基于DArTseq标记的人工合成小麦农艺性状QTL定位

人工合成小麦拥有丰富的有利遗传变异,可用于普通小麦的遗改良。本研究选用两个人工合成小麦改良品系构建了由284个单株组成的F2群体,基于1 671具有染色体位置信息的多态性DAr Tseq标记构建遗传图谱,并结合该群体农艺性状(株高,穗长,穗颈节长,小穗数,穗粒数,单株有效穗数,千粒重,单株重)的表现型,利用QTL作图软件ICIMapping 4.1进行了QTL定位。结果表明,共检测到20个QTL,其中4个为株高QTL,分布于2A、3B、5B染色体上,可解释表型变异的5.4%~10.8%;4个为穗长QTL,分布于2D、3B、5B染色体上,可解释表型变异的1.4%-8.8%;3个为穗颈节长QTL,分布于1A和5A染色体上,可解释表型变异的4.6%~12.2%;2个为穗粒数QTL,分布于3D和5A染色体上,可解释表型变异的18.9%~29.8%;1个为单株有效穗数QTL,分布于2A染色体上,可解释表型变异10.2%;5个为千粒重QTL,分布于1B、5A、5B、5D和7B染色体上,可解释表型变异的8.9%~10.9%;1个为位于7B染色体上的单株重QTL,可解释表型变异的6.1%。同时,在5B和7B染色体上存在控制多个性状的同一QTL位点。利用生物信息学的方法,筛选到1个千粒重相关的候选基因。以上结果可为人工合成小麦农艺性状QTL精细定位、分子标记辅助选择育种和基因克隆奠定基础。     

小麦穗部性状和株高的QTL定位

穗粒数是小麦的重要产量性状之一,减少基部不育小穗数是提高小麦穗粒数的重要途径。利用EMS诱变小麦品系山农1186获得基部2-4个小穗不育突变体M7652。本研究利用M7652与山农1186回交获得的BC3F2群体及其衍生的BC3F2:3株系(MS)群体,M7652与泰农18杂交获得的F2群体及其衍生的F2:3株系(MT)群体为材料,进行遗传作图和QTL定位。通过SSR标记检测构建了分别覆盖38.9 c M、73.1 c M的两个4B染色体的遗传连锁图。对两个群体的穗部性状和株高进行QTL分析表明,MS回交群体在3个环境下都检测到6个QTL,包括5个控制穗部性状和1个株高性状的QTL位点,其贡献率为18.22%~47.23%,且位于染色体的相同区段,形成一个QTL簇;MT群体在1个环境中检测到4个控制穗部性状、1个控制株高的QTL位点,其贡献率为1.51%~39.15%,形成一个QTL簇。利用MS和MT群体检测到的QTL簇在染色体上的位置相同,都覆盖swes24标记,这个区域与增加小麦穗粒数、降低株高有关,为小麦穗粒数、株高的精细定位、基因克隆奠定了基础。     

燕大1817/北农6号重组自交系群体穗部性状的QTL定位

小麦穗部性状与单株产量密切相关。本研究以小麦骨干亲本燕大1817与优良品系北农6号衍生的269个重组自交系为材料,通过在北京和河北石家庄的2年田间试验数据,利用本实验室已构建的高密度SNP和SSR遗传连锁图谱进行穗长、穗粒数和穗粒重QTL定位。采用完备复合区间作图法共检测到29个穗部性状加性效应QTL,其中10个穗长QTL分布于1B、2D、3A、3B、4A、5A、5B、6A和7D染色体上,解释的表型变异率为2.96%~9.63%,QSl.cau-4A.2在所有5个环境中均能被检测到,解释的表型变异为5.89%~9.62%,另有7个QTL能在2个或2个以上环境中被检测到;8个穗粒数相关QTL分布于1A、3A、3D、4A和5B染色体上,解释的表型变异为4.06%~11.17%,为单个环境QTL。11个与穗粒重相关QTL分布于1A、1B、2A、2D、3A、4D、5A、5B和6B染色体上,解释的表型变异为2.79%~16.12%,其中QGws.cau-1B、QGws.cau-3A和QGws.cau-6B.2在2个或者2个以上环境中能被检测到。另外,鉴定出6个分布于1A、2D、3A、4A和5B染色体上的QTL富集区段。     

