大豆产量相关性状的多年多点QTL分析

目前大豆和其他高产作物相比,相对产量偏低,提高大豆产量潜力是大豆育种的重要任务。产量是一个综合性状,受多个形态、生理以及农艺性状的影响。定位大豆产量性状QTL,具有重要的研究和应用价值。以美国大豆品种Charleston为母本,东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:14代重组自交系的154个株系为试验材料,164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱。在两年同一地点下对亲本间表现多态的12个与产量相关的农艺性状进行了调查及QTL分析。产量相关性状包括荚数、荚长、荚宽、百粒重等。QTL检测结果表明,在两年的种植环境下,12个产量相关性状共检测到QTL 33个。每个性状的QTLs在两种环境下共检出个数1~9个不等,其中6个QTLs在2个环境下被检测到,它们受环境的影响较小,为较稳定的QTLs。其他产量QTLs只在单一环境下被检测到,说明产量相关QTLs与环境之间存在明显的互作。与国内外对应农艺性状QTLs检测结果相比,多个性状的QTLs位点均一致,说明QTLs检测准确率较高。利用分子标记遗传图谱,定位控制产量相关性状的QTL,为利用分子标记改良大豆产量潜力提供了有力手段。     

基于Meta分析的大豆百粒重的QTLs定位

 【目的】百粒重是控制大豆产量性状的主要数量性状,对大豆产量性状进行基因定位具有重要的研究和应用价值。现有百粒重QTL定位结果分散,需选择合适的公共图谱,整合前人的研究结果,使其真正应用到实践中。【方法】以2004年发布大豆公共遗传连锁图谱soymap2为参考图谱,将近20年不同试验中的大豆百粒重的QTLs进行映射整合,构建百粒重QTL综合图谱。利用BioMercator2.1的映射功能将国内外常用的大豆图谱上的百粒重QTLs通过公共标记映射整合到大豆公共遗传连锁图谱soymap2上,并利用Meta分析,通过对比已经报道的QTLs的95%的置信区间来推断QTL位置,从而提取真正有效的QTL标记。【结果】在已经发表的文献中共找到65个百粒重QTLs定位信息,其中有53个QTLs定位区间与公共图谱有共有标记,包括36个增效效应的QTLs和17个减效效应的百粒重QTLs,共得到12个QTL簇,通过Meta分析,发掘出6个增效效应和6个减效效应的百粒重“通用QTLs”及其连锁标记。【结论】本研究得到的“通用QTLs”其置信区间最小可达到1.52 cM,为辅助选择分子标记、QTL精细定位以及数量性状基因的克隆奠定基础。     

大豆主要产量性状QTL定位分析

【目的】进一步发掘与大豆产量性状紧密连锁且稳定存在的标记位点,为分子标记辅助选择培育高产大豆新品种奠定理论基础.【方法】利用QTL IciMapping v2.2完备区间作图法连续2年对F2及其衍生群体中4个主要产量相关性状进行QTL定位及效应分析.【结果和结论】以LOD=2.5为阈值,在大豆单株粒数、单株粒质量、百粒质量和单株荚数4个主要产量性状上共检测到19个具有明显加性效应的QTLs,其中主效QTLs 15个,即单株粒数QTLs 3个,单株荚数QTLs 2个,单株粒质量QTLs 10个,分布于4(C2)、12(G)、6(A1)和17(M)4个连锁群上;定位到了3个在2年间稳定存在的QTLs,即单株粒数QTL qNSPP-12-1、单株粒质量QTLs qSWPP-12-1和qSWPP-12-2;研究初步确定了1个新的大豆单株粒质量QTL qSWPP-12-5.研究中检测到的稳定存在和主效QTLs对今后大豆遗传育种研究将具有重要的指导意义.     

