Dissection of QTLs for Yield Traits on the Short Arm of Rice Chromosome 6

This study was undertaken to dissect quantitative trait loci （QTLs） controlling yield traits on the short arm of rice chromosome 6. A residual heterozygous line that carries a heterozygous segment extending from RM587 to RM19784 on the short arm of rice chromosome 6 was selected from an F7 population of the indica rice cross Zhenshan 97B/Milyang 46. An F2：3 population consisting of 221 lines was derived and grown in two trial sites. Six yield traits including number of panicles per plant, number of filled grains per panicle, total number of spikelets per panicle, spikelet fertility, 1 000-grain weight, and grain yield per plant were measured. An SSR marker linkage map was constructed and employed to determine QTLs for yield traits with Windows QTL Cartographer 2.5. QTLs were detected in the target interval for all the traits analyzed except NP, with phenotypic variance explained by a single QTL ranging between 6.3% and 35.2%. Most of the QTLs for yield components acted as additive QTLs, while the three QTLs for grain yield had dominance degrees of 1.65, 0.84, and -0.42, respectively. It was indicated that three or more QTLs for yield traits were located in the target region. The genetic action mode, the direction of the QTL effect, and the magnitude of the QTL effect varied among different QTLs for a given trait, and among QTLs for different traits that were located in the same interval.     

水稻第6染色体短臂产量性状QTL簇的分解

【目的】将水稻第6染色体短臂上产量性状QTL分解到更小的区间中。【方法】从珍汕97B/密阳46重组自交系群体筛选到针对第6染色体短臂RM587-RM19784区间的剩余杂合体,衍生了一个由221个株系组成的F2:3群体,种植于海南和浙江两地,考察每株穗数、每穗实粒数、每穗总粒数、千粒重、结实率和单株产量,建立SSR标记连锁图,应用Windows QTL Cartographer 2.5检测QTL。【结果】在所分析的6个性状中,除穗数外在第6染色体短臂上的目标区间均检测到QTL,分别座落于目标区域中3个以上的不同区间中,单个QTL对群体性状表型变异的贡献率为6.3%～35.2%;控制产量构成因子的QTL基本以加性作用为主,但3个单株产量QTL的显性度分别为1.65、0.84和0.42。【结论】目标区间存在3个以上的产量性状QTL,且同一区间控制不同性状的QTL、不同区间控制同一个性状的QTL在遗传作用模式、效应方向和效应大小上存在一定差异。     

水稻产量性状竞争优势QTL定位

【目的】检测与水稻产量性状竞争优势相关的数量性状座位（QTL）,探讨水稻竞争优势的遗传基础。【方法】以特青为母本、以基于IR24遗传背景的6个IRBB近等基因系为父本,配组衍生了由204个水稻恢复系株系组成的重组自交系（RIL）群体,并用各个RIL与不育系中9A杂交获得测交F₁群体。两年同地种植两套群体,相邻两列并列种植相应的RIL和F₁,设2次重复。成熟时每份材料每个重复混收中间4株,考查单株穗数、每穗实粒数、每穗总粒数、结实率、千粒重和单株产量,计算得出2次重复的平均值。在各个性状上,以同一年的数据为基础,将F₁表现型减除对应RIL表现型,获得1套衍生数据。以（F₁-RIL）数据为基础,应用QTLNetwork 2.0检测QTL;经1 000次Permutation计算,选用全基因组显著性水平P＜0.05为阈值。【结果】6个产量性状在RIL和F₁群体之间均呈极显著正相关,相关系数以千粒重最高,为0.903;以单株穗数和单株产量最低,分别为0.333和0.357;结实率、每穗实粒数和每穗总粒数居中,分别为0.406、0.448和0.680。结果还表明,随着RIL表型值的增加,F₁杂种优势强度逐步降低、杂种劣势强度逐步升高。未检测到控制单株穗数的QTL,但在其他5个性状上共检测到16个QTL,分布于水稻第2、3、5、6、8和10染色体,其中,3个控制每穗实粒数,4个控制每穗总粒数,3个控制结实率,4个控制千粒重,2个控制单株产量,单个QTL的贡献率为1.7 %-22.1 %。控制每穗实粒数的所有3个QTL全部表现为中9A/IR24的竞争优势优于中9A/特青,而在每穗总粒数、结实率和千粒重上,分别有3、2和2个QTL表现为中9A/IR24的竞争优势优于中9A/特青,有1、1和2个QTL表现为中9A/特青的竞争优势优于中9A/IR24。在控制单株产量的2个QTL中,qGY2与控制每穗实粒数和每穗总粒数的qNGP2和qNSP2位于同一区间,qGY10与控制每穗实粒数和结实率的qNGP10和qSF10位于同一区间,它们均表现为中9A/IR24的竞争优势高于中9A/特青。【结论】亲本性状表现和杂种优势均对F₁的产量表现具有重要作用,与竞争优势有关的QTL对杂交稻产量性状遗传控制具有重要作用。     

