中原牡丹品种核心种质取样策略研究

以400个中原牡丹品种的形态学和农艺学性状为基本数据,研究了其核心种质构建的取样策略,包括分组、总体取样比例的确定及取样策略的选择,以获得最佳的核心种质。结果表明:构建中原牡丹品种核心种质的适宜总体取样比例为15%,分组宜按花型分组为好,组内按平方根比例策略确定取样量,采用类平均法聚类抽样优于其他聚类法和随机法。对按最佳方案获得的核心种质进行代表性检测,检测结果能很好地代表原始种质的遗传多样性。     

海巴戟核心种质的构建方法

以126份海巴戟种质资源为材料,利用生物学性状、农艺学性状、SRAP分子标记等遗传多样性数据,采用逐步聚类法,开展海巴戟核心种质构建机制的研究。结果表明:海巴戟核心种质的最佳构建方法为Average系统聚类,G策略取样,15%的组内取样比例。应用该构建方法初步构建了由21个不同种质株系构成的海巴戟核心种质,该核心种质能够代表原种质的遗传多样性。     

河北省小豆种质资源初选核心种质构建

以河北省作物种质库中385份小豆资源为材料,根据13个农艺性状,利用地理来源进行分组,分别采用比例法、平方根法确定取样数法及聚类选择和随机选择2种个体选择法构建5个小豆初选核心样本,对不同的取样方法及总资源间进行品种间平均遗传距离、性状符合度、遗传多样性指数和数量性状变异系数的比较,探讨构建河北省小豆初选核心种质的最佳方案。结果表明,聚类选择取样优于随机取样,在聚类选择条件下采用比例法确定取样数优于平方根法,最终确定按地理来源分组、利用比例法确定取样数、聚类选择个体为小豆核心种质构建的最佳方案。采用该最佳方案,构建包含79份小豆种质的初选核心种质,取样比例为20．5％,13个农艺性状的性状符合度达100％。     

中国普通野生稻初级核心种质取样策略

以国家品种资源库编目入库的中国普通野生稻种质5571份为材料、19个分类和形态性状的数据比较研究了中国普通野生稻的核心种质总体取样比例和取样策略，以获得最佳初级核心种质。设3个总体取样比例5％、15％和25％，取样方案分3个层次即分组原则、组内取样比例和组内取样方法。分组原则为省、纬度、生长习性和单一性状及不分组的大随机；组内取样比例为对数法、平方根法、遗传多样性指数和简单比例法；组内取样采用随机和聚类2种方法。结果表明，当总体取样比例从5％增加到15％时，所取得核心种质的表型保留比例有比较大的增幅，而比例由15％增加到25％时，表型保留比例变化不大，因此认为15％的取样比例较为合适；取样方案以采集省份分组，组内以对数比例法聚类取样效果最好。最终根据这一方案在计算机上编程取样860份，其多样性指数为1．1015、变异系数为16．87，表型方差为0．8546。3个检测参数值比原始种质库都有明显的提高。此外，根据国家种质资源库表型数据人工定向取样60份，建立了920份材料的中国普通野生稻初级核心种质。     

中国石榴核心种质的初步构建

构建中国石榴的核心种质,对中国石榴种质资源的保存、研究和利用,具有重要意义。根据中国石榴135份总体种质的14个植物学、农艺学性状,采用Popgen Version 1.31软件,分析总体种质、初级核心种质以及8个不同产区石榴种质资源的遗传多样性。用SPSS 11.0 for Windows软件,以欧氏距离平方为系数,采用组间连接法,对总体种质进行系统聚类,采取系统取样和随机取样法,构建石榴初级核心种质。对不同产区初级核心种质、总体种质的香浓信息指数以及总体和初级核心种质性状的Nei基因多样性进行差异显著性测验,计算初级核心种质和总体种质性状的符合率,以检测初级核心种质构建效果。试验结果表明,135份总体种质的观察位点数是2-6、有效等位基因位点数为1.211-4.084、Nei基因多样性系数0.174-0.755、香浓信息指数0.317-1.511。选取41份资源构建了石榴初级核心种质。初级核心种质和总体种质遗传多样性t检验未达到显著水平。初级核心种质和总体种质14个性状均值、极差、标准差和变异系数的平均符合率分别为96.77%、95.1%、93.7%、92.1%,说明构建的核心种质能够代表全部种质资源的遗传多样性。     

