玉米穗长上位效应和Q×E互作效应分析

以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,利用混合线性模型的复合区间作图法对397个F2∶3家系在5个生态环境下进行穗长的QTL定位分析。共检测到16个穗长QTL,单个QTL所解释的表型变异在0.15%~6.24%,累计贡献率为47.8%。在16个QTL中有10个与环境发生互作,占62.5%,贡献率在0.48%~3.78%之间。上位性互作检测到4对QTL,未检测到上位性QTL与环境互作。表明穗长受微效多基因的控制,易与环境发生互作,上位性互作在其遗传中起一定作用。     

多种环境下大豆单株粒重QTL的定位与互作分析

定位大豆单株粒重QTL、分析QTL间的上位效应及QTL与环境互作效应, 有利于大豆单株粒重遗传机理的深入研究。利用147个F_2:14~F_2:18 RIL群体, 5年2点多环境下以CIM和MIM方法同时定位大豆单株粒重QTL, 检测到17个控制单株粒重的QTL, 分别位于D1a、B1、B2、C2、F、G和A1连锁群上, 贡献率为6.0%~47.9%;用2种方法同时检测到3个QTL, 即qSWPP-DIa-3、qSWPP-F-1和qSWPP-D1a-5, 贡献率为6.3%~38.3%;2年以上同时检测到4个QTL, 即qSWPP-DIa-1、qSWPP-DIa-2、qSWPP-B1-1和qSWPP-G-1, 贡献率为8.1%~47.9%;利用QTLMapper分析QE互作效应和QTL间上位效应, 7种环境下的数据联合分析得到1个QE互作QTL和4对上位效应QTL, 贡献率和加性效应都较小。在分子标记辅助育种中应该同时考虑主效QTL及各微效QTL之间的互作。     

不同水分胁迫下小麦胚芽鞘和胚根长度的QTL分析

小麦胚芽鞘和胚根在不同渗透溶液下的长度变化是鉴评小麦幼苗抗逆性的重要指标。以小麦花培3号×豫麦57的DH株系衍生的含168个组合的永久F₂ (immortalized F₂, IF₂)群体为材料,在蒸馏水(正常条件)以及10%、20%和30%聚乙二醇(PEG-6000)模拟水分胁迫处理下,进行胚芽鞘长和胚根长度的数量性状基因(QTL)定位分析。利用完备区间作图法,共检测到影响胚芽鞘和胚根长度的23个QTL,单个QTL对表型的贡献率为4.93%~35.37%。位于4B染色体区间Xcfd39.2–Xcfd22.2上影响胚芽鞘长度的位点QCl4B,具有最大的遗传效应,贡献率为35.37%;在3D染色体Xcfd223–Xbarc323区段,正常条件和20% PEG-6000处理下同时检测到影响胚芽鞘长度的QTL,QCl3D-a,其贡献率分别为7.83%和11.74%。另外,在10% PEG-6000处理下,3D染色体上的相近区域还定位出了影响胚芽鞘长度的QCl3D-b位点;在染色体1A和染色体5A1上各检测出与胚根长度有关的2个和3个不同的QTL;在6D染色体Xswes679.1–Xcfa2129和Xwmc412.1–Xcfd49区间分别检测到2个影响胚芽鞘长度和胚根长度的QTL。这些主效QTL可用于胚芽鞘和根系的分子标记辅助选择。     

大豆籽粒维生素E含量的QTL分析

维生素E(VE)具有提高人体免疫力、抗癌、预防心血管疾病等保健作用,从大豆中提取的VE安全性更高。本研究采用高效液相色谱技术(HPLC)检测大豆BIEX群体(Essex×ZDD2315)维生素E的α-生育酚、γ-生育酚和δ-生育酚含量。应用QTLNetwork 2.1软件分别检测到8个和12对控制大豆维生素E及组分含量的加性和互作QTL。α-生育酚含量加性和互作QTL累计贡献值分别为8.68%(2个)和15.57%(4对),γ-生育酚含量加性和互作QTL累计贡献值分别为8.59%(2个)和11.57%(2对),δ-生育酚含量加性和互作QTL累计贡献值分别为5.44%(1个)和17.61%(3对),维生素E总含量的加性和互作QTL累计贡献值分别为11.39%(3个)和9.48%(3对)。未检测到维生素E及组分含量和环境互作的QTL。未定位到的微效QTL累计贡献值为66.16%~75.32%,说明未定位到的微效基因的变异占2/3以上。各性状的遗传构成中,未检测出的微效QTL份额最大,加性QTL和互作QTL贡献相差不大。在育种中应考虑常规方法聚合微效QTL与标记辅助方法聚合主要QTL相结合。     

