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dc.contributor.refereePillen, Klaus-
dc.contributor.refereeMohler, Volker-
dc.contributor.authorAlomari, Dalia Zakaria Saleh-
dc.date.accessioned2019-07-31T12:30:10Z-
dc.date.available2019-07-31T12:30:10Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/14154-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/14023-
dc.description.abstractWir führten eine GWAS Analyse von Calcium (Ca), Eisen (Fe) und Zink (Zn) -Konzentrationen in Weizenkörnern durch unter Verwendung einer großen Kollektion, die 369 europäischen Elitesorten beinhaltete und über drei Jahre auf dem Feld angebaut wurde. Die Mineralienkonzentrationen in den Weizenkörnern wurden mittels ICP-OES bestimmt. Hochdurchsatz SNP-arrays 90k, 35k und 135k wurden für die GWAS Analyse genutzt. Es wurde eine breite phänotypische Variation mit moderater Vererblichkeit für Fe und Zn bis hin zu hoher Vererblichkeit für Ca beobachtet. Die Korrelationsanalyse ergab einen starken positiven Zusammenhang zwischen den Fe und Zn Konzentrationen in den Körnern, welche beide positiv mit TKG korreliert waren. Die GWAS-Ergebnisse zeigten mehrere QTLs, die auf mehreren Chromosomen verteilt waren und zu den Konzentrationen der untersuchten Mineralien beitrugen. Während eine QTL-Region auf dem Chromosom 5A (698.509.966 - 698.510.066 bp) als lebenswichtige gemeinsame genetische Region für alle drei Mineralien erschien, wurde eine genomische Region auf dem Chromosom 3B (723.276.117- 731.264.585 bp) zwischen Fe und Zn geteilt. So wurde beispielsweise die calciumtransportierende ATPase mit Ca verknüpft, bZIP-Transkriptionsfaktoren und mitogen-aktivierte Proteinkinase-Gene mit Zn assoziiert, während das NAC-Gen ein Kandidat für Fe war. Ergebnisse für ‚genomic prediction‘ (GP) für Fe Konzentration im Korn zeigten moderate Vorhersagegenauigkeiten, was ein vielversprechendes Ergebnis für die Verwendung der genomischen Selektion (GS) sein könnte, um die Zuchtprogramme in Bezug auf die Erhöhung der Mineralienkonzentrationen in Weizenkörnern zu beschleunigen.ger
dc.description.abstractWe carried out a GWAS of calcium (Ca), iron (Fe) and zinc (Zn) concentrations in wheat grains by using a large panel of 369 European elite varieties which were grown under field condition for three years. Mineral concentrations in wheat grains were measured using ICP-OES. High-throughput SNP arrays 90k, 35k and 135k were implemented in GWAS analysis. Wide phenotypic variation was found with moderate heritability for Fe and Zn to high heritability for Ca. Correlation analysis revealed a strong positive relationship between grain Fe and Zn concentrations which were both positively correlated with TKW. GWAS results indicated several QTLs distributed on several chromosomes contributing to the concentrations of the investigated minerals. While one QTL region located on chromosome 5A (698,509,966 - 698,510,066 bp) appeared as a vital common genetic region for all three minerals, a genomic region on chromosome 3B (723,276,117- 731,264,585 bp) was shared between Fe and Zn. For instance, calcium-transporting ATPase was linked with Ca, bZIP transcription factors and mitogen-activated protein kinase genes were associated with Zn whereas NAC gene was a candidate for Fe. The results of genomic prediction (GP) revealed moderate value for grain Fe which could be a promising result for using genomic selection (GS) to accelerate the breeding programs in the area of enhancing minerals in wheat grains.eng
dc.format.extent1 Online-Ressource (49 Seiten)-
dc.language.isoeng-
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.ddc630-
dc.titleGenome-wide analysis identified candidate genes underlying mineral concentrations in wheat grainseng
dcterms.dateAccepted2019-07-01-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typeDoctoral Thesis-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-141542-
local.versionTypepublishedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionMartin-Luther-Universität Halle-Wittenberg-
local.subject.keywordsWeizen, Kalzium, Eisen, Zink, ICP-OES, GWAS, SNP, Gene, Genomische Vorhersage-
local.subject.keywordsWheat, Calcium, Iron, Zinc, ICP-OES, GWAS, SNP, Genes, Genomic prediction-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1670340546-
local.accessrights.dnbfree-
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