小麦籽粒超氧化物歧化酶（SOD）活性全基因组关联分析

【目的】小麦籽粒超氧化物歧化酶活性对小麦面粉色泽和营养品质具有重要影响,挖掘与小麦籽粒超氧化物歧化酶（superoxide dismutase,SOD）活性显著关联位点及候选基因,为揭示小麦籽粒SOD活性的遗传机理和小麦面粉色泽的遗传改良奠定基础。【方法】采用氮蓝四唑（nitro-blue tetrazolium,NBT）光化还原法对3个环境下种植的212份普通小麦品种（系）进行SOD活性检测,结合90K SNP芯片的16 705个高质量SNP标记对小麦籽粒SOD活性进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,并对稳定遗传的显著关联位点进行候选基因的挖掘。【结果】不同环境下,各小麦品种（系）间的SOD活性表现出丰富的表型变异,变异系数为4.34%—5.23%,相关系数介于0.60—0.90（P<0.001）。多态性信息含量（polymorphic information content,PIC）为0.24—0.29。全基因组连锁不平衡（linkage disequilibrium,LD）衰减距离为7 Mb。群体结构分析表明,供试材料可分为3个亚群。GWAS分析结果显示,共检测到29个与SOD活性显著关联位点（P≤0.001）,分布在1A、1B、2A、2B、2D、3B、3D、4B、4D、5A、5B、5D、6A、6B、6D和7B染色体上,单个位点可解释5.47%—32.43%的表型变异,其中14个位点在2个及以上环境下均被检测到。9个显著关联位点在3个环境下被同时检测到,分布于1B、2B、4B、5A、5B、6B和6D染色体,贡献率为6.21%—16.62%。对稳定遗传的显著关联位点进行候选基因的挖掘,共挖掘TraesCS2B01G567600、TraesCS3D01G069900、TraesCS3D01G070200、TraesCS5B01G525700、TraesCS5B01G373700、TraesCS6A01G021400和TraesCS6D01G431500等7个SOD基因和TraesCS5A01G263500、TraesCS6B01G707800等2个与SOD活性相关的候选基因,候选基因的功能主要与抑制细胞活性氧积累及参与抗氧化剂再生过程有关。【结论】检测到与小麦籽粒SOD活性显著关联的29个SNP位点,共筛选出7个SOD基因和2个与SOD活性有关的候选基因。     

普通小麦籽粒过氧化物酶活性全基因组关联分析

【目的】小麦籽粒过氧化物酶(peroxidase,POD)活性对面制品加工品质有重要影响,发掘控制籽粒POD活性重要位点,并筛选其候选基因,为小麦品质的改良奠定基础。【方法】以151份黄淮冬麦区和82份北部冬麦区品种(系)为材料,分别利用来自于小麦90 K SNP芯片的18 189和18 417个高质量SNP标记,对POD活性进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)。【结果】供试材料中POD活性表现出广泛的表型变异和多样性,黄淮麦区材料的POD活性变异系数为15.4%—21.8%,遗传力为0.79,北部麦区材料的POD活性变异系数为15.0%—19.9%,遗传力为0.82。相关性分析表明,不同环境之间材料的POD活性表现出显著的相关性,黄淮麦区相关系数为0.46—0.89(P0.0001),北部麦区相关系数为0.50—0.87(P0.0001)。多态性信息含量PIC值为0.09—0.38,最小等位基因频率MAF值为0.05—0.5。群体结构分析表明,黄淮麦区与北部麦区2个自然群体结构简单,均可分为3个亚群。GWAS分析结果表明,在黄淮冬麦区材料中共检测到20个与POD活性显著关联的位点(P0.001),分布在1A、2A、2B、2D、3A、3B、3D、4A、4B、5A、5B、6A、6D和7A染色体上,单个位点可解释7.8%—13.3%的表型变异。在北部冬麦区材料中共检测到20个与POD活性显著关联(P0.001)的位点,分布在1A、1B、1D、2A、2B、2D、3A、3B、4B、6A、6B、7A、7B和7D染色体上,单个位点可解释14.4%—23.2%的表型变异。加性回归分析表明,随着优异等位基因数量的增多,小麦籽粒POD活性越高。在发现的所有POD活性相关位点中,2个位点在黄淮麦区和北部麦区材料中均能检测到且稳定遗传,可将其转换为STARP(semi-thermal asymmetric reverse PCR)或CAPS标记,以应用于分子标记辅助育种。获得3个与POD活性有关的候选基因,分别编码磷酸甘露糖变位酶(PMM-D1)、辣根过氧化物酶(PER40)和烷基氢过氧化物还原酶(F775_31640)。【结论】黄淮麦区与北部冬麦区2个自然群体遗传多样性丰富,群体结构简单,适用于全基因组关联分析。在2个自然群体中分别发现20个POD活性位点,并在显著相关的位点区域内筛选到3个候选基因。含有越多优异等位变异的材料其POD活性越高。     

