芒属植物分蘖数性状的QTL定位

芒属植物是一种多年生C_4高大禾草,是一种重要的生物能源作物。分蘖是芒属植物重要的农艺性状之一,在调控其产量方面具有极其重要的作用。以五节芒和荻的种间杂交群体为材料,利用前期已构建的五节芒和荻的种间基因组遗传连锁图谱,结合2014年泰安、2015年泰安和东平3次重复调查的分蘖数表型数据,进行该重要性状的QTL遗传定位研究。结果表明:分蘖数频率分布呈现正态连续分布,符合数量性状遗传的特征;采用MQM复合区间作图法共定位到16个与分蘖数性状相关的QTL,单个QTL可解释的表型变异范围为11.4%～21.5%,LOD值为3.06～6.09。其中,3个QTL在3次定位分析中可重复检测到,qmfTI-2可分别解释12.7%、12.0%和15.5%的表型变异,qmsTI-1可分别解释12.0%、12.1%和19.8%的表型变异,qmsTI-2可分别解释21.5%、20.2%和13.4%的表型变异;3个QTL在2次定位分析中可重复检测到,qmfTI-1、qmfTI-3和qmsTI-4分别解释12.4%和11.4%、13.8%和13.2%、12.1%和14.3%的表型变异。通过对芒属植物分蘖数性状QTL分析,为芒属植物种质资源改良、分子标记辅助选择以及遗传学研究奠定基础。     

荻与五节芒种间杂交F_1群体主要农艺性状的遗传及相关性分析

为了探讨芒属植物种间杂交种后代主要农艺性状的遗传特征,本文选择了芒属植物中主要农艺性状上具有显著差异的荻(Micanthus.sacchariflorus)B0134和五节芒(M.floridulus)A0430种间杂交获得F1群体,采用主基因+多基因混合遗传模型对F1杂交群体的12个重要农艺学性状进行遗传和相关性分析。结果表明:F1群体中的12个主要农艺性状呈连续的单峰、偏态分布,说明这些性状为多基因控制的数量性状;茎节数、主茎长、株高、分蘖数、单株重5个性状具有较大的中亲优势值,均达到极显著水平(P0.01),中亲优势率30.65%~584.12%,其中分蘖数、单株重达到了极显著的超亲优势;混合遗传分析表明:叶长、叶宽、花序长和单茎重均由2对主基因+多基因控制;茎节数、株高、最大茎重由1对主基因控制;其他5个性状不存在主基因,只有多基因存在。12个农艺性状间存在一定的相关性,其中单株重与叶宽、分蘖数、单茎均重、最大茎重等产量相关性状存在极显著正相关,与叶片长和主茎长存在显著正相关(P0.05),在荻和五节芒杂交种后代中选择高产单株时应特别注重对分蘖数性状的选择。     

广西省芒野生居群表型多样性研究

通过方差、聚类和相关分析等方法对分布在我国广西省芒的13个野生居群的18个叶片、茎秆、花序和小穗的表型性状进行居群内和居群间的遗传多样性研究。结果表明,18个表型性状在居群内和居群间均存在极显著差异,说明芒种群内表型性状变异较丰富且遗传多样性较高。表型分化系数的变幅为17.99%～47.21%,其中,叶片、茎秆、花序和小穗性状分别为38.01%,29.80%,32.84%和27.14%,所有性状均值为32.05%,说明芒表型性状的变异主要来源于居群内。UPGMA聚类结果表明,在阈值5.388处可以将13个居群分为4个类群,聚类结果表明,聚成一类的居群在地理位置上并不靠近。表型性状与地理因子的相关性分析表明,部分表型性状的变化与地理因子呈显著或极显著相关性。本研究结果为我国芒属能源植物在遗传改良以及野生资源的保护与利用等方面提供了可参考的理论依据。     

