大豆疫霉根腐病抗性QTL的整合及Meta分析

为根据新进研究结果进一步查找大豆疫霉根腐病相关QTL,收集2000-2018年国内外文献报道的74个有关大豆疫霉根腐病相关的QTL,利用Biomercator 2.1软件的映射功能,根据齐序函数计算共有标记的间距,按比例在参考图谱soymap2上标注出来,通过对映射后的一致性图谱进行Meta分析,得到12个与大豆疫霉根腐病抗性相关"真实"QTL,分布在D1b、C2、A2、F、E、G 6个连锁群上,平均置信区间由原始图谱的15.1 cM降低到4.18 cM。其中有5个"真实"QTL图距小于1 cM的,最小的图距仅有0.10 cM,为QTL进一步精细定位提供重要的依据,为大豆疫霉根腐病的分子辅助育种提供理论基础。     

基于元分析的大豆胞囊线虫抗性QTL的整合

以2004年发布的大豆公共遗传图谱soymap2为参考图谱,共搜集整理了自1994年以来已报道的与抗大豆胞囊线虫相关的151个QTLs,通过BioMercator2.1和公共标记将相关QTLs映射整合到大豆公共遗传连锁图谱soymap2上,并利用元分析技术发掘"真实"QTL。本文共发掘出与抗大豆胞囊线虫1、2、3、4、5和14号生理小种相关的16个"真实"QTL,其中有四个位点的图距小于1.5cM,一个位点的图距小于5cM,分布于A2、E和G连锁群,其中G连锁群上5.11cM处的定位区间包含已报道的Rhg1位点;发现在G连锁群上有一个定位区间控制1,4号生理小种,在B1连锁群上有一个定位区间控制2,5号生理小种,可见这些位点具有兼抗性。     

大豆脂肪酸组分相关QTL元分析

大豆油中脂肪酸的种类与含量是衡量其品质的主要指标.目前,对大豆脂肪酸组分相关的QTL研究较多,然而这些结果之间由于作图群体、分析方法以及环境条件的差异造成了QTL定位的区间过大或定位区间重叠等问题.通过搜集已报道的与大豆脂肪酸含量相关的83个QTL,提取相对有效且可靠的QTL标记信息,利用元分析软件BioMercator2.1将这些QTL映射到大豆公共遗传连锁图谱Soymap2上,构建了一张大豆脂肪酸组分相关QTL一致性图谱.并利用QTL的95%的置信区间来元分析推断"真实"QTL的位置.结果共得到定位在10个连锁群上的19个"真实"QTLs,他们主要分布在A1、B2、D1b、D2、E、G、L这7条连锁群上且成簇分布,明显缩短了其QTL的置信区间.研究结果为大豆脂肪酸组分相关的QTL的精细定位以及脂肪酸组分相关基因挖掘提供了有力的依据.     

大豆遗传图谱的构建和含油量的QTL分析

以大豆重组自交系soy01群体中的255个家系为作图群体,利用225个分子标记和2个形态标记构建了一张包含27个连锁群的大豆遗传连锁图谱,总遗传距离1315.46cM,平均标记间距5.79cM。在构建遗传图谱的基础上,采用复合区间作图法,检测到10个与含油量相关的QTL。这些QTL分别位于大豆遗传图谱的A2、C2、D1b、M和N连锁群,解释的遗传变异范围为4.0%～12.2%。这些QTL中,4个与soybase数据库中的QTL有可能是相同的位点,2个可能是新的位点,其余4个是否是新的位点还有待进一步验证。亲本中豆29和中豆32中均有增效基因分布,通过遗传重组可以提高大豆含油量。     

小麦粒形QTL元分析及候选基因预测

粒形是影响小麦籽粒产量和品质的重要参数,是由多基因控制的复杂数量性状。为发掘控制小麦粒形相关的真实主效数量性状位点(quantitative trait loci, QTL),本研究利用BioMercator 4.2软件,以小麦高密度分子标记遗传图谱为参考图谱,对来自不同遗传作图群体的113个控制小麦粒长的QTL和86个控制粒宽的QTL进行图谱整合、映射以及QTL元分析。通过建立QTL一致性图谱,获得18个控制小麦粒长和8个控制粒宽的一致性QTL(meta quantitative trait loci, MQTL)位点,置信区间最小可达到0.57 cM,主要分布在2B、2D、3A、3B、4B、5A、5B和7D染色体上。在5A染色体Xgwm293～Xgwm304和Xgpw2120～Xgpw2273a标记区间内,预测到7个与小麦粒长和粒宽相关的候选基因。本研究为小麦粒形QTL精细定位以及分子标记辅助选择育种提供理论依据。     

