تجزیه ارتباطی صفات زراعی در ارزن معمولیPunicum miliaceam)) تحت شرایط تنش خشکی با استفاده از نشانگر AFLP

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان

2 استادیار/بهنزادی گیاهی پژوهشکده فناوری تولیدات گیاهی/ دانشگاه باهنر کرمان

3 دانشیار اصلاح نباتات، قطب علمی تنش‌های محیطی در غلات، دانشکده کشاورزی دانشگاه شهید باهنر کرمان

4 بخش تحقیقات فیزیولوژی مولکولی، پژوهشکده بیوتکنولوژی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی ایران

چکیده

هدف: هدف این پژوهش شناسایی نشانگرهای پیوسته با برخی صفات زراعی ارزن معمولی تحت شرایط تنش خشکی با استفاده از روش تجزیه ارتباطی بود.
مواد و روش‌ها: در این مطالعه، 30 ژنوتیپ ارزن معمولی Punicum miliaceam))در قالب طرح آگمنت در مزرعه تحقیقاتی دانشگاه شهید باهنر کرمان در اردیبهشت ماه 1395 کشت شدند. تنش در مرحله 50 درصد خوشه دهی با قطع آبیاری اعمال گردید. صفات عملکرد دانه، عملکرد بیولوژیک، وزن هزار دانه، تعداد دانه در خوشه، تعداد خوشه در بوته، طول پانیکول، تعداد انشعابات پانیکول، ارتفاع گیاه، تعداد برگ در بوته، طول برگ، عرض برگ و شاخص برداشت اندازه گیری شد. تکنیک AFLPبا استفاده از شش ترکیب آغازگری EcoRI و MseI انجام شد.
نتایج: در مجموع 246 باند چند شکل تولید شد و به طور میانگین دارای 13/89 درصد چند شکلی بودند. تجزیه ارتباطی بر اساس مدل‌های GLM و MLM به ترتیب 64 و 52 نشانگر پیوسته به صفات تحت شرایط تنش خشکی نشان داد که در بین آن‌ها چهار نشانگر (M4/E10-65، M4/E10-74، M4/E10-67 و M59/E36-105) با صفت عملکرد دانه، سه نشانگر (M59/E36-84، M10/E1-244 و M10/E1-245) با صفت وزن هزار دانه، دو نشانگر (M59/E36-106 و M10/E1-224) با صفت تعداد خوشه در بوته و پنج نشانگر (M3/E2-31، M3/E2-35، M3/E2-38،M59/E36-114  وM4/E8-128 ) با صفات تعداد دانه در خوشه در هر دو مدل ارتباط قوی و بسیار معنی‌داری نشان دادند.
نتیجه‌گیری: در این مطالعه چندین مکان ژنی مشترک برای صفات مورد بررسی شناسایی گردید. وجود نشانگرهای مشترک بین صفات ممکن است به دلیل اثرات پلیوتروپی و یا پیوستگی نواحی ژنومی دخیل در کنترل این صفات باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Association Analysis of Agronomic Traits in Common Millet (Punicum miliaceam) under Drought Stress Conditions Using AFLP Marker

نویسندگان [English]

  • Zahra Alizadeh 1
  • Fatemeh Ebrahimi 2
  • Qasem Mohammadi Nezhad 3
  • Babak Nakhoda 4
1 M. Sc. Graduate, College of Agriculture, Shahid Bahonar University of Kerman
2 Assistant Professor, Research & Technology Institute of Plant Production, Shahid Bahonar University of Kerman, Iran.
3 Associate Professor, College of Agriculture and Research & Technology Institute of Plant Production, Shahid Bahonar University of Kerman, Iran.
4 Assistant Professor, Agricultural Biotechnology Research Institute Karaj
چکیده [English]

Objective
The aim of this research was to identify marker loci associated with some agronomic traits under drought stress conditions in Common millet.
 
