红薯收获机的设计与仿真【说明书+CAD+PROE+仿真】
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红薯收获机的设计与仿真【说明书+CAD+PROE+仿真】,红薯,收获,设计,仿真,说明书,CAD,PROE
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利用微卫星标记鉴定乌干达红薯（甘薯）种质的遗传多样性芭芭拉M. ZaweddeMarc GhislainEric Magembe Geovani B. Amaro 丽贝卡格鲁梅特吉姆汉考克收到日期：2014年4月7日/接受日期：2014年9月1日/网上发布：2014年9月17日斯普林格科学+商业媒体Dordrecht 2014摘要有关作物品种遗传多样性和结构的知识可以帮助做出更好的保护决策，并指导作物改良工作。 利用微卫星标记进行多样性分析以评估乌干达甘薯的遗传多样性水平，并评估乌干达种质与从肯尼亚，坦桑尼亚，加纳，巴西和秘鲁获得的一些基因型之间的遗传关系。 共有260个甘薯品种用93个微卫星位点进行鉴定。 乌干达收藏展示不同的地方品种，以及从不同农业生态区获得的基因型之间的遗传多样性水平非常低（3）。 东非基因型之间观察到的遗传多样性水平很低（6）; 然而来自各种来源的收集物中存在独特的等位基因。 成对比较遗传分化表明乌干达种质与坦桑尼亚，加纳，巴西和秘鲁的品种差异显着（P 0.001）。 来自乌干达各个农业生态区和其他全球区域的人群中独特的等位基因以及区域多样性模式表明，应该努力进一步收集和更加深入地描述种质。关键词表征作物育种Ipomoea batatas分子标记SSR介绍具有不同环境适应能力的作物品种的种质资源集合既是未来作物改良的基因来源，也是农民的关键资源。 大多数重要全球粮食作物的遗传多样性水平最高的地区是南部，这里通常有起源的作物中心，而且由于长期选择农民而出现多样性中心（粮农组织 2008).在东部非洲收获的重量方面，甘薯Ipomoea batatas（L.）Lam。是第五重要的粮食作物（粮农组织 2012）。 葡萄牙探险家于16世纪将红薯从南美引入东非边界（Zhang et al。 2004）。 在秘鲁Chilca峡谷的洞穴中发现了最古老的甘薯遗迹，其历史可追溯到8,000年前（Lebot 2010）。 然而，根据相关物种之间的形态关系，起源中心似乎位于墨西哥的尤卡坦半岛和委内瑞拉的奥里诺科河之间（奥斯汀 1977）。 在该地区也发现野生种Batatas，被认为是公认的祖先和栽培甘薯的野生亲缘种（Andersson and de Vicente 2010）。 来自世界不同地区的种质资源遗传多样性模式的评估导致了中国，东南亚，新几内亚和东非是次要的多样性中心的建议（日元 1982; 奥斯汀 1983).乌干达是撒哈拉以南非洲地区人均生产量最高的地区，种植了大量不同种类的甘薯品种。 2005年，全国甘薯项目收集了1300多个地方品种，这些品种使用形态学方法来确定遗传多样性水平，其中946个被发现是形态上不同的基因型（Yada et al。 2010a）。 这种高水平的多样性主要归因于甘薯的同种异体和六倍体性质（Lebot 2010），以及农民偏好的变化（Veasey et al。 2008）。 藤蔓繁殖的方法也通过保持栽培品种的多样性间接起作用。关于现有作物品种遗传多样性和结构的知识可以有助于做出更好的保护决策，并有助于直接育种计划。 作物多样性的表征可以通过形态学和分子学工具来实现。 形态特征是评估多样性的重要的第一步; 然而，仅依赖于形态学表征（包括低水平的多态性，低重复性，某些性状的晚期表达）存在主要限制; 表型可塑性和平行进化（Karuri et al。 2010; 亚达等人。 2010b）。 许多分子标记包括随机扩增的多形态DNA（RAPD），限制性片段长度多态性（RFLP），扩增片段长度多态性（AFLP），微卫星或简单序列重复序列（SSR），单核苷酸多态性（SNPs）已经被开发并被用于补充形态表征。 在作物中选择任何特定的DNA标记在很大程度上取决于研究的目的，可用的资源和技术技能（Otoo et al。 2009).在甘薯研究中，许多分子标记已被用于研究作物的遗传多样性，包括RAPD（Connolly et al。 