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赤霉病是影响小麦安全生产的全球性病害,近些年其发病日益严重,提高赤霉病抗性成为小麦育种的持续挑战。小麦赤霉病抗性受多基因/QTL控制,聚合多个效应较大且不同环境或遗传背景下稳定的QTL有利于提高品种的抗性水平。抗扩展(Type Ⅱ)和抗毒素积累(Type Ⅲ)是最重要的两种小麦赤霉病抗性类型,已被广泛研究。目前报道超过100个QTL与这两种抗性有关,但绝大部分QTL稳健性较差,难以用于育种,对这些QTL进行整合分析并给出相对稳定可靠的QTL区间,对赤霉病遗传研究和育种利用都具有重要的意义。全基因组关联分析(GWAS)是对复杂数量性状QTL进行定位的一种手段。基于高密度的SNP芯片对小麦进行全基因组范围内抗性位点扫描已成为鉴定新抗源,挖掘抗赤霉病位点的高效方法。本研究对这两种抗性类型的QTL进行了元分析,与前人的赤霉病元分析比较,本文对赤霉病的元分析及其它相关信息在以下几个方面进行了优化和改进:1)收集了截止2020年1月前公开发表的113篇文献中报道的625个与Type Ⅱ和Type Ⅲ抗性相关的QTL,文献量扩大,时效性提高;2)基于高密度的整合遗传图谱,利用Biomercator V4.2.3软件对这625个QTL进行元分析,共得到1 18个基于遗传图谱的MQTL(genetic map-based MQTL,gMQTL),随后将这些gMQTL映射到中国春测序图谱,确定了基于参考基因组图谱的MQTL(sequence-based MQTL,sMQTL),同时通过设定筛选标准挑选出77个可作为后续深入分析和育种利用的高置信度MQTL区域(highly confident,hcMQTL),这些hcMQTL的一致性和稳健性进一步提高,方便进行不同作图结果的比较;3)分析并补充了位于hcMQTL区间内来自660K和820K SNP芯片的单拷贝SNP标记和单拷贝SSR标记,并将该区间内的单拷贝SNP标记转化为CAPS/dCAPS标记,大大方便了基因型分析、标记筛选、精细定位、图位克隆以及分子标记辅助育种;4)分析了公开发表的与赤霉病研究相关的转录组和蛋白组数据,并与hcMQTL区间进行整合,筛选到17个位于区间内同时具有转录组和蛋白组数据支持的基因,为后续目标QTL克隆和抗性机理解析提供了候选基因。本研究第三章节以来源广泛的261份小麦种质为材料。在2017-2019年连续三年评估了该群体的病小穗率(Type Ⅱ),并于2019年测定了 DON毒素积累(Type Ⅲ),结果显示Type Ⅱ抗性和Type Ⅲ抗性具有较高的遗传力。经筛选,最终确定了 48份低病穗率且低毒素的“双低”种质资源材料,为小麦抗赤霉病遗传改良提供优良的抗性亲本。另一方面,利用55K SNP芯片进行基因分型,结合表型进行关联分析。利用FarmCPU模型分析得到20个与Type Ⅱ抗性显著关联的SNP位点及8个与Type Ⅲ抗性显著关联的SNP位点,其中位于7B染色体上的一个与Type Ⅱ抗性相关的位点可在三个环境下重复检测,且遗传率较高,位于4A染色体上的一个与Type Ⅱ抗性相关的位点可在两个环境下重复检测。通过整合元分析与全基因关联分析结果,明确了位于hcMQTL区间内与性状显著关联的SNP。基于多组学手段对7B染色体上的QTL位点进行较为深入的分析,为相关候选基因的克隆、诊断性标记的开发、基因聚合育种及抗赤霉病抗性改良创造了条件。