大豆形态性状的QTL分析

大豆的多数农艺性状均为重要的数量性状,对大豆的数量性状进行基因定位具有重要的研究和应用价值.以美国半矮秆大豆品种Charleston为母本,东北农业大学高蛋白大豆品系东农594为父本及其F2:14代重组自交系的154个株系为试验材料.164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱.对亲本间表现多态的8个农艺性状进行了调查及QTL分析.结果表明,9个农艺性状共检出25个QTLs,每个性状的QTLs检出个数1～10个不等,平均每个性状检测出3.1个.与国内外对应农艺性状QTL检测结果相比,多个性状的QTL位点均一致,说明QT检测准确率较高,可以进一步用于分子辅助育种.     

北疆不同复播大豆品种主要数量性状的遗传多元分析

【目的】本文对北疆复播大豆新品种进行了选育,为大豆高产栽培提供理论依据。【方法】以21个超早熟大豆新品种(系)为材料,对主要农艺性状进行遗传变异分析、简单相关分析和主成分分析。【结果】复播大豆单株粒数的变异系数最大,为18.9%,生育天数的变异系数最小,为4.02%;单株生物产量与单株粒数、主茎节数、茎粗、生育期呈正相关,与百粒重、单株有效荚数、结荚高度、株高呈负相关;从主成分分析看,前6个主成分的累积贡献率达95.2294%。【结论】产量构成的主要性状有生育天数、主茎节数、单株荚数、单株粒数、株高、有效分枝数、百粒重。在选育适合北疆复播大豆育种亲本选配时,应着重对以上农艺性状进行综合性选择。在麦后复播条件下选择品种时,宜选择植株高度适宜、生育期较长、分枝多、单株荚数多、单株粒数多和百粒重高的耐阴性品种,然后通过播期调整、肥水控制来促进营养生长,提高有效分枝以及单株荚数,保证较高的单株粒数和百粒重,实现增产。     

多环境下野生大豆染色体片段代换系群体农艺性状相关QTL/片段的鉴定

【目的】改进染色体片段代换系群体,挖掘野生大豆（Glycine soja Sieb. et Zucc.）中蕴藏的农艺性状优异等位变异,为拓宽栽培大豆（Glycine max (L.) Merr.）的遗传基础提供材料和依据。【方法】通过标记加密和剔除部分单标记型片段的方法,改进以野生大豆N24852为供体,栽培大豆NN1138-2为受体的染色体片段代换系（CSSL）群体SojaCSSLP1;对改进后的群体（SojaCSSLP2）进行3年2点田间试验,通过单标记分析、区间作图、完备复合区间作图和基于混合线性模型的复合区间作图等4种定位方法,结合与轮回亲本有显著差异的染色体片段代换系间相互比对,检测与大豆开花期、株高、主茎节数、单株荚数、百粒重和单株粒重相关的野生片段。【结果】改进后的群体（SojaCSSLP2）由150个CSSL构成,其中,有130个家系与SojaCSSLP1相同;在原遗传图谱上,新增40个SSR标记,相邻标记间平均遗传距离由16.15 cM变为12.91 cM,大于20 cM的区段由32个减少至17个,标记覆盖遗传距离总长度较原图谱（2 063.04 cM）增加103.52 cM;群体NN1138-2背景回复率变幅为79.45%-99.70%,平均为94.62%。利用SojaCSSLP2群体,分别鉴定到与开花期、株高、主茎节数、单株荚数、百粒重和单株粒重相关的4、5、5、7、14和3个工作QTL（working QTL）/片段,其中有15个工作QTL/片段能在多个环境下检测到,属共性工作QTL（joint working QTL）;除片段Sct_190-Sat_293上的主茎节数位点外,野生等位变异具有的加性效应方向与双亲表型差异方向一致;单个位点分别能解释5%-64%的表型变异;同时,分别检测到3、2和2个与地点存在互作的株高、主茎节数和单株荚数QTL/片段,其中与凤阳环境的互作均具有增加表型的效应,这可能与凤阳较南京所处纬度高有关;这些位点/片段分布在26个染色体片段上,其中有7个片段与2个及以上性状相关,可能是性状相关的遗传基础;与前人结果比较,有3个开花期、3个株高、2个主茎节数、2个单株荚数、8个百粒重、2个单株粒重位点能在其他遗传背景栽培大豆中检测到,说明在这些位点上野生大豆和栽培大豆间及栽培大豆间均存在遗传差异;另外18个位点（片段）为本研究利用野生大豆的新发现。【结论】大豆开花期、株高和主茎节数的遗传基础较百粒重简单,前者均存在效应较大位点/片段,后者多由小效应位点控制,遗传基础极为复杂;野生大豆中蕴藏着新的等位变异,能拓宽栽培大豆遗传基础。     