春小麦籽粒主要品质性状的全基因组关联分析

【目的】挖掘小麦籽粒品质性状显著相关的SNP位点及候选基因,并揭示其遗传机理,为相关基因克隆和分子标记辅助选择提供理论依据。【方法】通过检测298份国内外春小麦品种（系）5个环境下蛋白质含量、湿面筋含量、沉降值、淀粉含量、籽粒硬度、出粉率和容重等7个籽粒品质性状的表型,并结合小麦55K SNP芯片,采用Q+K关联混合模型进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）。【结果】外引品种（系）、地方品种（系）和育成品种（系）的7个品质性状在不同环境下的变异系数分别为1.3%—13.4%、1.1%—18.6%和1.0%—13.9%。其中,外引品种（系）的蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值的变异系数均为最高;新疆自育品种的淀粉含量、籽粒硬度和出粉率的变异系数最大,而新疆地方品种的蛋白质含量、湿面筋含量、沉降值、淀粉含量、籽粒硬度和出粉率6个品质性状的变异系数均介于外引品种（系）和新疆自育品种（系）之间。群体结构分析表明,298份小麦品种（系）可分为3个亚群。其中,亚群1包含128份（43.0%）试验材料,主要是来自新疆的地方品种（系）;亚群2包含24份（8.1%）试验材料,主要包括外引品种（系）和新疆地方品种;亚群3包含146份（48.9%）试验材料,主要是外引品种（系）。连锁不平衡分析表明A、B和D基因组及全基因组的LD衰减距离分别为10、10、6和8 Mb,依据全基因组的LD衰减距离,将在物理图谱上前后8 Mb区间内的位点认定为一个候选位点。通过GWAS共检测到85个与7个小麦籽粒品质性状显著关联的稳定位点（P<0.001）贡献率为3.7%—10.9%。在1B、1D、2D、3A、3D、4A、4B、5A、6A、6D、7A和7D染色体上均检测到稳定且同时与多个性状关联的位点。其中,7A染色体上的AX-109452823—AX-110545157同时与蛋白质含量、淀粉含量、湿面筋含量、沉降值、出粉率和籽粒硬度相关,且同时在4个环境中均被检测到。对稳定的位点进行候选基因发掘,筛选到10个可能与小麦籽粒品质相关的候选基因。其中TraesCS4A01G299800（阳离子氨基酸转运蛋白）、TraesCS7A01G059500（色氨酸脱羧酶）、TraesCS7A01G331200和TraesCS7D01G418700（木葡聚糖内转葡糖基酶/水解酶）对调控小麦籽粒氨基酸含量有重要作用。【结论】检测到85个稳定的且与小麦籽粒品质性状关联的位点,并筛选出10个与小麦籽粒品质性状相关的候选基因。     

小麦容重QTL定位

为定位控制小麦容重的QTL位点,并获得与重要位点连锁的分子标记,以含有302个家系的重组自交系群体(RIL)WL为材料,在3个环境中,用完备区间作图软件IciMapping v3.0对小麦容重QTL进行定位分析。共检测到14个控制容重的加性QTL位点,分别位于1B、2A、4A、4B、5B、6B、7A和7B染色体上,单个QTL可解释籽粒容重变异的3.63%~16.15%。其中,QTw-WL-4A和QTw-WL-7B.2均可在E2和平均环境中被检测到,可分别解释籽粒容重变异的4.86%、3.83%和11.81%、5.57%。其中,有4个在单个环境中可以解释超过10%的表型变异。增效位点有的来源于父本,有的来源于母本。     

