题名: | 大豆油脂合成相关基因筛选与应用 |
作者: | |
学号: | S220902001 |
保密级别: | 内部 |
语种: | chi |
学科代码: | 086001 |
学科: | 工学 - 生物与医药 - 生物技术与工程 |
学生类型: | 硕士 |
学位: | 工学硕士 |
学校: | 东北农业大学 |
院系: | |
专业: | |
导师姓名: | |
导师单位: | |
第二导师姓名: | |
完成日期: | 2025-04-12 |
答辩日期: | 2025-05-27 |
外文题名: | Screening and Application of Soybean Oil Synthesis-Related Genes |
关键词: | |
外文关键词: | Soybean ; Oil content ; QTL mapping ; GWAS ; Candidate gene |
摘要: |
大豆是重要的粮油兼用作物,也是人类食用植物油脂的重要来源。大豆油脂是重要性状,挖掘相关基因,开发分子标记,推动生物育种进程具有重要意义。本研究利用齐黄34×东生16分离群体和341份来自各地的大豆种质材料构建的自然群体进行种子含油量表型鉴定,结合连锁分析和全基因组关联分析,定位与大豆含油量相关的关键数量性状(QTL)位点和单核苷酸多态性(SNP)位点,并综合分析两种方法所得结果,挖掘与含油量相关的基因,并利用标记信息对黑龙江省大豆新品种进行单倍型分析。 主要研究结果如下: (1)利用高油品种齐黄34和东生16杂交衍生的329份重组自交系群体在两年两点下的含油量数据,结合实验室前期利用简化重测序开发得到的6297个SLAF标记构建的遗传图谱进行连锁分析。定位到3个表型贡献率较高的含油量QTL(qOC24-3-1、qOC23-20-1和qOC23-20-2)。其中qOC23-20-2周边还没有已报道过的大豆含油量相关基因位点。统计两年两点的重组自交系群体平均含油量,结合基因型分型数据,对3个含油量QTL间的遗传互作效应展开分析,结果表明qOC23-20-2位点是3个位点中的主效位点,在qOC23-20-2位点范围内筛选到3个候选基因(Glyma.20G237600,Glyma.20G238500和Glyma.20G238800),其中Glyma.20G238500预测具有调控脂质代谢功能,是与油脂合成相关的候选基因。 (2)利用341份材料构成的自然群体两年间的含油量表型数据,结合重测序获得的全基因组范围内1,048,576个SNP标记进行全基因组关联分析,共检测到119个显著性SNP位点,其中第8号染色体关联到多个在两年中与大豆种子含油量有显著相关性的SNP位点。对8号染色体进行候选基因筛选,得到4个候选基因(Glyma.08G110000,Glyma.08G117400,Glyma.08G117600及Glyma.08G123500)。 (3)利用候选基因信息对黑龙江省大豆新品种进行单倍型分析,并开发相关KASP标记,结果表明Glyma.08G117600和Glyma.08G123500对品种含油量的提高效果显著,且对应位点为提高含油量的基因型的品种在黑龙江第一积温带品种中分布较少。因此,Glyma.08G117600及Glyma.08G123500在今后黑龙江省选育高含油量大豆新品种中的运用至关重要。 综上所述,本研究定位到3个高效数量性状位点和119个显著单核苷酸多态性位点,挖掘出7个候选基因,其中Glyma.20G238500,Glyma.08G117600及Glyma.08G123500为大豆高油品种选育应用中的重要候选基因。该研究成果为大豆油脂性状的分子标记辅助选择提供一定的理论依据和技术支持。 |
外摘要要: |
Soybean is an important dual-purpose crop for both food and oil production, serving as a vital source of plant oil for human consumption. Soybean oil content represents a crucial trait, making it significant to mine related genes and develop molecular markers, thereby promoting progress in biological breeding. This study utilized a segregating population derived from the cross Qihuang 34 × Dongsheng 16 and a natural population consisting of 341 soybean accessions collected from various regions for phenotypic evaluation of seed oil content. By integrating linkage analysis and genome-wide association study (GWAS), key quantitative trait loci (QTL) and single nucleotide polymorphism (SNP) loci