不同环境下稻米品质性状QTL的检测及稳定性分析

【目的】挖掘新的稻米品质性状QTL并利用分子育种技术改良稻米品质。【方法】利用构建的一套以籼稻香型恢复系昌恢121为背景亲本,以优质粳稻越光为供体亲本的染色体片段代换系(CSSLs)为材料,在4个环境下对稻米品质性状进行QTL检测及稳定性分析。【结果】在4个环境下共检测到44个QTL,其中6个QTL能在多个环境下被检测到;第2、3、5、6和10染色体上存在多效QTL簇,对稻米品质性状具有明显的调控作用;第1、6和12染色体上7个QTL能在不同环境下稳定表达。【结论】第1染色体RM3143-RM1117区间qPGWC1和第12染色体RM3331-RM5479区间qPaT12是两个新的稳定表达QTL。     

不同环境下稻米品质性状QTL的检测及稳定性分析

【目的】挖掘新的稻米品质性状QTL并利用分子育种技术改良稻米品质。【方法】利用构建的一套以籼稻香型恢复系昌恢121为背景亲本，以优质粳稻越光为供体亲本的染色体片段代换系（CSSLs）为材料，在4个环境下对稻米品质性状进行QTL检测及稳定性分析。【结果】在4个环境下共检测到44个QTL，其中6个QTL能在多个环境下被检测到；第2、3、5、6和10染色体上存在多效QTL簇，对稻米品质性状具有明显的调控作用；第1、6和12染色体上7个QTL能在不同环境下稳定表达。【结论】第1染色体RM3143−RM1117区间qPGWC1和第12染色体RM3331−RM5479区间qPaT12是两个新的稳定表达QTL。     

不同生态环境下水稻穗部性状QTL鉴定

【目的】发掘与产量相关的穗粒性状QTL对进一步克隆和利用高产基因具有重要意义。【方法】以超级粳稻龙稻5号和典型高产籼稻中优早8号杂交衍生的重组自交系群体为试材,在4种环境下对穗部性状进行比较和QTL分析。【结果】共检测到63个穗部性状QTL,分布于除第9染色体外的11条染色体上。在4个环境下分别检测到27、27、18和35个QTL。其中,16个QTL能在2个环境下被检测到,12个在3个以上环境下稳定表达,分别占QTL总数的25.40%和19.05%;第1、3、4和5染色体的多效QTL簇能在不同环境下稳定表达,对穗部性状具有明显的调控作用。【结论】第3染色体STS3.3-STS3.6区间的qSNP3、第4染色体RM5688-RM1359区间的qSNP4.1是2个新的稳定表达的多效性QTL簇。此外,上位性效应是调控穗部性状的重要组分。     

非洲栽培稻垩白粒率耐热性QTL的定位

【目的】本研究旨在定位一个稻米垩白粒率高温耐性QTL,为外观品质育种及解析垩白粒率高温耐性的遗传机制提供依据。【方法】以非洲栽培稻耐热品种IRGC102309(Oryza glaberrima Steud.)和籼稻品种R9311(O. sativa L. subsp. indica Kato.)为亲本构建的栽培稻种间染色体片段导入系CSIL05-23为材料构建次级分离群体,结合人工气候室模拟灌浆期高温胁迫处理,采用垩白粒率高温钝感值为评价指标,对非洲栽培稻垩白粒率高温耐性 QTL 进行检测。【结果】 在BC₆F₂分离群体,利用单标记分析,发现第5染色体上的SSR标记RM1200与垩白粒率耐热性状极显著正相关（P=0.0005）。进一步利用BC₆F₃和BC₆F₄分离群体,采用QTL Cartographer 2.5软件和复合区间作图法在水稻第5染色体上的SSR标记RM1200-RM5796区间重复检测到一个灌浆期垩白粒率耐热性QTL, 命名为qHTCGR5,分别解释11.4%和17.5%表型变异。根据BC₆F₄分离群体的纯合重组体表型分组,利用置换作图方法将目标QTL同样定位在SSR标记RM1200-RM5796之间,遗传图距为1.3 cM,物理图距约为333.4 kb。【结论】 控制垩白粒率耐热性的qHTCGR5是一个能够用于稻米外观品质育种的新QTL。     

