大豆籽粒硬实加性和上位性QTL定位

硬实是植物种子的普遍特性, 是影响大豆种子发芽率、生存能力及储存期的重要数量性状, 同时影响着大豆的加工品质。本实验通过对大豆籽粒硬实性状的加性和上位性互作QTL (quantitative trait locus)分析, 明确控制大豆籽粒硬实的重要位点及效应, 旨在为进一步解析硬实性状复杂的遗传机制提供理论依据。以冀豆12和地方品种黑豆(ZDD03651)杂交构建的包含186个家系的F_6:8和F_6:9重组自交系群体为材料, 采用WinQTL Cartographer V. 2.5的复合区间作图法(composite interval mapping, CIM)定位不同年份的籽粒硬实性状相关的加性QTL, 同时采用IciMapping 4.1软件中的完备区间作图法(inclusive composite interval mapping, ICIM)检测籽粒硬实性状的加性及上位性QTL。共检测到3个籽粒硬实性状相关的加性QTL, 分别位于第2、第6和第14染色体, 遗传贡献率范围为5.54%~12.94%。同时检测到4对上位性互作QTL, 分别位于第2、第6、第9、第12和第14染色体, 可解释的表型变异率为2.53%~3.47%。同时检测到籽粒硬实性状加性及上位性互作QTL, 且上位性互作多发生在主效QTL间或主效QTL与非主效QTL间, 表明上位性互作效应在大豆籽粒硬实性状的遗传基础中具有重要的作用。     

大豆产量及主要农艺性状QTL的上位性互作和环境互作分析

以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆ZDD2315为父本杂交衍生的F2:15和F2:16的447个RIL家系为遗传群体,绘制SSR遗传图谱,采用混合线性模型方法,对2年大豆小区产量及主要农艺性状进行加性QTL、加性×加性上位互作及环境互作分析。结果检测到9个与小区产量、茎粗、有效分枝、主茎节数、株高、结荚高度相关的QTL,分别位于J_2、I、M连锁群上,其中小区产量、茎粗、株高、有效分枝和主茎节数QTL的加性效应为正值,说明增加这些性状的等位基因来源于母本晋豆23。同时,检测到7对影响小区产量、茎粗、株高和结荚高度的加性×加性上位互作效应及环境互作效应的QTL,共发现14个与环境存在互作的QTL。上位效应和QE互作效应对大豆小区产量及主要农艺性状的遗传影响较大。大豆分子标记辅助育种中,既要考虑起主要作用的QTL,又要注重上位性QTL,才有利于性状的稳定表达和遗传。     

大豆蛋白质含量相关QTL间的上位效应和QE互作效应

利用Charleston×东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱及混合线性模型方法对2002—2006连续5年的大豆蛋白质含量进行QTL定位,并作加性效应,加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。共检测到10个控制蛋白质含量的QTL,分别位于第B2、C2、D1a、E和N连锁群,其中1个表现为遗传正效应,9个表现为遗传负效应,另检测到15对影响蛋白质含量的加性×加性上位互作效应的QTL,解释该性状总变异的13.75%。环境互作检测中,发现9个QTL与环境存在互作,贡献率达到4.47%。     

稻米淀粉黏滞性QTL定位及其G×E互作分析

用珍汕97B/密阳46构建RIL群体及其遗传图谱,经海南和杭州两地遗传试验,以精米粉RVA谱5个参数特征值PKV、HPV、CPV、BDV和SBV作为研究稻米淀粉黏滞性的指标,运用检测QTL主效应、上位性效应和G×E互作效应的遗传分析方法,进行QTL联合分析。结果表明, (1)在检测到涉及5个性状的9个主效应QTL中,除PKV位于第5染色体qPKV5外,其余8个QTL均位于第6染色体上;(2)5个性状均检测到位于第6染色体RM197-RZ516区间的主效应QTL,很可能它们为同一基因,该基因还与Wx基因处于相同区域;(3)检测到与PKV、HPV、CPV、BDV等4个性状有关的QTL主效基因均表现有G×E互作,且方向一致,在海南试验中有增效作用;(4)还检测到涉及5个性状的10对上位性互作效应,但均未发现有显著的上位性×环境互作效应。     

大豆油分含量相关的QTL间的上位效应和QE互作效应

利用Charleston × 东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱, 及混合线性模型方法对2002年到2006年连续5年的大豆油分含量进行QTL定位, 并作加性效应, 加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。共检测到11个控制油分含量的QTL, 分别位于第A1、A2、B1、C2、D1a、D1b、F、H和O连锁群上, 其中2个表现为遗传正效应, 9个表现为遗传负效应, 另检测到15对影响油分含量的加性×加性上位互作效应的QTL, 解释该性状总变异的17.84%。发现9个QTL与环境存在互作, 贡献率达到5.76%。     

