基于表型性状构建禾初级核心种质

“禾”是适应贵州黔东南山区峡谷森林中遮荫、泥沼、寒冷、积水等特殊自然生境生长的地方水稻品种。以402份禾种质资源为材料,依据禾颖尖颜色差异将原始种质划分为5组,基于26个表型性状,采用逐步聚类法以6种总体取样规模、4种组内取样比例和2种组内取样方法筛选最佳取样策略,构建禾初级核心种质,并对其进行综合评价。结果表明,10%为最适总体取样规模,组内取样比例法以对数比例法最优,聚类取样法是组内最佳取样方法。在最佳取样策略下,共获得47份禾初级核心种质,占比11.69%,表型保留比例为95.77%。核心种质评价结果表明,构建的核心种质作为原始种质的浓缩能够代表禾原始种质的遗传多样性。     

建立浙江地方籼型稻种资源的核心样品的研究

 以480份浙江籼型地方稻种为材料,通过评价15个数量性状和5个质量性状,建立了浙江籼型地方稻种资源的核心样品。每一生态类型内,应用15个农艺性状的系统聚类进行分组,从每一组中随机选择一个品种以构成核心样品。组数根据类型间的表型多样性而定。由60份品种所组成的核心样品,能够代表原来样品集的变异量,并使低频率质量性状的频率有所增加     

北方杂交粳稻品种资源核心样品的建立与评估

对北方杂交粳稻品种资源中的129份粳稻品种的多个农艺性状通过系统聚类进行分组。每一组中按比例随机选取样品材料构成核心样品。将核心样品及其各项性状指标构成的数据矩阵视为一个灰色系统,每个品种看作系统的一个因素,根据育种目标构造出的“参考品种”之间的关联度大小,评估各核心样品被推荐为杂交亲本时的优劣次序。     

黄灯笼辣椒核心种质资源比较构建研究

核心种质的构建为种质资源的研究和有效利用提供了便利条件。以146份黄灯笼辣椒种质资源为试验材料,基于10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的遗传距离,分别采用2种取样方法（随机取样法和优先取样法）,2种聚类方法（离差平方和法和类平均法）,按照30％的抽样比率构建黄灯笼辣椒核心种质库。采用均值、方差、极差和变异系数4个指标评价不同取样方法和聚类方法构建核心种质库的优劣。试验结果表明,优先取样法优于随机取样法,类平均法优于离差平方和法。基于马氏距离、优先取样法、类平均法获取的43份黄灯笼椒核心资源能够代表原群体的遗传多样性。     

北方杂交粳稻品种资源核心样品的建立与评估

对北方杂交粳稻品种资源中的129份粳稻品种的多个农艺性状通过系统聚类进行分组。每一组中按比例随机选取样品材料构成核心样品。将核心样品及其各项性状指标构成的数据矩阵视为一个灰色系统，每个品种看作系统的一个因素，根据育种目标构造出的“参考品种”之间的关联度大小，评估各核心样品被推荐为杂交亲本时的优劣次序。     

利用基因型值构建水稻核心种质的方法研究

以992份水稻品种为材料,通过13个性状的测定和评价,进行水稻核心种质的构建方法研究。采用调整无偏预测法（AUP）无偏预测水稻性状的基因型值,用基因型值计算不同遗传材料间的马氏距离,分别用3种聚类方法(最长距离法、不加权类平均以及离差平方和)结合随机取样法、优先取样和变异度取样3种抽样方法构建出9个不同的水稻核心种质。水稻核心种质和原种质资源群体的方差差异百分率、均值差异百分率、极差符合率和变异系数变化率的比较结果表明,采用不加权类平均法进行多次聚类、结合变异度取样的方法可以较好地构建出水稻核心种质。基于基因型值构建的水稻核心种质比利用表现型值构建的核心种质更能代表原种质资源群体的遗传多样性。     

中国茶树初级核心种质取样策略研究

为了快速、准确地从丰富的茶树种质资源中鉴定出育种上迫切需要的优异基因源,需要建立茶树资源的核心种质。利用"茶树种质资源鉴定评价数据库"中数据齐全的1048份资源的基本数据和鉴定评价数据,从总体取样比例、分组方法、组内取样比例和取样方法等方面进行了茶树核心种质构建取样策略研究,为进行茶树核心种质构建提供方法依据。结果表明,以20%的总体取样比例遗传多样性指数最高,能够保留95%以上的表型性状。在此比例下,对3种分组方法、4种组内取样比例、2种组内取样方法与不分组完全随机取样共25种取样方法构建的茶树初级核心种质进行了比较,用表型保留比例、表型方差、表型频率方差、多样性指数、数量性状变异系数5个参数对不同取样方法与原始种质都进行了的比较分析,发现不同检验指标下各种方法的排序结果不同,分组方法与确定组内取样比例的方法之间存在明显的互作效应。综合5种检验参数的排序结果,确定茶区-对数比例-聚类取样为茶树初级核心种质构建的最佳取样策略。     

苎麻种质资源核心种质构建

选用国家长沙苎麻圃的790份种质资源,在已有的25个性状数据的基础上,采取优先取样+多次聚类变异度取样方法,利用离差平方和法的聚类方法,无序质量性状采用simple matching,有序质量性状和数量性状采用欧氏距离,在20%的抽样水平下,构建了158份苎麻核心种质.构建的核心种质的质量性状多样性指数均值、数量性状方差差异百分率、变异系数变化率均高于原种质,极差符合率100%;质量性状的性状频率分布与原种质有差异的性状为12.5%;原种质的各数量性状间的相关性共适应基因系统基本上在核心种质中得到保留.构建的核心种质可以很好的代表原种质的遗传多样性.     

