F2:3设计全基因组标记的Bayesian分析

数量性状的遗传率低时,常采用F_2:3设计进行遗传分析,但往往忽略异质家系内QTL的混合分布特性。同时,用多QTL模型检测QTL会提高QTL检测的功效。因此,本文在利用F_2:3设计异质F_2:3家系内QTL混合分布特性基础上,提出F_2:3设计全基因组多标记联合分析新方法。该方法充分利用了异质F_2:3家系内的QTL混合分布,并采用多QTL遗传模型。Monte Carlo模拟研究表明,新方法能获得精确的QTL效应和位置的估计。此外,还比较了QTL效应抽样的两种策略。研究表明,新策略能显著提高QTL检测的功效。     

不同生长环境下水稻结实率数量性状位点的检测

以籼稻密阳23与粳稻吉冷1号配制所获得的F_2:3群体200个家系作为作图群体，在北京、昆明、三亚、公主岭和韩国春川等5个点进行水稻结实率的鉴定，并利用SSR标记对水稻结实率数量性状位点进行检测。结果表明，水稻结实率表型值及其在F₃家系群中的分布以及所检测到的QTL数目因生长环境不同而有较大差异，说明QTL与环境有明显的互作效应。水稻结实率在F₃家系群中呈接近正态或偏态的连续分布，是多个基因所控制的数量性状。共检测到与水稻结实率相关的QTL 14个，分布于第1、2、3、4、6、7、8、10和12染色体上，对表型变异的贡献率为4.9%～15.3%。分别位于第1、2、6和12染色体RM1~RM259、RM263~RM6、RM340~RM30、RM270~RM17区间的qSSR1、qSSR2、qSSR6和qSSR12至少在2种生长环境下均检测到，对表型变异的贡献率分别为4.9%～8.4%、4.8%～7.2%、7.6%～10.7%和7.4%～10.4%。以上多数QTL增效等位基因均来自吉冷1号，基因作用方式主要为部分显性或显性或超显性。     

籼粳杂种花粉不育基因的定位

以IR36（indica）和热研2号（japonica，广亲和品种）为亲本，构建了包含180个单株的F₂群体及包括110个标记的分子连锁图谱。利用该F₂群体，进行了水稻花粉不育数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)的检测和遗传效应分析，共检测到3个花粉不育QTL，分别位于第3、5、7染色体上，此外，共检测到9个由雄配子引起的偏分离QTL，其中7个与ga-14和ga-11位点的配子败育类型相同。与花粉形态鉴定相比，偏分离的数据对检测F₁杂种花粉败育基因更为敏感。在第5、6染色体上控制偏分离的2个QTL位点，其杂合基因型出现的频率偏高。在qHPS-5位点，粳型纯合子表现出比杂合子和籼型纯合子更低的育性水平。本研究获得的分子标记将有助于聚合尽可能多的中性亲和基因以解决亚种间F₁杂种的花粉不育性问题。     

烟草六个重要性状的QTL定位

以烤烟台烟7号与白肋烟白肋21作为杂交亲本,后代自交衍生的127个F₂和F_2:3家系为材料,构建了全长3 483 cM包括26个连锁群、190个标记位点的烟草遗传连锁图谱。通过一年两地各3次重复的随机区组田间试验,测定烟叶烟碱、总氯、总钾、叶长、茎叶夹角、白粉病6个重要性状,采用混合线性模型的复合区间作图法定位QTL并分析其遗传互作效应。结果检测到2个烟碱相关QTL、2个总氯相关QTL、1个总钾相关QTL、4个叶长相关QTL、茎叶夹角和白粉病相关QTL各1个,其中6个加性效应QTL和4对加加上位性效应QTL。这11个基因位点遗传效应中除加性效应外,上位性效应也具有重要作用。     

