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。     

利用高密度SNP 遗传图谱定位小麦穗部性状基因

小麦穗部性状之间相关性密切, 其中穗粒数和千粒重是重要的产量构成要素, 挖掘与穗部性状相关联的基因位点对分子标记辅助育种及解释基因效应具有重要意义。本研究以RIL群体(山农01-35×藁城9411) 173个F_8:9株系为材料, 利用90 k小麦SNP基因芯片、DArT芯片技术及传统的分子标记技术构建的高密度遗传图谱, 在5个环境下进行穗部相关性状QTL定位。检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上7个控制千粒重的加性QTL, 解释表型变异率6.00%~36.30%, 加性效应均来自大粒母本山农01-35; 检测到8个控制穗长的加性QTL, 解释表型变异率14.34%~25.44%; 3个控制穗粒数的加性QTL; 5个控制可育小穗数的加性QTL; 3个控制不育小穗数的加性QTL, 贡献率为8.70%~37.70%; 4个控制总小穗数的加性QTL; 6个控制小穗密度的加性QTL。通过基因型与环境互作分析, 检测到32个加性QTL, 解释表型变异率0.05%~1.05%。在4B染色体区段EX_C101685–RAC875_C27536检测到控制粒重、穗长、穗粒数、可育小穗数、不育小穗数、总小穗数的一因多效QTL,其贡献率为5.40%~37.70%, 该位点在多个环境中被检测到, 是稳定主效QTL。在6A染色体wPt-0959-TaGw2-CAPS区间上检测到控制粒重、总小穗数的QTL。研究结果为穗部性状的分子标记开发、基因精细定位和功能基因克隆奠定了基础。     

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。     

小麦籽粒灌浆速率及粒重QTL初步研究

为了对小麦不同发育时期灌浆速率及千粒重进行动态QTL初步定位,并进行遗传分析,通过01-35×6044杂交得F1代,后经连续多年“一粒传法”获得F9代重组自交系,利用Mapmaker/version 3.0计算标记间距离并绘制遗传图谱,结合田间表型数据采用Win QTL Cart 2.5软件的方法研究小麦不同发育时期灌浆速率及千粒重QTL定位情况及其效应。结果共检测到13个小麦灌浆速率及千粒重QTL,这些QTL大部分是位于2A染色体上,部分位于6A、5A、4A染色体上。其中千粒重QTL 2个,可解释表型变异的9%和33%;平均灌浆速率QTL 3个,可解释表型变异的6%~18%;最高灌浆速率QTL 1个,可解释表型变异的11%;最高灌浆速率出现的时间QTL 1个,解释7%的表型变异;第一、四时期各1个,分别解释表型变异的12%和16%;三、五时期各2个,分别解释表型变异的8%~9%和9%~10%。通过对不同时期小麦灌浆速率和粒重QTL定位,探索了控制灌浆速率的基因表达的时空特性,为灌浆速率及千粒重的QTL精细定位和分子标记辅助选择奠定基础。     

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。     

基于SNP和SSR标记的小麦品质性状的QTL定位

为给小麦品质性状的标记辅助选择提供备选分子标记,并进一步定位和克隆小麦部分品质相关性状的QTL,本研究利用普通小麦Heyne×Lakin杂交F2代单粒传获得的145个F8代重组自交系(Recombinantinbred line, RIL)群体,构建了含有2 082对标记(1 980对SNP标记和102对SSR标记)、总长度为2 120.13 cM的遗传连锁图谱,并利用该图谱对小麦连续两年的品质性状(蛋白质含量,湿面筋含量,淀粉含量和Zeleny沉降值)进行了 QTL分析。结果表明,共检测出11个QTL,其中,蛋白质含量有2个QTL,位于2A和5A染色体上,可解释的表型变异率6.94% 12.55%;湿面筋含量QTL有1个,位于5A染色体上,可解释的表型变异率8.40%~ 12.96%;淀粉含量QTL有3个,位于2A和5A染色体上,可解释的表型变异率9.78%~11.23%;Zeleny沉降值QTL有5个,位于2A、5A和7D染色体上,可解释的表型变异率4.75% 20.15%。其中5A染色体上存在这些品质性状QTL富集区,同时具有“一因多效”QTL位点。这个区段的发现,为小麦品质育种提供了参考依据。     

