切花小菊主要分枝性状的混合遗传分析

[目的]本文旨在解析切花小菊一、二级分枝性状的变异情况和主基因遗传效应。[方法]以切花小菊‘南农雪峰’בMonalisa’F_1代为试验材料,调查了F_1分离群体的总侧芽数、中上部一级分枝数、一级分枝长度、一级分枝角度、二级分枝总数、二级分枝长度、二级分枝角度在2015年和2016年的表型变异,利用F_2群体主基因+多基因混合遗传模型方法分析了这7个分枝性状。[结果]7个分枝性状均呈连续分布,变异系数为12.89%~61.55%;各分枝性状均存在正向或负向的中亲优势和超亲分离个体,其中总侧芽数、中上部一级分枝数、一级分枝角度和二级分枝总数的中亲优势较大,中亲优势率分别为-9.69%、-9.10%、12.99%和25.51%。混合遗传分析表明,总侧芽数、二级分枝长度、一级分枝角度和二级分枝角度符合0MG模型,无主基因控制;中上部一级分枝数和二级分枝总数符合2MG-AD模型,由2对加-显性主基因控制;一级分枝长度符合1MG-AD遗传模型,由1对加性-显性主基因控制。中上部一级分枝数、一级分枝长度、二级分枝总数的主基因遗传率分别为74%、46%、72%。[结论]初步明确了切花小菊主要分枝性状的遗传变异和主基因遗传效应,对今后切花小菊的株型育种具有重要参考价值。     

新疆孜然地方品种的农艺性状分析

对新疆孜然地方品种主要农艺性状的平均值进行性状比较、相关分析和聚类分析。结果表明,以变异系数为依据进行分析,7个农艺性状的变异系数为4.2%~38.8%,表现为二级分枝数>单株伞形花序数>一级分枝数>株高>主角果粒数>千粒重>生育期,表明这些性状品种间差异较大,可用于杂交和育种选择。简单相关分析中,有5对性状相关显著,其中株高与单株伞形花序数、二级分枝数、主角果数呈显著正相关,千粒重与生育期、株高、二级分枝数、单株伞形花序数、主角果粒数均呈正相关。供试材料在遗传距离0.67水平上可聚为4个大类,可区分为矮秆生育期长千粒重较高、矮秆一级分枝数多、高秆单株伞形花序数多、二级分枝数和主角果数多千粒重高4种类型。     

不同地理种源麻疯树表型变异研究

【目的】为系统评价不同地理种源麻疯树的表型性状变异。【方法】利用单因素方差分析、变异系数分析、主成分分析和聚类分析对23个麻疯树组群的11个表型性状进行分析,揭示不同种源麻疯树表型性状的变异。【结果】①二级分支数、每株果簇数、地径的变异系数相对较高,依次为0.310、0.215和0.200,二级分支数在组群间差异显著;变异系数相对较小的为种形(种长为0.034,种宽为0.025),其次为出仁率(0.058),显示种实性状在遗传进化中具有相对较高的遗传稳定性;②不同地理种源麻疯树组群的表型性状变异差异明显,变异范围0.067～0.263,暗示麻疯树组群在分布上呈现较明显的地理隔离;③主成分分析表明,百粒重、种宽、一级分支数和二级分支数是决定表型变异的主要代表性状;④聚类分析将23个麻疯树组群划分为5大类,聚类显示组群划分与种源地理没有明显的相关性。【结论】不同地理种源麻疯树组群间表型变异明显,金沙江干热河谷分布的麻疯树组群呈现相对较高的变异。     

核桃种质资源叶片表型性状的遗传多样性研究（英文）

为揭示核桃叶片表型性状的遗传多样性及变异来源,分析了2个群体251份核桃种质资源的9个叶片表型性状的变异系数、遗传多样性指数、表型分化系数及性状相关性。结果表明,叶片表型性状的变异系数和遗传多样性指数均值分别为17.45%、1.86;群体间大多性状及群体内全部性状的F值差异均达极显著水平,且叶形指数、小叶数、节间长及叶长4个性状的群体间F值较大;种群间表型分化系数均值为9.15%,而种群内则为90.85%;叶片大小及厚度,小叶数与干周极显著相关;主成分分析可将9个性状简化为4个主成分,分别表征叶片大小、叶柄、小叶数及叶片形状。核桃叶片表型性状存在广泛变异和丰富的遗传多样性,且变异主要来源于群体内,叶形指数、小叶数、节间长及叶长可作为群体划分依据,叶片大小及厚度,小叶数会影响树体营养物质的累积,进而影响干周加粗生长。     