水稻产量性状杂种优势的QTL定位

 【目的】利用QTL定位方法检测水稻产量性状杂种优势QTL,并解释杂种优势产生的可能分子机理。【方法】利用重组自交系与亲本协青早B构建BC1杂种群体,通过两地重复试验,以中亲优势考察6个产量性状的杂种优势表型,利用Windows QTL Cartographer 2.5的复合区间作图法检测其QTL。【结果】多数产量性状均表现出较强的杂种优势。在两地试验中,共检测到20个产量性状杂种优势QTL,分布在水稻第2、3、6、7、8、10等6条染色体上,包括3个控制单株产量杂种优势的QTL、2个控制单株穗数杂种优势的QTL、6个控制每穗总粒数杂种优势的QTL、4个控制每穗实粒数杂种优势的QTL、4个控制结实率杂种优势的QTL和1个控制千粒重杂种优势的QTL。单个QTL对群体性状表型变异的贡献率为4.90%—12.85%。【结论】检测到控制6个产量性状杂种优势的20个QTL,其中qHNP-3、qHTNSP-7、qHNFGP-7、qHSF-7、qHTGWT-3 5个QTL在两地试验中稳定表达;检测到的20个杂种优势QTL中,有13个与在RIL群体中检测到的QTL重叠,重叠率达65%,因此,认为来自纯系的产量性状加性效应对杂种优势产生具有重要贡献。     

高产粳稻沈农265产量相关性状的QTL分析

利用沈农265/丽江新团黑谷的176个F2 3家系群体构建包含90个SSR标记的连锁图谱,并对穗长、每穗颖花数、每穗实粒数、着粒密度、结实率、有效穗数和千粒重等7个产量相关性状进行QTL分析。结果表明,共检测到15个控制产量性状的QTL,分布在第3、4、6、8、9以及第12染色体上。包括3个控制穗长的QTL;3个控制每穗颖花数的QTL;1个控制每穗实粒数的QTL;2个控制着粒密度的QTL;2个控制结实率的QTL;3个控制千粒重的QTL以及1个控制有效穗数的QTL。其中,主效QTL有4个,分别是qPL9,qSPP4-1,qSD9和qRG12。这些QTL将为水稻分子设计育种提供"元件",同时为阐明水稻产量相关性状分子机制提供基础信息。     

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。     

Detection of Drought-Related Loci in Rice at Reproductive Stage Using Selected Introgressed Lines