利用“永久F2”群体剖析玉米产量及其相关性状的遗传机制

利用RIL群体构建了一套包含441个杂交组合的玉米“永久F₂”群体,通过253个SSR标记的等位基因频率分析,发现“永久F₂”群体的遗传组成与基因频率与F₂群体相似,理论上可以代替F₂群体进行相关遗传研究。通过两年一点的田间试验,利用复合区间作图法对玉米产量及其3个主要构成因子进行了遗传分析。结果表明,玉米产量与穗长、穗行数及百粒重呈显著或极显著正相关,而穗长与穗行数和百粒重显著负相关。共定位3个产量QTL、8个穗长QTL,11个穗行数QTL和5个百粒重QTL。     

甘蓝型油菜菌核病抗性的遗传分析

利用牙签接种和花瓣接种鉴定了甘蓝型油菜DH821（抗）×DHBao604（感）组合P₁、P₂、F₁、BC₁、BC₂、F₂ 6个世代群体菌核病的抗性，通过主基因-多基因混合遗传模型分析表现，牙签接种3 d的抗性受2对加性主基因+加性-显性多基因控制，BC₁、BC₂、F₂ 群体主基因遗传率为12.49%~28.48%，多基因遗传率为21.08%~27.87%；5 d的抗性由2对加性-显性-上位性主基因控制，显性及显性互作效应明显，无多基因修饰，BC₁、BC₂、F₂群体主基因遗传率为25.19%~38.69%；3~5 d的菌丝扩展抗性由2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性多基因控制，主基因效应明显，多基因效应不明显，BC₁、BC₂、F₂ 群体主基因遗传率为0.72%~54.06%，多基因遗传率为7.34%~46.79%。花瓣接种15 d的抗性由2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性-上位性多基因控制，2对主基因的加性效应和显性效应为－3.6051~ －3.5225，互作效应为3.5190~3.6089，主基因遗传率为0.91%~41.79%，多基因遗传率为19.32%~73.69%。     

小麦光温敏雄性不育系BS210育性的主基因＋多基因混合遗传分析

应用植物数量性状“主基因+多基因混合遗传模型”方法，分析了光温敏核雄性不育系BS210，与两个恢复系（BY149和O201）配制的2个杂交组合的亲本P₁、P₂、F₁、F₂育性的遗传效应。结果表明，两个组合F₂的育性（结实率）次数分布均呈混合的正态分布，最适遗传模型均为E-1，即育性由两对加性-显性-上位性主基因和加性-显性多基因共同控制。两对主基因的加性效应近似相等，在两个组合中分别为－10.626、－10.068和－14.659、－14.655，主基因遗传力分别为25%和40%。两个组合的多基因加性效应分别为－6.225和5.025，多基因遗传力分别为16.67%和13.33%。两个组合的主效基因表现类似，但多基因效应存在较大的差异。环境对育性的影响较大，二系杂交小麦组合的育性受遗传因素和环境因素的共同控制。     

甘蓝型油菜含油量的遗传与QTL定位

利用主基因+多基因遗传模型对甘蓝型油菜品系APL01（低含油量亲本）与M083（高含油量亲本）杂交所获得的6个基本世代（P₁, P₂, F₁, B₁, B₂, F₂）的含油量进行遗传分析，并以（APL01/M083）BC₁F₁为作图群体，利用251个分子标记，构建了由19个连锁群组成的分子标记遗传图谱，经WinQTLCart 2.0对种子含油量进行QTL扫描。结果表明，该杂交组合种子含油量由1对加性-显性主基因＋加性-显性-上位性多基因控制，主基因遗传率为38.37%~47.16%，多基因遗传率为24.29%~38.28%。共获得qOC1、qOC8、qOC10、qOC13-1和qOC13-2等5个与含油量相关的QTL，其中qOC1位于N1连锁群的m19e21c~A0214Ra142区间，可解释含油量表型变异的5.21%；qOC8位于N8连锁群的A0216Gb206~m5e42区间，可解释含油量表型变异的6.34%；qOC10位于N10连锁群的m15e48~A0228Bb437区间，可解释含油量表型变异的9.45%；qOC13-1位于N13连锁群的A0224Rb157~A0301Gb399区间，可解释含油量表型变异的18.12%；qOC13-2位于N13连锁群的A0226Ba377~A0226Ba367区间，可解释含油量表型变异的10.17%。5个QTL中qOC10和qOC13-2位点APL01对含油量的贡献为正值，qOC1、qOC8和qOC13-1位点M083的贡献为正值。qOC13-1效应值较大，属主效基因位点，其余4个QTL效应相对较小，可作为多基因位点。     

