شماره ركورد :
1079088
عنوان مقاله :
تجزيه ارتباط براي مقاومت به بيماري پوسيدگي اسكلروتينيايي يقه ساقه در آفتابگردان روغني (helianthus annuus l.) با استفاده از نشانگرهاي ريزماهواره تحت شرايط مزرعه اي
عنوان به زبان ديگر :
Association analysis using SSR markers for resistance to Sclerotinia basal stem rot disease in oily sunflower (Helianthus annuus L.) under filed conditions
پديد آورندگان :
درويش‌زاده رضا دانشگاه اروميه - دانشكده كشاورزي - گروه اصلاح و بيوتكنولوژي گياهي , پاك‌نيا رشيد دانشگاه فردوسي مشهد - دانشكده كشاورزي - گروه بيوتكنولوژي گياهي , شهرياري فرج اله دانشگاه فردوسي مشهد - دانشكده كشاورزي - گروه بيوتكنولوژي گياهي , ملك‌زاده سعيد دانشگاه فردوسي مشهد - دانشكده كشاورزي - گروه بيوتكنولوژي گياهي
تعداد صفحه :
13
از صفحه :
355
تا صفحه :
367
كليدواژه :
آفتابگردان , نشانگرهاي مولكولي , عدم تعادل پيوستگي
چكيده فارسي :
اهداف: آفتابگردان (helianthus annuus l.) عمدتاً براي استحصال روغن خوراكي كشت مي شود و قارچ اسكلروتينيا اسكلروتيوروم (sclerotinia sclerotiorum) يك عامل بيماري زا در مزارع آفتابگردان است. هدف پژوهش حاضر شناسايي نشانگرهاي مولكولي (ssr) مرتبط با مناطق ژنومي دخيل در مقاومت به بيماري پوسيدگي اسكلروتينيايي يقه ساقه در آفتابگردان روغني با استفاده از تجزيه همراهي بود.مواد و روش ها: در پژوهش تجربي حاضر 100 لاين خالص آفتابگردان روغني كشت داده شدند. درصد پيشرفت آلودگي قارچي بعد از 4، 8 و 12 روز، وزن 100 دانه گياه آلوده نشده و آلوده شده، عملكرد گياه آلوده نشده و آلوده شده، افت وزن 100 دانه و افت عملكرد ارزيابي شدند. پروفايل مولكولي ژرم پلاسم مورد مطالعه با 30جفت آغازگر ريزماهواره تهيه شد. تجزيه ساختار ژنتيكي جمعيت با روش بيزين صورت گرفت.يافته ها: بيشترين ضريب تغييرات به ترتيب مربوط به افت عملكرد (86/41%) و افت وزن (78/48%) و كمترين آن به ترتيب مربوط به درصد پيشرفت آلودگي بعد از 8 و 12 روز (26/47 و 20/44%) بود. براساس مدل خطي مخلوط (mlm) 6 نشانگر ريزماهواره مرتبط با صفات در سطح احتمال 0/01≥p شناسايي شدند. بيشترين تعداد نشانگر مرتبط با صفت درصد پيشرفت آلودگي بعد از 8 روز بود. نشانگرهاي p733، p807 و p1256 همزمان با سه صفت مرتبط بودند.نتيجه گيري: چهار لاين rha274، h100a83hr4، b4503 و لاين ايراني با كد 28 با منشا ژنتيكي متفاوت و سطوح بالاي مقاومت شناسايي شدند. براساس مدل خطي عمومي (glm) و مخلوط به ترتيب 24 و 15 نشانگر ssr با صفات مورد نظر ارتباط دارند. نشانگرهاي p733، p807 و p1256 همزمان با سه صفت مرتبط هستند.
چكيده لاتين :
Aims Sunflower (Helianthus annuus L.) is mainly cultivated for the extraction of edible oil, and Sclerotinia sclerotiorum is a pathogen in sunflower fields. The aim of this study was to indetify markers associated with resistance to Sclerotnia Scleritiorum diseases in sunflower, using association analysis. Materials & Methods In the present experimental research, a population including 100 lines of oily sunflower was cultivated. Traits such as contamination progress after 4, 8, and 12 days, 100 seeds weight of contaminated and non-contaminated plants, contaminated and noncontaminated plant yield, 100 seeds weight loss, and yield loss were studied. The molecular profiles of germplasm were prepred with 30 microsatellite primer pairs. Genetic structure analysis of population was performed based on Bayesian model. Findings The highest coefficient of variation was related to the yield loss (86.41%) and weight loss (78.48%), and the lowest was contamination progression after 8 and 12 days (26.47% and 20.44%), respectively. Based on the mixed linear model (MLM), 6 microsatellite markers related to traits were identified at the level of p≤0.01. The highest number of markers was associated with contamination progression after 8 days. The P733, P807, and P1256 markers were simultaneously associated with 3 traits. Conclusion Four lines including RHA274, H100A-83HR4, B45-03, and Iranian line with code 28 were identified with different genetic origins and high resistance levels. According to the general linear model (GLM) and MLM, 24 and 15 SSR markers are related to the traits, respectively. The P733, P807, and P1256 markers are simultaneously associated with 3 traits.
سال انتشار :
1397
عنوان نشريه :
زيست فناوري دانشگاه تربيت مدرس
فايل PDF :
7666931
عنوان نشريه :
زيست فناوري دانشگاه تربيت مدرس
لينک به اين مدرک :
بازگشت