绿豆产量相关农艺性状的QTL定位

绿豆育种的目标性状大多是受多基因控制的数量性状,表现型受环境影响很大。为深入分析绿豆复杂数量性状的遗传特征,本试验以绿豆Berken/ACC41 F10重组近交系群体为作图群体,利用该群体已经构建的包含79个RFLP标记的分子连锁图谱对北京和广西2个种植环境下考察的11个绿豆产量相关农艺性状进行QTL定位。结果表明,2个环境下共检测到产量相关性状QTL 63个（其中北京25个,广西38个）,分布于除第13连锁群以外的12条连锁群。大部分QTL只在单一环境下被检测到,说明产量相关QTLs与环境之间存在明显的互作。2个环境均能检测到的QTL仅有6个,分别为控制荚长、百粒重、生育期的QTLs,这6个在不同生态环境下同时发挥效应的QTLs对于绿豆分子标记辅助育种具有特殊的意义。研究还发现2个QTLs富集区域和若干成束分布的QTLs,它们可能是发掘通用QTL的候选位点。     

玉米5个农艺性状的QTL定位

利用“豫玉22”构建的266个玉米F2：3家系为材料,通过一年两点的随机区组田间试验和分子标记分析,研究了玉米穗位高、雄穗分支数、茎粗、抽雄期、吐丝期5个重要农艺性状。相关分析表明,穗位高、雄穗分支数、茎粗与单株产量显著正相关,抽雄期与吐丝期高度正相关,雄穗分支数与茎粗显著正相关。采用复合区间作图法,通过500次排列测验分别确定各性状的LOD阈值,在武汉和襄樊两地共定位了7个穗位高QTL、9个雄穗分支数QTL、8个茎粗QTL、9个抽雄期QTL和7个吐丝期QTL;这些QTL在染色体上分布不均匀,具有集中分布的特点。研究表明,数量性状间的表型相关可能源于控制数量性状的QTL位点间的相关。     

亚麻主要农艺与品质相关性状的QTL定位

为了全面了解亚麻产量和品质相关性状的遗传基础,为亚麻基因克隆和分子标记辅助育种提供理论依据,在已构建SNP连锁遗传图谱的基础上,以LH-89为父本,R43为母本构建F2:3家系QTL定位群体,用R/QTL软件采用复合区间作图法对13个农艺和品质性状进行QTL定位。结果表明:(1)该研究共检测出35个QTL位点,与粗脂肪及其组成成分相关的QTL有20个,与农艺性状相关的QTL有15个;其中:亚油酸和粗脂肪各5个,亚麻酸、千粒重各4个,棕榈酸、株高、工艺长度各3个,硬脂酸、分枝数各2个,单株果数、果粒数、单株粒重、油酸各1个。(2)共有18个QTL的表型贡献率超10%(主效基因),其中农艺性状定位8个主效基因,品质性状定位10个主效基因。     

绿豆5个产量相关性状的QTL分析

利用绿豆(Vigna radiata)品种苏绿16-10和潍绿11杂交构建的F2和F3群体发掘调控绿豆产量相关性状的遗传位点。同时对绿豆产量相关性状进行表型鉴定和相关性分析,并利用构建的遗传连锁图谱进行QTL定位。结果表明,单株产量与单株荚数、单荚粒数、百粒重和分枝数均呈正相关。单株产量与单株荚数的相关性最高,这2个性状在F2和F3群体中的相关系数分别为0.950和0.914。在F2群体中,共检测到8个与产量性状相关的QTL位点,其中与单株荚数、单荚粒数和单株产量相关的QTL位点各1个,分别解释11.09%(qNPP3)、17.93%(qNSP3)和14.18%(qYP3)的表型变异;2个与分枝数相关的QTL位点qBMS3和qBMS11,分别解释18.51%和7.06%的表型变异;3个与百粒重相关的QTL位点qHSW3、qHSW7和qHSW10,分别解释5.33%、46.07%和4.24%的表型变异。在F3群体中,qNSP3和qHSW7再次被检测到,表明这2个QTLs有较好的遗传稳定性。同时,开发了1个与百粒重主效QTLqHSW7紧密连锁的InDel标记R7-13.4,并利用自然群体对...     

