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％。     

中国樟树初级核心种质取样方法与策略研究

为了优化樟树种质资源保存策略,提高利用效率,利用872份中国樟树种质资源的苗高、地径、种子大小和千粒质量4个表型数据为材料,从分组方法、组内抽样比例方法、聚类方法、抽样策略、总体取样比例等方面进行中国樟树初级核心种质取样策略研究。结果表明:不同聚类方法和取样策略下采用4种系统取样法构建的核心种质的效果是不同的,在确定最长距离法和优先取样策略的前提下,组内采用对数比例法所构建的樟树核心种质效果较好。应用最长距离法进行聚类筛选出的核心种质的极差符合率和变异系数变化率相对高于其他6种方法,是构建樟树核心种质的最佳聚类方法;优先取样法构建的核心种质的遗传多样性指数、表型频率方差、表型方差和变异系数变化率的值都是最佳的。在25%的取样比例下,遗传多样性指数、表型保留比例和表型方差的值最高,表型频率方差最小,是构建樟树初级核心种质的最佳取样比例。综合6个参数的分析结果,最终确定种源-对数比例-最长距离法聚类-优先取样法为构建中国樟树核心种质的优选取样策略。     

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。     

云南地方稻种资源核心种质取样方案研究

 以国家品种资源库编目入库的云南地方稻种资源 61 2 1份为材料 ,以 31个分类、形态及产量性状为基本数据研究了云南地方稻种资源的核心种质取样方案。取样方案包括分组原则、组内取样比例的确定和组内取样方法 ,分组原则为按丁颖分类体系、程王分类体系、云南稻作生态区、行政地区和单一性状分组及不分组的大随机 ;组内取样比例的确定有平方根法、对数法、遗传多样性法和简单比例法 ;组内取样采用随机法和聚类法。结果表明 ,遗传多样性指数、表型方差、表型频率方差、变异系数和表型保留比例等 5个参数可作为检验各取样方案所得的核心种质的指标 ,通过检验可知 ,以丁颖和程王两种分类体系为分组原则、以平方根或对数法确定组内取样比例采用聚类法在组内进行取样是比较好的取样方案     

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。     

中国大豆(Glycine max)核心种质构建Ⅰ.取样方法研究

 以 2 3 587份中国栽培大豆为试验材料 ,根据农艺性状 ,用 2 0种方法构建了大豆初级核心种质 ,对 3种分层法、3种确定取样数法和 2种个体选择法进行了比较 ,明确了栽培大豆核心种质构建的适宜取样方法和取样比例。不同取样方法与总体都进行了品种分类数、各性状符合度、数量性状平均数、各性状多样性指数方差和平均品种距离共 5个指标的比较分析 ,结果表明 ,三层次取样方法 (品种分类法 )对总体的代表性优于二层次或一层次取样法 ,按比例和平方根确定取样数方法对总体的代表性优于多样性指数法 ,聚类选择的方法对总体的代表性优于随机选择方法。在 2 0种方法不同取样比例条件下 ,方法 17的平均品种距离降低幅度大于方法 15。因此 ,利用品种分类法进行分层 ,用比例法确定取样数目 ,根据聚类结果进行个体选择的方法 15是构建大豆初级核心种质的最佳方法。用最佳方法构建的初级核心种质 ,比较不同取样比例的品种平均距离 ,确定品种平均距离由缓慢降低到明显降低点 (9.0 % )为适当的取样比例     

白细胞介素-1α对睾酮合成酶P_(450)17α活性的抑制

以国家品种资源库编目入库的云南地方稻种资源 61 2 1份为材料 ,以 31个分类、形态及产量性状为基本数据研究了云南地方稻种资源的核心种质取样方案。取样方案包括分组原则、组内取样比例的确定和组内取样方法 ,分组原则为按丁颖分类体系、程王分类体系、云南稻作生态区、行政地区和单一性状分组及不分组的大随机 ;组内取样比例的确定有平方根法、对数法、遗传多样性法和简单比例法 ;组内取样采用随机法和聚类法。结果表明 ,遗传多样性指数、表型方差、表型频率方差、变异系数和表型保留比例等 5个参数可作为检验各取样方案所得的     

基于表型性状的西伯利亚杏核心种质构建

以201份西伯利亚杏种质为试材,根据枝、叶、果实、果核和果仁的45个表型性状,研究西伯利亚杏核心种质的最佳构建策略,筛选出核心种质.基于逐步聚类法,在25％取样比例下,通过3种取样方法,结合2种遗传距离和6种聚类方法筛选出36份核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较7种总体取样比例(15％、20％、25％、30％、...     

