油茶(Camellia oleifera)是我国第一大木本油料作物。大力发展油茶产业有助于提高我国植物油的自给率,保障国家的粮油安全。野生油茶(C.oleifera)是油茶育种宝贵的遗传资源。了解野生油茶的地理分布,分析不同地理种群的遗传分化格局,是野生油茶遗传资源保护与利用的基础。本研究从中国数字植物标本馆筛选获得可靠的野生油茶分布点数据,结合气象和土壤数据,分别应用最大熵(Max Ent)和规则集遗传算法(GARP)模型构建了野生油茶的生态位模型,预测了野生油茶的潜在分布区,分析了影响野生油茶分布的关键环境因子。对反映纬度梯度分布的7个野生油茶种群进行了实地考察,采集了374份叶片样本。基于庐山和井冈山8个野生油茶样本的高通量转录组测序数据,筛选了65个多态性微卫星(SSR)分子标记。选用35个多态性的SSR分子标记,应用高通量测序技术,对不同纬度的野生油茶样本进行了微卫星基因分型。比较了SSR位点等位基因频率未知和已知情况下,六倍体野生油茶遗传多样性和遗传结构分析结果的差异。分析了纬度梯度上野生油茶的遗传结构与遗传多样性。本研究的主要结果及结论如下:1、Max Ent和GARP两种模型的预测结果均能较好地反映油茶的分布情况。两种模型的预测结果均显示,野生油茶的潜在分布区主要位于中国长江流域及其以南的亚热带常绿阔叶林地区。Max Ent模型的预测结果较为保守,但可能更为精准。GARP模型所预测的分布区范围较广,可以反映最大的潜在分布区范围,但可能假阳性率较高。MaxEnt模型预测的野生油茶高适生区可以分为3大区域:(1)东北-西南走向的武夷山脉及附近的群山区域;(2)东西走向的南岭山脉及附近的群山区域;(3)东北-西南走向的武陵山脉及附近的群山区域。MaxEnt模型分析显示,影响野生油茶分布的主要环境变量是昼夜温差月均值、最干季降水量与最暖季降水量。2、本研究提出了一种新的有效开发多态性微卫星分子标记的方法。在预测的153个多态性SSR标记中,经实验验证有65个是多态性的(等位基因数2-12),其中有31个是高多态性的(等位基因数6-12),多态SSR标记的开发成功率普遍高于已有的方法。实验获得的等位基因数高于该方法预测的等位基因数,但两者呈显著正相关,因此该方法预测的等位基因数目可以反映实际的多态性水平。3、本研究显示,采用高通量测序的方法对SSR分子标记的多重PCR扩增产物进行基因分型,可以改善传统分型方法的效率与准确性,特别有助于准确估计多倍体的等位基因频率。在等位基因频率已知时,对野生油茶种群遗传多样性的估计更加准确、遗传结构更加清晰、遗传分化更加明显。4、在纬度梯度上,野生油茶种群间呈现出明显的遗传分化格局。在等位基因频率已知时,北部的江西庐山种群与南部的广东罗浮山和海南坡塘种群间的遗传分化最大,中部种群介于其间,呈现出从北向南逐渐过渡的遗传结构变化趋势。野生油茶种群的遗传多样性随着纬度的降低而升高,海南坡塘种群的遗传多样性水平最高。与Fst相比,Rho更能反映六倍体油茶种群间的遗传分化水平。本研究可以为野生油茶遗传资源的保护、挖掘与利用提供技术支持与参考依据。