,檢測到13個與萌發(fā)期耐冷性顯著相關的SNP位點,分布在玉米的第1、3、4、5、6、8、10號染色體上,能解釋9.30%到25.97%的表型變異;檢測到6個與芽期耐冷性顯著相關的SNP位點,分布在玉米的第1、2、7、8、9號染色體上,能解釋5.66%到28.39%的表型變異。
【學位單位】：東北農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：S513;S426
【部分圖文】：

?吉單?５６?０．６７６??采用歐氏距離及最大距離法對６５份玉米雜交種萌發(fā)期耐冷Ｄ值進行聚類分析（圖３－３），??可將６５份玉米雜交種分為Ａ、Ｂ、Ｃ三大類。??Ａ類又可劃分成Ａ１和Ａ２兩亞類。Ａ１亞類屬于中等耐冷型供試材料，包括翔玉１９８、吉單??２７、紅旗６８８等１６份玉米雜交種，占總量的２４．６２％；?Ａ２亞類屬于耐冷性較弱的供試材料，包??括恒單１８８、良玉９１８和優(yōu)迪９１９等７個玉米雜交種，占據了總量的１０．７７％，這一類群在冷脅迫??處理條件下發(fā)芽率較低，平均發(fā)芽時間相對較長。??Ｂ類又可劃分成Ｂ１和Ｂ２兩亞類。Ｂ１類屬于耐冷性較強的供試材料，包括平安１６９、吉單??９６、吉單５６等２４份玉米雜交種

結果與分析??組。過濾后芯片密度圖如圖３－８所示。??Ｔｈｅ?ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ＳＮＰｓ?ｗｉｔｈｉｎ?５Ｍｂ?ｗｉｎｄｏｗ?ｓｉｚｅ??ＯＭｂ?３３Ｍｂ?６７Ｍｂ?１００Ｍｂ?１３４Ｍｂ?１６７Ｍｂ?２０１Ｍｂ?２３４Ｍｂ?２６８Ｍｂ?３０１Ｍｂ??ｉ?ｉ?ｋ?ｉ?ｉ?？?ｔ?ｉ?＃?？??ｉ?ｍ．?．?＿＿??－ｉ：?ｉ?：：．＿＿鑼１：蠢??－ＩＩ?畫眶，ＩＫ９＿?＇??－Ｉ?１?ＩＩ?；？：?１?證置?＿??－ｌｉｔ?ｆ?謹?ｌｌｆｆ廠?＿隱．１．：：邏??－ＩＩ：．驪?＇：?Ｉ?進?。??－：?丨誦ｉ?ＩＢＳ?ＩＳ??－?麵?Ｍ?－??－ＩＩ?ｉｌ；ｌＩ?ｉ■圔??－Ｉ?－：ｆｆｉ?ＩＢ?＿??圖３－８過濾后芯片密度圖??Ｆｉｇ．３－８?Ｄｅｎｓｉｔｙ?ｍａｐ?ｏｆ?ｆｉｌｔｅｒｅｄ?ｃｈｉｐ??３．５．２群體結構分析??采用玉米自交系的４１，３７２個ＳＮＰ標記對７０份玉米試驗材料展開群體遺傳結構分析，將??種質材料展開歸類劃分為不同的亞群Ｋ。為了準確剖析群體結構，本試驗預估各亞群數目Ｋ??值，首先亞群數目Ｋ假定為３￣７，通過Ｋ值由３運行至７，明確本試驗合適的亞群數。亞群??數目Ｋ對應特設統(tǒng)計量ＡＫ，?ＡＫ估算結果如圖３－９所示。結果表明，當Ｋ＝５時，ＡＫ似然值??處于峰值；當Ｋ值由３運行至５時，ＡＫ似然值處于升高趨勢；Ｋ值由５運行至７時，似然??值降低并近乎平穩(wěn)。據此可將７０份自然群體聚為５個亞群，并根據Ｋ?＝?５生成相對應的Ｑ矩??陣

１４０??ｆＡ?．??３?４?５?６?７??Ｋ??圖３－９?７０份自然群體材料的群體結構Ｋ＝３￣７所對應的ＡＫ值??Ｆｉｇ．３－９?Ｇｅｎｅｔｉｃ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｒｅｖｅａｌｅｄ?ｂｙ?４１３７２?ＳＮＰｓ?ｏｆ?７０?ｎａｔｕｒａｌ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ?ＡＫ?ｖａｌｕｅ?ｏｖｅｒ?ｆｉｖｅ??ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ?ｏｆ?ｒｕｎｎｉｎｇ?ｗｉｔｈ?ｐｕｔａｔｉｖｅ?ｋ?ｆｒｏｍ?３?ｔｏ?７??ｉ?－??〇，〇?Ｊ?＿Ｌｂｆｎ??圖３－１０?７０份群體材料基于貝葉斯模型的群體結構??Ｆｉｇ．３－１０?Ｇｅｎｅｔｉｃ?ｓｔｒｕｔｕｒｅ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｍｏｄｅｌ?ａｍｏｎｇ?７０?ｎａｔｕｒａｌ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ??３．５．３玉米耐冷相關性狀關聯(lián)分析??采用ｍｒＭＬＭ模型進行性狀與標記的關聯(lián)分析，以此降低群體結構和親緣關系對分析結??果產生的影響。對玉米萌發(fā)期及芽期耐冷相關性狀與ＳＮＰｓ標記進行了全基因組關聯(lián)分析。??７?－ｊ?卜?Ｉ???????—??－?＾—??＾?￣?－?？〇?＿?４１?°??＿＿＿＿＿??？??????“?＿＿＿＿＿＿?３〇０??１腦纏趣－Ｌ
【參考文獻】

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本文編號：2880087