河北省小豆种质资源初选核心种质构建

以河北省作物种质库中385份小豆资源为材料,根据13个农艺性状,利用地理来源进行分组,分别采用比例法、平方根法确定取样数法及聚类选择和随机选择2种个体选择法构建5个小豆初选核心样本,对不同的取样方法及总资源间进行品种间平均遗传距离、性状符合度、遗传多样性指数和数量性状变异系数的比较,探讨构建河北省小豆初选核心种质的最佳方案。结果表明,聚类选择取样优于随机取样,在聚类选择条件下采用比例法确定取样数优于平方根法,最终确定按地理来源分组、利用比例法确定取样数、聚类选择个体为小豆核心种质构建的最佳方案。采用该最佳方案,构建包含79份小豆种质的初选核心种质,取样比例为20．5％,13个农艺性状的性状符合度达100％。     

中原牡丹品种核心种质取样策略研究

以400个中原牡丹品种的形态学和农艺学性状为基本数据,研究了其核心种质构建的取样策略,包括分组、总体取样比例的确定及取样策略的选择,以获得最佳的核心种质。结果表明:构建中原牡丹品种核心种质的适宜总体取样比例为15%,分组宜按花型分组为好,组内按平方根比例策略确定取样量,采用类平均法聚类抽样优于其他聚类法和随机法。对按最佳方案获得的核心种质进行代表性检测,检测结果能很好地代表原始种质的遗传多样性。     

小麦核心种质取样方法及取样比例研究

以257份山东省小麦品种的11个数量性状数据为依据,研究了最小距离逐步取样法在小麦核心种质构建过程中的有效性。研究发现,最小距离逐步取样法构建的小麦核心种质具有很好的代表性。标准欧氏距离和马氏距离都能够构建出有代表性的小麦核心种质,但标准欧氏距离的有效性好于马氏距离。在小麦核心种质评价方面,极差符合率是较为有效的代表性评价参数。通过极差符合率的变化趋势和主成分分析,确定20%为合理的取样比例。     

桃(Prunus persica (L.) Batsch.)品种核心种质的构建与评价

为构建桃品种核心种质,通过对56份桃(Prunus persica(L.) Batsch.)初级核心种质的形态农艺性状数据(MOR)和SSR等位基因数据的分析,研究了不同聚类取样方法和完全随机取样方法下9种取样比例的遗传多样性指数、保留比例及各频率段等位基因的丢失比例。结果表明:聚类取样的方法优于完全随机取样,并以在80%的取样比例下MOR结合SSR数据聚类取样的效果最好,利用此方案构建的桃品种核心种质共包括45份材料,该核心种质的基因遗传多样性指数最高,保留了初级核心种质100%的形态农艺性状和96.6%的SSR等位基因,在出现频率低于0.05的等位基因中共丢失了2个等位变异,保留了出现频率在0.05~0.10的所有等位基因;利用6个数量性状对所构建的核心种质的代表性检测表明所构建的核心种质很好地代表558份桃原始种质的遗传变异。     

利用数量性状构建新疆野苹果核心种质的方法

 【目的】以300份新疆野苹果实生株系为试验材料,根据叶片、花朵和果实等器官15个数量性状的遗传多样性,研究新疆野苹果核心种质构建的方法。【方法】采用逐步聚类法,以30％的取样比例,根据2种遗传距离（欧氏距离和马氏距离）、4种系统聚类方法（类平均法、离差平方和法、最长距离法和最短距离法）和3种取样方法（随机取样法、偏离度取样法和优先取样法）构建24个核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较7种不同取样比例（10%、15%、20%、25%、30%、35%和40%）的构建效果以确定最适宜的取样比例。【结果】（1） 在新疆野苹果构建中,采用欧氏距离聚类优于马氏距离。（2） 4种系统聚类方法比较表明,最短距离法优于类平均法、离差平方和法和最长距离法。（3） 3种取样方法比较表明,优先取样法和偏离度取样法都能明显提高核心种质的方差差异百分率、极差符合率和变异系数变化率,均适宜于新疆野苹果核心种质的构建,前者略优于后者。（4）20%是最适宜的取样比例。【结论】以20%的取样比例,采用欧氏距离,利用最短距离法进行逐步聚类,结合优先取样法构建的核心种质最有代表性,是构建新疆野苹果核心种质的最佳方法。     

