甘蓝型油菜RIL群体株高性状的全基因组关联分析

来源 :中国油料作物学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong562
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为提高甘蓝型油菜株高的分子标记辅助育种效率,挖掘与株高相关的功能基因以构建理想株型,利用单个重组自交系(RIL)群体在3个环境下的株高表型数据及7 877个SNP标记的基因型分型数据进行全基因组关联分析。在2个或2个以上环境下同时检测到5个与株高显著相关的SNP(Bn-scaff_15794_3-p62430、Bn-A02-p9599263、Bn-A02-p9409799、Bn-A02-p9993945和Bn-A02-p9636219),均位于A02染色体上。比较利用连锁分析方法的QTL定位结果,发现标记Bn-A02-p9599263和Bn-scaff_15794_3-p62430分别位于QTL(q PH2-2和q PH2-4)峰值处,标记Bn-A02-p9636219和Bn-A02-p9993945分别落在QTL(q PH2-3和q PH2-4)2-LOD的置信区间内,标记Bn-A02-p9409799距离QTL(q PH2-2)的置信区间0.3c M。利用关联分析定位的区间(69.5~80.7c M)比利用连锁方法定位的QTL区间(60.7~95.9c M)缩小了24c M。依据参考基因组信息,在标记Bn-scaff_15794_3-p62430附近2kb处找到1个与株高性状相关的候选基因(GSBRNA2T00090973001)。结果表明,单个RIL群体进行全基因组关联分析可以对连锁QTL分析结果进行补充,缩小QTL置信区间。 In order to improve the efficiency of molecular marker-assisted breeding of plant height in rapeseed (Brassica napus L.), the functional genes related to plant height were excavated to construct the ideal plant type. Using the plant height phenotype data of a single recombinant inbred line (RIL) 7 877 SNP-labeled genotyping data for genome-wide association analysis. Five SNPs (Bn-scaff_15794_3-p62430, Bn-A02-p9599263, Bn-A02-p9409799, Bn-A02- p9993945 and Bn-A02- p9636219), are located in the A02 chromosome. The results of QTL mapping using linkage analysis showed that the markers Bn-A02-p9599263 and Bn-scaff_15794_3-p62430 were located at the peaks of QTL (q PH2-2 and q PH2-4) respectively. The markers Bn-A02-p9636219 and Bn-A02 -p9993945 fall within the confidence interval of 2-LOD of QTL (q PH2-3 and q PH2-4), respectively, and mark the confidence interval of 0.3 cM from the QTL (q PH2-2) of Bn-A02-p9409799. The interval (69.5 ~ 80.7cM) mapped by linkage analysis was reduced by 24cM compared with the QTL interval (60.7 ~ 95.9cM) mapped by linkage method. Based on the reference genomic information, one candidate gene (GSBRNA2T00090973001) related to plant height traits was found 2kb near the marker Bn-scaff_15794_3-p62430. The results showed that genome-wide association analysis of single RIL population could complement the results of QTL analysis and reduce the QTL confidence interval.
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