利用耐低磷选择回交导入系群体定位水稻产量性状QTL

水稻磷素利用率低是影响水稻产量的重要因素之一。为了发掘水稻耐低磷有利基因、培育磷高效品种，选用生产上大面积推广应用的恢复系‘蜀恢527’、‘明恢86’作为轮回亲本，以‘爷驼崽’为供体亲本，构建了2个BC2F4耐低磷选择回交导入系群体。分别在正常施肥量条件下和低磷条件下对2个群体进行产量性状鉴定和分析，同时对2个群体进行了分子标记检测，利用性状．标记间的单向方差分析，对耐低磷选择回交导入系群体的产量性状进行QTL定位。分析结果表明：在不同环境、不同遗传背景下单株有效穗数、每穗实粒数与单株产量之间呈极显著正相关；产量构成因素中，单株有效穗数受低磷胁迫影响较大，是造成低磷条件下减产的主要原因。2个群体在正常条件和低磷条件下共检测到控制单株有效穗数QTL11个，控制每穗实粒数QTL10个，控制结实率QTL10个，控制千粒重QTL9个，控制单株产量QTL13个；检测到一因多效的位点12个。研究结果对低磷品种的选育、相关有利基因的发掘利用和分子标记辅助选择有重要参考作用，选择导入系也为耐低磷育种提供了材料。     

两种磷水平下玉米产量性状的变化及其QTL定位

为了解低磷胁迫下玉米产量性状的影响及其遗传基础,以玉米重组自交系为研究材料,分别在低磷处理和正常条件下,比较供试群体的产量及构成性状的变化,并运用复合区间作图法对其进行QTL定位。结果表明,单株产量、穗重和轴重等性状受低磷胁迫影响较大,出籽率、穗行数和粒深等性状受低磷胁迫影响较小;通径分析表明,低磷胁迫主要通过影响行粒数、百粒质量和粒深构成性状导致了单株产量的损失。在2种磷水平下共检测到23个产量及其构成性状QTL;单个QTL可解释的表型变异为4.32%~14.77%;其中,标记区间bnlg666~umc1141和umc1108~bnlg1258分布了不同性状的多个QTL。这些成簇分布QTL的染色体区域和低磷胁迫条件QTL,可为开展玉米耐低磷分子育种提供参考。     

籼稻开花期耐热性鉴定与QTL定位分析

高温热害是水稻生产的重要制约因素之一。本研究利用籼稻恢复系蜀恢527为轮回亲本,以来自不同来源的6个籼稻品种为供体亲本构建了131个BC2F3:4选择导入系群体,在正常大田和温室大棚高温胁迫条件下进行连续两年(2011年和2012年)的耐热性鉴定,并结合基因型分析进行产量相关性状和耐热性QTL定位。耐热表型分析结果表明,尽管轮回亲本和供体本身不具备很强的耐热性,但绝大多数导入系后代出现了耐热性的超亲分离。本研究通过分子标记基因型和表型分析的单向方差分析进行产量相关性状(每穗总粒数,结实率,千粒重,单株产量)和耐热性(热胁迫指数)QTL发掘,共定位的到39个产量相关性状QTL,贡献率为7.3%~39.7%和12个耐热性QTL,贡献率为14.7%~30.2%。12个耐热性QTL中,有9个也在产量相关性状中检测到。40例QTL有利等位基因来自供体亲本,61.5%的QTL能在不同群体或环境中被重复检测到。产量性状和耐热性QTL在染色体上大多成簇分布,每个簇往往同时影响几个性状(多效性)。其中,第2染色体上RM341(Bin2.8)对每穗总粒数、千粒重和单株产量影响较大;第7染色体RM051(Bin7.1)则是主要控制结实率、单株产量和耐热指数等性状。第10染色体RM258(Bin10.5)则是主要控制每穗总粒数和耐热指数等性状。研究结果将为水稻耐热性改良及其分子标记辅助育种提供有益信息。     

利用单片段代换系研究水稻产量相关性状QTL加性及上位性效应

产量及其相关性状如单株有效穗数、千粒重、穗实粒数、穗总粒数和结实率等是水稻重要的农艺性状，了解产量及其相关性状QTL的加性及上位性效应对以分子标记聚合育种改良水稻产量具有重要意义。本文以16个单片段代换系及15个双片段代换系分析了水稻产量相关性状QTL的加性及上位性效应。共检出影响产量及其相关性状的13个QTL，包括产量性状1个、单株有效穗数1个、千粒重4个、穗实粒数4个、穗总粒数2个和结实率1个，分布于第2、第3、第4、第7和第10染色体上。此外，检出12对双基因互作。结果显示，2个正向(或负向)产量性状QTL聚合，往往会产生负向(或正向)的上位性效应，能否产生更大(或更小)的目标性状，取决于双片段遗传效应(加性效应与上位效应代数和)绝对值与单片段最大加性效应绝对值的差。本研究结果对实施高产分子标记聚合育种方法有重要参考价值。     