利用数量性状构建粳稻核心种质的方法比较

以250份粳稻为研究材料,根据7个数量性状的基因型预测值,研究粳稻核心种质构建的方法。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、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法）,3种取样方法（随机取样法、偏离度取样法和优先取样法）,在25%的取样比例下构建48个核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较6种不同取样比例（10%、15%、20%、25%、30%和35%）的构建效果以确定最适宜的取样比例。结果表明,在粳稻核心种质构建中,马氏距离优于欧氏距离。欧氏距离优先取样法下最短距离法构建的核心种质最优。马氏距离偏离度取样法构建的核心种质能较多保存原群体遗传变异。10%是最适宜的取样比例。     

结合农艺性状和SSR标记构建吉林省花生初级核心种质

以260份花生材料为试材,采用不同的遗传距离构建吉林省花生初级核心种质。在50%的取样比例下,采用数量性状参数均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率、变异系数变化率4个指标评价不同方法构建的初级核心种质的可行性和有效性。最终选出一种合适的方法构建花生初级核心种质,并利用等位变异数、有效等位变异数、Shannon-Weaver指数、Nei期望杂合度等SSR标记相关参数进行验证。研究结果表明:基于欧式距离,采用优先取样法结合最短距离法进行聚类分析,构建包含128个样品的花生核心种质。采用SSR标记参数进行验证,表明128份初级核心种质可以代表原种质80%的遗传信息,较好地代表了原种质的遗传多样性。     

割手密初级核心种质取样策略研究

以国家甘蔗种质资源圃中596份割手密为研究对象,根据21个质量性状和6个数量性状,从分组原则、组内取样比例、组内取样方法3个层次探讨构建割手密初级核心种质的最佳取样策略,共形成50种取样策略;同时设10个总体取样量梯度,确定最佳的总体取样量.分组原则以采集地、海拔、茎径、纬度、生态区域、总体聚类进行分组及不分组的大随机...     

基于表型性状构建传统菊花核心种质

【目的】探讨构建传统菊花品种核心种质的最优取样方法并构建核心种质,以便于传统菊花种质资源的收集与保存。【方法】以《中国菊花》专著中记载的2 249份传统菊花品种为材料,依据舌状花花色分为8组,采用逐步聚类法基于4种总体取样规模(5%、10%、15%、20%)和4种组内取样比例方法(简单比例、对数比例、平方根比例、多样性比例)构建了传统菊花备选核心种质16个,探讨最优的取样策略。筛选出最优取样策略后进一步比较2种组内取样方法(随机和聚类)的构建效果。对最优方法下建立的核心种质代表性进行检验,利用多个特征值（最小值、最大值、均值、标准差、变异系数、Shannon-Weaver遗传多样性指数）和评价参数（均值差异百分率（MD）、方差差异百分率（VD）、极差符合率（CR）、变异系数变化率（VR）和表型保留比例（RPR））综合地评价核心种质。【结果】传统菊花按照花色进行分组,各组品种呈现正态分布,能够确保取样的均匀性;对数比例法和多样性比例法都能够使每组的取样份数更加均衡,起到良好的修正作用,对数比例法下构建的核心种质各项参数值达到最大,是最优取样比例法;随着总体取样规模的增加,遗传多样性指数呈现先增大再减小的趋势,变异系数变化率不断减小,极差符合率和表型保留比例不断增大;当取样规模大于10%时,遗传多样性指数和变异系数变化率减小,而极差符合率和表型保留比例的升幅并不大,因此,构建传统菊花核心种质最适宜的总体取样规模为10%;聚类取样构建的备选核心种质各项参数值均大于随机取样构建的对应备选核心种质的参数值,以聚类取样方法构建的核心种质变异的丰富性和均匀程度更好。核心种质各特征值与原始种质表现一致,多个评价参数值表明核心种质的均度和丰度较好,充分体现了表型的遗传多样性。通过补充聚类丢失的“追抱”1个花抱性状和对花序高度、外层瓣长2个性状的完善,最终构建得到228个传统菊花品种的核心种质,占原始材料的10.14%。【结论】本研究基于2 249份传统菊花品种材料的15个表型性状,系统地比较了多种总体取样规模、组内取样比例方法、组内取样方法构建的备选核心种质后,确定了最佳的核心种质构建方法,并对核心种质的代表性进行了分析和验证,各特征值和评价参数表明本研究构建的核心种质是有效的,核心种质充分地代表了传统菊花原始种质的遗传多样性。     