The present study was carried out to illustrate high-efficient detection of quantitative trait loci(QTLs)with selected introgression lines(ILs)and the existence of'hidden genes' conferring drought tolerance(DT).52 selected DT ILs,derived from BC2F2 population developed by crossing and backcrossing the susceptible recurrent parent(RP)IR64 with the susceptible donor Khazar were planted under irrigation and drought condition.Four important agronomic traits,e.g.,grain yield(GY),heading date(HD),panicle numbers per plant(PN),and plant height(PH)were evaluated and 83 SSR polymorphic molecular markers were used for genotypic analysis.Chi-square test based on genetic hitch-hiking and one-way analysis of variances(ANOVA)were used to detect drought-related loci.Nine and 36 loci were detected by chi-square test and one-way ANOVA,respectively.Five common loci were observed by comparing the results of the two methods,among which two QTLs linked with RM7,and RM241 were detected under irrigation condition,both of the favorable alleles were from RP and explained 13%phenotypic variation(PV)for GY and 28% PV for PH,respectively.The other three QTLs linked with RM163,RM18,and RM270 were detected under drought condition,the favorable alleles were all from the donor and explained 10,24,and 19% PV for HD,PH,and PH,respectively.Five common loci were observed by comparing the results of chi-square test and one-way ANOVA including two QTLs(one for GY and one for PH)under irrigation condition and three QTLs(one for HD and two for PH)under drought condition.By combining phenotypic and genotypic analysis,drought escape could be inferred as the main mechanism for drought tolerance in the present study.The results in present study suggested that the selected ILs population analyzed by chi-square test and one-way ANOVA was quite effective for DT QTL detection with low inputs and could also produce useful materials for breeding with wide genetic diversity for drought tolerance.     

利用水、旱稻DH系定位产量性状的QTL及其环境互作分析

 为研究水、旱栽培条件对水稻产量及其构成因素QTL表达的影响，以粳型陆稻IRAT109和粳型水稻越富杂交的116个株系的DH群体为材料，利用已构建的水稻分子连锁图（其中94个RFLP标记和71个SSR标记），在水田、旱田栽培条件下，定位了千粒重、结实率、有效穗数、穗粒数及单株产量等性状的QTL。结果表明，水田条件共检测到11个加性QTL和13对上位性QTL，旱田条件下检测到18个加性QTL和17对上位性QTL，其中控制千粒重的2个加性QTL和1对上位性QTL及控制有效穗数的1个加性QTL在水田、旱田条件下都检测到。 检测到11个控制产量性状QTL区域存在一因多效或紧密连锁,其中3个区域也是控制根系性状QTL的热点区。 发现8个加性QTL和8对上位性QTL对表型变异贡献率（以下简称贡献率）大于10％（其中4个加性QTL和5对上位性QTL为旱田条件下检测到），这些高贡献率QTL特别是旱田条件下的高贡献率QTL对旱稻产量性状分子育种具有一定的指导作用。     

超级杂交稻两优培九产量杂种优势标记与QTL分析

【目的】对超级杂交稻两优培九影响产量及其构成因素性状的杂种优势位点进行定位,在此基础上探讨亲本培矮64S和9311的遗传差异与水稻产量性状的杂种优势间的关系,以探明水稻产量杂种优势的分子预测途径。【方法】应用经单粒传法获得后续世代的219个培矮64S×9311 F8重组自交系（RILs）株系材料与亲本培矮64S回交,并选用151个分布于水稻基因组12条染色体上的SSR多态性标记,构建回交群体RILs BCF1;构建基因组总长为1 617.7 cM、标记间平均距离10.93 cM和含151个分子标记的遗传图谱;采用分子标记技术和自由度不等的单向分组方差两组法、三组法分析,用SAS软件ANOVA分析、混合线性模型复合区间作图等方法,对回交RILs BCF1群体的产量性状及其构成因素的F1表型值进行相关分析、优势预测与QTL定位。【结果】本回交杂种群体RILs BCF1具备多种基因型,遗传变异丰富,性状平均值均显著高于亲本群体重组自交系RILs F8,共筛选到影响RILs BCF1群体产量及其构成因素性状杂种优势的阳性、增效位点74个;其中,三组法所筛选的阳性、增效位点数高于两组法,用这些阳性、增效位点所预测的遗传距离与产量F1性状值的相关性也显著提高;三组法所筛选产量性状的增效位点与两组法所筛选的增效位点完全一致;连锁紧密的位点有成簇分布的现象,每穗空粒数、每穗实粒数、结实率有6个杂种优势位点相同,并与3个产量杂种优势位点重叠,且均处在第7染色体上;通过逐步回归建立了对4个产量性状进行预测的回归方程模型;筛选到28个杂合型的特异性标记,它们与产量性状的表型值显著相关,使用特异性标记可使遗传距离与产量F1性状值的相关系数由全部标记的0.335提高到0.617;定位到3个与产量杂种优势相关的QTL和3个影响每穗实粒数杂种优势的QTL。其中,在第7染色体上影响每穗实粒数和产量杂种优势的QTL QGpp7和QHy7与影响每穗实粒数和产量杂种优势的增效位点的结果相符。【结论】通过增加筛选产量杂种优势阳性位点或增效位点数量、筛选影响杂种优势特异性分子标记的方法,可显著提高分子标记遗传距离与产量F1性状值的相关性,有效提高用分子标记遗传距离对杂种优势预测效率。定位了3个影响产量杂种优势的QTL及3个影响每穗总粒数杂种优势的QTL,分别在第2、3、7、11和12染色体上,其中,影响产量杂种优势的数量性状位点QHy7,贡献率为7.48%,可用于杂种优势的预测和杂交组合的选配。定位于第3染色体RM293-RM468的表型贡献率为14.9%的抽穗期QTL可用于早熟高产水稻的选育。     

