基于作物模型和全基因组关联分析的联合方法，调控油产量在复合非生物胁迫下的遗传可塑性
摘要：遗传学基础的理解对于预测和管理气候变化对野生植物和农作物的影响至关重要。在这里，我们结合作物模拟和数量遗传学的方法，研究了向日葵在多种非生物胁迫条件下油量可塑性的遗传控制。 首先，我们使用SUNFLO作物模型和三个商业品种的表型变异，开发了14个环境的非生物胁迫指标（寒冷、干旱和氮素）。计算得到的植物胁迫指标能够更好地解释产量变异，而不是从气候或作物层面来描述。在这些环境中，我们观察了317个向日葵杂交种的油量，并将其与三个选定的胁迫指标进行回归。寒冷胁迫反应的斜率被用作塑性表型，在随后的全基因组关联研究中进行了分析。 在经过测试的65,534个SNP中，我们发现了九个控制向日葵油量塑性对寒冷胁迫的QTL。与相关的SNP位点定位在先前已知涉及寒冷胁迫响应的基因中，包括寡肽转运蛋白、LTP、卵白素、替代氧化酶或根发育。这种新的方法为在真实的自然或农业条件下识别参与复杂性状对多种胁迫的基因组区域的基因型-环境互作提供了新的视角。
作者：Brigitte Mangin, Pierre Casadebaig, El''ena Cadic, Nicolas Blanchet, Marie-Claude Boniface, S''ebastien Carr`ere, J''er^ome Gouzy, Ludovic Legrand, Baptiste Mayjonade, Nicolas Pouilly, Thierry Andr''e, Marie Coque, Jo"el Piquemal, Marion Laporte, Patrick Vincourt, St''ephane Mu~nos, Nicolas B. Langlade
论文ID：1705.06447
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2017-05-19