SRAP和SSR标记对马铃薯遗传多样性的差异分析

掌握宁夏地区主要马铃薯品种的遗传多样性,了解其遗传背景,明确各品种间的亲缘关系为马铃薯育种提供理论依据。利用SSR和SRAP 2种分子标记对47份马铃薯种质材料进行遗传多样性分析,并对2种分子标记结果进行比较。12对多态性SRAP标记共检测到180个多态性位点,平均每对引物检测到15个多态性位点,每个SRAP位点的PIC值为0.2~0.43,平均值为0.34;47份马铃薯种质资源遗传相似性系数为0.57~0.83。15对多态性SSR标记检测到80条多态性位点,平均每对引物检测到 5.3个多态性位点,每个SSR位点的PIC值为0.37~0.72,平均值为0.51;马铃薯种质材料遗传相似性系数为0.60~0.97。根据系谱资料分析发现,SRAP标记更适用于遗传关系较近材料的遗传多样性分析。宁夏地区主要的马铃薯品种遗传相似度较低,亲缘关系较远。     

不结球白菜(Brassica campestris ssp. chinensis Makino)种质资源SRAP遗传分化分析

利用SRAP分子标记分析了国内外64份不结球白菜种质资源的DNA遗传多样性和遗传分化。21对引物组合共检测出215个位点,其中112个为多态性位点,多态性比率达52.09%,平均每对引物组合产生10.24个位点和5.33个多态性位点。不结球白菜各类型中普通白菜的Nei’s基因多样性指数（0.1410）和遗传丰富度[(190) 88.37%]最高;各生态区域中江淮流域不结球白菜的Nei’s基因多样性指数（0.1451）和遗传丰富度[(185) 86.05%]最高;国内的Nei’s基因多样性指数(0.1293)和遗传丰富度[(188) 87.44%]分别高于国外。遗传变异估算表明,不结球白菜遗传分化系数58.22%,大部分变异存在于种群间;基因流为0.4031,说明群体间基因流动较少,遗传分化程度较高。以遗传相似系数0.872为截值,可把不结球球白菜分为Ⅵ个类群。     

不结球白菜(Brassica campestris ssp. chinensis Makino)种质资源SRAP遗传分化分析

利用SRAP分子标记分析了国内外64份不结球白菜种质资源的DNA遗传多样性和遗传分化。21对引物组合共检测出215个位点，其中112个为多态性位点，多态性比率达52.09%，平均每对引物组合产生10.24个位点和5.33个多态性位点。不结球白菜各类型中普通白菜的Nei’s基因多样性指数（0.1410）和遗传丰富度[(190) 88.37%]最高；各生态区域中江淮流域不结球白菜的Nei’s基因多样性指数（0.1451）和遗传丰富度[(185) 86.05%]最高；国内的Nei’s基因多样性指数(0.1293)和遗传丰富度[(188) 87.44%]分别高于国外。遗传变异估算表明，不结球白菜遗传分化系数58.22%，大部分变异存在于种群间；基因流为0.4031，说明群体间基因流动较少，遗传分化程度较高。以遗传相似系数0.872为截值，可把不结球球白菜分为Ⅵ个类群。     

基于SSR和InDel标记的海南荔枝种质资源遗传多样性分析

为了解232份主要来自海南的栽培荔枝、半野生荔枝和野生荔枝的遗传多样性及其演化地位,摸清荔枝品种中存在的同名异物和同物异名问题;本研究依据获得的荔枝EST序列和基因组序列开发了一批SSR和InDel标记,利用这些标记对232份荔枝种质资源进行了遗传多样性研究;取6个荔枝品种DNA为模板,筛选出18对SSR引物和12对InDel引物应用于遗传多样性研究,检测到基因位点141个,等位基因变异数范围为2~11个,平均4.70个,多态性位点为139个,多态性位点比率是98.58%。UPGMA聚类分析发现,232份荔枝种质资源的遗传相似系数是0.66~1.00;发现SSR引物的多态性大于InDel引物;在遗传相似系数为0.76处,供试材料分为15类,多数来自海南的荔枝资源能一起聚类,海南11份野生荔枝资源分别聚类在5个类群中,说明海南野生荔枝资源的遗传多样性较丰富。研究将为进一步开展荔枝遗传改良和育种提供依据。     