鲁棉研15号纤维品质性状QTL定位研究

 以陆地棉（Gossypium hirsutum L.）杂交种鲁棉研15号的F₂群体为作图群体,利用SSR标记和JoinMap3.0软件构建遗传连锁图谱;利用复合区间作图法分别对随机组成的3个鲁棉研15号的F_2:3家系亚群体进行纤维品质性状QTL定位。构建的遗传连锁图谱包含116个多态位点,25个连锁群,全长892.25 cM,覆盖棉花总基因组的20.05%,平均每个连锁群4.64个标记,标记间平均距离7.76 cM;根据已有图谱的定位结果,19个连锁群与染色体建立了联系。在3个F_2:3家系亚群体中共检测到46个QTL,其中16个为纤维长度（FL）QTL、7个为纤维强度（FS）、12个为麦克隆值（FM）、6个为伸长率（FE）,5个为整齐度指数（FU）。发现在A_h05、A_h08、A_h09、D_h02染色体上QTL有成簇分布的现象,并在3个亚群体中检测到一些受环境影响较小、稳定遗传的QTL。这些QTL可以在今后应用于分子标记辅助选择。     

外源转入基因在小麦中的遗传规律及其对农艺性状的影响

利用农杆菌介导法将外源基因GUS和nptⅡ导入了3个小麦基因型新春9号、Bobwhite和PM97034，经对自交后代连续3代进行PCR、组织化学染色及ELISA检测和筛选，获得了纯合稳定转基因株系。以3个受体亲本为对照，随机区组、重复3次设计，对纯合稳定转基因株系进行了株高、穗长、穗粒数、穗粒重、千粒重、成熟期等农艺性状调查，研究外源转入基因对主要农艺性状的影响。结果表明，转基因株系除株高和生育期与对照有显著差异外，其他农艺性状差异均未达到显著水平。进一步以新春9号转基因株系与新春9号（CK）杂交，对F₁代和F₂代植株进行PCR、组织化学染色和ELISA检测，分析外源转入基因在小麦遗传背景中的遗传规律。结果表明，GUS基因和nptⅡ基因在F₁代中表现完全显性，在F₂代中呈现2.6︰1的分离比例，符合孟德尔遗传规律。     

基于NC III和TTC设计的胚乳性状QTL区间作图方法

根据三倍体胚乳性状的遗传模型, 提出基于NC III以及TTC两种遗传设计的胚乳性状QTL作图新方法, 并通过计算机模拟数据, 对该方法的可行性和有效性进行了分析验证。模拟研究供试因素包括QTL遗传力、F₂群体植株数和每家系混合样品测定的胚乳数。考察指标包括QTL的统计功效以及QTL位置和效应估计的准确度与精确度。结果表明, 2种设计均有较高的QTL统计功效, 在供试的大多数处理中, 即使QTL的遗传力只有5%, 其被发现能力也可达100%。两种设计均可有效区分胚乳QTL的各种遗传效应。基于TTC设计的胚乳QTL作图方法, 在QTL的统计功效、位置估计和效应估计上, 均优于NC III设计, 虽然这一优势随着QTL遗传力的提高以及样本容量的增大而有降低的趋势。     