水稻产量及其相关性状的数量性状位点(QTL)鉴定(英文)

由于大部分水稻育种的最终目标是获得高产、稳产,因此对于育种工作者来说．水稻产量及其构成因素 是重要的性状。在大田试验中,采用随机区组设计,设两个重复,对CT9993-5-10-1-M × IR62266-42-6-2杂交而得 的144份水稻品系DH群体的产量及其主要农艺性状的数量性状位点(QTLs)进行定位。采用MAPMAKER/QTL 1．1软件进行区间定位并估计每个QTL的表型方差的百分比,以LOD阈值>2．4来确定一个QTL的有无.试验鉴 定出与6个水稻农艺性状如千粒重、单株产量、株高、穗长、粒宽、粒长宽比有关的23个QTLs,这些QTLs将有助于 提高水稻产量,并有利于了解水稻产量性状的遗传调控.     

水稻粒厚主效位点qGT8精细定位和候选基因分析

【目的】在已鉴定的稻谷粒长、粒宽和粒厚QTL的基础上,对控制粒厚的主效QTL进行精细定位和候选基因分析,以解析川106B（C-106B）细长粒形的遗传基础,为进一步通过分子技术改良其产量水平提供科学依据。【方法】以细长粒形的优质籼稻保持系川106B与籽粒较宽厚的籼稻保持系川345B（C-345B）杂交,构建包含182个单株的F2群体,采用QTL Catographer v2.5软件基于复合区间作图法发掘与稻谷粒形性状相关的QTL;进一步从BC₃F₂群体筛选隐性单株（稻谷厚度较薄）对粒厚主效QTL（qGT8）进行精细定位,并对候选基因进行测序和荧光定量PCR分析。分别构建qGT8位点携带川106B等位基因的近等基因系（NIL-gt8^C-106B）和携带川345B等位基因的近等基因系（NIL-GT8^C-345B）并调查其稻米外观品质及产量性状。【结果】川106B和川345B的粒长、粒宽和粒厚表型存在显著差异。利用F₂群体检测到2个粒长QTL、3个粒宽QTL和3个粒厚QTL,其中,位于第7染色体区间RM21892-RM3589的粒长主效QTL（qGL7）可解释粒长变异的68.23%,川106B等位基因在该位点可增加粒长0.47 mm。控制稻谷粒宽和粒厚的主效QTL（qGW8和qGT8）位于第8染色体上相同区间RM6070-RM447,分别解释相应表型变异的26.48%和34.89%,增加粒宽或粒厚的等位基因均来自于川345B。利用1 732个BC₃F₂隐性单株,将粒厚主效位点qGT8精细定位在标记SG930和SG950间的11.2 kb区段,该区段仅包含1个注释基因LOC_os08g41940（OsSPL16）。对该基因测序分析发现,川106B和川345B在起始密码子ATG上游2 kb区段存在7个差异位点,在编码区有5个多态性位点,其中,川106B在第3外显子插入2 bp（c.1006_1007 插入CT）引起移码突变,且位于qGT8的OsmiR156结合位点,推测为川106B籽粒厚度变薄、宽度变细的关键位点。实时荧光定量PCR分析发现,qGT8在幼穗中表达量较高,且在川106B和川345B中的表达方式相似,表达量在1-8 cm长幼穗发育时期随幼穗发育逐渐增加,8 cm时达到最高,之后随幼穗发育逐渐降低,但2个亲本在各时期的表达水平存在差异。近等基因系NIL-GT8^C-345B的粒厚、粒宽、千粒重、单株产量和垩白粒率显著高于NIL-gt8^C-106B,而粒长、透明度、株高、单株有效穗数、穗长、每穗实粒数、结实率和播抽期与NIL-gt8^C-106B相当。【结论】控制粒长的主效QTL（qGL7）位于第7染色体区间RM21892-RM3589,控制粒宽和粒厚的主效QTL位于第8染色体的相同区间RM6070-RM447。粒厚主效QTL（qGT8）被精细定位在仅包含GW8的片段上,是控制粒形和产量的关键基因,但在近等基因系中高粒重与高垩白紧密连锁,表明该位点存在高产与外观品质改良的矛盾。     

