在白色杜洛克×二花脸F2资源家系中定位影响猪210日龄8个体尺性状的QTL

 【目的】通过测量猪体长、体高、管围、胸围、胸宽、胸深、腹围和腿臀围等8个体尺性状,应用全基因组扫描定位影响猪体尺性状的数量性状位点(QTL)。【方法】在210日龄,活体测量白色杜洛克×二花脸资源群体129头F2个体的上述8个体尺性状,利用分布于猪18条常染色体和X染色体上的183个微卫星标记,对这129头F2个体及其父母和祖代亲本进行基因型检测。应用基于最小二乘线性回归分析的复合区间作图法在QTL Express进行在线QTL定位分析,并通过1 000次的Permutation来确定不同显著水平的临界值。【结果】在8条染色体上共检测到19个影响猪体尺性状的QTL,其中位于4和7号染色体上的5个QTL达到基因组1%显著水平,位于2和7号染色体上的2个QTL达基因组5%显著水平,但是没有检测到影响胸深的QTL。【结论】影响猪体尺性状的QTL位点大多数分布于不同染色体区域,QTL所解释的表型方差介于5.23%—41.58%。白色杜洛克和二花脸中均存在增加表型值的有利等位基因。     

利用全基因组高通量SNP标记定位二花脸×沙子岭家系中的断奶体重QTL

 【目的】利用二花脸×沙子岭家系定位影响仔猪45日龄断奶体重的数量性状位点（quantitative trait loci,QTL）并搜寻QTL区间内与表型相关的位置候选基因,为最终鉴别因果基因奠定前期工作基础。【方法】构建二花脸×沙子岭猪F2资源家系,利用Illumina porcine 60k DNA芯片判定F2个体的基因型,对45日龄断奶体重表型进行全基因组连锁分析,定位影响二花脸×沙子岭家系F2家系仔猪45日龄断奶体重的QTL。在Ensemble（EMBL-EBI）和NCBI（National Center for Biotechnology Information）网站基因组数据库中搜寻相应的位置候选基因。【结果】在猪的2号染色体（sus scrofa chromosome 2,SSC2）上定位到了1个5%基因组水平显著的QTL,在猪的5号染色体（sus scrofa chromosome 5,SSC5）和猪的14号染色体（sus scrofa chromosome 14,SSC14）上分别定位到了1个1%基因组水平显著的QTL。在上述3个QTL区域内搜寻到了5个与仔猪45日龄断奶体重相关的候选基因,分别是SSC2上的CYP2R1、COPB1、PDE3B基因和SSC5上的NOP2、GDF3基因。【结论】本研究将影响二花脸×沙子岭家系仔猪45日龄断奶体重的QTL定位于SSC2、SSC5和SSC14,并揭示出5个与仔猪45日龄断奶体重相关的候选基因。     

蓝塘×长白猪F2资源群1、4和8号 染色体活体性状的QTL定位

 【目的】鉴定影响猪重要经济性状的QTL。【方法】利用中国地方猪种蓝塘猪（16头母猪）与外来品种长白猪（8头公猪）建立了资源家系,对257头F2代个体的11个活体性状进行测定。根据美国肉畜中心（USDA-MARC 2.0）公布的猪连锁图谱,在1、4和8号染色体上大约每间隔10—20 cM选择一个微卫星标记,共21个标记,采用ABI 377 DNA序列分析仪进行微卫星基因分型,运用QTL Express 软件包在http://latte.cap.ed.ac.uk网站在线分析,进行QTL定位分析。【结果】体高（body height,BodyHh）的QTL定位于SSC1的68 cM处,与标记SW2185（67.6cM）紧密联锁,达到染色体显著水平（P＜0.05）,解释表型变异的2.22%。体长（body length,BodyLh）的QTL定位于SSC4上的72cM处,位于标记SW839—SW0214,达到染色体显著水平（P＜0.05）。【结论】在猪1和4号染色体上分别检测到一个影响体高和体长的QTL,为今后的QTL精细定位、大片段功能基因的克隆分析、以及猪分子育种技术的应用提供参考依据。     