           Materials and methods
In this study, 30 genotypes of Common millet were planted as augmented design at research farm of Shahid Bahonar University of Kerman in April 2016. In order to induce stress irrigation was stopped at 50% panicling stage. Traits including grain yield, biological yield, 1000- grain weight, number of grain in tiller, number of tiller in plant, panicle length, number of panicle branches, plant height, number of leaf in plant, leaf length, leaf width and harvest index were measured. The AFLP Technique was performed by the six EcoR1/Mse1 primer combinations.
 
          Results
In total, 246 polymorphic bands were generated and the average percentage polymorphic was 89.13%. Association analysis based on GLM and MLM model indicated that 52 and 64 markers associated to traits under drought stress condition, respectively. Among them, four markers (M4/E10-65, M4/E10-74, M4/E10-67 and M59/E36-105) with grain yield, three markers (M59/E36-84, M10/E1-244 and M10/E1-245) with 1000- grain weight, two markers (M59/E36-106 and M10/E1-224) with number of tiller in plant and five markers (M3/E2-31, M3/E2-35, M3/E2-38, M59/E36-114 and M4/E8-128) with number of grain in tiller showed highly significant and strong relationship under drought stress condition in both models.
 
          Conclusions
In this study, several common genetic locations for the studied traits were identified. The existence of common markers between different traits may be due to pleiotropic effects or to linked genomic regions affecting several traits.

کلیدواژه‌ها [English]

  • polyotropic effects
  • marker association
  • population structure
  • mixed linear model
منابع
اکبری شیوا؛ کافی محمد؛ رضوان بیدختی شهرام (1394) اثر تنش خشکی بر عملکرد، اجزای عملکرد و آنتی اکسیدان در دو اکوتیپ سیر (Allium sativum L.) با تراکم‌های کاشت مختلف. نشریه بوم شناسی کشاورزی 8 (1) ، 95-106.
ثقه الاسلامی محمد جواد؛ کافی محمد؛ مجیدی هروان اسلام؛ درویش فرخ؛ نور محمدی قربان (1384) تاثیر کم آبیاری بر عملکرد و بازده استفاده از آب سه گونه ارزن. مجله علمی-پژوهشی علوم کشاورزی 4 (11)، 122-130.
عطایی رضا؛ محمدی ولی اله؛ طالعی علیرضا؛ نقوی محمدرضا (1392) نقشه‌یابی ارتباطی صفات ریشه در جو. مجله علوم گیاهان زراعی ایران 2 (44)، 347-357.  
موسوی درازمحله مهسا؛ زین ‌العابدینی مهرشاد؛ مردی محسن؛ مرعشی حسن؛ ملک‌ زاده سعید؛ کاظمی مهربانو؛ رودبار شجاعی طه؛ زهراوی مهدی (1392) بررسی تنوع ژنتیکی و تجزیه ساختار جمعیت ژرم‌پلاسم انار شیرین ایران با استفاده از نشانگر‌های SSR. مجله بیوتکنولوژی کشاورزی 4 (5)، 138- 150.
نقوی محمد رضا؛ قره یاضی بهزاد؛ حسینی سالکده قاسم (1387) نشانگرهای مولکولی، چاپ و انتشارات دانشگاه تهران. 109-121.
          هوشیاردل فرامرز؛ درویش زاده رضا؛ بصیرینیا اشکان؛ حاتمی ملکی حمید (1395) نقشه‌یابی ارتباطی صفات زراعی در توتون‌های شرقی (Nicotiana tabacum L.) . پژوهشنامه اصلاح گیاهان زراعی 18 (8) ، 134- 143.
 
