| تعداد نشریات | 20 |
| تعداد شمارهها | 439 |
| تعداد مقالات | 3,409 |
| تعداد مشاهده مقاله | 3,660,933 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,395,009 |
ساختار ژنتیکی صفات زراعی لاینهای جو (.Hordeum vulgare L) حاصل از تلاقی بادیا و کومینو | ||
| بیوتکنولوژی و بیوشیمی غلات | ||
| دوره 4، شماره 3، مهر 1404، صفحه 295-316 اصل مقاله (866.82 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/cbb.2026.13498.1131 | ||
| نویسندگان | ||
| نعیمه واحدی1؛ حسین صبوری* 1؛ فاختک طلیعی1؛ مهدی عصری2؛ زهرا پزشکیان3؛ حجت قربانی واقعی1 | ||
| 1گروه تولیدات گیاهی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه گنبد کاووس، گنبد کاووس، ایران. | ||
| 2گروه فیزیک، دانشکده علوم پایه، دانشگاه گنبد کاووس، گنبد کاووس، ایران. | ||
| 3پژوهشکده آبزی پروری آبهای داخلی، موسسه تحقیقات علوم شیلاتی کشور، سازمان تحقیقات و ترویج کشاورزی، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مقدمه: جو (Hordeum vulgare L.) از نظر سطح زیر کشت، پس از گندم، ذرت، برنج و سویا، بهعنوان پنجمین محصول مهم در جهان شناخته میشود. این گیاه دیپلوئید با هفت کروموزوم، منبع مهمی برای تغذیه دام، مصرف انسانی و صنعت مالتسازی بهشمار میرود. علیرغم مطالعات پیشین، اطلاعات محدودی در خصوص تنوع ژنتیکی ارقام ایرانی جو وجود دارد. هدف اصلی این تحقیق، نقشهیابی ژنهای مؤثر بر صفات زراعی کلیدی در ۹۹ لاین نوترکیب هموزیگوت نسل F9 حاصل از تلاقی دو رقم بومی بادیا و کومینو بود تا زمینهای برای اصلاح مبتنی بر نشانگر در برنامههای بهنژادی جو فراهم گردد. مواد و روشها: این تحقیق در فصل زراعی 1402-1401 در مزرعه تحقیقاتی دانشگاه گنبد کاووس (استان گلستان، ایران) انجام شد. مواد گیاهی شامل ۹۹ لاین درون زاد نوترکیب(RIL) از نسل F9 حاصل از تلاقی دو رقم بومی بادیا و کومینو بودند. آزمایش در قالب طرح آلفا لاتیس با سه تکرار اجرا شد. سیزده صفت زراعی شامل ارتفاع بوته (PH)، تعداد سنبله در بوته (TNS)، وزن سنبله در بوته (TWS)، وزن یک سنبله (SPW)، طول سنبله (SL)، طول ریشک (AL)، وزن ریشک (AW)، وزن کل ریشکها (TWA)، تعداد دانه در سنبله (GNS)، طول دانه (GL)، عرض دانه (GW)، وزن دانه در یک سنبله (GSW) و عملکرد دانه (YLD) اندازهگیری شدند. برای ترسیم نقشه پیوستگی، از ۱۵۵ نشانگر SSR، ۲۰ نشانگر ISSR، ۷ نشانگر IRAP، ۳۰ نشانگر CAAT، ۲۶ نشانگر SCoT، ۹۰ نشانگر RAPD، ۷۳ نشانگر IJS و ۹۰ نشانگر iPBS استفاده شد. نقشه پیوستگی با استفاده از نرمافزار Map Manager QTX17، تابع کزامبی و آستانه LOD برابر 5/2 ترسیم گردید. مکانیابیQTL ها با استفاده از نرمافزار QTL.gCIMapping.GUI v2.0با روش مکانیابی فاصلهای مرکب (CIM) و آستانه LOD برابر 5/2 انجام گرفت. مواد و روشها: تجزیه واریانس دادههای حاصل از اندازهگیری صفات نشان داد بین لاینها از نظر همه صفات، تفاوت معنیداری وجود دارد. همبستگیهای مثبت قوی بین ارتفاع بوته و وزن سنبله در بوته (714/0)، وزن یک سنبله (712/0)، طول سنبله (793/0)، وزن دانه در یک سنبله (711/0)، تعداد دانه در سنبله (806/0) و عملکرد دانه (697/0) مشاهده شد. نقشه پیوستگی به طول 2/999 سانتیمورگان تشکیل شد که در هفت کروموزوم جو بین 2/163 تا 3/191 سانتیمورگان متغیر بود. فاصله بین نشانگرها نیز در محدوده 84/1تا 85/2 سانتیمورگان بود. در مجموع 10 جایگاه ژنی (QTL) معنیدار