Genetic improvement of grazing tolerance in alfalfa is target of common interest in world. The value of sickle alfalfa were widely affirmed in grazing tolerant alfalfa breeding research. In this study, two populations of grazing tolerance of extreme difference, they have been obtained in our former the project, will be used for parents. F1 populations, that will be obtained with artificial hybridization, will be use as mapping population.RAD small fragment library will be established by RAD-seq, and the bioinformatics analysis on basic data analysis, data statistics of RAD tag, RAD tag clustering of individual and populaions, SNP detections, Individuals genotyping will be conducted. our objectives are development of SNP molecular markers of the complete genome, constructing high density genetic linkage map, and QTL mapping in sickle alfalfa. Uncovering genetic rule of grazing tolerance, Screening SNP molecular markers linkage with grazing tolerance. Laying theoretical foundation for expounding molecular mechanism of grazing tolerance, genetic improvement of grazing tolerance and molecular assisted selection in sickle alfalfa.
苜蓿的耐牧性改良是世界范围内所共同感兴趣的研究目标,在放牧型苜蓿育种研究中,黄花苜蓿的价值普遍得到了肯定。本研究以本课题组前一个国家自然科学基金项目获得的2个耐牧性状极端差异的群体为亲本材料,通过种内单株有性杂交获得F1群体用于建立作图群体。利用RAD-seq技术进行建库测序,构建RAD小片段文库。通过测序数据基本分析,RAD tag产出数据统计,个体RAD tag聚类,群体RAD tag聚类, SNP 检测和子代个体基因分型等生物信息学分析。旨在开发全基因组SNP标记,构建黄花苜蓿高密度遗传连锁图谱,并对重要耐牧性表型性状进行QTL定位。明确耐牧性状的遗传规律,筛选出与耐牧性状连锁的SNP分子标记。为阐明黄花苜蓿耐牧性的分子机理、开展苜蓿耐牧性状遗传改良和分子辅助育种奠定理论基础。
以耐牧性强弱差异极显著的两个黄花苜蓿材料作为亲本,以杂交F1代作为作图群体(79个单株),利用 RAD-seq 技术对81个个体(父母本各1株,F179株)进行建库测序,选取EcoRI限制性内切酶对作图群体基因组进行酶切,构建RAD小片段文库,进行高通量测序。亲本的RAD数据总共筛选出1412614个高质量的多态SNP位点。基于 SNP 检测结果,筛选亲本间多态性 SNP。根据筛选获得的亲本标记类型对子代进行基因分型,采用Joinmap4.1 软件绘制遗传图谱,得到的总图距为1312.238cM, 平均密度为0.844cM, 2个marker之间最大的gap为22.482cM。同时,采用 MapQTL6 软件的 IM 方法将根颈长度、根颈宽度、分枝数、冠直径、株丛基部直径、自然株高和绝对株高7个苜蓿耐牧相关性状进行了QTL定位,这些与 QTL 紧密连锁的分子标记可以在育种过程中辅助选择,有助于加快育种进程和提高育种效率。本研究成果为苜蓿耐牧性机理研究和品种改良奠定坚实的理论基础,将推动苜蓿耐牧性新品种选育进程,提升育种技术,具有较高的学术价值。有助于苜蓿新基因发掘、分子标记辅助选择、数量性状基因的克隆及其表达调控研究。同时,也为进一步从基因组水平上解析黄花苜蓿耐牧性状与环境适应机制等生物学问题提供了重要基础数据。
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数据更新时间:2023-05-31
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