扁穗雀麦优良品系数量性状的变异分析及遗传参数评估

以扁穗雀麦的9个新品系和2个国审品种为供试材料,采用方差分析方法,估算了21个数量性状的有关遗传参数,并结合性状间相关性分析和聚类分析对扁穗雀麦育种时的选择效果和育种潜力进行了评价。结果显示:达到显著水平的17个性状中14个性状广义遗传力处于极高水平,依次为单株干重、旗叶叶鞘长、旗叶宽、初级分枝数、倒二叶宽、茎粗、单株种子产量、株高、小穗数等,3个性状广义遗传力处于中等水平或中高水平,其中倒二叶长最低,其次为第1节间长。株高、倒二叶叶鞘长、旗叶宽、倒二叶宽、茎粗、分蘖数、花序数、小穗数、初级分枝数、单株干重和单株种子产量表现出较高的遗传进度,第1节间长、旗叶叶鞘长和小花数为中等,旗叶长和花序节数较低。此外,新品系在单株产量相关性状上总体优于两个国审品种,主要特征为植株高,叶片宽,茎秆粗壮,基部第1节间较短,分蘖数多,单株干重和种子产量高等特点。第1组(新品系组)内,BCS1103的株高和单株产草量最高,分蘖数较多;BCS1106的叶片最宽,分蘖数、圆锥花序数和小穗数最多,单株产草量和单株种子产量最高;BCS1109的基部第1节间,叶鞘最长,叶片最窄,茎秆最细,初级分枝数最多。第2组内,黔南比江夏表现出更优异的产草相关性状。综合试验结果认为,在注重产草量对扁穗雀麦进行选择时,株高、旗叶宽、分蘖数、倒二叶宽、茎粗和花序数的可靠性较大,选择效果较好。在注重种子产量进行选择时,分蘖数、花序数、单株生物量和株高的可靠性较大,效果较好。另外,本试验中的新品系与供试品种相比,在产草性状和种子生产性状方面均占有明显优势,具有选育出牧草新品种的潜力。     

雀麦属13种植物形态遗传多样性研究

对雀麦属13个种的30个性状做形态遗传多样性分析,结果表明:雀麦属种间存在很大的遗传差异,表现出较高的遗传多样性.变异系数范围7.59%～127.01%,变异系数较大的性状有外稃芒长、穗轴第一节间长、第一颖脉数、叶片长、花药长等.对形态性状做主成分分析,前6个主成分累积贡献率为87.29%,分枝着生小穗数、第一颖脉数、叶舌长、第二颖脉数、外稃宽、外稃芒长、叶片宽、分蘖数、小穗长、穗轴第一节间长、第一颖长、内稃宽、穗节数是造成雀麦属形态差异主要因素.形态性状聚类分析,颖果长单独聚为一类;内稃宽单独聚为一类;内稃长、外稃长、第一颖长聚为一类;穗轴第一节间长、第一颖脉数、外稃芒长聚为一类;其余的聚为一类.对13个种进行聚类分析,无芒雀麦、红雀麦、山地雀麦、杂交雀麦、扁穗雀麦、草甸雀麦、密丛雀麦、疏花雀麦、旱雀麦、杂色雀麦聚为一类;多节雀麦、加利福尼亚雀麦和细枝雀麦各自聚为一类,共四类.     

多花黑麦草农艺性状变异及产量通径分析

多花黑麦草(Lolium multiflorum)作为我国南方种植面积最大的一年生禾本科牧草,在现代草牧业建设中发挥着重要作用。本研究以13份多花黑麦草栽培材料为研究对象,选取生长发育中关键的3个时期进行农艺性状的测定,以此探讨影响多花黑麦草产量的主要决定因子。结果表明,供试多花黑麦草材料形态性状具有丰富的遗传多样性,变异系数在4.37%~27.91%,其中单株鲜重与花序宽、节间数、分蘖数和株幅等极显著相关(P0.01),单株干重与自然高度、拉直高度、节间长、旗叶长、茎粗、倒二叶宽和旗叶宽等极显著相关。通过主成分分析、回归分析和通径分析表明,对单株鲜重直接影响最大的综合因子为"株型因子",具体由分蘖数、株幅等控制株型的形态性状指标表达;对单株干重的直接影响最大的综合因子为"叶形因子",具体表达为倒二叶长宽和旗叶长宽的不同。     

