水稻产量性状的QTL定位与上位性分析

 应用 16 8个DNA标记 ,对水稻中 15 6 (高产 )×谷梅 2号 (低产 )的重组自交系 (RIL)群体进行基因型检测 ,构建了全长为 14 4 7.9cM、覆盖水稻基因组 12条染色体的连锁图。于 2 0 0 1年分单季和连作晚季两季 ,在杭州中国水稻研究所试验场以完全随机区组设计 ,种植该群体的 30 4个株系及双亲 ,考查穗长、单株有效穗数、每穗颖花数、每穗实粒数、结实率及千粒重等 6个产量构成性状。采用QTLMapper1.0 1统计软件进行QTL定位、上位性分析及其与环境 (季别 )的互作效应分析 ,共检测到产量构成性状的 30个加性主效应QTL ,分别位于除第 5、9染色体以外的 10条染色体上 ,另有 2个QTL与环境之间存在显著互作 ;还检测到 31对影响产量构成性状的加性×加性上位性互作效应QTL。在所有的上位性互作效应中 ,多数加性×加性上位性互作效应的贡献率及效应均较小 ,没有检测到上位性互作效应与环境的显著互作     

大豆二粒荚长、宽相关QTL间上位效应和QE互作效应分析

【目的】定位大豆二粒荚长、宽QTL,并分析QTL间的上位效应和与环境（QTL-by-environment, QE）的互作效应。【方法】利用Charleston×东农594重组自交系及其F2:14-F2:18代的重组自交系的147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构建的SSR遗传图谱,利用混合区间作图法,对2006-2010年连续5年一个地点的大豆二粒荚长、宽进行QTL定位,并作加性效应、加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。【结果】检测到8对有加性效应的二粒荚长QTL,加性效应的总贡献率27.2%,与环境互作总贡献率达到10.19%;6对有加性效应的二粒荚宽QTL,加性效应的总贡献率16.27%,与环境互作总贡献率达到12.18%。9对影响二粒荚长的加性×加性上位互作效应的QTL,可解释该性状总变异的9.02%;8对影响二粒荚宽的加性×加性上位互作效应的QTL,可解释该性状总变异的8.81%。【结论】上位效应和环境效应在二粒荚长、宽性状的遗传中起了重要作用,因此,在分子标记辅助育种中应该考虑对效应起主要作用的QTL和上位性QTL,又要考虑微效多基因的聚合。     

大豆荚数性状相关QTL的加性、上位性及QE互作效应分析

本研究利用Charleston×东农594得到的147个F2:14-F2:19重组自交系群体,对11个环境条件下大豆荚数性状相关QTL的加性、上位性及其与环境互作效应进行了分析.在6年11个不同遗传背景条件下的多环境联合分析中定位了11个QTL具有加性效应,其加性(A)贡献率和AE互作贡献率都是微效的.联合分析同时定位到20对QTL具有上位效应,并发现上位QTL的2种作用模式,一种是同一连锁群上2个QTL间的上位性互作,另一种是不同连锁群上2个QTL间的上位性互作.鉴定出9个具有加性效应的QTL能在多个环境条件下被检测到,17对具有上位性效应的QTL能在多个环境条件下被检测到,部分QTL的上位性效应解释的表型变异大于5％.这些在不同环境或不同遗传背景下检测到的QTL,可作为大豆荚数相关性状改良的候选标记,用于分子标记辅助选择或图位克隆.     

玉米株型相关性状的QTL定位与分析

在构建207个SSR标记的遗传连锁图谱基础上,以自交系N6和BT-1为亲本组配了包含250个家系的F8重组自交系(RIL)群体,对玉米株高等7个株型相关性状进行QTL分析.结果表明:株高和叶面积均检测到6个QTL,穗位高、穗位高/株高、穗上叶片数均检测到5个OTL,叶片数检测到4个QTL,穗上叶片数/叶片数检测到7个QTL.7个株型相关性状QTL的上位性效应分析,都检测到了加性x加性上位性互作效应,上位性QTL也是株型相关性状的重要遗传基础.研究还发现,有16个影响不同性状的QTL位于染色体上相同的标记区间内,表现出了成簇分布的特性.     

水稻抽穗期 QTLs 的检测及上位性和环境互作效应分析

利用所构建的Lemont?特青重组自交系 (RIL)，采用混合线性模型和复合区间作图法，对不同季节获得的水稻抽穗期性状进行 QTL 定位及上位性和环境互作效应分析。检测到 3 个控制抽穗期的 QTL，分别位于 3、7 和 11 号染色体上，共解释 18.86% 的遗传变异，单个 QTL 的表型贡献率为 2.95%?10.56%，其中 qHD7-1 与环境存在显著互作，贡献率为2.18%；另检测到 9 对具有上位性效应显的互作位点。本研究表明上位性效应对水稻抽穗期具有重要的作用，抽穗期的一些QTL对环境敏感，在实际育种上应利用在不同环境稳定检测到的 QTL 进行分子标记辅助选择。     

