野生大豆ZYD00006回交导入系构建

为挖掘野生大豆优异稀有基因，2006年至今以栽培大豆绥农14（轮回亲本）与野生大豆ZYD00006（供体 亲本）为双亲材料，经杂交、回交，标记辅助选择构建获得一套覆盖野生大豆全基因组的染色体片段导入系（代换 系）。该群体共 192个株系，包含野生大豆目标导入片段 237个，平均每个连锁群的导入片段个数为 11.85个；导入 片段总长度1865.17 cM，覆盖整个基因组的82.43%。其中L连锁群野生大豆基因组覆盖率最高，为100%，N连锁群 覆盖最低为 53.17%。最长导入片段 43.30 cM，最短导入片段 0.22 cM。高度一致的遗传背景对大豆重要基因及野 生大豆特有优异基因挖掘具有重要意义。同时，野生资源的引入极大丰富了栽培大豆的遗传基础，进而使得导入 系后代表型变异丰富，为大豆遗传育种提供重要的材料基础。     

基于无人机遥感影像的马铃薯产量估算

马铃薯产量的精准预测对于保障粮食安全具有重要作用。为实现快速精准获取马铃薯产量信息,研究利用无人机搭载可见光相机和多光谱相机,分别于马铃薯现蕾期、初花期、盛花期和终花期进行无人机RGB和多光谱影像的采集,并于收获期测定马铃薯产量。基于RGB和多光谱影像特征,对马铃薯产量与RGB指数和植被指数分别进行相关性分析,结合样本数量,筛选出相关性最高的前五个光谱指数作为模型输入变量,采用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)和随机森林(Random forest,RF)2种方法构建不同生育期和全生育期的估算模型,并进行对比,筛选出马铃薯产量估算的最优模型。通过RGB指数与植被指数结合可以提高马铃薯产量的估算效果,并且多元线性回归模型的反演效果要优于随机森林模型。最终产量的估算效果从高到低分别是盛花期>全生育期>终花期>初花期>现蕾期,马铃薯产量最优估算模型为盛花期以RGB指数与植被指数结合作为模型输入变量的MLR模型。测试集R²和RMSE分别为0.77、0.64 kg/m²;验证集R     

野生大豆导入系对蛋白质含量相关位点的上位性分析

利用野生大豆ZYD00006和栽培大豆绥农14所构建的回交导入系群体BC3F3代为研究材料,选择亲本间存在差异的121个SSR标记对114个株行材料进行基因型分析;利用T测验对含野生大豆纯合双导入位点(即B-B位点组合)植株表型值与绥农14表型值进行检测,以P≤0.05作为阈值,共获得104对B-B位点对表型影响显著,再经T测验,28对互作位点存在上位性效应,其中正向上位性效应位点10对,负向上位性效应位点18对,本研究结果揭示了上位性效应对大豆蛋白质含量性状的重要影响,同时这些位点信息将为大豆高蛋白分子辅助育种研究提供重要的理论基础。     

利用野生大豆染色体片段代换系定位单株粒重QTL

以野生大豆ZYD00006为供体亲本,黑龙江省主栽品种绥农14为轮回亲本,连续多年回交并自交,构建了高世代染色体片段代换系BC3F3代161个株行。该群体经多代回交的遗传背景相对一致,大大提高了QTL定位的准确度。结合单因素方差分析法和独立样本T检验法对群体进行QTL定位,共获得9个单株粒重的QTL,分布于7个连锁群。两种方法中均被检测到的有3个QTL,分别为QSW-J-1、QSW-J-2和QSW-G-1;QSW-G-1和QSW-G-2与已有研究结果相吻合;其余7个QTL为新发现QTL,可能是本材料特有位点;其中QSW-J-1的导入片段长度是7.0 c M,且加性效应值为-2.7 g,可作为继续研究的首选位点。     

利用野生大豆回交导入系定位油分含量QTL

以野生型大豆ZYD00006(供体亲本)与黑龙江省主栽品种绥农14(轮回亲本)所构建的回交导入系(832株)为研究材料,利用单因素方差分析方法在11条连锁群上定位到23个QTL位点(P≤0.01),其中4个正效应,19个负效应。导入系群体经过严格的油分含量筛选鉴定,得到13个油分含量性状明显大于轮回亲本的导入系株行和20个油分含量明显小于轮回亲本的导入系植株。利用这33个特殊株行(选择群体)结合随机对照群体,通过基于遗传搭车原理的卡方分析,检测到分布于15个连锁群上的25个与大豆油分含量相关的标记位点,其中11个正效应,14个负效应。两种方法共检测到34个位点,新发现11个位点,两种方法均检测到的有14个位点。