1994; Gichuki等人 2003; 他等人。 2006），DNA扩增指纹图谱（DAF）（He et al。 1995），AFLPs（Zhang et al。 2004，Elameen et al。 2008），简单序列重复序列（ISSR）（Hu et al。 2003），微卫星多态位点的选择性扩增（SAMPL）（Tseng et al。 2002）和SSRs标记（Gichuru et al。 2006; Veasey等人。 2008）和微卫星或SSR（Jarret和Bowen 1994; 布特勒等人。 1999; 胡等人。 2004; 亚达等人。 2010b; Tumwegamire等人 2011).甘薯是一种六倍体（2n = 6x = 90）作物，据信来自几种野生物种之间的天然杂交（Lebot 2010）。 关于六倍体甘薯的产生有三种假设：多倍体（Kobayashi 1983; Shiotani和Kawase 1987, 1989）; allo-autopolyp-loidy（Schafleitner et al。 2010）和allopolyploidy（奥斯汀 1977; 西山 1971; Srisuwan等人 2006; 高等人。 2011）。 当使用分子标记进行种质鉴定时，甘薯的六倍体性质和其基因组构成的复杂性造成挑战（Lebot 2010）。 然而，已经证明SSR标记在揭示与六倍体几内亚山药Dioscorea rotundata Poir的形态表征非常相似的遗传关系中是有用的。 （Mignouna et al。 2003）和红薯中多态性的检测（Veasey et al。 2008）。 已发现少量SSR标记（低至10对引物）可有效追踪群体间特定等位基因的移动（Lebot 2010），并区分人群中不同的个体（Yada et al。 2010b).在乌干达，有两项研究先前使用SSR标记分析了乌干达甘薯种质的遗传多样性。 一项研究集中于评估192个选定的优良地方品种（高产，甘薯病毒病或链格孢病抗性或高干物质含量），并得出结论，有190个不同的地方品种（Yada et al。 2010b）。 第二项研究使用同一系列的75个品种评估东非橙肉与白肉地方品种之间的遗传关系，以及它们与来自中国，美国，巴布亚新几内亚和秘鲁的品种之间的关系（Tumwegamire et al。 2011）。 他们发现，肯尼亚首先发展的橙色肉食类型与非非洲的橙色肉食类型不同，而东非的橙肉和白肉地方品种密切相关。 自1995年以来，国家育种计划已经发布了20个品种（Mwanga et al。 2011）。 大多数这些品种（Sowola和NASPOT1至11）是从18至24岁父母的杂交种的膨化种子中选择的。本研究的目的是利用SSR标记来确定Ugan-s甘薯遗传多样性的结构，以评估乌干达地方品种和释放栽培品种之间的遗传关系，并将其与来自其他地区的种质相关联世界。 这些信息可用于提出建议，以改进并可能提高低成本甘薯多样性的保护。材料和方法植物材料利用Namulonge国家作物资源研究所甘薯项目维护的收集数据库，共选取了168个乌干达基因型，分为三类：对虫害侵染的反应（Muyinza et al。 2012）; 农业生态区（Yada et al。 2010a）; 和品种分类（Mwanga et al。 2011）。 从乌干达的五大红薯种植农业生态区选取土地：北部地区; 东部地区; 中央区域; 西部地区; 和南部地区。 为了确定它们与来自世界其他地区的基因型之间的遗传关系，将乌干达基因型与来自其他甘薯种植的非洲国家，巴西和秘鲁的基因型进行比较。 从三个不同的polycross-es的膨大种子中选择改良的栽培种，每个种子包含18到24个亲本（Mwanga et al。 2003, 2009, 2011）。 种植材料的选定栽培种在筛房中生长2个月，将幼叶立即置于冰上并储存在-80直到DNA提取。DNA提取和简单序列重复（SSR）扩增使用改进的CTAB方法从200mg冷冻叶组织中分离基因组DNA（Doyle和Doyle， 1990），根据（Yada et al。 2010b）。 定量总共308个DNA样品，稀释至20ng /l，并准备用于聚合酶链式反应（PCR）扩增。 