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    摘要：水稻是一种重要的粮食作物，耐冷性较差，在农业生产中常常受到低温冷害的威胁。本研究旨在使用全基因组关联性方法（Genome-wide Association Study，GWAS） ，对水稻低温下的发芽力与基因测序数据进行关联性分析， 为挖掘耐冷种质和精细定位、克隆耐冷QTL （Quantitative Trait Loci）提供帮助。对167个水稻品种及两个亚种群体粳稻 Japonica和籼稻Indica的低温发芽力：低温下发芽指数（Low Temperature Index，LTGI）和低温下发芽最终发芽率（Low Temperature Rate，LTGR） ，使用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）和压缩混合线性模型（Compressed Mixed Linear Model，CMLM）与44kSNP 数据集进行关联性分析。本研究结果显示粳稻 Japonica的耐寒能力强于籼稻Indica，共发现位于 7条染色体上16 个SNP 与水稻低温发芽力显著相关， 证明了GWAS在水稻耐冷性研究中的高效性，为进一步精确定位、克隆耐冷QTL以及耐冷基因打下了基础。 37268
    毕业论文关键词：发芽力；耐冷性；全基因组关联性分析；压缩线性混合模型 
    Genome-wide Association Study of Low Temperature Germinability in Rice Abstract：  Rice  is an important food crop with weak chilling tolerance ability, it often suffers from  low temperature and cold damage  in agricultural production. This study aims to utilize  Genome-wide Association Study to analyze the association between germinability in rice and the gene sequencing data, to assist the procedure of detecting chilling tolerance  germplasm  and identifying chilling tolerance Quantitative trait loci. The Germinability  of 167 rice accessions  and two subpopulations  (Japonica  and Indica) are evaluated as  low  temperature  index and  low temperature rate. Based on principal component analysis and compressed mixed linear model, they are also association analyzed with 44k SNP dataset. The results indicated that the Japonica group is more tolerant than Indica. Moreover, there are 16 SNPs which located on 7 chromosomes had been detected significant association with low temperature germinability in rice, the efficiency of GWAS was proved and assist in identification or clone of chilling tolerant QTL as well as candidate genes.
    Key  words:  Germinability;  Chilling tolerance;  Genome-wide Association Study;  Compressed Mixed Linear Model
    目录
    摘要1
    关键词1
    Abstract1
    Keywords1
    1绪论1
    1.1耐冷QTLs的图位克隆及分子机理材料与方法2
    1.2水稻耐冷性鉴定方法3
    1.3全基因组关联性分析原理3
    1.4全基因组关联性在植物基因组中的应用3
    2材料与方法4
    2.1植物材料4
    2.1.1材料来源4
    2.1.2获取材料4
    2.2表型测定4
    2.3表型分析4
    2.4全基因组关联性分析5
    2.4.1GAPIT程序包5
    2.4.2CMLM模型5
    3结果与分析5
    3.1低温下种子发芽力的表型分析5
    3.2低温下种子发芽力的全基因组关联性分析8
    3.2.1167个自然品种的全基因组关联性分析8
    3.2.2粳稻和籼稻亚群的全基因组关联性分析10
    4讨论11
    致谢13
    参考文献14
    1  绪论  水稻（Oryza sativa L.） ，是我国及东亚地区各国的主要粮食作物，由于其起源地区为热带及亚热带，该作物生长的适宜温度为 25~30℃，对于15℃以下的低温环境较为敏感[1]，低温环境常常导致水稻种子无法萌发、烂芽、苗生长缓慢甚至死苗。目前全球大约有 1500 万公顷水稻在生长发育的不同时期，包括萌芽发期、营养生长期和生殖生长期等，遭受低温胁迫[2]，由于低温冷害造成的水稻减产给农业生产造成了巨大的损失。在世界上许多主要的水稻种植区域中均存在低于 15℃的低温胁迫环境，该环境下水稻遭受冷害，播种后种子不萌发，生长缓慢，产量降低，当地的农业生产活动遭受到重大影响。冷害是指作物在它生长所需的适宜温度下至冰点以上温度范围内所发生的生长停滞或生育障害现象，酶蛋白活性在低温环境中降低甚至变性，植物的各种生理机能出现障碍甚至死亡[3]。 全世界共有 24个国家存在严重的水稻冷害问题， 其中东北亚地区如中国、朝鲜半岛以及日本列岛，由于所处纬度较高，水稻冷害问题较为严重[4]。因此，挖掘耐冷种质和精细定位、克隆耐冷 QTL（Quantitative  Trait  Loci）对培育耐冷品种和揭示水稻耐冷分子机理具有重要意义[1]。目前，水稻耐冷品种的育种方式大多依赖于传统育种技术，主要通过对已有种质资源的鉴定筛选，通过对耐冷个体进行选择和回交方式改良水稻的耐冷性。但是由于目前掌握的种质资源主要来自于在农业生产过程中积累、挖掘到的耐冷种质资源[5]，该技术具有较大的局限性。随着基因编辑技术的飞速发展，转基因技术在水稻抗低温胁迫研究中也开始被逐渐利用起来[2]，但是由于植物耐逆性生理机制相对较为复杂，特别是针对水稻耐冷相关基因的定位较少，大多处于 QTL定位阶段，仅有Cold1，qLTG3-1，LTG1等QTL中的目的基因被克隆，实用成果也相对较少[5]。 近些年来，随着高通量测序技术的飞速发展，全基因组关联分析（Genome-wide Association Study，GWAS）迅速成为一种高效的研究策略，被广泛运用于多种复杂性状的遗传学研究中[6]。全基因组关联性分析可检测全基因组范围的 DNA 变异与可观测的性状之间是否有关联，最早用于人类遗传来寻找引起疾病的分子标记以至突变位点。近年来基因组学和生物信息学有快速发展，基因组重测序和 SNP  鉴定的成本大大降低，全基因组关联性分析已在植物里得到应用[7][8]。与传统 QTL连锁分析方法相比，全基因组关联性分析可直接以现有的自然群体为材料，不需要构建作图群体，并且能在全基因组水平同时检测同一基因的多个等位基因。全基因组关联性分析近年也被用来研究水稻的耐冷性。Lv[9][等利用 529 水稻多样性群体，发现了 132 耐冷 QTL。Wang[10]等利用水稻多样性群体RDP（Rice Diversity Panel）中的 259个品种，发现67 QTL与幼苗期耐冷有关，其中56 没有被报道过。Pan[11]等利用中国的 174品种检测到51 个QTL在萌发期和耐冷有关。总之，全基因组关联性分析的应用发现了更多的 QTL，是解析耐冷遗传多样性的良好手段。
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