三江源区野生草地早熟禾形态特征

通过对三江源区不同地区的居群,不同地理位置及不同海拔高度的野生草地早熟禾形态特征的分析,野生草地早熟禾种群的性状指标高度、茎节数、花序长、花序轴节数、小穗数总和、叶数、上部叶长、下部叶宽、上部叶宽、小穗长、小穗宽、上部叶长/宽、下部叶长/宽和小穗长/宽在青南5个地区有明显的差异性。随着海拔高度的升高,各形态特征的变化趋势可分为4类：①升高型：随着海拔高度的上升,高度,节数,小穗数,穗轴节数,小穗宽,下叶长/宽,上叶长/宽的变异系数都呈上升趋势;②下降型：随着海拔高度的升高,小穗总和数的变异系数呈下降趋势;③无规律型：随着海拔高度的升高,叶数的变异系数呈无规则变化;④抛物线型：随着海拔的升高,上部叶长,下部叶宽,小穗长,小穗长/宽的变异系数呈一抛物线型,起初升高,达到一最大值之后开始下降。可将5个地区的野生草地早熟禾分为久治型、达日型和玛沁型。     

无芒雀麦农艺性状遗传多样性研究

对无芒雀麦(Bromus inermis)132份材料进行农艺学性状遗传多样性分析.结果表明,不同来源的材料间存在很大遗传差异,表现出较高的遗传多样性.变异系数为9%～105%,变异系数大的农艺性状有茎叶比、花药长、圆锥花序第1节间长、单株鲜草产量、种子产量、小穗长、水分含量、干草产量、鲜草产量、小穗数等.主成分分析显...     

93份无芒雀麦种质资源产量性状的全基因组关联分析

为了解无芒雀麦（Bromus inermis）群体亲缘关系，同时挖掘控制产量相关性状的基因位点，本试验利用单核苷酸多态性（Single nucleotide ploymorphism，SNP）标记对来自国内外93份无芒雀麦进行全基因组扫描，对茎重、干草产量、节数、鲜草产量、叶重、株高、叶长、茎粗、叶宽、穗长10个重要产量性状进行全基组关联分析和群体遗传结构分析。结果表明，93份无芒雀麦共鉴定到95 708个有效SNP标记；经构建系统进化树分析，93份无芒雀麦种质材料被分成了3个类群，第I类群材料为祖先种群，第II类群材料和第III类群材料为进化分支群；通过对10个数量性状的全基因组进行关联分析，株高、穗长、茎粗、节数、叶长、叶宽、鲜草产量、干草产量、茎重、叶重分别筛选到20，24，19，21，29，19，26，31，25，33个核心SNP标记（P<0.001）。这些SNP标记经进一步筛选鉴定，可有效提高无芒雀麦新种质的分子鉴定效率，对加快无芒雀麦育种进程、加强生物多样性保护具有重要意义。     

四倍体鸭茅产量及其构成因素的QTL定位

产量相关性状是复杂的数量性状,对鸭茅的单株产量及构成因素进行QTL分析,可提高育种中对产量性状优良基因选择的效率,同时为鸭茅遗传改良、基因克隆及分子标记辅助育种提供理论依据。以四倍体鸭茅“楷模”和“01436”为亲本杂交而成的作图群体为试验材料,于2014年对洪雅、宝兴两个不同生境下鸭茅株高、旗叶长、倒二叶长、旗叶宽、倒二叶宽、茎粗、花序长、分蘖数、单株干重等9个产量相关性状进行了表型鉴定及相关性分析。此外,在已构建的高密度鸭茅分子遗传图谱的基础上,采用MapQTL 5.0进一步对这些性状QTL定位分析。结果表明,绝大多数性状在亲本间呈显著差异且都整体表现出连续变异,符合数量性状遗传的特征;相关性分析表明,大多数产量相关性状均与干重极显著正相关,与单株干重相关性最好的依次为分蘖、株高;QTL分析发现,控制该9个农艺性状的QTL共60个,洪雅38个,宝兴22个,这些QTL分别定位于分子连锁图谱的1、2、3、4、5共5个连锁群上,单个QTL的贡献率为5.7%~24.7%,单个性状QTL个数为2~15个。其中,控制株高、花序长的QTL各12个,控制倒二叶长、茎粗的QTL各4个,控制旗叶宽、倒二叶宽的QTL各2个,控制单株干重的QTL有6个,影响分蘖的QTL为3个,与旗叶长相关的QTL最多15个。     