不同密度下玉米穗部性状的QTL分析

为研究玉米穗部性状对不同种植密度的遗传响应,以郑58和HD568为亲本构建的220个重组自交系群体为材料,于2014年春、2014年冬及2015年春分别在北京和海南进行3个种植密度的田间试验,调查玉米穗长、穗粗、穗行数和行粒数等表型性状。利用SAS软件计算穗部性状的最优线性无偏估计值(BLUP),并采用完备区间作图法进行QTL定位。结果表明,在3个种植密度下共检测到42个QTL,单个QTL可解释4.20%~14.07%的表型变异。3个种植密度下同时检测到位于第2染色体上控制穗行数的QTL。2个种植密度下同时检测到4个与穗粗、穗行数和行粒数有关的QTL,其中第4染色体上1个与穗行数有关的主效QTL,在低、中种植密度下可分别解释表型变异的10.88%和14.07%。此外,在第2、4和9染色体上检测到3个同时调控不同穗部性状的QTL。研究结果表明玉米穗部性状在不同种植密度下的遗传调控发生变化,在不同密度下共同检测到的稳定QTL可应用于精细定位或开发玉米耐密性分子标记用于辅助育种。     

不同生态环境下玉米产量性状QTL分析

以玉米（Zea mays L.）自交系黄早四和Mo17为亲本得到的191个F₂单株为作图群体,衍生的184个F_2∶3 家系作为性状评价群体,分析了单株穗数、穗行数、行粒数、百粒重和单株籽粒产量在北京和新疆2个生态环境下的表现和数量性状基因位点的定位结果。QTL检测结果表明,2个环境共检测出47个QTL,分布于除第10染色体以外的9条染色体,其中与单株穗数相关的QTL共10个,可解释的表型变异为5.3%~25.6%;与穗行数相关的QTL共13个,可解释的表型变异为4.5%~23.2%;与行粒数相关的QTL有9个,解释的表型变异为5.4%~13.7%;与百粒重相关的QTL达10个,可解释的表型变异为4.9%~13.3%;与单株籽粒产量相关的QTL有5个,可解释的表型变异为6.1%~35.8 %。大部分产量QTL只在单一环境下被检测到,说明产量相关QTL与环境之间存在明显的互作。表型相关显著的产量性状,它们的QTL容易在相同或相邻标记区间检测到。研究还发现了若干个QTL富集区域,可能是发掘通用QTL的候选位点。     

水稻穗部性状的QTL定位及上位性分析

水稻穗部性状与产量直接相关,定位克隆穗部性状相关QTL对探究穗部性状分子机制及分子植物育种具有重要意义。以粳稻TY319和籼稻保持系8B的F3群体为作图群体,对穗长、一次枝梗数、二次枝梗数、每穗总粒数和着粒密度进QTL定位与上位性分析。采用完备区间作图,共检测出14个穗部相关性状QTL,分别位于第1、第2、第7、第8、第9、第10染色体,LOD值介于2.56~4.96,表型变异贡献率介于6.90%~31.99%。控制二次枝梗数的qSB-1、及控制着粒密度的qSD-1和qSD-2未见报道,可能是新的QTL,上位性分析检测到69个互作。     

利用小麦关联RIL群体定位产量相关性状QTL

为定位控制小麦产量相关性状的QTL位点,获得与重要位点连锁的分子标记和染色体区段,以分别含有229和485个家系的关联重组自交系(RIL)群体WY和WJ为材料,在4个环境中,用完备区间作图法(ICIM)对产量相关性状进行了QTL定位分析。结果表明,产量相关性状QTL分布在小麦21条染色体上。在WY群体中检测到每穗小穗数、主茎穗粒数、单株穗数、千粒重和单株产量的QTL分别有9、9、4、7和5个,其中16个(55.2%)解释大于10%的表型变异;在WJ群体中检测到这5个性状的QTL分别有20、16、11、14和9个,其中只有3个(6.7%)在单个环境中解释超过10%的表型变异。在WY群体中有5个QTL在2个环境中被重复检测到;在WJ群体中,有11个QTL在2个或2个以上环境中被重复检测到。在2个群体中均检测到产量相关性状的QTL在染色体上形成了含有一因多效或紧密连锁QTL的染色体区段,并在2个群体检测到可能相同的9对QTL和2个染色体区段。     

