大豆百粒重QTL的上位效应和基因型×环境互作效应分析

本研究中基于Charleston×东农594重组自交系群体,采用完备区间作图和混合线性模型对2006-2010年连续5年的百粒重QTL进行定位,并进行基因×环境互作及上位性分析。本研究定位了16个与大豆百粒重性状相关的QTL,其中有5个QTL分别与环境发生互作,互作贡献率在0.11%~0.52%之间;定位了8对上位互作位点,贡献率在1.15%~2.59%之间。     

水稻低温发芽力的QTL定位

以珍汕97B与多年生稻种质AAV002863的DH群体(198个株系)构建了包含140个SSR标记的连锁图谱,检测了影响水稻低温发芽力性状的数量性状座位（QTL）。15℃下处理6 d,两亲本珍汕97B与多年生稻AAV002863的发芽率分别为79.7%和30.1%,DH群体间的发芽率变化在0%~100%。QTL定位分析检测到2个与低温发芽力相关的基因座,分别位于第3和第10染色体上,贡献率分别为12.6%和12.9%,增效等位基因分别来自多年生稻AAV002863和珍汕97B。上位性分析结果显示,第1与第10染色体上存在影响低温发芽力的互作位点,其互作可以提高低温发芽力,参与互作的第10染色体上的位点也具有加性主效应。     

水稻灌浆期耐热害的数量性状基因位点分析

 利用由98个家系组成的Nipponbare / Kasalath // Nipponbare回交重组自交系群体及其分子连锁图谱，以粒重感热指数\[（适温粒重-高温粒重）/适温粒重×100\]为评价指标，采用混合线性模型的QTL定位方法，对水稻灌浆期耐热性的主效、上位性数量性状基因位点及其与环境的互作进行分析。共检测到3个灌浆期耐热性主效QTL，分别位于第1、4和7染色体上，LOD值为8.16、11.08和12.86，贡献率8.94%、17.25%和13.50%。其中位于第4染色体标记C1100-R1783之间的QTL，没有显著的上位性和环境互作效应，表明在不同环境和遗传背景中的表达较为稳定，在水稻耐热性育种中可能具有较大的利用价值，其耐热性等位基因来自亲本Kasalath，高温热害时可减少粒重损失3.31%。位于第1染色体标记R1613-C970之间的QTL和第7染色体标记C1226-R1440之间的QTL，耐热性等位基因来自亲本Nipponbare，分别可减少粒重损失2.38%和2.92%。这两个QTL均具有与环境的互作效应，其中第7染色体上的QTL还和其他基因位点有互作。检测到8对加性×加性上位性互作QTL，分布于第1、2、3、5、7、8、10和12染色体上。没有检测到上位性QTL与环境的互作效应。     

水稻耐热性的QTL定位及耐热性与光合速率的相关性

应用典型的籼粳交组合IR64×Azucena花药培养的DH群体及其已构建的分子连锁图谱,在田间及温室高温条件下对该DH群体的结实性状进行考查,采用QTLmapper 1.0软件检测控制结实率的加性和上位性效应的QTL。在第1、3、4、8和11等5条染色体上,共检测到6个具有加性效应的QTL,其中位于第1、3染色体的2个加性效应QTL来自父本Azucena的等位基因,它们是耐热的QTL,能分别提高结实率9.50和6.46个百分点,其贡献率分别为19.15%和2.86%;位于其余3条染色体的4个加性效应的QTL来自母本IR64的等位基因,它能提高结实率4.33~10.37个百分点,在第1、2、3、4、5、7、8、11等8条染色体之间还检测到8对加性×加性上位性效应,其贡献率为2.27%~8.13%。同时还对水稻分蘖盛期和抽穗期进行了光合速率的测定,发现抽穗期剑叶光合速率与耐热性呈显著的正相关。     

水稻粒形及千粒重QTL定位与上位性分析

利用粒形及千粒重存在显著差异的2个亲本(TY319、8B)杂交构建的F3群体为作图群体,对粒长、粒宽、长宽比及千粒重进行QTL定位与上位性分析。共检测出13个影响粒形及千粒重的QTL,分别位于第1,2,4,7,8,10,12染色体,LOD值介于2.66~5.88,表型变异贡献率介于7.41%~44.93%,其中,第1染色体上控制长宽比的q LWR-1未见报道,可能是新的QTL。此外,通过上位性分析,粒长、长宽比和千粒重3个性状共检测到21个互作,粒宽未检测到互作位点。     

