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        基于BSA-seq結(jié)合連鎖分析發(fā)掘大豆莢粒性狀QTLs及候選基因

        2023-08-26 13:03:50孫亞倩陳士亮褚佳豪李喜煥張彩英
        關(guān)鍵詞:豆莢染色體遺傳

        孫亞倩, 陳士亮, 褚佳豪, 李喜煥*, 張彩英*

        (1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué),華北作物改良與調(diào)控國家重點實驗室,華北作物種質(zhì)資源研究與利用教育部重點實驗室,河北 保定 071001;2.承德市農(nóng)林科學(xué)院,河北 承德 067000)

        大豆是重要糧油作物,提供了全球50%以上的食用油和25%以上的植物蛋白[1]。然而,大豆單產(chǎn)水平和單位面積經(jīng)濟效益較其他農(nóng)作物而言相對較低,亟需進一步提高以滿足日益增長的需求。豆莢和籽粒是菜用和粒用大豆重要的產(chǎn)量相關(guān)性狀,直接影響單位面積產(chǎn)量和經(jīng)濟效益[2]。莢粒性狀還是菜用和粒用大豆最重要的外觀品質(zhì)性狀,對其商品價值具有重要影響。因此,研究莢粒性狀對提高大豆產(chǎn)量、品質(zhì)、商品價值和經(jīng)濟效益等具有重要意義。

        大豆莢粒性狀包括莢長、莢寬、莢重、粒長、粒寬和粒重等,這些性狀屬于數(shù)量性狀,且已獲得少數(shù)控制其遺傳位點及候選基因。Niu等[3]獲得59個粒長、粒寬和粒厚等性狀QTLs,位于20條染色體;Xie 等[4]通過精細定位6 號染色體籽粒大小QTLs獲得8個候選基因;Dargahi等[5]獲得16個粒長、粒寬和粒厚QTLs,位于9 條染色體,表型貢獻率7.4%~18.4%;Yang 等[6]檢測到60 個籽粒性狀QTLs,位于除5 和19 號以外的18 條染色體;Teng等[7]研究發(fā)現(xiàn),5 個粒長QTLs 位于7、12、13 和17號染色體,3 個粒厚QTLs 位于9、12 和13 號染色體,5 個粒寬QTLs 位于12、13 和17 號染色體;Cui等[8]獲得30 個籽粒性狀QTLs,位于12 條染色體,包括1 個多環(huán)境下的一因多效QTL;Hina 等[9]認為,6、10、13和20號染色體存在籽粒性狀QTLs 熱點區(qū);Kumawat 等[10]獲得53 個籽粒大小QTLs,位于除3、14和18號以外的17條染色體。

        目前,隨著測序技術(shù)的發(fā)展,混合群體分離測序(bulked segregant analysis sequencing,BSA-Seq)因無需構(gòu)建分子遺傳連鎖圖譜,在重要性狀遺傳位點發(fā)掘中越來越受到重視[11?12]。張之昊等[13]采用BSA-seq 技術(shù)挖掘大豆的多小葉基因,經(jīng)SNPindex 算法獲得11號染色體的3個關(guān)聯(lián)區(qū)域,總長度3.42 Mb,包含701 個基因;曾維英等[14]采用BSA-seq 技術(shù)挖掘大豆抗豆卷葉螟基因,經(jīng)SNPindex 算法獲得329 個基因,位于7、16 和18 號染色體;刁衛(wèi)楠等[15]通過BSA-seq 技術(shù)將控制西瓜黃色果肉的主效QTLs 定位于6 號染色體,并結(jié)合基因注釋和表達分析獲得5 個候選基因;Zhao等[16]利用BSA-seq 方法發(fā)掘到水稻3 號染色體控制粒長的基因熱點區(qū),并通過基因編輯技術(shù)證實了粒長基因;Zhang 等[17]利用BSA-seq 方法獲得3 個水稻株高QTLs、2 個穗長QTLs 和4 個抽穗期QTLs。