利用90k芯片技术进行小麦穗部性状QTL定位

小麦穗部性状与产量密切相关,挖掘穗部性状基因及其关联分子标记具有重要意义。本研究以周8425B?小偃81衍生的RIL群体(F8)为材料,利用90k芯片标记构建的高密度遗传图谱对3个环境下的穗长、小穗数、不育小穗数、穗粒数、千粒重进行QTL定位。共检测到19条染色体上的71个QTL,变异解释率(PVE)范围为2.10%~45.25%,其中37个位点为主效QTL(PVE10%)。QSl.nafu-6A.2(穗长)、QSl.nafu-7A(穗长)、QSsn.nafu-2A.1(不育小穗数)、QSsn.nafu-2D(不育小穗数)和QGns.nafu-2B(穗粒数)在多个环境中被检测到,且LOD10,PVE20%。位于同一个基因簇中的QSl.nafu-6A.2(穗长)、QGns.nafu-6A(穗粒数)和QTgw.nafu-6A(千粒重)在多个环境中被检测到,且与已报道的相关位点位置相同或相近,在分子标记辅助育种中具有较大参考价值。     

柴达木盆地小麦产量相关性状QTL定位

柴达木盆地特殊的气候条件创造了世界春小麦高产记录,但该地区关于小麦产量相关性状的QTL定位分析未有报道。本研究测定了114个W7984/Opata重组自交系(RIL)在柴达木盆地生态环境下6个年份7个产量相关性状(株高,穗长,穗粒数,小穗数,穗密度,千粒重和产量)的表现型,利用QTL作图软件Ici Mapping 4.1进行了QTL定位。结果表明,在2011-2016年里共鉴定49个与产量相关性状的QTL,其中5个为株高QTL,6个为穗长QTL,2个为小穗数QTL,8个为穗粒数QTL,7个为穗密度QTL,16个为千粒重QTL,5个为产量QTL,分布在染色体1A、1B、1D、2A、2B、2D、3A、3D、4A、4B、5A、5B、5D、6A、6B、6D、7A、7B和7D上。单个QTL可解释表型变异的5.82%~31.53%,特别是位于染色体6A上的千粒重QTL可在多年份(2011年/2013年/2014年)中检测到。这些QTL位点的鉴定为柴达木地区小麦产量相关性状QTL精细定位和分子标记辅助选择育种提供理论基础。     

不同大麦品种(或品系)3个穗部性状的差异分析和QTLs检测

解析穗粒数、小穗数和粒重及其QTLs间的遗传关联,有利于大麦穗发育遗传和标记辅助选择研究。本研究采用SPSS 19.0软件分析了25份试验材料的小穗数、千粒重和穗粒数的表型差异,以及不同性状及其QTLs间的遗传关联性。结果表明小穗数等3个性状具有显著或极显著差异,育种品种的小穗数和穗粒数与地方品种的没有明显差异,大多数育成品种的千粒重显著或极显著高于地方品种的,二棱大麦的小穗数、穗粒数和千粒重没有显著差异,但六棱大麦的具有显著或极显著差异;小穗数与穗粒数极显著正相关,偏相关系数为0.835;在试验材料中共检测到4个小穗数QTLs、6个穗粒数QTL和6个千粒重遗QTLs,16个QTLs分别位于1H、2H和4H等6条染色体上,其中QSn-4HS等8个QTLs具有增效作用、其余QTLs具有减效作用。与标记HVM40-258 bp连锁的QTL对小穗数和穗粒数具有一因多效特性性。小穗数等3个穗部性状分别受遗传效应不同的QTLs控制,QTL多效性导致了小穗数与穗粒数关联遗传。     

黄淮麦区4省小麦种质农艺性状的比较分析

为明确小麦种质资源的遗传差异和特点,提高其利用效率,以株高、穗长、小穗数、穗粒数、千粒重5个主要农艺性状为指标,对来自黄淮麦区4省（河北、山东、河南和山西）的263个小麦品种（系）进行统计分析。显著性分析结果表明,除穗粒数外,4个省的小麦种质在其余各农艺性状上差异极显著。变异性分析结果表明,供试材料的5个农艺性状中穗粒数变异系数最大,小穗数变异系数最小;4省中,河北小麦株高、千粒重的变异系数最小,穗粒数变异系数最大;河南小麦穗长、小穗数和穗粒数的变异系数最小,千粒重变异系数最大;山东小麦穗长的变异系数最大;山西小麦株高、小穗数的变异系数最大。相关分析结果表明,株高与穗长呈极显著正相关,与小穗数呈极显著负相关;穗长与小穗数、穗粒数呈极显著正相关;小穗数与穗粒数呈极显著正相关;千粒重与穗粒数呈极显著负相关。因此,在育种实践中,可根据4省小麦种质农艺性状的变异特点筛选符合目标性状的亲本材料,同时加强种质基因库的更新。     

小麦收获指数与主要农艺性状的相关性探析?

