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。     

小麦穗部性状和株高的QTL定位及T6VS·6AL易位效应分析

为了发掘新的穗部性状和株高QTL,利用扬麦17与扬麦18杂交后代206个单株组成的F2群体,构建了一个由141个SSR标记组成的全长1005.1cM的遗传图谱。该图谱包括26个连锁群,覆盖15条染色体,标记间平均距离为7.03cM。结合F2和F2:3群体的表型数据,对穗部性状和株高进行QTL分析,利用复合区间作图法检测出15个QTL,分布在2B、2D、4B、5A、5B和7A染色体上,其中4个QTL能够同时在两个世代被检测到,表型变异解释率为1.93%~20.78%,穗长QTLQSl-YY-2D、QSl-YY-5A和株高QTLQPh-YY-4B的贡献率超过10%。根据6VS特异性标记鉴定和表型调查结果,推测扬麦18的6VS上携带有增加穗长和穗粒数的基因,且为部分显性。2B染色体上总小穗数和5B染色体上穗粒数、穗基部结实粒数的QTL增效等位基因及2D、4B染色体上降低株高的QTL增效等位基因均来自扬麦18,表明该品种可作为具有高产潜力的小麦育种材料加以利用。     

大穗材料高麦1号/密小穗F_2群体穗长性状的QTL初步定位

为了解小麦穗长性状的遗传特性,并将其应用于分子标记辅助育种,以大穗材料高麦1号/密小穗的292个植株的F2群体为材料,利用SSR标记对穗长进行了QTL定位分析。结果表明,选用500对SSR引物对高麦1号和密小穗两个亲本进行多态性检测,共获得180对在双亲间有多态性的引物,多态性引物检出率为36.0%。利用这180对引物进一步进行F2群体筛选,有96对引物在群体中表现出多态性,占多态性标记的53.3%。利用QTL_IciMapping软件构建出小麦染色体组的8个连锁群图谱,并将96对SSR引物定位到遗传连锁图谱上。图谱全长1 383.29cM,标记间的平均遗传距离15.37cM。平均每个连锁群有11.25个标记,含有标记最多的是4A和6B染色体,各有17个标记,其次是3A和7B染色体,含有9~14个标记,1B和5D染色体含有的标记最少,只有5~7个。共检测出7个与穗长相关的QTL位点,包括6个加性QTL和1个加性+显性QTL。7个QTL的加性效应值均为正值,单个QTL的贡献率为2.04%~15.26%。其中3A染色体上的QTL位点距离其最近标记只有0.58cM,为连锁最紧密的一个位点,并且其加性效应值最大,可解释表型变异的15.26%。因此,3A染色体上存在控制穗长的主效基因。     

小麦“N553×扬麦13”RIL群体小穗密度、株高及赤霉病抗性QTL分析

为了发掘新的抗赤霉病基因,以抗赤霉病新种质N553与扬麦13构建的包含184个家系的重组自交系(RILs)为材料,利用217对在双亲间具有多态性的分子标记构建遗传连锁图谱,利用该图谱对小穗密度、株高及赤霉病抗性进行QTL检测,并分析了小穗密度及株高与赤霉病抗性的相关性。结果表明,本研究共检测到5个赤霉病抗性相关QTL,其中1个效应较大的QTL位于2D染色体上,位于标记wmc18-cfd233之间,可解释8.17%~11.42%的表型变异;在3B染色体短臂上检测到1个QTL,位于标记barc102-gwm533之间,可解释5.33%~42.96%的表型变异。QFhb.jaas-2DS与QFhb.jaas-3BS聚合可显著增强小麦赤霉病抗性。另外3个QTL贡献率小于10%,分别位于染色体2B、3B、4A上。检测到与小穗密度相关的QTL有1个,位于3B染色体上,可解释5.36%~6.08%的表型变异。检测到与株高相关的QTL有5个,分别位于染色体4A、7A、5B、6B上,可解释5.2%~8.93%的表型变异。小穗密度与赤霉病抗性呈正相关,株高与抗扩展抗性无相关性,与抗侵染抗性呈负相关。结合以上QTL检测及相关性分析结果可知,QFhb.jaas-3BL可能不是赤霉病抗性位点。因此,包括QFhb.jaas-3BL在内的贡献率小于10%且仅在单一环境下检测到的3个赤霉病抗性相关QTL需进一步进行多年多点试验。     