بر روی کروموزومهای ۳، ۴، ۶ و ۷ شناسایی شد. از میان این نواحی، QTLqTNS-4 با LOD برابر با 66/2 و % 86R² = دارای اثر افزایشی منفی منشأ گرفته از والد بادیا بود. همچنینQTL qGNS-6 دارای اثرات افزایشی مثبت با LOD برابر با 63/3 و % 58/21R² = بود. ناحیه qGL-3 با LODبرابر با 40/4 و 04/25 R² = دارای اثر منفی ناشی از والد کومینو شناسایی شد. QTLهای qTWS-3 با LOD برابر با 74/3 و % 28/28 R² = و qYIELD-3 با LOD برابر با 68/3 و % 05/28 R² = نیز هر دو دارای اثرات منفی مثبت از والد کومینو بوده و بیش از 28 درصد از تغییرپذیری فنوتیپی را تبیین نمودند. علاوهبر این، QTLهایqPH-4 با LOD برابر با 47/3 و 76/21% R² = و qAL-6 با LOD برابر با 74/2 و % 55/21 R² = اثرات افزایشی مثبت نشان دادند. یافتهها: تجزیه واریانس دادههای حاصل از اندازهگیری صفات نشان داد بین لاینها از نظر همه صفات، تفاوت معنیداری وجود دارد. همبستگیهای مثبت قوی بین ارتفاع بوته و وزن سنبله در بوته (714/0)، وزن یک سنبله (712/0)، طول سنبله (793/0)، وزن دانه در یک سنبله (711/0)، تعداد دانه در سنبله (806/0) و عملکرد دانه (697/0) مشاهده شد. نقشه پیوستگی به طول 2/999 سانتیمورگان تشکیل شد که در هفت کروموزوم جو بین 2/163 تا 3/191 سانتیمورگان متغیر بود. فاصله بین نشانگرها نیز در محدوده 84/1تا 85/2 سانتیمورگان بود. در مجموع 10 جایگاه ژنی (QTL) معنیدار بر روی کروموزومهای ۳، ۴، ۶ و ۷ شناسایی شد. از میان این نواحی، QTLqTNS-4 با LOD برابر با 66/2 درصد و 86R² = دارای اثر افزایشی منفی منشأ گرفته از والد بادیا بود. همچنینQTL qGNS-6 دارای اثرات افزایشی مثبت با LOD برابر با 63/3 و % 58/21R² = بود. ناحیه qGL-3 با LODبرابر با 40/4 و 04/25 R² = دارای اثر منفی ناشی از والد کومینو شناسایی شد. QTLهای qTWS-3 با LOD برابر با 74/3 و % 28/28 R² = و qYIELD-3 با LOD برابر با 68/3 و % 05/28 R² = نیز هر دو دارای اثرات منفی مثبت از والد کومینو بوده و بیش از 28 درصد از تغییرپذیری فنوتیپی را تبیین نمودند. علاوهبر این، QTLهایqPH-4 با LOD برابر با 47/3 درصد و 76/21R² = و qAL-6 با LOD برابر با 74/2 و % 55/21 R² = اثرات افزایشی مثبت نشان دادند. نتیجهگیری: مطالعه حاضر، مکانهای ژنی معنیداری را برای صفات زراعی مهم در گیاه جو شناسایی کرده است. نشانگرهای EBmacc0009، D10-A، IJS25-A، HVM27، ET15-32-B، CAAT7-A و MGB371 که با این QTL های مهم در ارتباط هستند، پتانسیل بالایی برای بکارگیری در برنامههای اصلاحی آینده جو دارند. همچنین لاینهای برتر 80، 95 و 96 بهعنوان منابع ژرم پلاسمی امیدوارکننده برای توسعه ارقام پرمحصول جو معرفی گردند. این یافتهها یک چارچوب ژنتیکی اولیه و کارآمد را برای ارتقای اجزای عملکردی در جو از طریق اصلاحات هدفمند فراهم میآورد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| جو ( Hordeum vulgar L)؛ صفات زراعی؛ مکان یابی QTL؛ انتخاب به نشانگر | ||
| مراجع | ||
|
