项目名称: 棉花纤维素生物合成的基因调控与高强纤维形成的分子遗传基础

项目编号: No.31330058

项目类型: 重点项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 食品科学、农学基础与作物学

项目作者: 张天真

作者单位: 浙江大学

项目金额: 307万元

中文摘要: 纤维强度是棉花重要的品质指标,对成纱和棉织品品质有重要影响。以TM-1做受体亲本,H7124做供体亲本,创建了一套染色体片段渐渗系(CSILs)。通过多年多点田间试验,筛选出6个与TM-1纤维强度存在显著差异的CSILs。其中,5个CSILs的纤维强度显著高于TM-1,1个显著低于TM-1。通过第二代测序技术,发掘高强纤维CSILs和TM-1在纤维次生壁加厚过程中纤维素生物合成的差异表达基因,进一步利用CSILs群体精细定位高强纤维表达基因;通过高强纤维基因的精细定位和QTLs遗传连锁图的定位结果整合与关联分析,预测鉴定高强纤维发育基因,发掘数量性状核苷酸位点(QTN),揭示棉花高强纤维形成的分子遗传机理与表达调控网络。克隆出4-5个有重要利用价值的基因,通过转基因功能验证,最终培育出高强纤维、高产的陆地棉新种质,为优质棉花新品种的分子设计育种提供基因资源。

中文关键词: 纤维强度;染色体片段渐渗系;RNA测序;精细定位;功能基因组

英文摘要: Fiber strength has an important impact on yarn and cotton fabric quality. One set of chromosome segment introgression lines (CSILs) was developed, where TM-1, the genetic standard in G. hirsutum, was used as the recipient parent , while the long staple cotton G. barbadense Hai7124 as the donor parent. Among the CSILs, six CSILs with significant differences in fiber strength were detected under the diverse environments . Among the six CSILs, five CSILs have a significant higher fiber strength than TM-1, one lower. In this research, Next Generation Sequencing will be used to analysis the different expressed genes of cellulose biosynthesis in fiber secondary wall formation between CSILs with higher fiber strength and TM-1 in order to fine map by CSILs populations. Combined with QTLs map and association analysis, we will identify the candidate genes of fiber strength, explore the QTN and reveal the molecular genetic mechanism of fiber strength and regulation network. Through cloning and transgene, we aim to cultivate new germplasm of high-strength fiber and high yield and provide genetic resource for cotton molecular design breeding of high quality.

英文关键词: Fiber Strength;CSILs;RNA-Sequence;Fine Mapping;Functioal Genomics

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

NeurIPS 2021 | 微观特征混合进行宏观时间序列预测
专知会员服务
40+阅读 · 2021年11月12日
【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
133+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
人工智能药物发现,讲述AI与药物交叉应用研究
专知会员服务
155+阅读 · 2021年1月28日
【ACM MM2020】跨模态分布匹配的半监督多模态情感识别
专知会员服务
42+阅读 · 2020年9月8日
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
28+阅读 · 2020年5月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
NeurIPS 2021 | 微观特征混合进行宏观时间序列预测
专知会员服务
40+阅读 · 2021年11月12日
【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
133+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
人工智能药物发现,讲述AI与药物交叉应用研究
专知会员服务
155+阅读 · 2021年1月28日
【ACM MM2020】跨模态分布匹配的半监督多模态情感识别
专知会员服务
42+阅读 · 2020年9月8日
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
28+阅读 · 2020年5月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员