水稻回交群体剑叶性状综合评价及QTL定位

【目的】通过对水稻剑叶性状的综合评价,明确剑叶相关性状间及与6个农艺性状的关系。检测剑叶相关性状的QTL,为优良株型品种选育,剑叶性状基因的精细定位和克隆奠定基础。【方法】以日本优质粳稻品种越光和葡萄牙粳稻地方种Bertone构建的回交群体两个世代为实验材料,利用BC₃F₁群体基因型构建遗传连锁图谱;测定亲本和BC₃F₂群体各株系剑叶SPAD、剑叶长、剑叶宽,计算剑叶长宽比、剑叶面积;利用隶属函数和标准差系数赋予权重法获得剑叶性状综合评价值(D值),分析其与6个农艺性状间的关系。分别利用单标记分析(SPA)和区间作图(IM)检测水稻剑叶相关性状QTL。【结果】在抽穗灌浆期,两亲本剑叶SPAD值呈现先升高后降低的动态变化。BC₃F₂群体的5个剑叶相关性状变异丰富,总体表现趋向轮回亲本越光。4个剑叶形态性状间相关性均达到极显著水平,与剑叶SPAD的相关性不显著。主成分和逐步线性回归分析表明剑叶宽、剑叶SPAD、剑叶长、剑叶面积是影响剑叶综合评价值(D值)的主要因子。高D值株系的株高、穗长、茎基粗和单株产量均极显著高于低D值株系,两者的分蘖数和有效穗数差异不显著。共检测到18个控制剑叶性状的QTL,分布在水稻第1、4、7和8染色体上,贡献率分布范围为4.00%~28.00%(SPA)和3.41%~27.00%(IM),除qFLSPAD1之外的17个QTL增效基因均来自Bertone。在第8染色体上的RM22720-RM404区间发现1个QTL簇,含6个主效QTL,分别为qFLL8.1、qFLL8.2、qFLA8.1、qFLA8.2、qD8.1和qD8.2。【结论】获得了剑叶宽、剑叶SPAD、剑叶长和剑叶面积4个评价剑叶性状的关键指标;明确了剑叶性状与单株产量之间的正相关关系;检测到18个剑叶相关性状QTL,位于第8染色体RM22720-RM404区间的QTL簇,是影响剑叶性状的1个重要染色体区域。     

粳稻垩白性状的QTL检测

 利用大粒粳稻DL115与小粒粳稻XL005杂交获得的F2群体200个单株为作图群体,采用复合区间作图方法,利用SSR标记对稻米垩白性状进行了数量性状基因座(QTL)检测。研究结果表明,稻米垩白粒率、垩白大小和垩白度在F3株系均呈连续分布,表现为由多基因控制的数量性状。检测到与稻米垩白性状相关的QTL 8个,分别位于第3（5个）、第5（2个）和第6（1个）染色体上,包括与垩白粒率有关的QTL 3个,与垩白大小相关的QTL 2个,与垩白度有关的QTL 3个。其中位于第3染色体RM6832-RM411、RM15456-RM6832和RM6266-RM15456区间的qPGWC3、qACE3b和qDEC3b,分别解释垩白粒率、垩白大小和垩白度表型变异的43.89%、18.83%和19.57%,为主效QTL。上述3个主效QTL所在染色体上的位置与前人研究结果均不一致,认为是新的QTL。所检测到的8个QTL中,除qPGWC6的增效等位基因来自无垩白亲本XL005外,其他7个QTL的增效等位基因均来自垩白性状值较大的亲本DL115。垩白粒率和垩白大小基因作用表现为部分显性,垩白度基因作用表现为加性。     

利用QTL-Seq定位粳稻整精米率QTL

【目的】稻米整精米率是加工品质的重要评价指标之一,其QTL定位将为提升稻米品质提供理论依据。【方法】通过两个粒型相近、整精米率差异极大的粳稻材料构建的F₂分离群体为材料,利用QTL-Seq方法对分离群体中的高整精米率单株和低整精米率单株进行混池重测序以定位粳稻整精米率QTL位点。【结果】经过QTL-Seq分析发现在第8和第12染色体区间存在控制粳稻整精米率的QTL位点。进一步通过200个F₂分离群体单株对第8和12染色体进行InDel分子标记QTL作图,发现粳稻中控制整精米率的QTL位点：qHRR8.1、qHRR8.2和qHRR12。其中,位于第8染色体21.8-23.2 Mb的qHRR8.1表型贡献率达到10.80%,其他两个QTL的贡献率较小。qHRR8.2位于第8染色体24.2-25.2 Mb,表型贡献率为3.26%。位于第12染色体的2.9-4.5 Mb的qHRR12表型贡献率为4.06%。【结论】本研究定位了1个控制粳稻整精米率的主效QTL位点qHRR8.1,对克隆粳稻整精米率控制基因以及在品质育种中提高粳稻整精米率有一定的参考价值。     

