核蛋白筛选系统(NTT)的建立及鉴定

为了研究植物核蛋白的组成及其在各种环境条件下的动态变化,利用核蛋白的核定位信号(nuclear localization signals,NLS)筛选编码核蛋白的基因,建立了一套快速、省力、低成本的核蛋白筛选系统(nuclear transportation trap,NTT).通过鉴定发现,将合成的SV40蛋白大T抗原的核定位信号序列插入筛选载体的多克隆位点,转化酵母EGY48,插入核定位信号的筛选载体转化酵母后可以在选择性培养基(SD/His-/Leu-)上生长,而没有插入核定位信号的筛选载体转化酵母后不能在选择性培养基上生长,从而证明此核蛋白筛选系统有效.比较实验表明,本研究构建的核蛋白筛选系统与已报道的系统相比筛选效率更高.利用此系统从cDNA文库中分离编码核蛋白的基因,对于研究核蛋白的动态组成、了解核蛋白基因在调控细胞发育及其环境胁迫条件下的作用机制具有重要的意义.     

基于SNP标记的小麦高通量身份鉴定模式

为探索小麦品种高通量SNP身份鉴定模式,利用 wheat 90K SNP芯片对380份小麦品种进行了全基因组扫描、分析和评价,从中筛选出高质量、高分辨率、单拷贝和均匀分布的候选SNP标记384个,能将除近等基因系以外的所有品种区分开;基于组合最优化算法,获得小麦品种高通量鉴定最少SNP位点组合一套,包含14个SNP标记,区分能力与384个SNP标记相同。将14个SNP位点转化成KASP标记,分析选取的95份样品,结果显示,芯片平台和KASP平台上的基因分型结果一致。考虑品种实际鉴定过程中存在样本量大、高度近似品种少等情况,权衡准确、经济、灵活、快速、通量高等检测需求,建议品种高通量身份鉴定可采取“核心位点+扩展位点”的模式进行。本研究为小麦等农作物品种SNP高通量身份鉴定技术体系的建立和指纹数据库的构建提供了有利的参考。     

小麦种子规模化DNA提取及检测体系的优化

以小麦种子分子检测农业行业标准(NY/T 2859-2015)为基础,开发小麦种子快速、规模化提取DNA方法,优化反应体系中各组分含量,为小麦真实性快速执法提供技术支撑。通过对SDS、CTAB、高盐低p H、快速提取和试剂盒5种方法提取的DNA质量、浓度和PCR扩增效果进行比较,发现改进的高盐低p H方法提取种子的DNA质量、浓度能够满足小麦真实性鉴定中42对SSR引物重复鉴定的需求,是利用96孔深孔板和自动化移液工作站规模化、高通量提取DNA的较优方法。进一步优化结果显示该方法在65℃温浴条件下比室温的浓度高出25%,但两种温度条件下提取的DNA质量及浓度均能够满足品种鉴定的需求;沉淀时用0.5倍提取液体积的预冷异丙醇沉淀浓度最高,用室温的异丙醇沉淀的最佳体积是提取液体积的0.6倍。对标准中42对引物的最佳引物浓度和模板浓度均进行了优化,综合所有42对引物的优化结果发现,反应体系为20μL时,引物终浓度为0.437 5μmol/L,模板终浓度为10 ng/μL时扩增效率相对较高,扩增产物稳定,能够满足多重电泳的需求。     