水稻抽穗期上位效应和QE互作效应的分析

抽穗期是水稻的重要农艺性状,深入了解其遗传效应对水稻育种实践具有重要现实意义。本研究利用基于明恢86×佳辐占、广陆矮×佳辐占两个重组自交系构建的SSR遗传图谱,应用混合线性模型方法对2003年晚季和2005年早季获得的两季水稻抽穗期数据进行QTL定位,并作加性效应、加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。两个群体共检测到10个控制抽穗期的QTL,分别位于1、2、3、6、7和10号染色体上,仅qHD10(广佳重组自交系中为qHD10-1)在两个群体中同时检测到,另检测到11对具有上位效应的互作位点,其中有5个是加性效应显著的QTL。环境互作检测中,发现明佳重组自交系的qHD10和广佳重组自交系的qHD7与环境存在显著互作,贡献率分别为0.34%和2.32%。本研究表明:两群体的抽穗期性状的遗传受环境因素影响较小,特别是明佳组合,较适合作为分子辅助育种的研究材料。     

水稻粒形性状的上位性和QE互作效应分析

本研究利用基于明恢86×佳辐占水稻重组自交系(recombinant inbred line,RIL)构建的SSR遗传图谱,总标记数为131.联合两季的稻米粒长(GL)、粒宽(GW)、长宽比(L/W)表型数据,应用混合线性模型方法进行QTL定位,并作加性效应、上位效应以及加性QTL、上位性QTL与环境(QTL-by-environment,QE)的互作效应分析.检测到粒长、粒宽和长宽比的加性效应QTLs分别为6个、4个和4个,贡献率分别为23.67%、21.41%和25.78%;检测到8对粒长的上位性QTLs,5对粒宽的上位性QTLs,2对长宽比的上位性QTLs,贡献率分别为16.75%、22.36%和7.55%;环境互作检测中,发现共有9个加性QTLs和7对上位性QTLs与环境发生了互作.结果表明,上位效应在粒形性状的遗传与加性效应一样起了重要作用,环境互作效应对粒形性状有一定的影响.     

玉米穗长上位效应和Q×E互作效应分析

以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,利用混合线性模型的复合区间作图法对397个F2∶3家系在5个生态环境下进行穗长的QTL定位分析。共检测到16个穗长QTL,单个QTL所解释的表型变异在0.15%~6.24%,累计贡献率为47.8%。在16个QTL中有10个与环境发生互作,占62.5%,贡献率在0.48%~3.78%之间。上位性互作检测到4对QTL,未检测到上位性QTL与环境互作。表明穗长受微效多基因的控制,易与环境发生互作,上位性互作在其遗传中起一定作用。     

水稻永久F2群体抽穗期QTL的上位性及其与环境互作效应的分析

利用源于杂交水稻汕优63的重组近交系（RI）,进行系间随机交配构建了水稻永久F2（IF2）群体。采用QTL作图软件QTL Mapper 2.0对IF2群体的抽穗期性状进行了分析,共发现了21个QTLs,分布于10条染色体上。对抽穗期QTL的加性效应,显性效应,加×加、加×显、和显×显上位性效应进行了估计,对遗传主效应与环境的互作效应做了预     

利用DH群体定位水稻谷粒外观性状的QTL

采用混合线性模型的复合区间作图方法，对水稻“圭630”和“02428”组合的DH群体的谷粒外观性状——粒长、粒宽和粒形进行了数量性状基因定位，同时对定位的主效应和上位性进行了环境效应分析。2002年对粒长、粒宽和粒形分别检测到5、4和2个QTLs；2003年对以上3个性状分别检测到3、4和4个QTLs。其中4个QTLs在2年均检测到，且其贡献率较大。位于第4染色体C22．RG449d区间的QTL效应大，同时影响粒长和粒宽，2年内均被检测到。联合2年数据分析分别检测到6个粒长QTLs、6个粒宽QTLs和3个粒形QTLs，共解释各自性状变异的67．7l％、50．08％和29．17％，且影响粒形的3个QTLs同时影响粒长或粒宽。对粒形和粒宽分别检测到4个QTLs与环境之间存在显著互作。本实验中检测到主效应和上位性对谷粒外观性状均具有重要作用，但上位性贡献率相对主效应较小，环境互作效应更小。     

