农杆菌介导甜高粱Bar基因再生体系建立及水稻EIS基因转化研究

【摘要】甜高粱作为重要的饲料和能源作物，得到人们的广泛重视。本研究以10种个不同基因型甜高粱品种的3种不同外植体为材料，通过愈伤组织诱导、分化培养以及农杆菌介导的Bar基因遗传转化研究，以期建立高效的甜高粱再生体系，并尝试建立其农杆菌介导的遗传转化体系，为甜高粱转基因育种打下坚实基础。研究结果表明：1.在2个甜高粱品种的成熟种子组织培养中，甜3号的诱导率为60.29%，绿能2号的诱导率为57.55%；辽甜3号的分化率为2.78%，绿能2号的分化率为0，分化率差异极显著。2.在5个甜高粱品种的幼穗组织培养中，M81-E的诱导效果最好，诱导率为60.4%，其次是07-27，诱导率为51.23%，BJ-285、罗马和考利的诱导率均在50%以下，差异显著；07-27的分化效果最好，获得了35株再生苗，分化率为13.13%，其次是BJ-285，获得了1株再生绿苗，分化率为0.71%，M81-E、罗马和考利则未能分化出苗，分化率为0，差异极显著。综合比较，07-27的再生效果最好，其次是BJ-285。3.在7个甜高粱品种的幼胚组织培养中，忻粱52号的诱导效果最好，诱导率为72.97%，其次是罗马、甜杂2号和BJ-299，再次是07-27和M81-E，最差是BJ-285，差异显著；07-27的分化效果最好，分化率为20.56%，并获得了80株再生植株，其次是忻粱52号，分化率为11.43%，再次是BJ-285、M81-E和甜杂2号，分化率分别为1.35%、1.08%和0.84%，而BJ-299和罗马的分化率为0，差异极显著。综合比较，07-27的再生效果最好，其次是忻粱52号，再次是BJ-285、M81-E和甜杂2号。4.在忻粱52号幼胚、幼胚愈伤组织和M81-E的幼胚愈伤组织遗传转化中，忻粱52号幼胚转化获得17个抗性愈伤组织，转化率为5.67%，通过分化培养获得1株转基因苗，分化率为5.88%，而愈伤组织转化则未能获得转基因苗。水稻是世界上最重要的粮食作物之一，目前已建立其高效的转基因体系。本研究以水稻成熟种子愈伤组织为受体，将肠出血性大肠杆菌局部免疫保护作用基因EIS转入到水稻中，为以植物生产疫苗打下坚实基础。研究结果表明：1.在水稻组织培养中，津原45成熟种子在NB基本培养+2,4-D2.0mg/L培养基上每天16/8h光照/黑暗条件下的诱导率最高，达56.95%，继代3周的愈伤组织分化率最高，达90.48%，建立了其高效的体外再生体系。2.根据EIS基因序列和载体序列设计特异性扩增引物，利用PCR技术扩增出EIS基因序列，先T-A克隆到pUC19上，再通过酶切、连接转化技术构建到pCAMBIA1300植物表达载体上，成功建构了EIS基因的双元植株表达载体，并导入到农杆菌EHA105中。3.在津原45愈伤组织EIS基因的遗传转化研究中，获得了11个抗性愈伤组织，转化率为13.7%，其中5个抗性愈伤组织分化出苗，分化率为45.5%，最终获得34株再生植株，经PCR检测，有19株表现为阳性。
【作者】吴仙花；
【导师】裴忠有；施利利；
【作者基本信息】天津农学院，作物遗传育种，2014，硕士
【关键词】甜高粱；水稻；再生体系建立；EIS基因；Bar基因；农杆菌转化；

【参考文献】
[1]王婧.英语与德语情态动词的对比研究[D].东北大学,外国语言学及应用语言学,2009,硕士.
[2]孙丰俊.1949-1960的京剧批评论争[D].中国戏曲学院,戏剧戏曲学,2014,硕士.
[3]金媛媛.城市品牌识别体系探究[D].中国矿业大学,设计艺术学,2014,硕士.
[4]崔勤.新时期中部贫困地区经济社会发展影响因素分析和脱贫路径选择[D].南昌大学,人口、资源与环境经济学,2012,硕士.
[5]童娟.非血缘脐血移植后CMV感染患者NK细胞表型和受体重建的特点研究[D].山东大学,内科学（专业学位）,2014,博士.
[6]张晓飞.面向运动模拟的飞行器动力学建模及仿真[D].北京交通大学,2014.
[7]李晓兵,史培军.中国典型植被类型NDVI动态变化与气温、降水变化的敏感性分析[J].植物生态学报,2000,03:379-382.
[8]史莉.地沟式污水生态处理系统除磷效果和机理研究[D].贵州师范大学,环境科学,2004,硕士.
[9]蒋建业.湖南省电信公司数据通信的发展战略研究[D].湖南大学,2003.
[10]彭留永.基于B/S架构文档递送系统设计与实现[D].郑州大学,测试计量技术及仪器,2013,硕士.
[11]FUJUAN.从操控理论的角度看《杨柳风》两个中译本的对比研究[D].西安外国语大学,外国语言学及应用语言学,2013,硕士.
[12]朱宝山.基于PLC火电站输煤系统设计[D].电子科技大学,软件工程（专业学位）,2012,硕士.
