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华南野生蓖麻遗传多样性分析与核心种质构建

作　者: 张丹
导　师: 殷学贵
学　校: 广东海洋大学
专　业: 作物遗传育种
关键词: 华南野生蓖麻 SRAP SSR 种质资源 遗传多样性 核心种质
分类号: S565.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


本文以258份华南野生蓖麻材料为基础,开展了基于表型标准化数据、SRAP分子标记数据和SSR分子标记数据的遗传多样性研究,初步构建了华南野生蓖麻核心种质。主要结果如下:一、利用13个性状的标准化数据、29对SRAP引物数据和30对SSR引物数据分别对194份、258份、258份华南野生蓖麻材料进行了遗传多样性分析。1、三种聚类结果的平均遗传距离分别为为7.144、9.249和6.519,平均Shannon指数分别为7.486、0.428和0.287,表明SRAP数据能更有效地反应群体的遗传多样性,基因型值数据能更全面地反映群体的变异度。2、SRAP标记检测到的平均等位基因数与SSR标记几乎相等(分别为1.996和2),但平均有效基因基因数高于SSR标记(分别为1.367和1.182),表明SRAP标记检测到的等位基因在群体中分布更均匀。SRAP标记的平均Nei’s基因多样性值(0.263)和平均Shannon指数(0.428)高于SSR(0.287和0.153),SRAP标记比SSR标记更能反映出群体的遗传分化度和遗传变异度。3、三种聚类结果均表明,材料的亲缘关系与地理远近没有直接关系,但小范围内,材料亲缘关系往往较近。同一地区的材料在小组中成组趋势明显。4、广东的材料遗传多样性最丰富,广西次之,海南最低。二、采用混合线性模型,用最小范数二阶无偏估算法(Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimation,MINQUE)估计各项随机效应方差,用调整无偏预测法(Adjusted Unbiased Prediction,AUP)估算数量性状的基因型值,用UPGMA法聚类后,分别以5%、10%、15%、20%、25%、30%的抽样比例,以最小距离逐步取样法(LDSS)抽样,构建了6个初级核心子集,经代表性评价后从中确定初选核心种质;在此基础上,以6种压缩方式(基因型值、SRAP、SSR、基因型值+SRAP、基因型值+SSR、基因型值+SRAP+SSR)和3种取样策略(最小距离逐步聚类随机取样(LDSRS)、最小距离逐步聚类优先取样(LDSPS)和最小距离逐步聚类偏离度取样(LDSDS))构建备选核心子集,根据对备选核心子集的代表性评价结果建立备选核心种质和核心种质。1、抽样比例为25%的初级核心子集代表性最好,宜作为初选核心种质。2、初选核心种质的平均Shannon(I)指数达到原群体的72.96%,平均Simpson(H)指数达原群体的98.49%,F值和t值均不显著,数量性状的方差、均值和极差的相关系数均高于0.98,数量性状变异系数的相关系数为0.5496,均值差异百分率为0.00,方差差异百分率为100%,极差符合率为94.39%,变异系数变化率为120.59%,对原始群体有较好的代表性。3、对六种压缩方式和三种取样策略的比较分析结果显示,以“基因型值+SRAP+SSR”结合最小距离逐步聚类优先取样法构建核心种质效果最佳。4、根据评价参数及遗传多样性分析结果,初步确定194份华南野生蓖麻的核心种质由以下12份材料组成:HN-HK10、HN-LV55、HN-LV58、GX21、GX29、GX73、DHD66、ZJ95、LZ23、LZ36、YJ2、HY1,占原群体的6.19%。5、核心种质的平均Shannon(I)指数为0.648,平均Shannon(I)指数为2.013,F值和t值均不显著,数量性状的方差、均值和极差的相关系数均高于0.99,数量性状变异系数的相关系数为0.8946,均值差异百分率为0.00,方差差异百分率为100%,极差符合率为91.37%,变异系数变化率为120.51%。