在白色杜洛克×二花脸资源家系中定位影响猪肉滴水损失的QTL

 【目的】通过全基因组扫描,鉴别影响猪肉滴水损失数量性状位点（QTL）。【方法】采用EZ-滴水损失测定法和袋测定法,测定了白色杜洛克×二花脸资源群体884头F2代个体的背最长肌和半膜肌在采样后24和48 h的滴水损失。利用SAS软件分析了6个滴水损失性状间的相关性,以及滴水损失与其它肉质性状的相关性。检测了3个世代个体在19条染色体上194个微卫星的基因型。据此,应用QTL Express在线进行了影响滴水损失QTL的定位分析。【结果】滴水损失在两种肌肉间或两种测定方法间有较高的相关性（r = 0.50—0.58,P＜0.01）,而在两个连续测定时间点间相关性更高（r = 0.72,P＜0.01）。滴水损失与24 h的pH、肉的亮度（Minolta L）,肉色评分、大理石纹、水分含量及肌内脂肪含量呈中等或较低的显著相关（r = 0.09—0.35,P＜0.05）。QTL分析共检测到9个影响滴水损失相关性状的QTL,6个背最长肌滴水损失QTL,分别位于SSC1、SSC10和SSC12,其中SSC10上的QTL达到5%基因组显著水平;影响半膜肌滴水损失的3个QTL分别位于SSC2、SSC6和SSC17上。【结论】在SSC6、SSC10、SSC12及SSC17上首次检测到滴水损失QTL。多个滴水损失QTL与早先定位的pH QTL或肌内脂肪含量QTL的置信区间重叠。检测到的QTL无一个既影响背最长肌滴水损失,又影响半膜肌滴水损失。大部分QTL有利等位基因（减少滴水损失）源自二花脸猪。     

利用野栽杂交分离群体定位水稻结实率QTLs

【目的】利用野栽杂交分离群体定位水稻结实率,为能更好地挖掘和利用野生稻中控制穗结实率基因的QTL位点提供参考。【方法】分别以广西普通野生稻资源Y03为父本和栽培稻品种日本晴为母本,经过杂交构建包含142个单株的F2定位群体,然后利用覆盖水稻基因组的184对SSR分子标记,采用复合区间作图法(CIM),以LOD=2.5为阈值检测控制结实率的QTL。【结果】共检测到3个影响结实率的QTL。其中,2个QTL位于第1染色体,1个QTL位于4号染色体上,并分别命名为q SSR1-1,q SSR1-2和q SSR4-1。q SSR1-1位于第1染色体RM486~RM5501,表型贡献率为14.49%;q SSR1-2位于第1染色体RM102~RM315,表型贡献率为8.63%;q SSR4-1位于第4染色体RM252~RM119,表型贡献率为8.27%。对结果进行分析还发现,在3个QTL位点上来源于野生稻亲本Y03的等位基因均有利于提高水稻结实率。随后,根据获得的主效QTL定位信息最终开发出与水稻结实率性状紧密连锁、可用于分子育种的分子标记RM119。【结论】发掘的新QTL和性状连锁标记可为水稻产量性状QTL的发掘和分子标记辅助选择育种提供重要的基因资源和分子选择工具。     

鸡F2群体13号染色体微卫星标记与生长性状的关系及QTL定位

【目的】鉴定鸡13号染色体上影响鸡生长性状的数量性状位点(QTL)。【方法】以固始鸡、安卡鸡资源群为基础,在鸡13号染色体已报道的QTL范围内选取4个微卫星标记,采用方差分析方法,对测量的F2代共849个个体的32种生长性状(0,2,4,6,8,10,12周龄体质量,0,4,8,12周龄胫长,4,8,12周龄胫围、胸深、胸宽、胸骨长、胸角、体斜长、骨盆宽等)与4个标记进行相关性分析,对显著影响生长性状的微卫星标记进行不同基因型间各性状最小二乘均值的多重比较;并基于最小二乘区间定位法进行基因组扫描,对生长性状进行QTL初步定位。【结果】在F2群体中检测到的4个微卫星标记平均基因杂合度为0.707,平均多态信息含量为0.653;方差分析显示,各个标记与不同生长性状存在不同程度的相关;定位结果显示,在13号染色体上共检测到6个影响生长性状的QTL,其中3个QTL的影响达极显著水平(P0.01)。【结论】将影响4周龄体斜长、胸骨长,8周龄体斜长,6周龄体质量的QTL均定位在13号染色体的52cM处;而影响0周龄胫长、12周龄胸宽的QTL则分别定位于26和9cM处。     