多环境条件下大豆蛋白质含量稳定性QTL分析

为定位大豆蛋白质含量稳定性QTL,从而为培育高蛋白大豆品种提供依据,本研究利用源自美国大豆Charleston和中国品种东农594杂交获得的147个株系组成的重组自交系群体,利用三种生态环境下三年数据估算的Shukla稳定性方差对大豆蛋白含量进行了遗传和QTL分析。结果表明,利用复合区间作图法（CIM）检测大豆蛋白稳定性QTL得到2个QTL,分别为qPRO1-1和qPRO17-1,位于连锁群A1和L上,贡献率分别为4.70%和5.73%,共解释10.43%的表型变异。利用混合区间作图法MIM检测到2对上位性QTL,互作染色体为A1×G和A1×A2,上位效应分别为0.19**和-0.22,贡献率为12.82%和17.42%,共解释30.24%表型变异。本实验分析多个环境下的数据,考虑到了QTL 与环境的互作效应,在三种环境条件下分析QTL,检测到了在不同环境下可以稳定出现的QTL位点。控制大豆蛋白含量的QTL位点,都表现出明显的上位性效应和GE互作效应。其中稳定性较好的QTL和公共图谱上定位的调控大豆蛋白质含量的QTL prot 1-7、cq oil003、oil8-1, prot 17-5、prot 2-1、prot 12-1等在区间上一致。     

大豆百粒重QTL的上位效应和基因型×环境互作效应

基于Charleston×东农594重组自交系群体,采用完备区间作图和混合线性模型对2006-2010年连续5年的百粒重QTL进行定位,并进行基因×环境互作及上位性分析。结果定位了16个与大豆百粒重性状相关的QTL,其中有5个QTL分别与环境发生互作,互作贡献率在0.11%～0.52%之间;定位了8对上位互作位点,贡献率在1.15%～2.59%之间。     

偃展1号×内乡188群体抗小麦赤霉病QTL分析

为给黄淮麦区小麦抗赤霉病育种提供新的抗性资源,以偃展1号/内乡188小麦重组自交系群体为材料,在田间充分发病的情况下,进行连续两年小麦赤霉病抗性鉴定,并通过复合区间作图,分析群体小麦赤霉病抗性的加性QTL、上位性互作及与环境的互作效应。结果表明,两年间亲本偃展1号、内乡188赤霉病抗性差异显著,群体间赤霉病病情指数变幅分别为0.16~0.70和0.26~0.90。对两年赤霉病抗性鉴定结果进行联合分析,检测到5个加性抗性QTL,1对上位性互作QTL,分别解释表型变异的32.39%和3.05%,环境互作很小(1.88%)。在5个加性QTL中,QFHB.caas-5D和QFHB.caas-4D对变异的解释率较大。群体199个家系中,共筛选到19个赤霉病抗性较好且稳定的家系。上述结果对于加快我国黄淮麦区小麦赤霉病抗性育种具有重要的意义。     

小麦粒形QTL定位及其与水分环境互作遗传分析

为了解析小麦粒形性状的分子数量遗传特征及其与水分环境的互作关系，以两个冬小麦品种（陇鉴19和Q9086）为亲本创建的重组近交系（recombinant inbred lines，RIL）群体120个株系为供试材料，利用复合区间作图法对两种环境条件下该群体的粒形进行QTL定位和遗传解析。结果表明，小麦RIL群体中各株系呈现广泛的表型变异和超亲分离，对水分环境反应敏感，属于多基因控制的数量性状，遗传模式复杂。在两种环境条件下共检测到控制粒形的26个加性QTL(A-QTL)和22对上位性QTL(AA-QTL)，分布在除4D、6D、7A和7D以外的其他17条染色体上，对表型变异的贡献率分别为3.60%～13.90%和0.52%～2.76%，对粒形的表型有正向或负向遗传效应。这些A-QTL和AA-QTL均与水分环境存在显著互作，但对表型变异的贡献率较低（＜3.05%）。在A-QTL中发现了3个对表型变异贡献率大于10%的主效位点( Qkl.acs-1B.1, Qkw.acs-6A.1和 Qkp.acs-1B.1)，未检测到两种环境中稳定表达的A-QTL位点。在1B、3B、4B、5A、5B、5D和6A染色体上发现了7个A-QTL热点区域（Xgwm153~Xmag981、Xwmc231~Xbarc173、Xgwm149~Xgwm495、Xgwm186~Xcfa2185、Xbarc59~Xbarc232、Xgwm292~Xwmc161、Xksum255~Xbarc171），这些标记区间可能是控制小麦粒形基因的重要区域。     