黄淮海地区夏大豆(南片)46份大豆品种(系)农艺性状综合分析

【目的】综合分析黄淮海地区夏大豆(南片)46份大豆品种(系)农艺性状,为黄淮海夏大豆(南片)资源利用以及优质种质的筛选提供参考。【方法】以2020年国家黄淮海夏大豆(南片)中间试验参试的46个大豆新品种(系)为材料,对9个农艺性状进行遗传变异分析、主成分分析、聚类分析,并综合分析。【结果】不同材料间9个农艺性状指标表现出较大差异;有效分枝数、底荚高度变异系数最大;产量与单株粒数、单株粒重呈极显著正相关,与百粒重呈显著正相关;单株粒重与单株有效荚数、单株粒数均呈极显著正相关;百粒重与单株粒重呈极显著正相关,与有效分枝数呈显著负相关;分枝数与底荚高度呈极显著负相关。将9个性状转化为3个主成分,累计贡献率达66.5%,并对46个品种(系)进行综合评价;供试材料分成3个类群,其中类群Ⅰ株型较高大、分枝性较好、百粒重较大、丰产性好。类群Ⅱ百粒重最大、株型矮小、分枝数少、丰产性差。类群Ⅲ分枝数最多、百粒重最小、株型中等偏小、丰产性一般。【结论】黄淮海夏大豆(南片)种质资源多样水平较高,遗传多样性丰富。通过“产量因子”、“主茎因子”、“分枝因子”三者相互联系、相互制约的关系选择优良亲本。得分最高的有5个品种(系),分别为郑1440、周豆34号、濮豆5110、恒豆6号、南农47,可作为优良亲本参考改良当地大豆品种。类群Ⅰ可作为多目标性状综合性状较好的优良亲本,类群Ⅱ可作为选育大粒品种的优良亲本,类群Ⅲ可作为选育多分枝品种的优良亲本。     

不同环境下大豆荚粒性状的遗传与QTL分析

【目的】探讨大豆荚粒性状之间以及与产量之间的相互关系及其遗传机制,并定位控制其性状的QTL。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆为父本所衍生的474个重组自交系,通过3年2个重复的试验结果,用多年多点联合分析方法对荚粒及产量等9个性状进行遗传分析及数量性状定位。【结果】相关分析结果表明,产量与百粒重、粒长、单株粒重、2粒荚、3粒荚呈现显著或极显著正相关,在三年两地共定位了6个产量QTL、4个百粒重QTL、10个单株粒重QTL、2个粒宽QTL、5个粒长QTL、7个1粒荚QTL、5个2粒荚QTL、7个3粒荚QTL和5个4粒荚QTL。【结论】在不同年份和环境下检测到的QTL,可作为荚粒性状改良的候选染色体区段,用于分子标记辅助选择,同时也要注意环境的影响。     