基于表型性状构建传统菊花核心种质

【目的】探讨构建传统菊花品种核心种质的最优取样方法并构建核心种质,以便于传统菊花种质资源的收集与保存。【方法】以《中国菊花》专著中记载的2 249份传统菊花品种为材料,依据舌状花花色分为8组,采用逐步聚类法基于4种总体取样规模(5%、10%、15%、20%)和4种组内取样比例方法(简单比例、对数比例、平方根比例、多样性比例)构建了传统菊花备选核心种质16个,探讨最优的取样策略。筛选出最优取样策略后进一步比较2种组内取样方法(随机和聚类)的构建效果。对最优方法下建立的核心种质代表性进行检验,利用多个特征值（最小值、最大值、均值、标准差、变异系数、Shannon-Weaver遗传多样性指数）和评价参数（均值差异百分率（MD）、方差差异百分率（VD）、极差符合率（CR）、变异系数变化率（VR）和表型保留比例（RPR））综合地评价核心种质。【结果】传统菊花按照花色进行分组,各组品种呈现正态分布,能够确保取样的均匀性;对数比例法和多样性比例法都能够使每组的取样份数更加均衡,起到良好的修正作用,对数比例法下构建的核心种质各项参数值达到最大,是最优取样比例法;随着总体取样规模的增加,遗传多样性指数呈现先增大再减小的趋势,变异系数变化率不断减小,极差符合率和表型保留比例不断增大;当取样规模大于10%时,遗传多样性指数和变异系数变化率减小,而极差符合率和表型保留比例的升幅并不大,因此,构建传统菊花核心种质最适宜的总体取样规模为10%;聚类取样构建的备选核心种质各项参数值均大于随机取样构建的对应备选核心种质的参数值,以聚类取样方法构建的核心种质变异的丰富性和均匀程度更好。核心种质各特征值与原始种质表现一致,多个评价参数值表明核心种质的均度和丰度较好,充分体现了表型的遗传多样性。通过补充聚类丢失的“追抱”1个花抱性状和对花序高度、外层瓣长2个性状的完善,最终构建得到228个传统菊花品种的核心种质,占原始材料的10.14%。【结论】本研究基于2 249份传统菊花品种材料的15个表型性状,系统地比较了多种总体取样规模、组内取样比例方法、组内取样方法构建的备选核心种质后,确定了最佳的核心种质构建方法,并对核心种质的代表性进行了分析和验证,各特征值和评价参数表明本研究构建的核心种质是有效的,核心种质充分地代表了传统菊花原始种质的遗传多样性。     

构建贵州地方稻种遗传资源核心样品种质库的基本原则与程序

核心样品种质库是体现作物品种资源遗传多样性并促进有效利用的一项重要资源管理机制。构建贵州稻种资源核心样品种质库时,须遵生气勃勃跃要保证最大可能的遗传多样性,又要避免过多的遗传同一性材料、既便于管理,更有利于利用和交流;既是数量上的精炼,又是特色性优异种质研究成果的体现等基本原则。采取形态特性与生物学特性鉴定为主,畏之同工酶等生化分析作为太评价指标,分层取样,逐层聚类分析的方法,提出了贵州稻种核心样     

云南地方稻种资源核心种质取样方案研究

 以国家品种资源库编目入库的云南地方稻种资源 61 2 1份为材料 ,以 31个分类、形态及产量性状为基本数据研究了云南地方稻种资源的核心种质取样方案。取样方案包括分组原则、组内取样比例的确定和组内取样方法 ,分组原则为按丁颖分类体系、程王分类体系、云南稻作生态区、行政地区和单一性状分组及不分组的大随机 ;组内取样比例的确定有平方根法、对数法、遗传多样性法和简单比例法 ;组内取样采用随机法和聚类法。结果表明 ,遗传多样性指数、表型方差、表型频率方差、变异系数和表型保留比例等 5个参数可作为检验各取样方案所得的核心种质的指标 ,通过检验可知 ,以丁颖和程王两种分类体系为分组原则、以平方根或对数法确定组内取样比例采用聚类法在组内进行取样是比较好的取样方案     

基于表型性状的西伯利亚杏核心种质构建

以201份西伯利亚杏种质为试材,根据枝、叶、果实、果核和果仁的45个表型性状,研究西伯利亚杏核心种质的最佳构建策略,筛选出核心种质.基于逐步聚类法,在25％取样比例下,通过3种取样方法,结合2种遗传距离和6种聚类方法筛选出36份核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较7种总体取样比例(15％、20％、25％、30％、...     

