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摘要:为了探究茄子产量相关性状与基因间互作的遗传模型,为茄子高效育种提供理论依据,以绿圆茄
“茄27”自交系为母本,紫长茄“茄31”自交系为父本,配制成F1杂交组合,分别进行自交、回交,构建了
P1、P2、F1、F2、B1、B2 6个世代遗传群体,利用主基因、多基因混合分析法研究了茄子产量相关性状的遗传
模型。结果表明:茄子单株产量受1对主基因的加性-显性遗传,单株结果数受2对加性主基因+加性-显性多基
因混合遗传,单株最大单果质量受2对加性主基因+加性-显性多基因遗传;单株产量和单株结果数以非加性
遗传为主,其中单株结果数以2对主基因加性效应遗传为主;单株最大果质量中B1和F2世代以主基因加性遗传
为主,其主基因遗传率分别为50.48%和54.33%,B2世代以多基因遗传为主,多基因遗传率为50.88%。综上可
知,茄子产量性状受到加性和显性遗传效应的影响。 相似文献
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豇豆数量性状的遗传及相关研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本试验对豇豆24个基因型的12个数量性状的遗传力(h_B~2)、遗传变异系数(GCV)和遗传进度(GS)、遗传相关、鲜荚产量的选择指数以及鲜荚产量和蛋白质含量的通径分析等进行了研究。单株鲜荚产量、干物质产量和蛋白质产量的h~2低、GCV大,其GS较大。蛋白质含量的h~2最低、GCV最小,故其GS也最小。单株三种产量间呈显著正相关。蛋白质含量仅与叶片宽度呈显著相关。虽然三个产量构成因素与鲜荚产量密切相关,但其构成的选择指数的效果并不比直接选择优越。通过通径分析究其原因,是产量构成因素间存在较大的负向间接效应。蛋白质含量与叶片宽度、干物质产量和鲜荚产量的构成因素等的通径分析显示,可能干物质产量对蛋白质含量是一个重要因素。 相似文献
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不同熟期菜豆(油豆角)产量性状的相关性和主成分分析 总被引:4,自引:0,他引:4
对东北地区特色菜豆——油豆角的产量性状进行相关性分析和主成分分析。在相关性分析中,早熟品种呈显著和极显著相关的性状有17对;晚熟品种呈显著和极显著相关的性状有9对,两类熟性品种只有4对性状同时具有显著相关性。在主成分分析中,二者各提取4个主成分,其特征值均大于1,可分别解释83.612%和84.293%的方差;在第1主成分中,早熟和晚熟品种的荚宽、荚厚、单株产量、嫩荚质量和荚长等性状的权重系数均较大,是构成油豆角产量的主导因子,其他3个主成分分别有偏重不同农艺性状的贡献值。 相似文献
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研究了番茄5个数量性状的遗传变异系数、遗传力、遗传进度以及各数量性状与小区产量的相关遗传进度和选择指数。结果表明:病毒病病情指数、单株果数和小区产量的变异程度高,分别为17.89、12.62和12.54;病毒病病情指数的遗传力大,为66.13%;病毒病病情指数的遗传进度和相对效率高,分别为18.58和29.97%;单株果数与小区产量的相关遗传进度较高,为0.462;凡含有单株果数这一性状的选择效率最高,其次为单果重;多个性状的选择优于单一性状的选择,并且由单株结果数、病毒病病情指数、果肉厚、小区产量组成的选择指数方程,综合选择响应值最大为26.9%。 相似文献
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大白菜主要数量性状主成分分析和聚类分析 总被引:3,自引:0,他引:3
主成分分析结果表明:第一主成分为产量因子,其贡献率为41.3%;第2主成分为株高因子,其贡献率为20%;第3主成分为外叶数因子,其贡献率为11.8%;第4主成分为叶球横径因子,其贡献率为9.1%;第5主成分为球叶数因子,其贡献率为7.5%,这五个主成分的累积贡献率达89.7%。本试验利用主成分析结果,采用毛重、株高、外叶数、叶球横径、球叶数等5个性状对48个品种进行聚类分析,共将其分为六大类。在优势育种中,双亲应在遗传距离远的类间进行选择,这将有利于提高杂种优势利用的效果。在类内选择亲本,则有利于对目标性状的改良,适合于重组育种,特别是自交系的选育。 相似文献
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辣椒品种主要农艺性状的相关性和主成分分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以吉林农业大学园艺学院蔬菜教研室收集的47份辣椒种质为材料,对其16个主要农艺性状进行相关性及主成分分析。分析结果表明,在相关性上,果实横径、果肉厚与产量呈极显著正相关;单株结果数与单果质量相互制约。品质育种上应注意对小果型品种的选择,其营养物质含量高,辣椒素含量较高。主成分分析上,前7个主成分的累计贡献率大于85%,说明前7个主成分就可以基本表达原16个农艺性状所代表的遗传特征。前7个主成分主要包括产量因子、株型因子、营养品质因子、单株果数因子和熟性因子,大致代表了供试辣椒品种的综合指标。 相似文献
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为提高分蘖洋葱种质资源的利用效率,利用变异分析、相关性分析、主成分分析以及聚类分析方法对69份分蘖洋葱种质资源的农艺及品质性状进行综合评价。结果表明,69份分蘖洋葱种质资源11个性状的变异系数范围在6.42%~57.04%之间,其中单球质量的变异系数最大。叶片数、株高、冠幅长、冠幅宽、单球质量、单株产量两两之间均呈极显著正相关,而均与球形指数呈极显著负相关;总黄酮含量与株高、冠幅长、单球质量、单株产量呈显著负相关。主成分分析将分蘖洋葱的11个农艺及品质性状转化为4个主成分,累计贡献率达79.849%;利用主成分值进行综合评价,排名前5的种质分别为M41、M31、M37、M30和M33。系统聚类将69份材料分为4个类群,第Ⅲ和第Ⅳ类群分别具有产量高、生长势强和营养品质较好的特点。 相似文献
