利用90K基因芯片进行小麦旗叶相关性状的QTL定位

为了发掘影响小麦旗叶相关性状的QTL,以小麦骨干亲本周8425B与优良品种小偃81构建的包含102个家系的重组自交系(Recombinant inbred line,RIL)为材料,采用小麦90KSNP基因芯片技术和SSR标记对其进行分子标记检测,构建含有全基因组SNP和SSR标记的高密度遗传图谱,并在4个环境下对小麦旗叶相关性状QTL进行检测。结果表明,所构建图谱含有6 949对多态性标记,其中,SNP标记6 910对,SSR标记39对,覆盖染色体总长度4 839.9cM,标记间平均距离0.7cM;A、B和D染色体组分别有2 085、4 677和187对标记,分别占总标记数的30.0%、67.5%和2.7%,标记间平均距离分别为1.0、0.6和0.8cM。采用完备复合区间作图法共检测到22个旗叶性状加性效应QTL,10个旗叶长QTL分布于2A、3B、4B、5A、6B和7B染色体上,解释表型变异7.900%~24.098%,除Qfll2A-1能在2个环境中检测到外,其余均为单环境QTL;4个旗叶宽QTL分布于2A、3A和5B染色体上,解释表型变异9.080%~16.540%,其中,Qflw2A-1在3个环境中均能检测到,解释表型变异12.483%~16.540%,为1个稳定的主效QTL;8个旗叶面积QTL分布于2A、3B、4B、5A、6B和7A染色体上,解释表型变异9.310%~30.498%,其中,3个QTL位于5A染色体上。此外,鉴定出3个分布于2A、5A和6B染色体上的QTL富集区段。     

甘蓝型油菜萌发期耐盐性QTL定位及耐盐种质资源筛选

油菜是修复利用盐碱地的优势大田作物，为解析油菜耐盐性的遗传基础、获得耐盐新种质，本研究利用不同浓度的NaCl溶液（200、250、300 mmol/L）对前期构建的重组自交系群体（RIL）的种子进行处理，分别统计第3 d和第7 d的发芽率，结合高密度SNP遗传图谱，进行QTL定位及候选基因分析。结果表明，RIL群体在不同盐浓度下的发芽率呈连续分布。QTL定位结果显示，6个处理条件下共定位了17个QTL，单个QTL解释的表型变异范围为3.75%～17.57%，其中4个位于C3染色体的QTL(cqST.C3-1、cqST.C3-2、cqST.C3-3和cqST.C3-4)解释的表型变异率大于10%，且能够被重复检测到，是本研究定位的主效QTL。根据RIL群体两个亲本的重测序结果，结合拟南芥同源基因的功能注释，在4个主效QTL置信区间内，筛选获得了5个与耐盐性相关的候选基因。此外，根据发芽率的鉴定结果，认为250 mmol/L NaCl溶液处理7 d的发芽率，可作为油菜种子萌发期耐盐性鉴定的指标，并在此条件下筛选获得了5份耐盐优异种质，发芽率为82.2%～100.0%。     

普通小麦穗部性状QTL分析

为给小麦穗部性状标记辅助选择提供可供选择的分子标记,并进一步对小麦穗部相关性状QTL进行精细定位及相关基因克隆,利用普通小麦Heyne×Lakin杂交F2代单粒传获得的145个F6代重组自交系(recombinant inbred line,RIL)群体,构建了含有2 210个标记(2 068个SNP标记和142个SSR标记)的总长度为2 139.35cM的遗传连锁图谱,并利用该图谱对小麦穗部性状(穗长、小穗数、穗密度)进行了QTL分析。结果表明,共检测出16个加性QTL,其中,与穗长相关的QTL有6个,分布在2A、2D、3B、4D、5A和7D染色体上,可解释表型变异7.58%~15.94%;与小穗数相关的QTL有4个,分布在1A、4A和7D染色体上,可解释表型变异7.28%~14.78%;与穗密度相关的QTL有6个,位于4D、5A和6B染色体上,可解释表型变异5.60%~20.06%。     