玉米穗长上位效应和Q×E互作效应分析

以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,利用混合线性模型的复合区间作图法对397个F2： 3家系在5个生态环境下进行穗长的QTL定位分析.共检测到16个穗长QTL,单个QTL所解释的表型变异在0.15%～6.24%,累计贡献率为47.8%.在16个QTL中有10个与环境发生互作,占62.5%,贡献率在0.48%～3.78%之间.上位性互作检测到4对QTL,未检测到上位性QTL与环境互作.表明穗长受微效多基因的控制,易与环境发生互作,上位性互作在其遗传中起一定作用.     

大豆抗筛豆龟蝽Megacota cribraria (Fabricius)的QTL分析

筛豆龟蝽是我国南方大豆的主要害虫之一,本研究旨在定位筛豆龟蝽抗性QTL,分析其稳定性,为大豆抗筛豆龟蝽育种提供参考。以科丰1号×南农1138-2组合衍生的184个重组自交系群体NJRIKY（简称KY）和皖82-178×通山薄皮黄豆甲组合衍生的142个重组自交系群体NJRIWT（简称WT）为材料,2004—2006在田间自然虫源下鉴定了筛豆龟蝽抗性。不同年份内以黑霉程度为指标的方差分析结果表明家系间差异在每年都达极显著水平,遗传变异系数都相当大,遗传率中等偏高。利用Windows QTL Cartographer Version 2.5的复合区间作图法(CIM),KY群体的抗性QTL主要位于D1a和C2连锁群,WT群体的抗性QTL主要位于H和D1b连锁群。KY群体3年均检测出的qRMC-d1a-1位于D1a连锁群,贡献率为7.6%~31.4%;2005和2006两年均检测出的qRMC-c2-1位于C2连锁群,与环境有互作,效应相对较小;抗性等位基因来自南农1138-2;qRMC-d1a-1和qRMC-h-1在2005年和2006年存在显著的互作。WT群体连锁群H上的qRMC-h-1在3年中都被检测到,贡献率为16.3%~36.2%;D1b连锁群上的qRMC-d1b-2在2004和2005年被检测到,效应相对较小;抗性等位基因来自通山薄皮黄豆甲。虽然WT群体D1b和H连锁群上的这2个QTL在KY群体中也有一年被检测到,但2个群体抗性位点基本上是不同的。QTL在不同环境被重复检出,说明大豆对筛豆龟蝽的抗性由稳定的主效QTL所控制,其2侧邻近标记有希望用于标记辅助选择育种。     

2种环境下水稻灌浆期穗长的动态遗传研究

为了探知水稻穗长的动态遗传机制,利用由穗型差异大的水稻品种Milyang 46和FJCD建立的包含130个株系的F10重组自交系,测定福建武夷山和莆田环境下穗长灌浆期的动态变化值,并进行了QTL定位及其互作研究。结果检测到35个加性QTL,16个加性×环境互作QTL,1对加加上位性效应。QTL定位分析检测到的35个加性QTL,位于1、2、4、5、7、8、9、10、11号染色体上,对表型变异贡献率0.5%~16.52%。环境互作分析检测到的16个GE互作位点,分布在水稻1、2、3、4、5、7、8、9、11号染色体上,大部分为微效QTL。武夷山环境中,还检出1对加加上位性QTL,对表型变异贡献率达到33.14%。此研究一定程度上揭示了穗长遗传机制,为水稻育种提供了依据。     