基于SSR的四川花生遗传多样性分析

[目的]研究旨在了解四川花生资源的遗传多样性及表型性状与分子标记的关联分析,为花生分子育种及资源库构建提供理论依据。[方法]鉴定分析57份不同来源花生资源材料的4个农艺性状及4个品质性状,并利用SSR标记研究57份花生材料的遗传多样性,对SSR标记与表型性状进行聚类及关联分析。[结果]表型性状鉴定结果显示花生资源的8个性状中,6个变异较大、多样性较好。67对SSR引物中,有效引物39对,获得多态性条带53条,平均每个引物扩增1.36条,平均Nei"s 基因多样性0.2288、平均Shannon"s 指数0.3695,最远遗传距离为0.51。SSR分子标记聚类分析将57份资源聚为2大类群,GLM分析发现多个与蛋白质含量、株高、含糖量的关联标记。[结论]研究结果表明,四川不同区域间花生遗传多样性较丰富,品种类型单一,聚类及关联分析结果可为四川花生突破性新品种选育的亲本选择提供提供重要参考。     

绿豆SSR标记的开发及遗传多样性分析

SSR标记以其数量丰富、多态性好、共显性遗传等优点在基础研究和育种工作中发挥了重要作用,但目前绿豆基因组中的SSR标记依然较少。本研究将磁珠富集法和测序技术相结合高通量检测绿豆基因组SSR位点,鉴定出3,275,355个SSR位点,开发了2742个SSR标记。选取其中157个SSR进行PCR验证,发现有90个(57.33%)标记在10份材料中表现出多态性。挑选40个条带清晰、多态性高、染色体上均匀分布的标记对90份绿豆资源进行遗传多样性分析,单个位点检测到的等位变异数为2～8个,平均为3.0个,有效等位基因数为1.31～4.21个,平均为2.16。Nei’s基因多样性指数在0.23～0.76之间,平均为0.51。多态性信息含量为0.22～0.72,平均为0.43。聚类分析将90份材料分为2个类群,包含4个组。第I组主要由北方资源组成,第Ⅱ组种质来源较为分散,第Ⅲ组主要由山东的资源构成,第Ⅳ组包含多数河北的种质资源。本研究开发的多态性SSR标记不仅可以用于绿豆种质资源的遗传多样性分析,也将在高密度遗传图谱构建、基因定位和分子标记辅助育种中发挥重要作用。     

三个栽培种中天然彩色棉的遗传多样性及关联分析

本研究利用主要农艺性状和SSR标记分析了137份陆地棉、13份海岛棉以及27份亚洲棉等不同纤维色泽的种质资源。170对SSR引物共检测到1036个等位基因变异。其中有多态性的等位基因923个,平均每个SSR位点有5.43个等位变异,变化范围为1~10。位点多态性信息量(PIC)的变化范围为0.56~0.93,PIC在0.85以上的多态性SSR位点为122个。结果表明,实验材料存在着丰富的遗传多样性。在群体结构分析基础上,使用TASSEL软件中的混合线性模型(MLM),在陆地棉中得到与11个性状相关联的SSR标记23个;在海岛棉群体得到与5个性状关联的17个标记;在亚洲棉中检测到与8个性状关联的15个标记位点。在三个栽培种中与纤维色泽度相关的标记位点一共有6个,分别是CIR51-4、BNL1421-2、BNL2656-2、DPL570-2、GH268-6和TMB131-1,表型变异解释率从3.12%到18.97%。三个栽培种中天然彩色棉种质具有丰富的遗传多样性,为棉花的种间、种内杂交育种以及拓宽棉花新品种的遗传背景提供了物质基础和理论依据。     

基于SSR标记的胡麻粗脂肪及脂肪酸组分的关联分析

为了深入了解胡麻种质粗脂肪及脂肪酸组分的遗传变异,以230份胡麻种质为研究对象,利用广义线性模型（GLM）进行关联分析,结果表明,粗脂肪和5种脂肪酸含量的变异系数为7.39%~22.67%,遗传多样性指数为2.66~2.80;粗脂肪和亚麻酸含量的相关系数（0.669）最大;筛选出了30对SSR引物,共扩增出365个条带,有效等位基因数在1.2168~1.8320,引物多态性含量为0.2489~0.6257;在群体结构K=4时,230份胡麻资源可分为4个类群;5种脂肪酸显著关联的SSR位点22个,粗脂肪含量相关的SSR位点4个,说明230份胡麻种质的遗传多样性丰富,5种脂肪酸和粗脂肪含量与SSR标记显著关联。     