猪CACNA2D1基因定位及与相关遗传图谱的整合分析

【目的】定位猪CACNA2D1基因并分析该基因是否可作为影响猪某些生产性状的候选基因。【方法】扩增并测定猪CACNA2D1基因的部分序列,运用辐射杂种细胞系对其进行定位并将定位结果与相关遗传图谱进行整合分析。【结果】将猪CACNA2D1基因定位在猪9号染色体79.3~86.7 cM的位置上,发现在CACNA2D1基因定位区域有3个分别影响母猪发情期排卵数、胴体肩胛重以及10周龄体重的QTL,在定位区域附近有影响猪屠宰24 h后肌肉pH值的QTL。【结论】猪CACNA2D1基因可作为猪繁殖性状、胴体性状、生长性状甚至肉质性状的候选基因进行进一步的研究。     

玉米叶宽的QTL定位及全基因组选择分析

【目的】分析控制玉米叶宽的关键QTL位点，为选育具有理想株型的玉米奠定基础。【方法】以玉米自交系B73和郑58为亲本构建F_2∶3家系，采用液相48k探针捕获技术检测基因型，对多环境下玉米叶宽表型进行QTL定位和全基因组选择。【结果】叶宽在基因型、环境、基因型与环境的互作变异项都具有显著差异，遗传力为0.39。共检测到12个穗位叶宽相关QTL位点，分别位于第1、3、4、5、8和10号染色体，表型贡献率为3.75%～16.17%。位于bin 1.06和bin 5.01的2个QTL在多环境下被检测到，具有环境稳定性，其中位于bin 5.01的QTL为主效位点，可用于精细定位研究。当SNP标记个数为300、训练群体占总群体50%时即可得到较好的预测精度。【结论】玉米叶宽是由主效多基因控制的，全基因组选择可以加速玉米叶宽性状的选育效率。     

猪10号染色体上影响血常规指标的数量性状基因座(QTL)定位

 【目的】检测定位猪10号染色体上影响血常规指标的数量性状位点。【方法】以3个品种(大白猪、长白猪、松辽黑猪)16个公猪家系共计368头试验猪组成资源群体,在猪10号染色体上共选取13个微卫星标记,采用基于线性混合模型方法,对影响与猪白细胞、红细胞和血小板相关的共计18项血常规指标的数量性状基因座(quantitative trait loci,QTL)进行了检测。通过似然比检验,利用置换法确定显著性阈值。【结果】()13个标记在群体中绝大多数的微卫星属于中度多态的遗传标记,所有微卫星标记在3个品种中的平均等位基因数为3.1754,平均杂合度为0.5215,平均多态信息含量为0.5999,平均香浓指数为1.3222。(2)达到了染色体极显著水平的3个QTL(P＜0.01),分别是影响着红细胞压积(HCT)、血红蛋白含量(HGB)和平均红细胞体积(MCV),影响血小板总数(PLT)的QTL也达到染色体显著水平(P＜0.05)。【结论】定位的4个影响猪血常规的QTL集中在10号染色体81—136cM区域,临近的标记分别为SW249、SWR136、S0070和SW1894。     

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。     

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法（CIM）、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法（MLM-GWAS）和RTM-GWAS3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多（57个）,解释表型变异最多（70.78%）。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ²检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。     

基于CAPS标记的甜瓜单果重相关性状QTL分析

【目的】基于甜瓜全基因组重测序技术,挖掘SNP位点并开发CAPS标记,构建遗传连锁图谱。初步为甜瓜单果重相关性状进行QTL定位,为甜瓜单果重相关基因挖掘奠定理论基础。【方法】选取栽培甜瓜品系M4-130为母本,野生甜瓜品系X207为父本,构建F_2:3群体材料。对甜瓜果实单果重、果实长宽、果肉厚度、果形指数及可溶性固形物含量等性状进行相关性分析。对亲本材料进行20×深度重测序,利用BWA、SAMTools、VCFTools等软件在全基因组范围内挖掘双亲SNP位点,利用SNP2CAPS软件结合甜瓜基因组上的限制性内切酶酶切位点开发CAPS标记,建立遗传连锁图谱。最后采用复合区间作图法对甜瓜果实单果重、果实长宽、果肉厚度、果形指数及可溶性固形物含量进行QTL分析。【结果】单果重与果实长度、果实宽度及果肉厚度呈显著相关。开发得到可利用CAPS标记185个,构建一张包含12个连锁群的遗传连锁图谱,覆盖总长度为1 600.45 cM,标记间的平均遗传距离8.65 cM。定位发现与单果重相关QTL位点7个（FW3.1、FW4.1、FW5.1、FW6.1、FW8.1、FW8.2、FW11.1）,与果实长度相关QTL位点7个（FL2.1、FL3.1、FL4.1、FL5.1、FL6.1、FL8.1、FL11.1）,与果实宽度相关QTL位点5个（FWID3.1、FWID4.1、FWID8.1、FWID10.1、FWID11.1）,与果肉厚度相关QTL位点2个（FT6.1、FT11.1）,与果形指数相关QTL位点1个（FS2.1）,与可溶性固形含量相关QTL位点2个（SS6.1、SS12.1）。【结论】获得了24个QTL位点。确定了一个主效QTL位点FW8.1,贡献率高达25.8774%,LOD值为16.8746。发现单果重与果实长度、果实宽度及果肉厚度密切相关,定位区间相同或相邻,紧密集中在3、4、5、6、8、11染色体上。     