陆地棉中G6主要性状主效和上位性QTL分析

利用基于混合线性模犁的复合区间作图法对重组近交系(recombinant inbreed line,RIL)"中G6"进行QTL定位,生育期性状共定位了主效QTL位点5个,上位性QTL位点4对,纤维品质性状定位了主效QTL位点1个,上位性QTL位点6对,产量性状定位了主效QTL位点3个,上位性QTL位点5对.其中定位的果枝始节、吐絮期、上半部平均长度、衣分的主效QTL位点均距离最近标记1 cM以下,这有利于在育种实践中主效QTL跟踪检测.定位的霜前花率主效QTL位点具有较高的加性效应和遗传贡献率,应进行QTL精细定位、图位克隆,将会对早熟性育种工作有一定的推动意义.定位的马克隆值、衣分和予指总的遗传贡献率均在30%以上,对性状特征均影响显著.对主效及上位性QTL位点进行遗传效应分析,验证了前人有关数量性状遗传符合主基因与多基因混合遗传的论断,认为此模型是研究数量性状遗传的有效途经;对主效及上位性QTL位点进行A、D亚基因组定位,并对主效及上位性QTL位点在A、D亚基因组上的分布及互作方式进行了详细的分析.全文认为上位性QTL位点和主效QTL位点一样在物种遗传变异和聚合育种中起着重要作用.     

大豆抗筛豆龟蝽Megacota cribraria(Fabricius)的QTL分析

筛豆龟蝽是我国南方大豆的主要害虫之一,本研究旨在定位筛豆龟蝽抗性QTL,分析其稳定性,为大豆抗筛豆龟蝽育种提供参考.以科丰1号×南农1138-2组合衍生的含184个重组自交系的群体NJRIKY(简称KY)和皖82-178x通山薄皮黄豆甲组合衍生的含142个重组自交系的群体NJRIWT(简称WT)为材料,2004--2006在田间自然虫源下鉴定了筛豆龟蝽抗性.不同年份内以黑霉程度为指标的方差分析结果表明家系间差异在每年都达极显著水平,遗传变异系数都相当大,遗传率中等偏高.利用Windows QTL Cartographer Version 2.5的复合区间作图法(CIM),KY群体的抗性QTL主要位于D1a和C2连锁群,WT群体的抗性QTL主要位于H和D1b连锁群.KY群体3年均检测出的qRMC-d1a-1位于D1a连锁群,贡献率为7.6%～31.4%;2005和2006两年均检测出的qRMC-c2-1位于C2连锁群,与环境有互作,效应相对较小;抗性等位基因来自南农1138-2;qRMC-dla-1和qRMC-h-1在2005年和2006年存在显著的互作.WT群体连锁群H上的qRMC-h-1在3年中都被检测到,贡献率为16.3%～36.2%;D1b连锁群上的qRMC-dlb-2在2004年和2005年被检测到,效应相对较小;抗性等位基因来自通山薄皮黄豆甲.虽然WT群体Dlb和H连锁群上的这2个QTL在KY群体中也有一年被检测到,但2个群体抗性位点基本上是不同的.QTL在不同环境被重复检出,说明大豆对筛豆龟蝽的抗性由稳定的主效QTL所控制,其2侧邻近标记有希望用于标记辅助选择育种.     

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。     

Genetic structure composed of additive QTL,epistatic QTL pairs and collective unmapped minor QTL conferring oil content and fatty acid components of soybeans