小麦穗粒数QTL整合与元分析

小麦穗粒数是由多基因控制的复杂数量性状。为发掘控制小麦穗粒数(KNS)的真实主效数量性状位点(quantitative trait loci, QTL),本研究利用生物信息学手段,借助小麦高密度分子标记遗传图谱,对来自不同遗传作图群体的控制小麦穗粒数的163个QTL位点进行图谱整合、映射和元分析。结果表明,目标性状QTL在小麦21条染色体上不均匀分布,在2B染色体上最多,在7D染色体上最少;建立控制小麦KNS的QTL一致性图谱,最终获得35个一致性QTL(meta quantitative trait loci, MQTL)位点及其紧密连锁的候选分子标记,置信区间最小可达到0.55 cM。     

小麦籽粒WSC含量QTL的整合与元分析

在干旱胁迫条件下,小麦营养器官暂贮性可溶性碳水化合物(Water-soluble carbohydrates,WSC)是小麦籽粒灌浆所需的重要碳源。为发掘控制小麦籽粒WSC含量的真实主效数量性状位点(Quantitative trait loci,QTL),利用生物信息学方法,借助小麦高密度分子标记遗传图谱,对来自不同遗传作图群体的控制小麦籽粒WSC含量的168个QTL位点进行图谱映射和元分析。结果发现,142个QTL定位区间与参考图谱有共有标记,其中92个QTL对籽粒WSC含量的表型变异具有增效效应,50个QTL具有减效效应。建立控制小麦籽粒WSC含量的QTL一致性图谱,获得16个"一致性"QTL(Meta quantitative trait loci,MQTL)位点及其连锁标记,MQTL置信区间最小达到0.77cM。     

两种光、氮条件下玉米苗期根冠性状QTL定位

以根、冠性状差异显著的亲本478和Wu312为基础材料,构建了含218个株系的F8重组自交系群体,利用该群体构建了包含184个SSR标记的遗传连锁图谱,图谱总长度为2 084.1 cM,平均图距为11.3 cM。在低光、高氮下和高光、低氮下对玉米苗期地上部干重、根干重、根冠比、最大根长进行了QTL定位分析,两种条件下共定位到21个与苗期根冠性状相关的QTL位点,低光、高氮条件下定位到11个QTL位点,高光、低氮条件下定位到10个QTL位点,分别位于第1、2、3、4、5、6、7、9染色体上。第6染色体上定位到7个位点,其中一个为控制低光、高氮下根干重的主效位点,贡献率为25.3%。在第1染色体上umc1335-bnlg1556区段同时检测到高光、低氮条件下地上部干重和根冠比的QTL位点,这些位点与地上部干物质的形成密切相关。     

玉米穗行数性状QTL的元分析

以MaizeGDB数据库中2008年发布的IBM 2 2008 Neighbors为参考遗传图谱,利用BioMercator2.1软件,将已报道的基于26个不同双亲分离群体于不同实验中定位的玉米穗行数QTL通过公共标记映射,整合到该图谱上,并对这些QTL进行Meta分析。在已报道的196个穗行数QTL中,以95%的置信区间为阈值,发掘出176个QTL的公共定位区间及其在公共图谱上的共有标记,发掘出25个“一致性”与效应值大于4.5的QTL,并整理了连锁标记。     

木薯分子标记遗传连锁图谱的构建及相关性状QTL定位

用木薯推广品种KU50为母本,SC124为父本通过杂交得到包含235个单株的F1分离群体,构建了一张包含150个标记的分子遗传连锁图谱,其中EST-SSR有72个位点,SSR有58个位点,SRAP有20个位点,这些位点分布了21个连锁群,总长度为1434.48cM,标记间距为9.56cM.遗传图谱的连锁群的长度在16.89～139.63 cM,标记的间距是0.2～47.0cM,标记位点比较多的是LG1、LG2、LG4、LG9、LG10,分别是17、18、13、14、15个,而标记数最少的是LG20,只有2个标记.用IciQTLMaping3.2软件在LOD=2.5进行QTL分析,检测了块根产量(WCY)、耐寒性分析(CR11、CR12)、干物质含量(DMC11、DMC12)3个木薯数量性状,总共得到34个QTL位点,分布在12个连锁群上.其中关于WCY的QTL位点总共有17个,贡献率为21.70％～55.23％,平均贡献率为40.74％;CR11相关的QTL位点有4个,贡献率为2.97％～33.29％,平均贡献率为18.20％.与CR12相关的QTL定位有3个,贡献率为5.23％～29.85％,平均贡献率为18.28％;与DMC12性状相关的QTL位点有4个,贡献率为15.87％～38.52％,平均贡献率为26.24％;与DMC11性状相关的位点有6个,贡献率为13.84％～22.15％,平均贡献率为17.56％.     