References
Abdurakhmonov IY, Kohel R, Yu JZ et al. (2008) Molecular diversity and association mapping of fiber quality traits in exotic G. hirsutum L. germplasm. Genomics 92, 478-487.
Achleitner A, Tinker N, Zechner E, Buerstmayr H (2008) Genetic diversity among oat varieties of    worldwide origin and associations of AFLP markers with quantitative traits. Theor Appl Genet 117, 1041-1053.
Ahmad F, Akram A, Farman K et al. (2017) Molecular Markers and Marker Assisted Plant Breeding. Current Status and their Applications in Agricultural Development. J Environ Agric Sci 11, 35-50.
Akbari S, Kafi M, Rezvan Beidokhti S (2016) The effects of drought stress on yield, yield components and antioxidant of two garlic (Allium sativum L.) ecotypes with different planting densities. J Agroecol 8, 95-106 (in Persian).
Ataii R, Mohammadi V, Taleai AR, Naghavi MR (2013) Association mapping of root traits in barley. J Field Crop Sci 44, 347-357 (In Persian).
Barbosa AMM, Geraldi IO, Benchimol LL et al. (2003) Relationship of intra- and inter population tropical maize single cross hybrid performance and genetic distances computed from AFLP and SSR markers. Euphytica 130, 87-99.
Cardon LR, Palmer LJ (2003) Population stratification and spurious allelic association. Lancet 15, 598-604.
Collard B, Jahufer M, Brouwer J, Pang E (2005) An introduction to markers, quantitative trait loci (QTL) mapping and marker-assisted selection for crop improvement. The basic concepts Euphytica 142, 169-196.
Dadras AR, Sabouri H, Mohammadi Nejad Gh et al. (2014) Association analysis, genetic diversity and structure analysis of tobacco based on AFLP markers. J Mol Biol 41, 3317-3329.
Davar R, Darvishzadeh R, Rezaee Danesh Y et al. (2012) Single sequence repeat markers associated with partial resistance in sunflower to Phoma macdonaldii. J Phytopathol Mediterr 51, 541‐548.
Debibakas S, Rocher S, Garsmeur O et al. (2014) Prospecting sugarcane resistance to sugarcane yellow leaf virus by genome-wide association. J Theor Appl Genet 127, 1719-1732.
Eagles HA, Bariana HS, Ogbonnaya FC (2001) Implementation of markers in Australian wheat breeding. Crop Pas of markers in Australian wheat breeding. JCrop PastureSci 52, 1349-1356.  
Ebrahimi F, Majidi MM, Arzani A, Mohammadi Nejad Gh (2017) Association analysis of molecular markers with traits under drought stress in safflower. J Crop Pasture Sci 68, 167-175.   
Evanno G, Regnaut S, Goudet J (2005) Detecting the number of clusters of individuals using the software Structure: a simulation study. J Mol Ecol 14, 2611- 2620.
FAO. 2013. FAOSTAT Database. Available online at: http:// faostat. Fao.org.
Foltz CR (2002) Iran’s water crisis: Cultural, political and ethical dimensions. J Agric Environ Ethics 15, 357-380.
Fusari CM, Di Rienzo Ja, Troglia C, et al. (2012) Association mapping in sunflower for Sclerotinia head rot resistance. J BMC Plant Biol 12, 1-13.
Hoshyardel F, Darvishzadeh R, Basirnia A, Hatami Maleki H (2014) Association Mapping of Agronomic Traits in Oriental Tobacc (Nicotiana tabacum L.) Genotypes. J Plant Breed 8, 134-143 (in Persian).
Johnson RC, Kisha TJ, Evans MA (2007) Characterizing safflower germplasm with AFLP molecular markers. J Crop Sci 47, 1728-1736.
Kannan B, Senapathy S, Gajaraj A et al. (2014) Association Analysis of SSR Markers with Phenology, Grain, Stover-Yield Related Traits in Pearl Millet (Pennisetum glaucum (L.) R. Br.) Sci. World J 22, 148-162.
Kovi MR, Hu Y, Bai X, Xing Y (2015) QTL mapping for thermo-sensitive heading date in rice. Euphytica 205, 51-62.