水稻籽粒大小相关性状QTL定位

【目的】水稻籽粒大小是影响产量和品质的数量性状,籽粒大小相关QTLs的定位是进一步克隆、功能研究以及分子育种的基础。【方法】用1个大粒水稻ZD05321和斯里兰卡的极小粒Suwandel为亲本,创建了1个246个单株的F2群体,用48个SSR标记对控制粒长、粒宽、千粒重和长宽比进行QTLs定位分析。【结果】F2群体粒长、粒宽、千粒重等性状呈现连续分布的数量性状遗传特点,多数植株的表型偏向大粒亲本。粒长、粒宽与千粒重都存在极显著的正相关;随着粒重的增加,粒长对粒重的作用逐渐变小。在第1、4、6、7、8和9号染色体上,共检测到15个与籽粒大小相关的QTL,单个性状QTL为3~5个,可分别解释1.02%~16.52%的相应性状变异。在第9染色体上检测到同时控制粒长、粒宽、千粒重和长宽比等4个性状的4个QTL,它们位于该染色体的RM3609~RM7586和RM6543~RM566区段上。【结论】大粒亲本ZD05321中可能存在控制籽粒大小的效应值较大的QTLs,第9染色体上存在同时控制多个粒形性状区域,为下一步精细定位这些新的粒形相关QTL奠定了基础。     

夏播大豆产量相关性状灰色关联度分析

【目的】筛选适宜于新疆南疆推广种植的高产夏播大豆品种,挖掘与夏播大豆产量密切相关的农艺性状。【方法】2021年在新疆喀什地区泽普县进行复播大豆不同品种田间比较试验,采用田间试验灰色关联度分析方法,研究供试的23个夏大豆品种的主要农艺性状与产量关系。【结果】吉育354产量最高3 271.05 kg/hm²,其次为吉育260为3 154.35 kg/hm²和吉育554为3 066.75 kg/hm²。大豆产量与主要农艺性状的关联度由大到小依次排序为株高(0.731)>百粒重(0.714)>底荚高(0.699)>荚节数(0.678)>单株粒数(0.669)>单株荚数(0.646)>茎秆直径(0.636)>单株粒重(0.633)>种植密度(0.625)>生育期(0.614)>主茎分枝(0.611)。【结论】适宜于新疆南疆地区种植的夏播大豆品种为吉育354、吉育260和吉育554,与新疆夏播大豆产量密切相关的农艺性状主要为株高和百粒重。     

QTL Analysis of Major Agronomic Traits in Soybean

Soybean is a main crop, and most agronomic traits of soybean are quantitative; therefore, there is vely important studying and applying value to locating these traits. A F2：10 RIL population containing 154 lines, derived from the cross between Charleston as female and Dongnong 594 as male parent, were used in this experiment. A genetic linkage map was constructed with 164 SSR primers, which were screened with the two parents and amplified on the 154 lines. 12 agronomic traits different between the two parents were investigated, and QTLs of all the traits were analyzed using the software Windows QTL Cartographer V2.0. The agronomic traits included quality traits： protein content, oil content, and content of protein and oil; yield traits： pods per plant, seed weight per plant, and 100 seeds weight; and other agronomic traits： plant height, days to maturity, branches, nod number in main stem, average leaf length, and average leaf width. The results showed that 68 QTLs in total were found for the 12 agronomic traits. The number of QTLs per trait varied from 3 for the average leaf width to 11 for 100 seeds weight and plant height, and was 5.8 on average. Good accordance was seen in many QTLs between the results of this study and the results obtained by other similar studies; therefore, these QTLs may be valuable for molecular marker assistant selection in soybean. In this study, 68 major QTLs of 12 important traits of soybean were analyzed.     