大豆叶片性状QTL的定位及Meta分析

利用Charleston×东农594重组自交系构建SSR遗传图谱,采用WinQTLCartographer Ver. 2.5软件的CIM和MIM分析方法对2006—2010年(F_2:14~F_2:18)连续5年的大豆叶长、叶宽以及叶柄长数据进行QTL定位,检测到8个与叶长有关的QTL,位于染色体Gm01、02、05、11和18上;9个与叶宽有关的QTL,位于染色体Gm01、03、05、06、11、12和16上;8个与有关叶柄长的QTL,位于染色体Gm01、03、05、06、11、17和18上。2年以上均检测到的叶长QTL为qLL5a、qLL5b、qLL1a和qLL18;叶宽QTL为qLW5a、qLW11a、qLW11b和qLW12;叶柄长QTL为qLSL11b。另外,利用BioMercator2.1的映射功能将国内外常用的大豆图谱上的叶长、叶宽QTL通过公共标记映射整合到大豆公共遗传连锁图谱Soymap2上,将搜集到的35个叶长QTL、37个叶宽QTL和本研究得到的QTL整合分析,最终得到5个大豆叶长的“通用”QTL,位于Gm09、18和19,其置信区间最小可达5.66 cM;4个大豆叶宽的“通用”QTL,位于Gm07、Gm18和Gm19,其置信区间最小可达5.67 cM,为今后对大豆叶片性状QTL精细定位, 提供了有利科学信息。     

多环境下水稻DH群体剑叶长度的QTL分析

种植由籼稻品种和粳稻品种杂交衍生的DH群体,连续4年测定剑叶长度,运用基于混合模型的复合区间作图法,定位其QTL及上位性互作,估算遗传主效应和环境互作效应。结果表明,全部18个QTL都参与了上位性的形成,其中3个没有自身的遗传效应,但参与了3对上位性互作,这是传统方法不能发现的。另外,一个QTL可与多个QTL发生互作,这可能预示着存在更高阶互作。QTL与上位性互作可以具有不受环境影响而稳定表达的效应,以及与环境的互作效应。有些QTL与环境的互作效应可以在多环境下被检测到,但却不具有主效应,这种QTL可能易受环境因子的影响。QTL与环境的互作效应为随机效应,一个QTL或一对上位性与环境的互作效应总和理论上应等于零,否则会影响对遗传效应的估算,因此多环境下估算的遗传效应更可靠。     

基于AFLP分子图谱的蝴蝶兰3个叶片性状QTL分析

本研究以一个蝴蝶兰杂交组合Phal.462×Phal.20后代为材料,测定其后代群体中88个单株的叶长、叶宽和株幅,并基于已构建的AFLP分子连锁图谱,应用区间作图法对调控这3个性状的基因进行了QTL分析。统计分析结果表明,3个性状在群体中呈连续分布,具有数量性状的典型特征,叶长与株幅之间存在极显著正相关。QTL分析结果表明,在父本中共检测到QTL60个,分布于8个连锁群上,包括控制叶长性状的QTL20个,控制叶宽性状19个,控制株幅性状21个;各QTL的LOD值在3.05～14.78之间,可解释44.1%～89.4%的表型变异。在母本中共检测到QTL28个,分布于五个连锁群上,包括控制叶长性状10个,控制叶宽性状8个,控制株幅性状10个;各QTL的LOD值在3.1~9.24之间,可解释57.7%~76.3%的表型变异。这是蝴蝶兰上首个QTL分析研究,可为今后蝴蝶兰的基因克隆与分子标记辅助育种等提供基础。     

多种环境下大豆单株粒重QTL的定位与互作分析

定位大豆单株粒重QTL、分析QTL间的上位效应及QTL与环境互作效应, 有利于大豆单株粒重遗传机理的深入研究。利用147个F_2:14~F_2:18 RIL群体, 5年2点多环境下以CIM和MIM方法同时定位大豆单株粒重QTL, 检测到17个控制单株粒重的QTL, 分别位于D1a、B1、B2、C2、F、G和A1连锁群上, 贡献率为6.0%~47.9%;用2种方法同时检测到3个QTL, 即qSWPP-DIa-3、qSWPP-F-1和qSWPP-D1a-5, 贡献率为6.3%~38.3%;2年以上同时检测到4个QTL, 即qSWPP-DIa-1、qSWPP-DIa-2、qSWPP-B1-1和qSWPP-G-1, 贡献率为8.1%~47.9%;利用QTLMapper分析QE互作效应和QTL间上位效应, 7种环境下的数据联合分析得到1个QE互作QTL和4对上位效应QTL, 贡献率和加性效应都较小。在分子标记辅助育种中应该同时考虑主效QTL及各微效QTL之间的互作。     