粘类小麦CMS育性基因分布区研究

为更有效地选育小麦不育系的高恢复系,以8个粘类小麦细胞质雄性不育系（Cytoplasmic malesterility,CMS）为测验种,对310份来自国内外不同地区的普通小麦品种及亲本材料对粘类小麦CMS系的育性恢保关系进行调查,并采用聚类分析法研究了粘类小麦CMS育性基因的地区分布。结果表明：（1）高恢复能力的品种在中国春麦区和南方冬麦区的分布比例均超过50%,具有保持性的品种在加拿大分布最多,我国北方冬麦区次之,春麦区分布最少。（2）不同地区品种恢复度存在差异。（3）将48个普通品种聚为3类：第1类品种对粘类CMS的平均恢复度均低于20%,属全不育和高不育类型;第2类品种的平均恢复度在20%～55%范围内,基本属于半不育类型;第3类品种的平均恢复度均大于55%,属高可育和全可育类型。（4）对不育系进行聚类：90-110核背景下,K型和V型聚为一类,Ven型和B型聚为一类;224核型下V型和B型聚为一类,再和K型聚为一类,与Ven型距离最远;相同细胞质背景下,90-110和224两种核型分别在一定水平上被分为2个类别。     

基于ISSR标记的云南紫苏资源的遗传多样性研究

利用14条引物对滇产16份紫苏资源的遗传多样性进行ISSR分析,共扩增出128条条带,其中81条为多态带,平均多态率为62.54%,表明云南紫苏资源的遗传多样性程度较高。采用SPSS16.0软件分析,16份滇产紫苏资源间的Rogers-Tanimoto相似性系数界于0.463~0.882之间。UPGMA法聚类将16份紫苏资源分为5类,分别对应紫苏种下的5个变种,研究结果为云南紫苏种下变种的分类提供了分子水平的依据。     

利用花生遗传资源的一种有效途径

美国花生基因库中收集了8000多份种质材料，这些种质材料含有丰富的遗传多样性。然而，这些多样性在育种研究中未能得到充分的评价和广泛的应用，为促进整个花生种质库的开发利用，建立了以A.hypogaea为核心的种质，美国花生种质库首先按来源国别分类，然后再根据种质其它信息量及各来源国种质数目分成9个部分，核心种质中的70％采用上述方法获得，依来源国别分类，进而就形态学数据资料进行多变分量分析，对种质聚类，然后从每组中随机抽取10％的样品，因为有一些种质缺乏形态学数据资料，因此，该种质中的29％是通过按来源国别分类后再随机抽取10％的样品方法进行选择的，剩余的1％是一个简单的随机样品，花生核心种质的建立使种质评价方面的研究明显增多，几组研究者已经对核心种质的24个特征进行了评价，针对几种重要的病源，已鉴定出一部分抗源，利用抗花生晚斑病和根结线虫病的数据资料评价了两阶段核心筛选的方法在鉴定整个种质库中抗性的有效性，两项研究明确证实，核心种质法可用以提高种质评价效率。     

基于表型多样性构建向日葵核心种质

为鉴定评价我国向日葵（Helianthus annuus L.）种质资源在南方地区的表现，筛选构建向日葵核心种质，以422份向日葵种质为材料，在进行2年鉴定观察的基础上，采用描述性统计、相关性分析、主成分分析等方法对11个表型农艺性状进行分析评价。结果表明，原始群体的这些农艺性状具有较大的变异幅度，其变异系数（CV）为3.60%~83.32%，平均变异系数为20.93%，其中分枝株率（0%~62.5%）、单株粒重（9.70~232.35 g）、百粒重（4.60~14.92 g）、叶片数（14.40~48.38个）和株高（103.75~260.00 cm）变异幅度较大；性状间表现出显著的相关性，主成分分析表明，影响性状的4个主要成分解释了总方差的71.72%。采用QGAstation 2.0软件构建了72组核心种质候选群体，并根据均值差异百分数（MD）、方差差异百分率（VD），极差符合率（CR）和变异系数百分率（VR），获得组获得1组包含84份材料的最佳核心种质群体。聚类分析将84份核心资源分为5大类，与原群体相比，所选核心种质均值无显著差异，方差显著提高，能最大限度代表原始油葵种质资源保存和利用。     