不同环境下水稻株高和穗长的QTL分析

【目的】水稻株高和穗长是影响水稻产量的2个重要因素,选育长穗大粒和株高适中的品种将对水稻的增产有非常重要的意义。通过对株高和穗长进行多环境QTL分析,鉴定稳定表达的株高和穗长的主效QTL,增加对株高和穗长遗传行为的了解,为水稻株型育种提供参考。【方法】首先,以辽宁省超级粳稻品种沈农265和云南省的地方粳稻品种丽江新团黑谷杂交衍生的粳-粳交重组自交系（recombinant inbredline,RIL）群体为试验材料,采用QTL IciMapping v3.0软件基于完备复合区间作图法在多环境条件下（沈阳,2011;海南,2012年;沈阳,2013年）对株高和穗长进行QTL分析;其次,基于上面定位的结果,结合已发表的文献和水稻数据库中的相关数据,对在3种环境条件下检测到的主效QTL进行比较分析,确定其可靠性;最后,采用主效QTL-BSA法（Bulked Segregant Analysis of Major QTL）对3种环境条件下检测到的主效QTL进行分析,进一步缩小目标QTL的区间范围。【结果】在3种环境条件下,沈农265和丽江新团黑谷的株高和穗长均存在显著差异,在RIL群体中,株高和穗长存在较大幅度变异,呈现双向超亲分离,近似于正态分布,这表明株高和穗长均为多基因控制的数量性状。在3种环境下,共检测到9个与株高和穗长相关的QTL,包括5个株高QTL,分布于第6、7、9和12染色体上,LOD介于2.67-19.39,加性效应值在-17.68-2.90,单个QTL贡献率为4.25%-37.35%;4个穗长QTL,分布于第6、7和9染色体上,LOD介于3.57-23.18,加性效应值在-3.22-1.42,单个QTL贡献率为11.30%-61.62%。有5个QTL被单独检测到,仅有4个QTL能在2个或3个环境中被检测到。其中,位于第9染色体上相同区间的qPL9a和qPH9能在3种环境中被检测到,而位于第7染色体上相同区间的qPH7和qPL7b分别能在2种或3种环境中被检测到,增效等位基因均来自丽江新团黑谷。同时,依据已发表的相关文献和Gramene网站对所定位的主效QTL进行整合分析,在第7染色体上的RM10-RM248区域存在一个油菜素内酯的信号转导调控因子基因OsBZR1和8个控制株高或穗长相关的QTL,在第9染色体上的RM566-RM242区域存在多个赤霉素合成或油菜素内酯合成相关基因和9个控制株高或穗长相关的QTL,进一步验证了所检测到的主效QTL的可靠性。利用主效QTL-BSA分析法将第9染色体上控制株高和穗长的QTL-qPHL9（qPL9a和qPH9）定位在RM1189-RM24457,物理距离522.46 kb,而将新发现的第7染色体QTL-qPHL7（qPL7b和qPH7）定位在RM478-RM429,物理距离为856.49 kb。【结论】3种环境中,在沈农265和丽江新团黑谷的RILs群体分别检测到5个控制株高和4个控制穗长的QTL,其中位于第9染色体上的主效QTL-qPHL9同时影响株高和穗长,在3种环境中均能被检测到,位于第7染色体上的主效QTL-qPHL7同时影响株高和穗长,该位点能在2种环境中被检测到,是一个新的多效性QTL位点。     

