大豆定向选择群体耐旱性位点基因型分析及QTL定位

利用Clark导入到红丰11为背景的回交导入系进行萌芽期和苗期的连续性耐早鉴定,经萌芽期鉴定,获得36个耐旱定向选择导入系。对耐旱选择导入系进行全基因组SSR标记扫描,并以随机群体作为对照,计算供体基因型的导入频率,利用卡方测验检测显著偏分离的SSR标记位点,并结合GGT图示基因型软件对各染色体连锁群进行分析。其中在L连锁群的Satt398和Satt156两个位点有显著的供体片段“超导入”现象,供体基因型导入频率为0．9167和0．9583,卡方值高达182和201．5。另外,在F连锁群的Satt423,K连锁群的Satt167以及N连锁群的Sat_084等位点也出现供体导入片段的偏分离现象。同时,对萌芽期耐早鉴定中相对发芽率表现超亲的35个株系采用性状-标记间的单向方差分析（P〈0．01）和QTL定位,共检测到14个控制相对发芽率的QTL,分布在4个连锁群上,其中与卡方测验检测的结果相比较,在Satt156,Satt423,Sattt167等位点具有一致性,说明这些位点是与大豆耐旱性紧密相关的QTL位点。以上结果为进一步开展大豆耐旱性有利基因的精细定位、克隆和分子设计育种奠定了基础。     

野生大豆回交导入系蛋白质含量性状的QTL分析

以野生型大豆ZYD00006（供体亲本）与黑龙江省主栽品种绥农14（轮回亲本）所构建的回交导入系（1 204株）为研究材料,利用WinQTL2.5的复合区间作图法（CIM）在9个连锁群定位了16个与蛋白质含量相关的QTL（14个正效应,2个负效应）;导入系群体经过严格的蛋白质含量筛选鉴定,得到10个蛋白质含量性状明显大于轮回亲本的导入系株行。利用这10个高蛋白含量株行（选择群体）结合随机对照群体,通过基于遗传搭车原理的卡方分析,检测到分布于10个连锁群上的17个与大豆蛋白质含量相关的标记位点,对蛋白质含量表现为正效应。两种方法共同检测到7个QTL。这些材料和位点将为高蛋白含量相关基因克隆及分子辅助育种提供重要的材料基础和标记信息。     

利用BC2群体定位大豆蛋白质含量QTL

进行大豆蛋白质含量相关的QTL定位可为分子标记辅助选择（MAS）育种和基因挖掘提供依据。本研究选用综合性状优良、蛋白质含量高的中黄13作轮回亲本,低蛋白质含量的东山69作供体亲本,构建了BC2F2、BC2F3回交导入系群体,采用SSR分子标记技术,获得含86个SSR标记、覆盖1 400.1cM、由19个连锁群组成的遗传连锁图谱a,利用完备区间作图法（ICIM）,对BC2F2、BC2F3分离群体的蛋白质含量进行QTL分析。结果表明：在BC2F2家系中检测到3个蛋白质含量相关QTL,分布于A1、C1和J连锁群,表型贡献率分别为10.00%、7.07% 和9.23%;在BC2F3家系中检测到4个蛋白含量相关QTL,分布于B1、C1、I和J连锁群,表型贡献率分别为17.57%、3.46%、8.53%和11.80%。标记区间Satt396～Satt180和Sct_001～Satt654在BC2F2、BC2F3家系中被同时检测到,且Sct_001～Satt654内发现的QTL很可能是一个与蛋白质含量相关的新位点。     

大豆异地衍生重组自交系群体产量相关性状的QTL定位

大豆产量相关性状大多为数量性状,受环境影响较大,因此研究大豆产量相关性状的遗传及其与自然环境的关系在大豆育种中具有重要意义.以Peking×7605组合分别在济南和南京衍生的重组自交系（RIL）群体JN（RN）P7和NJ（RN）P7为材料,用146对亲本间表现多态性的SSR引物在两个群体中进行扩增,并构建遗传图谱,对大豆株高、主茎分枝数、主茎节数、单株荚数和百粒重五个产量相关性状进行考察并进行QTL分析.JN（RN）P7群体两年共检测到控制五个性状的25个QTL,NJ（RN）P7群体中共定位44个相关QTL.在JN（RN）P7群体的标记BSC和标记satt372附近两年重复检测到两个相近的QTL,NJ（RN）P7群体中两年重复检测到位于相同位置或同一置信区间的QTL共有7个.大部分QTL定位于两个RIL群体的相同连锁群上,但位置不同,并且两个群体中能够稳定表达的QTL不同.两群体中共得到了69个QTL,大多数与前人报道相符合;而由同一杂交组合在不同生态环境下衍生的两个RIL群体的QTL定位结果有所差异.     