小蓬竹不同天然居群解剖形态差异

运用石蜡切片技术和光镜观测方法,对6个小蓬竹[Drepanostachyum luodianense(Yi et R.S.Wang)Keng f.]居群根茎叶的解剖形态进行统计分析,结果显示:各解剖形态存在不同程度分化,根的各指标形态变异系数范围为8.5%~3.60%;茎的各指标形态变异系数范围为3.50%~50.71%;叶的各指标形态变异系数范围为0~58.55%。根、茎、叶解剖形态除个别指标外,变异系数均在10%以上,表明小蓬竹对生境变化反应灵敏,形态可塑性强,对环境适应能力强,遗传多样性比较丰富。     

芦笋种质资源形态多样性分析

对46份芦笋种质进行形态多样性分析,结果表明:第一至第三主成分的方差贡献率分别为19.87%、15.38%、11.92%;二级分枝长度、主茎粗、二级分枝数、二级分枝粗、一级分枝粗、鳞片宽、笋鳞片长度、笋粗、笋鲜重、第1分枝以下的鳞片数量、第1分枝高度是芦笋形态分化的主要指标,也是芦笋选育种形态性状选择上关注的重点。基于形态性状的聚类分析,将46份芦笋种质分为两大类:Avalim、Pacific Endeavour、Pacific Peak、Backlim、Pacific Challenger 2、硕丰、JK107、Herkolim、Thielim、京绿芦1号、JK101、Precoce、Pacific 2000归为一类,其余33份种质归为一类。     

基于表型性状的番茄品种评价和遗传多样性分析

为了对国内外收集的48份番茄品种资源进行评价和分类,在调查测定其表型性状的基础上,应用多元统计方法进行遗传多样性分析。结果表明,48个品种的15个不同性状变异系数为14.03%～81.25%,平均变异系数为40.79%;相关性分析发现,番茄植株农艺性状与果实品质性状存在相关性;通过主成分分析可将15个主成分(表型性状)归纳为5个公因子,依次为花果数因子、生育期因子、营养因子、植株形态因子和果形因子;通过聚类分析将48份材料划分为5大类群,有70.8%的番茄品种分类与判别分析一致。研究结果明确了不同品种的表型特异性和遗传多样性,筛选出一些特异品种资源,有利其栽培利用和遗传改良。     

国外引进亚麻种质资源遗传多样性分析

【目的】 分析国外引进亚麻种质资源遗传多样性,为栽培亚麻育种亲本选择和种质创新提供依据。【方法】 以144份亚麻种质为材料,利用24个农艺性状对种质资源进行遗传多样性分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析。【结果】 144份材料13个质量性状和11个数量性状的遗传多样性指数变幅在0.37～1.20和1.97～2.09,平均为0.83和2.03,表现为较高的遗传多样性。引进亚麻种质资源数量性状变异系数在6.22%～40.74％,其中蒴果数、千粒重、工艺长度的变异系数均较高,这些产量相关性状在亚麻育种中有较大的选择空间。各农艺性状相关性分析中,“高度因子”与“分枝因子”、“种子大小因子”呈显著负相关,株高与蒴果数未呈显著相关性,兼用亚麻株高、工艺长度、分枝数、蒴果数均较高从而对株高和蒴果数相关性造成干扰。9个主成分(PC1-PC9)解释约73.57%的表型变异,前2个主成分约占32.31%。PC1代表“油用亚麻特征性状因子”,PC2代表“纤用亚麻特征性状因子”。利用24个农艺性状将144份亚麻材料聚为纤用和油用两个群体。【结论】 国外引进亚麻种质资源具有较高的遗传多样性,形态学标记最先将纤用亚麻和油用亚麻区分开,亚麻驯化过程中产量相关性状受到主要选择。     