Validation of qGSIO,a quantitative trait locus for grain size on the long arm of chromosome 10 in rice (Oryza sativa L.)

Grain size is a major determinant of grain weight and a trait having important impact on grain quality in rice.The objective of this study is to detect QTLs for grain size in rice and identify important QTLs that have not been well characterized before.The QTL mapping was first performed using three recombinant inbred line populations derived from indica rice crosses Teqing/IRBB lines,Zhenshan 97/Milyang 46,Xieqingzao/Milyang 46.Fourteen QTLs for grain length and 10 QTLs for grain width were detected,including seven shared by two populations and 17 found in one population.Three of the seven common QTLs were found to coincide in position with those that have been cloned and the four others remained to be clarified.One of them,qGS10 located in the interval RM6100-RM228 on the long arm of chromosome 10,was validated using F_(2:3) populations and near isogenic lines derived from residual heterozygotes for the interval RM6100-RM228.The QTL was found to have a considerable effect on grain size and grain weight,and a small effect on grain number.This region was also previously detected for quality traits in rice in a number of studies,providing a good candidate for functional analysis and breeding utilization.     

杂交水稻米质与产量性状的典范相关分析

本文通过对四川省杂交水稻区试优质米组1999~2005年307份(次)品种的全套米质分析资料和产量等农艺性状进行典范相关分析认为,大部分米质性状与农艺性状之间的直接相关关系并不密切,但仍有10.2%的相关系数达到显著以上的水平。在米质和产量这两组性状间的关联性中,由粒长、长宽比、糙米率与千粒重、每穗实粒数、产量、有效穗起了主要作用。以直链淀粉含量为核心的蒸煮品质和食口性,以及以垩白为代表的外观品质与产量和其构成因素是没有矛盾的,二者之间没有必然的联系。因而,通过遗传改良和相应的栽培技术是可以使二者有机结合,达到高产和优质的目的。     

水稻籼爪交重组自交系穗部性状变异分析

为研究四川水稻高产理想株系穗部性状的遗传特性,并筛选出高产且综合农艺性状好的新材料,利用籼稻CG133R与爪哇稻22号构建的重组自交系(RIL)群体,对其单株有效穗、一次枝梗数、穗长、每穗着粒数和千粒重等9个性状的遗传变异进行考查和相关性分析;对其单株产量与各农艺性状进行逐步回归分析与通径分析;对单株产量位列前8名的优系分析其穗部性状表现,并根据单株产量高低分成2组深入进行性状间的相关分析。结果表明,RIL群体穗部性状上发生了极广泛的变异。逐步回归分析和通径分析发现,水稻单株产量的主要贡献因素为有效穗实粒数千粒重。经过对其优系分析,初步确立四川稻区高产理想株系穗部性状的指标为有效穗数7~9个、一次枝梗数18~20个、穗长27.0~30.0cm、着粒数320粒、实粒数290粒、着粒密度120粒/10cm、结实率81%~92%、千粒重20.0~27.0g。进一步对RIL群体中单株产量位列前4名的株系分析发现,其有效穗数和着粒数呈显著正相关(P0.001)。表明打破了有效穗数和着粒数间的不利连锁关系,出现了优良变异。这些优系可作为新种质进行深入分析和利用。     