水稻穗部性状QTL定位及候选基因分析

水稻(Oryza sativa)穗部性状与产量直接相关,其相关基因的挖掘与功能解析对于保障国家粮食安全意义重大。以籼稻华占(HZ)和粳稻热研2号(Nekken2)及构建的120个重组自交系(RILs)为实验材料,测定了穗长、每穗粒数、结实率、柱头外露率及一次枝梗数等穗部性状。结合高密度分子遗传图谱进行QTL定位,结果共检测到31个QTLs,分别位于第1、2、3、4、5、6、10和11号染色体上,其中2个位点的LOD值分别高达5.45与5.28。通过分析筛选QTL区间内可能影响穗部性状的相关基因,并利用qRT-PCR进行基因表达检测,发现LOC＿Os05g05490、LOC＿Os05g06150、LOC＿Os03g11700、LOC＿Os03g12430、LOC＿Os05g28720、LOC＿Os05g30890、LOC＿Os05g31740和LOC＿Os02g17880在双亲间的表达水平差异显著。其中,前5个基因编码三角状五肽重复蛋白,而后3个基因编码糖基转移酶。研究挖掘到31个与穗部性状相关的QTLs,为进一步定位和克隆相关基因,从而选育高产水稻新品种奠定理论基础。     

油葵苗期抗旱相关性状的QTL定位及候选基因筛选

干旱是限制向日葵生长发育的重要因素之一。为探究向日葵苗期抗旱性分子机制,该研究以向日葵K55与K58杂交构建的150个F₇重组自交系群体为材料,对其在正常浇水和干旱胁迫两种水分处理条件下的叶片相对电导率、叶绿素含量、叶面积、叶片相对含水量、根长进行表型测定,利用前期建立的SNP、SSR分子标记遗传连锁图谱,通过复合区间作图法对5个抗旱相关的性状进行QTL定位。结果表明：(1)共定位到向日葵QTL位点11个,其中正常浇水条件下5个,干旱胁迫条件下6个,表型贡献率为0.768%~7.547%,且5号连锁群上定位到的QTL位点最多(3个)。(2)QTL置信区间内共筛选到62个与干旱相关的候选基因,包括位于qLA 8 1上的rna23019、rna23004、rna22661、rna22193、rna23294、rna22783和位于qCC 13 1上的rna40140,这些基因可作为后续基因克隆及功能研究的重点候选基因。该研究结果为向日葵抗旱性研究及其遗传改良奠定了基础。     

中国绿豆应用型核心样本农艺性状的分析

为提高种质资源在育种中的利用效率,建立了我国绿豆(Vigna radiata)应用型核心样本。该样本既包括了资源库中具特异性状的种质和曾经在生产上大面积种植的品种,也包括了在育种中使用频繁的亲本及苗头品系等。农艺性状变异分析表明,该核心样本具有丰富的表型变异,是绿豆种质资源的代表性样本。聚类分析可将核心样本分为4大类,但类别内种质与其地理来源相关不明显。不同来源表型数据的分析发现,不同性状间的一致性存在差异。但产量相关性状的表现均与当前育种目标相接近,说明该核心样本具有较高的实用性。     

大豆重要农艺性状的QTL分析

应用栽培大豆科丰1号（♀）和南农1138-2（♂）杂交得到的F9代重组自交系（RILs）群体（201个家系）,构建了含302遗传标记、覆盖2363.8cM、由22个连锁群组成的遗传连锁图谱。采用区间作图法,对该群体的主要农艺性状的调查数据进行QTL分析,表明与开花期、成熟期、株高、主茎节数、每节荚数、倒状性、种子重、产量、蛋白质和含油量等10个重要农艺性状连锁的QTL位点34个,每个数量性状的遗传变异是由多个QTL位点决定的。与产量有关的农艺性状的一些QTL集中在几个连锁群上。     

