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1.
本研究以远杂9102×徐州68-4杂交后代衍生的重组自交系(RIL)的188个家系为材料,连续3年种植后检测其含油量及脂肪酸含量。结果表明,该RIL群体的含油量及脂肪酸变异丰富,从中获得了含油量稳定高于高值亲本的后代材料1份,油酸含量稳定高于高值亲本的材料23份。RIL群体的含油量、油酸和亚油酸含量以及油酸/亚油酸比的广义遗传力分别为0.849、0.761、0.874和0.887,表明这些性状的变异主要受基因型控制。利用前期构建的SSR遗传连锁图,结合3年主要品质性状鉴定数据,共检测到82个相关QTL,分布在11个连锁群上,其中与含油量、油酸、亚油酸和油酸/亚油酸比(油亚比)相关的QTL分别为15、21、21和25个,贡献率大于10%的主效QTL有23个,2年能重复检测到QTL有8个,3年重复检测到的有4个。其中,本研究新鉴定出的主效QTL有7个,重复性好的有5个,尤其是LG2上区间GM2839-GNB159,3年均定位到与油酸和油亚比相关的QTL,2年定位到与亚油酸相关的QTL,贡献率为5.80%~28.14%,该区间只有1.63c M。这些QTL的获得对于花生品质性状改良中亲本选配、后代标记辅助选择以及QTL精细定位具有重要意义。 相似文献
2.
栽培种花生是异源四倍体,基因组大,构建花生的分子遗传连锁图谱并对相关性状进行QTL定位研究的工作缓慢。本研究以遗传差异大的亲本组配杂交组合富川大花生×ICG6375构建F2作图群体,采用公开发表的2653对SSR引物,构建了一张含有234个SSR标记、分布于20个连锁群的栽培种花生遗传图谱。该图谱覆盖基因组的长度为1683.43c M,各个连锁群长度在36.11~131.48 c M之间,每个连锁群的标记数在6~15个之间,标记间的平均距离为7.19 c M。结合F3在湖北武汉和阳逻环境下的主茎高和总分枝数鉴定结果,应用Win QTLCart 2.5软件采用复合区间作图法进行了QTL定位和遗传效应分析。共检测到17个与主茎高和总分枝数相关的QTL位点,贡献率在0.10%~10.22%之间,分布于8个连锁群上。综合分析武汉和阳逻环境的鉴定结果,获得重复一致的与主茎高相关的6个QTL,其中q MHA061.1和q MHA062.1位于连锁群LG06上TC1A2~AHGS0153标记区间,贡献率为5.49%~8.95%;q MHA061.2和q MHA062.2位于LG06上AHGS1375~PM377标记区间,贡献率为2.93%~5.83%;q MHA092.2和q MHA091.1位于连锁群LG09上GM2839~EM87标记区间,贡献率为0.53%~9.43%。 相似文献
3.
溶血磷脂酰基转移酶(LPAT)是植物油脂合成途径的一个关键酶,在植物油脂品质改良和提高种子含油量方面具有重要的应用价值。本研究通过构建花生种子全长cDNA文库,结合大规模EST测序和功能注释,从花生中克隆了溶血磷脂酸酰基转移酶基因,命名为AhLPAT。该基因cDNA全长1 629 bp,对应的基因组序列5 531 bp,由11个外显子和10个内含子组成,内含子剪接方式符合GT-AG剪接规则。根据编码区预测AhLPAT编码一条387个氨基酸组成的多肽,预测分子量为43.2 kD,等电点为9.42。AhLPAT蛋白含有一个典型的酰基转移酶保守功能结构域以及溶血磷脂酰基转移酶相似的保守区域。该蛋白的氨基酸序列与已报道的其他物种LPAT蛋白序列有较高的一致性。AhLPAT与旱金莲、油菜、海甘蓝、蓖麻和拟南芥的LPAT蛋白氨基酸相似性依次为90%、89%、89%、88%和87%。系统进化分析表明,AhLPAT与拟南芥AtLPAT2亲缘关系较近,且同属于内质网型LPAT蛋白。RT-PCR分析表明,AhLPAT基因在花生根、茎、叶、花、果针和种子中均有表达,在花生开花后50~60 d,果针和种子中的表达量最高,且AhLPAT的表达量与花生种子含油量积累速率变化一致,二者显著相关(r=0.63,P<0.05)。推测AhLPAT基因在花生种子油脂合成中起重要作用。 相似文献
4.
花生主要品种出仁率和百果重的生态稳定性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了筛选高产稳产广适性的花生品种,连续2年对60份花生品种4个生态区种植的出仁率和百果重进行了考察分析。结果表明,不同品种间出仁率(SP)和百果重(HPW)以及不同年份不同地点间差异均极显著,不同环境中出仁率稳定性高的品种,其百果重相对较小。进一步分析表明,不同环境下花生百果重与出仁率之间均存在极显著负相关关系。通过2年4点共8个环境的重复鉴定,筛选得到出仁率稳定性较强且百果重相对较大的品种5份,分别是中花5号、中花16号、豫花7号、中花10号和皖花8号。结合SSR多样性分析结果,这5份稳定性强且高产的花生品种属于不同的类群,遗传差异相对较大。该结果为花生高产品种的应用提供了材料基础和理论依据。 相似文献
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花生籽仁蔗糖含量近红外模型构建及在高糖品种培育中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
含糖量是决定和影响花生食用品质和加工特性的重要指标,蔗糖含量占成熟花生籽仁总糖量的90%以上,建立蔗糖含量的高效检测技术,有助于加快高蔗糖甜味食用型花生品种培育进程。本研究利用蔗糖含量差异显著的185份花生材料,利用近红外仪(波长范围1100~2500 nm),配合小样品杯,扫描和采集自然干燥籽仁的近红外光谱,采用液相色谱(HPLC)结合标准曲线法测定试验材料的蔗糖含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建了花生籽仁蔗糖含量的近红外定标模型,模型的决定系数R2=0.962,均方差为0.383。利用20份材料对模型进行外部验证,预测值和化学值的决定系数达0.947,表明该模型可较好地预测蔗糖含量,可以高效地测定杂交早期世代的单株花生蔗糖含量。利用该模型在“吉花02-1-4×中花26”杂交后代中发掘出6份含糖量7%以上、油酸78%以上、含油量48%以下,且农艺性状优良的食用花生新品系。 相似文献
6.
