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PBJ | 华中农业大学研发高通量表型组技术有助于油菜动态成长发育的遗传解析和产量提高

PBJ | 华中农业大学研发高通量表型组技术有助于油菜动态成长发育的遗传解析和产量提高

【概要描述】该论文钻研了局不仅为油菜动态成长发育和产量的遗传基础提供了新见解 ，并且未来有利于油菜的遗传改进 。

PBJ | 华中农业大学研发高通量表型组技术有助于油菜动态成长发育的遗传解析和产量提高

【概要描述】该论文钻研了局不仅为油菜动态成长发育和产量的遗传基础提供了新见解 ，并且未来有利于油菜的遗传改进 。

  • 分类：行业动态
  • 作者：Plant Biotechnology Journal
  • 起源：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/pbi.13396
  • 颁布功夫：2020-05-15 11:41
  • 接见量：
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2020515184728185
油菜是全球第二大油料作物 ，不仅是人类食用植物油和工业用油的重要起源 ，并且可以为动物提供青贮饲料和富含蛋白的饼粕 。随着经济发展和人民生涯水平的不休提高 ，到2030年对食用植物油和蛋白质的需要预计将增长40%以上 。因而 ，钻研油菜产量和品质有关性状对造就高产优质油菜种类拥有极度沉要的意思 。
油菜中已经颁布了蕴含三种生态型的多个参考基因组 ，并且已经成立了成熟的高通量基因型分析步骤 ，为油菜群体遗传变异的鉴定提供了极度好的基础 。相比之下 ，油菜表型技术的发展非 ；郝 ，目前仍以传统的人为调查为主 ，这种调查方式通常是针对单毕成长阶段的性状 ，效能低且拥有粉碎性 。因而 ，高通量的表型技术不足依然是造约油菜育种发展的重要瓶颈 。
2020年5月4日 ，Plant Biotechnology Journal杂志在线颁发了华中农业大学作物表型团队题为“High-throughput phenotyping accelerates the dissection of the dynamic genetic architecture of plant growth and yield improvement in rapeseed”的钻研论文 ，该论文利用油菜导入系群体为尝试资料 ，基于高通量作物表型平台调查油菜的动态成长发育过程 ，鉴定到多个成长发育时期的图像性状（i-traits） ，并分析了图像性状对油菜产量的贡献率 。随后 ，结合简化基因组测序的基因型对图像性状进行QTL分析 ，解析了甘蓝型油菜图像性状的遗传基础 。该论文钻研了局不仅为油菜动态成长发育和产量的遗传基础提供了新见解 ，并且未来有利于油菜的遗传改进 。
在华中农业大学作物表型课题组之前的工作中 ，成功开发了一种高通量水稻表型平台 ，高通量表型技术和基因型分析的结合已被证明是分解水稻和玉米成长发育动态遗传结构的有效工具 。本钻研中 ，基于该表型平台在陆续两年动态采集油菜导入系群体多个发育时期的12个成长点的图像 ，并开发了一种合用于油菜表型高通量分析的图像分析软件 ，能够量化43个图像性状（i-traits） 。
尝试了局批注 ，在多个发育时期测定的数个图像性状组合起来 ，能够很好地预测最终的油菜单株产量 ，好比在幼苗期（T1）、抽薹期（T7）和着花期（T12）等3个时期的8个图像性状能够诠释68.2%的产量变异 。更有趣的是 ，该团队发现单个油菜图像性状FDNIC_TV（顶视图像分形维数 ，其反映顶视图叶片投影面积和叶型）与最终产量有很高的有关性 ，且在抽薹期达到最大值（R2=0.369） 。因而 ，结合无人机或其他表型设备在田间获取油菜顶视图像 ，本钻研中的图像分析软件和图像性状在田间油菜表型分析和早期产量预测占有很好的利用远景 。
另表 ，华中农业大学作物表型团队别离利用TPA_SV和TPA_TV（侧视和顶视的总投影面积） ，获得了30个成长发育有关性状 ，能够很好的预测油菜整个成长发育期的生物量 。预测模型中的参数与最终的产量有关性分析批注 ，油菜营养成持久的成长速杜纂产量显著正有关 。
43个图像性状在油菜所有成长发育时期阐发出宽泛的表型变异和较高的遗传遗传率 。该团队发现大部门的性状在油菜现蕾期的遗传率达到最大值 ，批注油菜在这个时期的成长受到环境影响比力幼 。通过大规模的QTL定位别离在两年鉴定到337和599个QTL位点 ，沉复检测到的QTL比例别离为33.5%和36.1% 。这些QTLs在油菜基因组中出现不均匀散布 ，在两年平别离存在4个QTL热点区域 ，其中位于A02染色体的热点区域在两年被沉复鉴定到 。更有兴致的是 ，在作为产量预测因子的8个图像性状中 ，有3个图像性状的QTL位点与产量的QTL位点是沉叠的 ，该了局批注这些区域的候选基因可能是通过影响早期的成长发育调控油菜的产量 。
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图1 利用i-traits对油菜产量进行预测

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图2 油菜图像性状有关QTL在基因组上的散布

该钻研得到了国度沉点研发打算、国度天然科学基金和中央高 ８蒲幸滴穹炎ㄏ罨鸬认钅吭拗  ；信┮荡笱е部圃阂殉稣静┦亢李海涛博士（现为湖北大学生科院副教授）和信息学院冯慧博士为共同第一作者 ，作物遗传改进国度沉点尝试室杨全能教授为通讯作者 ，刘克德教授参加了本钻研的设计和试验领导 ，熊立仲教授和陈国兴副教授以及华中科技大学刘谦教授也参加了这项工作 。

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