Arendt, E.K., & Zannini, E. 2013. Cereal grains for the food and beverage industries. A volume in Woodhead Publishing Series in Food Science, Technology and Nutrition. Assefa, A., Girmay, G., Alemayehu, T., & Lakew, A. 2021. Performance evaluation and stability analysis of malt barley (Hordeum vulgare L.) varieties for yield and quality traits in Eastern Amhara, Ethiopia. CABI Agriculture and Bioscience, 2, 31. https://doi.org/10.1186/s43170-021-00051-w Billah, M., Aktar, S., Brestic, M., Zivcak, M., Khaldun, A.B. M., Uddin, M. S., Bagum, S. A., Yang, X., Skalicky, M., Mehari, T. G., Maitra, S., & Hossain, A. 2021. Progressive genomic approaches to explore drought- and salt-induced oxidative stress responses in plants under changing climate. Plants, 10(9), 1910. https://doi.org/10.3390/plants10091910 Bohar, R., Chitkineni, A., & Varshney, R.K. 2020. Genetic molecular markers to accelerate genetic gains in crops. BioTechniques, 69, 158-160. https://doi.org/10.2144/btn-2020-0066 Boronnikova, S.V., & Kalendar, R.N. 2010. Using IRAP markers for analysis of genetic variability in populations of resource and rare species of plants. Russian Journal of Genetics, 46, 36-42. https://doi.org/10.1134/S1022795410010060 Capo-chichi, L.J.A., Eldridge, S., Elakhdar, A., Kubo, T., Brueggeman, R., & Anyia, A.O. 2021. QTL mapping and phenotypic variation for seedling vigour traits in barley (Hordeum vulgare L.). Plants, 10, 1149. https://doi.org/10.3390/plants10061149 Chen, B., Hou, Y., Huo, Y., Zeng, Z., Hu, D.-Y., Mao, X., Li, J., & Wang, Y. 2024. QTL mapping of yield, agronomic, and nitrogen-related traits in barley (Hordeum vulgare L.) under low nitrogen and normal nitrogen treatments. Plants, 13, 2137. https://doi.org/10.3390/plants13152137 Collard, B.C.Y., & Mackill, D.J. 2009. Start codon targeted (SCoT) polymorphism: a simple, novel DNA marker technique for generating gene-targeted markers in plants. Plant Molecular Biology Reporter, 27, 86-93. https://doi.org/10.1007/s11105-008-0060-5 Graner, A., Jahoor, A., Schondelmaier, J., Siedler, H., Pillen, K., Fischbeck, G., Wenzel, G., & Herrmann, R.G. 1991. Construction of an RFLP map of barley. Theoretical and Applied Genetics, 83, 250-256. https://doi.org/10.1007/BF00226259 Ghomi, K., Rabiei, B., Sabouri, H., Alamdari, G. E. 2021 . Association analysis, genetic diversity and population structure of barley (Hordeum vulgare L.) under heat stress conditions using SSR and ISSR markers linked to primary and secondary metabolites. Molecular Biology Reporter 48, 6673–6694 (2021). https://doi.org/10.1007/s11033-021-06652-y Jabbari, M., Fakheri, B.A., Aghnoum, R., Mahdi Nezhad, N., & Ataei, R. 2018. GWAS analysis in spring barley (Hordeum vulgare L.) for morphological traits exposed to drought. PLoS ONE, 13, e0204952. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204952
Jafary, H., Szabo, L.J., & Niks, R.E. 2006. Innate nonhost immunity in barley to different heterologous rust fungi is controlled by sets of resistance genes with different and overlapping specificities. Molecular Plant-Microbe Interactions, 19, 1270-1279. https://doi.org/10.1094/MPMI-19-1270 Kalendar, R., Grob, T., Regina, M., Suoniemi, A., & Schulman, A.H. 1999. IRAP and REMAP: two new retrotransposon-based DNA fingerprinting techniques. Theoretical and