甘蓝型油菜千粒重全基因组关联分析

为指导千粒重遗传改良，挖掘甘蓝型油菜千粒重显著关联单核苷酸多态性（SNP）位点及相关候选基因，以300份甘蓝型油菜种质资源为材料，对千粒重进行一年两地表型考察，结合该群体前期开发的201 817个SNP标记，采用一般线性模型（GLM）和混合线性模型（MLM）进行全基因组关联分析，对性状显著关联SNP位点两侧100kb区域内相关候选基因进行功能预测。结果表明，300份甘蓝型油菜千粒重在两地均表现出广泛的表型变异，筛选出6份千粒重较高的油菜种质资源。基于GLM、MLM模型分别检测到24个和10个与油菜千粒重显著关联的SNP，其中有8个SNP在2个模型中均被检测到，位于第C02号染色体上Bn-C02-22853028的表型贡献率最大。6个位点附近找到HWS、DA1、DA2、CPL3、bZIP、CSPs、PTR2、ARF2、TRM61等9个拟南芥已报道粒重基因的同源基因。     

甘蓝型油菜RIL群体株高性状的全基因组关联分析

为提高甘蓝型油菜株高的分子标记辅助育种效率,挖掘与株高相关的功能基因以构建理想株型,利用单个重组自交系(RIL)群体在3个环境下的株高表型数据及7 877个SNP标记的基因型分型数据进行全基因组关联分析。在2个或2个以上环境下同时检测到5个与株高显著相关的SNP(Bn-scaff_15794_3-p62430、Bn-A02-p9599263、Bn-A02-p9409799、Bn-A02-p9993945和Bn-A02-p9636219),均位于A02染色体上。比较利用连锁分析方法的QTL定位结果,发现标记Bn-A02-p9599263和Bn-scaff_15794_3-p62430分别位于QTL(q PH2-2和q PH2-4)峰值处,标记Bn-A02-p9636219和Bn-A02-p9993945分别落在QTL(q PH2-3和q PH2-4)2-LOD的置信区间内,标记Bn-A02-p9409799距离QTL(q PH2-2)的置信区间0.3c M。利用关联分析定位的区间(69.5~80.7c M)比利用连锁方法定位的QTL区间(60.7~95.9c M)缩小了24c M。依据参考基因组信息,在标记Bn-scaff_15794_3-p62430附近2kb处找到1个与株高性状相关的候选基因(GSBRNA2T00090973001)。结果表明,单个RIL群体进行全基因组关联分析可以对连锁QTL分析结果进行补充,缩小QTL置信区间。     

甘蓝型油菜分枝角度QTL定位及候选基因分析

分枝角度是油菜重要株型性状.为筛选和发现适度紧凑的分枝角度调控基因,以提高产量利于机械化收获,以分枝角度差异显著的油菜品种Holly和APL01为亲本构建的重组自交系(RIL)群体为材料,在2个环境中对分枝角度进行QTL定位及候选基因分析.结果表明,RIL群体分枝角度表现出连续变异且呈正态分布.利用前期构建的高密度SN...     

基于SNP标记连锁图谱的玉米花期性状QTL定位

以豫86×豫M1-7构建的RIL群体为作图群体，结合SNP和基因芯片技术对RIL群体进行基因型分析，构建连锁图谱，进行玉米开花期相关性状的QTL鉴定。通过对2年3点玉米开花期相关性状QTL分析，共鉴定到48个开花期性状相关的QTLs，包括18个抽雄期QTLs、16个吐丝期QTLs和14个散粉期QTLs。这些QTLs分别分布在第1、2、3、5、6、7、9、10号染色体上，单个表型贡献率范围在1.67%～20.33%；有一个QTL在3个环境下稳定检测到，3个QTL在2个环境下稳定检测到；有控制吐丝期的qDTS3-1（2018年郑州）和qDTS3-1（2019年郑州）在两个环境下稳定检测到，且贡献率为15.44%和10.12%；一个贡献率达到13.01%的环境性稳定性位点qDTA9-3，可以供分子标记辅助育种选育目标性状。     