21种不同类型葡萄种质资源遗传多样性的SSR分析

本研究通过SSR标记解析不同类型葡萄种质遗传多样性差异和亲缘关系,为资源分类与品种鉴定提供理论依据。利用15对SSR引物对21种不同类型葡萄种质进行PCR扩增,对扩增情况、遗传距离与亲缘关系等进行分析。15对SSR引物共扩增出等位基因位点91个,其中多态性位点89个,多态性比率高达97.8%,其中13对引物扩增多态性百分率达到100%。21份供试材料间遗传相似系数变化范围在0.45~0.91之间,并在遗传相似系数0.62处被分为2个类群。研究表明SSR标记从分子水平上解析了不同类型葡萄种质的遗传差异性,揭示了材料间亲缘关系,为育种研究提供了一定参考依据。     

利用微卫星标记鉴定扁蓿豆种质资源

对扁蓿豆种质资源进行遗传多样性和亲缘关系分析,为育种者选择亲本和种质资源的开发提供理论依据。采用微卫星分子标记对来自内蒙古野生扁蓿豆种质资源50份材料进行鉴定。用8份扁蓿豆基因组DNA从89对截形苜蓿SSR引物中鉴定筛选出扩增带单一、稳定清晰且多态性强的18对引物。用这18对引物,对扁蓿豆材料的DNA进行SSR扩增,以研究其遗传多态性。结果共检测到109个等位位点,平均每对引物扩增出6.1个等位位点。6对SSR引物BI4BO3,MTIC272,MAL369471,MTIC237,MTIC188和MTIC27对于检测扁蓿豆遗传变异最有效。供试材料间遗传距离介于0.023 6~0.807 5,平均遗传距离为0.177 8。聚类分析构建了亲缘关系树状图,大致分为9大类。     

Genetic Diversity and Association Analysis of Fiber Quality Traits with SSR Markers in Germplasm Resources of Early Maturity Upland Cotton in Xinjiang

[Objective] We explored the genetic diversity of early maturity upland cotton germplasm resources in Xinjiang, China. We discovered specific germplasm resources and elite allelic variation related to fiber quality. [Method] We used 219 early maturity upland cotton accessions in our experiments and investigated 15 agronomic traits in three environments. We used a total of 128 pairs of simple sequence repeat (SSR) primers to scan for polymorphism. We then used NTsys-pc2.1 software to analyze genetic diversity, and Structure2.3.1 and Tassle5.0 software to perform association analysis of fiber quality traits based on phenotypic effect values to identify elite allele variation and conventional materials. [Result] A total of 244 loci were amplified by 128 marker pairs in 219 samples with an average of 1.91 loci per marker. The polymorphic information content ranged from 0.13 to 0.86 with an average of 0.63. The distribution range of the genetic similarity coefficient between materials in this population was 0.42-0.99 with an average of 0.61. The genetic similarity coefficient was between 0.5 and 0.7 and accounted for 90.19%. Through association analysis, we detected 11 markers that were significantly (P<0.01) associated with fiber quality traits, and discovered seven typical materials with specific allele. [Conclusion] In total, 219 Xinjiang early-maturing upland cotton germplasm resources have low genetic diversity. Based on SSR association analysis, we discovered some specific allele variations and conventional materials related to fiber quality traits.     

基于SSR标记的芋头种质资源遗传多样性分析及抗疫病鉴定

为了了解不同来源芋头种质资源的遗传多样性及其对疫病的抗性，本研究从100对SSR引物中筛选出21对多态丰富的SSR引物，并将其用于109份芋头资源的遗传多样性分析，同时采用人工接种芋头疫霉菌的方法对这些资源进性行了抗性评价。结果表明，21对SSR引物在109份芋头资源中共扩增出71个等位基因，变幅在2~4个，平均有效等位基因数3.38；观测杂合度(Ho)变化范围为0.0481~0.8900，平均为0.3483；预期杂合度(He)的变化范围为0.0841~0.6709，平均为0.3794；种群平均Shannon遗传多样性指数为0.6733；遗传距离在0~1之间，平均遗传距离为0.6014。在分支距离为0.49处，可将供试芋头资源分为3个类群。60%以上的抗性资源集中于I和II类群。本研究可为筛选、鉴定优良芋头种质资源及遗传育种工作提供科学依据。     