大豆苗期耐盐性的遗传及QTL定位分析

利用亲本为科丰1号和南农1138—2的重组自交系群体NJRIKY进行大豆苗期耐盐性的遗传及QTL定位分析。以每个家系的平均存活时间为耐盐指标,采用主基因＋多基因混合遗传模型进行RIL遗传分析,结果表明,NJRIKY群体的耐盐性遗传符合F-3模型,即由3对主基因控制,没有多基因修饰,主基因遗传率是64．4％。利用CartographerV．2．5进行QTL定位,结果显示,共检测到3个耐盐QTL,它们分别位于B1、G和K三个连锁群上,分别解释8．4％、17．9％和11．3％的表型变异。     

不同种植密度下大豆产量性状的QTL分析

利用大豆重组自交系soy01群体的255个家系为作图群体,在不同年份、不同种植密度下进行了大豆产量性状的QTL分析。结果表明,采用复合区间作图法,2年2种处理组合下检测到单株荚数、单株粒数、每荚粒数等5个产量性状相关QTL共43个,分布于A2、F、I等14个连锁群,其中qNP-15—1等3个QTL在4种环境中均检测到,qNP-19—1等5个QTL在3种环境中均检测到,qNP-1—1等10个QTL在2种环境中均检测到,为较稳定的QTL。每荚粒数QTL qNSP-19—1和qNSP-19—2在多种环境中均检测到,贡献率均超过60％,为稳定主效QTL;百粒重QTL qSW-19—1在4种环境中均检测到,贡献率均超过20％,为稳定主效QTL。这些稳定的主效QTL可应用于精细定位和分子标记辅助育种研究。     

大豆对豆卷叶螟抗性的QTL定位

豆卷叶螟是南京地区的主要食叶性害虫。以抗性亲本溧水中子黄豆和感性亲本南农493—1杂交组合正交F2群体为材料，在田间自然虫源条件下F2单株叶片损失率为抗性指标，利用已构建的SSR分子标记图谱和Windows QTL Cartographer V2．5软件包的复合区间作图法和多区间作图法，定位大豆对豆卷叶螟抗性的QTL。结果表明：利用复合区间作图法检测到位于D1b和K连锁群上的2个QTL；利用多区间作图法则检测到位于A2、D1b、K和N连锁群上的4个QTL和6个互作QTL；其中有两个共同的QTL，至少解释表型变异的19．2％。这些结果为抗性性状的遗传剖析和标记辅助育种提供理论依据。     

大豆生育期性状QTL定位

选用中豆31×B13杂交组合的182个F2单株构成的群体,构建了一张包含155个SSR标记的简单遗传图谱。利用构建的遗传图谱采用区间作图法对在田间自然条件下大豆的出苗至初花日数、初花至完熟日数和全生育期进行QTL定位,以研究大豆生育期性状的遗传规律。结果发现在C1连锁群上有1个QTL与出苗至初花日数有关,可解释66.40%的遗传变异;发现7个QTL与初花至完熟日数有关,分别位于A2、B2、C1、L、M 5个不同的连锁群上,可解释6.70%~18.00%的遗传变异;2个QTL与全生育期有关,均在C1连锁群上,可分别解释31.90%和36.70%的遗传变异。这些QTL的发现可以为大豆生育期QTL的发掘和利用以及分子辅助育种提供参考。     

多环境下大豆单株荚数性状的QTL分析

利用Charleston×东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱,采用WinQTLCart2.5软件的CIM和MIM分析方法对2006年-2010年连续5年的大豆荚数的数据进行QTL定位,在11个连锁群上共定位了43个QTLs。检测到15个控制一粒荚数的QTLs,分别位于A1、A2、C2、D1a、D1b和N连锁群;检测了10个控制二粒荚数的QTLs,分别位于A1、B1、D1a、I、J和N连锁群上;检测了10个控制三粒荚数的QTLs,分别位于A1、B1、C2、D1a、D1b和I连锁群;检测到8个四粒荚数的QTLs,分别位于A1、D1a、E和H连锁群。在2007年和2009年检测到3个QTLs位点,Qspntws-J-2、Qspntws-N-1、Qspnfs-D1a-2均为多年稳定遗传的QTL位点;分别在A1、D1a、D1b连锁群上各检测到一个QTL位点,同时控制多个性状。     

烟草株高和叶数性状QTL定位及候选基因预测

为明确烟草株高和叶数性状的遗传规律,发掘控制相关性状的主效位点,以台烟8号（TT8）为母本（P1）,NC82为父本（P2）,配置杂交组合,以TT8为轮回亲本回交,构建了包含200个单株的BC1F1群体。在此基础上,分别在四川、山东两个环境点种植群体材料,获得株高和叶数表型,进而利用高密度遗传图谱对株高和叶数性状进行QTL定位分析。结果表明,在两个环境条件下共定位到4个与株高和叶数相关的主效QTL,每个QTL均可以解释相应性状10%~20%的表型变异。两个环境点定位到2个叶数性状QTL,均位于23号连锁群上,非等位;定位到3个株高性状主效QTL,四川点1个位于23号连锁群上,山东点2个分别位于21号和23号连锁群上,其中山东点23号连锁群上的主效位点与控制叶数的主效QTL遗传位置一致。相关结果为进一步克隆控制株高和叶数性状的主效基因及烟草重要农艺性状分子改良奠定了基础。     

