中国大豆育成品种亲本分析

 【目的】研究中国1923～2005年育成大豆品种的系谱,分析其祖先亲本和直接亲本的来源和类型,归纳出近20年来最重要的祖先亲本和直接亲本,为今后大豆育种亲本选配提供参考。【方法】利用1923～2005年全国6个生态区育成的1 300个大豆育成品种的系谱资料研究其祖先亲本和直接亲本组成,计算其核遗传贡献值。【结果】1923～2005年1 300个大豆育成品种来源于670个终端祖先亲本,其中51.64%为地方品种、38.36%育种品系、7.01%改良品种、2.54%野生豆和0.45%类型不详,相应核遗传贡献率分别为76.29%、14.93%、7.79%、0.54%和0.45%。1 391个直接亲本由育成品种、外国品种、地方品种和育种品系4类型组成,分别占27.76%、6.10%、11.62%和54.52%。在全国1 019个杂交育成品种中,以育成品种和育种品系作为直接亲本的组配方式比例最高,达71.78%。归纳出了1986～2005年间中国941个大豆育成品种最重要的54个祖先亲本和37个直接亲本。【结论】与1923～1995的相比,近十年来中国大豆育成品种遗传基础有所拓宽,祖先亲本和直接亲本群体扩大了近一倍,地理来源更广泛。但遗传贡献有向少数祖先亲本集中的趋势,各生态区间的种质交流仍少。中国大豆品种遗传基础有待进一步拓宽。     

中国栽培和野生大豆农艺及品质性状与SSR标记的关联分析 II. 优异等位变异的发掘

在前文研究已检出与农艺品质性状显著关联的SSR位点的基础上, 本文进一步对与性状关联位点的等位变异作解析, 通过将携带某等位变异的所有材料表型均值与携带无效等位基因(null allele)材料表型均值做比较, 估计等位变异的潜在表型效应增量(减量), 进一步利用该信息估计位点增效(减效)等位变异的平均效应, 鉴别出一批农艺品质性状优异位点、等位变异及携带优异等位变异的载体材料。发现在栽培及野生种质中检出的优异等位变异有同、有异、有互补性。发现关联位点正、负效应等位变异均值间有差异, 可根据育种目标性状选择要求, 选取适合的位点及相应等位变异。同一标记位点可与多性状关联, 其等位变异在不同性状间各有其表型效应的方向和大小; 等位变异在相关性状效应上方向、大小的异同解释了性状间正、负相关的遗传原因。关联作图得到的信息可以弥补家系连锁法QTL定位信息的不足, 并直接利用等位变异信息进行亲本选拔、组合选配及后代等位条带辅助选择以提高育种成效。     

大豆质核互作雄性不育系NJCMS2A的育性恢复性遗传和育性恢复基因的SSR标记

利用组合NJCMS2A×中豆5号对大豆质核互作雄性不育系NJCMS2A的育性恢复性遗传进行研究,结果表明NJCMS2A的育性恢复性遗传在不同年份间表现稳定,F1全部为可育株,F12表现育性分离,可育株与不育株的分离比例经χ2测验符合151,F23中无育性分离的家系数分离比例符合(31)的家系数分离比例符合(151)的家系数经χ2测验符合744,说明在组合NJCMS2A×中豆5号中NJCMS2A的育性恢复性由两对显性重叠基因控制,验证了Bai和Gai的研究结果.随机选取组合NJCMS2A×中豆5号的一个F12株行群体作为分子标记定位群体,采用903对大豆SSR引物对NJCMS2A育性恢复基因进行分子标记和定位,结果找到一个SSR标记Saa135与NJC-MS2A育性恢复基因连锁,采用极大似然法计算重组率,利用Kosambi函数将重组率转化为遗传距离,得到Satt135与NJCMS2A育性恢复基因的遗传距离为11.47 cM,参照Song等整合的大豆分子遗传图谱,将NJCMS2A育性恢复基因定位于D2连锁群上.     

大豆秸秆粗纤维含量的测定及摘荚对其饲用品质的影响

大豆秸秆饲料利用率低,原因主要是其粗纤维含量高,粗蛋白含量低.提高作物秸秆饲用品质的农艺措施┅之一为抑制植株的生殖生长.在饲料粗纤维测定国家标准(GB/T 6434-94)的基础上,使用FOSS纤维测定仪1020,获得大豆秸秆粗纤维含量的测定方法.结果表明:参考国家标准测定大豆秸秆粗纤维含量需要调整3个参数,经调整的参数为:粉碎细度40目,样品称样量0.6-0.7 g,酸碱热浸提时间60 min.利用此方法测定了逐步抑制生殖生长后10组大豆品系秸秆粗纤维含量的变化,同时测定了相应的粗蛋白含量,结果表明:从鼓粒初期开始,随摘荚处理的时间逐步推后,大豆秸秆中粗纤维含量总体呈现上升趋势;粗蛋白含量总体呈现下降趋势.处理后,秸秆粗纤维含量基本低于对照,粗蛋白含量基本高于对照,在一定程度上提高大豆秸秆的饲用品质.     

