水稻是重要的粮食作物之一，近年来由于人类活动的影响，许多地方的土壤以及水体中都出现了砷污染的现象，土壤中的砷则存在得较为持久，可以通过作物进行吸收积累。水稻长期生长在淹水或间歇性淹水的环境中，面临更为严峻的问题。湖南作为“有色金属之乡”，有两千多年的矿藏开采历史，一些地区土壤中砷含量超标。本研究利用162份种植在湖南地区的水稻材料，统计162份水稻材料的砷含量作为表型数据，表型数据与基因型数据相结合发掘水稻籽粒中与砷积累相关的基因。通过全基因组关联分析得到了7个显著关联的SNP位点，分别位于1、3、4、6、7、8号染色体上，其中2个位于8号染色体上，后续将进一步进行候选基因的挖掘，这些研究结果将为发现与水稻砷积累相关的新基因提供依据。
目录
摘要 3
关键词 3
ABSTRACT 3
KEY WORDS 3
引言 4
1 材料与方法5
1.1 试验材料 5
1.2 田间种植 5
1.3 砷元素关联分析 5
1.4 品种挖掘 6
1.5 技术路线 6
1.6 籽粒处理与元素含量测定 6
1.7 群体结构分析 7
1.8 数据处理 7
2 结果与分析 7
2.1 表型分析 7
2.2 低砷水稻品种的全基因组关联分析 8
2.3 筛选出的低砷水稻品种 9
3 讨论 9
致谢 9
参考文献 10
低砷水稻品种的筛选和全基因组关联分析
引言
引言
砷是地壳中丰度排名第20的一种元素，也是导致土壤重金属污染的元素之一，在自然界中，砷存在200多种矿物类型，其中五分之三以五价砷的形态存在，有五分之一以硫化物和硫酸盐化合物形式存在，其余则以三价砷、砷化物、元素砷等形态存在。硫化物形态的砷主要来源于矿床、岩石以及燃煤烟气的排放、化工冶炼、电子行业污物排放、含砷农业化肥大量使用等人类活动［1］。目前，土壤砷污染问题在矿产资源开发和冶炼活动密集的地区尤其突出，大量砷直接或间接地进入土壤。大量含砷尾矿库的闲置和任意堆放更加快了砷释放到土 *51今日免费论文网|www.jxszl.com +Q: ￥351916072$ 
壤中的速度。加之金属砷的价格较低，企业对砷的回收便缺乏动力。新疆克拉玛依的哈图金矿，尾矿中的砷含量高达1.1g/kg；伊犁哈萨克自治州的阿希金矿，尾矿砷含量也超过了1g/kg，这些都对当地的土壤和地下水造成严重威胁，更使得该地方的水稻安全生产隐患大大提高。尤其是一些地方长期使用含As的地下水灌溉农田，多地因此出现了土壤As污染的问题［2］。
水稻作为我国重要的粮食作物之一，籽粒积累砷是其他谷类作物的10倍，稻米中砷的浓度变化范围是0.031.83mg/kg，稻籽粒中As的积累已经成为人体摄入As的一个重要途径。一般来说，成人每天摄入的砷不能超过10微克。以水稻为主食的地区每日每人摄入稻米量在200900g之间，以摄入量为200g/d为例，为了控制每天摄入的砷小于或等于10微克，稻米中砷的浓度则要控制在每千克50微克以内［3］。
若长期摄入过量的砷，则引起砷毒害引发多种多样的疾病，如癌症、糖尿病、心血管疾病、身体机能紊乱等［4］。同时，稻米中的砷还会使稻米中的微量元素和氨基酸减少，从而间接地影响人体中的微量元素和氨基酸的含量。食物中砷存在的形态中，无机砷的毒性最强，它能够与膜蛋白结合并在肝脏和肾脏中积累；有机砷的毒性没有无机砷强，却可能是引发癌症的因子。因而，筛选和比较籽粒低砷积累的水稻遗传材料对降低水稻籽粒中砷的累积有着重要意义。
关联分析是解析作物表型多样性遗传基础的有效工具,也是挖掘有利等位基因的重要手段,在作物遗传育种中发挥着越来越重要的作用。随着挖掘覆盖全基因组的单核苷酸多态性(SNP)标记技术的不断改进,基于连锁不平衡(LD)的全基因组关联分析为研究作物的农艺、品质、产量和抗性等复杂性状提供了新途径［5］。关联分析最开始的时候是用于人类遗传疾病的研究，旨在寻找与人类疾病相关联的SNP位点。在水稻中，关联分析则最先应用于产量性状的遗传研究。Huang等对513份水稻品种14个水稻农艺性状关联分析发现了大量的信号位点，其中包括已报道的基因或位点［6］。Zhao等利用44100个SNP标记对来自世界82个国家的413份水稻种质资源的34个农艺性状进行关联作图，通过双亲分离群体验证了许多遗传位点，证实关联分析对于水稻复杂农艺性状研究的有效性。最近几年里，关联分析用于水稻的农艺性状包括：产量性状、直播性状、抗病性状、花期习性、根结线虫抗性、抗逆性状等。目前，关联分析成为研究作物重要遗传性状的成熟有效方式［7］。
关联分析的理论基础是自然群体长期重组交换保留下来的位点间连锁不平衡，通过检测表型数据和基因型数据的有效关联来寻找遗传位点。连锁不平衡是指存在基因组中不同基因座位的等位基因之间的非随机关联［8］。连锁不平衡既可以由连锁引起，也可以发生在非连锁位点之间，既可以是不同染色体上的两个位点，也可以是同一染色体不同位点。连锁不平衡可以通过计算和观测位点间的单倍体频率和期望频率之间的差异来评估。在众多影响因素中，突变和重组是影响连锁不平衡的最主要因素，同时交配习性也起着重要作用，自交作物的连锁不平衡衰减距离远大于异交作物。此外，自然群体结构和亲缘关系可能会造成关联分析假阳性［9］。
关联分析的具体方法是：构建关联群体、评估群体结构和亲缘关系、鉴定表性差异、检测和获得基因型、表型和基因型的关联分析［10］。关联分析与传统分析方法相比较，优势明显。它以可利用的自然群体为研究对象，遗传基础丰富，且不需要构建复杂的连锁群体，能够检测到更多的变异位点［11］，加之现在用高密度的SNP标记为手段实现精细定位，在某些异交作物中可以直接检测到基因［12］，但这种标记只有两种等位型，不能完全反映基因组内部的复杂变异。再次，同一个关联群体用于多个农艺性状的检测，更加高效。然而，关联分析受到使用标记类型的限制，也较少联系基因互作效应和环境效应对遗传性状的影响，反映出其仍具有一定的局限性［13］。

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