枣核心种质表型性状多样性及裂果相关性

为了明确枣核心种质的遗传多样性和变异特点,了解枣裂果性状与果实（核）性状的相关性,提高枣种质的利用效率,本研究对枣核心种质的果实、果核和裂果等相关的9个重要表型性状指标进行了测定和统计分析。结果显示:1）核心种质资源具有较丰富的表型变异,9个表型性状的变异系数均达20%以上,平均变异系数为39.00%;其Shannon-Wiener's多样性指数为1.49~1.93,平均多样性指数为1.77。2）相关性分析结果显示, 9个表型性状指标之间存在不同程度的相关性,多个果实（核）表型性状之间均存在显著相关性（正相关或负相关）,果实横径与裂果率达到显著的正相关,果形指数与裂果指数之间达到显著的负相关。果核性状与裂果性状均无显著相关性,裂果率和裂果指数之间达到了极显著的正相关。3）利用主成分分析方法确定了4个主成分,累计贡献率可达94.79%,即这4个主成分保存了原始性状94.79%的遗传信息。9个表型中果实纵径、裂果指数、果核指数和果形指数是造成枣核心种质表型多样性的主要因素。      

马铃薯种质资源表型性状遗传多样性分析

对吉林省23份马铃薯种质资源的19个质量性状和10个数量性状进行了表型性状遗传多样性分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析。结果表明:马铃薯表型性状之间存在丰富的遗传多样性,质量性状的Shannon-Wiene's(H′)遗传多样性指数最大的是薯形(1.70),其次为肉色、皮色、茎色、株形;数量性状中,大中薯率的H′值最大(1.56),变异系数最大的是分枝数(66.79%)。相关性分析结果表明,芽眼数与花冠大小呈显著正相关(P0.05),花冠越大,芽眼数越多;单株薯数与茎粗呈显著负相关,单株薯数随着茎粗的增大而减少;单株薯重与顶小叶宽呈极显著负相关(P0.01),单株薯重随着顶小叶宽的增大而减小;大中薯率与茎粗和开花繁茂性呈显著正相关,与单株薯数呈极显著负相关,茎粗越粗,开花越繁茂,单株薯数越少,大中薯率越高。主成分分析结果表明,前10个主成分累计贡献率为85.943%,能反映23份马铃薯品种表型性状的基本特征。采用系统聚类组间联接法,在遗传距离为3.75时,23份马铃薯品种被分为3个组群:第1组群共12份材料,第2组群共8份材料,第3组群共3份材料。该研究结果可为吉林省马铃薯种质资源的创新利用和新品种选育提供参考依据,为田间生产品种的选择提供指导。     

多个省份水稻资源的表型多样性与优异资源的筛选

为了解我国水稻资源的表型多样性水平,通过变异系数、遗传多样性指数、聚类分析、相关分析、主成分分析、逐步回归分析等方法对来自我国6个省份的60份水稻资源的15个主要表型性状的多样性水平进行了分析。结果表明:15个表型性状的变异系数为9.58%~47.15%,其中,谷粒长的变异系数最小,二次枝梗数的变异系数最大;15个表型性状的遗传多样性指数为1.810 1~2.041 1,其中,剑叶长的遗传多样性指数最大,结实率的遗传多样性指数最小;以水稻资源的来源为单位,6个省份水稻资源的表型性状遗传多样性指数均值为0.944 6~1.963 6,各个省份水稻资源的遗传多样性指数差异较大。聚类分析结果表明,在欧式距离0.4处可将60份水稻资源划分为3个类群,各类群表型性状差异明显;15个表型性状数据主成分分析和综合评价表明,60份水稻资源中四川的蜀恢527为表型综合性状排名第1的资源,同时筛选到株高、谷粒长、谷粒宽、一次枝梗数、二次枝梗数与千粒重共6个可作为水稻资源综合评价的关键指标。上述表型性状数据与由主成分分析得到的可用于评价水稻资源优劣的综合评价值,可筛选出综合性状较优的水稻资源,为后续水稻育种工作提供优良的亲本和中间材料。     