玉米ＳＳＲ 引物和甘蔗ＥＳＴ－ＳＳＲ引物在芒属中的通用性研究

 芒属种质资源是芒属能源作物新品种育种的基础。为了给开展芒属的相关遗传分析提供基础,本研究以中国芒属植物全部７个种类为材料,对３８２对玉米ＳＳＲ 引物和１００对甘蔗ＥＳＴ－ＳＳＲ 引物的通用性进行研究以筛选有效的微卫星分子标记。筛选分前期筛选以获得初步有效的引物和后期使用这些初步有效的引物对全部供试材料进行扩增２个环节进行。结果表明,在全部８４份供试材料中都能实现稳定ＰＣＲ 扩增且条带清晰、有多态性、能准确判读的玉米ＳＳＲ 引物和甘蔗ＥＳＴ－ＳＳＲ 引物分别为３９对（１０．２１％）和１３对（１３．００％）。这５２对引物在所有供试材料中扩增总共得到２５０条带。其中在芒属中产生２２０条带,而多态性条带为２０６条（９３．６４％）,平均每对引物获得３．９６条多态性条带。在扩增条带中,出现了不少特异性条带。基于全部２５０ 条带计算得到的遗传相似度（ＧＳ）为０．５８８～０．９８８。采用非加权类平均法聚类的结果表明,在ＧＳ＝０．６８水平上,中国芒属植物分为两大类：第一类由尼泊尔芒、双药芒、红山茅构成,第二类由芒、五节芒同荻、南荻组成;在ＧＳ＝０．８２水平上,芒与五节芒同荻与南荻分开;在ＧＳ＝０．８８时,芒与五节芒分开。结果初步表明中国芒属植物遗传多样性比较丰富。其中,芒、五节芒、荻和南荻的相似性较高,相似度为０．７８０～０．９８８,说明它们之间的遗传距离较近,而尼泊尔芒、双药芒、红山茅同这四者的遗传距离却较远。因此建议在中国芒属植物的遗传改良和新品种选育时,亲本选配可以适当考虑这三者,以拓宽杂交种的遗传基础。     

芒属部分类群花粉形态观察研究

芒属植物因其拥有适宜作为新一代能源植物开发利用的巨大潜力而广受关注。为了积累中国芒属植物孢粉学研究的资料,本研究利用光学显微镜和扫描电子显微镜对芒属的芒(Miscanthus sinensis)、五节芒(M. floridulus)、荻(M. sacchariflorus)、南荻(M. lutarioriparius)、尼泊尔芒(M. nepalensis)、双药芒(M. nudipes)等类群的共39份材料的花粉进行了观察。结果表明,芒属植物花粉的表面纹饰呈2种类型:颗粒状突起与疣状突起。根据突起程度不同,疣状突起又可分为3种亚类型:不明显疣状突起、疣状突起和明显疣状突起。芒、五节芒、荻、南荻的花粉形态相似性高,表明它们之间的亲缘关系密切。尼泊尔芒和双药芒的花粉形态与芒属其他类群的差异较明显,研究结果支持将它们从芒属中分离出来成立另一个属,即本研究支持双药芒属(Diandranthus)成立。本研究同时表明五节芒比芒演化水平高。为了从孢粉学角度探讨芒属各分类类群之间的亲缘及演化关系,进一步开展花粉外壁的内部结构研究也许是非常有必要的。     

基于小黑麦RIL群体的草产量相关性状QTL分析

为解析调控小黑麦(Triticosecale Wittmack)草产量的遗传机制,本研究以‘甘农7号’小黑麦与‘石大1号’小黑麦构建的F₆代重组自交系(RIL)群体为材料,利用小黑麦RIL群体分子图谱,结合株高、分蘖数、穗下节间长和单株鲜重的表型值,进行QTL分析。共检测到5个株高QTL,分布在连锁群LG1,LG3,LG4,LG6上,遗传贡献率为6.56%～12.86%;4个分蘖数QTL,分布在连锁群LG2,LG5,LG6,LG7上,遗传贡献率为7.11%～12.44%;3个穗下节间长QTL,分布在连锁群LG1,LG2,LG5上,遗传贡献率为7.69%～9.63%;4个单株鲜重QTL,分布在连锁群LG2,LG5,LG6,LG7上,遗传贡献率为9.65%～13.63%。其中,株高和分蘖数的主效位点为qPH6-1和qNT5-1,表型变异解释为12.86%和12.44%;单株鲜重的主效位点为qBS2-1和qBS6-1,表型变异解释率为12.17%和13.63%,二者累加对单株鲜重具有增加效应。本研究为饲用小黑麦生物产量的精细定位和分子辅助育种提供了重要理论支撑。     

4种芒属植物光合特性研究

以芒(Miscanthus sinensis)、五节芒(M. floridulus)、荻(M. sacchariflorus)和南荻(M. lutarioriparius)等4种典型芒属植物为试验材料,用LI-6400便携式光合仪测量不同时期的光合特性,来研究芒属植物光响应及光合特性的季节性变化规律。结果表明:光合作用参数对不同光合有效辐射的响应在种间有差异,除南荻的光饱和点(LSP)在800 μmol·m^-2·s^-1左右外,其他3种约在1000 μmol·m^-2·s^-1;最大净光合速率(P_nmax)由大到小依次为荻(47.3 μmol·m^-2·s^-1)、南荻(38.6 μmol·m^-2·s^-1)、五节芒(20.4 μmol·m^-2·s^-1)、芒(8.0 μmol·m^-2·s^-1);表观量子效率(AQY)依次为荻(0.123)、南荻(0.108)、五节芒(0.089)、芒(0.022),荻和南荻的光能转化率强于五节芒和芒。主生长季的净光合速率(P_n)表现出明显的季节性变化,并与生长速率同步,种间差异极显著(P< 0.01),荻和南荻的P_n值高于芒和五节芒。 4种芒属植物在主生长季的水分利用率(WUE)最小值在6-7月,最大值在8-9月,表现出耐旱耐高温能力,且种间差异显著(P< 0.05)。     