四倍体鸭茅产量及其构成因素的QTL定位

产量相关性状是复杂的数量性状,对鸭茅的单株产量及构成因素进行QTL分析,可提高育种中对产量性状优良基因选择的效率,同时为鸭茅遗传改良、基因克隆及分子标记辅助育种提供理论依据。以四倍体鸭茅"楷模"和"01436"为亲本杂交而成的作图群体为试验材料,于2014年对洪雅、宝兴两个不同生境下鸭茅株高、旗叶长、倒二叶长、旗叶宽、倒二叶宽、茎粗、花序长、分蘖数、单株干重等9个产量相关性状进行了表型鉴定及相关性分析。此外,在已构建的高密度鸭茅分子遗传图谱的基础上,采用MapQTL 5.0进一步对这些性状QTL定位分析。结果表明,绝大多数性状在亲本间呈显著差异且都整体表现出连续变异,符合数量性状遗传的特征;相关性分析表明,大多数产量相关性状均与干重极显著正相关,与单株干重相关性最好的依次为分蘖、株高;QTL分析发现,控制该9个农艺性状的QTL共60个,洪雅38个,宝兴22个,这些QTL分别定位于分子连锁图谱的1、2、3、4、5共5个连锁群上,单个QTL的贡献率为5.7%～24.7%,单个性状QTL个数为2～15个。其中,控制株高、花序长的QTL各12个,控制倒二叶长、茎粗的QTL各4个,控制旗叶宽、倒二叶宽的QTL各2个,控制单株干重的QTL有6个,影响分蘖的QTL为3个,与旗叶长相关的QTL最多15个。     

青藏高原老芒麦野生种群生态特性与形态变异研究

对青藏高原老芒麦野生种群生态分布特性和形态学变异研究表明:(1)老芒麦在青藏高原地区分布广泛,群落生境可初步划分为高山亚高山草甸型、河谷草地型和森林灌丛型;群落组成以高山红柳+老芒麦+发草、沙棘+老芒麦+蒿类、老芒麦+锦鸡儿+鹅观草、老芒麦+披碱草+多节雀麦4种类型最多。(2)野生老芒麦种群形态学性状具广泛变异,其中与牧草产量和种子产量相关的形态性状变异较大,与分类相关的指标变异程度较小。(3)聚类分析将不同形态的老芒麦聚为三大类群,聚类结果除与海拔有一定关系外,与其地理分布的一致性不明显。(4)主成分分析表明,内外颖长、内外颖芒长、旗叶宽、倒二叶片长、株高、内外稃长、外稃芒长、内外稃宽、穗中部节上每小穗的小花数、穗长、叶色、茎粗、灰度和穗中部节上的小穗数是引起老芒麦形态分化的主要指标。     

灌浆期喷施GA3对乌苏1号无芒雀麦农艺性状及种子产量的影响

以乌苏1号无芒雀麦(Bromus inermis cv.WusuNo.1)为材料,研究灌浆期喷施GA.对无芒雀麦农艺性状和种子产量的影响.以清水(CK)和浓度分别为10、20、30和40 mg/L的外源GA3叶面喷施处理灌浆期的无芒雀麦,并测定处理后无芒雀麦的分蘖数、叶长、叶宽、株高、生殖枝、小穗数、花序长、种子数、千粒重和产量等指标.结果 表明:叶面喷施低浓度GA3,显著增加了无芒雀麦种子数、小穗数、千粒重及产量,其中喷施10 mg/L外源GA3对提高种子产量最为明显,较对照增产35.94％.     