浙江省早籼稻种质资源的表型多样性分析与评价

为探究浙江省早籼稻种质资源遗传多样性,提高早籼稻育种中亲本选择的利用效率,通过变异系数、遗传多样性指数、主成分分析、二维排序分析、逐步回归分析和聚类分析等方法对100份早籼稻种质资源的14个主要表型性状的多样性水平进行分析。结果表明:14个表型性状的变异系数在0.96%(生育期)~41.07%(每穗瘪谷数);14个表型性状的遗传多样性指数在5.50(每穗瘪谷数)~5.61(生育期);基于主成分二维排序分析筛选到单穗重大、每穗瘪谷数少、长宽比小、倒二叶长度和生育期适中、穗长长且单株有效穗多的种质资源,根据二维排序结果,早籼稻材料4128、4209、4225和4278是在二维排序重叠种质,可以作为育种亲本或者中间材料。主成分分析和综合评价表明,100份早籼稻种质资源中材料4021综合性状排名第1,筛选到每穗实粒数、每穗瘪谷数、结实率、单株有效穗、谷粒长和谷粒宽这6个表型性状可以作为早籼稻资源综合评价的关键指标;同时基于离差平方和法进行层次聚类,将100份早籼稻材料分为4类,各类表型性状差异明显。     

二十七种槭属植物表型多样性分析

探讨以质量性状和数量性状为依据对槭属植物种质资源多样性进行评价的可行性，为槭属植物种质资源评价和新品种选育提供参考。采集27种槭属植物的60个质量性状和13个数量性状数据，并通过赋值法对质量性状指标进行分级，在对所有表型性状进行多样性分析和部分数量性状进行单因素方差分析的基础上，对数据进行主成分分析和系统聚类分析。结果表明，槭属植物数量性状的多样性指数、变异程度均较质量性状高。单因素方差分析结果表明，测定的11个数量性状指标在27种槭属植物种间的差异性达到了极显著水平(P<0.001)。叶柄长度、小坚果长、翅果长宽比、单叶长宽比、单叶宽和小坚果厚度的变异系数较大，花瓣数和花萼数量的遗传特性相对稳定。遗传多样性指数结果表明，槭属是一个形态上存在较高分化水平的类群，绝大多数性状在组间和种间均存在着广泛的变异。主成分分析将73个表型性状指标转化为13个主成分，13个主成分可反映27种槭属植物表型性状的主要特征信息。对27种槭属植物73个性状的原始数据进行标准化转换，利用欧氏距离、运用组间连接法进行系统聚类分析，可将其聚为3大类；槭属植物的一级分类标准是叶型，二级分类标准是开花时间，三级...     

甜玉米雄穗一级分枝数QTL定位

【目的】为改良玉米雄穗性状.【方法】以雄穗一级分枝数有显著差异的超甜玉米自交系T4和T19为亲本,构建了包含232个单株的F2群体,考察雄穗一级分枝数,利用复合区间作图法进行QTL定位.【结果和结论】结果获得一张包含77个SSR标记的遗传连锁图谱,全长868.7 cM,标记平均间距为11.28 cM,共检测到4个与超甜玉米雄穗一级分枝数相关的QTL位点,分别位于玉米第4、7、8染色体上,可解释5.08%~17.71%的表型变异.主效QTL位点qTBN-4位于第8染色体,可解释17.71%的表型变异.这些QTLs将为雄穗一级分枝数的分子标记辅助选择提供依据.     

江西赣南地区芝麻地方种质资源的遗传多样性分析

为探明江西省赣南区域芝麻种质资源的遗传基础和遗传特点，基于25个表型性状对该区域67份芝麻地方种质资源分别进行了遗传多样性指数、变异系数、相关性分析、主成分分析和聚类分析。结果显示：供试种质的13个质量性状的遗传多样性指数范围为0.4800～1.2972,12个数量性状的遗传多样性指数范围为1.0673～2.0302；除生育期外，其余11个数量性状的变异系数均大于10%；由此可知，67份赣南区域芝麻地方种质的表型变异较大，部分性状的遗传基础广泛，改良潜力较大。相关性分析表明：与单株产量呈极显著正相关的性状为主茎蒴节数、主茎蒴果数；主成分分析得出供试种质的4个主要因子分别为产量因子、蒴果性因子、粒重因子和生育期因子。聚类分析可划分为4个类群：类群Ⅰ可作为潜在选育芝麻长蒴果新品种的亲本材料，类群Ⅱ可作为潜在选育芝麻高产型种质资源，类群Ⅲ可作为潜在选育高粒重型亲本材料，类群Ⅳ可作为潜在选育矮秆多蒴型亲本材料加以利用。     