小麦收获指数是指籽粒产量占地上部生物产量的百分率。研究小麦品种主要农艺性状和经济性状间与其产量的相互关系,采用相关性分析与回归方法,对影响收获指数的10个主要农艺性状及因素进行了研究分析。结果表明：供试小麦HI具有较大的改良空间;HI与穗颈长、株高、穗长、小穗数、主茎生物产量有显著负相关,与单穗质量、产量呈正相关,与生物产量没有显著相关性;主成分分析结果显示,3个主成分累积贡献率达 87.427%,表明 3 个主成分已覆盖所有性状的主要信息;通过回归分析,小麦HI与单穗籽粒产量、生物产量、千粒质量有显著回归关系。结论: 通过对10份小麦材料农艺性状的统计分析,得出如下结论。HI受单穗质量、生物产量、千粒重影响较为明显有显著回归关系,与单穗质量、产量和穗粒数有明显正效应,生物产量对其有负效应。小麦HI提高可通过选育生物产量不宜过大,而穗粒数较高、单穗重较大的小麦品种。     

云南国外引进小麦品种主要性状遗传多样性及相关性分析

为了提高云南小麦育种水平,对云南50年来从国外引进并大面积推广的品种进行遗传多样性及相关性分析。结果表明：穗形、壳色、粒色、粒质、饱满度频率分布较集中,遗传多样性较低。生育期、基本苗、最高茎蘖数、有效穗、有效分蘖、株高、穗粒数、穗长、结实小穗数、不结实小穗数、空瘪粒数,千粒重、溶重、产量均存在较大变异,变异幅度系数为1.22%~28.36%,各性状遗传多样性指数均较大,平均为1.7321,结实小穗数多样性指数最大,为2.0381,株高多样性指数最小,为1.4105,表明13份国外引进小麦品种具有较丰富的遗传多样性。基本苗与最高茎蘖数、有效穗呈极显著正相关,相关系数分别达0.555、0.76,最高分蘖数与有效穗呈极显著正相关,相关系数达0.66,基本苗是分蘖数、有效穗形成的基础,穗粒数与千粒重、基本苗呈极显著负相关,相关相关系数别达-0.61、-0.62,穗粒数与千粒重、基本苗是产量构成的一个矛盾体,产量与基本苗、最高茎蘖数、有效分蘖、千粒重、生育期呈正相关,与穗空瘪粒数呈极显著负相关,相关系数达-0.63,因此,在不影响茬口的前提下,选择生育期较长的品种,适当增加播种量,提高基本苗,加强田间管理,促进分蘖,提高成穗率和千粒重,降低空瘪粒数是获得高产的有效手段。     

小麦籽粒产量及穗部相关性状的QTL定位

由小麦品种花培3号和豫麦57杂交获得DH群体168个株系,种植于3个环境中,利用305个SSR标记对籽粒产量和穗部相关性状(穗长、穗粒数、总小穗数、可育小穗数、小穗着生密度、千粒重和粒径)进行了QTL定位。利用基于混合线性模型的QTLNetwork 2.0软件,共检测到27个加性效应和13对上位效应位点,其中 8个加性效应位点具有环境互作效应。相关性高的性状间有一些共同的QTL位点,表现出一因多效或紧密连锁效应。5D染色体区段Xwmc215–Xgdm63,检测到控制籽粒产量、穗粒数、总小穗数、可育小穗数和小穗着生密度5个性状的QTL位点,各位点的遗传贡献率较大且遗传效应方向相同,增效等位基因均来源于豫麦57,适用于分子标记辅助育种和聚合育种。控制千粒重与穗粒数的QTL位于染色体不同区段,有利于实现穗粒数与粒重的遗传重组。     

QTL detection of seven spike-related traits and their genetic correlations in wheat using two related RIL populations