The relative importance of various types of quantitative trait locus (QTL) conferring oil content and its fatty acid components in soybean seeds was assessed through testing a recombinant inbred line (RIL) population (derived from KF1 × NN1138-2) in randomized blocks experiments in 2004–2006. The contents of oil and oleic, linoleic, linolenic, palmitic and stearic acids were determined with automatic Soxhlet extraction system and gas chromatography, respectively. Based on the established genetic linkage map with 834 markers, QTLNetwork2.0 was used to detect QTL under the genetic model composed of additive, additive × additive (epistasis), additive × year and epistasis × year effects. The contributions to the phenotypic variances of additive QTL and epistatic QTL pairs were 15.7% (3 QTL) and 10.8% (2 pairs) for oil content, 10.4% (3 QTL) and 10.3% (3 pairs) for oleic acid, 11.6% (3 QTL) and 8.5% (2 pairs) for linoleic acid, 28.5% (7 QTL) and 7.6% (3 pairs) for linolenic acid, 27.0% (6 QTL) and 16.6% (7 pairs) for palmitic acid and 29.7% (5 QTL) and 4.3% (1 pair) for stearic acid, respectively. Those of additive QTL by year interaction were small and no epistatic QTL pair by year interaction was found. Among the 27 additive QTL and 36 epistatic QTL (18 pairs), three are duplicated between the two QTL types. A large difference was found between the genotypic variance among RILs and the total variance of mapped QTL, which accounted for 52.9–74.8% of the genotypic variation, much larger than those of additive QTL and epistatic QTL pairs. This part of variance was recognized as that due to a collection of unmapped minor QTL, like polygenes in biometrical genetics, and was designated as collective unmapped minor QTL. The results challenge the breeders for how to pyramid different types of QTL. In addition, the present study supports the mapping strategy of a full model scanning followed by verification with other procedures corresponding to the first results.     

Constitution of resistance to common cutworm in terms of antibiosis and antixenosis in soybean RIL populations

Common cutworm (CCW; Spodoptera litura Fabricius) is a major leaf-feeding pest in Asia. The focus of this study was to explore the genetic mechanism for resistance to CCW in terms of antibiosis and antixenosis through mapping QTL (Quantitative trait locus/loci) in soybean using two recombinant inbred line populations. Larva weight (LW) and pupa weight (PW) were evaluated as indicators for antibiosis and damaged leaf percentage as the indicator for antixenosis to CCW. The obvious transgressive segregation indicated a complementary genetic status between the parents. The genetic structure for antibiosis and antixenosis was similar, about 51.1–75.7 % of the phenotypic variation (PV) accounted for by genetic variation, where 42.2–60.3 %, or the majority, was explained by the collective unmapped minor QTL. And, 0–6 additive QTL each explained 0.0–11.8 % in a total of 0.0–27.4 % of PV, and 0–3 epistatic QTL pairs each explained 0.0–7.6 % in a total of 0.0–14.0 % of PV. However, the detected QTL compositions for antibiosis and antixenosis were quite different with only one QTL qCCW10_1 shared by both antibiosis and antixenosis with 8.9–11.8 and 4.7 % contribution to PV, respectively. Within antibiosis between LW and PW, the detected QTL overlapped (r = 0.53–0.78). Among the detected QTL, qCCW6_1, qCCW10_1 and qCCW12_2 were the major contributors to antibiosis, and qCCW10_1, qCCW10_2 and qCCW12_1 the major contributors to antixenosis. Since only some major QTL could be used for marker-assisted breeding, the main concern is how to use the large amount of undetected minor QTL.     

利用BC2F2高代回交群体定位水稻籽粒大小和形状QTL

以我国优良籼稻恢复系蜀恢527为轮回亲本, 以来自菲律宾的Milagrosa为供体亲本, 培育了样本容量为199株的BC₂F₂高代回交群体。选取85个均匀分布在12条染色体上的多态性SSR标记进行基因型分析, 同时对粒长、粒宽、长宽比和千粒重4种性状进行了表型鉴定。采用性状－标记间的单向和双向方差分析对上述性状进行了QTL定位。单向方差分析(P<0.01)共检测到了10个控制粒长、粒宽、长宽比和千粒重的QTL, 其中有3个具有多效性。由于粒长和长宽比的高度相关性, 控制长宽比的2个QTL均能在粒长QTL中检测到。位于第3染色体着丝粒区域的qgl3b是一个控制粒长、长宽比和千粒重的主效QTL, 它可以分别解释粒长、长宽比和千粒重表型变异的29.37%、26.15%和17.15%。该QTL对于粒长、长宽比和千粒重均表现较大的加性效应(来自蜀恢527的等位基因为增效)和负向超显性。位于第8染色体的qgw8位点是一个控制粒宽的主效QTL, 同时也是控制千粒重的微效QTL, 能解释粒宽表型变异的21.47%和千粒重表型变异的5.16%。该QTL对粒宽和千粒重均具有较大的加性效应(来自蜀恢527的等位基因为增效)和正向部分显性。双向方差分析(P<0.005)共检测到61对显著的上位性互作, 涉及54个QTL, 其中23个是能同时影响2~4个性状的多效位点, 且有8个位点与单向方差分析检测到的相同。控制长宽比的13对上位性互作位点中, 与控制粒长的上位性互作位点完全相同的有8对。以上结果为进一步开展水稻籽粒大小和形状有利基因的精细定位、克隆和分子设计育种奠定了基础。     