        綜上,盡管目前已有關(guān)于大豆莢粒性狀遺傳位點發(fā)掘與相關(guān)基因研究,但多基于二代分子標記連鎖定位方法獲得,因圖譜密度和飽和度較低,所得連鎖標記及基因數(shù)目少,且很難在育種實踐中應(yīng)用。鑒于此,本研究基于大豆重組自交系群體(recombinant inbred line, RIL)在多種環(huán)境條件下的莢粒性狀(莢長、莢寬、莢重、粒長、粒寬和粒重),篩選極端家系并構(gòu)建2個混池,通過BSA-seq技術(shù)發(fā)掘控制莢粒性狀的遺傳位點,結(jié)合前期通過連鎖定位方法獲得的該群體QTLs[18],進一步發(fā)掘在多環(huán)境條件下、2種方法同時能檢測到的一因多效遺傳位點;同時結(jié)合RIL群體親本莢粒不同發(fā)育時期轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)篩選候選基因,為開展大豆莢粒性狀分子遺傳改良和遺傳基礎(chǔ)解析提供支撐。

        1 材料與方法

        1.1 試驗材料

        供試大豆重組自交系群體(C813×KN7,F(xiàn)6:8,193個家系)[18]由河北農(nóng)業(yè)大學(xué)大豆遺傳育種課題組提供,其親本C813為大莢大粒菜用大豆優(yōu)異種質(zhì)(鮮莢長 5.0 cm、鮮莢寬1.3 cm、鮮莢重2.2 g、鮮粒長1.4 cm、鮮粒寬0.8 cm、鮮粒重0.6 g),KN7 為小莢小粒育成品種(鮮莢長4.2 cm、鮮莢寬1.1 cm、鮮莢重1.4 g、鮮粒長1.2 cm、鮮粒寬0.8 cm、鮮粒重0.4 g)。

        1.2 試驗方法

        1.2.1大豆重組自交系群體種植 供試大豆重組自交系群體分別于2020、2021 年種植在4 種環(huán)境條件下,即2021 年保定(E1)、2020 年保定(E2)、2020 年石家莊鹿泉(E3)、2020 年廊坊文安(E4),田間試驗采用完全隨機區(qū)組設(shè)計,行長3 m,行距0.5 m,株距10 cm,3次重復(fù),田間種植和管理參考Chen等[18]方法。

        1.2.2大豆重組自交系群體莢粒性狀鑒定 待大豆重組自交系群體生長至R6~R7 期,取植株中部生長一致的標準二粒莢10 個,測定其莢長(pod length, PL)、莢寬(pod width, PW)和莢重(pod weight, PWT),重復(fù)3 次[18];隨后剝?nèi)デv皮,將所有籽粒置于SC-G種子自動分析系統(tǒng)(杭州萬深檢測科技有限公司)樣品板上,分析粒長(seed length,SL)、粒寬(seed width, SW)和粒重(seed weight,SWT)[2,18-20]。

        1.2.3重組自交系群體莢粒性狀極端家系篩選根據(jù)供試大豆重組自交系群體各家系在不同環(huán)境條件下莢粒性狀的綜合表現(xiàn),分別選擇莢長>4.5 cm且莢寬>1.2 cm的20個大莢大粒極端家系和莢長<4.5 cm 且莢寬<1.2 cm 的20個小莢小粒極端家系,用于BSA-seq發(fā)掘控制大豆莢粒性狀QTLs。

        1.2.4大豆莢粒性狀混池BSA-seq 分別提取上述入選的家系以及RIL群體親本(C813和KN7)基因組DNA,并將其按照性狀分類,等量混合成2個混池——大莢大粒池(large pool,LP)和小莢小粒池(small pool,SP),分別含有20 個家系。將LP、SP、C813 和KN7 的DNA 送廣州基迪奧生物科技有限公司完成BSA-seq 分析,測序深度為30×,參考基因組為Williams82 v2.0,測序質(zhì)量通過Q20(高通量測序中,錯誤率低于1%的堿基百分比)和Q30(高通量測序中,錯誤率低于0.1%的堿基百分比)等進行評估。