不同生态环境条件下小麦籽粒灌浆速率及千粒重QTL分析

以142个和尚麦/豫8679的F7:8重组自交系及其亲本为试验材料, 分析了籽粒平均灌浆速率、最高灌浆速率及千粒重在北京(2006, 2007)、安徽合肥(2007)和四川成都(2007)4个生态环境下的性状表现, 并利用已构建的含有170个SSR标记和2个EST标记的遗传图谱, 对这3个性状进行了QTL定位分析。共检测到54个QTLs, 涉及小麦1A、1B、2A、2D、3A、3B、3D、4A、4D、5A、5B、6D 和7D染色体。其中, 17个与平均灌浆速率相关, 可解释表型变异的7.17%~20.83%; 16个与最高灌浆速率相关, 可解释表型变异的6.31%~15.95%; 21个与千粒重相关, 可解释表型变异的4.36%~16.80%。另外, 在1A、1B、2A、3B、4D、6D和7D染色体上发现10个涉及“一因多效”或紧密连锁位点的基因组区段, 有助于了解籽粒灌浆和籽粒产量相关性状的遗传基础。     

发掘人工合成小麦中千粒重QTL的有利等位基因

以人工合成小麦Am3为供体亲本,普通小麦莱州953为轮回亲本,经5次回交然后自交,培育出含85个株系的F_2:3群体。以该群体为材料,用348对多态性SSR标记,进行全基因组扫描,发掘人工合成小麦中千粒重QTL的有利等位基因。利用复合区间作图法检测到3个千粒重QTL,其对表型变异的贡献率为10.9%~33.79%。其中,Am3的等位基因能够增加千粒重2.3~4.8 g。相关分析表明,该导入系群体的千粒重与穗粒数、穗数和株高无显著相关性。千粒重QTL与穗粒数、穗数性状的QTL不在同一位置,这有利于高千粒重基因与其他产量性状基因的聚合。采用混合线性模型作图法检测到1个千粒重QTL(QGw.caas-3D),该QTL与环境互作效应小,而且与复合区间作图法在3个环境中都检测到的QTL相同,表明QGw.caas-3D是一个稳定的主效QTL。     

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。     

玉米子粒产量及其组成性状的QTL研究进展

为推进分子标记辅助选择在玉米育种中的应用,总结出近30年玉米子粒产量及其组成性状的QTL研究进展。表明子粒产量的QTL为5~9个,主要分布在第1、2、5、6、7、8、9染色体上,穗行数、行粒数和百粒重的QTL均为3~6个,主要分布在第1、2、3、4、5、6、7、8染色体上,这些QTL成簇分布在几条主要染色体上,形成QTL富集区域,它们能解释性状表型变异的25%左右;多数性状的QTL主要表现为加性、显性、部分显性或超显性效应,部分性状的QTL存在遗传×环境互作效应。预示子粒产量及其组成性状的QTL存在共同染色体载体,育种选择应在多环境、大样本下进行,在不同环境下均能稳定表达的QTL更适用于育种选择;单株穗数、植株性状和抗逆性的QTL研究有待加强。     

低磷胁迫下水稻产量性状变化及其QTL定位

为研究低磷胁迫对水稻产量及其构成因素QTL表达的影响, 以耐低磷旱稻IRAT109和磷敏感水稻越富杂交的116个株系的DH群体为材料, 在低磷和正常栽培条件下, 调查了千粒重、结实率、有效穗数、穗粒数及单株产量等性状。结果表明, 结实率、有效穗数和单株产量对低磷胁迫的敏感性较大, 而千粒重、穗粒数对低磷胁迫的敏感性较小。利用水稻分子连锁图中94个RFLP标记和71个SSR标记, 依据以上5性状低磷胁迫下与对照的差值进行QTL定位。共检测出17个QTL, 其中12个对表型变异的贡献率大于10%。3、6和7号染色体上3个标记区域存在QTL成簇分布, 这些高贡献率QTL及成簇分布QTL可作为水稻耐低磷产量性状分子育种的重要候选区域。     