五节芒生态──生物学特性的研究

五节芒为禾本科芒属植物，是一种很有开发利用价值的野生饲草和水土保持植物。本文系统论述了五节芒的生长发育、繁殖等生物学特性及耐寒、抗旱等生态学特性。五节芒能用种子繁殖，但结实率仅８％，实生苗生长缓慢，分蘖和再生力较强，适度刈割可提高生产力。能耐—２３℃～—２９℃短时低温和４１．５℃短期高温。     

四倍体鸭茅产量及其构成因素的QTL定位

产量相关性状是复杂的数量性状,对鸭茅的单株产量及构成因素进行QTL分析,可提高育种中对产量性状优良基因选择的效率,同时为鸭茅遗传改良、基因克隆及分子标记辅助育种提供理论依据。以四倍体鸭茅"楷模"和"01436"为亲本杂交而成的作图群体为试验材料,于2014年对洪雅、宝兴两个不同生境下鸭茅株高、旗叶长、倒二叶长、旗叶宽、倒二叶宽、茎粗、花序长、分蘖数、单株干重等9个产量相关性状进行了表型鉴定及相关性分析。此外,在已构建的高密度鸭茅分子遗传图谱的基础上,采用MapQTL 5.0进一步对这些性状QTL定位分析。结果表明,绝大多数性状在亲本间呈显著差异且都整体表现出连续变异,符合数量性状遗传的特征;相关性分析表明,大多数产量相关性状均与干重极显著正相关,与单株干重相关性最好的依次为分蘖、株高;QTL分析发现,控制该9个农艺性状的QTL共60个,洪雅38个,宝兴22个,这些QTL分别定位于分子连锁图谱的1、2、3、4、5共5个连锁群上,单个QTL的贡献率为5.7%～24.7%,单个性状QTL个数为2～15个。其中,控制株高、花序长的QTL各12个,控制倒二叶长、茎粗的QTL各4个,控制旗叶宽、倒二叶宽的QTL各2个,控制单株干重的QTL有6个,影响分蘖的QTL为3个,与旗叶长相关的QTL最多15个。     

四倍体鸭茅产量及其构成因素的QTL定位

产量相关性状是复杂的数量性状,对鸭茅的单株产量及构成因素进行QTL分析,可提高育种中对产量性状优良基因选择的效率,同时为鸭茅遗传改良、基因克隆及分子标记辅助育种提供理论依据。以四倍体鸭茅“楷模”和“01436”为亲本杂交而成的作图群体为试验材料,于2014年对洪雅、宝兴两个不同生境下鸭茅株高、旗叶长、倒二叶长、旗叶宽、倒二叶宽、茎粗、花序长、分蘖数、单株干重等9个产量相关性状进行了表型鉴定及相关性分析。此外,在已构建的高密度鸭茅分子遗传图谱的基础上,采用MapQTL 5.0进一步对这些性状QTL定位分析。结果表明,绝大多数性状在亲本间呈显著差异且都整体表现出连续变异,符合数量性状遗传的特征;相关性分析表明,大多数产量相关性状均与干重极显著正相关,与单株干重相关性最好的依次为分蘖、株高;QTL分析发现,控制该9个农艺性状的QTL共60个,洪雅38个,宝兴22个,这些QTL分别定位于分子连锁图谱的1、2、3、4、5共5个连锁群上,单个QTL的贡献率为5.7%~24.7%,单个性状QTL个数为2~15个。其中,控制株高、花序长的QTL各12个,控制倒二叶长、茎粗的QTL各4个,控制旗叶宽、倒二叶宽的QTL各2个,控制单株干重的QTL有6个,影响分蘖的QTL为3个,与旗叶长相关的QTL最多15个。     

Quantitative trait loci for leg weakness traits in a Landrace purebred population