大豆(Glycine max) GmDREB5互作蛋白GmGβ1的筛选及鉴定

从大豆(Glycine max)中克隆了一个与抗逆相关的DREB (Dehydration Responsive Element Binding Protein) 基因GmDREB5。功能分析证明, GmDREB5基因能够显著提高烟草的抗旱性和耐盐性。为了筛选GmDREB5的互作蛋白, 采用酵母双杂交系统以GmDREB5蛋白73~226位氨基酸区段为诱饵筛选干旱处理的大豆cDNA文库, 发现一个互作蛋白含有保守的WD40结构域, 与棉花(Gossypium hirsutum)和水稻(Oryza sativa)的G蛋白β亚基分别具有61%和52%的同源性, 说明蛋白可能是一类新的大豆G蛋白β亚基, 将其定名为GmGβ1。将GmDREB5与GmGβ1共转化酵母菌株AH109, 转化的酵母能够在四营养缺陷型培养基上(SD/ trp- leu- his- ade-)正常生长, 而对照不能生长; 同时, 共转化的酵母能够激活LacZ报告基因的表达, 证明GmGβ1与GmDREB5之间存在相互作用。表达特性分析表明, GmGβ1基因受干旱、低温、高盐等胁迫和激素ABA处理的诱导而表达, 证明GmGβ1不仅参与植物对非生物胁迫的响应, 同时参与对GmDREB5蛋白水平的调控。     

大豆(Glycine max)GmDREB5互作蛋白GmGβ1的筛选及鉴定

从大豆(Glycine max)中克隆了一个与抗逆相关的 DREB (Dehydration Responsive Element Binding Protein)基因GmDREB5.功能分析证明,GmDREB5基因能够显著提高烟草的抗旱性和耐盐性.为了筛选GmDREB5的互作蛋白.采用酵母双杂交系统以GmDREB5蛋白73～226位氨基酸区段为诱饵筛选干旱处理的大豆cDNA文库,发现一个互作蛋白含有保守的WD40结构域,与棉花(Gossypium hirsutum)和水稻(Oryza sativa)的G蛋白β亚基分别具有61%和52%的同源性,说明蛋白可能是一类新的大豆G蛋白β亚基,将其定名为GmGβ1.将GmDREB5与GmGβ1共转化酵母菌株AH109,转化的酵母能够在四营养缺陷型培养基上(SD/trp￣leu￣his￣ade￣)正常生长,而对照小能生长;同时,共转化的酵母能够激活LacZ报告基因的表达,证明GmGβ1与GmDREB5之间存在相互作用.表达特性分析表明,GmGβ1基因受干旱、低温、高盐等胁迫和激素ABA处理的诱导而表达,证明GmGβ1不仅参与植物对非生物胁迫的响应,同时参与对GmDREB5蛋白水平的调控.     

基于高效SNP芯片的小麦产量相关性状全基因组关联分析

挖掘小麦产量相关性状的稳定关联位点，为相关基因克隆和分子标记辅助选择提供理论依据。本研究以248个中国北部冬麦区育成品种为材料，利用自主研发的Affymetrix BAAFS Wheat 90K SNP芯片对株高、穗长、小穗数、穗粒数、有效分蘖数、粒长、粒宽和千粒重共8个产量相关性状进行全基因组关联分析。共检测到158个与8个性状显著关联(P≤0.00001)的SNP位点，其中45个位点至少在两个环境中稳定表达，解释平均表型变异的3.60%~10.51%。在这45个位点中，有8个稳定关联位点与以往的研究结果一致；37个为新发现稳定位点，其中3个与株高稳定关联的位点，分布在7D染色体上，解释表型变异的3.60%~4.39%；9个与穗长稳定关联的位点，分别分布在1D、3A、5B和7D染色体上，解释表型变异的5.61%~8.42%；1个与穗粒数稳定关联的位点，分布在7D染色体上，解释表型变异的6.06%~7.22%；8个与有效分蘖数稳定关联的位点，分布在1B染色体上，解释表型变异的6.33%~8.73%；6个与粒长稳定关联的位点，分别分布在2A和5B染色体上，解释表型变异的5.45%~6.62%；7个与粒宽稳定关联的位点，分别分布在4B和5A染色体上，解释表型变异的6.90%~10.51%；3个与千粒重稳定关联的位点，分布在3A染色体上，解释表型变异的7.05%~7.69%；对稳定位点进行候选基因分析，筛选到45个候选基因，其中有功能注释的基因41个，其中4个位于基因内。     