        另外,為保證結(jié)果可靠性,按照以下標準篩選SNP 和Indel 標記:①入選標記在親本間存在差異,且符合RIL 群體分離方式;②RIL 群體親本測序深度大于閾值;③標記在2 個混池中均不缺失;④每個混池測序深度需大于10×且小于500×;⑤至少1 個混池的SNP 指數(shù)(SNP index,SNPI)在0.3~0.7之間。

        1.2.5發(fā)掘莢粒性狀遺傳位點的算法 本研究采用3 種算法進行莢粒性狀遺傳位點發(fā)掘,包括SNP index 算法、歐氏距離(Euclidean distance,ED)算法和G-statistic 算法[13,21];置信水平分別設(shè)為0.95和0.99,3種算法的計算公式如下。

        ①SNP index算法。

        式中,SNPI為SNP 指數(shù),ρ 為位點在混池中的深度。

        ②ED算法。

        式中,mut與wt為隱性和顯性混池,A、C、G、T為各等位標記位點的覆蓋深度。

        ③G-statistic算法。

        式中,O為等位深度的觀測值,E為等位深度的期望值,ln為自然對數(shù),i為等位基因數(shù)目。

        1.2.6BSA-seq 一致性區(qū)間候選基因篩選 首先,比較供試大豆RIL群體BSA-seq不同算法關(guān)聯(lián)結(jié)果,篩選一致性關(guān)聯(lián)區(qū)間;然后,在一致性區(qū)間內(nèi)尋找候選基因,并結(jié)合基因注釋、基因DNA 水平SNP 等位變異以及RNA 水平表達分析,篩選大豆莢粒性狀相關(guān)基因。候選基因查找及其基因注釋參考大豆測序基因組Williams82(Glyma2.0)(https://www.soybase.org/),基因的RNA 水平表達分析采用供試RIL群體親本C813和KN7的豆莢5個不同發(fā)育時期(Pod-T1~Pod-T5)和籽粒3 個不同發(fā)育時期(Seed-T1~Seed-T3)的基因表達轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)[2]。

        1.2.7表型數(shù)據(jù)分析 利用Microsoft Excel 2017

        統(tǒng)計軟件的成組數(shù)據(jù)t檢驗方法,對供試RIL群體極端家系在單一環(huán)境條件下以及多種環(huán)境條件下的6 個莢粒相關(guān)性狀(莢長、莢寬、莢重、粒長、粒寬和粒重)進行顯著性檢驗。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 大豆重組自交系群體BSA-seq 極端家系的遴選

        通過分析供試大豆重組自交系群體2 年4 種環(huán)境條件下的莢長、莢寬、莢重、粒長、粒寬和粒重,篩選出40 份極端家系構(gòu)成2 個混池——LP 和SP。分析2 個混池不同環(huán)境條件下的莢粒性狀(表1)發(fā)現(xiàn),2 個混池在單一環(huán)境條件下的莢長、莢寬、莢重、粒長、粒寬和粒重均存在極顯著差異,并且在多環(huán)境條件下的莢粒性狀亦存在顯著或極顯著差異,為進一步利用BSA-seq 方法發(fā)掘控制其遺傳位點奠定了重要基礎(chǔ)。

        表1 大豆RIL群體BSA-seq極端家系不同環(huán)境莢粒性狀遺傳差異Table 1 Genetic variation of extreme RIL lines on pod and seed traits for BSA-seq under different environments

        2.2 BSA-seq測序質(zhì)量及SNP與Indel分析

        通過分析2 個混池及其親本材料的BSA-seq測序質(zhì)量(表2)發(fā)現(xiàn),過濾后的有效數(shù)據(jù)量為30 Gb,Q20 在97.2%以上,Q30 在92.5%以上,G和C 堿基含量為36.32%~36.58%,過濾后的總讀段為2 Gb;與參考基因組的平均比對效率在98%以上,且基因組覆蓋度深,4 個樣品的10×基因組覆蓋率均在94%以上,20×基因組平均覆蓋率則在80%以上,說明4 個樣品的BSA-seq 測序數(shù)據(jù)充足且質(zhì)量高,可進行后續(xù)BSA-seq 關(guān)聯(lián)位點分析。