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法(CIM)、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法(MLM-GWAS)和RTM-GWAS 3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多(57个),解释表型变异最多(70.78%)。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ2检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。     

陆海BC4F2和BC4F3代换系的评价及纤维产量与品质相关QTL的检测

 【目的】利用SSR标记对陆海BC₄F₂和BC₄F₃代换系进行评价并检测纤维产量与品质相关的QTL,为筛选棉花染色体单片段代换系、精细定位纤维品质QTL、实现分子聚合育种奠定基础。【方法】利用GGT32（graphical genotyping）软件分析每个代换系的基因型组成,采用SAS PROC GLM的单向方差分析方法检测影响各性状的QTL。【结果】检测到50个单片段代换系,其中9株含有纯合的海岛棉片段,并筛选出12个代换片段少、纤维品质优良的代换系。共检测到15个控制产量性状和19个控制纤维品质的QTL,集中分布在12个连锁群中,解释的表型变异率在2.80%—14.13%。【结论】4个上半部平均长度QTL在2个世代中稳定遗传,1个上半部平均长度QTL在前人研究论文中检测到,部分标记位点同时控制几个不同的性状,并发现增效基因不全来自高值亲本。     

多环境下玉米保绿相关性状遗传位点的挖掘

【目的】功能性保绿通常被认为是包括玉米在内的主要作物品种的理想性状。挖掘新的控制玉米保绿相关位点和候选基因,为玉米保绿遗传研究提供理论基础。【方法】以150份由许178和K12组配的重组自交系（recombinant inbred lines,RIL）群体为材料,通过Windows QTL Cartographer V2.5的复合区间作图法（composite interval mapping,CIM）对3个保绿相关性状（保绿度（visual stay green,VSG）、吐丝期绿叶数（green leaf number at silking stage,GLNS）和成熟期绿叶数（green leaf number at mature stage,GLNM））进行QTL定位。同时,以139份自然材料组成的关联群体为材料,基于混合线性模型（mixed linear model,MLM）,结合50 790个高质量SNP标记,对这3个性状进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）。【结果】基于CIM,利用单环境下的表型值和最佳线性无偏估计值（best linear unbiased prediction,BLUP）对GLNM、GLNS和VSG进行定位,共检测到37个QTL,分布在除第10染色体以外的其他染色体上,LOD范围为2.58—11.36,表型贡献率为4.34%—22.40%。GLNM、GLNS和VSG性状分别检测到14、12和11个位点。其中,4个遗传稳定的QTL（qGLNS2-1、qVSG1-1、qVSG1-2和qVSG7-1）,在3个及以上不同单环境中同时被检测到。利用MLM对保绿相关性状进行全基因组关联分析,共检测到44个超过阈值线的显著SNP,根据SNP标记在B73参考基因组的物理位置,发现共有15个位点落在连锁分析定位到的QTL区间内。【结论】通过QTL定位和全基因组关联分析共同检测到4个遗传稳定的共定位遗传区段（对应的B73参考基因组V4版物理位置区间为第1染色体6.2—8.2 Mb、第2染色体209.1—221.4 Mb、第6染色体96.8—102.1 Mb、第7染色体4.9—11.4 Mb）,并挖掘到4个与光合作用和抗逆相关的候选基因（Zm00001d006119、Zm00001d018975、Zm00001d006535和Zm00001d036763）。     