2009-2014年国家冬小麦区域试验品系的遗传多样性及群体结构分析

为了解我国小麦的育种水平、发展趋势及存在的问题,利用21对核心SSR标记对2009-2014年参加国家冬小麦区域试验的430个品系进行遗传多样性和群体结构分析.结果显示,21个SSR位点共检测到236个等位变异,平均每个位点11.24个,平均基因多样性和多态性信息量(PIC)分别为0.73和0.70;从不同年份分析,参试品系的遗传多样性从2012年开始略有下降;从不同生态种植区域分析,参试品系的遗传多样性自北向南(北部冬麦区组至长江流域冬麦区组)呈明显下降趋势;UPGMA聚类、主坐标和群体结构分析均表明,长江上游和长江中下游组的参试品系与其他区组的参试品系明显分开,且分别归属于不同亚类,显示出独特的生态区域类型;此外,群体结构分析结果还揭示,71.9％的参试品系群体结构比较单一,其中长江流域组的参试品系最为单一.     

利用永久F_2群体定位小麦穗部性状相关的QTL

为发掘与小麦穗部性状相关的QTL,利用普通小麦BS366与白玉149杂交组合培育的73个DH群体为材料,构建了一套包含232个杂交组合的小麦永久F_2群体,基于90K SNP芯片标记构建了高密度遗传图谱,并利用该图谱对2个环境下的穗长、小穗数、穗粒数和千粒重进行QTL定位。结果发现,所构建的图谱总长19 533 cM,含有8 726个SNP标记,平均标记距离为2.24cM。结合群体基因分型结果,8 726个SNP标记合并为3 078个BIN标记,其中A基因组有1 283个(41.7%),B基因组有1 188个(38.6%),D基因组仅有607个(19.7%);共检测到96个QTL,分布在除3B和6B以外的19条染色体上,其中,控制穗长、小穗数、穗粒数和千粒重的QTL分别有20、59、6和11个,单一QTL可解释0.15%～12.34%的表型变异。51个QTL加性效应为正值,表明其加性效应来自于母本BS366;45个QTL加性效应为负值,表明其加性效应来自于父本白玉149。23个QTL的表型变异解释率大于5%,为主效QTL。     

我国75份小麦品种SNP和SSR指纹图谱构建与比较分析

联合利用Illumina 90K SNP芯片和毛细管高通量SSR检测技术，构建75份育成品种384个SNP和42个SSR位点的指纹图谱，比较两种标记在遗传多样性、遗传相似系数和鉴别能力等方面的特征。结果显示，SNP标记揭示的遗传多样性指数明显低于SSR标记，但能较好地反映品种间的遗传多样性；SNP标记揭示的遗传相似系数明显高于SSR标记，但两者呈极显著线性相关；384个SNP位点鉴定近等基因系的能力低于42个SSR位点，但去除近等基因系后，仅需8个SNP或4个SSR位点组合即可区分剩余的74份品种，表明最优位点组合具有较高的鉴定效率，在品种鉴定时可先采用少量标记进行初鉴，对于极近似品种可加大标记密度。首次结合SSR和SNP标记构建指纹图谱，证实了两者之间的一致性，提出了分子身份鉴定技术标记数量的选择思路，为小麦品种DNA身份鉴定技术标准制定提供了重要的参考依据。     

2009-2015年北京市冬小麦区域试验品系的DNA指纹分析

以2009-2015年参加北京区域试验的小麦品系为材料,利用SSR标记进行指纹分析,旨在为小麦品种管理和品种改良提供参考。在130个参试品系中,共检测出一致性和稳定性较差的品系30个、疑似品系28个、两年度间更换样品的品系2个,其中2013-2015年检测出的有问题品系相对较少。遗传多样性分析结果显示,参试品系间存在着一定的遗传差异,但骨干亲本的高频率使用降低了群体的遗传多样性;不同年度间的遗传多样性无明显变化。在今后小麦育种工作中,应尝试在育种资源、育种模式以及育种方向上进行改变,提高北京市小麦品种的遗传多样性,拓宽品种的遗传基础。