        表2 兩個混池及其親本BSA-seq測序質(zhì)量分析Table 2 Quality analysis of BSA-seq of two pools and soybean RIL parents

        進一步分析BSA-seq 測序SNP(表3)與Indel(表4),共獲得162萬~241萬個SNP,其中位于外顯子區(qū)的有6.2 萬~9.1 萬個,基因上游的有9.6 萬~14.4萬個,引起非同義突變的有3.5萬~5.1萬個,引起提前終止的有726~1 089個,引起終止密碼子丟失的有144~223個;同時獲得30萬~43萬個Indel,其中位于外顯子區(qū)的有3 823~5 338個,基因上游的有3.0 萬~4.4 萬個,引起移碼缺失的有1 128~1 534個,移碼插入的有987~1 314個,引起提前終止的有69~95 個,引起終止密碼子丟失的有10~18個。

        表3 兩個混池及其親本BSA-seq測序SNP數(shù)量與質(zhì)量分析Table 3 SNP number and quality analysis of BSA-seq of two pools and soybean RIL parents

        表4 兩個混池及其親本BSA-seq測序Indel數(shù)量與質(zhì)量分析Table 4 Indel number and quality analysis of BSA-seq of two pools and RIL parents

        2.3 大豆莢粒性狀BSA-seq遺傳位點發(fā)掘

        通過分析篩選后的SNP 和Indel標記發(fā)現(xiàn),符合入選標準的總標記數(shù)量為763 727個,其中包括SNP 標記658 186 個、Indel 標記105 541 個,并以17、9和3號染色體入選標記數(shù)量最多。在此基礎(chǔ)上,利用上述SNP 和Indel 標記分別通過SNPindex、ED 和G-statistic 算法發(fā)掘莢粒性狀關(guān)聯(lián)位點。

        2.3.1SNP-index 算法發(fā)掘遺傳位點分析 采用SNP-index 算法分析與莢粒性狀關(guān)聯(lián)位點,結(jié)果(圖1A)表明,在置信度為0.95 時,獲得27 個關(guān)聯(lián)區(qū)域,位于15 條染色體(除5、8、10、11 和18 號外),其中7 號染色體包括7 個區(qū)域,16 和20 號染色體各包括3 個區(qū)域。同時發(fā)現(xiàn),在置信度為0.99 時,獲得5 個關(guān)聯(lián)區(qū)域,分別位于5 條染色體(1、4、7、12和19號)。

        圖1 大豆莢粒性狀不同算法關(guān)聯(lián)區(qū)域Fig. 1 Associated regions of soybean pod and seed traits via different methods

        2.3.2ED算法發(fā)掘遺傳位點分析 采用ED方法分析與莢粒性狀關(guān)聯(lián)的位點,結(jié)果(圖1B)表明,在置信度0.95 時,獲得41 個關(guān)聯(lián)區(qū)域,分別位于17 條染色體(除5、8 和11 號外),其中7 和20 號染色體各包括5 個區(qū)域,6、10、13、14、16 和20 號染色體均包括3個區(qū)域;在置信度0.99時,獲得15個關(guān)聯(lián)區(qū)域,分別位于9 條染色體(1、3、4、7、12、13、15、19 和20 號),其中7 和20 號染色體包括6 個區(qū)域,4號染色體包括2個區(qū)域。

        2.3.3G-statistic 算法發(fā)掘遺傳位點分析 采用G-statistic 方法分析與莢粒性狀關(guān)聯(lián)的位點,結(jié)果(圖1C)表明,在置信度0.95 時,獲得51 個關(guān)聯(lián)區(qū)域,位于18條染色體(除5和18號外),其中7號染色體包括10 個區(qū)域,20 號染色體包括8 個區(qū)域;在置信度0.99時,獲得16個關(guān)聯(lián)區(qū)域,分別位于9條染色體(1、3、6、7、12、15、17、19 和20 號),其中7 號染色體包括6 個區(qū)域,3 和20 號染色體包括2個區(qū)域。