中国绿豆应用型核心样本农艺性状的分析

为提高种质资源在育种中的利用效率,建立了我国绿豆（Vigna radiata）应用型核心样本。该样本既包括了资源库中具有特异性状的种质和曾经在生产上大面积种植的品种,也包括了在育种中使用频繁的亲本及苗头品系等。农艺性状变异分析表明,该核心样本具有丰富的表型变异,是绿豆种质资源的代表性样本。聚类分析可将核心样本分为4大类,但类别内种质与其地理来源相关性不明显。不同来源表型数据的分析发现,不同性状间的一致性存在差异。但产量相关性状的表现均与当前育种目标相接近,说明该核心样本具有较高的实用性。     

水稻蒸煮品质相关QTL定位及候选基因分析

挖掘与稻米蒸煮品质相关的数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)，分析候选基因，并通过遗传育种手段改良稻米蒸煮品质相关性状，可有效提升稻米的口感。以籼稻华占(Huazhan, HZ)、粳稻热研2号(Nekken2)及由其构建的120个重组自交系(recombinant inbred lines, RILs)群体为实验材料，测定成熟期稻米的糊化温度(gelatinization temperature, GT)、胶稠度(gel consistency, GC)和直链淀粉含量(amylose content, AC)。结合高密度分子遗传图谱进行QTL定位，共检测到26个与稻米蒸煮品质相关的QTLs (糊化温度相关位点1个、胶稠度相关位点13个、直链淀粉含量相关位点12个)，其中最高奇数的可能性(likelihood of odd, LOD)值达30.24。通过实时荧光定量PCR (quantitative real-time polymerase chain reaction, qRT-PCR)分析定位区间内候选基因的表达量，发现6个基因在双亲间的表达量差异显著，推测LOC_Os04g20270和LOC_Os11g40100的高表达可能会极大地提高稻米的胶稠度，而LOC_Os01g04920和LOC_Os02g17500的高表达以及LOC_Os03g02650和LOC_Os05g25840的低表达有助于降低直链淀粉含量。这些结果为培育优质水稻新品种奠定了分子基础，并为揭示稻米蒸煮品质的分子调控机制提供了重要的遗传资源。     

猪胴体脂肪沉积性状的QTL定位

市场生猪价格的决定因素之一是背膘厚度,因此,对养猪行业来说,确认影响这一性状的基因组区域就显得非常必要,1998年,由大白和梅山猪杂交繁殖的资源家系,随机选留81头F2,全部屠宰,用48个微卫星标记进行1－4,6－7号染色体（SSC）的扫描,用线性模型最小二乘法对胴体脂肪性状进行区间作图,除SSC2外,其余5条染色体共有14个QTL影响脂肪沉积,其中SSC7上4个QTL有印记效应存在,平均背膘厚QTL定位于SSC1,4和7,SSC4平均背膘厚QTL达染色体极显著水平（P＜0．01）,SSC1和7上平均背膘厚STL与多个文献报道结果一致,可能是家猪中普遍存在的QTL,花油率QTL定位于SSC6,内脂率QTL定位于SSC7,肥肉率等其他4项脂肪性状定位在SSC3,4和7。     

水稻抽穗期QTL定位及候选基因分析

水稻(Oryza sativa)抽穗期是决定产量和品质的重要性状,在育种、制种及引种驯化过程中发挥重要作用。将热研2号(O. sativa subsp. japonica cv.‘Nekken2’)和华占(O. sativa subsp. indica cv.‘HZ’)杂交获得F₁代,经连续多代自交得到120个重组自交系(RILs)群体。在常规水肥管理条件下,对120个RILs株系的抽穗时间进行统计分析。利用已构建好的高密度遗传图谱,对水稻抽穗期相关性状进行QTL定位分析,结果共检测到11个QTLs,分别位于第1、3、4、5、6、8和12号染色体上,其中1个LOD值高达5.75。通过分析QTLs区间内的候选基因,筛选出可能影响两亲本抽穗期的相关基因,并利用实时定量PCR进行基因表达量分析,发现LOC＿Os03g03070、LOC＿Os03g50310、LOC＿Os03g55389、LOC＿Os04g55510、LOC＿Os08g07740和LOC＿Os08g01670共6个基因在双亲间的表达量差异显著,其中LOC＿Os03g50310在Nekken2中的表达量比H...     