新疆冬小麦品种资源主要产量性状全基因组关联分析

【目的】高产是小麦育种的永恒主题,利用全基因组关联分析发掘控制小麦产量性状的QTL区段及优异基因,为小麦分子标记辅助选择育种提供理论依据和标记信息。【方法】以新疆本地188个冬小麦品种资源为材料,利用小麦55K SNP芯片进行全基因组扫描,通过对6个不同环境下的株高、穗长、小穗数、可育小穗数、穗粒数、千粒重、粒长、粒宽、籽粒长/宽比9个产量相关性状进行表型鉴定,利用6个环境下各性状数据及最佳线性无偏预测（BLUP）数据,基于混合线性模型（MLM）对表型和基因型进行全基因组关联分析。【结果】经主成分分析,将188个材料分为地方品种和育成品种2个亚群;利用6个环境下各性状数据,9个性状共检测到1 309个显著性SNP标记,其中,每个显著性SNP位点可解释7.259%—70.792%的表型变异。利用BLUP数据,9个性状共检测到66个显著性位点,同时与2个性状关联的共有SNP位点有5个,贡献率波动范围为8.498%—21.877%。将同时与2个性状或2个以上环境关联到的重复位点作为稳定的显著性关联位点,9个性状共检测到38个稳定关联位点,包括株高重复位点5个,穗长重复位点10个,小穗数重复位...     

小麦品种(系)粉质仪参数和沉淀值的全基因组关联分析

本研究以134个小麦品种(系)为材料,测定其粉质仪参数和沉淀值,筛选出14个强筋、35个中强筋小麦品种。利用9 329个SNP标记进行标记与品质性状之间的关联分析,共检测到567个显著关联位点(P0.005)。其中148个标记(属于50个QTL)与品质性状存在稳定关联,单个标记的表型变异解释率范围是6.18%~24.12%;110个稳定关联标记被定位在除了4D、5B和7D之外的18条染色体上。本研究得到的关联位点对小麦品质性状的分子标记辅助育种和相关基因克隆具有一定价值。     

小麦籽粒硬度QTL的分析

小麦籽粒硬度是小麦分类和定级的重要标准，会影响小麦面粉的最终用途。为了对小麦籽粒硬度的分子设计育种提供支撑，采用CI12633和扬麦158配制的重组自交系群体，进行连续3年种植和籽粒硬度分析，结合该群体遗传连锁图，对影响小麦籽粒硬度的数量性状座位(QTL)进行分子定位。结果表明，小麦3D、5B、6A、6D和7A染色体上均存在影响小麦籽粒硬度的QTL,单个QTL可以解释11.3%～25.1%的表型变异；其中6A和6D染色体上的QTL由亲本CI12633贡献，3D、5B和7A染色体上的QTL则来自亲本扬麦158;3D、6A、6D和7A染色体为新发现的QTL。这些QTLs可为长江中下游麦区的软质弱筋小麦和硬质中强筋小麦的培育提供参考。     

普通小麦溶剂保持力全基因组关联分析

为了发掘更多与小麦溶剂保持力(Solvent retention capacity,SRC)显著相关的位点,以171个小麦品种(系)组成的自然群体为材料,于2017-2018和2018-2019年度分别在扬州、高邮种植,收获后测定5％乳酸SRC、5％碳酸钠SRC、50％蔗糖SRC和水SRC,结合群体90K SNP芯片基因型资料对小麦溶剂保持力进行全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS).在2年2点共4个环境下检测到12个稳定的显著性关联位点,分别位于1B、2A、4D染色体上,单个位点的表型解释率为6.93％～14.83％.在1B染色体上检测到同时控制水SRC、乳酸SRC和碳酸钠SRC的位点,可解释6.93％～14.83％表型变异率;在4D染色体上检测到同时控制水SRC、碳酸钠SRC的位点,可解释表型变异率7.04％～9.76％.发掘到的与小麦溶剂保持力显著相关的位点及其SNP可用于软质或弱筋小麦品质育种.     