Population-specific QTLs and their different epistatic interactions for pod dehiscence in soybean [<Emphasis Type="Italic">Glycine max</Emphasis> (L.) Merr.]

Pod dehiscence (PD) prior to harvest results in serious yield loss in soybean. Two linkage maps with simple sequence repeat (SSR) markers were independently constructed using recombinant inbred lines (RILs) developed from Keunolkong (pod-dehiscent) × Sinpaldalkong (pod-indehiscent) and Keunolkong × Iksan 10 (pod-indehiscent). These soybean RIL populations were used to identify quantitative trait loci (QTLs) conditioning resistance to PD. While a single major QTL on linkage group (LG) J explained 46% of phenotypic variation in PD in the Keunolkong × Sinpaldalkong population with four minor QTLs, three minor QTLs were identified in the Keunolkong × Iksan 10 population. Although these two populations share the pod dehiscent parent, no common QTL has been identified. In addition, epistatic interactions among three marker loci partially explained phenotypic variation in PD in both populations. The result of this study indicates that different breeding strategies will be required for PD depending on genetic background.     

利用BC2F2高代回交群体定位水稻籽粒大小和形状QTL

以我国优良籼稻恢复系蜀恢527为轮回亲本, 以来自菲律宾的Milagrosa为供体亲本, 培育了样本容量为199株的BC₂F₂高代回交群体。选取85个均匀分布在12条染色体上的多态性SSR标记进行基因型分析, 同时对粒长、粒宽、长宽比和千粒重4种性状进行了表型鉴定。采用性状－标记间的单向和双向方差分析对上述性状进行了QTL定位。单向方差分析(P<0.01)共检测到了10个控制粒长、粒宽、长宽比和千粒重的QTL, 其中有3个具有多效性。由于粒长和长宽比的高度相关性, 控制长宽比的2个QTL均能在粒长QTL中检测到。位于第3染色体着丝粒区域的qgl3b是一个控制粒长、长宽比和千粒重的主效QTL, 它可以分别解释粒长、长宽比和千粒重表型变异的29.37%、26.15%和17.15%。该QTL对于粒长、长宽比和千粒重均表现较大的加性效应(来自蜀恢527的等位基因为增效)和负向超显性。位于第8染色体的qgw8位点是一个控制粒宽的主效QTL, 同时也是控制千粒重的微效QTL, 能解释粒宽表型变异的21.47%和千粒重表型变异的5.16%。该QTL对粒宽和千粒重均具有较大的加性效应(来自蜀恢527的等位基因为增效)和正向部分显性。双向方差分析(P<0.005)共检测到61对显著的上位性互作, 涉及54个QTL, 其中23个是能同时影响2~4个性状的多效位点, 且有8个位点与单向方差分析检测到的相同。控制长宽比的13对上位性互作位点中, 与控制粒长的上位性互作位点完全相同的有8对。以上结果为进一步开展水稻籽粒大小和形状有利基因的精细定位、克隆和分子设计育种奠定了基础。     