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。     

大穗材料高麦1号/ 密小穗F2群体穗长性状的QTL初步定

为了解小麦穗长性状的遗传特性,并将其应用于分子标记辅助育种,以大穗材料高麦1号/密小穗的292个植株的F2群体为材料,利用SSR标记对穗长进行了QTL定位分析.结果表明,选用500对SSR引物对高麦1号和密小穗两个亲本进行多态性检测,共获得180对在双亲问有多态性的引物,多态性引物检出率为36.0％.利用这180对引物进一步进行F2群体筛选,有96对引物在群体中表现出多态性,占多态性标记的53.3％.利用QTL_IciMapping软件构建出小麦染色体组的8个连锁群图谱,并将96对SSR引物定位到遗传连锁图谱上.图谱全长1 383.29 cM,标记间的平均遗传距离15.37 cM.平均每个连锁群有11.25个标记,含有标记最多的是4A和6B染色体,各有17个标记,其次是3A和7B染色体,含有9～14个标记,1B和5D染色体含有的标记最少,只有5～7个.共检测出7个与穗长相关的QTL位点,包括6个加性QTL和1个加性+显性QTL.7个QTL的加性效应值均为正值,单个QTL的贡献率为2.04％～15.26％.其中3A染色体上的QTL位点距离其最近标记只有0.58 cM,为连锁最紧密的一个位点,并且其加性效应值最大,可解释表型变异的15.26％.因此,3A染色体上存在控制穗长的主效基因.     

扬麦17/ 宁麦18的F2群体穗部性状QTL定位

小麦穗部性状特别是穗顶部、基部结实性对穗粒数的建成及产量具有重要影响。为给QTL精细定位、基因克隆及穗部性状分子标记的开发和辅助选择奠定基础,本研究以扬麦17与宁麦18杂交获得的310个F₂群体及其衍生的F_2:3家系为材料,构建了一个由215个SSR标记组成的全长为1 717 cM的遗传连锁图谱,共覆盖19条染色体（1D和6A未涉及）,标记间平均距离为7.99 cM,并对6个穗部性状进行QTL定位。利用复合区间作图法共检测出22个QTL,分布在1A、1B、2B、2D、3B、3D、4B、5A、5B和7A染色体上。其中,穗顶部结实粒数QTL有7个,穗基部结实粒数QTL有2个,穗长QTL有5个,总小穗数QTL有3个,不育小穗数QTL有2个,穗粒数QTL有3个,表型贡献率为2.56%～13.66%。控制穗顶部和基部结实粒数QTL的增效基因来源于宁麦18,表明该品种可作为具有高产潜力的小麦育种材料加以利用。     

利用永久F2群体定位小麦穗部性状相关的QTL

为发掘与小麦穗部性状相关的QTL,利用普通小麦BS366与白玉149杂交组合培育的73个DH群体为材料,构建了一套包含232个杂交组合的小麦永久F_2群体,基于90K SNP芯片标记构建了高密度遗传图谱,并利用该图谱对2个环境下的穗长、小穗数、穗粒数和千粒重进行QTL定位。结果发现,所构建的图谱总长19 533 cM,含有8 726个SNP标记,平均标记距离为2.24cM。结合群体基因分型结果,8 726个SNP标记合并为3 078个BIN标记,其中A基因组有1 283个(41.7%),B基因组有1 188个(38.6%),D基因组仅有607个(19.7%);共检测到96个QTL,分布在除3B和6B以外的19条染色体上,其中,控制穗长、小穗数、穗粒数和千粒重的QTL分别有20、59、6和11个,单一QTL可解释0.15%～12.34%的表型变异。51个QTL加性效应为正值,表明其加性效应来自于母本BS366;45个QTL加性效应为负值,表明其加性效应来自于父本白玉149。23个QTL的表型变异解释率大于5%,为主效QTL。     