在之前的甘薯研究中使用的31标记的SSR引物对（Karuri et al。 2010; 亚达等人。 2010b; Tumwegamire等人 2011）进行DNA扩增测试，并且仅有19个SSR标记（表1 1）被选中并用于本研究。 其他SSR标记由于非特异性扩增或单形性而被拒绝。 总反应体积为10l，其中含有11l10X PCR缓冲液（10mM Tris-HCl pH 9.0,30mM KCl，1.5mM MgCl2），0.1l冻干的5U /lTaq DNA聚合酶，0.2l10mM dNTP，0.5l10l引物，2.5l20ng /lDNA模板和5.7l双蒸水用于PCR。 PCR程序设置如下：94 LC 3分钟进行初始变性，然后进行35个循环，每个循环包括94变性30秒，对于每个引物对在指定温度下退火（表 1）并在72LC下聚合30秒，然后在72LC下最终延伸20分钟。 针对每种DNA样品制备扩增的PCR产物，并使用ABI 3730毛细管测序仪（Applied Biosystems）进行片段分析。等位基因评分和数据分析使用Genemapper v3.7软件（Applied Biosystems）进行峰检测和片段大小估计。 AlleloBin软件（Prasanth et al。 1997）被用于校正在PCR期间由于DNA聚合酶滑移导致的得分等位基因中的任何错误（Schlotterer和Tautz 1992）。 使用以前用于描述多倍体多样性的两种数据编码方法进行分析（Esselink et al。 2004; 约根森等人 2008; Kloda等人 2008; Garca-Verdugo等人。 2009; 桑普森和拜恩 2012）。 首先，使用ALS-Binary软件（Prasanth和Chandra）将多位点数据转化为每个个体存在/不存在等位基因的二进制阵列 1997).名称染料主题TAa参考IB-S076-FAM（TGTC）760Benavides（unp。）bIB-R03宠物（GCG）558Benavides（unp。）IB-16VIC（GATA）459Benavides（unp。）IB-13NED（TTC）658Benavides（unp。）J10A宠物（AAG）6TD（57-62）Solis等人 （UNP。）cJ175VIC（AATC）4TD（57-62）Solis等人 （UNP）。IBCIP-96-FAM（CCA）2AC（ACC）6TD（50-60）Yanez（2002)IBCIP-13NED（GTC）2TD（57-62）Yanez（2002)IB-R19宠物（CAG）5BTD（57-62）Benavides（unp。）BU6919846-FAM（TGG）6TD（57-62）Hu et al。 （2004)JB1809VIC（CCT）6（CCG）6TD（50-60）Solis等人 （UNP）。IBSSR09NED（GAA）5（GAG）3TD（57-62）Hu et al。 （2004)IB-R08宠物（T3A）4TD（50-60）Benavides续表名称染料主题TAa参考BU6907086-FAM（CCG）5TD（57-62）Hu et al。 （2004)1B-S186-FAM（TAGC）4TD（57-62）Benavides（unp。）IBCIP-16-FAM（ACC）7a中TD（57-62）Yanez（2002)IBSSR07宠物（CT）7A（TC）4TD（57-62）Hu et al。 （2004)IB-12NED（CAG）5ATD（57-62）Benavides（unp。）其次，MAC-PR（微卫星DNA等位基因计数峰比）法（Esselink et al。 2004）被用来获得每个多倍体个体的16个标记的等位基因剂量。 MAC-PR方法利用GeneMapper软件提供的峰值区域的定量值。 对于每个基因座，所有等位基因在成对组合中进行分析以确定其在各个样品中的拷贝数。 这是通过计算两个等位基因一起发生的所有样品中两个等位基因的峰面积之间的比率来完成的。 获得具有六种不同等位基因或三种不同等位基因的个体为分别计算单和双拷贝剂量提供了基线。二进制数据被用来确定多态信息内容（PIC），这是衡量每个标记在区分由Weir制定的个体之间的有用性的度量（1996）为每个群体的遗传多样性包括多态位点数（P），多态还使用GenAlEx版本6.4进行分子方差分析（AMOVA）以估计种群内和种群间多样性的总方差和分布。 