油菜开花期QTL定位和候选基因分析

为辅助选育早熟油菜品种、克隆油菜开花期基因及开发花期分子标记,以已测序的油菜品种中双11 (Z) 和重测序的油菜品系No.73290 (N)为亲本构建的含184个单株的BnaZNF2群体为材料,通过分析该群体的基因型数据和F2:3家系连续三年（2010-2012）在武汉的表型数据,对开花期QTL进行检测和整合,定位到分布在11个连锁群上的14个开花期QTL。其中只有5个QTL能在3年中重复检测到,分别是qDtF.A2-1、qDtF.A6-2、qDtF.C2-1、qDtF. C2-2 和qDtF.C3-1,贡献率在7.1%～21.1%之间。通过查阅文献和在拟南芥、水稻等作物网站上搜索,搜集到442 个与植物开花期有关的基因。基于油菜基因组物理图谱,通过生物信息学分析,在本研究定位的QTL区间上筛选到54个可能的候选基因,可以用于开花期基因的克隆。在5个主要QTL区间内分别定位到8、5、4、2和4个候选基因,其中有15个双亲中存在序列差异,可以开发开花期的功能标记用于分子标记辅助选择育种。     

四倍体小麦株高和穗长性状的QTL定位及其遗传效应分析

株高和穗长是影响小麦高产稳产的重要农艺性状。为进一步发掘控制株高和穗长的主效QTL,以硬粒小麦矮兰麦和野生二粒小麦LM001构建的F₈代重组自交系（RIL）群体为材料,基于小麦55K SNP芯片构建的遗传连锁图谱,并结合5年8个生态环境的株高和穗长表型数据,进行QTL定位和遗传解析。结果表明,在RIL群体中,株高和穗长均呈现正态分布,符合数量性状遗传特征。共检测到24个QTL,其中7个与株高相关,分布在2A、2B、4B、5A、6A和7A染色体上,可解释7.46%~20.03%的表型变异;17个与穗长相关,分布在2A、2B、3A、4A、4B、5A和6B染色体上,可解释6.52%~17.10%的表型变异。控制株高的 QPh.sicau-AM-4B和 QPh.sicau-AM-7A以及控制穗长的 QSl.sicau-AM-2B.2和 QSl.sicau-AM-4B.4能够同时在单环境和多环境分析中检测到,为稳定的主效QTL,分别解释了9.17%~20.03%、10.44%~ 14.48%、10.41%~16.29%和7.54%~11.70%的表型变异。此外,在RIL群体子代中存在超亲分离现象,进一步的QTL聚合效应分析表明,株高位点 QPh.sicau-AM-4B和 QPh.sicau-AM-7A的聚合或者穗长位点 QSl.sicau-AM-2B.2和 QSl.sicau-AM-4B.4的聚合均能极显著地提高株高和穗长表型,表明鉴定到的控制株高和穗长的QTL位点具有累加效应。     

甘蓝型油菜（Brassica napus L.）RIL群体抗倒伏及其相关性状的QTL分析

油菜倒伏严重影响了油菜的产量和品质,为了定位甘蓝型油菜（Brassica napus L.）与抗倒伏性状相关的QTL,用抗倒伏品系浙平1号和易倒伏品系高芥1号组合重组自交系（RIL）家系为材料,通过两年两点试验,对该RIL群体的F2:6和F2:7家系抗压力性状进行了QTL分析,并应用一年两点数据对该群体F2:6家系结角层性状进行了QTL分析。结果表明,在4个试验中共检测到11个家系抗压力QTL,可解释4.41%～52.64%的表型变异,LOD值范围是2.68～26.58。其中qRP16-1可以在3个不同的试验中（南京-2012、溧水-2012和南京-2013）重复检测到,qRP1、qRP4和qRP8-1同时在2个不同的试验中（溧水-2012和溧水-2013）重复检测到。qRP2-1、qRP2-2、qRP8-2、qRP8-3、qRP16-2、qRP3和qRP8-4等7个QTL只能在特定的试验中检测到。同一地点不同年份间家系抗压力性状QTL相对同一年份不同地点间易被重复检测到。在2个试验中共检测到2个结角层厚度QTL,位于第15连锁群的qTPL15在2个试验中重复检测到。     