用(培矮64s/Nipponbare)F2群体对水稻产量构成性状的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSRs标记的连锁遗传图谱和(培矮64s/Nipponbare)F2群体的180个单株,对水稻的单株有效穗数、穗粒数、穗实粒数、结实率、穗着粒密度、千粒重等6个产量构成性状进行了QTL定位分析.共检测到6个性状的22个QTLs,分布在第1、2、4、5、6、9、10、11、12等9条染色体的14个区域,表型贡献率5.0%～19.3%;相关性较强的性状之间具有较多共同或紧密连锁的QTLs;集中分布的QTLs之间既有同向连锁,也有反向连锁.对不同水稻群体定位的同源QTL进行了比较,对QTL在染色体上的集中分布,以及用QTL定位结果和生物信息学方法相结合预测基因的功能等进行了探讨.     

应用明恢86和佳辐占的F2群体定位水稻部分重要农艺性状和产量构成的QTL

应用籼稻品种明恢86和佳辐占为亲本建立的F2群体及相应的SSR分子标记连锁图,用区间定位法的Additive和Free两种模型分别对水稻部分重要农艺性状和产量构成性状的QTL进行了定位分析.结果Additive模型共检测到3个QTL,均位于第1号染色体的RM1-RM283区间,分别控制水稻生育期、株高和每穗粒数,基因成簇分布.Free模型共检测到5个QTL,其中控制水稻生育期、株高和每穗粒数的3个QTL的位置和效应大小与Additive模型基本相同;另外还检测到2个影响结实率和千粒重的QTL分别位于第7号染色体的RM180-RM214和第2号染色体的RM279-RM154区间,其贡献率均较小.同时,分析比较了研究结果与前人不同的原因.     

应用明恢86和佳辐占的F2群体定位水稻部分重要农艺性状和产量构成的QTL

应用籼稻品种明恢86和佳辐占为亲本建立的F2群体及相应的SSR分子标记连锁图，用区间定位法的Additive和Free两种模型分别对水稻部分重要农艺性状和产量构成性状的QTL进行了定位分析。结果Additive模型共检测到3个QTL，均位于第1号染色体的RMl-RM283区间，分别控制水稻生育期、株高和每穗粒数，基因成簇分布。Free模型共检测到5个QTL，其中控制水稻生育期、株高和每穗粒数的3个QTL的位置和效应大小与Additive模型基本相同；另外还检测到2个影响结实率和千粒重的QTL分别位于第7号染色体的RMl80-RM214和第2号染色体的RM279-RMl54区间，其贡献率均较小。同时，分析比较了研究结果与前人不同的原因。     

用(培矮64s/Nipponbare)F2群体对水稻产量构成性状的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSRs标记的连锁遗传图谱和（培矮64s/Nipponbare）F₂群体的180个单株，对水稻的单株有效穗数、穗粒数、穗实粒数、结实率、穗着粒密度、千粒重等6个产量构成性状进行了QTL定位分析。共检测到6个性状的22个QTLs，分布在第1、2、4、5、6、9、10、11、12等9条染色体的14个区域,表型贡献率5.0%-19.3%;相关性较强的性状之间具有较多共同或紧密连锁的QTLs;集中分布的QTLs之间既有同向连锁.对不同水稻群体定位的同源QTL进行了比较,对QTL在染色体上的集中分布,以及用QTL定位结果和生物信息学方法相结合预测基因的英勇等进行了探讨。     

应用SSR标记定位水稻再生力和再生产量及其构成的QTL

用两个籼稻品种明恢86和佳辐占为亲本建立的F2群体及相应的SSR分子标记连锁图,对水稻再生力和再生产量及其构成的基因进行了定位。结果定位了影响水稻再生力(再生穗数)的1个QTL,影响再生产量的1个QTL和影响产量构成的2个QTL,各QTL的加性效应均来自亲本明恢86,起增效作用。影响水稻再生穗数、结实率和单株产量的QTL位于同一染色体的相同区段上,且加性效应方向相同,这很好地解释了再生穗数与单株产量、结实率呈极显著正相关的关系。     

水稻染色体片段代换系对氮、磷胁迫反应差异及其QTL分析

利用来源于9311(籼稻)与日本晴(粳稻)杂交后代衍生的遗传背景为9311的染色体片段代换系群体，分析其在大田正常、低氮和低磷条件下的单株有效穗和单株产量的差异。结果表明，低磷、低氮胁迫对单株有效穗和单株产量影响较大。代换系对低磷和低氮的反应存在明显差异。在低氮(磷)水平下共检测到26个单株有效穗和单株产量片段或QTL，以及12个相对单株有效穗和相对单株产量QTL。源于日本晴的等位基因均呈减效作用。低磷和低氮下共同检测到5个导入片段影响单株有效穗或单株产量。而大部分(约81%)QTL只在单胁迫处理下被检测到。表明水稻对磷胁迫和氮胁迫的反应既存在不同的遗传基础，也存在共同的遗传机制。     

