甘藍型油菜籽粒和莖稈纖維素組分定位研究

《甘藍型油菜籽粒和莖稈纖維素組分定位研究》是依託西南大學，由劉列釗擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：甘藍型油菜籽粒和莖稈纖維素組分定位研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：劉列釗
• 依託單位：西南大學

項目摘要

甘藍型油菜纖維素組分（NDF、ADF及ADL）含量在莖稈中與植株的倒伏及抗病密切相關，而籽粒中的纖維素組分含量高低直接影響餅粕的飼用價值。本研究首先建立測定籽粒和莖稈纖維素組分含量的NIRS分析模型，利用該模型考察兩個重組自交系在兩個環境中莖稈纖維素組分含量，結合已經構建的遺傳連鎖圖譜，對兩個群體的控制莖稈纖維素組分含量的遺傳位點進行QTL定位。目前，在本實驗室已經完成對籽粒纖維素組分含量遺傳位點初步定位，並且利用重組自交系RIL138構建的BC1F2群體將木質素（ADL）主效位點定位在距最近標記（A09連鎖群）1.2cM遺傳距離。該項目第二個研究內容計畫將BC1F2群體擴大到5000個單株，利用SSR標記和實驗室開發的SNP標記對高木質素含量單株進行分析，將木質素主效位點距最近標記遺傳距離縮小到0.1cM，從而可推測可能的功能基因及標記輔助育種。

結題摘要

油菜作為世界的四大油料作物之一，不僅為人類提供大量優質植物油，同時其餅粕中含有豐富的蛋白質。為進一步提高雙低油菜餅粕飼用價值，有效途徑是降低餅粕木質素含量。項目首先是建立測定油菜籽粒和莖稈纖維素組分含量的NIRS模型。利用NIRS模型測定籽粒和莖稈纖維素組分含量，結合分子標記遺傳定位。研究中首先採集莖稈粉末和籽粒近紅外光譜，通過WINISI軟體篩選103份莖稈粉末和80份籽粒作為定標樣品。用Van Soest法測定定標樣品中纖維素組分（NDF，ADF，ADL）含量。由光譜數據和化學測定值，建立各組分NIRS模型。其中籽粒ADL模型的預測標準偏差為0.172，系統偏差為0.076，相關係數為0.986。莖稈和籽粒其它組分NIRS模型1-VR均大於0.861， RSQ均大於0.8。籽粒ADL模型已申報專利“一種油菜籽粒木質素含量近紅外分析方法”，在2014年10月已由國家知識產權局受理。項目研究利用60K的SNP晶片，構建了黃黑籽親本後代重組自交系高密度SNP遺傳圖譜，該圖譜包含9164個標記，覆蓋油菜基因組1832.9cM。利用該圖譜的2795個SNP標記對種皮色澤及木質素、纖維素和半纖維素含量進行了定位，檢測到A09染色體末端木質素的主效位點，解釋4個環境表型變異31.6-42.8%（PLoS ONE 8(12): e83052）。同時利用上述高密度的遺傳圖譜，對重組自交系群體分離的性狀如脂肪酸組分、硫苷、抗性及產量性狀進行遺傳定位分析，相關研究發表在國內《中國農業科學》，《作物學報》刊物上。利用相同的60K SNP晶片，對520份不同遺傳來源的甘藍型油菜進行基因型分析，利用籽粒木質素NIRS模型測定其在多環境下籽粒木質素含量，對籽粒木質素含量進行關聯分析，在A05，A09 及C05 檢測到三個顯著位點及其可能的候選基因，其中A09的位點與重組自交系群體檢測到的位點一致（PLoS ONE 10(12):e0145045）。通過本項目的研究，定位了影響油菜籽粒木質素含量的主效位點，並確定其相應的候選基因，為油菜餅粕高效育種提供理論基礎和有效的分子標記。