利用高代回交导入系定位稻米外观品质性状QTL

利用252个Lemont导入到特青背景的高代回交导入系,研究稻米外观品质性状相关的数量基因定位.共检测到控制垩白度的3个QTL,分别位于第6、7、8染色体上;控制粒长的QTL 3个,分别位于第4、7和11染色体上;控制粒宽的QTL 5个,分别位于第2、4、6、7、11染色体上;控制粒长宽比的QTL 2个,分别位于第2和第6 染色体上;第7 染色体的OSR4-RM505区间是垩白度、粒长和粒宽的共同基因座位,第 6 染色体的RM439-RM340区间同时控制垩白、粒宽和长宽比;影响稻米外观品质相关性状的一些QTL位于同一染色体的相同或者相邻区域上.     

不同环境条件下水稻株高的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSR标记的连锁遗传图谱和(培矮64s/Nipponbare)F2、F2∶3群体的180个单株(株系)对水稻的株高性状进行了2年2点的QTL定位分析。2年2点共检测到8个QTL分别位于第1、2、3、4、5、7、10染色体,表型贡献率6.9%～47.7%。F2群体(成都试点)共检测到6个QTL,分布在第1、1、3、4、5、7染色体上,F2∶3群体(海南试点)共检测到4个QTL,分布在第1、2、4、10染色体上,其中位于第1、4染色体上的qPH1-2和qPH4为重复检测到的QTL。对所定位QTL的价值、用QTL定位预测基因的功能等进行了探讨。     

利用CSSL群体研究稻米加工品质相关QTL表达的稳定性

 【目的】研究稻米加工品质的分子遗传基础，为遗传改良和分子标记辅助选择提供有用信息。【方法】利用Asominori为遗传背景具有IR24染色体片段的置换系（CSSL）群体，在4个环境下对稻米糙米率、精米率和整精米率进行QTL定位和稳定性分析。【结果】结果共检测到30个QTL与稻米加工品质相关，其中qMR-6、qMR-8、qHR-3和qHR-6在4个环境中都能被重复检测到，影响精米率的qMR-6和qMR-8的平均贡献率分别为21.1%和22.2%；与整精米率相关的qHR-3和qHR-6，平均贡献率分别为34.6%和22.3%；且qMR-6、qMR-8、qHR-3和qHR-6对应的置换系与背景亲本Asominori在4个环境中相应性状的表现型之间都存在显著差异（P<0.05）。【结论】qMR-8、qBR-8b和qHR-8共定位在第8染色体R727-G1149区间的QTL簇上，在笔者以前的研究中发现该QTL簇包含与稻米蒸煮食味、外观和营养品质等相关的多个主效QTL，这为剖析同一染色体区段内的1个或多个基因协同调控多个品质性状形成的复杂代谢网络提供信息。     

稻米透明度QTLs主效应、上位性效应和G×E互作效应检测

利用珍汕97B/密阳46构建的RIL群体(ZM-RIL)及其相应分子遗传图谱,以海南和杭州两地试验的精米透光率(%)作为稻米透明度考察指标,应用检测QTL主效应、加×加上位性效应和G×E互作效应的遗传分析方法,对该性状两个环境下数据进行联合分析.共检测到5个控制该性状的主效应QTL,分别位于第2、6(2个)、8、10染色体上,总的遗传贡献率19.15%.其中,qTR2-2增加透明度的有效基因来源于母本;其余4个(qTR6-1、qTR6-2、qTR8-2、qTR10)则来自于父本.qTR6-1还与环境存在显著的GE互作效应.此外,还检测到2对控制稻米透明度的加性上位性互作基因,但它们均未与环境存在显著互作.     

