甘蓝型油菜籽粒和茎秆纤维素组分定位研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
31171584
项目类别：
面上项目
资助金额：
56.0万
负责人：
刘列钊
依托单位：
西南大学
学科分类：
C1307.作物基因组及遗传学
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
谌利；曲存民；王欣娜；马珍珍；
关键词：
甘蓝型油菜纤维素近红外精细定位

项目摘要

甘蓝型油菜纤维素组分（NDF、ADF及ADL）含量在茎秆中与植株的倒伏及抗病密切相关，而籽粒中的纤维素组分含量高低直接影响饼粕的饲用价值。本研究首先建立测定籽粒和茎秆纤维素组分含量的NIRS分析模型，利用该模型考察两个重组自交系在两个环境中茎秆纤维素组分含量，结合已经构建的遗传连锁图谱，对两个群体的控制茎秆纤维素组分含量的遗传位点进行QTL定位。目前，在本实验室已经完成对籽粒纤维素组分含量遗传位点初步定位，并且利用重组自交系RIL138构建的BC1F2群体将木质素（ADL）主效位点定位在距最近标记（A09连锁群）1.2cM遗传距离。该项目第二个研究内容计划将BC1F2群体扩大到5000个单株，利用SSR标记和实验室开发的SNP标记对高木质素含量单株进行分析，将木质素主效位点距最近标记遗传距离缩小到0.1cM，从而可推测可能的功能基因及标记辅助育种。

结项摘要

油菜作为世界的四大油料作物之一，不仅为人类提供大量优质植物油，同时其饼粕中含有丰富的蛋白质。为进一步提高双低油菜饼粕饲用价值，有效途径是降低饼粕木质素含量。项目首先是建立测定油菜籽粒和茎秆纤维素组分含量的NIRS模型。利用NIRS模型测定籽粒和茎秆纤维素组分含量，结合分子标记遗传定位。. 研究中首先采集茎秆粉末和籽粒近红外光谱，通过WINISI软件筛选103份茎秆粉末和80份籽粒作为定标样品。用Van Soest法测定定标样品中纤维素组分（NDF，ADF，ADL）含量。由光谱数据和化学测定值，建立各组分NIRS模型。其中籽粒ADL模型的预测标准偏差为0.172，系统偏差为0.076，相关系数为0.986。茎秆和籽粒其它组分NIRS模型1-VR均大于0.861， RSQ均大于0.8。籽粒ADL模型已申报专利“一种油菜籽粒木质素含量近红外分析方法”，在2014年10月已由国家知识产权局受理。. 项目研究利用60K的SNP芯片，构建了黄黑籽亲本后代重组自交系高密度SNP遗传图谱，该图谱包含9164个标记，覆盖油菜基因组1832.9cM。利用该图谱的2795个SNP标记对种皮色泽及木质素、纤维素和半纤维素含量进行了定位，检测到A09染色体末端木质素的主效位点，解释4个环境表型变异31.6-42.8%（PLoS ONE 8(12): e83052）。同时利用上述高密度的遗传图谱，对重组自交系群体分离的性状如脂肪酸组分、硫苷、抗性及产量性状进行遗传定位分析，相关研究发表在国内《中国农业科学》，《作物学报》刊物上。. 利用相同的60K SNP芯片，对520份不同遗传来源的甘蓝型油菜进行基因型分析，利用籽粒木质素NIRS模型测定其在多环境下籽粒木质素含量，对籽粒木质素含量进行关联分析，在A05，A09 及C05 检测到三个显著位点及其可能的候选基因，其中A09的位点与重组自交系群体检测到的位点一致（PLoS ONE 10(12):e0145045）。. 通过本项目的研究，定位了影响油菜籽粒木质素含量的主效位点，并确定其相应的候选基因，为油菜饼粕高效育种提供理论基础和有效的分子标记。