食用型花生是我国乃至世界范围内花生育种的重要方向之一,但是花生遗传改良中缺乏与食用品质相关的可溶性糖含量的快速检测方法,限制了食用花生育种进展。本研究建立了80%乙醇和水浴快速提取花生籽仁可溶性糖的方法,该提取方法与国标法相比,简化了样品前期处理步骤,加快了提取进度。通过准确性和重复性试验对该方法的验证表明,该方法的重复性较好,而且准确有效。以20份花生品种为材料,利用高效液相-示差折光法对该方法提取的样品和国标法提取的样品进行检测发现,成熟花生籽仁中的可溶性糖主要是蔗糖,葡萄糖和果糖很少,2种方法测定的结果差异不显著。利用本研究建立的方法检测20份花生品种的结果显示,蔗糖含量最低为16.19 mg g^-1,最高为83.81 mg g^-1,平均为30.41 mg g^-1。利用国标法检测的结果显示,蔗糖含量最低为15.60 mg g^-1,最高为81.38 mg g^-1,平均为30.20 mg g^-1。这些检测结果,一方面进一步验证了所建立方法的实用性,另一方面也表明这些花生品种中的蔗糖含量差异较大。 相似文献
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以远杂9102×中花5号杂交后代衍生的重组近交系F8代家系为材料,在含油量测试的基础上,选用10份低油材料(平均含油量52.91%)、12份高油材料(平均含油量58.85%)以及亲本进行SSR引物筛选,通过631对SSR引物扩增,筛选出来源于7对引物的13个有显著差异的片段可以有效区分低油材料和高油材料。以这7对差异引物在F8 RIL群体中扩增,对20份低油家系材料(含油量<55%)和45份高油家系材料(含油量>56%)进行统计分析,获得1个与花生含油量相关的分子标记2A5-250/240,其中,标记2A5-250为低油材料(含油量<55%)所拥有,相符率为95.0%,标记2A5-240为高油材料(含油量>56%)所拥有,相符率为88.9%。用SSR标记2A5-250/240检测11份高油(平均含油量为55.93%)栽培种花生和11份低油(平均含油量为48.41%)栽培种花生,结果表明,标记2A5-240与高油栽培种花生的符合率为63.6%,2A5-250与低油栽培种花生的符合率为90.9%。在19份高油(平均含油量为58.60%)野生花生中,10份野生花生能检测到标记2A5-240。综合分析RIL群体和自然群体的研究结果表明,标记2A5-250/240可用于花生含油量分子标记辅助选择。 相似文献
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9.
遗传图谱的构建及整合是开展花生分子育种研究的基础,利用多个作图群体整合遗传图谱是解决图谱标记密度低的有效途径。本研究采用基于锚定SSR标记的作图策略,构建3个F_2群体3张遗传连锁图,利用Join Map 3.0软件整合图谱,获得一张包含20个连锁群、792个位点、总遗传距离为2079.50 c M,标记间平均距离为2.63 c M的整合图谱,各连锁群标记数在20~66个之间,遗传距离在59.10~175.80 c M之间。将3个分离群体中检测到的与荚果及种子大小相关的QTL区段与整合连锁图的标记比较发现,各群体中检测到的位于各染色体上的QTL在整合图谱中都能出现,有些QTL标记区间在整合图谱中存在更多的标记,为今后利用这些标记进行精细定位奠定了基础。 相似文献
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花生出仁率、株高等性状都对产量有重要影响, 鉴定出仁率和株高相关的主效QTL, 分析QTL的加性、上位性及其与环境的互作效应以及出仁率与株高之间的遗传关系, 有助于加快花生分子育种研究进程。本研究以远杂9102×徐州68-4构建的RIL群体为材料, 在4个环境中调查出仁率和株高等表型性状, 相关性分析结果表明, 4个环境中, 出仁率与株高均存在极显著负相关。利用前期构建的高密度遗传图谱, 通过QTLNetwork 2.0软件对出仁率和株高进行QTL定位分析, 检测到13个具加性效应的出仁率QTL, 8个具加性效应的株高QTL, 其中, 2个与出仁率相关的主效QTL (qSPA05.2和qSPA09.1)和1个与株高相关的主效QTL (qPHA09.1)至少能在3个环境下被重复检测到。还检测到11对上位性QTL, 包括出仁率6对和株高5对, 与环境之间均存在互作效应。比较QTL在连锁群上的位置发现, 在A09染色体Ad91I24-AGGS2492区间同时检测到稳定的出仁率主效QTL (qSPA09.1)和株高主效QTL (qPHA09.1)。通过条件QTL排除该位点株高的效应后, 出仁率加性效应贡献率从14.37%下降到5.50%, 表明qSPA09.1和qPHA09.1为同一位点, 同时控制株高和出仁率。 相似文献