Kraakman ATW, Martínez F, Mussiraliev B et al. (2006) Linkage disequilibrium mapping of morphological, resistance and other agronomically relevant traits in modern spring barley cultivars. J Mol Breed 17, 41‐58.
Kumar S, Ambreen H, Murali TV et al. (2015) Assessment of genetic diversity and population structure in a global reference collection of 531 accession of Carthamus tinctorius L. (safflower) using AFLP markers. J Plant Mol Biol 33, 1299-1313.
Lynch M, BG Milligan (1994) Analysis of population genetic structure with RAPD markers. J Mol Ecol 3, 91-99.
Mahalakshmi, V, Bidinger FR (1985) Water stress and time of floral initiation on pearl millet. J Agric Sci 105, 437-445.
Mannai YE, Shehzad T, Okuno K (2011) Variation in flowering time in sorghum core collection and mapping of QTLs controlling flowering time by association analysis. J Genet Resour Crop Evol 58, 983-989.
Mousavi Derazmahalleh SM, Zeinalabedini M, Mardi M et al. (2014) The Survey of Genetic Diversity & Population Structure Analysis of Iranian Sweet Pomegranate (Punica granatum L.) Germplasm Using SSR Markers. J Agric Biotech 4, 139-150 (in Persian).
Naghavi MR, Gharehyazi B, Hoseini Salekedeh Gh (2008) Molecular markers. University of Tehran Press. UK, pp 109-121 (In Persian).
Okuyama LA, Ferizzi LC, Neto JFB (2004) Correlation and path analysis of yield and its components and plant traits in wheat.  J CiencRural 34, 1701-1708.
Rostok N, Ramsay L, MacKenzie K et al. (2006) Recent history of artificial outcrossing facilitates whole-genome association mapping in elite inbreed crop varieties. J Proc Natl Acad Sci U S A 103, 18656-18661.
Saeed A, Darvishzadeh R, Basirnia A (2013) Simple sequence repeat markers associated with agromorphological traits in chickpea (Cicer arietinum L.). J Zemdirbyste-Agric 100, 433‐ 440.
Saghai-Maroof MA, Soliman KM, Jorgensen RA, Allard RW (1984) Ribosomal DNA spacer-length polymorphisms in barley Mendelian inheritance, chromosomal location, and population dynamics.J Proc Natl Acad Sci U S A 81, 8014-8018.
Saghatoleslami M, Magidi Haravan M, Nourmohmadi G, Darvish F (2007) Effect of drought stress in growth different stages on yield and water use efficiency of five millet genotypes in South Khorasan. J Agric Sci 11, 215-225 (In Persian).
Shaaf S, Bihamta MR, Taleai AR et al. (2012) Association analysis of single nucleotide variation in flowering time genes PpdH1, HvCO1 and HvGI in the barley. Modern Genet 7, 179-191.
Shi J, Li R, Qiu D, Jiang C et al. (2009) Unraveling the complex trait of crop yield with quantitative trait loci mapping in Brassica napus. Genet182, 851-861.
Slafer GA (2003). Genetic basis of yield as viewed from a crop physiologist’s perspective. J Ann Appl Biol 142, 117-128.
Thimmappaiah W, Santhosh G, Shobha D, Melwyn GS (2008) Assessment of genetic diversity in cashew germplasm using RAPD and ISSR markers. J Sci Hortic 118, 1-7.
Vos P, Hogers R, Bleeker M, Reijans M et al. (1995) AFLP: a new technique for DNA fingerprinting. Nucleic AcidsRes 23, 4407- 4414.
Wei YM, Hou YC, Yan ZH et al. (2005) Microsatellite DNA polymorphism divergence in Chinese wheat landraces highly resistant to Fusarium head blight. J Theor Appl Genet 46, 3-9.
Yang J, Benyamin B, McEvoy BP et al. (2010) Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height. J Nat Genet 42, 565-569.
Yu J, Pressoir G, Briggs WH et al. (2006) A unified mixed-model method for association mapping that accounts for multiple levels of relatedness. J Nat Genet 38, 203- 208.
Zhang Q, Wu C, Ren F et al. (2012) Association analysis of important traits of agronomical maize inbred lines with SSRs. J Crop Sci 6, 1131- 1138.