云南地方稻种的多样性及优异种质研究

 以5285余份云南地方稻种资源为研究对象进行云南地方稻种的多样性及优异种质研究。结果表明：（1）云南是中国稻种最大的遗传和生态多样性中心及其天然宝库，不仅性状间多样性存在较大差异，更重要的是地州间的多样性差异也十分明显，云南稻种资源的多样性大致可划分为多样性中心区、多样性扩散区和多样性贫乏区。（2）云南是中国稻种优异种质的富集中心, 云南地方稻种是开展中国稻种资源核心种质研究的最佳材料。（3）以云南地方稻种为研究对象开展云南稻种核心种质库的构建工作，不仅可以构建理想的核心种质库，而且可以明确核心种质的系统发生规律和建立优异核心种质动态基因库     

云南地方稻核心种质孕穗期耐冷性及其地理分布

 以云南16个地州和5个稻作区为单位，对477份云南稻种核心种质进行了耐冷性鉴定及其地理分布研究。结果表明：（1）低温条件下花药长与结实率呈极显著正相关（0.588[sup]**[/sup]），温室条件下两者关系不大（0.080）。（2）低温条件下不同稻作区云南稻种核心种质孕穗期耐冷性差异较大，滇西北高寒粳稻区的稻种核心种质孕穗期耐冷性最强，南部边缘水陆稻区最弱。而温室条件下基本未受到冷害，结实率接近或超过70%。因此，耐冷育种目标和品种因稻区而异。（3）低温条件下不同地州云南稻种核心种质孕穗期耐冷性差异十分明显，而温室条件下基本未受到冷害，结实率均大于65%。根据稻种核心种质的结实率降低率及其地州间的自然气候差异，可将16个地州划分为重冷害区、冷害区和轻冷害区。（4）不同稻作区或不同地州间云南稻种核心种质孕穗期耐冷性的差异，进一步揭示了由海拔和纬度差异引起的温度变化不仅是籼粳分化的主导因子,也是造成籼粳两个亚种六大生态群之间差异和云南稻种遗传多样性大的根本原因，同时也是耐冷基因形成的关键因素，孕穗期耐冷性是云南地方稻种与地州或稻作区低温长期协同进化的结果。     

基于EST-SSRs的巴西橡胶树魏克汉种质核心种质构建研究

橡胶树魏克汉种质是目前橡胶树栽培品种的主要来源,主要来源于魏克汉培育46株母树繁殖的后代,亲缘关系较近.通过对289份资源EST-SSRs分析及基于EST-SSRs位点的多样性,结合种质资源来源和特殊农艺性状,构建包含27份种质的橡胶树魏克汉种质核心种质库,占原群体10％,主要来源于中国(16份)和巴西(6份).核心种质库与原群体相比,总等位基因数保持不变,遗传多样性指数、多态信息含量、杂合度等高于原群体,基因型数目和主要等位基因频率较原群体低,较好地代表了原群体的遗传多样性.同时,核心种质农艺较为丰富,包含了高产、速生、抗寒等种质.     

两系杂交稻优势生态型的初步研究

研究了培矮 64S和N4 2 2S与粳亚种中的东北粳、华北粳、日韩粳、云贵粳、非洲粳、美国稻及籼亚种中的云贵籼、太湖籼、华中籼和Aus稻的杂种F1的产量及产量构成因素的杂种优势 ,初步确定美国稻、非洲粳、云贵粳以及华北粳中的改良品种是粳稻的优势生态型 ,太湖籼与云贵籼是籼稻的优势生态型。对籼粳优势生态型的产量优势进行比较发现 ,N4 2 2S/太湖籼低于N4 2 2S/美国稻 ,但与N4 2 2S/非洲粳和N4 2 2S/云贵粳相当 ;培矮64S与粳稻优势生态型的优势强于与籼稻优势生态型的优势。两个不育系的优势比较表明 ,培矮 64S与各生态型的杂种优势强于N4 2 2S与各生态型的杂种优势     

两系杂交稻优势生态型的初步研究

研究了培矮６４Ｓ和Ｎ４２２Ｓ与粳亚种中的东北粳、华北粳、日韩粳、云贵粳、非洲粳、美国稻及籼亚种中的云贵籼、太湖籼、华中籼和Ａｕｓ稻的杂种Ｆ１的产量及产量构成因素的杂种优势,初步确定美国稻、非洲粳、云贵粳以及华北粳中的改良品种是粳稻的优势生态型,太湖籼与云贵籼是籼稻的优势生态型。对籼粳优势生态型的产量优势进行比较发现,Ｎ４２２Ｓ／太湖籼低于Ｎ４２２Ｓ／美国稻,但与Ｎ４２２Ｓ／非洲粳和Ｎ４２２Ｓ／云贵粳相当;培矮６４Ｓ与粳稻优势生态型的优势强于与籼稻优势生态型的优势。两个不育系的优势比较表明,培矮６４Ｓ与各生态型的杂种优势强于Ｎ４２２Ｓ与各生态型的杂种优势。