基于SSR标记的雪茄烟种质资源指纹图谱库的构建及遗传多样性分析

为从分子水平研究我国雪茄烟种质资源的遗传多样性差异并建立雪茄烟品种的DNA指纹图谱数据库,本研究利用43对多态性好的SSR引物对220份雪茄烟种质进行遗传多样性分析,筛选出14对核心引物对雪茄烟种质进行指纹图谱的构建。结果表明,43对SSR引物在220份雪茄烟种质材料中共扩增出243个等位基因,平均每个标记5.65个,变幅为2~13,每个位点的多态性信息量(polymorphism information content,PIC)变化为0.2078~0.9087,平均为0.6360。有效等位基因数(number of effective alleles,N_e)范围为1.3081~11.7876,平均有效等位基因数为3.9077;观测杂合度(observed heterozygosity,H_o)变化范围为0.0828~0.7639,平均为0.3191;预期杂合度(expected heterozygosity,H_e)的变化范围为0.2361~0.9172,平均为0.6809;种群平均Shannon遗传多样性指数(Shannon genetic diversity index,I)为1.3756,遗传距离在0.0233~0.9286之间,平均遗传距离0.6816。聚类分析表明,在遗传距离为0.74处,可将供试雪茄烟资源分为3个类群。Structure群体遗传结构分析和主成分分析将所有的供试材料划分为2个类群。根据引物的分析和表型鉴定结果,确定良种、辅善和满耳朵,山东大叶和牡丹江05-1,Florida513和CA0701为异名同种,一个品种保留一份种质,剩余216份不同种质。从43对SSR引物中筛选出14对可区分所有供试材料的SSR引物作为核心引物构建了216个雪茄烟品种的指纹图谱。我国雪茄烟种质资源具有较高水平的遗传多样性,本研究构建的雪茄烟种质资源SSR指纹图谱库及遗传分析的结果在分子水平上为筛选、鉴定优质雪茄烟种质资源、挖掘重要基因以及拓宽雪茄烟遗传育种基础等工作提供科学依据。     

海南新收集烟草种质资源的鉴定与遗传多样性分析

为将海南收集到的23份烟草种质资源编目和保存,通过田间表型性状调查,并利用SSR引物进行遗传多样性分析,构建指纹图谱。结果表明,供试种质的农艺性状和质量性状差异较大,不同农艺性状变异系数为20.69%~29.41%。聚类分析将收集的烟草种质资源分为3个类群,其中第Ⅱ类群的植株最高、叶片最大,可用于高产育种。从2000对SSR引物中筛选出12对扩增清晰、重复性和多态性好的引物,共检测到46个等位基因,平均每个标记3.83个,观测杂合度(Ho)平均值为0.5301,预期杂合度(He)平均值为0.4700。Shannon’s信息指数(I)为0.8930,Nei’s多样性指数(H)为0.4593,遗传多样性相对丰富。UPGMA聚类分析表明,在相似性系数0.206处,可将供试烟草资源分为2个类群。同时,利用12对引物构建了23份烟草种质的指纹图谱,为晒烟品种鉴定体系的研究提供理论参考。研究结果可为晒烟种质资源的鉴定与利用、雪茄烟育种亲本材料的选择等提供科学依据。     

辣椒全基因组SSR标记多态性的筛选及应用

辣椒种质资源遗传多样性丰富,育种的潜力较大,本研究利用基于辣椒全基因组编码区序列设计的152对SSR标记引物,4份不同的辣椒经垂直电泳对152对SSR引物进行筛选,从中筛选出条带清晰、稳定性好的14对SSR多态性引物。并利用其对不同的26份辣椒种质资源进行遗传多样性分析。结果表明：14对SSR引物共扩增出39个多态性条带,平均每对引物扩增出2.79个位点,说明SSR引物在辣椒遗传分析中具有较高的实用性。利用Phylip软件将26份辣椒资源材料进行聚类分析,结果将不同的26份辣椒聚为7类,基本与辣椒种类相符。为后续辣辣椒种质资源的研究及合理利用奠定了理论基础。     