利用高密度SNP对猪血糖和糖基化血清蛋白性状的全基因组关联分析

【目的】测定苏太猪和白色杜洛克×二花脸F₂资源家系240 d血糖（glucose,GLU）和糖基化血清蛋白（glycosylated serum proteins,GSP）浓度,采用全基因组关联分析定位影响GLU和GSP的染色体位点,为最终鉴别影响该性状的因果基因奠定基础,同时为人类低血糖症和糖尿病的遗传学研究提供参考。【方法】分别将435头苏太猪和760头白色杜洛克×二花脸F2资源家系F₂个体在相同条件下饲养至240日龄进行统一屠宰,收集血液后分离血清,利用全自动生化分析仪测定GLU和GSP浓度。采集猪只耳组织提取DNA并测定DNA浓度。将质检合格的DNA样品利用Illumina porcine 60K SNP芯片判定基因型。运用PLINK软件对SNP判型结果进行质控,将合格的SNP标记用于后续的关联性分析,利用广义混合线性模型及R语言GenABEL软件包进行全基因组关联分析,定位影响苏太猪和白色杜洛克×二花脸F₂资源家系240 d血清GLU和GSP含量的染色体位点。根据全基因组关联分析结果从Ensembl或NCBI网站上分析可能的位置候选基因。【结果】全基因组关联分析共检测到5个与血清GLU和GSP达染色体显著水平相关的SNP位点。其中白色杜洛克×二花脸F₂资源群体在10号染色体（SSC10）24.67Mb处定位到与血清GSP含量显著相关的SNP（ALGA0057739,P=1.58×10^-5）,解释表型变异为3.72%。苏太猪群体共检测到2个与血清GSP显著相关的SNP（ALGA0108699和DRGA0017552,P=1.45×10^-5）,解释表型变异均为3.72%。使用猪参考基因组序列（10.2版本）,无法定位到具体的染色体位置。通过人、猪比较基因组分析,这两个SNP都位于SSC8,距STPG2基因3’端约180.0-193.0 kb。将两个群体进行Meta分析,未发现新的与GSP显著相关的SNP;在1号染色体250.32Mb处（DRGA0002016,P=2.48×10^-5）和14号染色体43.97Mb处（ASGA0062984,P=1.29×10^-5）,定位到与血清GLU显著相关的SNP。通过搜寻显著相关SNP所在染色体区域内的注释基因,发现ASPM、TRPM3和KCTD10 等基因是影响血清GSP和GLU的重要候选基因。【结论】检测到5个显著影响猪血清GLU和GSP的SNP位点。这些SNP位点所处染色体区域内的ASPM、TRPM3、STPG2和KCTD10基因是影响血清GSP和GLU的重要候选基因。     

利用SNP芯片构建甘蓝型油菜高密度遗传连锁图谱及含油量性状QTL分析

【目的】在云南生境下挖掘甘蓝型油菜含油量QTL位点,为高含油量性状遗传机制研究和分子标记辅助高含油量育种提供理论基础。【方法】以高含油量材料G28为母本,低含油量材料H008为父本,通过小孢子培养技术创建包含175份株系的F_1 DH群体,利用60K SNP芯片构建高密度遗传连锁图谱,结合2016-2017年丽江与临沧点DH群体含油量数据采用完备区间作图法,以LOD=2.5为阈值扫描含油量性状QTL。【结果】DH群体含油量性状呈现正态分布,表现出单向超亲分离。2个环境下共检测到6个含油量QTL,分别可解释6.29%～10.36%的表型变异。通过Blast分析将这6个QTL分别映射到参考基因组-Darmor-bzh ChrA01,ChrA10,ChrC05与ChrC08染色体物理图谱上。与前人研究比较分析推测位于C05染色体上的qOCc05.1与qOCc05.2为新的含油量性状相关的QTL。【结论】在云南生境下检测到6个含油量性状QTL并明确了其在染色体的物理区间,定位结果可用于下一步主效QTL的精细定位和分子标记辅助高含油量油菜育种。     