家蚕茧质性状的QTL定位研究

采用QTLMapper 2．0 QTL作图软件,对F2群体的家蚕全茧量、茧层量、茧层率和蛹体重等性状进行了QTL定位分析,分别检测出7个、6个、2个、8个有显著效应分量的QTLs,分布于7个、5个、2个、7个不同的连锁群。控制全茧量、茧层量的QTLs一般存在复杂的上位性效应。对全茧量性状,有3对QTLs存在显著的加加上位性效应,其中1对还存在加显、显显互作;共有3个QTLs存在显著的显性效应,1个存在显著的加性效应。对茧层量QTLs,发现1对QTLs存在极显著的各项遗传效应,包括上位性效应;1对QTLs被检测到显著的显显互作,1个QTL具有显著的显性效应,并与另一个QTL存在显著的加加互作。茧层率、蛹体重主要受加性或显性的QTLs作用,没有发现茧层率QTLs的上位性效应,蛹体重的有效QTL大都呈现显著的负向显性效应,只有一对QTLs存在显著的加加上位性效应。第2、3、4、11、13、24、34、37、40连锁群是两个或多个性状QTLs分布的共同连锁群。全茧量和茧层量存在共同的QTL或染色体区域,育种上可通过适当选配,利用基因的互作效应,同步改良这两个性状。     

苦荞(Fagopyrum tataricum)RILs群体果壳率相关性状的变异分析和QTL定位

为选育薄果壳大粒的苦荞(Fagopyrum tataricum)品种和挖掘果壳率相关性状候选基因,本研究以‘小米荞’(米荞型)和‘晋荞麦2号’(非米荞型)为亲本构建的重组自交系(recombinant inbred lines, RILs)群体为供试材料,分析了两个生长季节苦荞RILs群体的果壳率、百粒重、百粒果仁重和百粒果壳重等4个性状的遗传变异和数量性状座位(quantitative trait locus, QTL)。结果显示,非米荞型亲本和非米荞型株系的4个果壳率相关性状均值均高于米荞型亲本和米荞型株系的。米荞型和非米荞型株系的4个果壳率相关性状变异系数分别在9.01%～15.66%和8.21%～14.04%。果壳率与百粒重、百粒果仁重和百粒果壳重均呈极显著正相关。通过聚类分析筛选到米荞型株系R160、 R198、 R199和R46,以及非米荞型株系R102、 R120、 R125、 R142、 R157和R178在两个生长季节均表现低果壳率和高百粒重的特点,可作为薄壳大粒苦荞品种选育的候选材料。两个生长季节共检测出17个QTL,其中百粒重、百粒果仁重、百粒果壳重和果壳率的QT...     

国外绿豆种质资源农艺性状的遗传多样性分析

以来自15个国家和地区的352份绿豆种质资源为材料,评价其5个质量性状和10个数量性状的遗传变异水平。结果表明:除美国等5个不同地区的14份材料未正常开花结荚外,其余338份材料的农艺性状具丰富的遗传变异。其中质量性状中叶形和幼茎色的遗传多样性指数最高(0.69),数量性状中荚长(2.08)和百粒重(2.07)的最高。UPGMA聚类将338份参试材料分为6大类群,各类群有其独特的性状特征,其中第5类群早熟、矮秆、大粒,可为杂交育种亲本选配提供理想亲本。亚蔬(ARC-AVRDC)(泰国)、菲律宾、印度、印度尼西亚、韩国、美国和俄罗斯等7个不同地理区域材料间具有显著的遗传变异,其中俄罗斯的遗传多样性指数最高,韩国最低;印度尼西亚的生育期较短,主茎节数、单荚粒数、单株荚数和单株产量最高,属于早熟、大粒、高产的种质,可以为我国新品种的选育提供基础材料;UPGMA聚类可将这7个不同地理区域的材料划分为3类,其中印尼和韩国的材料各被划分为一类,其他5个国家聚为第Ⅲ类,群体间的性状表现与其地理来源有一定的关系。     

辣椒重要农艺性状相关基因的发掘进展

该文对国内外近年来有关辣椒辣味、颜色、抗病和雄性不育等重要农艺性状相关基因的研究进展进行了概述,指出了目前研究中存在的不足之处及今后研究方向,并介绍了辣椒重要农艺性状相关基因发掘的常规方法,以及随着辣椒基因组测序的完成和第二代测序技术的应用,基因发掘的新技术及其在辣椒基因发掘中的应用及前景。     