不同环境条件下稻谷粒形数量性状的QTL分析

以窄叶青8号和京系17构建的加倍单倍体群体为材料,系统分析了稻谷粒长、粒宽及长宽比3个性状在北京、杭州、海南3个不同环境下的表现,并进行了数量性状基因位点的比较定位。检测结果表明,3个环境下共检测到18个QTLs,分布于水稻第1、2、3、4、6、8和12染色体上,其中与粒长性状相关QTL 3个,LOD值为2.69~4.75,贡献率为9.9%~18.4%;与粒宽性状相关QTL 9个,LOD值为2.43~5.77,贡献率为8.4%~25.6%;与长宽比性状相关QTL 6个,LOD值为2.44~6.02,贡献率为9.8%~22.7%。     

4个环境下稳定表达的控制粳稻穗角性状的新位点

 在4个环境下种植直立穗粳稻品种秀水79与弯曲穗品种C堡及两者杂交后衍生得到的RIL群体254个株系并调查其穗角,运用主基因+多基因混合遗传模型对穗角性状进行遗传分离分析;运用基于混合线性模型的QTLNetwork 2.0软件和基于多元回归模型的WinQTLcart 2.5软件的复合区间作图法,对穗角性状进行QTL定位。结果发现,1）穗角性状受两对主基因+多基因共同控制,以主基因遗传为主;2）QTLNetwork 2.0检测到8个控制穗角性状的加性QTL,解释表型变异的0.01%~39.89%;WinQTLcart 2.5检测到12个控制穗角性状的加性QTL,可解释表型变异的2.83%~30.60%。检测到的所有QTL分布于第4、5、6、7、9、11染色体上,其中分布于RM3700-RM3600和RM5652-RM410区间的两个主效位点qPA9.2和qPA9.5,以及分布于RM257-OSR28区间的qPA9.7 在两种方法和4个环境下均检测到,减效等位基因来自秀水79;3）检测到8对加性×加性上位性互作位点,解释表型变异的0.36%~1.71%。检测到的各个加性和上位性位点均不存在显著的基因型与环境的互作。      

小麦旗叶大小及穗部相关性状的QTL定位

为了发掘更多控制小麦旗叶大小及穗部相关性状的QTL,以兰考906和小偃81创制的133个F6~F7重组自交系为试验材料,在6个环境下利用SSR标记对旗叶大小及穗部相关性状进行QTL定位。结果表明,有202对SSR标记被用于构建遗传连锁图谱,图谱覆盖小麦21条染色体,全长1 678.93cM,标记间平均距离8.30cM。采用完备区间作图法共检测到30个QTL,分布在1B、2A、3D、4A、4B、4D、5D、6A、6B、6D和7D染色体上。其中,旗叶宽QTL有7个,穗长QTL有9个,小穗数QTL有5个,穗粒数QTL有5个,小穗着生密度QTL有4个,不同环境下单个QTL可解释的表型变异率为4.94%~23.14%,有14个QTL的表型贡献率大于10%,有8个QTL可在2个或2个以上环境中被检测到。其中,Qflw-4A在3个环境中被检测到,贡献率为10.13%~20.77%,是控制旗叶宽的稳定主效QTL;Qsl-4D.2在4个环境中被检测到,贡献率为12.58%~23.14%,是控制穗长的稳定主效QTL;Qker-5D在2个环境中被检测到,贡献率为11.44%~14.32%,是控制穗粒数的稳定主效QTL。这3个稳定主效QTL可作为改良叶宽和增加穗粒数的功能QTL作进一步研究。     

New Stably Expressed Loci Responsible for Panicle Angle Trait in Japonica Rice in Four Environments