中国石榴核心种质的初步构建

构建中国石榴的核心种质,对中国石榴种质资源的保存、研究和利用,具有重要意义。根据中国石榴135份总体种质的14个植物学、农艺学性状,采用Popgen Version 1.31软件,分析总体种质、初级核心种质以及8个不同产区石榴种质资源的遗传多样性。用SPSS 11.0 for Windows软件,以欧氏距离平方为系数,采用组间连接法,对总体种质进行系统聚类,采取系统取样和随机取样法,构建石榴初级核心种质。对不同产区初级核心种质、总体种质的香浓信息指数以及总体和初级核心种质性状的Nei基因多样性进行差异显著性测验,计算初级核心种质和总体种质性状的符合率,以检测初级核心种质构建效果。试验结果表明,135份总体种质的观察位点数是2-6、有效等位基因位点数为1.211-4.084、Nei基因多样性系数0.174-0.755、香浓信息指数0.317-1.511。选取41份资源构建了石榴初级核心种质。初级核心种质和总体种质遗传多样性t检验未达到显著水平。初级核心种质和总体种质14个性状均值、极差、标准差和变异系数的平均符合率分别为96.77%、95.1%、93.7%、92.1%,说明构建的核心种质能够代表全部种质资源的遗传多样性。     

葡萄核心种质的构建

【目的】在已建立的葡萄初级核心种质的基础上,利用SSR分子标记技术构建葡萄核心种质。【方法】利用M策略（Core Finder和Power Core）、遗传距离法（least distance stepwise sampling,LDSS和genetic distance optimization,GDOPT）和Core Hunter法构建核心种质, 并对He、Ho和 I值等遗传多样性指数和方差差异百分率（VD%）、均值差异百分率（MD%）、极差符合率（CR%）和变异系数变化率（VR%）等表型指标进行统计检验,同时采用SSR和SRAP分子标记的主坐标分析对其进行确认。【结果】M策略构建的核心种质能保留初级核心种质全部的等位基因,遗传距离法抽取的核心种质对原始种质具有较好的代表性。为使所构建的核心种质具有最大的遗传距离和最大的遗传多样性,对M策略、遗传距离法和Core Hunter法构建的核心种质进行了合并,48份葡萄核心种质以最少的种质材料保留了初级核心种质96.21%的等位基因,以5.53%的取样比例代表了原始整体种质92.90%的遗传多样性。【结论】经分子和表型检验,所构建的核心种质具有较好的代表性和遗传多样性。同时本研究所采用的方法对其它作物核心种质的构建具有重要的参考价值。     

利用SSR标记构建板栗初级核心种质

为科学利用现有板栗种质资源并对其进行高效管理和保存。本研究利用简单重复序列(SSR)标记,采用非加权算数平均聚类法(UPGMA)对来自12个省(市或自治区)的279份板栗种质进行多次聚类抽样。聚类抽样时将2种遗传相似系数(SM系数和Dice系数)和2种取样方法(随机取样法和位点优先取样法)分别组合获得不同样本群,再比较不同样本群的有效等位基因数(Ne)、Nei’s多样性指数(H)和Shannon’s信息指数(I),研究构建板栗初级核心种质的适宜方法,并采用t检验和主坐标分析评价初级核心种质的代表性,结合表型特征对其进行确认。结果表明:应用位点优先取样法取得的种质比随机取样法具有更高的Ne、H和I;应用SM相似性系数构建的核心样本,其遗传多样性指标要优于Dice相似性系数;根据主坐标结合形态学指标分析,利用位点优先取样法和SM相似性系数经过3次聚类构建了68份板栗初级核心种质,保留了原种质24.37%的样品,Ne、H和I分别为1.539、0.329和0.502,均高于原种质各遗传多样性指标,能够较全面的代表整个板栗资源的遗传多样性。综上,基于SSR标记利用SM系数聚类,并结合位点优先取样法是构建板栗初级核心种质较适宜的方法。     