        2.3.43 種算法共關(guān)聯(lián)遺傳位點分析 綜合分析上述3 種算法獲得的關(guān)聯(lián)區(qū)域(表5),在置信度0.95 時,獲得27 個一致性關(guān)聯(lián)區(qū)域,位于15 條染色體(除5、8、10、11和18號外);在置信度0.99時,獲得4 個一致性關(guān)聯(lián)區(qū)域,分別位于4 條染色體(1、7、12 和19 號),其中15 個基因位于1 號染色體,57 個基因位于7 號染色體,82 個基因位于12號染色體,182個基因位于19號染色體。

        表5 大豆莢粒性狀不同算法一致性關(guān)聯(lián)位點Table 5 Genetic loci of soybean pod and seed traits via different methods

        2.4 BSA-seq與連鎖定位一致性遺傳位點發(fā)掘

        綜合分析本研究采用BSA-seq 方法獲得的遺傳位點以及課題組前期采用連鎖定位方法(SoySNP6K 分析)獲得的遺傳位點[18]發(fā)現(xiàn),在7 號染色體的10.45~11.59 Mb 和12.96~13.54 Mb 區(qū)段,19 號染色體的47.63~48.50 Mb 和49.61~49.91 Mb 區(qū)段以及20 號染色體的35.83~36.24 Mb 區(qū)段存在一致性。并且發(fā)現(xiàn),20 號染色體SNP 標記ss715637629(物理位置為35 836 361),19 號染色體SNP 標記ss715635705(物理位置為47 636 564)、ss715635755(物理位置為48 040 350)、ss715635827( 物理位置為 48 375 196)、ss715635844( 物理位置為 48 501 612)、ss715635790( 物理位置為 48 196 242)、ss715635952(物理位置為49 618 939)和ss715635964(物理位置為49 699 850)在連鎖定位和BSA-seq分析中同時被檢測到,一方面證實了本研究結(jié)果的可靠性,另一方面為菜用和粒用大豆莢粒性狀分子遺傳改良提供了新的信息。

        2.5 大豆莢粒性狀候選基因篩選

        為進一步篩選大豆莢粒性狀候選基因,本研究在上述3 種算法0.99 置信水平共定位的染色體區(qū)段尋找到336 個莢粒性狀候選基因的SNP 等位變異(表6),有40 個基因在DNA 水平存在外顯子非同義突變,暗示其可能與大豆莢粒性狀有關(guān)。

        表6 BSA-seq一致性區(qū)間存在外顯子非同義突變的候選基因Table 6 Candidate genes in the consistent regions with non-synonymous mutations in gene exons

        在此基礎(chǔ)上,利用供試RIL 群體親本C813 和KN7的豆莢和籽粒不同發(fā)育時期轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析上述40 個基因,結(jié)果(圖2、圖3)發(fā)現(xiàn),有15 個基因在豆莢和籽粒中表達量較高,其中包括Glyma.07G108700、Glyma.19G220000、Glyma.19G222200、Glyma.19G222300和Glyma.19G222400等;候選基因Glyma. 19G222200、Glyma. 19G222300和Glyma.19G224400隨豆莢發(fā)育進程表達量呈現(xiàn)增加趨勢。由此可見,上述15個候選基因在DNA水平存在外顯子非同義突變,而且RNA 水平在豆莢中表達量較高,故認為其與大豆莢粒性狀形成具有密切關(guān)系,尤其是隨著豆莢發(fā)育進程表達量呈現(xiàn)增加趨勢的候選基因Glyma.19G222200、Glyma.19G222300和Glyma.19G224400,可用于基因克隆以進一步證實其在大豆莢粒發(fā)育過程中的生物學(xué)功能。

        圖2 大豆莢粒性狀候選基因在C813中的表達分析Fig. 2 Expressions of candidate genes related to soybean pod and seed traits in C813

        圖3 大豆莢粒性狀候選基因在KN7中的表達分析Fig. 3 Expressions of candidate genes for soybean pod and seed traits in KN7

