Дарио Константинеску

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Мохамед-Махмуд Мемах

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Жил Веркамбр

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Мишел Генар

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Валентина Балдаци

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Матилда Каус

2 Unité Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Монфавет, Франция

Елис Албърт

2 Unité Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Монфавет, Франция

Беатрис Брунел

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Пиер Валсесия

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Надя Бертин

1 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles, Institut National de la Recherche Agronomique - Center PACA, Авиньон, Франция

Резюме

Въведение

В настоящото проучване нашите цели бяха да използваме виртуалния плодов модел (i) за фенотипиране на популация от домове RIL на ниво процес; (ii) за по-добро разбиране на механизмите за растеж на плодовете (натрупване на вода и сухо вещество), участващи в реакцията на водния дефицит; (iii) да се търсят оптимизирани набори от генотипни параметри/генотипове, които биха могли да намалят загубата на плодове в прясно тегло под WD и в същото време да поддържат/подобряват високото съдържание на сухо вещество в плодовете. Популацията RIL е тази, генотипирана преди това от Albert et al. (2016). Генетичната вариабилност в плодовите характеристики и параметрите на модела беше анализирана чрез анализ на главните компоненти (PCA) и чрез QTL анализ. Тази стъпка помогна да се изследват разнообразни генетични стратегии в отговор на водния дефицит и да се обсъдят потенциалните процеси/гени, участващи в този отговор. След това моделът беше приложен за проектиране на идеотипи по отношение на размера и качеството на плодовете.

Материали и методи

RIL население и експериментален дизайн

Популацията на RIL, включително 117 рекомбинантни инбредни линии, е разработена от интраспецифично кръстосване между две инбредни линии, Cervil и Levovil (описано в Saliba-Colombani et al., 2001). Cervil е черешов домат (S. lycopersicum var. Cerasiforme, 6–10 g), докато Levovil (S. lycopersicum) е голямо плодно присъединяване (90–160 g). 117 RIL, хибридът F1 и двамата родители са отгледани в отопляема оранжерия в INRA Avignon (Франция) от март до юли 2013 г. Въз основа на предишни данни, осем генотипа са избрани в популацията, за да имат добро представяне на варира в размера на плодовете и съдържанието на сухо вещество. Тези осем генотипа включват двамата родители и F1 хибрид (CxL). Някои входни параметри на виртуалния плодов модел (първоначално тегло на пресни и сухи плодове, проводимост на плодовете към вода, потенциал на стволови води) бяха точно измерени върху тези осем представителни генотипа и след това същите стойности бяха приложени към всички генотипове от групата (вж. Фигура Фигура1 1).

оценка

Връзка между прясното тегло на плодовете и съдържанието на сухо вещество в зрелите плодове под контролно състояние. Всеки символ представлява един генотип (означава от 15 до 20 плода). Черните точки показват петте представителни генотипа, двамата родители (Lev и Cerv) и F1 хибрид (CxL). Цветните квадрати представляват шестте групи генотипове (G1 до G6), които са били взети предвид за входни данни на модела. Вложката дава диапазоните на прясно тегло (FW) и съдържание на сухо вещество (% dm) на зрели плодове във всяка група.

Растенията се отглеждат в 4 l пластмасови саксии, пълни с торф (Klasmann 165) и се поливат с хранителен разтвор (2, 4, 6 mmol l − 1, N, P и K, съответно). Всички ферми са опрашени с електрическа пчела. Броят на цветята на ферма беше регулиран, за да се получи хомогенно натоварване на плодове и съпоставими съотношения източник: мивка сред растенията с даден генотип. Първите две ферми от малките плодови генотипове (краен размер на плодовете 30g), първите две ферми бяха подрязани до 4 плода, а следващите ферми до 6 плода. Климатичните условия (температура, влажност и интензивност на светлината) в оранжерията се записват всяка минута и данните се усредняват на час по време на експеримента.

От синтеза на втората ферма на Cervil (считана за референтен ранен генотип) са приложени две напоителни обработки: контрол (C) и дефицит на вода (WD). Контролните растения се напояват, за да се получи дренаж около 25%. При третирането с WD, водоснабдяването е намалено с 64% в сравнение с контролата, което съответства на 49% от потенциалната евапотранспирация средно за експерименталния период. Влажността на торфения субстрат се оценява непрекъснато с 12 малки сензора за влага в почвата (устройства EC-5 Decagon, САЩ), вкарани в субстрата и разпределени произволно в оранжерията, и два пъти седмично със сензор за водно съдържание (WCM-control, Grodan, Roermond, Холандия). Влажността на торфения субстрат е била средно 60–65% в контролните растения и 25–30% в растенията с WD (без дренаж). В рамките на оранжерията се прилагат напоителни обработки по редове и генотиповете са рандомизирани в редове. Две растения от всеки генотип (10 за родителските линии и за шестте представителни генотипа) се отглеждат при всяко третиране. Пробните растения бяха заобиколени с един ред гранични домати.

Фенотипни измервания

Описание на виртуален плодов модел