番茄萼片形态性状遗传分析

【目的】探索番茄萼片形态性状的遗传规律,为番茄新品种选育过程中萼片形态性状选择提供依据。【方法】以萼片包被(TI1101-1,P_1)和萼片上卷番茄(J53,P_2)材料为亲本,构建4个世代P_1、P_2、F_1和F_2遗传群体,用游标卡尺对4个世代番茄萼片形态及其形态性状(萼片长度、宽度、厚度、面积、上翘度、卷曲度)进行测量和统计,从而对番茄萼片形态性状的遗传规律、中亲优势、遗传模型进行分析。【结果】番茄F_1代正反交萼片形态一致,均为基平,说明萼片形态的遗传属于细胞核遗传。在F_2代分离群体中,萼片形态包被、基平、上翘、上卷的分离比为1∶34.4∶9∶1.6,即不符合孟德尔遗传规律,属于数量性状。萼片长度、宽度、厚度、面积、上翘度、卷曲度的中亲优势率分别为3.55%,-6.77%,-9.90%,0.51%,-32.42%,-62.02%。同时,运用植物数量性状主基因+多基因遗传分析法对6个萼片形态性状测量值的分析得出:萼片长符合2对等加性主基因+加性-显性多基因遗传模型(MX2-EAED-AD),萼片厚度、面积、卷曲度符合2对加性-主基因+加性-显性多基因遗传模型(MX2-ADI-AD),萼片宽度、上翘度符合2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性-上位性多基因遗传模型(MX2-ADI-ADI)。萼片长度、宽度、厚度、面积、上翘度、卷曲度的主基因遗传率为42.59%～77.15%,多基因遗传率为0%～39.89%。【结论】该组合6个番茄萼片形态性状均受2对主基因控制,且主基因遗传率大于多基因遗传率,以主基因遗传为主。     

抗TY粉果番茄新品种“长丰5号”的选育

"长丰5号"是以R021自交系为母本,R017自交系为父本,配制而成的抗TY一代杂种。无限生长粉果类型,生长势强,667m~2平均产量7 627.2kg。果实高圆型,成熟果粉红色,无绿色果肩,外形美观,果实硬度好,耐贮运,货架寿命长,平均单果质量250g左右。抗番茄黄化曲叶病毒病(TY)、番茄花叶病毒病(ToMV)、叶霉病、枯萎病。适合全国各地栽培。     

番茄绿果与红果颜色性状遗传的研究

以绿果番茄‘绿樱’和红果番茄‘TTD1003A’为亲本材料,构建4个世代P_1、P_2、F_1和F_2遗传群体,采用标准比色卡,对成熟果实的果色、果皮色、果肉色和胎座胶状物质颜色进行观察分析。结果表明:在F_2代分离群体中,果色分离比例为,红︰棕︰黄︰绿=9︰3︰3︰1;果皮色为,黄色︰透明=3︰1;果肉色为,红︰浅黄︰浅绿=12︰3︰1,即果色、果皮色和果肉色的遗传符合孟德尔遗传规律,且分别由两对、一对和两对核基因控制;果实绿色相对果实红色为隐性,果皮透明相对果皮黄色为隐性,果肉浅绿色相对果肉红色为隐性,果皮与果肉颜色独立遗传。同时,运用色差仪测定果实表面颜色的L值、a值和b值,计算色光值后,运用植物数量性状主基因+多基因遗传分析法分析得出:番茄果实绿色对红色的遗传可能符合两对加性—显性—上位性主基因+加性—显性多基因遗传(MX2-ADI-AD),其中两对主基因均以加性效应为主,第一对主基因的加性作用更为明显。在F_2代中,色差仪测定指标的主基因遗传率为76%~89%,而多基因遗传率接近0,即该组合控制果色性状的主基因遗传力很高,多基因遗传力很低,对番茄果色的选择应在分离早期世代进行。     

番茄花发育分子生物学研究进展

番茄(Solanum lycopersicum L.)是重要的经济作物,同时也是用于研究多年生合轴植物花发育过程的重要模式植物。植物花发育的过程大致分为4个阶段:开花过渡、分生组织特征决定、花器官发生和花器官形态建成。近年来有关番茄花发育过程的研究已取得了长足进展,但很少有针对此过程的综合描述。本研究通过对近年来国内外关于番茄花发育相关研究针对花发育过程中形态学特征及基因调控进行综述,主要论述了参与番茄开花诱导及分生组织特征决定这两个过程的基因以及基因间相互关系,为对这两个过程进行更深入的研究提供理论依据。     

基于随机森林的耕地质量评价智能模型及其应用研究

为了更精确地表达耕地质量的系统性、非线性、差异性等特点,本研究旨在探索一种新的智能化耕地质量评价方法,提高耕地质量评价精度。以襄州区为研究区域,从地形地貌、土壤条件、社会经济、生态安全4个方面构建耕地质量综合评价指标体系,选用熵权法（EW）、后向传播神经网络（BPNN）、随机森林（RF）三种模型进行训练,比较三种模型的评价精度,并分析襄州区2018年耕地质量等级分布规律。结果表明：（1）襄州区耕地质量整体较好,以二、三等级为主,累积面积占比达到54.63%,呈现出明显的地域分异规律,高质量耕地主要分布在中北部,低质量耕地主要聚集在南部,且各乡镇耕地质量等级分布也具有明显差异;（2）耕地质量RF评价模型能够较为精确地模拟指标之间的复杂关系,科学定量分析各指标对耕地质量的贡献;（3）耕地质量平均指数比较,RF＞BPNN＞EW,RF与BPNN的评价结果具有相似的空间分布,且均与EW的差异较为显著;（4）相比于BPNN和EW,RF具有更高的数据挖掘能力和训练精度,其评价结果最为理想,决定系数R2为0.814 5,MAE为0.009,MSE为0.012,RF能有效运用于耕地质量评价研究。本研究丰富和完善了县域尺度耕地质量评价指标体系及方法,为襄州区耕地资源数量、质量、生态“三位一体”的管护提供理论依据,同时为其他类似地区耕地质量评价提供借鉴与参考。