[13]王哲.汽车发动机动力总成与磁流变液压悬置的隔振性能联合仿真分析[D].重庆大学,机械设计及理论,2014,硕士.
[14]岑健,胥布工,张清华,邵龙秋.免疫检测器证据理论集成的机组复合故障诊断[J].控制与决策,2011,08:1248-1252+1258.
[15]郑峰峰.电动汽车换电机器人最优轨迹的规划[D].兰州理工大学,机械制造及其自动化,2014,硕士.
[16]牛晓蕾.急性胰腺炎患者内毒素血症与小肠细菌过生长的相关性研究[D].河北医科大学,内科学,2013,硕士.
[17]李冬.中国移动A分公司风险导向内部审计优化研究[D].山东大学,会计（专业学位）,2013,硕士.
[18]周雯婷.消费对服装产业升级引导的研究[D].浙江理工大学,区域经济学,2014,硕士.
[19]郭旭明.大鹏公司码头船舶污染防控研究[D].兰州大学,工商管理（专业学位）,2014,硕士.
[20]吴昊.构成视域下汉字设计的突围与可能[D].吉林艺术学院,设计艺术学,2012,硕士.
[21]肖恒.股权制衡对内部控制有效性的影响研究[D].兰州商学院,会计,2014,硕士.
[22]白雪玉.中国地质大学（北京）攀岩运动开展现状研究[D].首都体育学院,社会体育指导,2013,硕士.
[23]王晓辉.化学教学中“五步导学法”教学模式的构建与实施[D].东北师范大学,教育,2012,硕士.
[24]吴丽芳.角调音乐对肝阳上亢证高血压患者血压影响的研究[D].福建中医药大学,护理学,2014,硕士.
[25]吕园园.手足口病免疫学发病机制及临床诊疗进展[D].蚌埠医学院,临床医学（专业学位）,2013,硕士.
[26]李庆明.反点排列对Zigzag边界石墨烯纳米带的电子输运性质的影响[D].河北师范大学,2011.
[27]陈雪花.高中《经济生活》教材生活化研究[D].湖南师范大学,学科教学（专业学位）,2013,硕士.
[28]高宁.陀螺漂移信号的小波去噪及其误差模型的研究[D].天津大学,控制理论与控制工程,2004,硕士.
[29]刘雅莉.我国城市水务产业市场化研究[D].江西财经大学,产业经济学,2013,硕士.
[30]张彩霞.家蚕正反交F_1代SAGE文库的构建与分析及差异基因的时空表达谱研究[D].苏州大学,发育生物学,2012,硕士.
[31]朱新勃.基于DSP的卫星天线伺服控制系统的研究[D].西北工业大学,电力电子与电力传动,2003,硕士.
[32]陈雪艳.老年志愿服务中的社会工作介入[D].苏州大学,社会工作（专业学位）,2014,硕士.
[33]王亮.混合结构平台下基于预处理的并行算法优化研究与实现[D].上海大学,计算机系统结构,2014,硕士.
[34]韩长安.全液相两步法金属辅助化学刻蚀制备多晶黑硅太阳能电池[D].苏州大学,凝聚态物理,2014,硕士.
[35]李欣然,李小菊,马亚辉,徐振华,王玲.一种含燃料电池发电系统的广义综合负荷模型[J].电力系统自动化,2012,22:44-49+107.
[36]施旸.基于RBAC模型的高职院校教务管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,软件工程（专业学位）,2012,硕士.
[37]朱光.三扬独立热电联产能源系统项目风险控制研究[D].西北大学,工商管理（专业学位）,2012,硕士.
[38]刘客.产业融合视角下中国煤炭产业转型路径研究[J].山东社会科学,2015,02:169-174.
[39]叶然.语言多样性及保护语言多样性的意义[D].四川外国语大学,法语语言文学,2014,硕士.
[40]张权.湖南省城乡建设用地总量控制及其差别化引导[D].湖南师范大学,土地资源管理,2013,硕士.
[41]李翔光.镁合金凝固微观组织演化的相场法模拟研究[D].南昌航空大学,材料加工工程,2013,硕士.
[42]边永辉.上市公司关联交易审计探析[D].江西财经大学,会计学,2013,硕士.
[43]舒坦.跨文化交际中的中印禁忌对比研究[D].沈阳师范大学,语言学及应用语言学,2013,硕士.
[44]冯瑞娜.二十世纪西方文学中的荒诞研究[D].山西师范大学,文艺学,2013,硕士.
[45]邓超正.中国对外直接投资、逆向技术溢出与生产率进步[D].云南财经大学,国际贸易学,2014,硕士.
[46]李炜卓.基于领域本体与中文问句之间知识映射的研究[D].广西师范大学,计算机软件与理论,2013,硕士.
[47]王康.中国省域循环经济评价研究[D].山西财经大学,技术经济及管理,2013,硕士.
[48]乌日罕.第一语言和第二语言对蒙古族学生第三语言英语句型习得影响的实证研究[D].内蒙古师范大学,外国语言学及应用语言学（专业学位）,2012,硕士.
[49]张彦彦.高速铁路路基表面沉降测量方法的研究[D].北京交通大学,2014.
[50]崔明建,孙元章,柯德平.基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测[J].电力系统自动化,2014,12:6-11+26.