油用牡丹主要表型性状的相关分析

为探讨油用牡丹主要表型性状和单株产量的变异性及相关性,以产油量较好、观赏性较佳的36份牡丹种质为供试材料,对25个表型性状进行变异性、相关性和主成分分析。结果表明,油用牡丹表型数量性状变异系数为9.1%～83.1%,其中,产量性状的变异系数较高,为17.3%～83.1%;25个性状间存在不同程度的相关性,相关系数介于-0.67～0.96;前5个主成分的累积量达到74.816%,第一主成分主要反映植株的产量性状和果实性状。表明单株种子产量、有效聚合蓇葖果数、单株种子粒数和单株花朵数应作为选育油用牡丹的首要指标。     

基于表型的重楼属种质遗传多样性分析

本研究对收集的13份重楼属种质资源进行表型遗传多样性分析、主成分分析、聚类分析与性状相关性分析。结果表明,各性状变异系数为12.01%~87.10%,遗传多样性指数为1.88~2.66,遗传多样性指数高,类型丰富。F检验结果显示,株高、根茎长等16个性状在种质间有显著或极显著差异;提取的5个主成分累计贡献率达到88.918%,包含了重楼表型性状的大部分信息;通过聚类分析将供试材料聚为5类,第Ⅱ类群根茎干质量高于其他类群,是高产类型。遗传相关性分析表明,重楼的18个表型性状间普遍存在显著或极显著相关性,与基茎直径显著相关的性状最多,达到12个。本研究说明重楼属种质资源具有较高的表型多样性,相关结果可为重楼种质资源的利用与种质选优等提供重要参考。     

甘蓝型油菜DH系产量及产量相关性状的主成分分析

以甘蓝型油菜DH系群体为材料,连续3 a在不同环境下,对产量及产量相关性状的表型变异,相关性和主成分进行分析,研究影响产量及构成的主导因子。研究结果表明:单株产量的变异系数最大,为22.24%,其次为单株生物量,为20.16%,株高的变异系数最小,为8.88%;单株产量与大多数相关性状呈极显著的正相关,且与千粒重和单株生物量的相关性最高,达到0.8以上,表明了生物量和千粒重对于产量的提高具有重要作用;千粒重和一次有效分枝数皆与角果粒数呈极显著的负相关,表明了角果粒数的减少有利于油菜籽粒重量的增加和一次有效分枝数的增多;株高与分枝高度呈极显著正相关,降低株高可以有效降低油菜分枝高度,从而有利于选育抗倒伏油菜材料。对产量及产量相关性状的主成分分析发现,这些性状可归纳为产量因子、籽粒因子、有效分枝相关因子和主花序角果因子等4个综合指标;4个主成分累积贡献率达到82.40%,基本上可以反映油菜在正常生长条件下,产量相关性状和产量状况。因此,在油菜高产育种中,首先需要加强单株生物量、千粒重和角果粒数的选择;其次是株高、分枝高度、一次有效分枝数、主花序长度和主花序角果数等性状的改良。     

玉米雄穗分枝数分化发育基因研究进展

为了挖掘玉米雄穗分枝数分化发育过程关键基因优异等位变异、开展玉米雄穗设计育种。本文综述了玉米雄穗分枝数QTL定位研究进展,阐释了控制玉米雄穗分枝数分化发育关键基因功能及其调控网络。指出了已定位的能稳定遗传的玉米雄穗分枝数主效QTL较少,而且通过突变体克隆的玉米雄穗分枝数分化发育基因表现出极端表型,不能直接应用于玉米育种实践的问题。提出了通过构建玉米雄穗分枝数QTL近等基因系和根据雄穗分枝数分化发育关键基因特征在自然群体寻找优异等位变异的建议,有助于图位克隆玉米雄穗分枝数主效基因、挖掘玉米雄穗分枝数优异基因资源,从而进行玉米产量和株型相关性状的分子育种。     

大豆数量性状的多元遗传分析

以国家黄淮海区试南A组11个大豆品种为材料,对12个主要农艺性状进行变异系数、相关性和主成分分析,结果表明:有效分枝、倒伏级和单株荚数的变异系数较大,分别为60.93%、34.40%和27.89%,生育期的变异系数最小为4.17%;在相关性上,小区产量与单株粒重呈极显著正相关,株高、单株荚数、单株粒数和每荚粒数也与小区产量呈正相关;主成分分析结果表明,前4个主成分对变异的累计贡献率达92.16%.在性状选择上,首先对变异大的性状进行选择是非常重要的.在品种选择上,应注意选择产量和单株粒重、单株荚数、单株粒数、每荚粒数均高的品种.