宁春4号与河东乌麦杂交F2:5家系的籽粒品质性状及其QTL分析

【目的】分析宁春4号与河东乌麦间杂交F_2:5家系的籽粒品质性状及其重要QTL,为宁夏小麦品质性状的遗传改良提供优异资源。【方法】以主要籽粒品质性状差异较大的宁春4号与河东乌麦及其杂交的248个F_2:5家系为材料,利用方差分析、相关分析、聚类分析和复合区间作图等方法对12个籽粒品质性状及其重要QTL进行研究。【结果】12个籽粒品质性状在F_2:5家系中均出现明显分离,其中,水分含量、吸水率、沉降值、稳定时间和硬度指数的群体平均值均超过高亲亲本,超高亲比例为59.27%~92.74%;粗蛋白含量、湿面筋含量、出粉率和形成时间的群体平均值介于双亲之间,超中亲比例为42.34%~50.81%,超高亲比例为12.50%~27.42%;降落值、拉伸面积和容重的群体平均值均低于低亲亲本,超中亲比例为1.61%~33.87%,超高亲比例为1.61%~31.05%。基于籽粒品质性状的测定结果,在欧氏距离为13时,可将248个家系分为六大类群,其中,类群Ⅱ平均湿面筋含量（32.16%）和降落值（363.55 s）最高,类群Ⅲ平均粗蛋白含量（14.89%）、吸水率（62.88%）、拉伸面积（152.28 cm2）、容重（779.20 g/L）、形成时间（4.15 min）和硬度指数（69.93）均居首位,类群Ⅴ平均水分含量最低（11.68%）、稳定时间最长（13.16 min）,类群Ⅵ平均出粉率（68.86%）和沉降值（41.31 mL）最高。利用69个SSR分子标记构成的39个区间共检测到68个籽粒品质性状QTL,其中,与水分含量、粗蛋白含量、湿面筋含量、出粉率、吸水率、降落值、沉降值、拉伸面积、容重、稳定时间、形成时间和硬度指数相关的QTL数量分别有5、2、4、9、2、12、4、4、1、9、9和7个,分布在1A~7A、1B、2B、3B、6B、1D、2D、3D、6D和7D共16条染色体上,LOD值最大为3.03,表型贡献率为3.17%~43.81%,加性效应为-14.8275~15.3442,同时,1A、2A、4A、7A、2B、3B、6B、1D、2D、3D、6D和7D染色体上检测到多个籽粒品质性状QTL,表明这12条染色体存在QTL富集区。【结论】小麦的大部分品质性状属于多基因控制的数量性状,宁春4号与河东乌麦间杂交F_2:5家系中出现了较多超亲类型,其中类群Ⅲ为籽粒品质性状的最优类群。检测到的68个籽粒品质性状QTL可选择性地用于小麦品质性状的遗传改良。     

不同生态环境下冬小麦籽粒大小相关性状的QTL分析

 【目的】鉴定影响籽粒大小相关性状的QTL,并估计QTL的表型效应;分析不同环境下QTL的稳定性。【方法】以冬小麦小粒地方品种和尚麦为母本,大粒育成品种豫8679为父本及其F7:8重组自交系的142个株系为试验材料,分析籽粒长度、宽度、厚度、体积及千粒重在北京（2006、2007）、合肥（2007）和成都（2007）4个不同环境下的性状表现,并利用已构建的含有170个SSR标记和2个EST标记的遗传图谱,对这5个性状进行QTL定位分析。【结果】4个环境下共检测到93个影响籽粒长度、宽度、厚度、体积及千粒重的QTL,这些QTL分布在除1D和6A之外的所有小麦染色体上。在检测到的QTL中,与籽粒长度、宽度、厚度、体积和千粒重相关的QTL分别为17、16、18、21和21个。另外,本研究还在1A、1B、2A、2D、3A、3B、5A、5B、5D、6A、6D、7B和7D染色体上共发现了18个QTL富集区。【结论】获得93个影响小麦籽粒大小相关性状的QTL,这些QTL可作为利用分子标记辅助育种途径进行小麦遗传改良的依据。     

盐胁迫下调控小麦苗期性状的QTL分析

【目的】定位盐胁迫下调控小麦苗期性状的QTL位点,为分子标记辅助选择小麦耐盐性状提供基因位点和连锁标记。【方法】以小偃54×京411重组自交系群体为材料,在盐胁迫条件下检测调控小麦苗期MRL、     RDW、SDW和TDW及其相对性状的QTL位点。【结果】共检测到调控小麦苗期4个性状及其相对性状的25个QTL位点,分布在1A、2A、2D、3A、4A、4B、5B、5D、6B、7A和7B共11条染色体上,贡献率在4.4%-25.5%。其中有15个QTL位点成簇分布于3A、4A、4B、5B、5D染色体的5个遗传区间,其余10个QTL位点各自分布于不同的染色体区段。检测到的5个贡献率大于10%的位点分别位于3A染色体的Xgwm497.1-Xcfa2193和4A染色体的Xbarc78-Xgwm350.1。【结论】多数调控小麦耐盐性的QTL位点成簇分布于3A、4A、4B、5B和5D染色体上,3A染色体的Xgwm497.1-Xcfa2193和4A染色体的Xbarc78-Xgwm350.1携带所有5个贡献率在10%以上的QTL位点。     

