Çilekte kurşuni küf hastalığı (botrytis cinerea) ile ilişkili kantitatif özellik lokuslarının belirlenmesi
Determination of quantitative trait loci related to gray mold disease (botrytis cinerea) in strawberry
Yazar: DUYGU AYVAZ SÖNMEZ
Danışman: PROF. DR. NESİBE EBRU KAFKAS
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology
Dizin: Botrytis cinerea = Botrytis cinerea ; Kantitatif özellikler = Quantitative properties ; Kurşuni küf = Gray mould ; Çilek = Strawberry

Özet:
Çilek çok geniş ekolojik sınırlar içerisinde yetiştirilebilen, güzel görünümü, rengi, kokusu ve lezzeti ile albenisi yüksek olan ve üretimi giderek artan bir meyve türüdür. Bu tezde Akdeniz ülkelerinde önemli bir yere sahip olan çilek yetiştiriciliğinde, ticari kayıplara neden olan Botrytis cinerea hastalık etmeninin neden olduğu kurşuni küf hastalığı ile ilgili hastalık şiddetlerinin ve  Kantitatif Özellik Lokusları (QTL) belirlenmiştir.52 çilek genotipin in vitro yöntemlerle Botrytis Cinerea'ya duyarlılıkları taranmıştır. Bu çeşitler arasında Fortuna çilek çeşidi en tolerant, Rubygem çilek çeşidi Botrytis Cinerea' ya hassasiyet gösterdiği ve iki çeşidin ülkemizde ticari öneme sahip çeşitler olması nedeniyle  ebeveyn olarak seçilmiştir. Fortuna x Rubygem popülasyonuyla elde edilen 180 F1 birey çoğaltılarak, fenotipik verilerden hastalık indeksleri ve hastalık şiddetleri belirlenmiştir. Bu çalışmada yaprakta ve meyvede kurşuni küf (Botrytis cinerea) hastalığı ile bağlantılı kantitatif özellik lokus analiz sonuçları belirlenmiştir. Yaprakta kurşuni küf (Botrytis cinerea) hastalığına tolerans bakımından bir adet QTL bölgesi belirlenmiştir. Tespit edilen QTL bölgesi LOD değeri 2.19 olan 0.02 önem seviyesinde  LG16'da Rubygem haritasında belirlenmiştir. Meyvede kurşuni küf (Botrytis cinerea) hastalığına tolerans ile ilgili QTL bölgeleri Rubygem genetik haritasında tespit edilmiştir. Tespit edilen QTL bölgeleri p<0.05 önem seviyesinde LG3 ve LG12'de iki (2) farklı bölgede belirlenmiştir.. Diğer yandan p<0.01 eşik değerine göre LG16'da belirlenen QTL bölgesinin LOD değeri 2.93 olan ve p<0.003 önem seviyesinde m184033341 ve m184047067 markörleri arasında kalan 14 cM bölgede belirlenmiştir.

Abstract:
Strawberry is a type of fruit that can be grown within wide ecological limits, has a high appeal with its beautiful appearance, color, smell and taste, and its production is increasing. In this thesis, the disease severity and Quantitative Trait Loci (QTL) of gray mold disease caused by Botrytis cinerea, which causes commercial losses in strawberry cultivation, which has an important place in Mediterranean countries, were determined. Susceptibility of 52 strawberry genotypes to Botrytis Cinerea was screened by in vitro methods. Among these varieties, Fortuna strawberry variety was chosen as the most tolerant, Rubygem strawberry variety was selected as the parent because it was sensitive to Botrytis cinerea and two varieties were commercially important in our country. Disease indices and disease severity were determined from the phenotypic data by multiproduction 180 F1 individuals obtained with the Fortuna x Rubygem population. In this study, quantitative trait loci analysis results associated with gray mold (Botrytis cinerea) disease on leaves and fruits were determined. One QTL region was determined in terms of tolerance to gray mold (Botrytis cinerea) disease on the leaf. The detected QTL region was determined on the Rubygem map in LG16 at a significance level of 0.02 with a LOD value of 2.19. QTL regions related to tolerance to gray mold (Botrytis cinerea) disease in fruit were determined in Rubygem genetic map.The detected QTL regions were determined in two (2) different regions in LG3 and LG12 at a significance level of p<0.05. On the other hand, according to the p<0.01 threshold value, the LOD value of the QTL region determined in LG16 was determined in the 14 cm region, which was 2.93 and between the m184033341 and m184047067 markers at the p<0.003 significance level.