春性和半冬性甘蓝型油菜在春油菜区中的杂种优势研究

为了研究春油菜区生态条件下,春性和半冬性油菜亲本所组配的杂交组合之间的杂种优势差异。选用不同春化类型油菜品种(系)作为研究材料,按照不完全双列杂交Griffing(亲本+正交F1组合)设计,分析亲本及其杂交组合的表现。结果表明:不同类型亲本对F1的农艺性状影响程度不同,其中亲本对杂种F1的总角果数影响最大;在亲本春化类型的方差估算及性状遗传力分析中,含油量、单株产量、角果粒数和千粒质量在一般配合力中占的比例较大,说明受到亲本类型遗传较大;在冬春不同类型亲本的杂交组合中,含油量、单株产量和单株角果数的超亲优势平均值以春性类型的亲本和半冬性类型的亲本所测配的杂交组合为最大。因此,春性品种(系)与半冬性品种(系)组配的杂交组合比同类品种间组配的组合具有更强的杂种优势。     

QTL consistency for agronomic traits across three generations and potential applications in popcorn

Favorable agronomic traits are important to improve productivity of popcorn. In this study, a recombinant inbred line(RIL) population consisting of 258 lines was evaluated to identify quantitative trait loci(QTLs) for nine agronomic traits(plant height, ear height, top height(plant height subtracted ear height), top height/plant height, number of leaves above the top ear, leaf area, stalk diameter, number of tassel branches and the length of tassel) under three environments. Meta-analysis was conducted then to integrate QTLs identified across three generations(RIL, F2:3 and BC2F2) developed from the same crosses. In total, 179 QTLs and 36 meta-QTLs(m QTL) were identified. The percentage of phenotypic variation(R2) explained by any single QTL varied from 3.86 to 28.4%, and 24 QTLs with contributions over 15%. Nine common QTLs located in the same or similar chromosome regions were detected across three generations. Five meta-QTLs were identified including QTLs in three independent studies. Seven important m QTLs were composed of 11–26 QTLs for 4–7 traits, respectively. Only 11 m QTLs were commonly identified in the same or similar chromosome regions across agronomic traits, popping characteristics(popping fold, popping volume and popping rate) and grain yield components(ear weight per plant, grain weight per plant, 100-grain weight, ear length, kernel number per row, ear diameter, row number per ear and kernel ratio) by meta-QTL analysis. In conclusion, we identified a list of QTLs, some of which with much higher contributions to agronomic traits should be valuable for further study in improving both popping characteristics and grain yield components in popcorn.     

日本晴/中嘉早17重组自交系产量性状QTL定位

【目的】对产量相关性状进行多年、多环境的QTL分析,寻找能够稳定遗传的产量性状主效QTL,剖析超级早籼稻中嘉早17的高产机理,为选育高产新品种提供有用信息。【方法】以日本晴×中嘉早17构建的重组自交系群体为研究材料。筛选亲本间多态性SSR标记,对群体各家系进行基因型分析,利用Mapmarker/exp 3.0构建分子遗传连锁图谱。群体于2015—2016年,两地三季种植于杭州、海南和杭州,成熟期考察有效穗数、每穗粒数、单株产量、结实率、千粒重、粒长、粒宽和粒厚等产量相关性状。运用Windows QTL Cartographer 2.5检测产量相关性状QTL,运用QTL Network 2.2检测QTL与环境互作效应。【结果】构建的连锁图谱共包含163对SSR标记,73%的标记父母本基因型比例符合1﹕1理论分离比,23%标记显著偏分离,主要偏向父本中嘉早17,图谱总图距约1 479.4 cM,标记间平均距离约为9.08 c M。3个环境下共检测到46个QTL,分布于除第11染色体外的其他染色体上,贡献率变幅为3.78%—25.45%。共有10个QTL在3个环境下能被重复检测到,分别是控制有效穗数的qEP1、qEP2、qEP4a,控制每穗粒数的qNGPE1、qNGPE7,控制结实率的q SRT7,控制千粒重的q TGW2,控制粒长的qGL3和qGL9,控制粒宽的q GW2b;其中qEP1、qEP2、qNGPE7、qTGW2和q GW2b的增效等位来自亲本日本晴;而qEP4a、qNGPE1、qSRT7、qGL3和qGL9的增效等位来自亲本中嘉早17;除此之外,所检测到的每穗粒数、结实率、粒长和单株产量QTL中大部分增效等位基因均来自中嘉早17。产量性状与环境互作分析显示,控制每穗粒数qNGPE1和qNGPE7、控制结实率的q SRT1a和q SRT7、控制单株产量的q YPP1和q YPP7等6个QTL与环境互作效应显著或极显著。此外,在第1、2、7染色体某区段多个与产量相关的QTL成簇分布。【结论】以日本晴×中嘉早17构建的重组自交系群体连锁图谱具有丰富的多态性标记,覆盖水稻基因组的93.64%,可较好地满足水稻重要农艺性状QTL定位要求。利用该套群体检测到多个产量相关性状QTL,其中,多数控制每穗粒数、结实率、粒长和单株产量的QTL的增效等位基因均来自中嘉早17。该结果与中嘉早17的每穗粒数、结实率、单株产量、千粒重和粒长等性状显著明显优于日本晴的结果一致,这些产量增效QTL可能是中嘉早17高产、稳产的遗传基础。     