大豆鲜荚籽粒上位性QTL及其互作效应分析

荚粒是大豆主要的收获器官,直接影响鲜食大豆品种审定和产品出口。然而,荚粒性状由多基因控制,目前主要集中在加性数量性状位点（quantitative trait loci,QTL）发掘方面,对上位性QTL及其互作效应报道甚少。鉴于此,通过鉴定大豆重组自交系（recombinant inbred line,RIL）群体2年4种环境条件下鲜荚和籽粒的长度、宽度、重量等相关性状,发掘控制其上位性QTLs,并研究其互作效应,结果发现,8种测试性状共检测到321对“加性×加性”上位性QTLs,涉及所有染色体,构成复杂的上位性QTLs互作网络,其中包括144对正向效应和177对负向效应QTLs,并以13号染色体分布数量最多;进一步分析发现,存在34对“一因多效”加性×加性上位性QTLs,且加性×加性上位性QTLs间的互作贡献率为1.89%~4.85%,高于其与环境互作贡献率,说明遗传因素为主;上述34对QTLs涉及18条染色体,其中包含定位区间一致的23对“一因多效”QTLs,并有6组上位性QTLs以“一对多”方式发挥功能,16组以“一对一”方式发挥作用。上述结果不仅为实现大豆荚粒性状精准分子遗传改良提供了选择标记,并为进一步揭示大豆荚粒性状分子遗传机制提供了依据。     

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。     

小麦幼苗根系性状的QTL分析

 以小麦DH群体（旱选10号×鲁麦14）为材料，在水分胁迫及非胁迫两种条件下考察水培幼苗的单株根数、最大根长、根鲜重、根干重、根茎鲜重比及根茎干重比等根系性状。应用基于混合线性模型的复合区间作图法分析幼苗根系性状的QTL，以及基因与环境的互作。共检测到11个加性效应QTL和15对上位性互作QTL，分布在除5A、4B、2D、6D和7D以外的所有染色体上。其中3个加性效应QTL和2对上位性效应QTL控制根数；3个加性效应QTL和3对上位性效应QTL控制最大根长；2个加性效应QTL和2对上位性效应QTL控制根鲜重；2个加性效应QTL和3对上位性效应QTL影响根干重；2对上位性效应QTL控制根茎鲜重比；1个加性效应QTL和3对上位性效应QTL与根茎干重比有关。同时还分别检测到1个加性效应QTL、3对上位性效应QTL与水分环境的互作效应。对应用分子标记辅助选择幼苗抗旱优良根系性状的可能性进行了讨论。     

水稻穗长上位性效应和QE互作效应的QTL遗传研究

利用基于混合模型的QTL定位方法研究了由籼稻品种IR64和粳稻品种Azucena杂交衍生的DH群体在四个环境中穗长的QTL上位性效应和环境互作效应。结果表明上位性可能是数量性状的重要遗传基础，并揭示了上位性的几个重要特点。在本研究中，所有的QTL中只有两个没有参与上位性效应的形成，在参与上位性效应的QTL中，64.7%的QTL还具有本身的加性效应。因此传统方法对QTL加性效应的估算会由于上位性的影响而有偏。其它35.3%的QTL没有本身的加性效应，却参与了上位性互作，这些位点可能通过诱发和修饰其它位点而起作用。上位性的特点还包括，经常发现一个QTL与多个QTL发生互作；大效应的QTL也参与上位性互作；上位性互作易受环境影响。QTL与环境的互作效应比QTL的主效应更多次地被检测到，表明数量性状基因的表达显著地受到环境的调控。     

普通小麦白粉病成株抗性的QTL分析

【目的】以普通小麦加倍单倍体（doubled haploid,DH）群体（旱选10号×鲁麦14）的150个株系为材料,鉴定其白粉病成株抗性并进行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,为改良小麦白粉病成株抗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,对DH群体在4种单一环境条件下及基因型与环境互作情况下白粉病成株抗性进行QTL定位。【结果】4种单一环境条件下共检测到15个控制白粉病成株抗性的加性效应QTL,对白粉病成株抗性表型变异的贡献率为3.8%～21.0%;考虑基因型与环境互作的情况下检测到9个加性QTL,分别与单一环境下检测到的加性QTL位于相同的标记区间,位于染色体2A、2B、3A、5A、5B、6B、7A、7B和7D上。4种单一环境下检测到17对上位性效应QTL,对白粉病成株抗性表型变异的贡献率为1.1%～28.4%;考虑基因型与环境互作情况下检测到19对上位性QTL,其中7对与单一环境下的上位性QTL位于相同的标记区间。控制白粉病成株抗性的QTL来自于双亲,DH群体中有白粉病成株抗性超亲的株系存在。【结论】白粉病成株抗性受加性和上位性QTL的共同作用;在基因型与4种环境互作情况下检测到的QTL中,分别有9个加性QTL和7对上位性QTL与单一环境下的QTL位于相同的标记区间,这些在不同环境条件下重复出现的QTL具有较好的稳定性;通过分子标记辅助选择等方法重组、聚合目标QTL,将能够选育出白粉病抗性强的小麦品种。     

