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。     

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。     

樱桃番茄核心种质资源构建策略

为了有效确定樱桃番茄核心资源,促进樱桃番茄种质资源的创新利用,本研究采用混合线性模型对219份樱桃番茄种质的叶片长、叶片宽、第一花序节位、果实纵径、果实横径、果肉厚、单果重7个性状的基因型值进行预测;基于基因型预测值,按照30%的抽样率,采用2种遗传距离（欧氏距离和马氏距离）、8种聚类方法（最短距离法、最长距离法、重心法、中间距离法、类平均法、可变法、可变类平均法和离差平方和法）和3种抽样方法（优先抽样法、随机抽样法和偏离度抽样法）构建樱桃番茄核心种质资源,采用均值、方差、极差和变异系数评价不同方法构建樱桃番茄核心种质的优劣。欧氏距离和马氏距离法构建的樱桃番茄核心种质7个性状的方差均高于原群体,采用欧氏距离构建的核心种质7个性状的均值与原群体没有显著性差异,采用马氏距离构建的核心种质4个性状的均值与原群体没有显著性差异,3个性状的均值与原群体存在显著性差异,表明欧氏距离法优于马氏距离法。8种聚类方法构建的樱桃番茄核心种质7个性状的方差和变异系数均高于原群体,采用最短距离法构建的樱桃番茄核心种质具有较大的遗传变异,明显优于其他方法。采用3种抽样方法构建的樱桃番茄核心种质7个性状的变异系数和方差均有所提高,偏离度抽样法优于优先抽样和随机抽样法。基于欧氏距离、最短距离聚类和偏离度抽样法获取的65份樱桃番茄核心资源能够代表原群体的遗传多样性。     

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。     

亚麻种质资源聚类分析及核心品种抽取方法

对亚麻种质资源进行了聚类分析并探讨了核心品种的抽取方法.以134份亚麻品种为材料,通过14个性状的分析,采用离差平方和法进行聚类,根据树状图,将该亚麻群体分为7个类群,对各类群品种性状进行了分析.根据取样比例,将该群体分为23个组,在各组内,采用随机抽样、按样品间最小遗传距离和最大遗传距离抽样三种方法,构建了3个亚麻核心种质库,并加以比较.结果显示最大遗传距离法构建的核心种质库,能最大限度地保存原群体的遗传多样性.     

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。     

亚麻种质资源聚类分析及核心品种抽取方法

对亚麻种质资源进行了聚类分析并探讨了核心品种的抽取方法。以134份亚麻品种为材料，通过14个性状的分析，采用离差平方和法进行聚类，根据树状图，将该亚麻群体分为7个类群，对各类群品种性状进行了分析。根据取样比例，将该群体分为23个组，在各组内，采用随机抽样、按样品间最小遗传距离和最大遗传距离抽样三种方法，构建了3个亚麻核心种质库，并加以比较。结果显示最大遗传距离法构建的核心种质库，能最大限度地保存原群体的遗传多样性。     

基于花生感官品质的核心种质资源构建

以480份花生种质资源为试验材料,按照荚果形状将15个标准化的数据进行分组,取样比例按20%进行,采用欧式距离构建了96份核心种质资源。对构建的核心种质与原始种质的变异范围、平均值、标准差、变异系数和多样性指数的表现进行分析,说明核心种质与原始种质的变异范围、均值基本相同,核心种质的变异系数除蛋白外,均高于原始种质;从核心种质与原始种质各性状的符合率来看,所有性状的变异系数均达到90%以上,多样性指数的符合率平均在89.6%以上,最高符合率达到99.95%,遗传多样性丰富。结果表明,本研究建立的核心种质是有效的,能够代表原始种质。该构建策略为花生感官品质核心种质的高效利用奠定了基础。     

茶树等作物核心种质取样方法研究进展

核心种质取样方法是开展生物多样性保护、核心种质构建的重要研究手段。本文简述近些年核心种质取样方法的研究进展。不同作物初级核心种质、核心种质、微核心种质合适的取样比例分别为10%～30%、5%～30%与1%左右,这主要是根据种质资源数量与研究目的确定,但均须具有高度的代表性,且评价参数是相对一致的。在茶树方面构建初级核心...     

基于香气物质进行乌龙茶核心种质构建与遗传评估

选择12个代表性的乌龙茶品种(种质)作为供试材料,基于SPME-GC-MS方法获得香气物质表型数据,探索乌龙茶核心种质构建技术流程.当取样比例为25％时,采用多次聚类随机取样法,可以获得'金牡丹'、'铁观音'、'悦茗香'3个核心种质,乙酸苄酯、香叶醇、橙花叔醇、吲哚、芳樟醇及其氧化物等7个核心香气物质.结合SSR标记基因型数据,进行遗传多样性差异分析,核心种质与原生种质2个种群间,在7个表型性状上无显著遗传差异.初步搭建成乌龙茶核心种质构建与遗传评估分析技术流程.