associated with soybean oil content were mapped. The results from both methods were comprehensively analyzed to mine oil content-related genes. Furthermore, haplotype analysis of new soybean varieties from Heilongjiang Province was conducted using marker information. The main findings are as follows: (1) Linkage analysis was performed using oil content data from 329 recombinant inbred lines (RILs) derived from the cross between the high-oil varieties Qihuang 34 and Dongsheng 16, evaluated over two years and two locations, combined with a genetic map constructed using 6,297 SLAF markers developed via simplified resequencing. Three major-effect QTL for oil content (qOC24-3-1, qOC23-20-1, and qOC23-20-2) were mapped. Notably, no previously reported soybean oil content-related gene loci exist near qOC23-20-2. By analyzing the average oil content of the RIL population across both years and locations combined with genotyping data, the genetic interaction effects among these three QTL were examined. The results indicated that qOC23-20-2 is the major-effect locus among them. Within the qOC23-20-2 region, three candidate genes (Glyma.20G237600, Glyma.20G238500, and Glyma.20G238800) were identified. Among these, Glyma.20G238500 is predicted to regulate lipid metabolism and is a candidate gene associated with oil synthesis. (2) Genome-wide association analysis was conducted using oil content phenotypic data from the natural population of 341 accessions over two years, combined with 1,048,576 genome-wide SNP markers obtained via resequencing. A total of 119 significant SNP loci were detected. Multiple significant SNP loci associated with soybean seed oil content in both years were identified on chromosome 8. Candidate gene screening on chromosome 8 yielded four candidate genes (Glyma.08G110000, Glyma.08G117400, Glyma.08G117600, and Glyma.08G123500). (3) Haplotype analysis using candidate gene information was performed on new soybean varieties from Heilongjiang Province, and relevant KASP markers were developed. The results showed that Glyma.08G117600 and Glyma.08G123500 significantly enhance oil content. Varieties harboring the oil-content-increasing genotypes at these loci are less prevalent among varieties adapted to the first accumulated temperature zone of