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1.
小麦矮秆育种中性状间关系的多元分析 总被引:12,自引:0,他引:12
以7个株高梯度系列的35个系统及5个亲本品种为材料,采用典范分析和逐步回归分析研究了株高及其构成因子与产量因子、产量生理性状间的关系。结果表明:①株高因子通过产量生理性状影响产量因子,一定的生物学产量是获得高产的基础。②矮秆品种的高化对提高产量、千粒重和收获指数有利,对蛋白质含量的影响不明显;高秆品种矮化能显著提高收获指数,对籽粒的蛋白质含量影响不大。③在主要性状符合育种目标的前提下,选择倒二节间较长、第一和第二叶间距略长、穗颈和穗部较长的类型可能对提高产量有利。 相似文献
2.
【目的】籽粒性状是影响小麦产量的重要因素,通过对小麦籽粒性状进行全基因组关联分析,发掘控制小麦籽粒性状显著位点,为小麦籽粒性状的遗传改良研究提供理论参考。【方法】以在新疆种植的121份小麦为材料,利用小麦50K SNP芯片,对粒长、粒宽、籽粒长宽比、籽粒面积、籽粒周长和千粒重6个性状进行基于混合线性模型MLM(Q+K)的全基因组关联分析。【结果】在不同环境间6个籽粒性状均表现出广泛的表型变异,其中千粒重变异系数最大为13.91%—17.79%,各籽粒性状遗传力为0.85—0.90。多态性信息含量PIC值为0.09—0.38,最小等位基因频率MAF值为0.05—0.50。群体结构分析表明,试验所用自然群体可分为4个亚群。GWAS结果表明,共检测到592个与6个性状显著关联位点(P<0.001),其中,涉及6个性状的29个SNP在2个及以上的环境中被重复检测到,分布于1A(5)、1B(2)、1D、2A(5)、3B、5A、5D、6B(4)、6D、7B和7D(7)染色体上,解释9.3%—22.7%的表型变异。检测到6个与粒长稳定的关联位点,分布在1A、2A和7D染色体上,解释9.9%—22.7%的表型变异;检测到2个与粒宽稳定的关联位点,分布在3B和5D染色体上,解释9.6%—12.2%的表型变异;检测到6个与籽粒长宽比稳定的关联位点,分布在2A(2)、5A、7B和7D(2)染色体上,解释10.1%—19.4%的表型变异;检测到3个与籽粒面积稳定的关联位点,分布在1A、1B和1D染色体上,解释9.9%—18.2%的表型变异;检测到6个与籽粒周长稳定的关联位点,分布在1A(2)、2A、6D和7D(2)染色体上,解释9.3%—22.6%的表型变异;检测到6个与千粒重稳定的关联位点,分布在1B、2A和6B染色体上,解释9.7%—12.9%的表型变异。挖掘到5个控制小麦籽粒性状一因多效显著关联位点,分布在1A、2A(2)和7D(2)染色体上,解释9.9%—22.7%的表型变异。【结论】本研究材料遗传多样性丰富,在自然群体中共发现29个与6个籽粒性状在2个及以上环境中稳定显著的关联位点。 相似文献
3.
【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关(P<0.0001),且表现出较高的遗传力(0.61-0.85),主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数(R2) 分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差 (RMSE) 分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm-2;节水处理下,3个生育期的平均R2分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。 相似文献
4.
5.
6.
距离分析方法在小麦亲本选配中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
作者对距离分析方法在小麦亲本选配中的应用问题做了系统研究,本文是这一研究的总结报告。结果表明:1.遗传距离与杂种优势的关系受试验材料的影响。从聚类结果来看,在小麦育种中选择类间亲本进行杂交要优于类内亲本间的杂交。2.就性状选用方法而言,广义遗传力法要优于常规法和权重法。3.距离分析所反映的遗传差异不同于亲缘差 相似文献
7.
8.
小麦品质性状分子标记多重PCR体系的建立 总被引:2,自引:1,他引:2
小麦高分子量谷蛋白亚基组成、1B/1R易位、籽粒硬度、直链淀粉含量和穗发芽抗性等性状与加工品质密切相关,建立相关性状的多重PCR体系在小麦品质分子育种中具有重要意义。本研究利用现有品质性状基因的分子标记,建立了适合不同品质类型品种评价和分子聚合育种的3个多重PCR体系,并用已知基因的品种(系)进行验证。多重PCR体系Ⅰ包括ω-secalin(1B/1R)、Vp1B3和Pinb-D1b基因的分子标记检测,可用于一般的品质检测;体系Ⅱ包括ω-secalin、Ax2*、Bx17和Dx5 基因的检测,可望用于强筋小麦品种的选育;体系Ⅲ包括Wx-A1、Wx-B1和Wx-D1位点的检测,可用于淀粉品质或糯小麦的选育。每个体系内的引物之间不存在相互抑制作用和错配,检测品种(系)的结果可靠、重复性好,成本低。3个多重PCR体系用于小麦品质育种的亲本评价和杂交后代优质基因的聚合,将会提高优质专用小麦品种评价和选育的效率。 相似文献
9.
10.
准准确鉴定高分子量谷蛋白亚基(HMW-GS)及探讨其对面团特性的影响是小麦品质研究的重要内容。用聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)和反相高效液相色谱(RP-HPLC)对62份品种(系)的HMW-GS组成进行鉴定。结果表明,结合SDS-PAGE和RP-HPLC两种方法可以对Glu-B1位点,尤其是Glu-B1(7+8)进行有效鉴定。选用13份姊妹系为材料,使用RP-HPLC和凝胶色谱(SE-HPLC)方法,研究了Glu-B1al(7OE+8*)以及贮藏蛋白组分含量对面团强度的影响。结果表明,Glu-B1al(7OE+8*)可显著提高HWM-GS总量和面团强度,7OE可作为优质亚基用于强筋小麦育种。相关性分析表明,谷蛋白总量、HWM-GS、LMW-GS以及x-HMW含量与最大抗阻力呈1%显著正相关,相关系数分别为0.76、0.76、0.77和0.72。SDS-不溶性谷蛋白大聚体(UPP)占谷蛋白聚合体总量的百分比与揉面仪峰值时间、粉质仪形成时间和稳定时间以及最大抗阻呈1%或0.1%显著正相关,相关系数分别为0.77、0.90、0.89和0.87。醇溶蛋白与谷蛋白含量的比值与揉面仪峰值时间呈1%显著负相关,相关系数为-0.69;与粉质仪稳定时间和最大抗阻呈5%显著负相关,相关系数分别为-0.58和-0.64。HPLC可有效分离和量化HWM-GS,并作为小麦品质育种有效的辅助手段。 相似文献