Mining Elite Sea-Island Cotton Germplasm Based on Phenotyping and SSR Markers

[Objective] An elite germplasm resource of sea-island cotton with outstanding traits was mined in order to accelerate the breeding process of new varieties. [Method] The core collections of sea-island cotton germplasm consisted of 178 accessions were used as experimental materials in this study. Analyses of variability and diversity were performed through detecting phenotypic data of six main breeding-targeted traits, including boll weight, boll number per plant, lint percentage, fiber length, fiber strength, and micronaire. The elite germplasm of sea-island cotton was selected according to 10% optimal sampling strategy based on the phenotypic value of each trait. The 120 pairs of polymorphic simple sequence repeat (SSR) primers were used to analyze the polymorphism of 178 accessions of the core collections. Then, we conducted the population structure and clustering analysis based on the genotyping results. According to the results of cluster analysis, the primary elite germplasm was further selected, and the final elite germplasm of sea-island cotton was identified. [Result] The results showed that there was a high variability and abundant genetic diversity in the 6 studied traits. In 178 accessions of sea-island cotton, 262 alleles were detected by 120 pairs of SSR primers, with an average of 2.18 loci. The average polymorphism information content (PIC) was 0.067 8-0.630 0, with an average of 0.296 0, showing moderate polymorphism. The cluster analysis showed that the core collection of sea-island cotton was divided into six groups. twenty-three elite germplasm resources of sea-island cotton were identified based on phenotypic value and cluster analysis of SSR markers. [Conclusion] The germplasm of sea-island cotton can be analyzed and evaluated based on the phenotyping and SSR markers, and then the elite germplasm of sea-island cotton can be identified. These results provided the material basis for the genetic breeding of sea-island cotton, as well as the important reference and basis for the mining and identification of crop elite germplasm.     

白菜类蔬菜种质资源抽薹性状鉴定评价

为筛选耐抽薹白菜类蔬菜种质资源,以233份白菜类蔬菜种质资源为研究对象进行露地栽培,通过对现蕾期和开花期指标进行隶属函数法和系统聚类分析,综合鉴定评价白菜类蔬菜抽薹性状。现蕾期的变异幅度为39.00~181.00天,开花期的变异幅度为46.00~196.00天,变异系数分别达到24.53%和19.80%,表明白菜类蔬菜种质的抽薹性状具有丰富的遗传多样性。采用隶属函数法将233份白菜类蔬菜种质资源划分为5组,其中极耐抽薹种质80份。聚类分析结果表明,在距离系数4.5处233份白菜类蔬菜种质资源被分为5个类群,第Ⅳ类群极耐抽薹类型包括63份种质资源,均属于隶属函数法划分的极耐抽薹等级,说明隶属函数法和聚类分析法均能有效鉴定白菜类蔬菜种质的耐抽薹性。     

Establishment of Chinese soybean Glycine max core collections with agronomic traits and SSR markers

It is very important to efficiently study and use genetic diversity resources in crop breeding and sustainable agriculture. In this study, different sampling methods and sample sizes were compared in order to optimize the strategies for building a rationally sized core collection of Chinese soybean (Glycine max). The diversity in the core collection captured more than 70% of that in the pre-core collection, no matter what sampling methods were used, at a sampling proportion of 1%. Core collections established with both simple sequence repeat (SSR) marker data and agronomic traits were more representative than those chosen on an independent basis. An optimal sampling method for a soybean core collection was determined, in which strategy ‘S’ (allocating accessions to clusters according to the proportion of square root of the original sample size within each ecotype) was used based on SSR and agronomic data. Curve estimation was used to estimate the allelic richness of the entire Chinese soybean germplasm and a minimum sample size for a core collection, on which a sampling proportion of about 2% was determined to be optimal for a core collection. Further analysis on the core collection with fourteen agronomic traits and allelic constitution at 60 SSR loci suggested that it highly represented the entire collections both on genetic structure and diversity distribution. This core collection would provide an effective platform in proper exploitation of soybean germplasm resources for the study of complex traits and discovering important novel traits for crop genetic development.