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作 者:王利锋[1] 王浩[1] 周柯[1] 杨继伟 曹言勇[1] 李晶晶[1] 贾腾蛟 李会勇[1] WANG Li-feng;WANG Hao;ZHOU Ke;YANG Ji-wei;CAO Yan-yong;LI Jing-jing;JIA Teng-jiao;LI Hui-yong(Cereal Crop Research Institute,Henan Academy of Agricultural Sciences/Henan Key Laboratory of Maize Biology,Zhengzhou 450002,China)
机构地区:[1]河南省农业科学院粮食作物研究所/河南省玉米生物学重点实验室,郑州450002
出 处:《玉米科学》2023年第5期49-55,共7页Journal of Maize Sciences
基 金:国家重点研发计划项目(2021YFD1200703);河南省重大科技专项(201300111100);中央引导地方科技发展专项(YDZX20214100003985);河南省科技攻关计划项目(222102110471)。
摘 要:利用253份玉米自交系为关联群体,利用一般线性模型(GLM)、混合线性模型(MLM)、固定和随机模型交替概率统一(FarmCPU)和基因组相关预测集成工具(GAPIT),分别对其子粒氮浓度进行全基因组关联分析。结果表明,共鉴定25个与子粒氮浓度显著关联的SNP(P<1.72E-05)。其中,GLM、FarmCPU和GAPIT方法分别检测到12、15和1个位点。S3_202120604、S1_2007087 47和S5_10258682在GLM和FarmCPU两种方法中均能检测到。Bin1.06、Bin3.07、Bin5.04、Bin1.07和Bin5.02可能是影响子粒氮浓度的重要区段。共挖掘30个相关候选基因,其中Zm00001d031747、Zm00001d031749、Zm00001d031753、Zm00001d043502和Zm00001d01339等可能是影响玉米子粒氮浓度的关键候选基因。This study utilized 253 maize inbred lines as an association population,and used general linear model(GLM),mixed linear model(MLM),fixed and random model alternation probability unification(FarmCPU)and Genome-wide correlation prediction integration(GAPIT)to conduct genome-wide association analysis for grain nitrogen concentration.A total of 25 SNPS(P<1.72E-05)were identified.Among them,12,15,and 1 SNPs were detected by GLM,FarmCPU and GAPIT methods,respectively.S3_202120604,S1_200708747 and S5_10258682 were detected by both CLM and FarmCPU methods.Bin1.06,Bin3.07,Bin5.04,Bin1.07 and Bin5.02 may be the important genomic regions for grain nitrogen concentration.A total of 30 candidate genes were identified,including Zm00001d031747,Zm00001d031749,Zm00001d031753,Zm00001d043502 and Zm00001d01339,which may serve as critical candidate genes influencing maize grain nitrogen concentration.
分 类 号:S513.035.3[农业科学—作物学]
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