陆地棉重要农艺性状的QTL定位

研究选用苏棉10号和长绒棉两个陆地棉品种的160个F2单株作为图群体, 利用84对SSR标记,构建了一个包括20个连锁群、标记间平均间距16.6 cm、全长630.9 cm的作图群体,约覆盖棉花基因组的12.6;.在此基础上对果枝始节、结铃数、单铃重、衣分、籽指、株高、叶主脉、叶次脉等8个农艺性状进行了QTLs筛选,共鉴定了9个稳定的QTLs:其中有2个与果枝始节有关的QTL分别位于连锁群14和15上;2个与株高有关的QTL分别位于连锁群7和20上;1个与籽指有关的QTL,位于连锁群17上;2个与衣分有关的QTL,分别位于连锁群9和15上,均为增效基因;1个与叶主脉有关的QTL,位于连锁群19上,1个与叶次脉有关的QTL,位于连锁群7上.由于这些QTL有较大的效应值,因此该QTLs在今后的育种、分子标记辅助选择上都有很大的意义.     

大豆产量有关性状QTL的检测

 【目的】研究大豆产量和生物量、叶面积指数、冠层以及产量构成因素间的相关性,定位控制这些性状的QTL。【方法】以地理和遗传来源均有较大差异的北方亲本科丰1号和南方亲本南农1138-2所衍生的184个重组自交家系2年有重复的田间试验结果进行产量有关性状的QTL分析。【结果】（1）产量与地上部生物量、叶面积指数、根重、冠层宽和高等均有极显著正相关,相关系数0.5～0.7。（2）地上部生物量检测到7个QTL,贡献率6.2%～21.1%,其中2年重复检出1个（qSBO-1）;根重8个QTL,贡献率5.2%～20.1%,重复检出1个（qRTB1-1）。（3）开花期叶面积指数5个QTL,贡献率6.4%～17.2%;结荚期叶面积指数5个QTL,贡献率7.3%～26.2%,重复检出1个（qLAIR3A2）;冠层宽4个QTL,贡献率6.3%～13.1%,重复检出1个（qCWD1b-2）;冠层高11个QTL,贡献率5.2%～9.2%,重复检出4个（qCHH-1、qCHO-1、qCHO-2和qCHO-3）。（4）百粒重6个,荚粒数2个,荚数1个QTL,贡献率6.9%～15.7%;分枝荚数5个,主茎荚数3个QTL,贡献率6.3%～11.1%;主茎节数8个QTL,有效分枝数3个QTL,贡献率4.7%～15.2%。（5）根重和地上部生物量各有1个,R1(始花期)和R3(始荚期)叶面积指数各有2个,冠层宽和高各有2个,产量与荚数各有1个,百粒重和分枝荚数各有1个,荚粒数和主茎节数各有1个,分枝荚数与有效分枝数各有1个共享的QTL。【结论】大豆产量有关的13个性状共检测到68个QTL;年份间有重复检出的,但不多,其表达较大程度上与环境有关;尽管性状间普遍有相关、有共享的QTL,但不多,各有其遗传体系;产量有关性状中很少有贡献率大的主效QTL,产量育种要考虑多数基因聚合的技术。     