Leg weakness in pigs is a serious problem in the pig industry. We performed a whole genome quantitative trait locus (QTL) analysis to find QTLs affecting leg weakness traits in the Landrace population. Half-sib progeny ( n  = 522) with five sires were measured for leg weakness traits. Whole genome QTL mapping was performed using a half-sib regression-based method using 190 microsatellite markers. No experiment-wide significant QTLs affecting leg weakness traits were detected. However, at the 5% chromosome-wide level, QTLs affecting leg weakness traits were detected on chromosomes 1, 3, 10 and 11 with QTL effects ranging from 0.07 to 0.11 of the phenotypic variance. At the 1% chromosome-wide level, QTLs affecting rear feet score and total leg score were detected on chromosomes 2 and 3 with QTL effects of 0.11 and 0.13 of the phenotypic variance, respectively. On chromosome 3 and 10, some QTLs found in this study were located at nearby positions. The present study is one of the first reports of QTLs affecting fitness related traits such as leg weakness traits, that segregate within the Landrace population. The study also provides useful information for studying QTLs in purebred populations.     

性别效应对家蚕茧质性状QTL定位的影响

家蚕茧质性状的性别效应十分明显。分别以性别效应调整前和调整后的家蚕全茧量、茧层量、茧层率和蛹体质量等数量性状值为基础,对性别效应调整前后的茧质性状作数量性状基因座(QTL)定位比较分析,以探讨性别效应对家蚕QTL定位的影响。结果显示,检测出的控制各性状的上位性位点数、QTL总数以及效应显著的QTL数等,都表现为调整前比调整后要多,有效QTL在连锁群上的分布也表现一定的差异。此结果说明由于性别效应的影响可能会导致检测出控制家蚕茧质性状的上位性位点数和QTL总数的增加及其分布的不同,从而引起QTL分析结果的偏差。     

Mixture models detect large effect QTL better than GBLUP and result in more accurate and persistent predictions

Background: Accurate evaluation of SNP effects is important for genome wide association studies and for genomic prediction. The genetic architecture of quantitative traits differs widely, with some traits exhibiting few if any quantitative trait loci(QTL) with large effects, while other traits have one or several easily detectable QTL with large effects.Methods: Body weight in broilers and egg weight in layers are two examples of traits that have QTL of large effect.A commonly used method for genome wide association studies is to fit a mixture model such as Bayes B that assumes some known proportion of SNP effects are zero. In contrast, the most commonly used method for genomic prediction is known as GBLUP, which involves fitting an animal model to phenotypic data with the variance-covariance or genomic relationship matrix among the animals being determined by genome wide SNP genotypes. Genotypes at each SNP are typically weighted equally in determining the genomic relationship matrix for GBLUP. We used the equivalent marker effects model formulation of GBLUP for this study. We compare these two classes of models using egg weight data collected over 8 generations from 2,324 animals genotyped with a42 K SNP panel.Results: Using data from the first 7 generations, both Bayes B and GBLUP found the largest QTL in a similar well-recognized QTL region, but this QTL was estimated to account for 24 % of genetic variation with Bayes B and less than 1 % with GBLUP. When predicting phenotypes in generation 8 Bayes B accounted for 36 % of the phenotypic variation and GBLUP for 25 %. When using only data from any one generation, the same QTL was identified with Bayes B in all but one generation but never with GBLUP. Predictions of phenotypes in generations 2 to 7 based on only 295 animals from generation 1 accounted for 10 % phenotypic variation with Bayes B but only6 % with GBLUP. Predicting phenotype using only the marker effects in the 1 Mb region that accounted for the largest effect on egg weight from generation 1 data alone accounted for almost 8 % variation using Bayes B but had no predictive power with GBLUP.Conclusions: In conclusion, In the presence of large effect QTL, Bayes B did a better job of QTL detection and its genomic predictions were more accurate and persistent than those from GBLUP.     

Whole-genome QTL scan for ultrasound and carcass merit traits in beef cattle using Bayesian shrinkage method

Fine mapping of quantitative trait loci (QTL) for 16 ultrasound measurements and carcass merit traits that were collected from 418 hybrid steers was conducted using 1207 SNP markers covering the entire genome. These SNP markers were evaluated using a Bayesian shrinkage estimation method and the empirical critical significant thresholds (α = 0.05 and α = 0.01) were determined by permutation based on 3500 permuted datasets for each trait to control the genome-wide type I error rates. The analyses identified a total of 105 QTLs (p < 0.05) for seven ultrasound measure traits including ultrasound backfat, ultrasound marbling and ultrasound ribeye area and 113 QTLs for seven carcass merit traits of carcass weight, grade fat, average backfat, ribeye area, lean meat yield, marbling and yield grade. Proportion of phenotypic variance accounted for by a single QTL ranged from 0.06% for mean ultrasound backfat to 4.83% for carcass marbling (CMAR) score, while proportion of the phenotypic variance accounted for by all significant (p < 0.05) QTL identified for a single trait ranged from 4.54% for carcass weight to 23.87% for CMAR.     