小麦灌浆期耐热性QTL定位分析

【目的】以普通小麦加倍单倍体（DH）群体（旱选10号×鲁麦14）的150个株系为材料,鉴定其灌浆期耐热相关生理性状及千粒重耐热指数,并进行QTL定位,以期发掘具有显著效应以及不同环境中稳定表达的主效QTL,为改良小麦耐热性提供理论依据及分子标记。【方法】运用基于混合线性模型的复合区间作图法,以耐热指数为耐热性指标,对DH群体在田间雨养和灌溉2种土壤水分条件下的耐热性进行QTL定位。【结果】2种土壤水分条件下共检测到12个控制不同性状耐热指数的加性效应QTL,对表型变异的贡献率范围为2.64%—11.41%,其中,9个QTL与环境存在互作效应,对耐热指数表型变异的贡献率为1.41%—4.66%;检测到17对上位性效应QTL,对表型变异的贡献率为2.45%—8.84%,其中,仅4对与环境有互作效应,对表型变异的贡献率为0.62%—2.32%。控制耐热性的QTL来自双亲,DH群体中有耐热性超亲的株系存在。【结论】评价小麦灌浆期的耐热性,千粒重耐热指数是最直接的指标,生理性状指标为耐热性鉴定的间接辅助指标,其中,旱地条件下选用旗叶相对含水量耐热指数作为间接指标较好,而灌溉条件下选用气冠温差耐热指数较好。染色体1B、2D、5A、5B、6A、6B和7A对灌浆期耐热性贡献较大。千粒重耐热指数和旗叶叶绿素含量耐热指数的遗传以加性效应为主,叶绿素荧光参数耐热指数和气冠温差耐热指数的遗传以上位性效应为主,而叶片相对含水量耐热指数的遗传加性效应与上位性效应都重要。     

利用基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及粒重QTL分析

【目的】小麦遗传图谱是进行小麦染色体分析和研究表型变异的遗传基础。通过利用传统分子标记和现代基因芯片技术相结合,构建高密度遗传图谱,重点开展主要产量主要构成要素--粒重的初级基因定位,确定影响粒重的主效QTL位点,为开发粒重CAPS分子标记及在分子标记辅助育种提供依据和指导,并为利用小麦粒重次级群体进行精细定位和基因挖掘奠定基础。【方法】利用90 K小麦SNP基因芯片、DArt芯片技术及传统的分子标记技术,以包含173个家系的RIL群体（F_9：10重组自交系）为材料,构建高密度遗传图谱,并利用QTL network2.0进行了3年共4环境粒重QTL分析。【结果】构建了覆盖小麦21条染色体的高密度遗传图谱,该图谱共含有6 244个多态性标记,其中SNP标记6 001个、DArT标记216个、SSR标记27个,覆盖染色体总长度4 875.29 cM,标记间平均距离0.78 cM。A、B、D染色体组分别有2 390、3 386和468个标记,分别占总标记数的38.3%、54.3%和7.5%;3个染色体组标记间平均距离分别为0.80、0.75和0.80 cM。用该分子遗传图谱对4个环境下粒重进行QTL分析,检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上9个加性QTL,效应值大于10%的QTL位点有QGW4B-17、QGW4B-5、QGW4B-2、QGW6A-344、QGW6A-137;其中QGW4B-17在多个环境下检测到,其贡献率为16%-33.3%,可增加粒重效应值2.30-2.97g,该位点是稳定表达的主效QTL。9个QTL的加性效应均来自大粒母本山农01-35,单个QTL位点加性效应可增加千粒重1.09-2.97 g。【结论】构建的覆盖小麦21条染色体的分子遗传图谱共含有6 241个多态性标记,标记间平均距离为0.77 cM。利用该图谱检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上9个控制粒重的加性QTL,其中QGW4B-17是稳定表达的主效QTL位点,贡献率为16.5%-33%,可增加粒重效应值2.30-2.97 g。     