Panicle angle (PA) of 254 recombinant inbred lines derived from a cross between two japonica varieties Xiushui 79 and C Bao was investigated under four environments,and a genetic linkage map including 111 SSR markers was constructed.Genetic analysis was conducted by mixed major gene plus polygene inheritance models,and quantitative trait loci (QTLs) identification by the QTLNetwork 2.0 and the composite interval mapping approach of WinQTLCart 2.5 software.Results showed that the PA trait was controlled by two major genes plus polygenes,mainly by major genes.Eight QTLs for PA were detected by the QTLNetwork 2.0 software,and each locus explained 0.01% to 39.89% of the phenotypic variation.Twelve QTLs for PA were detected by the WinQTLCart 2.5 software,with each locus explaining 2.83% to 30.60% of the phenotypic variation.Two major QTLs (qPA9.2 and qPA9.5) distributed between RM3700 and RM3600 and between RM5652 and RM410,respectively,and a moderate QTL (qPA9.7) distributed between RM257 and OSR28,were both detected by the two methods in all of the four environments.The negative effect alleles of the three QTLs were from Xiushui 79.In addition,eight pairs of epistatic QTLs with minor effects were also detected.QTL × environment interactions were not significant for additive QTLs and epistatic QTL pairs.     

Mapping QTL for Heat-Tolerance at Grain Filling Stage in Rice

A mapping population of 98 lines (backcross inbred lines, BILs) derived from a backcross of Nipponbare/Kasalath// Nipponbare was planted at two experimental sites, Nanjing and Nanchang, and treated with high and optimal temperature during grain filling, respectively. The grain weight heat susceptibility index [GWHSI= (grain weight at optimum temperature-grain weight at high temperature) / grain weight at optimum temperature ×100] was employed to evaluate the tolerance of rice to heat stress. A genetic linkage map with 245 RFLP markers and a mixed linear-model approach was used to detect quantitative trait loci (QTLs) and their main effects, epistatic interactions and QTL×environment interactions (Q×E). The threshold of LOD score=2.0 was used to detect the significance of association between marker and trait. A total of 3 QTLs controlling heat tolerance during grain filling were detected, on chromosomes 1, 4 and 7, with LOD scores of 8.16, 11.08 and 12.86, respectively, and they explained the phenotypic variance of 8.94, 17.25 and 13.50 %, correspondingly. The QTL located in the C1100-R1783 region of chromosome 4 showed no QTL×environment interaction and epistatic effect, suggesting that it could be stably expressed in different environments and genetic backgrounds, and thus it would be valuable in rice breeding for heat tolerance improvement. This QTL allele, derived from Kasalath reduced 3.31% of the grain weight loss under heat stress. One located between R1613-C970 on chromosome 1 and the other between C1226-R1440 on chromosome 7, with additive effect 2.38 and 2.92%, respectively. The tolerance alleles of both these QTLs were derived from Nipponbare. Both of these QTLs had significant QTL×environment interactions, and the latter was involved in epistatic interaction also. Eight pairs of epistatic effect QTLs were detected, one pair each on chromosomes 1,2,3, 5, 7, 8, 10 and 12. The results could be useful for elucidating the genetic mechanism of heat-tolerance and the development of new rice varieties with heat tolerance during grain filling phase.     

Molecular mapping of QTLs for gluten strength as measured by sedimentation volume and mixograph in durum wheat (Triticum turgidum L. ssp durum)

Quantitative trait loci (QTLs) responsible for gluten strength measured by SDS-sedimentation volume (SV), mixograph and grain protein content (GPC) were located on the molecular linkage map of a durum wheat recombinant inbred line population. QSv.macs-1B.1 flanked by Xgwm550–Glu-B3 was the most consistent QTL for SV identified in all the environments. The same QTL was also associated with mixograph peak energy, peak time and total energy. The Glu-B1 locus was at the center of another QTL responsible for SV, while, Glu-B2 influenced SV as well as mixograph peak energy and peak time. Apart from glutenin coding loci, QTLs influencing mixing parameters and GPC were located in three other marker intervals Xwmc48.2–Xpsp3030 (4B), Xgwm573–Xbarc231.1 (7A) and Xgwm46–Xgwm540.1 (7B). A total of 26 main effect QTLs and 10 digenic epistatic interactions (QQ) for quality traits were distributed over 11 chromosomes. Out of these, seven main effect QTLs and three QQ interactions were involved in interactions with environments (QE, QQE). The results indicated that along with chromosome 1B, chromosomes 4B, 7A and 7B are also important for improvement of gluten strength and GPC in durum wheat.     