Applied Genetics, 98, 704-711. https://doi.org/10.1007/s001220051124 Kleinhofs, A., Kilian, A., Saghai Maroof, M.A., Biyashev, R.M., Hayes, P., Chen, F.Q., Lapitan, N., Fenwick, A., Blake, T.K., Kanazin, V., Ananiev, E., Dahleen, L., Kudrna, D., Bollinger, J., Knapp, S.J., Liu, B., Sorrells, M., Heun, M., Franckowiak, J.D., Hoffman, D., Skadsen, R., & Steffenson, B.J. 1993. A molecular, isozyme and morphological map of the barley (Hordeum vulgare) genome. Theoretical and Applied Genetics, 86, 705-712. https://doi.org/10.1007/BF00224260 Koochakpour Z, Solouki M, Fakheri B A, Aghnoum R, Mahdi Nezhad N, Jabbari M. 2021. Identification of genomic loci controlling phenologic and morphologic traits in barley (Hordeum vulgare L.) genotypes using association analysis. Iranian Journal of Crop Sciences, 22(4), 291-304. https://doi.org/10.52547/abj.22.4.291. [In Persian] Kosová, K., Vítámvás, P., Klíma, M., & Prášil, I.T. 2019. Breeding drought-resistant crops: G×E interactions, proteomics and pQTLs. Journal of Experimental Botany, 70, 2605-2608. https://doi.org/10.1093/jxb/erz116 Li, J.Z., Sjakste, T.G., Röder, M.S., & Ganal, M.W. 2003. Development and genetic mapping of 127 new microsatellite markers in barley. Theoretical and Applied Genetics, 107, 1021-1027. https://doi.org/10.1007/s00122-003-1345-6 Manly, K.F., & Olson, J.M. 1999. Overview of QTL mapping software and introduction to Map Manager QT. Mammalian Genome, 10, 327-334. https://doi.org/10.1007/s003359900997 Marcel, T.C., Varshney, R.K., Barbieri, M., Jafary, H., de Kock, M.J.D., Graner, A., & Niks, R.E. 2007. A high-density consensus map of barley to compare the distribution of QTLs for partial resistance to Puccinia hordei and of defence gene homologues. Theoretical and Applied Genetics, 114, 487-500. https://doi.org/10.1007/s00122-006-0447-3 Mohammadi, S.A., & Prasanna, B.M. 2003. Analysis of genetic diversity in crop plants: principles, techniques and applications. Crop Science, 43, 1235-1245. https://doi.org/10.2135/cropsci2003.1235 Qi, X., Stam, P., & Lindhout, P. 1998. Use of locus-specific AFLP markers to construct a high-density molecular map in barley. Theoretical and Applied Genetics, 96, 376-384. https://doi.org/10.1007/s001220050752 Ramsay, L., Macaulay, M., degli Ivanissevich, S., MacLean, K., Cardle, L., Fuller, J., Edwards, K.J., Tuvesson, S., Morgante, M., Massari, A., Maestri, E., Marmiroli, N., Sjakste, T., Ganal, M., Powell, W., & Waugh, R. 2000. A simple sequence repeat-based linkage map of barley. Genetics, 156, 1997-2005. https://doi.org/10.1093/genetics/156.4.1997 Reinert, S., Kortz, A., León, J., & Naz, A.A. 2016. Genome-wide association mapping in the global diversity set reveals new QTL controlling root system and related shoot variation in barley. Frontiers in Plant Science, 7, 1061. https://doi.org/10.3389/fpls.2016.01061 