全文目录


摘要  5-7
Abstract  7-13
1 前言  13-30
  1.1 蓖麻研究进展  13-15
    1.1.1 蓖麻的生物学特性  13-14
    1.1.2 蓖麻的栽培历史与地理分布  14
    1.1.3 蓖麻的经济价值  14-15
    1.1.4 华南野生蓖麻生物学特性  15
    1.1.5 蓖麻在国内外的研究进展  15
  1.2 分子标记技术研究进展  15-18
    1.2.1 DNA 分子标记技术的概述  15-16
    1.2.2 DNA 分子标记技术的类型  16-18
  1.3 国内外种质资源研究进展  18-23
    1.3.1 种质资源和遗传多样性的概念  18
    1.3.2 遗传多样性研究的遗传学基础及意义  18-19
    1.3.3 遗传多样性的统计学基础  19
    1.3.4 遗传多样性研究方法进展  19-21
    1.3.5 种质资源遗传多样性研究进展  21-22
    1.3.6 蓖麻种质资源遗传多样性研究进展  22-23
  1.4 核心种质构建研究进展  23-30
    1.4.1 核心种质的概念  23
    1.4.2 核心种质构建研究现状  23-25
    1.4.3 构建核心种质的数据  25-27
    1.4.4 核心种质构建方法  27-28
    1.4.5 核心种质评价方法  28-30
2 材料与方法  30-36
  2.1 材料  30-31
    2.1.1 植物实验材料  30
    2.1.2 引物  30-31
  2.2 华南野生蓖麻种质资源的搜集和种植方法  31
    2.2.1 华南野生蓖麻种质资源的搜集  31
    2.2.2 田间种植  31
    2.2.3 种质资源初筛  31
    2.2.4 表型的观察记载  31
  2.3 基因组DNA 的提取及纯化方法  31-32
    2.3.1 改良的CTAB 提取方法  31-32
    2.3.2 DNA 的纯化  32
  2.4 蓖麻DNA 质量检测及含量测定  32
    2.4.1 紫外分光光度计检测  32
    2.4.2 琼脂糖电泳检测  32
  2.5 蓖麻SSR-PCR 反应体系及扩增程序  32
  2.6 SSR 扩增产物检测  32-33
  2.7 蓖麻SRAP-PCR 反应体系及扩增程序  33
  2.8 SRAP 扩增产物检测  33
  2.9 多态性引物组合的筛选  33
  2.10 遗传多样性的分析方法  33-34
    2.10.1 表型数据标准化  33-34
    2.10.2 分子标记数据  34
    2.10.3 遗传距离和聚类分析  34
    2.10.4 分子标记多样性分析  34
  2.11 核心种质的构建方法  34-35
    2.11.1 基因型值的无偏预测  34
    2.11.2 建立形态及农艺性状数据库  34
    2.11.3 建立初选核心种质  34-35
    2.11.4 建立初选核心种质分子标记数据库  35
    2.11.5 数量性状基因型值数据与分子标记数据整合  35
    2.11.6 构建核心种质  35
  2.12 核心种质的评价方法  35-36
    2.12.1 核心种质的代表性评价  35-36
    2.12.2 核心种质的代表性要求  36
3 结果与分析  36-67
  3.1 基因组DNA  36-37
  3.2 SSR 多态性引物筛选  37
  3.3 SRAP 多态性引物筛选  37
  3.4 种质资源初筛  37-38
  3.5 基因型值数据的遗传多样性分析  38-43
    3.5.1 表型的变异分析  38
    3.5.2 主成份分析  38-40
    3.5.3 遗传距离和聚类分析结果  40-43
  3.6 SSR 标记数据遗传多态性分析  43-46
    3.6.1 SSR 标记扩增  43-44
    3.6.2 遗传距离和聚类分析结果  44-46
  3.7 SRAP 标记数据遗传多态性分析  46-50
    3.7.1 SRAP 标记扩增  46-47
    3.7.2 遗传距离和聚类分析结果  47-50
  3.8 三种数据遗传多样性分析的比较  50-51
  3.9 抽样比例的筛选及初级核心种质的建立  51-57
    3.9.1 初级核心子集的组成  51
    3.9.2 初级核心子集的多样性指数分析  51-52
    3.9.3 初级核心子集的代表性分析  52-56
    3.9.4 初级核心种质的建立  56-57
  3.10 华南野生蓖麻核心种质的构建  57-65
    3.10.1 备选核心子集的组成  57-59
    3.10.2 备选核心种质的多样性指数分析  59
    3.10.3 备选核心种质的代表性分析  59-65
  3.11 核心种质的确定  65-66
  3.12 核心种质的遗传多样性  66-67
4 讨论  67-70
  4.1 华南野生蓖麻种质资源的遗传多样性  67-68
  4.2 不同遗传距离聚类和抽样方法构建蓖麻核心种质的比较  68-69
  4.3 蓖麻核心种质的代表性和评价  69-70
参考文献  70-75
附录  75-80
致谢  80-81
作者简介  81-82
导师简介  82

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中图分类: > 农业科学 > 农作物 > 经济作物 > 油料作物 > 蓖麻
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