水稻抽穗期基因的精细定位、克隆和生物学功能分析

介绍了水稻抽穗期QTL研究的进展,在相同亲本日本晴/Kasalath衍生的不同类型的多个群体中,共检测到15个QTL;应用高世代回交后代,精细定位了其中8个QTL;将在初步定位时同一区间检测到的1个控制种子休眠期QTL(Sdr1)和1个抽穗期QTL (Hd8),分解为两个紧密连锁的基因;将经过精细定位表明可能具有双重功能的单个孟德尔因子Hd3,分解为两个功能不同的紧密连锁的基因Hd3a和Hd3b;根据QTL近等基因系的光周期反应以及这些座位间上位性互作的研究,明确了其中6个QTL的生物学功能;应用图位法克隆了其中3个QTL,研究了它们的表达和调控,并与拟南芥的同源基因进行比较。为水稻其他数量性状以及其他作物数量性状的遗传学研究,提供了一个范例。     

小麦株高QTL的定位及对重要农艺性状的多效性分析

株高作为小麦育种的重要指标,对产量具有较大的影响。为进一步挖掘小麦株高的数量性状位点（quantitative trait loci,QTL）,本研究以扬麦12和偃展1号杂交得到的包含205个家系的重组自交系（recombinant inbred lines,RIL）群体为材料,利用小麦55K SNP芯片构建高密度遗传图谱,结合 3年共6个环境的表型数据对株高性状进行QTL定位分析。结果表明,在染色体2B（1）、4B（1）、4D（1）、5A（1）、5B（1）和7D（2）上共检测到7个与株高相关的QTL。QPh.yaas-4B、QPh.yaas-5A和QPh.yaas-7D.1的矮秆效应来源于扬麦12,其余4个QTL的矮秆效应来源于偃展1号。在6个环境下都能检测到的位点是QPh.yaas-4B和QPh.yaas-4D,对株高的贡献率分别14.50%~24.09%和19.01%~29.80%,经过比对发现,这2个QTL分别是Rht1和Rht2。QPh.yaas-5A在5个环境下被检测到,对株高的贡献率为3.29%~5.36%;QPh.yaas-2D和QPh.yaas-7D.2在4个环境中均被检测到,对株高的贡献率分别为3.45%~6.14%和3.16%~4.10%;QPh.yaas-5B和QPh.yaas-7D.1分别在2个和3个环境中被检测到,对株高的贡献率分别是2.27%~5.09%和2.72%~4.82%。QTL比较分析后发现,QPh.yaas-7D.1和QPh.yaas-7D.2可能是新的株高位点。研究Rht-B1和Rht-D1对千粒重、穗长和穗粒数的效应,发现Rht-B1位点对这些农艺性状无显著效应,Rht-D1位点仅对千粒重有显著效应,其株高增效等位变异可显著增加千粒重。在自然群体中验证Rht-B1和Rht-D1的效应结果与RIL群体结果一致。     

水稻主茎总叶数及其相关性状的QTL分析

 用一张具有182个RFLP标记的分子连锁图谱和一套重组自交系(RIL)群体，对水稻植株主茎总叶片数、叶片生长速率、抽穗期和株高等数量性状进行QTL区间作图研究，定位了影响水稻出叶速率的8个QTL，主茎总叶片数的2个QTL、抽穗期的3个QTL和株高的4个QTL。对这些QTL的遗传效应分析并结合先前用同组合材料研究结果，为进一步明确一些QTL的基因功能提供了有用的信息。如控制水稻主茎总叶片数的一个主效QTL，即QLn3，它同时影响分蘖期出叶速率、抽穗期及株高等数量性状。该位点来自特青的等位基因，其加性效应可使水稻在温室冬季短日条件下主茎总叶片数增加1.5叶左右，抽穗期延迟9 d，同时具有使分蘖期出叶速率降低0.2叶/10 d的效应。由于该QTL位点的基因不受光照长度的影响，说明它们有可能是由一个影响水稻基本营养生长期的基因控制或者这些基因紧密连锁；而另一个QTL（QHd8）位点的基因对主茎总叶数、抽穗期和株高的效应似乎受光照长度的影响较大。