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[發(fā)明專利]用于預測實驗油棕櫚植物的棕櫚油產量的方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201680063501.1 申請日: 2016-11-09
公開(公告)號: CN108368555B 公開(公告)日: 2022-03-01
發(fā)明(設計)人: A·L·龍;Q·B·克翁;C·K·特;M·穆罕默德;F·T·周;D·R·阿普爾頓;H·庫拉維拉辛加姆 申請(專利權)人: 森達美種植知識產權私人有限公司
主分類號: C12Q1/6895 分類號: C12Q1/6895
代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018 代理人: 潘懷仁;王珍仙
地址: 馬來西*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 用于 預測 實驗 油棕 植物 棕櫚油 產量 方法
【說明書】:

公開了用于預測實驗油棕櫚植物的棕櫚油產量的方法。所述方法包括:從群體的實驗油棕櫚植物的樣品確定至少第一SNP基因型,所述第一SNP基因型對應于第一SNP標記,所述第一SNP標記位于用于高產油量性狀的第一QTL中,并且在分層和親緣關系校正之后,以所述群體中至少7.0的全基因組?log10(p值)與所述高產油量性狀相關聯(lián),或者相對于與所述第一SNP標記連鎖的第一其他SNP標記具有至少0.2的連鎖不平衡r2值,所述第一其他SNP標記在分層和親緣關系校正之后,以所述群體中至少7.0的全基因組?log10(p值)與所述高產油量性狀相關聯(lián)。所述方法還包括將所述第一SNP基因型與相應的第一參考SNP基因型進行比較,并基于SNP基因型的匹配程度預測所述實驗植物的棕櫚油產量。

技術領域

本申請涉及用于預測實驗油棕櫚植物的棕櫚油產量的方法,并且更具體地,涉及用于預測實驗油棕櫚植物的棕櫚油產量的方法,該方法包括從油棕櫚植物的群體的實驗油棕櫚植物的樣品中確定該實驗油棕櫚植物的至少第一單核苷酸多態(tài)性(也稱為SNP)基因型,該第一SNP基因型對應于第一SNP標記,將實驗油棕櫚植物的第一SNP基因型與在與群體相同遺傳背景下指示高產油量性狀的相應的第一參考SNP基因型進行比較,并且基于實驗油棕櫚植物的第一SNP基因型與相應的第一參考SNP基因型的匹配程度來預測該實驗油棕櫚植物的棕櫚油產量。

背景技術

非洲油棕櫚Elaeis guineensis Jacq.是重要的食品油料作物。油棕櫚植物是雌雄同株的,即單株植物產生雄花和雌花兩者,其特征是交替系列的雄花序和雌花序。雄花序由許多小穗組成,并且可以開出遠超出100,000朵花。油棕櫚通過昆蟲和風自然異花授粉。雌花序是肉穗花序,其包含生于荊棘的小穗上的數(shù)千朵花。一串結有500至4,000個果實。油棕櫚果實是無柄核果,其形狀為球形至卵形或細長的,并且由外果皮、含有棕櫚油的中果皮和圍繞核的內果皮構成。

油棕櫚的重要性是由于其高產量以及其高的油質量。就產量而言,油棕櫚是產油量最高的食品油料作物,近期每年平均產量為3.67公噸/公頃,并且其中最好的后代已知每年產量約為10公噸/公頃。油棕櫚也是最有效率的植物,以利用陽光的能量來生產油而著稱。就質量而言,栽培油棕櫚以獲得果皮中產生的棕櫚油和核中產生的棕櫚仁油兩者。棕櫚油是尤其平衡的油,具有幾乎相等比例的飽和脂肪酸(≈55%,包括45%的棕櫚酸)和不飽和脂肪酸(≈45%),并且它包括β胡蘿卜素。棕櫚仁油比中果皮油更飽和.兩者都具有低含量的游離脂肪酸。目前棕櫚油和棕櫚仁油的總產量約為每年5000萬公噸,并且隨著全球人口和人均油脂消耗量的增加,預計未來的需求將大幅增加。

雖然油棕櫚是產油量最高的食品油料作物,但目前的油棕櫚作物產量遠低于其理論最高值,表明通過改進高產油棕櫚植物的選擇和鑒定來提高棕櫚油的產量的潛力。但是,在雜交中用于產生具有較高產量的后代以及用于商業(yè)生產棕櫚油的用于鑒定潛在的高產油棕櫚的常規(guī)方法,需要在多年的過程中栽培油棕櫚并測量棕櫚油的產量,這是耗費時間和高勞動強度的。此外,常規(guī)方法基于直接測量取樣果實的棕櫚油含量,從而導致取樣果實的破壞。另外,用于生產棕櫚油的油棕櫚繁殖的常規(guī)育種技術也是耗費時間和高勞動強度的,尤其是由于最有生產力的,從而有商業(yè)價值的油棕櫚基于關于被稱作SHELL的基因的雜合性(即具有SHELL的一個野生型等位基因(sh+)和SHELL的一個突變等位基因(sh-))表現(xiàn)出關于果實類型的雜交表型,這使得通過直接雜交來對其進行繁殖是不切實際的。

如,例如Billotte等人,TheoreticalApplied Genetics 120:1673-1687(2010)教導了基于連鎖分析的數(shù)量性狀基因座(也稱為QTL)標記程序已經實施于油棕櫚,目的是改進常規(guī)育種技術。但是,連鎖分析基于最近幾代內的家系中觀察到的重組,并且經常較差地鑒定復雜表型的定位的QTL,因此需要大家系來更好地檢測和確認QTL,限制了該方法用于油棕櫚的實用性。

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