粳稻发芽期耐碱性的QTL检测

 以粳粳交高产106/长白9号的200个F2:3株系为作图群体,在0.15% Na2CO3溶液碱胁迫下,进行了水稻发芽率及其相对碱害率的鉴定评价,并以SSR标记构建的分子连锁图谱为基础,对水稻发芽率及其相对碱害率进行了数量性状基因座(QTL)检测。结果表明,在F3株系群中水稻发芽率及其相对碱害率均呈单峰接近正态的连续分布。共检测到碱胁迫下与水稻发芽率相关的QTL 7个,对表型变异的贡献率范围为4.05%～12.61%,其中位于第6染色体RM225-RM204区间的qGC 6和位于第9染色体RM219-RM3700区间的qGC 9对表型变异的贡献率分别为12.61%和10.85%。共检测到与水稻发芽率相对碱害率相关的QTL 6个,对表型变异的贡献率为4.82%～28.07%,其中位于第2染色体RM29-RM221区间的qRGC 2、位于第6染色体RM225-RM204区间的qRGC 6 1、位于第9染色体RM219-RM3700区间的qRGC 9和位于第12染色体RM260-RM3226区间的qRGC 12对表型变异的贡献率较大,分别为28.07％、15.35％、15.61％和18.91％,为主效QTL,但其相应的区间距离均较远,需要进一步深入研究。所检测的QTL增效等位基因主要表现为部分显性和超显性。     

非洲栽培稻垩白粒率耐热性QTL的定位

【目的】本研究旨在定位一个稻米垩白粒率高温耐性QTL,为外观品质育种及解析垩白粒率高温耐性的遗传机制提供依据。【方法】以非洲栽培稻耐热品种IRGC102309(Oryza glaberrima Steud.)和籼稻品种R9311(O. sativa L. subsp. indica Kato.)为亲本构建的栽培稻种间染色体片段导入系CSIL05-23为材料构建次级分离群体,结合人工气候室模拟灌浆期高温胁迫处理,采用垩白粒率高温钝感值为评价指标,对非洲栽培稻垩白粒率高温耐性QTL进行检测。【结果】在BC_6F_2分离群体,利用单标记分析,发现第5染色体上的SSR标记RM1200与垩白粒率耐热性状极显著正相关(P=0.0005)。进一步利用BC6F3和BC6F4分离群体,采用QTL Cartographer 2.5软件和复合区间作图法在水稻第5染色体上的SSR标记RM1200-RM5796区间重复检测到一个灌浆期垩白粒率耐热性QTL,命名为qHTCGR5,分别解释11.4%和17.5%表型变异。根据BC6F4分离群体的纯合重组体表型分组,利用置换作图方法将目标QTL同样定位在SSR标记RM1200-RM5796之间,遗传图距为1.3 cM,物理图距约为333.4 kb。【结论】控制垩白粒率耐热性的qHTCGR5是一个能够用于稻米外观品质育种的新QTL。     

稻米垩白性状对高温耐性的QTL分析

【目的】本研究旨在筛选与稻米外观品质高温耐性连锁的分子标记,为稻米品质育种提供参考。【方法】以耐热水稻品系996和热敏感水稻品系4628为亲本构建的重组自交系为材料,采用垩白粒率耐热指数、垩白大小耐热指数和垩白度耐热指数为评价指标,对水稻垩白性状的高温耐性QTL进行检测。【结果】采用复合区间作图法两年共检测到垩白性状高温耐性QTL 24个,包括垩白粒率高温耐性QTL 8个,垩白大小高温耐性QTL 12个,垩白度高温耐性QTL 4个。其中,第6染色体上的2个垩白粒率高温耐性QTL和第7染色体上的2个垩白度高温耐性QTL在两年中重复检测到,且这2个稳定表达的垩白度位点与2015年检测到的第7染色体上的垩白粒率位点重合。另外,发现有4个QTL一因多效,同时影响垩白粒率、垩白大小及垩白度。【结论】控制垩白粒率耐热指数的q HTCGR6.1和控制垩白度耐热指数的q HTCD7.1是新的QTL。     