基于水稻染色体片段代换系的苗期耐低氮QTL分析

【目的】通过定位与水稻Oryza sativa耐低氮相关的数量性状位点(QTL),为今后相关基因的精细定位、克隆以及功能研究奠定基础,也为耐低氮水稻品种的培育提供理论参考。【方法】以Koshihikari (受体)和Nona Bokra(供体)为亲本构建的全基因组单片段代换系作为研究材料,在水稻苗期进行低氮胁迫处理,对水稻株高、根长、根鲜质量、根干质量、茎叶鲜质量、茎叶干质量、总鲜质量、总干质量共8个表型进行相对损失比分析和QTL定位。【结果】定位到2个与水稻低氮胁迫耐受相关的位点,分别是qRL1-1和qRFW2-1,这2个QTL位点分别在低氮胁迫下控制水稻根长和根鲜质量。其中,qRL1-1定位于1号染色体M1-29标记附近,LOD值为2.89,可解释的表型变异为11.23%;qRFW2-1定位于2号染色体M2-225标记附近,LOD值为2.53,可解释的表型变异为9.90%。其他6个表型未检测到相关位点。【结论】初步定位了与低氮胁迫下控制水稻根长、根鲜质量相关基因,为进一步的基因精细定位奠定基础。     

利用高密度遗传图谱定位水稻耐低氧萌发 QTL

【目的】耐低氧萌发能力是水稻直播适应性的核心性状之一。采用直播型温带粳稻品种 Francis 和多穗型优质恢复系 R998 衍生的重组自交系群体开展水稻耐低氧萌发 QTL 定位研究，旨在为直播稻品种培育提供新的有价值的基因资源，促进直播稻新品种培育和直播稻生产方式的推广。【方法】以 28 ℃ 淹水 10 cm 暗培养 7 d 的水稻胚芽鞘长、芽长和最大根长作为耐低氧萌发能力指标，通过低倍基因组重测序构建含有 3 106 个bin 标记的高密度遗传图谱，采用 WinQTL Cart 2.5 进行 QTL 扫描。【结果】低氧萌发条件下，Francis 的胚芽鞘长度和根长显著高于 R998，但是两者芽长差异不显著。构建的遗传图谱总图距为 3 646.2 cM，其中 12 号染色体标记数最少，1 号染色体标记数最多，分别为 174 个和 389 个。遗传图谱的标记平均图距为 1.21 cM，各染色体的平均图距范围为 0.68 ~1.84 cM，5 cM 以上的 Gap 比例为 0.36%。采用复合区间作图法（CIM），共检测到分布于 5 条染色体上的 6 个耐低氧萌发相关 QTL。其中，控制胚芽鞘长度、芽长和根长的 QTL 个数分别为 3、1、2 个。表型贡献率超过 10% 的 2 个 QTL 是胚芽鞘长度位点 qCL9 和芽长位点 qSL5，二者分别解释群体表型变异的 13.39% 和 10.78%。qCL9 与根长 QTL qRL2-1 的增效等位基因均来自亲本 Francis，其余 4 个 QTL 的增效等位基因来自亲本 R998。6 个 QTL 中有 3 个暂未见报道，可能是新的 QTL。【结论】Francis 和 R998 低氧萌发特性存在显著差异，双亲中均含有耐低氧萌发的增效等位基因。qCL9 和 qSL5 是分别影响胚芽鞘长和芽长的主效QTL，在直播稻分子育种中具有潜在应用价值。     

利用永久群体在不同环境下定位黄瓜株高QTL

【目的】黄瓜（Cucumis sativus L.）株高相关性状与其产量及植株生长发育有密切关系,对其进行QTL定位及比较分析,不仅为基因的精细定位及克隆奠定基础,也可实现该性状已有研究结果的信息整合,为黄瓜株型改良及分子标记辅助选择提供理论依据。【方法】利用以黄瓜材料9930和9110Gt为亲本构建的F9代RILs群体遗传图谱,结合4次黄瓜株高相关性状的表型数据,采用MapQTL4.0软件进行多座位QTL模型(Multiple-QTL model,MQM)检测。基于基因组序列信息,对本研究和前人已有研究结果进行比较作图并对株高QTL位点区域序列进行BLAST分析。【结果】共检测到11个与株高、节间长度、节数相关的QTLs,分布在Chr.1、Chr.2、Chr.5、Chr.6这4条染色体上,各QTLs的LOD值在3.03-12.73,可解释6.2%-32.1%的表型变异。其中主效QTLs 5个,可在春秋两季重复检出的QTLs 3个,占QTL总数的27.3%。在Chr.1上有QTL成簇聚集的现象。【结论】控制黄瓜株高的基因至少有4个,分别位于第1、3、5、6这4条染色体上。在Chr.6长臂上定位的应是有限生长基因de。