甜椒核心种质资源比较构建研究

构建核心种质可大幅提高种质资源利用效率。以410份甜椒种质资源为材料,基于8个性状表型数据,采用混合线性模型分析方法无偏地预测基因型值,利用马氏距离计算种质间遗传距离,分别采用两种聚类方法(最短距离法和类平均法)和两种取样方法(随机取样法和偏离度取样法),按照25%抽样比率构建甜椒核心种质库。采用均值、方差、极差和变异系数4个指标评价不同取样和聚类构建核心种质库水平。结果表明,最短距离法能极显著增加性状方差和变异系数,明显优于类平均法;偏离度取样法优于随机取样法;基于马氏距离、最短距离法和偏离度取样方法获取的102份甜椒核心种质资源能代表原群体遗传多样性。该研究可为甜椒种质资源有利基因发掘和新品种选育奠定基础。     

基于农艺性状鹰嘴豆抗旱核心种质库构建

[目的]运用多年田间试验及种质遗传多样性分析筛选出100份抗旱性表现优异种质为参试材料,结合田间抗旱鉴定构建鹰嘴豆抗旱核心资源库,为鹰嘴豆抗旱种质利用提供基础材料.[方法]比较随机取样、位点优先取样、偏离度取样策略及取样比例,采用均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率以及变异系数变化率评价各核心子集农艺性状的变异保...     

甘肃省糜子地方品种资源核心种质的构建

根据甘肃省糜子地方资源来源分组,经组内聚类,按照20%取样比例确定相应数量类群,根据各基因型在类群中的平均离差度确定取样样本,构建初级种质库,并对核心种质遗传多样性指数、特征性状值、符合率进行检测评价。共构建甘肃省糜子核心种质122份,占总资源的21.6%。核心种质较好地反映了甘肃省糜子地方资源的遗传多样性,代表了供试种质。     

基于表型和SSR分子标记构建芝麻核心种质

【目的】便于管理、研究和利用芝麻种质资源,为芝麻育种提供优异基因资源。【方法】利用新收集和种质库保存的5 020份芝麻种质资源为基础,首先基于标准化的表型数据按地理来源分组后采用组内比例法聚类抽样构建初级核心种质,然后基于SSR分子标记应用位点优先取样策略逐步聚类,使用t检验检测每次聚类形成的核心种质与初级核心种质的Nei’s基因多样度(He)和Shannon-Wiener指数(I),直到核心种质的遗传多样性与初级核心种质开始有显著差异时,终止多次聚类取样,选择上一个与初级核心资源没有显著差异的核心种质作为最佳核心种质。利用Nei’s多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数、多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)、方差差异百分率(VD,%)、均值差异百分率(MD,%)等参数进行核心种质代表性检验和评价。【结果】构建了含有816份资源的初级核心种质和含有501份资源的核心种质,分别占全部种质资源的16.25%和9.98%;核心种质包括国内资源442份,国外资源59份;Nei's基因多样度(0.2789)和Shannon-Wiener指数(0.4243)在P0.05概率条件下与初级核心资源(He=0.2791,I=0.4302)无显著性差异,多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)分别为91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差异百分率(VD,%)和均值差异百分率(MD,%)均为0。t测验结果表明,核心种质的遗传多样性指数与原始种质差异不显著。位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有更高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质,Shannon-Wiener多样性指数比Nei’s多样性指数检测效率高。【结论】基于地理来源分组,组内按表型数据聚类按比例法抽样构建芝麻初级核心种质,再结合SSR分子标记数据,采用SM相似系数进行UPGMA逐步聚类是构建芝麻核心种质较适宜的方法,所构建的核心种质较好地代表了基础种质的遗传多样性。     

利用ISSR分子标记构建新疆野杏核心种质资源

【目的】通过对不同取样策略和遗传距离相结合的组合结果进行分析对比,以此探讨分子水平构建新疆野杏核心种质的方法,确定最适核心种质资源,以利于种质的保护与利用。【方法】以分布于新疆伊犁地区霍城县大西沟、新源县博尔赛和巩留县伊依克台3个分布区的135个新疆野杏实生株系为材料,根据SM、Jaccard和Nei&Li遗传距离,采用UPGMA聚类法对新疆野杏整体进行多次聚类抽样,直到其中某个采样点再次聚类时无种质被抽取;以随机取样策略为对照取样策略,应用位点优先取样策略,研究新疆野杏核心种质构建的方法;采用丢失的等位基因数以及多态性位点数、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数各遗传多样性指标进行t检验来确定最适构建方法;分别将核心种质与原种质和保留种质进行t检验和遗传多样性比较,以此来评价核心种质的代表性;并用主坐标轴分析法和表型性状对原种质和核心种质进行分析,以此对核心种质进行确认。【结果】位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有较高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质;通过Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质各遗传多样指标具有较大值,优于SM和Jaccard遗传距离;采用主坐标轴分析法和表型数据分析显示,利用位点优先取样策略和Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质能够较全面的代表野杏原种质的遗传多样性;31份野杏核心种质资源,保留了原种质22.96%的样品,多态性位点、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数的保留率分别达到92.69%、98.83%、99.42%、103.26%、109.24%和108.31%。【结论】采用位点优先法和Nei & Li遗传距离进行多次聚类,是较适宜的构建新疆野杏核心种质的方法,构建的31份核心种质能最大程度代表原种质的遗传多样性,同时本研究所采用的方法对其他作物核心种质的构建具有重要的参考价值。     