        3 討論

        3.1 大豆莢粒性狀一致性遺傳位點的發(fā)掘與利用

        BSA策略可用于存在遺傳差異的多種群體,且可與傳統(tǒng)定位或關(guān)聯(lián)方法結(jié)合使用[21]。郭微[22]利用BSA-seq結(jié)合連鎖定位方法將水稻耐鹽堿QTLs縮小至2 號染色體的2 個區(qū)段;李君[23]利用BSAseq結(jié)合連鎖定位方法尋找玉米圓斑病遺傳位點;Vogel等[24]結(jié)合BSA-seq與連鎖定位方法獲得南瓜疫霉根腐病和冠腐病QTLs。本研究利用BSA-seq對大豆RIL 群體極端家系構(gòu)建的2 個混池進行分析,經(jīng)綜合3 種算法關(guān)聯(lián)分析,在0.95 置信水平將控制莢粒性狀遺傳位點定位在15 條染色體;同時,本課題組前期曾利用該RIL 群體,通過連鎖定位方法將控制莢粒性狀遺傳位點定位在7 條染色體,表型貢獻率5.28%~17.30%[18]。進一步比較BSA-seq 結(jié)果與連鎖定位結(jié)果發(fā)現(xiàn),二者在7、19和20 號染色體存在共定位區(qū)間,且19 和20 號染色體的多個SNP 標記被2 種策略同時檢測到,充分證實了本研究結(jié)果可靠性和真實性。

        關(guān)于20 號染色體控制大豆莢粒性狀遺傳位點,Hina 等[9]曾在該染色體的36.18~38.30 Mb 和35.92~38.14 Mb 區(qū)段檢測到控制粒長與長寬比QTLs;Zhao 等[25]曾在該染色體35.23 Mb 附近檢測到控制粒長QTLs;本課題組前期曾在該染色體35.84~36.23 Mb 區(qū)段檢測到多環(huán)境、多性狀共定位一因多效QTL(ss715637668~ss715637629),可同時控制大豆莢重、粒重、粒長和籽粒面積,解釋8.92%~17.30%表型變異,而且在相應(yīng)性狀BLUP值的連鎖定位中同時也被檢測到,解釋12.07%~16.81%表型變異[18]。本研究通過BSA-seq 技術(shù),將控制大豆莢粒性狀遺傳位點定位到20 號染色體的34.99~38.10 Mb 區(qū)段,與上述連鎖定位存在一致性區(qū)間。并且,為進一步利用上述一致性SNP標記,本課題組將該標記轉(zhuǎn)換為PCR標記,經(jīng)擴增供試RIL 群體親本C813 和KN7,結(jié)果發(fā)現(xiàn),能夠按照預(yù)先設(shè)計擴增出目的條帶(C813 可擴增500 bp 左右目的條帶,而KN7 中沒有該目的條帶),繼續(xù)擴增RIL 群體2 個混池(LP 和SP)的40個家系,發(fā)現(xiàn)LP 混池中有15 個家系可擴增出目的條帶,而SP 混池中僅有4 個家系可擴增出目的條帶,進一步擴增RIL群體其他家系將其劃分為2種基因型,且與預(yù)期結(jié)果基本一致,既證實了本研究結(jié)果的真實性,也為大豆莢粒性狀分子遺傳改良提供了技術(shù)支撐。

