Solgunluk hastalığı (Verticillium dahliae Kleb.) ile ilişkili QTL bölgelerinin saf hat pamuk popülasyonunda (IS 8 x Orgosto 644) haritalanması

Abstract

Pamuk (Gossypium spp.) dünya da sıcak iklimin görüldüğü tropik ve subtropik bölgelerde tarımı yapılan bir endüstri bitkisidir. Pamuk tarımında üretimin yanısıra verim ve kaliteyi etkileyen birçok hastalık ve zararlı bulunmaktadır. Bu hastalıkların en başında toprak kökenli bir fungus olan Verticillium dahliae Kleb.'in sebep olduğu solgunluk hastalığı gelmektedir. Etkin bir kimyasal mücadelesi bulunmayan bu hastalığa karşı en etkili yol ise dayanıklı/tolerant çeşitlerin geliştirilmesidir. Bu çalışmada İs 8 x Orgosto 644 melez kombinasyonundan elde edilen 112 adet saf pamuk genotipinin (F6) solgunluk hastalığına (Verticillium dahliae Kleb.) karşı reaksiyonlarının yanı sıra bu hastalık ile ilişkili markörlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada hastalık etmenin yaprak dökmeyen (Vd11 izolatı) ve yaprak döken (PYDV6 izolatı) patotipleri kulanılmıştır. İklim odası şartlarında tesadüf parselleri deneme desenine göre yürütülen çalışmada, hastalık etmenleri konidi süspansiyon tekniğine göre verilmiş ve pamuk hatların reaksiyonları belirlenmiştir.Çalışma sonucunda, pamuk hatları (F6) arasındaki farkın, solgunluk hastalığı etmeninin hem yaprak döken hemde yaprak dökmeyen patotiplerine reaksiyonları bakımından çok önemli (p≤0.01) olduğu belirlenmiştir. Onbir adet pamuk hattı, yaprak dökmeyen patotipe karşı tolerant kontrol çeşitler ile aynı grupta yer alırken, iki adet pamuk hattı yaprak döken patotipe karşı dayanıklı kontrol çeşitler ile aynı grupta yer almıştır. Markör belirleme çalışmasında, 2734 adet Tek Nükleotit Polimorfizm (Single Nucleotid Polymorphism) allelleri kullanılarak bağlantı haritalaması (Linkage Mapping) ve ilişkilendirme haritalaması (Association Mapping) olmak üzere iki farklı program kullanılarak kantitatif özellik lokusları (QTLs) belirlenmiştir. Bağlantı haritalaması yöntemi ile yapılan tek markör analizi sonucunda yaprak dökmeyen patotiple ilişkili 35 QTL'in 8 kromozom üzerinde olduğu belirlenirken, yaprak döken patotiple ilişkili 42 QTL'in 11 kromozom üzerinde olduğu belirlenmiştir. Öte yandan, kompozit interval haritalama (Composit Interval Mapping: CIM) yaprak dökmeyen patotiple ilişkili olan 3 QTL'in var olduğunu ve bunların 2 farklı kromozom üzerinde yer aldığını, ayrıca yaprak döken patotiple ilişkili 5 QTL'in ise 5 farklı kromozom üzerinde bulunduğunu ortaya koymuştur.Yapılan ilşkilendirme haritalama çalışması sonucunda, yaprak dökmeyen patotiple ilişkili genel linear modelde (GLM) 28 adet QTL'in 10 kromozom üzerinde, karışık linear modelde (MLM) 27 adet QTL'in 10 kromozom üzerinde olduğu belirlenmiştir. Yaprak döken patotiple ilişkili genel linear modelde (GLM) 34 adet QTL'in 9 kromozom üzerinde, karışık linear modelde (MLM) 64 adet QTL'in 13 kromozom üzerinde olduğu saptanmıştır.Her iki haritalama çalışmasında önemli olan 14 adet QTL 6 farklı kromozom üzerinde olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak her iki analizde solgunluk hastalığı ile güçlü ilişkili olduğu belirlenen QTL'lerin doğrulanması yapılarak moleküler ıslah programlarında, markör destekli seleksiyonda (MAS) kullanılması mümkün olacağı düşünülmektedir.

Cotton (Gosyypium spp.) is a industrial plant cultivated in large areas both tropical and subtropical regions where the climate is considered as warm around the world. In cotton cultivation, there are many disease and pests that affect yield and quality along with the production.Among these pests and diseases, the most destructive one is Verticillium wilt, which is caused by Verticillium dahliae Kleb., a soil-born fungus The most effective way against this disease without chemical and effective control is the development of resistant/tolerant varieties. In this study, it was aimed to determine the reactions of 112 inbred lines at F6 level (İs 8 x Orgosto 644) against Verticillium wilt and to determine the markers associated with the disease. For this purpose, in climatic chamber, a randomized plot against defoliating (PYDV6 isolate) and non-defoliating (Vd11 isolate) pathotypes of this fungus was designed with random plot using conidial suspension technique. As a result of study, the difference between recombinant inbred lines in terms of reactions of verticillium wilt disease to defoliant and non-defoliant pathotypes was found to be statistically very significant (p≤0.01). It was determined that of the 11 recombinant inbred lines against non-defoliant pathotype belong to the same group as tolerant control varieties. As for the ones against the defoliant pathotype, 2 recombinant inbred lines are detected to be in the same group as resistant control varieties.In the marker determination study, Quantitative trait loci (QTLs) were identified through two different programs, Linkage mapping, and Association mapping, using 2734 Single Nucleotide Polymorphism (SNP) alleles.At the end of single marker analysis, 35 QTLs related to non-defoliant pathotype was determined on 8 seperated chromosomes while 42 QTLs related to defoliant pathotype was determined on 11 different chromosomes. Composite interval mapping (CIM), on the other hand, revealed that there were 3 QTLs associated with non-defoliant pathotype located on 2 different chromosomes and 5 QTLs associated with defoliant pathotype were on 5 distinct chromosomes.As a result of the association mapping study, 28 QTLs related to the non-defoliant pathotype were found to be located on 10 different chromosomes in the general linear model (GLM) whereas only 27 QTLs were determined to be present on 10 chromosomes in the mixed linear model (MLM).As for the QTLs associated with defoliant pathotype; in GLM, 34 QTLs were found on 9 chromosomes and 64 QTLs were detected to be on 13 chromosomes in MLM.In short, 14 QTLs which were determined to be important in both mapping studies were identified on 6 different chromosomes. As a conclusion, we believe that it will be possible to use QTLs in molecular breeding programs and marker-assisted selection (MAS) by confirming the QTLs that are strongly associated with wilt disease in both analyzes.