甘蓝型油菜主花序有效角果数QTL定位

为分析甘蓝型油菜主花序有效角果数的遗传标记,以ZY036×51070杂交构建的双单倍体(DH)为材料,采用2010-2012年在武汉、阳逻、青海和襄阳三年四点五个试验的检测数据,运用WinQTL Cartographer 2.5软件进行主花序有效角果数QTL定位分析。研究共检测到10个与主花序有效角果数相关的QTL,表型变异是9.33%～31.60%,LOD(极大似然函数比的常用对数)值是2.51～5.37,加性效应是2.71～8.09。而且在染色体A1、A5、C1和C9上的4个QTL都可以在2个不同的试验中重复检测到。试验还得到QTL区间的16个连锁标记,其中有8个距离QTL的最大峰值不足1cM。     

利用选择导入系进行水稻耐低磷鉴定与QTL定位分析

选取我国当前生产上大面积推广应用的籼稻恢复系明恢86和蜀恢527作为轮回亲本,以籼稻品种爷驼崽为供体亲本构建了2个BC2F4群体,在河北廊坊田间正常土壤正常施肥(对照)、贫瘠土壤正常施肥和贫瘠土壤低磷胁迫这三种处理下进行产量及相关性状的表型评价。同时,在北京温室采用水培法进行苗期耐低磷鉴定。在廊坊检测到49个产量及相关性状主效QTL,这些QTL对表型变异的贡献率为6.7%~16.5%;其中有25个(51.0%)QTL的有利等位基因来自供体亲本爷驼崽。在北京检测到影响耐低磷相关性状(根长、根系干质量、根冠比、地上部分干质量和总干质量)的主效QTL 48个,这些QTL对表型变异的贡献率为7.7%~16.6%;其中有21个(43.8%)QTL的有利等位基因来自供体亲本爷驼崽。多达79.6%的QTL能在廊坊环境两个或两个以上处理下被检测到,特别是与每穗总粒数、结实率和千粒重有关的QTL,不仅能稳定的表达,并且它们在不同处理下具有比较一致的效应。在检测到的所有QTL中,有8个染色体区段在两种环境的低磷胁迫条件下被同时检测到,其中与第12染色体RM511(Bin12.4)紧密连锁的位点,同时控制每穗实粒数、每穗总粒数、根长、根系干质量、地上部分干质量和总干质量等6个性状。     

普通小麦籽粒硬度的全基因组关联分析

籽粒硬度是小麦品质评价的重要指标。为挖掘控制小麦籽粒硬度的重要基因/位点,以国内外171个小麦品种组成的自然群体为材料,在4个环境下利用小麦90K SNP芯片对籽粒硬度进行全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)。171个小麦品种籽粒硬度变异系数为56.59%～66.80%,相关系数为0.88～0.92。GWAS结果表明,共检测到20个与小麦籽粒硬度显著相关的SNPs,其中,14个SNPs(7个位点)在2个及以上环境中能被检测到,分别位于1A、1B、1D、2A、5A和7A染色体上,可解释6.76%～11.79%的表型变异。表型贡献率超过10%的SNPs有4个(3个位点),分布在1D、2A和5A染色体上,其中,1D染色体上的标记wsnp_Ku_c19622_29138795在3个环境中能被检测到,可解释9.08%～11.79%的表型变异;2A染色体上的标记Excalibur_c12675_1789在4个环境中均能被检测到,可解释9.10%～10.86%的表型变异;5A染色体上的标记wsnp_Ra_c24707_34262900和BS00041219_51在2个环境中能被检测到,可解释6.76%～10.35%的表型变异。在所有环境下均与小麦籽粒硬度显著相关的位点有4个,分别位于1A、1B、2A和7A染色体上。     