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。     

吉林省稻种资源核心种质构建的研究

本研究在借鉴国内外有关同类研究的基础上,以我所自建国以来历年收集、观察、鉴定和筛选出性状稳定一致的3170份稻种资源为研究对象,在吉林省农业科学院水稻所试验地同一试验条件下,自1997～2000年进行了连续4年的系统观察、鉴定,确定了以总体取样量15%、按代码分组、组内简单比例取样及组内聚类取样的取样方案作为构建吉林省稻种资源核心种质的最佳方案。按照最佳建库方案构建起了一个以资源总数3170份的15%,即477份核心样品资源可代表总体资源98%以上的遗传多样性的核心种质库。     

甘肃省糜子地方品种资源核心种质的构建

根据甘肃省糜子地方资源来源分组,经组内聚类,按照20%取样比例确定相应数量类群,根据各基因型在类群中的平均离差度确定取样样本,构建初级种质库,并对核心种质遗传多样性指数、特征性状值、符合率进行检测评价。共构建甘肃省糜子核心种质122份,占总资源的21.6%。核心种质较好地反映了甘肃省糜子地方资源的遗传多样性,代表了供试种质。     

陕西大豆初选核心种质的代表性分析

比较了1 035份陕西大豆种质与从中选出的102份初选核心种质间15个农艺性状的差异,检验了初选核心种质的代表性。结果表明,初选核心种质的生育类型、种皮色、生长习性等15个农艺性状表型频率和生育期、百粒重、株高等5个数量性状的平均数、标准差、变异系数等指标与总体资源基本一致;初选核心种质15个农艺性状的Shannon-w eaver和S im pson遗传多样性指数与总体资源差异不显著。表明初选核心种质能够代表全部资源的遗传多样性。     

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。     

采用分子标记构建新疆野苹果核心种质的方法

 【目的】探讨分子水平构建核心种质的方法,为新疆野苹果核心种质的构建提供方法。【方法】以109个新疆野苹果实生株系的128个SSR位点为材料,根据Nei &; Li、SM和Jaccard遗传距离,采用UPGMA聚类法进行多次聚类,以随机取样策略为对照取样策略,应用位点优先取样策略,研究新疆野苹果核心种质构建的方法。采用丢失的等位基因数以及对Nei’s基因多样度和香农信息指数进行t检验来评价核心种质的代表性。【结果】与对照随机取样策略比较,位点优先取样策略能构建一个更有代表性的核心种质。SM、Jaccard和Nei &; Li遗传距离构建的新疆野苹果核心种质无明显区别。采用SRAP数据和表型数据分析显示,位点优先取样策略是一种较好的构建新疆野苹果核心种质的方法。【结论】采用位点优先法,根据SM、Jaccard或Nei &; Li遗传距离进行多次聚类,是较适宜的构建新疆野苹果核心种质的方法。     

Method of Constructing Core Collection for Malus sieversii in Xinjiang, China Using Molecular Markers

The method for constructing core collection ofMalus sieversii based on molecular marker data was proposed. According to 128 SSR allele of 109 M. sieversii, an allele preferred sampling strategy was used to construct M. sieversii core collection, using the UPGMA （unweighted pair-group average method） cluster method according to Nei ＆ Li, SM, and Jaccard genetic distances, by stepwise clustering, and compared with the random sampling strategy. The number of lost allele and t-test of Nei＇s gene diversity and Shannon＇s information index were used to evaluate the representative core collections. The results showed that compared with the random sampling strategy, allele preferred sampling strategy could construct more representative core collections. SM, difference for construction of M. sieversii core collection. Jaccard, and Nei ＆ Li genetic distances had no significant SRAP （sequence-related amplified polymorphism） data and morphological data showed that allele preferred sampling strategy was a good sampling strategy for constructing core collection of M. sieversii. Allele preferred sampling strategy combined with SM, Jaccard, and Nei ＆ Li genetic distances using stepwise clustering was the suitable method for constructing M. sieversii core collection.     

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。     

基于表型和SSR分子标记构建芝麻核心种质

【目的】便于管理、研究和利用芝麻种质资源,为芝麻育种提供优异基因资源。【方法】利用新收集和种质库保存的5 020份芝麻种质资源为基础,首先基于标准化的表型数据按地理来源分组后采用组内比例法聚类抽样构建初级核心种质,然后基于SSR分子标记应用位点优先取样策略逐步聚类,使用t检验检测每次聚类形成的核心种质与初级核心种质的Nei’s基因多样度(He)和Shannon-Wiener指数(I),直到核心种质的遗传多样性与初级核心种质开始有显著差异时,终止多次聚类取样,选择上一个与初级核心资源没有显著差异的核心种质作为最佳核心种质。利用Nei’s多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数、多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)、方差差异百分率(VD,%)、均值差异百分率(MD,%)等参数进行核心种质代表性检验和评价。【结果】构建了含有816份资源的初级核心种质和含有501份资源的核心种质,分别占全部种质资源的16.25%和9.98%;核心种质包括国内资源442份,国外资源59份;Nei's基因多样度(0.2789)和Shannon-Wiener指数(0.4243)在P0.05概率条件下与初级核心资源(He=0.2791,I=0.4302)无显著性差异,多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)分别为91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差异百分率(VD,%)和均值差异百分率(MD,%)均为0。t测验结果表明,核心种质的遗传多样性指数与原始种质差异不显著。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更高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质,Shannon-Wiener多样性指数比Nei’s多样性指数检测效率高。【结论】基于地理来源分组,组内按表型数据聚类按比例法抽样构建芝麻初级核心种质,再结合SSR分子标记数据,采用SM相似系数进行UPGMA逐步聚类是构建芝麻核心种质较适宜的方法,所构建的核心种质较好地代表了基础种质的遗传多样性。