饲用型小黑麦遗传图谱构建及草产量相关性状QTLs初步定位

本研究以饲用型小黑麦杂交F₂代为作图群体,利用ISSR分子标记构建了遗传连锁图谱,并对小黑麦草产量相关性状（株高,分蘖数,单株生物量）进行了QTLs定位,可为小黑麦草产量相关主效QTL挖掘、功能基因定位以及分子标记辅助育种奠定基础。结果表明：521个F₂代单株草产量相关性状的田间表型数据呈连续变异,分布频率大致接近正态分布,可用于QTLs定位。该遗传图谱包含7个连锁群,图谱总长度为542.9 cM,标记间平均距离为5.90 cM,共有92个位点。对草产量相关性状基因进行QTL定位分析,共检测到17个QTLs,分布在6个连锁群上,控制株高的QTLs有5个,贡献率为6.7%~13.2%;控制分蘖数的QTLs有7个,贡献率为5.4%~15.4%;控制单株生物量的QTLs有5个,贡献率为7.4%~12.4%。其中QPH7-2,QNT2-2和QBS2分别对小黑麦株高、分蘖数和单株生物量的贡献率最大,为主效QTLs,可对其进行进一步克隆、转化及利用。     

日本结缕草抗寒相关性状的QTL分析

为寻找与结缕草(Zoysia japonica steud.)抗寒性状相关的数量性状位点(QTLs),利用生态条件具明显差异的2个日本结缕草品系室兰(Zoysia japonsic cv. Muroran)和俵山北(Zoysia japonsic cv. Tawarayama Kita)及其假测交产生的F₁代86个个体为材料,研究其在人工低温胁迫条件下叶片的半致死温度(LT₅₀)及可溶性糖、可溶性蛋白含量及过氧化物歧化酶(SOD)活性的变化,并以447个SSR标记构建的日本结缕草遗传连锁图谱为基础,对抗寒相关的性状可溶性糖、可溶性蛋白含量及SOD活性进行了QTL定位分析。结果表明:F₁群体的可溶性蛋白含量与叶片LT₅₀呈显著负相关(P<0.05),可溶性糖含量及SOD活性与叶片LT₅₀呈极显著负相关(P<0.01)。分别定位到与叶片可溶性糖、可溶性蛋白含量和SOD活性相关的QTL各1个,分布于3个连锁群上,QTL的LOD值介于2.19~2.42之间,单个QTL可解释性状表型变异的范围在13.3%~13.8%。     

Mapping QTL for porcine muscle fibre traits in a White Duroc × Erhualian F2 resource population

Muscle fibre traits are related with meat quality in meat animals. In this study, a whole‐genome scan with 183 microsatellite markers covering the pig genome was performed to identify quantitative trait loci (QTL) for cross‐sectional area, numerical percentage and relative area of type I, IIA and IIB myofibres, fibre number per square centimetre and total fibre number in the longissimus muscle by using 120 F₂ animals in a White Duroc × Erhualian intercross. In total, 20 QTL were mapped on pig chromosomes (SSC) 1, 2, 7, 8, 9, 11, 15, 16 and X, of which eight reached genome‐wide significance levels and explained large proportions (6.53–34.63%) of phenotypic variance. Five QTL detected in this study confirmed the previous QTL reports and the others were detected for the first time. Chinese Erhualian alleles are generally associated with muscle fibre traits favourable for meat quality.     

水稻饲料营养含量的QTL定位分析

应用85个SSR标记,对普通野生稻与粳稻台中65为亲本建立的F₂群体进行基因检测,构建了覆盖水稻基因组12条染色体的SSR分子标记连锁图,采用Mapmaker/QTL1.0统计软件对决定水稻饲用营养价值的粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、粗灰分、硅酸和可溶性糖含量的基因座位进行了定位分析。结果定位了影响粗蛋白含量的3个QTLs,影响粗脂肪含量的1个QTL,影响可溶性糖含量的3个QTLs,影响硅酸含量的2个QTLs,这9个QTLs分别位于第1,2,4,7,8,9,10和11染色体上。其中主效QTL4个,分别是影响粗脂肪含量的qCEE-1(贡献率56.8%),影响可溶性糖含量的qCWSC-4(贡献率23.1%)和qCWSC-7(贡献率25.0%),影响硅酸含量的qCS-9(贡献率15.9%),其余5个为微效QTL。没有检测到影响粗纤维含量和粗灰分含量的QTL。