利用高代回交方法定位爆裂玉米膨化倍数QTL

高代回交QTL分析方法可以使QTL检测和育种相结合,有效利用非适应性种质。在河南郑州春、夏播两种环境条件下,种植以普通玉米自交系丹232和爆裂玉米自交系N04为亲本构建的220个BC₂S₁家系群体,利用覆盖玉米10条染色体的188对多态性SSR分子标记,采用单标记分析法对控制膨化倍数QTL进行分析。目的在于印证利用F_2:3家系的QTL分析结果,检测具有世代稳定性的QTL,同时将QTL分析与爆裂玉米育种相结合,直接从中选育爆裂玉米自交系。研究结果表明,膨化倍数在家系间、环境间均存在极显著差异,家系与环境互作不显著。BC₂S₁家系呈连续正态分布,且存在超高亲分离,超高亲家系分别占12.27%和19.09%。共检测出16个QTL,其中2个在两种环境条件下均被检测到,单个QTL的贡献率为3%~9%,累计贡献率为42%和33%,增效基因均来自爆裂N04。BC₂S₁家系的穗粒和植株性状均得到明显改良,各性状优于爆裂亲本N04的家系占10%~100%。两种环境条件下分别有186个和204个家系的穗粒重比爆裂亲本N04高10%以上,其中23个和46个家系的膨化倍数达到或优于N04,可以直接从中选育出优良爆裂玉米自交系。     

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。     

Efficiency of low heritability QTL mapping under high SNP density

The efficiency of quantitative trait locus (QTL) mapping methods needs to be investigated assuming high single nucleotide polymorphism (SNP) density and low heritability QTLs. This study assessed the efficiency of the least squares, maximum likelihood, and Bayesian approaches for QTL mapping assuming high SNP density and low heritability QTLs. We simulated 50 samples of 400 F₂ individuals, which were genotyped for 1000 SNPs (average density of one SNP/centiMorgan) and phenotyped for three traits controlled by 12 QTLs and 88 minor genes. The genes were randomly distributed in the regions covered by the SNPs along ten chromosomes. The QTL heritabilities ranged from approximately 1–2% and the sample sizes were 200 and 400. The power of QTL detection ranged from 30 to 60%, the false discovery rate (FDR) ranged from only 0.5–1.2%, and the bias in the QTL position ranged from 4 to 6 cM. The QTL mapping efficiency was not influenced by the degree of dominance. The statistical approaches were comparable regarding the FDR. Regression-based and simple interval mapping methods showed equivalent power of QTL detection and mapping precision. Compared to interval mapping, the inclusive composite interval mapping provided slightly greater QTL detection power and mapping precision only for the intermediate and high heritability QTLs. By maximizing the prior number of QTLs, the Bayesian analysis provided the greatest power of QTL detection. No method proved to be superior.     

Dent corn genetic background influences QTL detection for grain yield and yield components in high-oil maize

Despite the well-recognized importance of grain yield in high-oil maize (Zea mays L.) breeding and production, few studies have reported the application of QTL mapping of such traits. An inbred line of high-oil maize designated ‘GY220’ was crossed with two dent maize inbred lines to generate two connected F_2:3 populations with 284 and 265 F_2:3 families. Our main objective was to evaluate the influence of genetic background on QTL detection of grain yield traits through comparisons between the F_2:3 populations. The field experiments were conducted during the spring in Luoyang and summer in Xuchang, Henan, China. Two genetic linkage maps were constructed with a genetic distance of 2111.7 and 2298.5 cM using 185 and 173 polymorphic SSR markers, respectively. In total, 18 and 15 QTL were detected for six grain yield traits in the two populations. Only one common QTL marker was shared between the two populations. A QTL cluster associated with five traits was identified at bin 1.05–1.06, including the shared QTL for 100GW, which demonstrated the largest effect (16.7%). Among the detected QTL, 12 digenic interactions were identified. Our results reflect the substantial influence of dent maize genetic background on QTL detection of grain yield traits.     