红三叶种质资源农艺性状的综合评价及聚类分析

通过变异系数、相关性分析和聚类分析对引进的20份红三叶种质资源进行农艺性状多样性分析。结果表明:各个性状在红三叶居群内具有较大程度的变异,其中,顶生小叶大小变异系数最大,为26.16%。各个性状间均有一定相关性,顶生小叶长度与宽度呈显著正相关,与大小呈极显著正相关,顶生小叶宽度与大小呈极显著正相关。聚类分析表明,20份材料分为3大类群,第1类包括6个居群,其特点是茎长度、顶生小叶长度、小叶宽度、小叶大小和花序直径均高于其他2个居群;第2类包括13个居群,其特点是叶形指数较高;第3类包括1个居群,其特点是植株高大、茎粗,理论牧草产量高。     

垂穗披碱草落粒性评价及农艺性状的相关性分析

为挖掘优异垂穗披碱草(Elymus nutans)种质资源,加快其抗落粒品种选育,本研究在前期资源筛选基础上,于2015-2016年对13份垂穗披碱草种质的落粒性及15个农艺性状进行了变异、相关性、主成分和聚类分析,并用隶属函数法对农艺性状进行了综合评价。结果表明,15个农艺性状中落粒率的变异系数最大,为57.43%,穗长的变异系数最小,为5.77%。13份种质中,PI619516落粒率最低,种柄断裂拉伸张力(breaking tensile strength,BTS)测定值达70.05gf,种质PI639855的落粒率最高,BTS值为13.99gf。BTS变异分析表明,种质PI639852的变异系数最大,为45.09%,表明该种质在落粒性方面存在较大的种内遗传差异。相关性分析表明,倒二叶长与旗叶长和旗叶宽,旗叶长与旗叶宽呈极显著正相关(P0.01),每穗小花数与穗长和茎粗呈显著正相关(P0.05),BTS与穗长和茎粗呈显著负相关(P0.05),表明穗长和茎粗越大,BTS就越小,落粒率就越高。以BTS值为变量的聚类分析结果表明,13份种质被聚为4类,第ⅰ类种质落粒性最高,第ⅱ和第ⅲ类种质表现出很高的落粒性,而第ⅳ类种质落粒性中等。15个农艺性状的综合聚类分析结果表明,13份种质被聚为4类。隶属函数分析表明,种质PI547394的综合性状表现优异,综合隶属函数值为0.55。本研究为垂穗披碱草育种提供了宝贵的遗传资源。     

28份籽粒苋种质资源的主要农艺性状遗传多样性分析

为了解在哈尔滨地区引种的28份籽粒苋（Amaranthus hypochondriacus）种质资源的遗传多样性,本试验对28份籽粒苋的22个农艺性状指标进行了多样性指数分析、相关性分析、聚类分析和主成分分析。结果表明：该批籽粒苋种质资源具有较为丰富的遗传多样性,13个质量性状的Shannon多样性指数分别为花序颜色（1.569） > 茎颜色（1.525） > 茎条纹颜色（1.294） > 花序一级侧枝姿态（1.061） > 叶脉明显程度（1.000） > 叶正面颜色（0.956） > 叶背面颜色（0.906） > 团伞状花簇的密度（0.856） > 叶片先端形状（0.822） > 种子颜色（0.658） > 花序姿态（0.656） > 叶柄花青甙显色（0.628） > 花序花簇类型（0.257）;9个数量性状遗传多样性指数和变异系数均以单株干重最大,分别为1.612和34.59%。相关分析结果表明,单株干重与株高、叶长、叶宽、茎粗、叶柄长、主序花序长和单株有效分枝数均呈极显著正相关（P<0.01）。通过聚类分析将28份资源分为4类,第Ⅰ类群各性状中等;第Ⅱ类群综合性状均较好,属于高秆、高产籽粒苋优异材料;第Ⅲ类群茎秆最粗、主花序最长、千粒重最大,可作为选育种子高产的优异材料;第Ⅳ类群为矮秆、观赏型籽粒苋特异材料。主成分分析结果显示,前3个主成分的累计贡献率为78.048%,其中第1主成分与籽粒苋的干草产量有关,第2主成分与种子产量有关,第3主成分与形态性状有关。本研究对28份籽粒苋的多个形态指标进行了深入分析,可为我国籽粒苋种质资源高效利用、亲本选择和品种改良提供理论基础。     

旱雀麦形态学遗传多样性研究

对12份旱雀麦(Bromus tectorum)材料的31个性状做形态学遗传多样性分析.结果表明,变异系数范围为3.90%～37.76%.变异系数较大的性状有穗轴第一节间长、小穗数、分蘖数、第二颗脉微、小穗长、小穗小花数.前7个主成分累积贡献率为87.96%.主轴轮生分枝数、叶片长、穗长、小花教、分枝着生小穗数、小穗长...     