小麦苗期根系性状的全基因组关联分析与优异位点挖掘

【目的】植物根系对水分及营养的获取、作物的生长发育和产量的形成至关重要。挖掘小麦苗期根系性状显著关联的SNP位点,预测相关候选基因,为解析小麦根系建成遗传机制及选育具有优良根系构型的小麦品种奠定基础。【方法】以189份小麦品种组成的自然群体为供试材料,调查2种培养条件（霍格兰营养液和去离子水）下培育21 d的苗期根系总长度（TRL）、根系总表面积（TRA）、根系总体积（TRV）、根系平均直径（ARD）及根系干重（RDW）等5个根系性状,试验进行2次重复,同时结合小麦660K SNP芯片的分型结果进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）。此外,通过序列比对、结构域分析和注释信息预测候选基因,并采用竞争性等位基因特异性PCR(kompetitive allele specific PCR,KASP)技术开发根系性状的分子标记。【结果】霍格兰营养液培养条件下的根系性状变异范围较大,根系整体粗短;而去离子水条件下的根系细长、侧根较多。选用贝叶斯信息与连锁不平衡迭代嵌套式模型（BLINK）、压缩式混合线性模型（CMLM）、固定随机循环概率模型（...     

小麦周8425B×小偃81重组自交系群体千粒重相关性状的QTL定位及单倍型分析

【目的】周8425B是中国小麦重要骨干亲本之一,小偃81是李振声院士选育的高产、优质、多穗型品种。千粒重是影响小麦产量的重要因素,发掘周8425B和小偃81的千粒重及相关性状的QTL,并分析不同生态区小麦品种所含QTL的单倍型与千粒重的关系,发掘优异单倍型,为不同生态区提高小麦产量及分子辅助育种提供基因型参考。【方法】以周8425B×小偃81衍生的重组自交系群体（F₈）为研究对象,分别于2015和2016年在陕西杨凌（早晚播）进行田间种植,收获后对籽粒相关性状进行测量。利用90K芯片标记构建的高密度遗传图谱对3个环境下的千粒重、籽粒长、籽粒宽和籽粒厚进行QTL定位。同时,针对稳定的主效QTL开发相应的KASP分子标记,并以479份国内外小麦种质组成的自然群体为材料进行分子检测,结合自然群体的千粒重等性状进行关联分析;此外,从479份小麦中挑选出106份含有660K芯片基因型数据的当前黄淮麦区推广的小麦品种,以主效QTL置信区间的差异SNP为基础,进行目标QTL定位区间的单倍型分析,从而判断黄淮麦区中陕西、河南和山东种质材料中的优势类群。【结果】QTL定位结果显示,3个环境下共在8条染色体上检测到22个QTL,表型变异解释率（PVE）范围为4.77%—19.95%,12个位点为主效QTL（PVE>10%）,其中Qkgw.nwafu-6B可能为新QTL。4A、6A、6B、7D染色体上的QTL在多个环境中被检测到,其中,4A和7D染色体处QTL与已报道的相关位点位置相同或接近。6A染色体上的QTL区间包含已知千粒重基因TaGW2-6A,根据TaGW2-6A的分子功能标记检测结果,周8425B和小偃81同时含有TaGW2-6A,此外,基于单倍型分析结果,二者存在于不同的类群中,因此,该位点不同于TaGW2-6A,也可能为新的QTL。单倍型分析结果显示,Qkgw.nwafu-6A总共分为5种单倍型,在不同产区占比超过20%的为6A_h1,其在3个地点千粒重数据均高于其他单倍型;Qkgw.nwafu-6B总共分为8种单倍型,在不同产区占比超过20%的为6B_h6,在河南两点千粒重数据较高,推测含有这两类单倍型的材料为优势类群。此外,针对Qkgw.nwafu-6B开发出共分离的KASP标记,并在479份材料组成的自然群体显著性检测中证明该位点与千粒重表型显著相关。【结论】Qkgw.nwafu-6A和Qkgw.nwafu-6B可能为新的与千粒重相关的主效QTL位点,6A_h1和6B_h6为优势单倍型,开发了一个与Qkgw.nwafu-6B共分离的分子标记KASP_IWA349,可用于分子标记辅助育种。