Spike-related traits contribute greatly to grain yield in wheat. To localize wheat chromosomes for factors affecting the seven spike-related traits??i.e., the spike length (SL), the basal sterile spikelet number (BSSN), the top sterile spikelet number (TSSN), the sterile spikelet number in total (SSN), the spikelet number per spike (SPN), the fertile spikelet number (FSN) and the spike density (SD)??two F_8:9 recombinant inbred line (RIL) populations were generated. They were derived from crosses between Weimai 8 and Jimai 20 (WJ) and between Weimai 8 and Yannong 19 (WY), comprising 485 and 229 lines, respectively. Combining the two new linkage maps and the phenotypic data collected from the four environments, we conducted quantitative trait locus (QTL) detection for the seven spike-related traits and evaluated their genetic correlations. Up to 190 putative additive QTL for the seven spike-related traits were detected in WJ and WY, distributing across all the 21 wheat chromosomes. Of these, at least nine pairwise QTL were common to the two populations. In addition, 38 QTL showed significance in at least two of the four different environments, and 18 of these were major stable QTL. Thus, they will be of great value for marker assisted selection (MAS) in breeding programs. Though co-located QTL were universal, every trait owned its unique QTL and even two closely related traits were not excluded. The two related populations with a large/moderate population size made the results authentic and accurate. This study will enhance the understanding of the genetic basis of spike-related traits.     

矮秆超大穗小麦亲本与多抗丰产小麦主要农艺性状的配合力评价及遗传分析

为了进一步挖掘矮秆超大穗小麦亲本在遗传育种中的应用潜力,为小麦高产、超高产育种选择优良亲本和最优杂交组合提供理论依据,选用5个矮秆超大穗小麦品种（系）作为父本,8个多抗丰产小麦品种（系）作为母本,按NCII遗传交配设计,采用8×5不完全双列杂交法,配制了40个杂交组合,对小麦亲本及杂种F1的株高、主穗长、单株穗数、结实小穗数、主穗粒数、主穗产量、单株产量、千粒重8个性状进行了考察,并在基因型方差分析显著的基础上进行了配合力评价及遗传力分析。结果表明：父本中A1、A3、A4是综合性状优良的亲本,其多数性状的一般配合力均较高,特别是穗长、主穗粒数、结实小穗数、主穗产量、单株产量的一般配合力高,而株高的一般配合力效应值较低,是很理想的矮秆超大穗多粒亲本材料。母本中B5、B6单株穗数一般配合力较高,株高的一般配合力效应值较低,可作小麦高产杂交育种的矮秆多穗型亲本使用。结合特殊配合力效应分析：组合B5×A3单株穗数、主穗产量、单株产量、千粒重特殊配合力效应最高,株高特殊配合力效应较低,可作为的矮秆、多穗、粒重高且高产的重点杂交组合。B2×A4主穗长、单株产量、单株穗数特殊配合力效应都较高,而株高特殊配合力效应低,可作为矮秆大穗高产的重点杂交组合。遗传力分析表明：单株产量、千粒重、主穗长、主穗产量皆在70%以上,表明这4个性状的广义遗传力较大,受环境影响较小,而狭义遗传力的分析除主穗长、主穗粒数、主穗产量、株高大于50%,其余4个性状均低于50%,说明受环境影响大,不宜早期选择,应该适当推迟选择的代数。     

QTL mapping of yield-related traits in the wheat germplasm 3228

The new wheat germplasm 3228, a putative derivative of tetraploid Agropyron cristatum Z559 and the common wheat Fukuhokomugi, has superior features in yield-related traits, particularly in spike morphological traits, such as large spike and superior grain number. To identify favorable alleles of these traits in 3228, 237 F_2:3 families were developed from the cross 3228/Jing 4839. A genetic map was constructed using 179 polymorphic SSR and EST-SSR markers. A total of 76 QTL controlling spike number per plant (SNP), spike length (SL), spikelet number per spike (SNS), floret number per spikelet (FNS), grain number per spike (GNS) and thousand-grain weight (TGW) were detected on 16 chromosomes. Each QTL explained 1.24–27.01% of the phenotypic variation, and 9 QTL (28.95%) were detected in two or all environments. Additive effects of 45 QTL were positive with 3228 alleles increasing the QTL effects, 31 QTL had negative effects indicating positive contributions from Jing 4839. Three important clusters involving all traits were located on chromosomes 5A, 6A and 4B, and several co-located QTL were also found. Most of the QTL detected on the three chromosome regions could contribute to the use of 3228 in breeding for grain yield improvement.