Heilongjiang. Therefore, Glyma.08G117600 and Glyma.08G123500 are crucial for future breeding efforts to develop new high-oil soybean varieties in Heilongjiang Province. Based on the above findings, this study identified 3 high-efficiency QTLs and 119 significant SNP sites, uncovering 7 candidate genes. Among these, Glyma.20G238500, Glyma.08G117600, and Glyma.08G123500 serve as crucial candidate genes for breeding high-oil soybean varieties. This research provides a theoretical basis and technical support for molecular marker-assisted selection of soybean oil-related traits. |
参考文献: |
[4] 杨树果. 产业链视角下的中国大豆产业经济研究[D]. 北京:中国农业大学,2014. [5] 韩立德. 夏播菜用大豆种质资源品质性状鉴定方法、遗传变异及发育过程的研究[D]. 南京:南京农业大学,2000. [7] 陈学珍,杨建宇,李欣,等. 大豆营养与人体健康[J]. 农业新技术,2004,(4):5-7. [9] 陈蕴智,陈赛艳. 大豆油基聚氨酯预聚体的制备及其性能研究[J]. 包装工程,2009,30(1):65-67+70. [10] 李阳,孙会来,杨淑燕,等. 沉积温度对CrN涂层干摩擦及大豆油润滑下摩擦学性能的影响[J]. 润滑与密封,2024,49(4):103-110. [11] 李殿平,王桂艳. 光谱法与化学法测定大豆籽粒中蛋白质及脂肪含量比较研究[J]. 现代农业科技,2015,(9):295+302. [12] 陈悦. 近红外光谱快速测定大豆油脂含量[J]. 现代畜牧科技,2018,(3):16-17. [14] 余新金,熊倩,甘蓓,等. 有机与非有机大豆的营养成分分析及近红外鉴别[J]. 食品安全质量检测学报,2023,14(7):139-147. [15] 李凯楠,沈广辉,叶文武,等. 基于近红外高光谱成像技术识别紫斑和霉变大豆的方法[J]. 南京农业大学学报,2022,45(4):691-698. [19] 李熙,易靖,熊郭烯,等. 大豆遗传图谱构建及粗脂肪含量QTL定位[J]. 西南大学学报(自然科学版),2024,46(8):12-21. [23] 侯萌,齐照明,韩雪,等. 大豆蛋白质和油分含量QTL定位及互作分析[J]. 中国农业科学,2014,47(13):2680-2689. [24] 刘家伶,张君,韩笑,等. 基于高密度大豆SNP遗传图谱的蛋白质和脂肪含量QTL定位及基因注释[J]. 大豆科学,2021,40(2):149-158. [25] 任丙新. 大豆蛋白质、脂肪及脂肪酸主要组分含量QTL定位[D]. 北京:中国农业科学院,2020. [26] 秦宁. 大豆维生素E与蛋白质、脂肪含量鉴定及优异种质遴选[D]. 保定:河北农业大学,2021. [27] 李曦宇. 利用条件及非条件变量对大豆蛋白质油分含量QTL定位及候选基因预测[D]. 哈尔滨:东北农业大学,2020. [28] 刘硕. 大豆种子蛋白质含量和油分含量重演性QTL的发掘[D]. 南昌:南昌大学,2010. [32] 吴宁宁. 玉米种质粒型及粒重性状的鉴定和全基因组关联分析(GWAS) [D]. 杭州:浙江农林大学,2023. [33] 任生林,吴才文,经艳芬,等.全基因组关联分析在作物中的研究进展[J].分子植物育种,2024,22(11):3594-3602. [34] 李玲月. 玉米穗柄长GWAS分析及其关键候选基因的功能验证[D]. 沈阳:沈阳农业大学,2022. [35] 齐忠莹. 大豆百粒重性状的连锁和关联分析及候选基因的挖掘[D]. 哈尔滨:东北农业大学,2020. [38] 韩晴,孙小淋,卢媛,等. 利用SNP分子标记构建50份糯玉米自交系DNA指纹库[J]. 上海农业学报,2020,36(3):15-19. [39] 吴传磊,胡晓渝,王伟,等. 大豆油分相关功能基因分子标记开发与鉴定及优异等位变异聚合分析[J]. 中国农业科学,2024,57(22):4402-4424. [40] 赵久然,刘忠祥,思荣,等. 玉米黄绿叶突变体表型鉴定及基因初步定位[J]. 植物遗传资源学报,2020,21(2):452-458. [45] 闫莹. 基于全基因组关联分析和转录组挖掘大豆苗期耐高温基因[D]. 开封:河南大学,2024. [46] 李明. 耐盐大豆种质资源筛选及GWAS分析[D]. 长春:吉林农业大学,2024. [47] 刘昌中. 大豆百粒重相关基因GmFULb的鉴定及应用[D]. 泰安:山东农业大学,2024. [48] 李森权. 大豆苗期抗寒性鉴定及关键基因挖掘[D]. 海口:海南大学,2023. [49] 李鑫. 大豆种皮色素含量的全基因组关联分析[D]. 