完备区间作图法定位大豆含油量QTL及标记辅助选择

以高油大豆吉农18和高蛋白大豆吉育47杂交后获得的F2及F2∶3衍生群体为材料,采用QTL Ici-Mapping v2.2完备区间作图法在F2及F3群体中共检测到7个高含油量QTL,分布于4个遗传连锁群,可解释3.60%~20.98%的遗传变异。Satt636在10份大豆材料中的标记辅助选择检测,发现其符合度最高为83.33%。     

两种方法定位5个地点大豆蛋白质含量QTL

利用CIM和MIM法,对大豆Charleston×东农594的154个重组自交系在5个不同地点进行蛋白质含量测定和QTL定位分析。共检测到25个QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、D1b、E、J、L和N连锁群上。用CIM法定位了20个与蛋白质含量相关的QTL,用MIM法定位了9个与蛋白质含量相关的QTL。在C2连锁群上多次定位的ProC2-4,标记区间为Sat_092-Satt460,与前人找到的QTL位点一致。     

Influence of particle size on protein extractability from soybean and okara

Nitrogen Solubility Index (NSI) of okara was 38 which was only about half of soybean (71). Maximum protein recovery of 97.0% and 93.4% was achieved with soybean and okara flour from their respective fine fractions (<75 μm) in a three-step-sequential extraction. Recovery of protein from unclassified primary ground flour of soy and okara was much lower compared to their corresponding fine fractions (particle size <75 μm). Secondary grinding of coarse fraction improved the overall protein recovery to an extent of 3.3% in okara and to a much larger extent of 6.8% in soybean. Results showed that a two-step sequential extraction with respective solid-to-solvent (w/v) ratios of 1:20 and 1:10 was suitable in terms of protein recovery. Protein recovery from soy granules and okara flakes improved by 30.6% and 6.9%, respectively with the introduction of primary and secondary grinding steps indicating the benefits of the proposed approach for practical applications.     

Soluble phenolics and antioxidant properties of soybean (Glycine max L.) cultivars with varying seed coat colours

This research was the first to investigate nutritional components, including soluble phenolics (isoflavones and anthocyanins), protein, oil, and fatty acid as well as antioxidant activities in different coloured seed coat soybeans (yellow, black, brown, and green) for two crop years. The soluble phenolics differed significantly with cultivars, crop years, and seed coat colours, while protein, oil, and fatty acid exhibited only slight variations. Especially, malonylgenistin and cyanidin-3-O-glucoside compositions had the most remarkable variations. Green soybeans had the highest average isoflavone content (3079.42 μg/g), followed by yellow (2393.41 μg/g), and black soybeans (2373.97 μg/g), with brown soybeans showing the lowest value (1821.82 μg/g). Anthocyanins showed only in black soybeans, with the average contents of the primary anthocyanins, cyanidin-3-O-glucoside, delphinidine-3-O-glucoside, and petunidin-3-O-glucoside, quantified at 11.046, 1.971, and 0.557 mg/g, respectively. Additionally, Nogchae of green soybean and Geomjeongkong 2 of black soybean may be recommended as potential cultivars owing to the highest average isoflavone (4411.10 μg/g) and anthocyanin (21.537 mg/g) contents. The scavenging activities of 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) and 2,2′-azino-bis(3-ethylbenzthiazoline-6-sulphonic acid) (ABTS) radicals also differed remarkably, depending upon isoflavone and anthocyanin contents, with black soybeans exhibiting the highest antioxidant effects.     

桌布法结合极化投影地图法剖析葵花籽油香味特征

目的 研究中国市场上以及不同炒籽条件制得的葵花籽油感官特性,剖析葵花籽油香气特点并划分香气类型。方法 联合使用桌布法（Napping）和 极化投影地图（Polarized Projective Mapping,PPM）等剖析了19款小试加工工艺生产的自制以及7款市售的商品等26款葵花籽油的香味特征。结果 （1）经过培训的评价小组使用Napping和PPM方法均可以快速、良好地对多款葵花籽油样品进行评价;（2）PPM方法可以获得与Napping方法相似的结果,26款样品均被分为4种香型,主要特点依次为生瓜子、甜香（炒瓜子）、焦糊和油炸方便面;（3）在PPM实验中,评价员能够将样品进行更精细的区分。结论 Napping和PPM这两种新型感官分析方法在评价葵花籽油香气方面有良好的适用性,建立了葵花籽油描述词库,并将葵花籽油分为生瓜子型、甜香型（炒瓜子）、焦糊型和油炸方便面型等四种香气类型,可为葵花籽油等植物油产品开发、技术改进及质量评价等提供参考。