水稻耐金属离子胁迫的QTL分析

【目的】 本研究旨在筛选与水稻苗期耐不同金属离子连锁的分子遗传标记,为探讨水稻耐不同金属离子胁迫的遗传研究提供参考。【方法】 以典型籼粳交(春江06/台中本地1号)双单倍体(DH)群体为材料,系统考查该群体及其双亲耐4种金属离子(Fe²⁺、Cd²⁺、Al³⁺、Na⁺)胁迫的情况,利用业已构建并完善的该群体加密的分子连锁图谱,对耐这4种金属离子胁迫的QTL进行检测分析。另外,利用实时定量PCR技术检测处理前后相关基因的表达变化情况。【结果】 发现耐各种金属离子胁迫的QTL共8个,分别位于水稻第1、2、4、6、9、10和11染色体上,其中Fe²⁺处理后检测到的QTL贡献率最大,达到24.47%(阈值为7.78),位于第1染色体上RM1297–RM1061,同时对该区间与耐胁迫相关基因的表达分析发现这些基因在处理前和处理后表达水平存在不同程度的差异;Cd²⁺处理后检测到1个QTL,位于第1染色体上;Al³⁺处理后检测到QTL共5个,分别位于第2、4、6、10、11染色体上;Na⁺处理后检测到QTL有1个,位于第9染色体上。【结论】 根据不同金属离子胁迫处理后DH群体的表型差异进行QTL分析,发现耐各种金属离子胁迫的QTL共8个,并初步定位于各染色体的遗传标记区间,这为精细定位并克隆相应QTL,进而探明水稻耐金属离子胁迫QTL的分子调控机制奠定了基础。     

利用染色体片段置换系群体定位和分析水稻粒重和粒型QTL

[目的]挖掘水稻粒重和粒型相关性状QTL,对于解析水稻籽粒遗传机理具有重要作用.[方法]本研究以籼稻9311为受体、粳稻日本晴为供体构建的染色体片段置换系(Chromosome Segment Substitution Lines,CSSLs)群体为材料,在4个环境下对控制稻谷与糙米的粒重和粒型QTL进行了定位分析.[...     

基于重测序的染色体片段代换系定位水稻抽穗期QTL

【目的】水稻的抽穗期是决定水稻产量及其适用性的重要农艺性状之一,是由多基因控制的数量性状。染色体片段代换系减少了个体间遗传背景的干扰,已经成为定位和克隆复杂性状QTL的重要材料。【方法】本研究以9311为受体,日本晴为供体构建的128个重测序的染色体片段代换系群体为试验材料,利用多元回归,结合Bin-map图谱,【结果】鉴定到6个在南京、扬州不同年份间稳定表达的抽穗期QTL,其中,qHD2.1被定位在第2染色体上的759 848 bp区间内;qHD2.2被定位在第2染色体上的45 286 bp区间内;qHD 3.1被定位在第3染色体上的147 931 bp区间内;qHD5.1被定位在第5染色体上的213 351 bp区间内;qHD5.2被定位在第5染色体上的442 305 bp区间内;qHD8.1被定位在第8染色体上的538 176 bp区间内。【结论】本研究为精细定位并克隆相应QTL,进而探明抽穗期QTL的分子调控机制奠定了基础。     

水稻苗期耐热种质资源筛选及QTL定位

[目的]鉴定和筛选水稻极端耐热种质或基因,为培育耐高温水稻新品种提供技术支撑.[方法]以耐热等级和幼苗存活率为指标对不同类型水稻苗期耐热性进行鉴定评价,以筛选和鉴定耐热种质资源及主效QTL.[结果]不同类型水稻品种苗期耐热性存在明显差异,籼稻品种耐热性明显强于粳稻品种,籼稻和粳稻品种均存在极端耐热和极端敏感种质资源;共...     

QTL Analysis for Yield Traits Related to Low Nitrogen Tolerance Using Backcrossing Recombinant Inbred Lines Derived from Dongxiang Wild Rice (Oryza rufipogon Griff.)

【Objective】Dongxiang wild rice (Oryza rufipogon Griff.) has strong low nitrogen tolerance and is an important germplasm for low nitrogen tolerance improvement. Identification of genes responsible for low nitrogen tolerance in Dongxiang wild rice is of great importance to understand molecular mechanisms of low nitrogen tolerance and develop rice varieties with low nitrogen tolerance. 【Method】Quantitative trait loci (QTLs) for plant height and yield traits under low and normal nitrogen conditions was identified using backcrossing recombinant inbred lines (BC1F12) derived from an interspecific cross Xieqingzao B // Dongxiang wild rice/Xieqingzao B and its genetic linkage. 【Result】A total of 57 QTLs were detected in 33 regions on all chromosome, except chromosome 4 and 8. They explained individually 3.17%~63.40% phenotypic variation, and 32 QTLs of them had favorable alleles derived from Dongxiang wild rice. Nineteen QTLs were simultaneously detected under both nitrogen treatments, and 38 QTLs were only identified under single nitrogen treatment, suggesting various genetic mechanisms in rice growth and yield formation under low and normal nitrogen conditions. 【Conclusion】Fourteen QTL clusters, 43 QTLs included, scattered on seven chromosomes, indicating the common genetic-physiological mechanisms behind different traits, and the QTL pyramiding for low nitrogen tolerance can be achieved by molecular marker-assisted selection.