甘蓝型油菜DH群体10个主要农艺性状的遗传分析

在西安与杭州两环境下,以小孢子培养产生的甘蓝型油菜SG—DH群体为材料,对油菜植株主要产量构成性状、生育特性和含油量以及蛋白质含量等性状进行遗传分析。结果显示：各性状均为多基因控制的数量性状,株高、第一分枝数、荚果长度、初花期与成熟期估计的基因对数与定位的QTL数相近,而千粒重与荚果粒数估计的基因对数少于检测到的QTL数;各性状的偏度和峰度的估算结果显示,株高、初花期、终花期基因间均表现为重叠作用。由各性状之间的偏相关分析得出：两环境中株高与荚果粒数、千粒重呈极显著正相关：3个生育期相互之间表现为极显著负相关;含油量与种子蛋白质含量呈极显著负相关。     

绿豆产量性状的QTL定位

绿豆单株荚数、单荚粒数等农艺性状和粒长、粒宽等籽粒性状与绿豆产量密切相关。以“VC2917/鹦哥绿”RIL群体为材料，通过连续3年田间实验，对12个与绿豆产量相关性状进行评价和QTL定位。相关性分析表明，单株产量与单株荚数（0.837）、百粒重（0.294）的相关性最强，百粒重与粒长（0.512）、粒宽（0.340）、籽粒直径（0.492）、籽粒周长（0.441）的相关性最强，株高与单株分枝数之间呈极显著正相关（0.406）。2017年检测到20个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.61%~23.76%；2018年检测到16个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.97%~16.66%之间；2019年检测到20个QTLs，分布在除第1、3、8、9染色体外的7条染色体上，遗传贡献率在和4.65%~20.37%之间。12个性状均发现稳定QTLs，其中株高PH1a、PH1b和PH1c位点，单株分枝数PPP1a、PPP1b和PPP1c位点，荚宽PW10a.1、PW10b和PW10c.1位点，籽粒直径SD10a、SD10b和SD10c位点，籽粒周长SP6a、SP6b和SP6c位点，百粒重HSW7a、HSW7b和HSW7c位点连续3年在相同位点稳定检测到，说明这些位点存在相关性状基因，是今后利用分子标记辅助选择培育高产绿豆新品种或克隆相关基因优先考虑关键区域。     

绿豆产量性状的QTL定位

绿豆单株荚数、单荚粒数等农艺性状和粒长、粒宽等籽粒性状与绿豆产量密切相关。以“VC2917/鹦哥绿”RIL群体为材料，通过连续3年田间实验，对12个与绿豆产量相关性状进行评价和QTL定位。相关性分析表明，单株产量与单株荚数（0.837）、百粒重（0.294）的相关性最强，百粒重与粒长（0.512）、粒宽（0.340）、籽粒直径（0.492）、籽粒周长（0.441）的相关性最强，株高与单株分枝数之间呈极显著正相关（0.406）。2017年检测到20个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.61%~23.76%；2018年检测到16个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.97%~16.66%之间；2019年检测到20个QTLs，分布在除第1、3、8、9染色体外的7条染色体上，遗传贡献率在和4.65%~20.37%之间。12个性状均发现稳定QTLs，其中株高PH1a、PH1b和PH1c位点，单株分枝数PPP1a、PPP1b和PPP1c位点，荚宽PW10a.1、PW10b和PW10c.1位点，籽粒直径SD10a、SD10b和SD10c位点，籽粒周长SP6a、SP6b和SP6c位点，百粒重HSW7a、HSW7b和HSW7c位点连续3年在相同位点稳定检测到，说明这些位点存在相关性状基因，是今后利用分子标记辅助选择培育高产绿豆新品种或克隆相关基因优先考虑关键区域。