利用小麦关联RIL群体定位产量相关性状QTL

为定位控制小麦产量相关性状的QTL位点，获得与重要位点连锁的分子标记和染色体区段，以分别含有229和485个家系的关联重组自交系(RIL)群体WY和WJ为材料，在4个环境中，用完备区间作图法(ICIM)对产量相关性状进行了QTL定位分析。结果表明，产量相关性状QTL分布在小麦21条染色体上。在WY群体中检测到每穗小穗数、主茎穗粒数、单株穗数、千粒重和单株产量的QTL分别有9、9、4、7和5个，其中16个(55.2%)解释大于10%的表型变异；在WJ群体中检测到这5个性状的QTL分别有20、16、11、14和9个，其中只有3个(6.7%)在单个环境中解释超过10%的表型变异。在WY群体中有5个QTL在2个环境中被重复检测到；在WJ群体中，有11个QTL在2个或2个以上环境中被重复检测到。在2个群体中均检测到产量相关性状的QTL在染色体上形成了含有一因多效或紧密连锁QTL的染色体区段，并在2个群体检测到可能相同的9对QTL和2个染色体区段。     

灌溉与自然降雨条件下水稻高代回交导入系产量QTL的定位

利用254个Lemont导入到特青背景的高代回交导入系定位了灌溉（对照）与自然降雨（干旱胁迫）环境下影响单株籽粒产量及其穗部相关性状的QTL。在两种环境下共检测到32个影响单株粒籽产量、千粒重和每穗实粒数的主效QTL，根据不同环境下表达的情况将其分成3类，第1类10个QTL，在两种环境下均被检测到；第2类14个QTL，只在对照条件下检测到；第3类8个QTL，受干旱胁迫诱导，只在胁迫条件下被检测到。此外还检测到9个影响胁迫与对照条件下性状差值的QTL。认为在两种条件下均检测到的相对稳定的3个QTL（QGn11b、QGn12和QGn11b）及影响两种条件下性状差值（即性状稳定性）的9个QTL可能对耐旱性有直接贡献。在所有12个耐旱QTL中，除在QGn5和QGy1的Lemont等位基因减小性状差值（即增强耐旱性）外，其余位点上增强耐旱性的等位基因均来自特青。另外通过与源自相同亲本的不同定位群体在不同环境下定位结果的比较，鉴别出一些受遗传背景和环境影响较小的QTL如QGn3b、QGw1、QGw5、QGy1、QGy5、QGy8和QGy10。对应用QTL定位结果进行标记辅助选择培育耐旱品种进行了探讨。     

超级稻品种中嘉早17高产相关性状的QTL定位

水稻产量事关粮食安全,对水稻高产基因的进一步挖掘意义重大。本研究采用花药培养技术,构建了包含101个株系的中嘉早17×D50的加倍单倍体群体(DH群体)。考察海南陵水、浙江杭州高产田块和杭州山区低产田块3种种植环境下DH群体各株系、亲本中嘉早17和D50的有效穗数、每穗粒数、结实率以及千粒重等产量相关性状,同时构建DH群体的遗传连锁图谱。QTL定位分析表明,3种种植环境下共检测到74个具有显著加性效应的QTL,其贡献率变幅为3.7%~43.2%,分布于水稻12条染色体。其中,qPH1-1和qFLL12在3种种植环境下均被检测到,其贡献率分别为8.9%、24.2%、43.2%和16.6%、17.9%、18.9%。此外,qPH3、qFLL10-2、qFLW11-1、qPL11、qGNP11、qSSR3以及qTGW5-17个QTL在其中2种种植环境下被同时检测到,其贡献率变幅为7.4%~42.2%。QTL×环境互作分析表明,仅qPH1-1、qFLW2、qEPP1和qTGW5-14个QTL存在显著的加性×环境互作效应。进一步对qTGW5-1定位区间所包含的GW5测序分析表明,高产株系和低产株系的GW5等位基因分别来自亲本中嘉早17和D50,这与检测到的qTGW5-1的加性效应来自亲本中嘉早17相符。本研究为今后水稻产量相关基因的进一步挖掘以及借助分子聚合育种培育超高产品种提供了理论依据和技术支撑。     

Detection of additive and additive×environment interaction effects of QTLs for yield‐component traits of rice using single‐segment substitution lines (SSSLs)