小麦产量性状的QTL分析

为寻找更多与小麦产量性状相关的数量性状位点（QTL），利用江苏地方品种望水白与墨西哥小麦品种Alondra杂交构建的重组自交系群体（104个家系），在3个试验环境下进行了单株有效穗数、主穗粒数、单穗粒数和千粒重4个性状的QTL分析，结果在5A染色体上检测到与单株有效穗数相关、可以解释10．3％～18．8％表型变异的QTL1个；检测到与主穗粒数相关的QTL8个，分别位于染色体1B、1D、3B、4A、5D、6B上和连锁群4上（未知具体染色体归属），单个QTL可以解释9．9％～19．9％的表型变异；检测到与单穗粒数相关的QTL11个，分别位于染色体1B、1D、2A、2B、3B、4A、5D、6B和7A上，单个QTL可解释7．5％～43．4％的表型变异；检测到与千粒重相关的QTL5个，分别位于2A、2B、3B、4D和7A染色体上，单个QTL可解释9．6％～25．7％的表型变异。获得的QTL可以用于分子标记辅助育种。     

基于SRAP和SSR标记的小麦品质相关性状的QTL定位

为了对小麦品质相关性状进行QTL定位,以两个品质性状差异较大的小麦品种西农981和陕麦159构建的169株F2群体和F2:3家系为材料,利用SRAP标记和SSR标记进行遗传图谱构建,并通过完备区间作图法对杨凌及三原两个环境下籽粒的粗蛋白质含量、淀粉含量、湿面筋含量和Zeleny沉降值进行QTL定位。结果表明,在两个环境下共检测到33个与品质性状相关的QTL,其中11个为粗蛋白含量QTL,分布于1A、3A、5A、6A、2B和4B染色体上,可解释表型效应的0.69%~2.48%;7个为淀粉含量QTL,分布于1A、6A、4B和2D染色体上,可解释表型变异的2.94%~6.99%;12个为湿面筋含量QTL,分布于1A、3A、5A、6A、2B、3B和4B染色体上,可解释表型变异的0.58%~2.37%;3个为Zeleny沉降值QTL,分布于3A、1B和3B染色体上,可解释表型变异的2.72%~11.31%。同时,在1A、3A、5A、6A、2B、4B染色体上存在粗蛋白质含量、淀粉含量和湿面筋含量QTL富集区,在后续研究中可重点关注。     

小麦旗叶与幼苗性状的QTL分析

为挖掘控制小麦幼苗性状与旗叶性状的QTL,并探讨两者的遗传基础,以京冬8号和矮抗58构建的RIL群体(207个家系)为材料,田间试验测定旗叶相关性状,水培试验测定幼苗期相关性状,通过完备区间作图对这些性状进行QTL研究。结果共检测到10个控制旗叶性状的QTL,单个QTL可解释1.98%～9.89%的表型变异,其中有6个QTL为主效QTL,分别位于1A、4D和5D染色体上;共检测到22个控制幼苗性状的QTL,单个QTL可解释1.14%～10.52%的表型变异,仅有2个QTL为主效QTL,分别位于1A和4D染色体上。除3D染色体上控制幼苗根长的QTL以及5D染色体上控制旗叶面积和旗叶宽的QTL表现为部分显性效应外,与其他性状有关的QTL均表现为超显性效应。1A、2D、4D、5A、5D和7A染色体上的分子标记存在多效性,其中2D(wmc170)和4D(barc308)染色体上与幼苗性状QTL紧密连锁的分子标记(wmc170和barc308)也与旗叶性状QTL紧密连锁。     

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。     

Identification of genotyping-by-sequencing sequence tags associated with milling performance and end-use quality traits in hard red spring wheat (Triticum aestivum L.)