日本水稻品种越光稻米的外观品质性状的QTL遗传剖析

稻米外观品质是稻米品质的一个重要方面.是消费者选择的重要依据之一,在一定程度上影响稻米市场价格.采用一个日本优质粳稻品种越光(轮回亲本)和一个印度的籼稻品种Kasalath杂交产生的回交重组自交系(backcross recombinant inbred lines,BILs)对7个控制稻米外观品质主要性状(粒长、粒宽、粒厚、粒长宽比、垩白粒率、垩白大小和垩白度)数量性状基因位点(quantitative trait locus,QTL)进行定位分析.共检测到影响7个性状的22个QTLs,分布在8条染色体上,贡献率为5.65%～29.20%.其中在第5染色体上的R2232分子标记附近区域检测到影响4个性状的QTLs;在第3染色体上C1448和第6染色体G200分子标记附近区域分别检测到同时影响3个性状的QTLs,表明了这3个染色体区域对控制稻米外观品质性状中的有着重要作用.研究检测到的QTLs及其两侧的分子标记可以用于改良稻米外观品质的分子辅助育种.     

稻米胶稠度、碱消值与籼粳分化度的QTL及其相互关系的研究

用Asominori/IR24重组自交系(RIL)为材料,对控制稻米胶稠度、碱消值和籼粳分化度的QTL进行了分析。检测出4个控制胶稠度的QTL(Ge1～Ge4),分别位于第2、7和9染色体上,贡献率分别为16.9%、13.2%、14.0%和11.3%;2个控制碱消值的QTL(As1和As2),分别位于第5和4染色体上,贡献率分别为17.5%和13.0%;同时检测到了5个控制籼粳分化度的QTL(Ij1～Ij5),分别位于第1、2和11染色体上,贡献率分别为21.9%、21.4%、13.4%、25.0%和14.5%。研究认为,胶稠度是由主效基因和微效基因共同决定的,碱消值是由1～2个主基因和若干微效基因控制的,两个蒸煮品质性状均为数量遗传性状。籼粳分化度与胶稠度、碱消值之间呈密切连锁关系。     

利用高世代回交群体检测水稻垩白相关性状QTL

[目的]探究水稻垩白性状,为水稻垩白形成分子机制研究和水稻品质育种提供材料。[方法]通过高产品种‘桂朝2号’与低垩白优质品种‘越光’连续回交和分子标记辅助选择方法,构建一套包含71个家系的高世代回交群体,分别在2013年南京和2014年海南对其垩白粒率和垩白度2个性状进行表型调查和QTL检测。[结果]南京和海南两年两地垩白粒率和垩白度2个性状都存在显著相关。两年两地共检测到33个与垩白粒率相关的QTL,其中5个QTL在2个环境中重复检测到,分别位于第4染色体RM1359~RM16939和SSR11~RM17332区间,第5染色体RM13~RM430区间,第7染色体RM5344~RM6872区间,以及第8染色体RM152~RS73区间。两年两地共检测到了17个与垩白度相关的QTL,其中3个QTL能够重复检测到,分别位于第4染色体RM1359~RM16939区间,第8染色体RM152~RS73区间,以及第10染色体RM467~RM271区间,且有2个位点与垩白粒率位点重合。同时发现定位QTL中,有7个QTL属于一因多效,对垩白粒率及垩白度都有一定影响。[结论]本文共检测到50个垩白性状相关的QTL,其中有7个位点能够被重复检测到,其中控制垩白粒率的q PGWC4.1、q PGWC4、qPGWC7.1,控制垩白度的qDPGWC4.1、qDPGWC8.1和qDPGWC10.1,是新的QTL。     