利用ISSR分子标记构建新疆野杏核心种质资源

【目的】通过对不同取样策略和遗传距离相结合的组合结果进行分析对比,以此探讨分子水平构建新疆野杏核心种质的方法,确定最适核心种质资源,以利于种质的保护与利用。【方法】以分布于新疆伊犁地区霍城县大西沟、新源县博尔赛和巩留县伊依克台3个分布区的135个新疆野杏实生株系为材料,根据SM、Jaccard和Nei&Li遗传距离,采用UPGMA聚类法对新疆野杏整体进行多次聚类抽样,直到其中某个采样点再次聚类时无种质被抽取;以随机取样策略为对照取样策略,应用位点优先取样策略,研究新疆野杏核心种质构建的方法;采用丢失的等位基因数以及多态性位点数、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数各遗传多样性指标进行t检验来确定最适构建方法;分别将核心种质与原种质和保留种质进行t检验和遗传多样性比较,以此来评价核心种质的代表性;并用主坐标轴分析法和表型性状对原种质和核心种质进行分析,以此对核心种质进行确认。【结果】位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有较高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质;通过Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质各遗传多样指标具有较大值,优于SM和Jaccard遗传距离;采用主坐标轴分析法和表型数据分析显示,利用位点优先取样策略和Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质能够较全面的代表野杏原种质的遗传多样性;31份野杏核心种质资源,保留了原种质22.96%的样品,多态性位点、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数的保留率分别达到92.69%、98.83%、99.42%、103.26%、109.24%和108.31%。【结论】采用位点优先法和Nei & Li遗传距离进行多次聚类,是较适宜的构建新疆野杏核心种质的方法,构建的31份核心种质能最大程度代表原种质的遗传多样性,同时本研究所采用的方法对其他作物核心种质的构建具有重要的参考价值。     

甜椒核心种质资源比较构建研究

构建核心种质可大幅提高种质资源利用效率。以410份甜椒种质资源为材料,基于8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遗传距离,分别采用两种聚类方法(最短距离法和类平均法)和两种取样方法(随机取样法和偏离度取样法),按照25%抽样比率构建甜椒核心种质库。采用均值、方差、极差和变异系数4个指标评价不同取样和聚类构建核心种质库水平。结果表明,最短距离法能极显著增加性状方差和变异系数,明显优于类平均法;偏离度取样法优于随机取样法;基于马氏距离、最短距离法和偏离度取样方法获取的102份甜椒核心种质资源能代表原群体遗传多样性。该研究可为甜椒种质资源有利基因发掘和新品种选育奠定基础。     

中国普通野生稻初级核心种质取样策略

以国家品种资源库编目入库的中国普通野生稻种质5571份为材料、19个分类和形态性状的数据比较研究了中国普通野生稻的核心种质总体取样比例和取样策略，以获得最佳初级核心种质。设3个总体取样比例5％、15％和25％，取样方案分3个层次即分组原则、组内取样比例和组内取样方法。分组原则为省、纬度、生长习性和单一性状及不分组的大随机；组内取样比例为对数法、平方根法、遗传多样性指数和简单比例法；组内取样采用随机和聚类2种方法。结果表明，当总体取样比例从5％增加到15％时，所取得核心种质的表型保留比例有比较大的增幅，而比例由15％增加到25％时，表型保留比例变化不大，因此认为15％的取样比例较为合适；取样方案以采集省份分组，组内以对数比例法聚类取样效果最好。最终根据这一方案在计算机上编程取样860份，其多样性指数为1．1015、变异系数为16．87，表型方差为0．8546。3个检测参数值比原始种质库都有明显的提高。此外，根据国家种质资源库表型数据人工定向取样60份，建立了920份材料的中国普通野生稻初级核心种质。     

苦瓜核心种质资源构建方法的比较

【目的】通过比较不同方法构建的苦瓜Momordica charantia核心种质资源的优劣,选择能代表原群体遗传多样性的核心种质,为苦瓜种质资源的高效利用提供依据。【方法】采用混合线性模型对154份苦瓜种质的第1雌花节位、瓜纵径、瓜橫径、瓜肉厚和单瓜质量等5个性状的基因型值进行无偏预测;基于性状的基因型预测值,采用马氏距离计算苦瓜种质间的遗传距离;通过8种聚类方法和3种抽样方法,按照30%的抽样率构建苦瓜核心种质资源,评价不同聚类方法和抽样方法构建苦瓜核心种质的优劣。【结果】8种聚类方法构建的核心种质所有5个性状的变异系数均高于原群体;最短距离法构建的苦瓜核心种质5个性状的方差和变异系数均高于原群体,明显优于其他7种聚类方法。优先抽样法和偏离度抽样法构建的核心种质的极差与原群体一致,但偏离度抽样法构建的苦瓜核心种质有3个性状的变异系数高于其他2种抽样法,表明偏离度抽样法略优于随机抽样法和优先抽样法;基于马氏距离、偏离度抽样法及最短距离法获得了46份苦瓜核心种质,其中,Y5、Y87、Y112和Y139为苦瓜骨干材料。【结论】基于马氏距离、偏离度抽样法及最短距离法获取的46份苦瓜核心资源能够代表原群体的遗传多样性。本研究进一步证实了来源于印度及东南亚地区的苦瓜种质具有丰富的遗传多样性,为苦瓜种质资源的收集、评价与高效利用提供了重要依据。