[发明专利]一个改良棉花产量性状的糖苷水解酶基因和启动子及其应用

说明书

本发明公开了一个改良棉花产量性状的糖苷水解酶基因及其启动子及其应用。该基因GHLP1基因组序列为：SEQ ID NO.2或SEQ ID NO.12，启动子序列为：SEQ ID NO.3或SEQ ID NO.13。基因GHLP1的外显子区域包含一个非同义突变的单核苷酸多态性位点，位于编码区序列的1174bp位置处，该位点碱基是T或G，对应的氨基酸为Ser或Arg；同时该基因上游471bp的启动子区域中包含一个单核苷酸多态性变异位点，该位点碱基是A或C。该基因启动子区域的单核苷酸多态性变异与棉花衣分性状和籽指性状密切关联，并且启动子单倍型CC的棉花品种(系)的产量性状显著优于单倍型AA的棉花材料。该基因在高效鉴定高产陆地棉品种、提升棉花产量性状以及培育棉花高产新品种中具有重要的研究价值和应用前景。

技术领域

本发明属于生物技术应用领域，涉及一个与棉花产量性状相关的糖苷水解酶基因及其启动子。

背景技术

棉花作为天然纤维的主要来源，是一种重要的经济作物。棉花生产不仅对我国农业乃至国民经济的发展有着重要的影响，而且在世界棉花贸易市场上也起着举足轻重的作用。此外，棉花纤维是优良的、使用最为广泛的天然纤维，更是纺织工业的重要原材料，在国民经济发展中具有举足轻重的地位。随着人们生活水平的提高，对天然纯棉织物的需求不断增加，对纤维品质的要求也愈来愈高。因此，深入挖掘和利用棉花品质相关的遗传变异就显得格外重要。

全基因组关联分析(Genome-wide association study；GWAS)是以基因组中数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism，SNP)为分子遗传标记，进行全基因组水平上的相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。随着基因组测序技术的提高及测序成本的降低，并结合生物信息学的高度发展，GWAS成为挖掘和剖析人类疾病及作物农艺性状及抗性性状基因及其相关遗传机制最有效的方法之一。利用全基因组关联分析挖掘和克隆农艺性状相关基因，无需事先假定候选基因，其检测能力强，精度高，是分子育种研究的热点。Belo等(2008)对553份优良自交系的8,950的SNP进行了GWAS分析，鉴定出与油酸含量相关的位点，这是玉米首次真正意义上的全基因组关联分析。Huang等(2011)利用第二代测序技术对517份水稻地方种进行了重测序并获得上百万的SNP，然后对水稻的14个农艺性状进行GWAS分析，并成功鉴定出80个性状关联的位点。此外，他们还对多达950份水稻群体进行重测序，对开花期和10个产量相关性状进行GWAS分析，鉴定出了很多已知功能基因(Huang et al.2012)。Lin等(2014)对世界各地的360份番茄种质进行全基因组重测序，通过群体分化分析，首次发现决定粉果果皮颜色的关键变异位点，即SlMYB12基因启动子区域的603bp缺失，进而抑制该基因的表达，从而使得成熟的粉果番茄果皮中不能积累类黄酮，导致鲜食番茄和加工番茄的差异。Zhou等(2015)对302份大豆野生、地方品种以及改良品种进行重测序，结合GWAS分析技术，发现96个GWAS关联位点与之前报道的QTL有关联，并鉴别出含油量、株高和茸毛生成相关的新的关联位点。Fang等(2017)通过对318份陆地棉材料进行全基因组重测序，鉴定出25个棉花改良过程中的选择信号，通过GWAS分析，共鉴定出119个关联位点，其中产量相关的关联位点71个，纤维品质相关的位点45个，还有3个位点与黄萎病抗性相关(Fang et al,2017)。Ma等(2018)重测序分析419个核心种质的陆地棉材料，发现7383个SNP与这些性状显著相关，位于4820个基因内或基因附近。并且对控制开花，影响纤维长度，纤维强度的部分候选基因进行了重点分析(Ma et al.,2018)。Liu等(2021)则利用290份陆地棉栽培种组成的自然群体经过多年田间鉴定，结合高密度的SNP标记对棉花枯萎病抗性进行了全基因组关联分析，鉴定得到主效抗病位点Fov7，并确定基因GhGLR4.8是一种新的植物非典型主效抗病基因(Liu et al.,2021)。以上结果充分说明，全基因组关联分析具有很高的定位精度，甚至可以达到单基因的水平，利用获得的与目标性状相关的功能标记，进行目标性状的筛选，可以大大加快育种进程和效率。