基于R/qtl不同方法对玉米株高QTL定位结果的比较

R/qtl是基于R语言的QTL分析专用作图软件。为了研究R/qtl不同作图方法在分析结果上的差异,采用1个玉米F2∶3家系的株高实际数据,分别按该软件提供的区间作图法(IM)、复合区间作图法(CIM)、二维扫描和多QTL拟合进行数据分析和结果比较。在株高性状上共定位到8个QTL,其中,IM法检测到7个,总共解释表型变异的54.57%,有3个QTL在4种算法中都能检测到,其位置、LOD值、置信区间以及贡献率估计4种算法分析结果基本一致。CIM法共检测到5个QTL,可解释总变异的27.66%,其中,位于第3染色体158 cM和222 cM的2个QTL在所有4种算法中都能检测到,第7染色体36 cM处的QTL首次被检测到,其余4个QTL与IM法检测到的相应QTL一致。二维QTL扫描共检测到7个QTL,累计贡献率达到54.97%,未检测到显著互作的QTL,除第6染色体33.5 cM处的QTL外,其他QTL与IM法检测到的一致。多QTL拟合只检测到3个QTL,累计贡献率为21.52%,也未检测到QTL间显著互作。以上分析结果表明:不同方法检测到的QTL无论在数量上还是在贡献率估计上均存在一定程度上的差异,但一些主要QTL在用不同方法分析中通常都能被发现。此外,本研究群体株高性状的遗传模式仅有主效应QTL,上位性QTL均未检测到。     

水稻株型相关性状QTL定位研究

以粳稻日本晴(NIP)和籼型超级稻中嘉早17(YK17)构建的重组自交系(recombinant inbred line,简称RIL)群体为研究材料,于2015—2016年分3季种植于杭州和海南,成熟期考察株型相关性状(分蘖数、株高、剑叶长、剑叶宽、剑叶长宽比、穗长)。并应用这2种群体已构建的分子连锁图谱,对株型相关性状进行QTL分析,共检测到34个相关QTL,分布于除第9染色体外的其他染色体上,LOD值介于2.68～14.39之间,表型贡献率变幅为4.00%～26.62%,3个环境下重复检测到10个QTL。对QTL与环境互作分析发现,24个QTL与环境互作,其中2个QTL对环境敏感。株型相关性状QTL主要分布在第1、2、4、7染色体上,呈簇分布。qPH1、qLFL1和qLFLW1a在3个环境下重复检测到,且贡献率较高,有待于进行克隆和功能分析。     

水稻穗部性状QTL分析

为分析不同遗传世代QTL定位结果的差异,鉴定新的稳定表达的主效QTL,为水稻高产和穗型性状育种提供参考信息。以沈农0530-9和北陆129杂交衍生的F2群体和F2∶3家系为试验材料,对穗部性状和籽粒大小性状进行QTL(Quantitative trait loci)分析。共检测到47个穗粒性状相关的QTL,分布于12条染色体上,F2和F2:3群体分别均检测到30个QTL,2个群体检测到的QTL的LOD值、贡献率和效应值存在明显差异,仅有13个QTL能在2个群体中稳定表达;QTL存在明显的遗传重叠现象,成簇分布在第1、2、3、6和9号染色体上,5个区段包含23个相关QTL,占QTL总数的55.32%,其它QTL在染色体上相互独立。不同遗传世代QTL定位结果存在一定差异,位于第2和9号染色体上位点是调控穗粒性状的稳定表达的多效性热点区域,其中位于第2染色体上QTLq PL2、q PW2和q ST2是3个新的稳定表达的QTL,值得做进一步深入研究。     

水稻产量因子的遗传主效应及基因型和环境互作效应的QTL分析(英文)

在构建DH群体RFLP图谱的基础上定位了产量因子的数量性状位点(QTL).在杭州和海南两地分别种植包括123个DH原的DH群体及其亲本IR64和Azucena,并对产量因子性状进行了测定.运用调整无偏预测(AUP)法预测遗传主效应值和GE互作效应值,并用于QTL定位.结果表明,一些有主效应的QTL同时具有QTL×环境(QE)互作效应,而一些没有主效应的QTL也可以有QE互作效应.研究还表明,QTL对环境的敏感性不同,有的QTL只能在一个环境中检测到,而另一些QTL能在二个环境中都检测到.产量因子包括总粒数和实粒数的QTL无论是主效还是QE互作效应均具有较大的加性效应值,这些QTL在两个环境中起主基因的作用.     