利用单片段代换系定位水稻粒形QTL

 【目的】水稻谷粒形状（粒长、粒宽和长宽比）是衡量稻米外观品质的重要指标之一，为更好地开展粒形分子育种，对水稻粒形QTL进行分子定位。【方法】以单片段代换系（SSSL）为材料构建分离群体，利用微卫星标记对控制水稻谷粒长和谷粒宽的2个粒形QTL进行分子定位。【结果】粒宽QTL Gw-8被定位于第8染色体长臂末端微卫星标记RM502与RM447之间, 遗传距离均为0.3 cM。在此基础上构建了覆盖Gw-8的物理图谱，RM502与RM447位于同一克隆AP005529，两者之间的物理距离为55.0 kb。粒长QTL gl-3被定位于第3染色体着丝粒附近的微卫星标记RM6146和PSM377之间，遗传距离分别为1.5 cM和11.0 cM。【结论】利用单片段代换系能准确地定位水稻粒形QTL，这两个粒形QTL的定位为其克隆及稻米外观品质的分子育种奠定了基础。     

浙北地区单季晚粳稻直播栽培的高产途径研究

根据课题组2003—2005年掌握的地处浙北地区的嘉兴市的82块大田试验结果与测产田资料,进行统计分析,旨在探讨其高产途径。结果表明,有效穗数、每穗实粒数和千粒重对直播单季晚粳稻产量具显著正效应,其中正效应最大的为每穗实粒数,有效穗数其次。在数据分析基础上,提出浙北地区单季晚粳稻直播栽培的高产途径为:在争取一定有效穗数基础上,应把增加每穗实粒数作为主攻方向,同时提高灌浆质量适当增加粒重。结合生产实践,在目前现有品种条件下,浙北地区单季直播晚粳稻9500kg/hm2左右产量水平的合理结构可能为:基本苗约为125万/hm2,最高苗630万/hm2,有效穗数450万/hm2,每穗总粒数>100粒,每穗实粒数90～95粒,千粒重26g左右。     

水稻耐盐性和耐碱性相关性状的QTL定位及环境互作分析

【目的】探索水稻在盐和碱胁迫下产量相关性状的变化规律,寻找耐盐碱主效QTL,并分析QTL加性、上位性与环境互作效应。揭示单株有效穗数、结实率、千粒重和单株穗重在盐、碱胁迫下的遗传机制,为水稻耐盐碱性分子标记辅助育种提供理论依据。【方法】以东农425和长白10号杂交得到的重组自交系为材料,构建包含120个SSR标记的遗传连锁图。以浓度6 ds·m-1的Na Cl水溶液,pH9.0的Na2CO3水溶液进行全生育期处理,正常水灌溉为对照。对2014年和2015年盐、碱胁迫和自然条件下水稻的单株有效穗数、结实率、千粒重和单株穗重分别采用2种作图方法同时定位研究,即完备区间作图法进行加性QTL定位和混合线性模型的复合区间作图法进行加性、上位性QTL与环境互作联合分析。【结果】2014年和2015年碱胁迫条件下与盐胁迫条件下各性状表型值相比,耐碱相关性状降低较明显,表明水稻对碱胁迫更为敏感,碱胁迫更大程度地限制了高产和稳产。并且2年的碱胁迫条件下各性状与盐胁迫条件下各性状均未表现出显著相关性。水稻在耐盐性和耐碱性上可能存在遗传机制上的差异。运用ICIM共检测到61个水稻耐盐碱相关性状加性效应QTL,分布在第1、2、3、4、5、6、7、8、10、11和12染色体上。运用MCIM在6个环境下进行加性及环境互作效应的联合定位分析,共检测到17个加性QTL存在环境互作效应,分布在第1、3、5、7、8、9、11和12染色体上。其中,运用ICIM同时在自然条件和盐胁迫条件下2年重复检测到q PN1-1,仅在碱胁迫下2年重复检测到q PN11-2,同时在盐胁迫和碱胁迫条件下2年重复检测到q PN3-3,在盐胁迫与自然条件比值下2年重复检测到q RPN1-1,仅在自然条件下2年重复检测到q GW7和同时在盐、碱胁迫和自然条件下2年重复检测到q PW11均被MCIM检测到。q PW11是1个新的耐盐碱QTL,其贡献率为7.94%—20.13%。运用MCIM对水稻耐盐碱相关性状在6个环境下进行上位性与环境互作效应分析,共检测到13对上位性QTL与环境发生互作效应。检测到2对有关单株有效穗数的上位性QTL与环境互作,检测到2对胁迫与自然条件比值下单株有效穗数的上位性QTL与环境互作;检测到2对有关结实率的上位性QTL与环境互作,检测到2对胁迫与自然条件比值下结实率的上位性QTL与环境互作;检测到1对有关千粒重的上位性QTL与环境互作,检测到1对胁迫与自然条件比值下千粒重的上位性QTL与环境互作;检测到3对有关单株穗重的上位性QTL与环境互作。【结论】盐胁迫和碱胁迫都能影响水稻的产量相关性状,但二者是性质有所差别的2种胁迫,碱胁迫破坏更强,降低产量更明显。     