晋中:山西农业大学,2021. [51] 王雨凤,张明,李秀丽,等. MAS技术在大豆种质资源创制中的应用综述[J]. 现代农业科技,2024,(14):163-167. [53] 王军,谢皓,郭二虎,等. DNA分子标记及其在谷子遗传育种中的应用[J]. 北京农学院学报,2005,(1):76-80. [54] 林文磊,吕美琴,李明松,等. RAPD分子标记技术在大豆育种中的应用[J]. 福建农业科技,2018,(9):45-49. [55] 王欣,李长锁. 分子标记辅助选择在大豆育种中的应用[J]. 现代化农业,2017,(12):34-36. [56] 林峰,赵慧艳,史飞飞,等. 大豆种质资源苗期耐盐鉴定及遗传多样性分析[J]. 植物遗传资源学报,2024,25(6):945-956. [57] 张君权. 中国大豆主栽品种重要性状的KASP基因型鉴定[D]. 哈尔滨:东北农业大学,2023. [59] 庄炳昌,顾京,惠东威,等. 对大豆食心虫抗性不同的大豆品种的RFLP的初步分析(简报)[J]. 吉林农业科学,1993,(1):75-76. [60] 陈明周,谢福莉,周俊初. 采用PCR-RFLP技术对费氏中华根瘤菌的遗传多样性研究[J]. 中国农业科学,2001,(5):572-575. [61] 孙向伟,于岸洲,李晓雪. 大豆分子育种现状分析与展望[J]. 江西农业,2020,(12):117. [62] 姚玉波,马春梅,龚振平,等. 不同大豆品种根瘤菌AFLP分析[J]. 三峡大学学报(自然科学版),2021,43(5):107-112. [63] 丁孝羊. 大豆RN型细胞质雄性不育系及保持系cDNA-AFLP分析[D]. 长春:吉林农业大学,2017. [64] 刘德泉,聂波涛,邱红梅,等. 野生大豆×栽培大豆RIL群体高密度遗传图谱构建及SNP偏分离分析[J]. 大豆科学,2023,42(6):641-652. [65] 孙如建. 基于“中豆芯1号”SNP芯片的大豆育种策略研究[D]. 哈尔滨:东北农业大学,2022. [67] 林凡,沈钰森,虞慧芳,等. KASP标记在松散型花椰菜杂交种纯度鉴定中的应用[J]. 中国蔬菜,2025,(1):55-60. [68] 赵勇,刘晓冬,赵洪锟,等. 大豆SNP分型方法的比较[J]. 分子植物育种,2017,15(9):3540-3546. [72] 姜澳华. 大豆种子大小性状QTL定位及百粒重候选基因挖掘[D]. 重庆:西南大学,2024. [75] 王建康. 数量性状基因的完备区间作图方法[J]. 作物学报,2009,35(2):239-245. [82] 唐威. 基于GWAS的大豆皂苷KASP标记的开发与应用[D]. 南京:南京农业大学,2022. [84] 熊雅文,贾倩茹,周苗苗,等. 大豆四种游离氨基酸高含量优异种质鉴定及GWAS分析[J]. 植物遗传资源学报,2024,25(6):957-966. [86] 高祎. 大豆超短叶柄突变体Gmssp的基因克隆与调控机制解析[D]. 长春:中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所),2024. [87] 陆亮,贺建波,苗龙,等. 大豆GmDGK7和GmTPR基因与油脂相关性状的关联分析[J].大豆科学,2015,34(6):938-944. [88] 孙亚男,仕相林,蒋洪蔚,等. 大豆百粒重QTL的上位效应和基因型×环境互作效应[J]. 中国油料作物学报,2012,34(6):598-603. [89] 王博,董莹莹,付雪,等. 大豆高密度遗传图谱的构建及产量相关性状QTL定位[J]. 中国油料作物学报,2022,44(6):1228-1238. [90] 仕相林,孙亚男,王家麟,等. 大豆叶片性状QTL的定位及Meta分析[J]. 作物学报,2012,38(2):256-263. [91] 王琳琳,刘春燕,姜振峰,等. 多环境条件下大豆蛋白质含量稳定性QTL分析[J]. 中国油料作物学报,2014,36(4):443-449. [92] 丁俭,沈舒晗,李淑英,等. 基于不同用途大豆的特征品质指标筛选及优势产区品种确定[J]. 食品科学,2023,44(17):11-19. [96] 刘路平,胡雪洁,祁金,等. 大豆生育期基因E1和E2的启动子克隆及其表达模式分析[J].中国农业科学,2025,58(05):840-850. [97] 曹永强,宋书宏,董丽杰. 大豆蛋白质和油分含量遗传研究进展[J].大豆科学,2012,31(2) :316-319. [98] 杨小红,严建兵,郑艳萍,等. 植物数量性状关联分析研究进展[J]. 作物学报,2007,33(4):523-530. [100] 李杭. 紫花苜蓿产量性状全基因组关联分析及基因鉴定[D]. 兰州:兰州大学,2024. [101] 魏琉琼. 聚类分析在多位点全基因组关联分析群体结构控制中的应用[D]. 武汉:华中农业大学,2022. [102] 刘小磊. 一种交替运用固定效应和随机效应模型优化全基因组关联分析的算法开发[D]. 武汉:华中农业大学,2016. [103] 谭力治,赵毅强. 全基因组关联分析中混合模型的原理、优化与应用[J]. 中国农业科学,2023,56(9):1617-1632. |
中图分类号: | Q81 |
开放日期: | 2028-06-16 |