巴西大豆资源及其在华南地区衍生品种的磷效率评价

南方酸性红壤中有效磷含量低是限制大豆生产的不利因素之一,选育磷高效品种是最有效的途径。采用高、低磷土壤盆栽试验,利用冠干重、根干重、冠磷含量、根磷含量、植株磷吸收量、根长、根表面积、根体积、磷利用效率和磷吸收效率等10个性状对5个巴西大豆和11个由其与桂早1号育成品种的磷效率进行了评价,进一步利用主成分和隶属函数对19个大豆品种的磷效率做综合分析,结果发现,除巴西13号和巴西9号外,其他巴西大豆资源磷效率性状均优于桂早1号。由巴西大豆与桂早1号衍生育成的品种华夏5号、桂夏豆2号也优于其双亲,表现正向超亲遗传;衍生育成的品种华夏1号和华夏3号介于其双亲间;其余衍生育成的品种低于双亲,表现负向超亲遗传。结果表明大部分巴西大豆资源在磷效率性状方面存在明显优势,可在改良华南地区大豆品种的磷效率方面发挥作用。         

基于元分析的大豆含硫氨基酸相关基因挖掘与信息学分析

提高含硫氨基酸组分是大豆品质改良的重要目标之一。本文借助Consensus Map 4.0高密度大豆遗传图谱,整合了33个含硫氨基酸QTL,并采用元分析方法,确定了8个含硫氨基酸Meta-QTL。通过QTL序列共线性区间分析,在Meta-QTL内筛选到7条用于候选基因发掘的基因组序列。利用基因功能注释,得到16个含硫氨基酸相关基因,包括6个氨基酸合成途径酶基因、1个11S大豆球蛋白A5A4B3亚基基因及9个调控基因。其中调控基因分别编码F-Box、PPR及转录因子3种蛋白。13个基因在NCBI数据库中分别有表达谱及SNP信息。大豆含硫氨基酸候选基因分析,可以为功能标记的开发和分子辅助育种提供有用信息。     

大豆开花期性状QTL定位和候选基因挖掘

大豆对光周期极为敏感,单一品种的适应范围狭窄。大豆品种在不同纬度间的适应性与开花期密切相关。为了获得更多的大豆开花期相关QTL,了解在豆适应机制,利用开花主效位点E1~E4基因型均相同的滑皮豆和齐黄26（E1e2asE3-HaE4）杂交衍生的重组自交系群体及前期基于特异长度扩增片段测序（Specific Length Amplified Fragment-sequencing, SLAF-seq）构建的高密度遗传图谱,对大豆开花期性状进行了QTL定位。共获得了分布在7条染色体上的11个QTL位点,其中4个位点（qFT8,qFT20-2,qFT14和qFT16）为本研究新发现的QTL。同时,研究发现6个QTL（qFT6-1,qFT8,qFT11-1,qFT19,qFT20-1和qFT20-2）在2013年和2014年两个环境中稳定存在。对稳定QTL位点间的基因进行生物信息学分析,筛选出4个可能参与开花期调控的候选基因。本研究结果能够为阐明大豆适应性分子机制和广适性分子育种提供一定的理论基础。     

Genetic Dissection of Low Phosphorus Tolerance Related Traits Using Selected Introgression Lines in Rice

To dissect the genetic basis of low phosphorus tolerance(LPT), 114 BC2F4 introgression lines(ILs) were developed from Shuhui 527 and Minghui 86(recurrent parents), and Yetuozai(donor parent). The progenies were tested for 11 quantitative traits under three treatments including normal fertilization in normal soil(as control), normal fertilization in barren soil and low phosphorus stress in barren soil in Langfang, Hebei Province, China. Moreover, the ILs were investigated at the seedling stage using nutrient solution culture method in greenhouse in Beijing, China. A total of 49 main-effect quantitative trait loci(QTLs) underlying yield related traits were identified in Langfang, and their contributions to phenotypic variations ranged from 6.7% to 16.5%. Among them, 25(51.0%) QTLs had favorable alleles from donor parent. A total of 48 main-effect QTLs were identified for LPT-related traits in Beijing, and their contributions to phenotypic variations ranged from 7.7% to 16.6%. Among them, 21(43.8%) QTLs had favorable alleles from donor parent. About 79.6% of the QTLs can be detected repeatedly under two or more treatments, especially QTLs associated with spikelet number per panicle, spikelet fertility and 1000-grain weight, displaying consistent phenotypic effects. Among all the detected QTLs, eight QTLs were simultaneously identified under low phosphorus stress across two environments. These results can provide useful information for the genetic dissection of LPT in rice.     