Association mapping of quantitative trait loci for yield-related agronomic traits in rice(Oryza sativa L.)

High yield in rice mainly depends on large grain weight, ideal plant architecture and proper flowering time adapting to various geographic regions. To help achieve higher yield, phenotype variations of heading date(HD), plant architecture and grain shape in a panel of 416 rice accessions were investigated in this study. A total of 143 markers including 100 simple sequence repeat(SSR) markers and 43 gene-tagged markers were employed in association mapping to detect quantitative trait loci(QTL) responsible for these variations. Among the 7 subpopulations, POP5 in japonica group showed the largest values of HD and grain width(GW), but the smallest values of grain length(GL) and grain length to width ratio(GLW). Among the six indica groups, POP7 had the largest values of HD, GL, GLW, and 1 000-grain weight(TGW). A total of 27 QTLs were detected underlying these phenotypic variations in single year, while 12 of them could be detected in 2006 and 2007. GS3 marker was closely associated with GL, GW and GLW, and widely distributed in different groups. The starch synthesis related gene markers, SSI, SSIIa, SBE1, AGPL4, and ISA1, were linked to plant height(PH), panicle length(PL), flag leaf length(FLL), GW, and GLW. The SSR markers, RM267, RM340 and RM346, were linked to at least two traits. Therefore, these new markers will probably be used to improve rice grain yield or plant architecture when performing marker-assisted selection of proper alleles.     

QTL Mapping and Epistasis Analysis for Yield Traits in an RIL Population of Rice (Oryza sativa L.)

A genetic linkage map consisting of 168 DNA markers was constructed based on a recombinant inbred line (RIL) population derived from a cross between a high yielding indica variety, Zhong156, and a low yielding indica variety, Gumei2. The markers on the linkage map were distributed on all 12 chromosomes and covered 1 447.9 cM of the genome. The parents and 304 RILs were grown in China National Rice Research Institute (CNRRI), Hangzhou, China, in 2001, over two seasons in a randomized block design. The statistic software of QTL Mapper 1.01 was applied to detect quantitative trait loci (QTLs) and additive by environment (AE) interactions for yield traits, including panicle length, number of panicles per plant, number of spikelets per panicle, number of filled grains per panicle, fertility and kilo-grain weight. A total of 30QTLs with significant additive effects located on all chromosomes, except chromosomes 5 and 9, and two QTLs with significant AE interactions, were detected. Thirty-one interactions of QTLs showing significant additive by additive epistatic effects for yield traits were also detected. Genetic contributions were generally lower for QTLs showing epistatic effects compared with QTLs showing additive effects. No significant interactions between epistasis and environment were detected.