玉米穗部性状QTL定位与候选基因分析

本研究以热带玉米骨干自交系T32和QR273为亲本构建的150份F₂、F_2∶3分离家系为材料，利用简化基因组测序技术(GBS)对F₂单株的基因型鉴定，同时分别在甘肃张掖和贵州贵阳两环境条件下对F_2∶3家系的穗长、穗粗、穗行数、行粒数和秃尖长等5个穗部相关性状进行表型评价，采用完备区间作图法进行QTL定位。结果表明，两个环境下共检测到46个穗部相关性状QTL,分布于10条染色体上，可分别解释表型变异范围为1.89%～17.18%,可解释穗部性状表型变异大于10%的QTL有6个。结合公共数据库，利用生物信息学分析策略，预测出6个控制穗部性状变异的候选基因(Zm00001d041072,Zm00001d053048,Zm00001d011355,Zm00001d041073,Zm00001d030086,Zm00001d030088),这些基因所编码的蛋白具有植物生长发育、激素合成、营养成分转运和其他许多生物学功能，可作为后续基因图位克隆和分子辅助育种的候选靶标。     

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。     

利用F2和F3群体定位水稻粒形和千粒重QTL

水稻籽粒的粒长、粒宽和粒厚共同塑成了水稻粒形,并决定水稻籽粒的千粒重及外观品质,而千粒重是决定水稻产量三要素之一。本研究以籼型温敏核不育系广占63-4S为母本,以大粒籼稻TGMS29为父本杂交衍生的F2和F3群体,对影响水稻籽粒粒形和千粒重的数量性状位点(quantitative trait loci, QTL)进行定位。2014年和2015年检测到影响籽粒粒长的QTL 5个,粒宽QTL 8个,粒厚的QTL 4个,千粒重QTL 4个。其中,两年重复检测到2个粒长QTL,分别位于第1染色体RM1和RM490之间,可解释的表型变异为21.3%、22%,和第2染色体RM240和RM208之间,可解释的表型变异为12.8%、15.7%。两年均被检测到的粒宽QTL位于第3染色体RM251和RM571之间,可解释表型变异分别为53.60%、55.00%。两年均被检测到的千粒重QTL位于第1染色体RM220和RM1之间,可解释表型变异分别为15.1%、15.4%。这些QTLs的鉴定为稻米粒形和千粒重的遗传研究提供了帮助,也为稻米品质和产量的改良提供了宝贵的基因资源。     

利用DH和IF2群体检测甘蓝型油菜株高相关性状QTL

株高是油菜重要的农艺性状之一。以油菜品种Express、SWU07构建的包含261个株系的DH群体和由其构建的包含234个株系的IF₂群体为材料, 分析2年环境下株高及其相关性状QTL表明, 在2个群体的各年份环境中总共检测到41个株高及其相关性状QTL, 分布于甘蓝型油菜的13条染色体上, 其中9个与株高相关的QTL, 分布于A02、A09、C01、C02和C06连锁群, 分别揭示了3.85%~13.34%的表型变异, 15个与主花序长度相关的QTL, 分布于A01、A02、A05、A08、A09、C01、C03和C05连锁群, 分别揭示了3.82%~9.52%的表型变异; 11个与第1分枝高度相关的QTL, 分布于A01、A03、A09、C01和C03连锁群, 分别揭示了4.01%~16.54%的表型变异; 4个与分枝区段长相关的QTL, 分布于甘蓝型油菜的A07、A09、C03和C04连锁群, 揭示了4.79%~8.10%的表型变异; 2个与平均节间长相关的QTL, 分布于A07和C05连锁群, 分别揭示了4.29%~6.04%的表型变异。其中5个QTL在不同年份环境或不同群体中被重复检测到。这些QTL为油菜株高的遗传改良提供了有用的信息。     