大豆籽粒大小与形状性状的QTL定位

大豆籽粒大小和粒形性状不仅与产量和外观品量紧密相关,还对机械化播种有着一定的影响。本研究采用大粒栽培品种冀豆12与小粒半野生地方品种黑豆(ZDD03651)杂交衍生的包含188个重组自交系的F_6:8和F_6:9群体为材料,对粒长、粒宽、粒厚、长宽比、长厚比和宽厚比的遗传结构进行分析,并分别以WinQTLCart 2.5、QTLNetwork 2.1和IciMapping 4.1 3种模型对以上性状的加性效应QTL,QE互作效应及上位性互作效应进行检测。6个性状的广义遗传率介于64.01%~79.57%,遗传力较高,且除粒厚外的其他性状受环境影响显著。共定位到加性效应QTL38个,单个QTL的贡献率介于2.21%~10.71%之间,分布在12条染色体的17个标记区间内,且12个染色体区段至少与两种性状相关。两种及以上模型同时检测到的QTL有24个,3种模型均能检测到的QTL共8个,分别为qSL-17-1、qSL-18-1、qSW-6-1、qST-2-1、qST-6-1、qSLT-2-2、qSWT-2-1和qSWT-20-1。检测到7对上位性互作QTL,分别涉及粒长、粒宽、长宽比、长厚比和宽厚比,互作效应贡献率介于0.78%~6.20%之间。QE互作效应贡献率均较低,介于0.0005%~0.3900%之间。以多种模型同时检测结果准确性较高,可为分子标记辅助育种工作提供可靠理论基础。     

粳稻直立穗与弯曲穗3个杂交组合6个世代穗角和每穗颖花数的遗传分析

调查了3个粳稻杂交组合镇稻88×C堡、丙8979×C堡和丙8979×77302-1的P₁、P₂、F₁、B₁、B₂和F₂ 6个世代的穗角和每穗颖花数性状的表型分布。运用主基因+多基因混合遗传模型和6个世代联合分析的方法,对这两个性状进行了遗传分析。结果表明,穗角和每穗颖花数性状均受2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性-上位性多基因共同控制;穗角性状以加性效应为主,每穗颖花数性状以上位性效应为主;穗角和每穗颖花数都以主基因遗传为主。     

水稻光合作用及相关生理性状的QTL分析

为了探讨光合作用及相关生理性状的遗传规律，利用由籼稻品种IR24 和粳稻品种Asominori杂交衍生的65个染色体片段置换系（Chromosome Segment Substitution Lines, CSSL）为材料，研究了水稻光合作用及相关生理性状的QTL。在水稻抽穗后7 d测定叶片光合速率（Pn）、蒸腾速率（G_s）、气孔导度（T_r）、细胞间隙CO₂浓度（C_i）、叶绿素含量（CHL）、全氮含量（TLN）。共检测到10个QTLs，分布于第1、3、4、5、7、8和10染色体上，LOD值在2.77~8.42之间，贡献率为9.5%~46.5%。其中仅有控制气孔导度的qGs-8 与控制叶绿素含量的qCHL-8以及第10染色体上控制气孔导度的qGs-10与控制细胞间隙CO₂浓度的qCi-10位置相同，分别位于第8染色体上标记R727和第10染色体上标记C1166附近。其他QTL在染色体上的位置不同，暗示了水稻光合功能遗传规律的复杂性。     

不同生态环境条件下小麦籽粒灌浆速率及千粒重QTL分析

以142个和尚麦/豫8679的F7:8重组自交系及其亲本为试验材料, 分析了籽粒平均灌浆速率、最高灌浆速率及千粒重在北京(2006, 2007)、安徽合肥(2007)和四川成都(2007)4个生态环境下的性状表现, 并利用已构建的含有170个SSR标记和2个EST标记的遗传图谱, 对这3个性状进行了QTL定位分析。共检测到54个QTLs, 涉及小麦1A、1B、2A、2D、3A、3B、3D、4A、4D、5A、5B、6D 和7D染色体。其中, 17个与平均灌浆速率相关, 可解释表型变异的7.17%~20.83%; 16个与最高灌浆速率相关, 可解释表型变异的6.31%~15.95%; 21个与千粒重相关, 可解释表型变异的4.36%~16.80%。另外, 在1A、1B、2A、3B、4D、6D和7D染色体上发现10个涉及“一因多效”或紧密连锁位点的基因组区段, 有助于了解籽粒灌浆和籽粒产量相关性状的遗传基础。