甜玉米果皮厚度QTL的定位及上位性互作

果皮厚度是影响甜玉米口感的一个重要因素。发掘果皮厚度的基因资源、了解玉米果皮厚度的遗传机制,是指导其育种的基础。本研究以日超-1(薄果皮,56.57μm)×1021(厚果皮,100.23μm)的190个BC1F2家系为作图群体,分别采用2种遗传模型检测QTL。基于复合区间作图(CIM)共检测到3个影响果皮厚度的QTL,位于3.01、6.01、8.05区段,分别解释8.6%、16.0%和7.2%的表型变异,其中3.01和8.05处QTL以加性效应为主;基于混合线性CIM模型(MCIM)共检测到5个影响果皮厚度的QTL,其中除8.05处QTL为加性QTL外,另有2对加×加上位性互作QTL,1对是2.01和6.05处QTL之间的互作,另1对则是5.06和6.01处QTL间的互作。这2对互作QTL分别解释了6.63%和12.48%的表型变异率。本结果表明,加性效应和上位性互作效应等都在果皮厚度的形成和遗传中起重要作用。能够检测QTL上位互作的MCIM模型更适用于果皮厚度QTL定位。本研究还在其中4个QTL的区域内分别检索到胚乳中色素合成以及细胞转变的相关候选基因,这些基因的表达是否与果皮厚度的变异有关值得进一步研究。     

粳稻杂种优势遗传基础剖析

为了解控制粳稻产量相关性状及其中亲优势的基因作用类型, 利用秀堡RIL群体及其2个回交(BCF₁)群体对株高、生育期、单株有效穗数、穗长、每穗颖花数、结实率、一次枝梗数和二次枝梗数8个性状及其中亲杂种优势进行QTL定位。共检测到58个显著的主效QTL (M-QTL), 单个M-QTL的贡献率变幅为3.3%~41.9%。77.6%的M-QTL表现为加性效应, 15.5%的M-QTL表现为部分或完全显性效应, 6.9%的M-QTL表现为超显性效应。共检测到90对显著的双基因上位性QTL(E-QTL)。在RIL群体中检测到44对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为1.7%~8.0%, 平均3.7%。在XSBCF₁群体中检测到27对E-QTL, 其中利用BCF₁表型值检测到16对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为12.7%~78.5%, 平均29.2%; 利用中亲优势值检测到11对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为15.0%~71.8%, 平均40.1%。在CBBCF₁群体中检测到19对E-QTL, 其中利用BCF₁表型值检测到12对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为2.7%~64.4%, 平均30.1%; 利用中亲优势值检测到9对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为21.7%~64.1%, 平均40.0%。在CBBCF₁群体中, 利用BCF₁表型值和中亲优势值都检测到的E-QTL有2对。上述结果表明上位性效应是粳稻秀堡组合杂种优势的主要遗传基础。     

利用非条件和条件QTL解析油菜产量相关性状的遗传关系

基于前期研究中构建的Sollux/Gaoyou DH群体在9个环境中的表型数据和新版遗传图谱,对油菜角果长度进行QTL定位,估测QTL的加性、上位性和环境互作效应。并通过条件QTL方法,解析角果长度与角果粒数和粒重之间的遗传关系,以期利用标记辅助,探讨通过选择角果长度基因型以增加角果粒数、提高千粒重,最终达到增加产量的可能性。结果共检测到在3个环境以上稳定表达的控制角果长度QTL 8个,加性效应值在0.09~0.26 cm之间,效应总和解释群体遗传总变异的60%。8对上位性QTL效应值在0.035~0.075 cm之间,效应总和为加性总效应的38%。QTL与环境互作效应只在少数位点和个别环境中显著。条件QTL研究表明,q SLA2、q SLC1-2和q SLC8-1位点,角果长度的变化对角果粒数影响较大;而通过选择q SLA7、q SLC1-2、q SLC8-1和q SLC8-2长角果标记基因型,可望同时提高角果粒数和千粒重。6个主效QTL 11个连锁标记基因型和表现型的关联分析,验证了条件QTL分析结果,表明通过对q SLA2、q SLA7、q SLC8-1和q SLC8-2位点6个连锁标记(ZAAS423、SUC1-3、ZAAS12a、ZAASA7-28、ZAAS433和ZAAS437)长角果基因型的聚合,可增长角果约2 cm,间接增加角果粒数2粒,同时提高千粒重0.4 g,从而可望实质性地提高油菜产量水平。