大麦农艺性状与SSR标记的关联分析

为了解大麦亲本材料遗传特性和主要农艺性状特征,采用156份不同来源的大麦材料,在86个多态性SSR位点上检测遗传多样性,同时对7个农艺性状在两试验点作表型鉴定,利用GLM和MLM模型进行分子标记与表型性状的关联分析。结果共检测出392个等位变异,平均每个标记4.6个,PIC值变异范围为0.0612~0.8560。群体遗传结构分析将156份材料分为2个亚群。利用GLM模型分析结果表明,与株高、穗长、芒长、穗粒数和千粒重5个性状相关联的标记有18个,单个标记对表型变异的解释率为4.81%~20.75%;利用MLM模型分析,与株高、穗长、芒长、分蘖数、穗粒数和千粒重6个性状相关联的标记有14个,单个标记对表型变异的解释率范围为6.64%~31.55%。这些关联标记对后续研究有参考价值。     

利用大豆四向重组自交系群体定位产量相关性状QTL

为探明大豆产量与株高、主茎节数、单株荚数、单株粒数、百粒质量等产量构成因素间的相关性,定位控制这些性状的QTL进而提高大豆产量,以4个产量相关性状差异较大的大豆亲本配制双交组合(垦丰14×垦丰15)×(黑农48×垦丰19)衍生的包含160个株系的四向重组自交系群体(FW-RIL)为材料,在哈尔滨(2013-2015年)和克山(2013,2015年)种植,获得的株高、主茎节数、单株荚数、单株粒数、百粒质量的表型数据,结合已经构建的包含275个SSR标记的大豆遗传图谱对产量相关性状QTL进行定位。结果表明:在多个环境下重复稳定检测到产量相关性状的QTL 28个,其中10个株高QTL可解释表型变异率在3.20%～11.72%,3个主茎节数QTL可解释表型变异率分别为6.55%,5.70%,3.77%,9个单株荚数QTL可解释表型变异率在2.60%～11.25%,4个百粒质量QTL可解释表型变异率在3.83%～9.35%,2个单株粒数QTL可解释表型变异率分别为8.58%,7.52%;28个多环境重复检测到的产量性状QTL,其中16个QTL是本研究新检测到的,12个与国内外报道过的产量相关性状QTL位点一致,说明QTL检测准确率较高。利用分子标记遗传图谱,定位控制产量相关性状的QTL,为利用分子标记改良大豆产量潜力提供了有力手段。     

用(培矮64s/Nipponbare)F2群体对水稻产量构成性状的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSRs标记的连锁遗传图谱和(培矮64s/Nipponbare)F2群体的180个单株,对水稻的单株有效穗数、穗粒数、穗实粒数、结实率、穗着粒密度、千粒重等6个产量构成性状进行了QTL定位分析.共检测到6个性状的22个QTLs,分布在第1、2、4、5、6、9、10、11、12等9条染色体的14个区域,表型贡献率5.0%～19.3%;相关性较强的性状之间具有较多共同或紧密连锁的QTLs;集中分布的QTLs之间既有同向连锁,也有反向连锁.对不同水稻群体定位的同源QTL进行了比较,对QTL在染色体上的集中分布,以及用QTL定位结果和生物信息学方法相结合预测基因的功能等进行了探讨.     

小麦GMP含量发育动态的QTL定位

利用小麦京771和Pm97034杂交后代重组自交系（RIL）群体,对小麦谷蛋白大聚合体（GMP）含量发育动态进行了QTL定位研究。结果表明,在籽粒灌浆的5个不同时期,共检测到8个条件QTL和10个非条件QTL,但没有一个QTL能在测定的5个时期都有效应。花后12 d,控制GMP形成的基因就已经有了一定的表达量,条件QTL能解释6.21%的表型变异,该基因位于1A染色体上。花后17 d,在1D染色体上测到了1个新表达的条件QTL位点,单独能解释14.14%的表型变异。花后22 d,控制GMP形成的基因的表达比较活跃,非条件分析检测到3个QTL位点,条件分析检测到2个QTL位点,这5个QTL位点分别位于1B、5B、6B和7B染色体上,其效应值都比较低,2个条件QTL共同能解释12.67%的净表型变异。花后27 d,在2D和3B染色体上各检测到2个条件和非条件QTL位点,加性效应值比较大。条件QTL能解释16.37%的表型变异,非条件QTL能解释23.94%的变异。花后32 d,仍有2个新的基因位点在表达,但此时QTL的净表达量已经开始下降,条件QTL仅能解释11.43%的表型变异。