花生百果质量和百仁质量性状的QTL定位分析

为探索栽培种花生百果质量和百仁质量遗传机制,以花育28号和P76为亲本构建了包含146个家系的重组自交系（recombinant inbred line,RIL）群体,测定了3个环境下的百果质量与百仁质量表型数据,并利用单环境和多环境联合定位进行QTL的鉴定。结果表明,在不同环境下RIL群体百果质量和百仁质量均表现为超亲遗传。基于多环境QTL分析检测到5个与百果质量、10个与百仁质量相关的QTL。基于单环境QTL分析共检测到3个百果质量相关位点qHPW05.1、qHPW07.1和qHPW19.1,分布于3个连锁群上。其中qHPW07.1在三个环境下稳定表达,表型贡献率4.610%~8.840%;qHPW19.1在两个环境下稳定表达,表型贡献率9.985%~11.224%。检测到4个百仁质量相关位点qHSW05.1、qHSW07.1、qHSW19.1和qHSW20.1,分布于4个连锁群上。其中qHSW 07.1在两个环境下稳定表达,表型贡献率7.155%~10.464%;qHSW 19.1在三个环境下稳定表达,表型贡献率7.239%~13.845%。获得控制百果质量和百仁质量的QTL簇2个,分别位于LG07（Cluster I）和LG19（Cluster II）。本研究结果为后续相关基因克隆和花生产量性状改良提供了理论基础。     

小麦旗叶大小及穗部相关性状的QTL定位

为了发掘更多控制小麦旗叶大小及穗部相关性状的QTL,以兰考906和小偃81创制的133个F6~F7重组自交系为试验材料,在6个环境下利用SSR标记对旗叶大小及穗部相关性状进行QTL定位。结果表明,有202对SSR标记被用于构建遗传连锁图谱,图谱覆盖小麦21条染色体,全长1 678.93cM,标记间平均距离8.30cM。采用完备区间作图法共检测到30个QTL,分布在1B、2A、3D、4A、4B、4D、5D、6A、6B、6D和7D染色体上。其中,旗叶宽QTL有7个,穗长QTL有9个,小穗数QTL有5个,穗粒数QTL有5个,小穗着生密度QTL有4个,不同环境下单个QTL可解释的表型变异率为4.94%~23.14%,有14个QTL的表型贡献率大于10%,有8个QTL可在2个或2个以上环境中被检测到。其中,Qflw-4A在3个环境中被检测到,贡献率为10.13%~20.77%,是控制旗叶宽的稳定主效QTL;Qsl-4D.2在4个环境中被检测到,贡献率为12.58%~23.14%,是控制穗长的稳定主效QTL;Qker-5D在2个环境中被检测到,贡献率为11.44%~14.32%,是控制穗粒数的稳定主效QTL。这3个稳定主效QTL可作为改良叶宽和增加穗粒数的功能QTL作进一步研究。     