稻米糊化温度的遗传与分子机理研究进展

糊化温度(gelatinization temperature, GT)是衡量稻米蒸煮品质和口感的重要参数之一。低GT稻米比高GT稻米蒸煮时需要较少的能量投入。支链淀粉的结构,特别是其分支链分布与GT密切相关,短链的含量越高,淀粉的GT越低。数量性状基因定位已经将GT相关基因定位在第6染色体的编码淀粉合酶IIa(SSⅡa)的alk基因位点。SSⅡa基因的若干功能性单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms, SNPs)与GT和支链淀粉结构有关。这些SNPs已经用于标记辅助育种来改良稻米品质。提出了通过SSⅡa控制高或低GT的分子机理。     

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。     

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。     

Mapping quantitative trait loci associated with starch paste viscosity attributes by using double haploid populations of rice(Oryza sativa L.)

The paste viscosity attributes of starch, measured by rapid visco analyzer(RVA), are important factors for the evaluation of the cooking and eating qualities of rice in breeding programs. To determine the genetic roots of the paste viscosity attributes of rice grains, quantitative trait loci(QTLs) associated with the paste viscosity attributes were mapped, using a double haploid(DH) population derived from Zhongjiazao 17(YK17), a super rice variety, crossed with D50, a tropic japonica variety. Fifty-four QTLs, for seven parameters of the RVA profiles, were identified in three planting seasons. The 54 QTLs were located on all of the 12 chromosomes, with a single QTL explaining 5.99 to 47.11% of phenotypic variation. From the QTLs identified, four were repeatedly detected under three environmental conditions and the other four QTLs were repeated under two environments. Most of the QTLs detected for peak viscosity(PKV), trough viscosity(TV), cool paste viscosity(CPV), breakdown viscosity(BDV), setback viscosity(SBV), and peak time(PeT) were located in the interval of RM6775–RM3805 under all three environmental conditions, with the exception of pasting temperature(PaT). For digenic interactions, eight QTLs with six traits were identified for additive×environment interactions in all three planting environments.The epistatic interactions were estimated only for PKV, SBV and PaT. The present study will facilitate further understanding of the genetic architecture of eating and cooking quality(ECQ) in the rice quality improvement program.     

在两个环境中检测控制水稻抽穗期的QTL

利用一个DH群体研究了控制抽穗期的QTL,实验分别在杭州(HZ)和海南(HN)两地进行,抽穗期分别在4个和3个不同发育阶段调查.结果表明:在2个环境和7个发育阶段中共检测到8个QTL,分别分布在第1,6,8,10,12号染色体上.其中,2个QTL,qHD-1-1和qHD-12能在2个环境中检测到,其它只能在1个环境中检测到.在HN中一个QTL qHD-10-1主要在发芽后75～85 d检测到其效应,它可解释19.6%的变异.在HZ一个主效QTL qHD-8-1在发芽后80～90 d时检测到效应.其它的QTL只在某一阶段表达.最后讨论了抽穗期QTL的作用模式及其在育种中应用.     