大豆加工业的发展及其对大豆品质的要求

1．大豆加工产业的发展 大豆的加工始于2000多年前中国以豆腐为代表的传统豆制品加工,到了20世纪60年代后期西方国家才开始将大豆蛋白作为一种食物资源开发。然而伴随着科技人员对大豆组分及其作用的研究,大豆的综合开发利用于20世纪90年代迅速发展起来。     

大豆对SMV抗侵染与抗扩展的遗传分析

大豆花叶病毒（SMV）抗性研究最早着重于系统病症,后来发现感病材料还存在发病程度上的遗传差异,抗侵染与抗扩展并不相同,从而鉴别出一批具不同类型抗性的抗源。本研究利用抗侵染和抗扩展品种（系）配置10个不同类型杂交组合,在分别接种Sa或SC8株系条件下,研究两类抗性的遗传模式。结果表明,大豆对大豆花叶病毒抗侵染和抗扩展分属不同遗传体系,抗侵染由一对主基因控制,抗病对感病表现为显性;抗扩展由一对加性主基因+加性-显性多基因控制,F₂代主基因和多基因遗传率分别为23.91%~74.97% 和18.43%~37.04%,F_2∶3代主基因和多基因遗传率分别为49.46%~82.42% 和17.42%~39.93%,抗性大小依亲本而异。两类抗性都有育种价值。因中抗×高感组合的遗传率明显低于高感×高抗组合,抗扩展育种应尽量选择抗性强的品种作亲本。     

大豆质核互作雄性不育系NJCMS2A及其保持系的花药蛋白质组比较研究

大豆质核互作雄性不育系NJCMS2A是以栽培大豆组合（N8855 ´ N1628）F₂不育株为母本,以N1628为父本,通过连续回交选育而成的,N1628（或NJCMS2B）为其同型保持系。对NJCMS2A和NJCMS2B的二胞花粉期花药进行蛋白质组比较分析,获得重复性好的双向电泳图谱,在分子量18.4~116.0 kD、等电点4~7线性范围内,检测到约217个蛋白点,其中差异表达蛋白点25个,包括在NJCMS2A 中出现而在NJCMS2B中缺失的蛋白点13个,在NJCMS2A中缺失而在NJCMS2B中出现的蛋白点10个,另有2个蛋白点的表达量在NJCMS2B中比在NJCMS2A中明显增强。利用基质辅助激光解吸飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）技术对差异表达蛋白进行分析,获得肽质量指纹图谱,用Mascot软件搜索NCBInr数据库,鉴定出14个差异表达蛋白,其中10个在NJCMS2A中出现而在NJCMS2B中缺失和4个在NJCMS2A中缺失而在NJCMS2B中出现。对热激蛋白22 kD、半胱氨酸蛋白酶、V型H+-ATP酶A亚基、MADS盒蛋白和淀粉分枝酶等主要差异蛋白进行功能分析,推测不育系NJCMS2A雄性不育性可能与能量代谢紊乱、细胞程序化死亡（PCD）、淀粉合成受抑制和花器官发育调节基因作用失控等有关。     

大豆对胞囊线虫(Heterodera glycines Ichinohe) 1号和4号生理小种抗性的遗传分析

大豆胞囊线虫(Heterodera glycines Ichinohe)是我国大豆的全国性主要病害之一。1号和4号生理小种是黄淮地区的优势小种。以Essex×ZDD2315、Peking×ZDD2315、PI88788×ZDD2226、Peking×ZDD2226的P₁、P₂、F₁、BC₁F₂为材料,用主基因＋多基因混合遗传模型分析大豆对胞囊线虫1号和4号生理小种抗性的遗传机制。结果表明,ZDD2315、ZDD2226对1号生理小种的抗性受主效基因控制,未发现多基因效应,且与Peking存在相同的抗病基因;抗性遗传表现组合特异性,Essex×ZDD2315组合为3对加性主基因遗传模型,主基因遗传率72.02%,PI88788×ZDD2226组合为2对显性上位主基因遗传模型,主基因遗传率62.33%。对4号生理小种的抗性为主基因＋多基因混合遗传模型,Essex×ZDD2315、Peking×ZDD2315、PI88788×ZDD2226等3个组合为3对主基因+多基因遗传模型,主基因遗传率分别为67.76%、72.46%和53.25%,多基因遗传率分别为24.48%、21.31%和35.77%;Peking×ZDD2226表现为2对主基因遗传模型,主基因遗传率45.40%。抗性基因表现为隐性,育种上可以在早代选择。培育多抗品种应以抗4号生理小种为主要目标进行基因聚合。     

中国大豆品种熟期组划分的研究

根据北美13个熟期组大豆代表品种48份及我国各地地方品种256份在南京春播自然条件结合18小时长光照条件的试验,部分品种在石家庄、哈尔滨的春播试验,获得以下主要结果：(1)将我国大豆品种归属为相应的000～Ⅸ共12个熟期组,未发现熟期组Ⅹ品种;(2)按同一熟期组品种生育前期变异的地理分布,0～Ⅲ熟期组内各划分为秦岭淮河     

QTL混合遗传模型扩展至2对主基因＋多基因时的多世代联合分析

本文将Gai and Wang(1998)的P1、 F1、 P2、 B1、 B2和F2 6个世代 联合分离分析方 法从A、 B、 C、 D 4类共17种遗传模型扩展至E(2对主基因＋多基因)共5类24种遗传模型 。 成分分布参数估计的方法由EM算法改进为迭代条件EM算法(IECM), 其收敛性和所获结果 优于EM算法。 水稻株高例中2对主基因+多基因的遗传模型(E-2)优于原所