QTL Mapping of Chlorophyll Contents in Rice

The objectives of this study were to investigate the genetic factors controlling the chlorophyll content of rice leaf using QTL analysis. A linkage map consisting of 207 DNA markers was constructed by using 247 recombinant inbred lines (RILs) derived from an indica-indica rice cross of Zhenshan97B×Milyang 46. In 2002 and 2003, the contents of chlorophyll a and b of the parents and the 247 RILs were measured on the top first leaf, top second leaf, and top third leaf, respectively. The software QTLMapper 1.6 was used to detect quantitative trait loci (QTLs), additive by environment (AE) interactions, and epistatic by environment (AAE) interactions. A total of eight QTLs in four intervals were detected to have significant additive effects on chlorophyll a and b contents at different leaf positions, with 1.96-9.77% of phenotypic variation explained by a single QTL, and two QTLs with significant AE interactions were detected. Epistasis analysis detected nine significant additive-by-additive interactions on chlorophyll a and b contents, and one pair of QTLs with significant AAE interactions was detected. On comparison with QTLs for yield traits detected in the same population, it was found in many cases that the QTLs for chlorophyll a and b contents and those for yield traits were located in the same chromosome intervals.     

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。     

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。     

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.     

不同供水条件下水稻叶绿素含量的QTL分析

在水分胁迫和非水分胁迫条件下分别种植水稻亲本和重组自交系(RIL)群体,在苗期生长阶段和开花后采用漆标定位方法分别考察叶片的叶绿素含量变化,进行不同水分环境下叶绿素含量和胁迫敏感指数的遗传分析.在两种不同水分供应条件下,在不同生育期共定位到13个控制叶绿素含量的具有加性效应的QTL,其中干旱环境中检测到6个,贡献率为4.74%～19.86%;水田环境中检测到7个,贡献率为4.92%～14.02%;未检测到两种环境下共同表达的QTL.检测到7个影响胁迫敏感指数的QTL,其中在苗期和开花期第1次测定时分别检测到的影响胁迫敏感指数的QTL(qkhChl-2a和qkhChl-6)贡献率高达25.29%和38.70%,增效等位基因均来自母本珍汕97B.     

Detection of QTLs for Important Agronomic Traits and Analysis of Their Stabilities Using SSSLs in Rice

Single segment substitution lines （SSSLs） each with a single chromosome segment from a donor under the same genetic background as the recipient were developed in rice by advanced backcrossing and molecular marker-assisted selection. Using the SSSLs, the QTLs for the important agronomic traits in rice would be detected under different environmental conditions. Detection of the QTLs controlling 22 important traits in rice was done with 32 SSSLs by the randomized block design in 2-4 cropping seasons. 59 QTLs were detected and distributed on chromosomes 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10, and 11, of which 18 QTLs were detected more than twice. Only 30.5% of the QTLs were detected repeatedly in different cropping seasons. Most of the QTLs of important agronomic traits were of little additive effects and instability. The QTLs controlling the traits, such as grain weight, grain length, ratio of grain length to width, and heading date were relatively stable. The stable QTLs usually had larger additive effects and were less affected by environment. The QTLs for the important agronomic traits were detected using the SSSLs in rice with high resolution under different environmental conditions. The instability of the QTLs may be the basis of the variation of rice plants during growth and development. It would be the genetic basis for improving yield and quality in rice cultivars by farming methods.     

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。     

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。     

基于SSSL的水稻重要性状QTL的鉴定及稳定性分析

【目的】单片段代换系（SSSL）是通过高代回交和分子标记辅助选择构建的，只含有来自供体亲本的一个染色体片段，遗传背景与受体亲本相同的品系。本研究的目的是利用SSSL检测不同环境条件下水稻重要性状的QTL。【方法】以32个SSSL为材料，随机区组试验设计，在2～4个季节中对水稻22个重要性状的QTL进行分析。【结果】共鉴定出59个QTL，分布于第1、2、3、4、6、7、8、10和11号染色体上。其中的18个QTL能够在2次以上重复检出，稳定性较好的QTL占检出QTL的30.5%，大多数农艺性状的QTL效应较小、稳定性较差。不同的性状，QTL稳定性不同，千粒重、粒长、谷粒长宽比、抽穗天数等性状的QTL较稳定。稳定性好的QTL，不仅具有较大的加性效应，而且受环境影响较小。【结论】利用单片段代换系可以有效地对水稻重要性状的QTL进行多年多季的稳定性分析。水稻大多数重要农艺性状QTL的不稳定性，反映了水稻生长发育过程的可塑性，可能是通过栽培措施使水稻品种获得高产优质的重要遗传基础。