利用SSR标记构建板栗初级核心种质

为科学利用现有板栗种质资源并对其进行高效管理和保存。本研究利用简单重复序列(SSR)标记,采用非加权算数平均聚类法(UPGMA)对来自12个省(市或自治区)的279份板栗种质进行多次聚类抽样。聚类抽样时将2种遗传相似系数(SM系数和Dice系数)和2种取样方法(随机取样法和位点优先取样法)分别组合获得不同样本群,再比较不同样本群的有效等位基因数(Ne)、Nei’s多样性指数(H)和Shannon’s信息指数(I),研究构建板栗初级核心种质的适宜方法,并采用t检验和主坐标分析评价初级核心种质的代表性,结合表型特征对其进行确认。结果表明:应用位点优先取样法取得的种质比随机取样法具有更高的Ne、H和I;应用SM相似性系数构建的核心样本,其遗传多样性指标要优于Dice相似性系数;根据主坐标结合形态学指标分析,利用位点优先取样法和SM相似性系数经过3次聚类构建了68份板栗初级核心种质,保留了原种质24.37%的样品,Ne、H和I分别为1.539、0.329和0.502,均高于原种质各遗传多样性指标,能够较全面的代表整个板栗资源的遗传多样性。综上,基于SSR标记利用SM系数聚类,并结合位点优先取样法是构建板栗初级核心种质较适宜的方法。     

基于谷子种质资源表型性状构建骨干种质库

为高效发掘和利用谷子种质资源,以调查收集的1 237份谷子资源的19个数量和质量性状数据为依据,按地理生态区和穗形分组,采用UPGMA聚类分析和类内随机取样方法,筛选谷子骨干种质;通过极差、表型保留比例等对谷子骨干种质的代表性进行评价;主成分分析和直方图对谷子骨干种质进行确认。结果表明,构建的骨干种质118份,占全部种质的9.9%,包括国外品种20份(17.09%)、农家品种56份(47.86%)、野生品种5份(4.28%)、育成品种36份(30.77%),符合取样比例范围。显著性分析结果表明,谷子骨干种质与全部种质之间表型性状、变异系数、Shannon-Weaver多样性指数的差异均不显著(P>0.05),且骨干种质保留了全部种质的分布范围、表型保留比例;相关性分析表明,骨干种质和全部种质的叶面积与草重、单株穗重、单株穗粒重均表现为极显著正相关,二者具有一致的遗传结构和分布频率。综上,本研究构建的谷子骨干种质能代表全部种质的遗传变异和群体结构,减小了全部种质中的遗传群体,可用于谷子资源评价和新品种培育。     

苦瓜核心种质资源构建方法的比较

【目的】通过比较不同方法构建的苦瓜Momordica charantia核心种质资源的优劣,选择能代表原群体遗传多样性的核心种质,为苦瓜种质资源的高效利用提供依据。【方法】采用混合线性模型对154份苦瓜种质的第1雌花节位、瓜纵径、瓜橫径、瓜肉厚和单瓜质量等5个性状的基因型值进行无偏预测;基于性状的基因型预测值,采用马氏距离计算苦瓜种质间的遗传距离;通过8种聚类方法和3种抽样方法,按照30%的抽样率构建苦瓜核心种质资源,评价不同聚类方法和抽样方法构建苦瓜核心种质的优劣。【结果】8种聚类方法构建的核心种质所有5个性状的变异系数均高于原群体;最短距离法构建的苦瓜核心种质5个性状的方差和变异系数均高于原群体,明显优于其他7种聚类方法。优先抽样法和偏离度抽样法构建的核心种质的极差与原群体一致,但偏离度抽样法构建的苦瓜核心种质有3个性状的变异系数高于其他2种抽样法,表明偏离度抽样法略优于随机抽样法和优先抽样法;基于马氏距离、偏离度抽样法及最短距离法获得了46份苦瓜核心种质,其中,Y5、Y87、Y112和Y139为苦瓜骨干材料。【结论】基于马氏距离、偏离度抽样法及最短距离法获取的46份苦瓜核心资源能够代表原群体的遗传多样性。本研究进一步证实了来源于印度及东南亚地区的苦瓜种质具有丰富的遗传多样性,为苦瓜种质资源的收集、评价与高效利用提供了重要依据。