拉萨地区16个燕麦引进品种的灰色关联度评价

本研究在拉萨地区以16个燕麦（Avena sativa）引进品种作为研究对象，利用常规分析方法对干草产量、株高、茎粗、叶茎比、旗叶长、旗叶宽、粗蛋白（Crude Protein，CP）含量、粗脂肪（Ether Extract，EE）含量和相对饲草品质（Relative Feed Quality，RFQ）值进行测定分析，采用灰色关联度评价方法进行综合评价，以期筛选出适宜拉萨地区种植的燕麦种质。结果表明：爱沃的干草产草量和叶茎比最高，分别为10 371.57 kg·hm^-2和0.5，甜燕麦的株高最高，达到138.13 cm，贝勒2茎粗、旗叶长、旗叶宽最高，分别为7.11 mm，36.49 cm，10.04 mm，白燕7号EE含量最高，为2.45%，魅力CP最高，为9.19%，牧王RFQ最高，为165.86。灰色关联度分析法综合分析结果表明，贝勒2、牧王、爱沃和甜燕麦4个品种在生产性能和营养品质上表现良好，适宜作为牧草在拉萨地区进行推广种植。     

基于遗传多样性评估燕麦品种的农艺性状

为客观评价燕麦种质资源重要农艺性状的遗传多样性,并为黑龙江地区燕麦新品种选育提供关键数据,对51份燕麦种质资源13个农艺性状进行了形态多样性指数分析,并对其中的9个数量性状进行了聚类分析和主成分分析。结果表明,各性状的遗传多样性指数均较大,遗传多样性指数最高的是主穗长(1.517),其次为株高(1.448)和主穗粒重(1.414),性状变异系数最大的是主穗小穗数(34.8%),其次为主穗粒重(33.1%)和单株分蘖数(27.4%);聚类分析将51份燕麦品种的9个数量性状分为4大类群,类群Ⅰ为有益性状不明显,为多目标性状育种的亲本材料,类群Ⅱ为选育矮秆育种目标亲本材料,类群Ⅲ为高杆、增加分蘖数育种目标亲本材料,类群Ⅳ为选育大粒型、多轮层数、多小穗数等育种目标亲本材料。主成分分析结果表明,前3个主成分对变异的累计贡献率为70.09%,第一主成分反映种子产量,第二主成反映单株分蘖数,第三主成分反映株高。     

青藏高原老芒麦落粒性及农艺性状相关性研究

为探究青藏高原地区抗落粒老芒麦种质的筛选及落粒率与农艺性状的关系,以15份采自青海不同地区的老芒麦种质资源为研究对象,对老芒麦的落粒率和农艺性状进行了变异分析、相关性分析、主成分分析、回归分析和聚类分析。结果表明：1）15份老芒麦资源自然落粒率存在明显差异,其中17-124的落粒最严重,平均落粒率为56.92%。以17-064和17-050的抗落粒性最强,落粒率分别为17.54%和18.63%,且各资源间落粒性存在较大遗传差异。2）各资源的动态落粒率表明从乳熟后第3天至第15天落粒率不断增加,且各时期存在极显著差异（P<0.01）。3）从各材料落粒率与农艺性状相关性分析结果来看,落粒率与小穗数呈极显著正相关（P<0.01）,相关系数为0.437。与穗轴节数、花序长、小穗宽和外稃长呈显著相关（P<0.05）,而与花序宽呈极显著负相关（P<0.01）,与芒长呈显著负相关（P<0.05）。综合主成分分析和回归分析结果,小穗数、芒长和花序宽是影响落粒率的主要因素。4）15份资源通过农艺性状与落粒率被聚为4类,第Ⅰ类群平均落粒率较高,为41.24%,但小穗数多,单序籽粒数多;第Ⅱ类群和第Ⅳ类群落粒率低,仅为18.63%和17.54%,可作为低落粒种质筛选的候选材料;第Ⅲ类群平均落粒率高达42.41%,小穗数较多,单序籽粒数最少。