葡萄高密度遗传图谱构建及果实香气物质含量遗传控制研究

Volatiles play an essential role in high-quality wines and table grapes, and the richness flavor is an important project in grape breeding. Investigation of the genetic mechanisms behind their variation and identification of molecular markers linked with the controlling loci will be beneficial for grapevine breeding. In this project, we aim to look for single nucleotide polymorphism (SNP) with next generation sequencing technology for constructing a high-density genetic map for a Vitis F1 population, then combine with volatiles aromatic compounds content in population in successive four years to search QTL loci of genetic control of volatile aromatic compounds content in grape berry. In addition, linked markers or candidate genes of main QTL were obtained through further analyzing of relationship between these genes function and volatiles aromatic compounds content. The project will elucidate genetic control of volatile aromatic compounds in grape berry, and will be useful for guiding future grape molecular breeding.

香气是影响果实及葡萄酒品质的重要因素，选育具有浓郁香味的品种是葡萄品质育种的重要方向。阐明葡萄果实中香气物质的遗传机制、挖掘控制香气物质含量的关键位点及其连锁基因或分子标记，对指导葡萄分子育种及提高品质育种的效率意义重大。项目拟采用适宜进行葡萄香气物质含量QTL研究的杂交群体为研究对象，以第三代测序技术和简化基因组策略相结合的高通量分子标记开发技术体系，进行葡萄SNP分子标记，构建葡萄高密度遗传连锁图谱，结合对杂交群体及亲本连续4年果实香气物质含量的测定，扫描获得控制果实香气物质含量的QTL位点。通过对主效QTL位点间区间内分子标记加密及相关功能基因分析，获得控制葡萄果实香气物质含量的关键位点连锁的分子标记和候选基因，并对基因功能进行验证。项目旨在阐明葡萄香气物质含量的遗传控制基础，为将来开展葡萄分子育种奠定基础。

玫瑰香香味是葡萄和葡萄酒重要的品质性状，也是葡萄品质育种的重要方向，阐明葡萄果实中香气物质的遗传机制、挖掘控制香气物质含量的关键位点及其连锁基因或分子标记，对指导葡萄分子育种及提高品质育种的效率意义重大。遗传图谱的构建是数量性状定位和研究的基础，随着分子标记技术的飞速发展，葡萄已经公布了40多张遗传连锁图谱，这些图谱由不同的亲本构建，已用于各种数量性状的扫描。项目以‘北丰’（中性香型品种）为母本，‘3-34’（玫瑰香型品种）为父本杂交的150个后代为材料，采用GBS简化基因组测序技术，构建了高密度遗传图谱，对玫瑰香味性状进行QTL定位，结合RNA-seq技术，初步筛选出一些与玫瑰香香味物质合成相关的候选基因，并对候选基因进行了功能验证。.主要研究结果如下：.1. 完成对‘北丰’ב 3-34’杂交后代三年香气的分析（2011-2014），分析杂交后代的分离特点，并且估计广义遗传值。其中‘北丰’测定出28种香气物质，其中C6化合物是主要的呈香物质，‘3-34’测定出36种香气物质，其中单萜是主要的含香物质，其中白柠檬醚，玫瑰醚，橙花醇三种萜类物质在后代的分离比符合孟德尔遗传规律，分别是1：1，1：3，1：1。.2. 分别构建了父本和母本的遗传图谱，其中，父本‘3-34’分子遗传图谱形成19个连锁群，包含了1921个SNP标记，总图距为1696.8cM，图谱覆盖率84.3%，平均图距为1cM；母本‘北丰’形成19个连锁群，包含了2769个SNP标记，总图距为1810.2cM，图谱覆盖率78.3%，平均图距为0.65cM。.3.对17种单萜类物质进行QTL扫描，定位了73个QTL位点，发现大部分QTL位点可控制多种单萜物质，综合QTL和RNA-Seq分析的结果，确定了32个候选基因可能参与单萜代谢。.4.通过对转录因子bZip61过量表达，可以使石竹烯，香叶醇和橙花醇含量升高，说明转录因子bZip61可能调控单萜合成。