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以圆顶茄子和尖顶茄子为亲本构建6世代群体(P_1、P_2、F_1、BC_1P_1、BC_1P_2、F_2),在春露地和秋大棚两个茬口分别种植6世代群体,利用目测法和Tomato Analyzer软件分析法采集茄子果顶形状数据,应用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型多世代联合分析方法,对茄子果顶形状进行遗传分析。结果表明:目测法和软件法都可以用来描述茄子果顶形状,Tomato Analyzer软件分析法获取的果顶数据计算出的AIC值完整性好、适应性检测中的统计量差异显著个数少,对茄子果顶形状的数据测量更为准确,更加适用于茄子果顶形状的采集。茄子果顶形状表现为数量性状,受2对加性-显性-上位性主基因控制,同时也受环境条件的影响。在分离群体中F_2群体主基因遗传率高、稳定性好,主基因遗传率达到72%以上,育种过程中适合在F_2群体进行果顶形状的选择。 相似文献
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Chingakham Premabati Devi Anilabha D. Munshi Tusar Kanti Behera Harshwardhan Choudhary Partha Saha 《The Journal of Horticultural Science and Biotechnology》2016,91(1):87-92
Immature fruit of cultivated species of eggplant (Solanum melongena L.) are commonly used as a summer vegetable in India. Rich morphological variation exists among the cultivated species of eggplant in different growing regions of the country. We have characterised 24 breeding lines of Solanum spp., including 20 eggplant cultivars and four wild species of eggplant, based on 13 morphological characters using Mahalonabis D2 statistics. All 24 breeding lines of Solanum spp., including the 20 eggplant cultivars and four wild species, were grouped into four clusters by agglomerative clustering. Cluster II and Cluster IV contained the most accessions (eight each), while Cluster I and Cluster III had four accessions each. The highest inter-cluster (D2) distance (158.33) was observed between Cluster I and Cluster II, followed by Cluster I and Cluster III (108.48), and Cluster II and Cluster IV (102.96), which indicated that accessions in Cluster I and Cluster II were more divergent than those in the other clusters. The highest intra-cluster distance (5.80) was observed in Cluster IV, with eight genotypes, and the lowest intra-cluster distance (2.21) was observed in Cluster II, also with eight genotypes. The intra-cluster distances in all four clusters were lower than the inter-cluster distances, which indicated that genotypes within the same cluster were closely related. Genotypes in Cluster IV had the maximum number of flowers per cluster (3.63), the highest number of fruit per cluster (3.25), and number of fruit per plant (208.63), which revealed that genotypes could be selected from Cluster IV for these characters. The first three principal components (PC1, PC2, and PC3) accounted 73.99% of the total variation among the 24 genotypes. These phenotypic data increase the feasibility of prioritising breeding lines in a crossing programme based on the uniqueness of their desirable morphological traits. 相似文献
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