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。     

不同氮磷钾处理大豆苗期主根长和侧根数的QTL定位分析

【目的】主根长和侧根数是重要的根系性状。通过不同氮磷钾处理,发掘大豆苗期主根长和侧根数的基因资源、了解其遗传机制,定位其主效QTL,分析QTL间的上位性和环境互作效应,对生产提供理论指导。【方法】用以栽培大豆晋豆23为母本、山西农家品种灰布支黑豆(ZDD02315)为父本所衍生的447个RIL作为供试群体,取亲本及447个家系各30粒种子,用灭菌纸包裹后,2015年和2016年分别放置于CK(模拟种植不施肥)、NPK(模拟大田正常配施氮磷钾肥)和1.5NPK(模拟高肥田块)3种生长环境下进行水培试验,每组试验设置3次重复,环境温度20—28℃,幼苗长到V2期,对幼苗期相关根部性状数据进行测量。分别采用Win QTLCart 2.5和QTLNETwork 2.1 2种遗传模型检测QTL,分析QTL间的上位性和环境互作效应。【结果】基于复合区间作图(CIM)共检测到24个影响主根长和侧根数的QTL,分布于第2、3、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、16、17共14条染色体中,单个QTL的贡献率介于8.52%—43.62%,QTL主要表现为加性效应。基于混合线性模型(MCIM)检测到影响主根长和侧根数的QTL各1个,2个QTL均表现出加性效应和环境互作效应。另有2对主根长和2对侧根数均检测出加性×加性上位性互作QTL,主根长和侧根数各有1对表现出主效QTL与非主效QTL加性×加性上位性互作,各有1对表现出非主效QTL与非主效QTL加性×加性上位性互作,2对主根长互作QTL分别解释了1.53%和1.95%的表型变异率,2对侧根数互作QTL分别解释了2.47%和1.13%的表型变异率。2个QTL能在2种分析方法中同时检测到,9个QTL能在3种环境下同时检测到。第6染色体在2015年NPK、1.5NPK和2016年1.5NPK 3个环境下均检测到主根长QTL,第5染色体在2015年NPK和1.5NPK、2016年CK 3个环境下、第17染色体在2015年CK和NPK、2016年NPK 3个环境下均检测到侧根数QTL。【结论】苗期大豆主根长和侧根数对氮磷钾的吸收影响较少,生产中尽可能减少氮磷钾使用量。不同浓度氮磷钾处理苗期主根长和侧根数参数间既有共同的控制基因,也有各自独特的控制基因,多数QTL不能在多个环境下重复检测到,控制其表达的遗传机制较为复杂。加性效应、加性与环境互作和加性×加性上位性互作效应在主根长和侧根数的形成和遗传中发挥着重要作用。主根长和侧根数各有1个QTL能在2种分析方法中同时检测到,Satt442-Satt296和Satt521-GMABABR是共位标记区间。     

Comparison and analysis of QTLs for grain and hull thickness related traits in two recombinant inbred line(RIL) populations in rice(Oryza sativa L.)

Grain traits are major constraints in rice production, which are key factors in determining grain yield and market values. This study used two recombinant inbred line(RIL) populations, RIL-JJ(japonica/japonica) and RIL-IJ(indica/japonica) derived from the two crosses Shennong 265/Lijiangxintuanheigu(SN265/LTH) and Shennong 265/Luhui 99(SN265/LH99). Sixty-eight quantitative trait loci(QTLs) associated with 10 grain traits were consistently detected on the 12 chromosomes across different populations and two environments. Although 61.75% of the QTLs clustered together across two populations, only 16.17% could be detected across two populations. Eight major QTLs were detected on the 9, 10 and 12 chromosomes in RIL-JJ under two environments, a novel QTL clustered on the 10 chromosome, q GT10, q BT10 and q TGW10, have a higher percentage of explained phenotypic variation(PVE) and additive effect; 15 major QTLs were detected on the 5, 8, 9, and 11 chromosomes in RIL-IJ under two environments, a novel clustered QTL, q GT8 and q TGW8, on the 8 chromosome have a higher additive effect. Finally, the analysis of major QTL-BSA mapping narrowed the q TGW10 to a 1.47-Mb region flanked by simple sequence repeat markers RM467 and RM6368 on chromosome 10. A comparison of QTLs for grain traits in two different genetic backgrounds recombinant inbred line populations confirmed that genetic background had a significant impact on grain traits. The identified QTLs were stable across different populations and various environments, and 29.42% of QTLs controlling grain traits were reliably detected in different environments. Fewer QTLs were detected for brown rice traits than for paddy rice traits, 7 and 17 QTLs for brown rice out of 25 and 43 QTLs under RIL-JJ and RILIJ populations, respectively. The identification of genes constituting the QTLs will help to further our understanding of the molecular mechanisms underlying grain shape.