利用单片段代换系研究水稻产量相关性状QTL加性及上位性效应

产量及其相关性状如单株有效穗数、千粒重、穗实粒数、穗总粒数和结实率等是水稻重要的农艺性状,了解产量及其相关性状QTL的加性及上位性效应对以分子标记聚合育种改良水稻产量具有重要意义。本文以16个单片段代换系及15个双片段代换系分析了水稻产量相关性状QTL的加性及上位性效应。共检出影响产量及其相关性状的13个QTL,包括产量性状1个、单株有效穗数1个、千粒重4个、穗实粒数4个、穗总粒数2个和结实率1个,分布于第2、第3、第4、第7和第10染色体上。此外,检出12对双基因互作。结果显示,2个正向(或负向)产量性状QTL聚合,往往会产生负向(或正向)的上位性效应,能否产生更大(或更小)的目标性状,取决于双片段遗传效应(加性效应与上位效应代数和)绝对值与单片段最大加性效应绝对值的差。本研究结果对实施高产分子标记聚合育种方法有重要参考价值。     

烤烟几种化学成分的QTL初步分析

以含137个株系的烤烟DH群体(G-28×NC2326)及其亲本为材料, 在以前作图数据的基础上, 新增23个标记。将这些标记数据合并起来构建了包括11个ISSR标记和158个RAPD标记、由27个连锁群组成的烤烟分子标记遗传连锁图, 覆盖长度2 094.6 cM, 相邻标记间的平均图距为15.95 cM。利用4个环境下的试验数据进行了总糖、烟碱、氧化钾3种烟叶化学成分的QTL初步分析, 共检测到7个加性效应QTL和9对加加上位性效应QTL, 其中3个加性QTL和3对上位性QTL存在QTL与环境互作效应(QE)。表明在烤烟总糖、烟碱、氧化钾的遗传控制中除加性效应外, 上位性效应也具有重要作用。对于烟碱、氧化钾检测到加性QTL与环境互作效应, 对于总糖、氧化钾检测到上位性QTL与环境互作效应, 利用这些与环境具有互作效应的QTL进行标记辅助选择时宜考虑特定的环境条件。     

大豆叶面茸毛密度和长度的QTL定位

大豆叶茸毛形态对抗虫性、耐旱性等均有重要作用。本研究利用2个重组自交系群体NJRIKY (KY)和NJRIXG (XG)进行叶面茸毛密度和长度的遗传与QTL定位分析。结果表明,2个性状在2个群体中均有大幅度变异,存在不同程度的超亲分离,两者有极显著负相关(r= –0.49和–0.62),叶面茸毛密度的遗传率(75.7%~76.8%)高于叶面茸毛长度的遗传率(45.2%~62.9%);检测到2个叶面茸毛密度主效QTL (XG群体的PD1-1和KY群体的PD12-1,表型贡献率分别达20.7%和21.7%);两群体叶面茸毛密度遗传构成中加性QTL贡献率占20.7%~36.2%,互作QTL只占0%~1.4%,而未定位到的微效QTL所占份额很大,为38.1%~56.1%,是以往只用定位程序而未注意遗传构成解析所没有发现的特点;未在KY中检测到叶面茸毛长度加性QTL,互作QTL贡献率也仅4.2%,而微效QTL贡献率达58.7%;但在XG中叶面茸毛长度加性QTL Pl1-1和Pl12-1贡献率分别达18.3%和22.5%,占主要成分,互作QTL和微效QTL贡献均较小,说明该性状两群体的遗传构成有很大差异。大豆叶面茸毛密度和长度的遗传涉及多个效应不同的基因/QTL。     

Identification of quantitative trait loci for leaf‐related traits in an IBM Syn10 DH maize population across three environments

Leaf‐related traits (leaf length, leaf width, leaf area and leaf angle) are very important for the yield of maize (Zea mays L) due to their influence on plant type. Therefore, it is necessary to identify quantitative trait loci (QTLs) for leaf‐related traits. In this report, 221 doubled haploid lines (DHLs) of an IBM Syn10 DH population were provided for QTL mapping. In total, 54 QTLs were detected for leaf‐related traits in single environments using a high‐density genetic linkage map. Among them, only eight common QTLs were identified across two or three environments, and the common QTLs for the four traits explained 4.38%–19.99% of the phenotypic variation. qLL‐2‐1 (bin 2.09), qLW‐2‐2 (bin 2.09), qLW‐6‐3 (bin 6.07) and qLA‐5‐2 (bin 2.09) were detected in previous studies, and qLL‐1‐1, qLAr‐1‐1, qLAr‐2‐1 and qLA‐7‐1 may be new QTLs. Notably, qLW‐6‐3 and qLA‐5‐2 were found to be major QTLs explaining 19.99% and 10.96% of the phenotypic variation, respectively. Interestingly, we found three pairs of QTLs (qLW‐2‐2 and qLAr‐2‐1, qLW‐8‐1 and qLL‐8‐2, qLL‐3‐3 and qLAr‐3‐3) that control different traits and that were located on the same chromosome or in a nearby location. Moreover, nine pairs of loci with epistatic effects were identified for the four traits. These results may provide the foundation for QTL fine mapping and for an understanding of the genetic basis of variation in leaf‐related traits.