Genotyping-by-sequencing (GBS) utilizes Next-Generation sequencing to genetically and physically map traits of interest. Here we use GBS to identify QTLs and SNP markers associated with milling and end-use quality traits in an hard red spring wheat recombinant inbred line (RIL) population. The RIL population and parents were phenotyped for eleven milling and end-use quality traits, and genotyped using GBS technology, simple sequence repeat (SSR) and allele specific sequence tagged site markers. A genetic map comprising 696 markers was used to map the end-use quality traits. Multiple QTL mapping identified 79 QTLs, 19 of which were declared ‘major’ as they explained greater than 15% of the phenotypic variance each. Transgressive segregants were observed for all phenotypes and co-locating QTLs controlling multiple quality traits were confirmed on chromosomes 1BL, 5AS, 7AS, 7AL and 7BS. To date, no GBS analysis to locate end-use quality QTLs in wheat has been conducted, thus the reporting and validation of these GBS sequence tags and their associated QTLs will shed light on the genetic architecture underlying these quantitative traits and assist wheat breeders in developing cultivars with favorable alleles through the use of marker assisted selection.     

扬麦16籽粒灌浆速率相关性状的QTL定位(小麦15K SNP芯片法)

为给选育籽粒灌浆快、粒重高的小麦新品种提供材料与技术支撑,以扬麦16、镇麦168、扬麦20和扬麦22为亲本构建获得的158个RIL群体为材料,利用小麦15K SNP芯片构建遗传连锁图谱,对小麦籽粒灌浆速率相关性状进行QTL定位。结果表明,应用完备区间作图法共检测到11个QTL,其中检测到5个与灌浆速率相关的新的QTL,分别位于3AL、4DL(2)、6AL和 7AL上,可解释3.4%~9.3%的表型变异;检测到3个与千粒重相关的QTL,分别位于4AL（2）和4DS上,可解释3.9%~9.2%的表型变异;首次检测到3个与籽粒灌浆持续时间相关的QTL,分别位于3AL和4DL(2)上,可解释2.7%~7.5%的表型变异。扬麦16提供与灌浆速率和千粒重相关QTL的增效基因,累加了定位到的全部籽粒灌浆快和粒重高的位点;扬麦22提供与籽粒灌浆持续时间相关QTL的增效基因。扬麦16和扬麦22可用作选育早熟、大粒小麦新品种的亲本材料。     

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。     

Molecular genetic mapping of quantitative trait loci associated with loaf volume in hexaploid wheat (Triticum aestivum)

Major efforts in wheat research are being made to improve the yield and quality of wheat. Loaf volume (Lv) is the main quality parameter deciding the bread making potential of wheat. To genetically dissect quantitative trait loci (QTLs) for Lv, a Recombinant Inbred Line (RIL) population (F₈) was developed from a cross between two Indian wheat varieties “HI 977” and “HD 2329”. A total of 914 SSR and 100 ISSR primers were used for molecular analysis and the genetic map comprising 19 chromosomes was constructed with 202 SSR markers and 2 HMW glutenin subunit loci: Glu-B1 and Glu-D1. The phenotypic data were collected from six environments including three different agro-climatic zones for 2 consecutive years. Dissection of Lv through AMMI model revealed significant G×E variance for the trait. QTL analysis was performed using composite interval mapping. A total of 30 QTLs for Lv were detected and significant QTLs were identified on 6B and 6D chromosomes; 1B, 1D, 2A, 3A, 5B and 5D also contributed genetically to Lv. Association between 6B and 6D QTLs and variable expression of gliadins on group 6 chromosomes were discussed. QTLs detected in this study were compared with other QTL analysis in wheat.