野生大豆荚粒相关性状QTL定位

利用复合区间作图法和混合线性模型复合区间作图法,对野生大豆江浦野生豆-5和栽培大豆南农06-17所得的F2∶3家系(2008、2009年)及F2∶4家系(2009年)的单株有效荚数、单株粒重、百粒重3个荚粒相关性状进行QTL分析。结果表明:复合区间作图法检测到27个QTL,混合线性模型复合区间作图法检测到18个加性显性QTL和13对上位性QTL,2种方法共同检测到17个QTL,其中12个QTL(qEPP-H-1、qEPP-Lb-1、qSWP-La-1、qSWP-Lb-1、qSW-B1-1、qSW-B2-1、qSW-D1b-1、qSW-H-1、qSW-H-2、qSW-I-2、qSW-Lb-1和qSW-Ma-1)在2 a或2个世代稳定表达,qEPP-H-1、qEPP-Lb-1和qSWP-Lb-1的增效等位基因来源于野生大豆。研究结果为野生大豆优异等位基因的发掘、栽培大豆遗传基础的拓宽以及大豆产量分子标记辅助育种提供理论依据。     

大豆蛋白质含量QTL的"整合"及Overview分析

在物理整合的基础上,选用元分析方法将已发表的与蛋白质相关的QTL整合到物理整合中重复次数较多的6个QTL区间处,并且选用基于统计学原理的Overview方法进行优化,得到连锁群上QTL的有效遗传位置,最终筛选出稳定性较强的标记Satt127,研究结果为标记辅助鉴定提供了理论依据.     

大豆底荚高度QTL定位及候选基因挖掘

底荚高度是衡量大豆品种是否适宜机械收获的关键指标。底荚高度较低的品种在机械收割过程中可能造成植株部分被切断或漏割,引起总产量损失。因此,大豆底荚高度候选基因对大豆机械化育种至关重要。本研究利用完备区间作图法(Inclusive Composite Interval Mapping, ICIM)对208染色体片段代换系群体(chromosome segment substitution lines, CSSL)进行大豆底荚高度QTL定位,获得9个与大豆底荚高度相关的QTL,分布在8条连锁群上。结合BSA重测序结果,将与大豆底荚高度相关的QTL定位到C1连锁群上1.1Mb和L连锁群上0.05Mb的区间内,并对其进行基因注释。通过基因注释数据库和信息学分析,在两个共识QTL区间内获得5个可能与大豆底荚高度相关的候选基因。这些结果可以为大豆底荚高度QTL精细定位以及机械化优质高产大豆品种的选育提供理论依据。     

大豆生育期相关性状QTL定位

以野生大豆江浦野生豆-5为母本,栽培大豆南农06-17为父本杂交所得的316个F2单株及其衍生F2∶3和F2∶4家系为材料,利用JoinMap3.0软件,构建了一张包含210个标记(分子标记207个、形态标记3个),共24个连锁群的大豆分子连锁图谱,覆盖基因组长度2 205.85 cM,标记间平均距离为11.09 cM。利用混合线性模型复合区间作图方法,对2007年F2单株、2008年F2∶3家系及2009年F2∶4家系的全生育期、营养生长期、生殖生长期和生育期结构4个生育期相关性状进行联合世代QTL分析,共检测到15个加性显性QTL和9对上位性QTL;存在QTL共位性(同一标记区间存在不同性状的QTL)以及QTL互作网络(一个QTL可以与多个QTL互作)的现象;贡献率最大的3个QTL为qVP-H-1、qWGP-H-1和qRV-H-1,加性效应解释的遗传变异分别为21.31%、13.14%和9.37%,qWGP-H-1和qVP-H-1的增效等位基因来源于江浦野生豆-5,qRV-H-1的增效等位基因来源于南农06-17。研究结果为生育期性状的分子标记辅助选择、野生大豆优异基因的挖掘及栽培大豆遗传基础的拓宽提供了依据。