橡胶树与胶乳产量相关性状的QTL定位

对橡胶树株产干胶等与胶乳产量相关性状进行了QTL分析。以热研88-13×IAN873杂交授粉子代F1群体为材料,测定其株产干胶、干胶含量、乳管列数、乳管个数和乳管大小等与橡胶树胶乳产量相关的性状,利用FsQtlMap 1.0软件,复合区间作图法(CIM,composite interval mapping),以已构建的SSR连锁图谱为基础进行QTL分析。结果显示,各性状偏度和峰度符合正态分布,除乳管大小外,各性状的平均值和方差有较大变化;株产干胶的变异系数最大,各因子的变异系数顺序为株产干胶>乳管个数>乳管列数>乳管大小>干胶含量;LOD阈值大于2.5,检测到与株产干胶相关的QTL 5个,分别可解释71.3%、69.1%、68.3%、64.4%和62.9%的群体变异,与乳管大小相关的QTL 3个,分别可解释84.5%、81.3%和15.4%的群体变异,未检测到与其他性状相关的QTL。     

大豆耐旱种质鉴定和相关根系性状的遗传与QTL定位

从301份黄淮海和长江中下游地区代表性大豆地方品种和育成品种(系)中按根系类型选取59份,在苗期干旱胁迫和非胁迫条件下对地上部和地下部性状进行2年重复鉴定,发现材料间性状隶属函数值具有丰富遗传变异,以株高、叶龄、根干重和茎叶干重隶属函数的算术平均数为抗旱综合指标从中筛选出汉中八月黄、晋豆14,科丰1号,圆黑豆等强耐旱型(1级)和临河大粉青、宁海晚黄豆等干旱敏感型(5级)材料。比根干重、比总根长、比根体积与耐旱隶属函数平均值均呈极显著正相关,可作为耐旱性的根系性状指标。利用“科丰1号×南农1138 2”(1级×4级)衍生的RIL群体为材料,对耐旱相关根系性状采用主基因 多基因混合遗传模型分离分析法进行遗传分析并进行QTL定位。结果表明,该两亲本间比根干重、比总根长、比根体积的遗传均为两对主基因加多基因模型,后两者主基因间有连锁(重组率分别为4.30%和1.93%);主基因遗传率为62.26%～91.81%,多基因遗传率为2.99%～24.75%;耐旱相关根系性状各主要由1对主基因控制,另1对效应较小。QTL分析检测到5、3、5个QTLs分别控制比根重、比根总长、比根体积,位于N6 C2、N8 D1b W、N11 E、N18 K连锁群上。3性状各有1个贡献率大的QTL(Dw1,Rl1,Rv1),而且均位在N6 C2的STAS8_3T STAS8_6T相同距离的区段上,其他QTLs效应均较小。分离分析与QTL定位的结果相对一致。     

蔬菜作物重要农艺性状相关基因分离的研究进展

本文简要综述了蔬菜作物基因分离的主要方法和近年来蔬菜作物重要农艺性状相关基因分离的研究进展,指出在分离蔬菜作物目的基因的研究中,必须加强基因分离的原创性;充分利用现有的研究条件,做到基因分离与功能基因组研究相互协调,均衡发展,从而为我国蔬菜作物开展分子育种研究奠定基础。     

不同绿豆突变体主要农艺性状的多元遗传分析

对12个绿豆突变体的10个主要农艺性状进行了相关分析、主成份分析及聚类分析.分析结果表明：10个主要农艺性状的变异系数为16.01%（单株荚数）～3.64%（荚宽）.相关分析表明单株荚数与单株产量呈极显著的正相关;百粒重与单株产量呈显著的负相关;生育期与单株产量呈极显著的负相关.主成分分析结果表明前4个主成分（产量构成因子、单荚粒数因子、株型因子和荚宽因子）对变异的贡献率达87.45%;聚类分析后把12个绿豆突变体分为5类,各类之间单株产量差异明显.在绿豆突变体的选择中只有把不同性状综合考虑进去,才能够真正选择出性状优良的突变体.