还使用GenAlEx软件计算了赖特的F统计量（FST，固定指数），以估计可由群体结构解释的遗传变异量（Holsinger和Bruce 2009). 其中HI是亚群内每个个体观察到的平均杂合度，HT是随机交配总群体中的期望杂合性。 FST的范围可以从0.0（无分化）到1.0（完全分化，即固定用于不同等位基因的亚群）。使用DARwin第5版（Perrier和Jacquemoud-Collet）评估种群间的系统发育关系 2006）。 用Jaccards从二进制数据构造相似性矩阵系数（Jaccard 1908）。 Jaccard系数= NAB/（NaNb），其中NAB是两个个体a和b共享的等位基因数，Na样本a和Nb是样本b中等位基因的总数。 通过基于单体型频率计算通常的欧几里德距离矩阵来获得种群之间的遗传距离。 从该矩阵中，使用来自Saitou和Nei的相邻连接方法（NJ）构建树状图1987）。 每个节点的重要性通过引导原始矩阵的5,000个重复位点上的数据来评估。 我们使用未加权的配对组方法分析（UPGMA）检查了个体之间的分层遗传变异，如Sneath和Sokal（1973).使用STRUCTURE版本2.3.3检查个体和群体的聚类模式（Pritchard et al。 2000），据报道它具有生成种群结构的能力（Prit-chard et al。 2009）。 使用每个个体的等位基因剂量（MAC-PR）数据，将个体概率地分配给基因簇（K）。 STRUCTURE程序运行时没有使用混合祖先模型的人口结构的先验假设，并且推荐的隐性等位基因方法和等位基因频率相关。 该分析用于确定是否可以在取样的植物中确定生物相关簇，并建立起源于每个簇的个体基因组（Q）的比例。 对于所有的分析，马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）参数被设置为50000次的老化时间，其中50,000次迭代。 使用Evanno等人描述的方法，对于每个K值（K设定为10），从20次重复运行确定指示数据中真实簇数量的最佳K值。 （2005）和特定数量增量K，其基于连续K值之间的数据的对数概率的变化率。 Evanno等人的方法的参数 （2005）使用结构收割机版本0.6.92（Earl和vonHoldt）计算 2012）。 不同运行之间的相似性通过Jakobsson和Rosenberg（2007）在他们的计算机程序CLUMPP 1.1.2中使用。 该方法计算相似系数h0，它可以评估程序STRUCTURE的各个运行的相似性。 使用计算机程序CLUMPP 1.1.2（Jakobsson和Jakob）确定了20个重复K值的最佳比对许多这些群集与地方性。 值得注意的是（6/10）改良品种与肯尼亚品种卡卡梅加（Kakamega）组合在一起，该品种故意包含在本分析中，因为它是许多这些改良品种的已知母本。基因型之间的遗传关系来自乌干达的农业生态区和从其他东非国家收集的品种分子方差分析（AMOVA）表明，只有6的遗传变异是由不同来源解释的 3）。 分析十六个微卫星在来自八个预定义群体的228-甘薯基因型中总共产生了93个推测位点（表 4）。 在每个群体中观察到平均70个多态性位点。 遗传多样性水平各不相同在不同的人群中。 乌干达大部分地区的人群中只有少数独特的等位基因（1-4），除了西南地区，没有。 坦桑尼亚栽培品种也有少数独特的等位基因（4），但杂合度最高（D）。 总体而言，收集的样品的杂合度（D）水平较低。 来自坦桑尼亚的栽培种与乌干达和肯尼亚的种群之间的显着差异清楚地显示在遗传距离矩阵中（图1）。.乌干达基因型与从其他地区采集的品种之间的遗传关系分子方差分析（AMOVA）表明，只有24的遗传变异是由国家之间的差异来解释的（表1 5）。 国家间遗传分化的成对比较表明乌干达的种质为与巴西，秘鲁和加纳的基因型差异显着（P 0.001） 6）。 Jaccard的相似系数范围从0.0到0.95，平均值为0.56。 超过70的成对相似系数在0.50和0.63之间。DARwin软件产
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