        3.2 控制大豆莢粒性狀候選基因分析

        關(guān)于大豆莢粒性狀候選基因,目前研究報道較少。Wang 等[1]獲得了可同時影響籽粒大小、脂肪和蛋白質(zhì)含量的功能基因GmSWEET10a和GmSWEET10b,超表達2 個基因均可顯著增加百粒重和脂肪含量;而沉默基因后則可顯著降低百粒重和脂肪含量。最近,王明曉等[26]將控制豆科植物種子大小的基因劃分為3 類,即轉(zhuǎn)錄因子類(如WRKY、AP2/ERF 和TIFY 家族等)、植物激素類(生長素、油菜素內(nèi)酯、赤霉素和細胞分裂素等)和其他因子類(細胞色素P450 家族、泛素介導(dǎo)的蛋白水解、細胞壁轉(zhuǎn)化酶抑制因子、肌醇單磷酸酶、ABC 轉(zhuǎn)運蛋白等),但同時也指出,豆科植物種子大小非常復(fù)雜,目前有關(guān)其控制基因及其調(diào)控網(wǎng)絡(luò)仍很欠缺。鑒于此,本研究在前述多年、多點鑒定RIL 群體6 個莢粒性狀,并分別通過BSAseq 和連鎖定位方法發(fā)掘遺傳位點的基礎(chǔ)上,進一步尋找控制莢粒性狀候選基因,結(jié)果發(fā)現(xiàn),在一致性關(guān)聯(lián)區(qū)間內(nèi)有336 個基因,并有40 個基因的外顯子存在非同義突變,其中包括轉(zhuǎn)錄因子基因Glyma. 19G221700、Glyma. 19G222200、Glyma.19G224700和Glyma.19G236900以及其他因子類基因Glyma.19G219500、Glyma.19G224400和Glyma.19G226000等。

        在上述候選基因中,Glyma.19G222200編碼蛋白屬于MYB 轉(zhuǎn)錄因子,該基因在供試大豆RIL群體親本和混池間存在2 個非同義突變,且基因表達量隨大豆莢粒發(fā)育而呈現(xiàn)上升趨勢。擬南芥MYB 轉(zhuǎn)錄因子基因KUODA1參與植物葉片細胞的擴張,該基因突變后,可使轉(zhuǎn)基因植株的葉片顯著變小,而恢復(fù)植株的葉片與野生型基本相同,且基因超表達植株的葉片面積顯著增大[27];擬南芥MYB 轉(zhuǎn)錄因子基因DRMY1參與植物細胞的擴張過程,該基因突變可引起一系列參與植物細胞壁生物合成與重塑的基因表達量發(fā)生改變,并使轉(zhuǎn)基因植株的角果顯著變短[28]。因此,本研究推測MYB 轉(zhuǎn)錄因子基因Glyma.19G222200可能通過影響其下游一系列與大豆莢粒生長發(fā)育相關(guān)基因的表達來控制莢粒發(fā)育,因而具有重要研究價值。

        另外,植物體內(nèi)的硝酸鹽轉(zhuǎn)運蛋白不僅具有運輸亞硝酸鹽的重要功能,而且可運輸生長素、赤霉素、脫落酸和茉莉酸等多種物質(zhì),因而對植物正常生長發(fā)育至關(guān)重要。魏一鳴[29]通過研究玉米EMS 突變體發(fā)現(xiàn),硝酸鹽轉(zhuǎn)運蛋白基因ZmNPF7.9發(fā)生單堿基的非同義突變(G/A 突變),可導(dǎo)致玉米籽粒變小,頂部凹陷且粒重下降;進一步分析發(fā)現(xiàn),該突變體植株參與糖酵解、碳代謝及氨基酸合成的關(guān)鍵基因表達量降低,推測其通過影響籽粒中的營養(yǎng)物質(zhì)運輸和代謝進而導(dǎo)致玉米籽粒變小、粒重下降。在本研究中,候選基因Glyma.19G224400編碼蛋白屬于硝酸鹽轉(zhuǎn)運蛋白家族,該基因在供試大豆RIL 群體的2 個親本間以及混池間存在3 個非同義突變,且基因表達量隨大豆莢粒發(fā)育進程呈現(xiàn)上升趨勢,因而推測其可能通過參與大豆莢粒中營養(yǎng)物質(zhì)以及激素類物質(zhì)運輸進而影響莢粒發(fā)育。綜上,本研究認為,上述候選基因在DNA 水平存在外顯子SNP 非同義突變,而且隨大豆莢粒生長發(fā)育呈現(xiàn)上調(diào)表達,說明其與莢粒生長發(fā)育密切相關(guān),為進一步研究基因生物學(xué)功能奠定了重要基礎(chǔ)。

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