Additive effects (A) and additive‐by‐environment interactions (A×E) for five rice yield components were analysed using 20 SSSLs under mixed linear model methodology. Thirty‐one QTLs were detected. Different yield components have different QTL‐by‐environment (Q×E) interaction patterns. No A×E interaction effects were detected for the four QTLs for panicle number (PN). Four QTLs detected for spikelets per panicle (SPP) had A×E interactions. Five of seven QTLs detected for grains per panicle (GPP), two of 10 QTLs detected for 1000‐grains weight (GWT) and three of six QTLs detected for seed set ratio (SSR) showed significant A×E interaction. Most of these QTLs were distributed in clusters across the genome. The complexity of linkage and pleiotropy of these QTLs plus environmental effect may result in the diversity of the yield phenotype in the SSSLs. Only S19 exhibited a significant increase in yield with a predicted gain by 281.58 kg ha^?1. The results may be useful to design a better breeding strategy that takes advantage of QTL‐by‐environment interaction effects in each of the SSSLs.     

利用已测序水稻品种分析其农艺性状基因座

水稻重要农艺性状的基因定位研究在育种上具有重要意义。2004年在海南陵水县种植两个完全测序水稻品种日本晴与9311的F₂群体及双亲，分别考察了其单株分蘖数、穗数、有效分蘖数、穗长、主穗长、抽穗期、株高和剑叶8个农艺性状3次重复的平均值。用已构建的连锁遗传图谱（Nipponbare/9311-F₂遗传图谱）及Excel 2000和Mapmaker/QTL 1.1b软件对这8个性状间的相互关系和基因位点进行了分析。结果在LOD>2.0和P＜0.005的条件下共检测到41个QTLs，它们分布在水稻所有染色体上，单个QTL对性状表型贡献率11.0%～46.4%，其中大于20%的有22个。对选用已测序材料为亲本构建图谱来探讨水稻农艺性状的分子基础及其育种意义进行了讨论。     

水、旱栽培条件下稻谷粒型和粒重的相关分析及其QTL定位

为了解水、旱栽培条件下水稻粒形和粒重的表型及QTL变化，以陆稻品种IRAT109和水稻品种越富构建的双单倍体群体为材料，系统分析了稻谷粒长、粒宽、粒重及长宽比在水、旱栽培条件下的相关性，并进行了数量性状基因位点的比较定位。结果表明，水、旱条件下，粒长与长宽比和粒重均呈极显著正相关；粒宽与长宽比呈极显著负相关，与粒重极显著正相关，4个性状在水、旱条件间相关性都达极显著正相关。其中粒长的相关系数最高，达0.817，粒宽的相关系数最低，为0.457。表明粒长受水分影响最小而粒宽受水分影响较大。粒重、长宽比介于二者之间。两种条件下共检测到14个QTLs，分布于水稻1、5、6、7、10和12染色体上，其中控制粒长的5个，LOD值为1.93~5.11，贡献率为5.97%~28.85%；控制粒宽的1个，LOD值为2.39，贡献率为12.76%；控制长宽比的3个，LOD值为2.08~4.6，贡献率为7.78%~21.89%；控制粒重的5个，LOD值为2.68~9.45，贡献率为4.1%~14.8%。其中控制粒长的qGL-5及控制粒重的qGWt-1a和qGWt-1b在水、旱条件下均能检测到，在抗旱育种中可用于分子标记辅助选择籽粒性状。QTL分析的结果进一步验证了表型分析结果，粒宽相对易受土壤水分影响，粒长、粒重和长宽比，受水分胁迫影响较小，遗传比较稳定。     

Identification of QTLs controlling quantitative characters in rice using RFLP markers

Summary Segregation of plant height (PH), tiller number (TN), panicle number (PN), average panicle length per plant (PL), average primary branch number per panicle per plant (PBN) and 1000 grain weight (1000G) were specific in an F₂ population derived from a cross of Palawan, a tall Javanica variety, and IR42, an Indica semidwarf variety. One hundred and four informative RFLP markers covering all 12 chromosomes were used for detecting putative QTLs controlling the traits. Orthogonal contrasts and interval mapping analysis were used for the analysis. QTL detected for PH on the region of chromosome 1, where semidwarfing gene sd-1 locus is located, seems to be a multiple allelic locus. An additional QTL for PH was identified on chromosome 2. Two QTLs for TN were detected on chromosomes 4 and 12. The QTL on chromosome 4 seemed also to govern the variation in PN. Four QTLs were found for the other traits, two of them for PL were located on chromosomes 6 and 2, one for PBN on chromosome 6 and the other for 1000G on chromosome 1. Additive gene actions were found to be predominant, except one QTL for PH and one QTL for PL, but partial or incomplete dominance also existed for the QTLs detected.