西藏半野生小麦粒型性状的QTL定位

为了解西藏半野生小麦粒型性状的QTL差异,以西藏半野生小麦Q1028和郑麦9023(ZM9023)杂交后获得的重组自交系群体为试验材料,于2012、2013和2015年分别在四川农业大学温江试验田种植,对其粒型性状(粒长、粒宽、粒厚、长宽比、籽粒大小)进行遗传分析。结果表明,重组自交系群体粒型性状均呈正态分布,对籽粒大小的影响依次为粒宽、粒厚、粒长。在三个年度环境中,总共检测到33个控制小麦粒长、粒宽、粒厚、籽粒大小和长宽比的QTL位点。其中,13个控制粒长的QTL分布在1B、2B、2D(3个)、3A、4A、5B、6A、6B、7A(3个)染色体上,每个位点对表型变异的贡献率为5.37%~11.57%。6个控制粒宽的QTL分布在2B、2D、4A、5B、6A、7A染色体上,可以解释表型变异的6.43%~12.69%。3个控制粒厚的QTL位于2B和2D(2个)上,表型贡献率分别为12.75%、10.00%和8.49%。9个控制籽粒大小的QTL分别位于2B、2D(2个)、4A、5B、6A、7A(3个)染色体上,单个QTL可解释6.26%~14.69%的表型变异。另外,本研究还在2B、2D、4A、5B、6A、7A染色体上共发现7个QTL富集区,这些染色体上的QTL和富集区与籽粒性状密切相关,在育种中值得关注。其中,2B染色体上XwPt-3561~XwPt-6932分子标记区间内有控制粒长、粒宽、粒厚、籽粒大小的遗传位点,6A染色体上标记wpt-730109与wpt-7063之间有控制增加籽粒宽度和籽粒大小的位点。     

4个环境下稳定表达的控制粳稻穗角性状的新位点

 在4个环境下种植直立穗粳稻品种秀水79与弯曲穗品种C堡及两者杂交后衍生得到的RIL群体254个株系并调查其穗角,运用主基因+多基因混合遗传模型对穗角性状进行遗传分离分析;运用基于混合线性模型的QTLNetwork 2.0软件和基于多元回归模型的WinQTLcart 2.5软件的复合区间作图法,对穗角性状进行QTL定位。结果发现,1）穗角性状受两对主基因+多基因共同控制,以主基因遗传为主;2）QTLNetwork 2.0检测到8个控制穗角性状的加性QTL,解释表型变异的0.01%~39.89%;WinQTLcart 2.5检测到12个控制穗角性状的加性QTL,可解释表型变异的2.83%~30.60%。检测到的所有QTL分布于第4、5、6、7、9、11染色体上,其中分布于RM3700-RM3600和RM5652-RM410区间的两个主效位点qPA9.2和qPA9.5,以及分布于RM257-OSR28区间的qPA9.7 在两种方法和4个环境下均检测到,减效等位基因来自秀水79;3）检测到8对加性×加性上位性互作位点,解释表型变异的0.36%~1.71%。检测到的各个加性和上位性位点均不存在显著的基因型与环境的互作。      

Genetic Dissection of Low Phosphorus Tolerance Related Traits Using Selected Introgression Lines in Rice

To dissect the genetic basis of low phosphorus tolerance(LPT), 114 BC2F4 introgression lines(ILs) were developed from Shuhui 527 and Minghui 86(recurrent parents), and Yetuozai(donor parent). The progenies were tested for 11 quantitative traits under three treatments including normal fertilization in normal soil(as control), normal fertilization in barren soil and low phosphorus stress in barren soil in Langfang, Hebei Province, China. Moreover, the ILs were investigated at the seedling stage using nutrient solution culture method in greenhouse in Beijing, China. A total of 49 main-effect quantitative trait loci(QTLs) underlying yield related traits were identified in Langfang, and their contributions to phenotypic variations ranged from 6.7% to 16.5%. Among them, 25(51.0%) QTLs had favorable alleles from donor parent. A total of 48 main-effect QTLs were identified for LPT-related traits in Beijing, and their contributions to phenotypic variations ranged from 7.7% to 16.6%. Among them, 21(43.8%) QTLs had favorable alleles from donor parent. About 79.6% of the QTLs can be detected repeatedly under two or more treatments, especially QTLs associated with spikelet number per panicle, spikelet fertility and 1000-grain weight, displaying consistent phenotypic effects. Among all the detected QTLs, eight QTLs were simultaneously identified under low phosphorus stress across two environments. These results can provide useful information for the genetic dissection of LPT in rice.