Rostoks, N., Mudie, S., Cardle, L., Russell, J., Ramsay, L., Booth, A., Svensson, J.T., Wanamaker, E.M., Hedley, P.E., Liu, H., Morris, J., Close, T.J., Marshall, D.F., & Waugh, R. 2005. Genome-wide SNP discovery and linkage analysis in barley based on genes responsive to abiotic stress. Molecular Genetics and Genomics, 274, 515-527. https://doi.org/10.1007/s00438-005-0046-z Sato, K. 2020. History and future perspectives of barley genomics. DNA Research, 27, dsaa023. https://doi.org/10.1093/dnares/dsaa023 Singh, A.K., Rana, M.K., Singh, S., Kumar, S., Kumar, R., & Singh, R. 2014. CAAT box-derived polymorphism (CBDP): a novel promoter-targeted molecular marker for plants. Journal of Plant Biochemistry and Biotechnology, 23, 175-183. https://doi.org/10.1007/s13562-013-0224-3 Makhtoum, S., Sabouri, H., Gholizadeh, A., Ahangar, L., & Katouzi, M. 2022. QTLs controlling physiological and morphological traits of barley (Hordeum vulgare L.) seedlings under salinity, drought, and normal conditions. 3 Biotech, 12, 45. https://doi.org/10.1007/s13205-022-03134-2 Struss, D., & Plieske, J. 1998. The use of microsatellite markers for detection of genetic diversity in barley populations. Theoretical and Applied Genetics, 97, 308-315. https://doi.org/10.1007/s001220050900 Thiel, T., Michalek, W., Varshney, R.K., & Graner, A. 2003. Exploiting EST databases for the development of cDNA derived microsatellite markers in barley (Hordeum vulgare L.). Theoretical and Applied Genetics, 106, 411-422. https://doi.org/10.1007/s00122-002-1031-0 Varshney, R.K., Marcel, T.C., Ramsay, L., Russell, J., Röder, M.S., Stein, N., Waugh, R., Langridge, P., Niks, R.E., & Graner, A. 2007. A high density barley microsatellite consensus map with 775 SSR loci. Theoretical and Applied Genetics, 114, 1091-1103. https://doi.org/10.1007/s00122-007-0503-7 Wang, Q., Sun, G., Ren, X., Wang, J., Du, B., Li, C., & Sun, D. 2017. Detection of QTLs for seedling characteristics in barley (Hordeum vulgare L.) grown under hydroponic culture condition. BMC Genetics, 18, 94. https://doi.org/10.1186/s12863-017-0562-y Wenzl, P., Li, H., Carling, J., Zhou, M., Raman, H., Paul, E., Hearnden, P., Maier, C., Xia, L., Caig, V., Ovesná, J., Cakir, M., Poulsen, D., Wang, J., Raman, R., Smith, K.P., Muehlbauer, G.J., Chalmers, K.J., Kleinhofs, A., Huttner, E., & Kilian, A. 2006. A high-density consensus map of barley linking DArT markers to SSR, RFLP and STS loci and agricultural traits. BMC Genomics, 7, 206. https://doi.org/10.1186/1471-2164-7-206 Zhang, Y.W., Wen, Y.J., Dunwell, J. M., & Zhang, Y.M. 2020. QTL.gCIMapping.GUI v2.0: An R software for detecting small-effect and linked QTLs for quantitative traits in bi-parental segregation populations. Computational and Structural Biotechnology Journal, 18, 59–65. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2019.12.008 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 25 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 34 |
||