燕大1817/北农6号重组自交系群体穗部性状的QTL定位

小麦穗部性状与单株产量密切相关。本研究以小麦骨干亲本燕大1817与优良品系北农6号衍生的269个重组自交系为材料,通过在北京和河北石家庄的2年田间试验数据,利用本实验室已构建的高密度SNP和SSR遗传连锁图谱进行穗长、穗粒数和穗粒重QTL定位。采用完备复合区间作图法共检测到29个穗部性状加性效应QTL,其中10个穗长QTL分布于1B、2D、3A、3B、4A、5A、5B、6A和7D染色体上,解释的表型变异率为2.96%~9.63%,QSl.cau-4A.2在所有5个环境中均能被检测到,解释的表型变异为5.89%~9.62%,另有7个QTL能在2个或2个以上环境中被检测到;8个穗粒数相关QTL分布于1A、3A、3D、4A和5B染色体上,解释的表型变异为4.06%~11.17%,为单个环境QTL。11个与穗粒重相关QTL分布于1A、1B、2A、2D、3A、4D、5A、5B和6B染色体上,解释的表型变异为2.79%~16.12%,其中QGws.cau-1B、QGws.cau-3A和QGws.cau-6B.2在2个或者2个以上环境中能被检测到。另外,鉴定出6个分布于1A、2D、3A、4A和5B染色体上的QTL富集区段。     

水稻地方品种苗期耐盐QTL的定位

水稻耐盐遗传位点的发掘可为耐盐遗传机制的研究提供理论基础,为耐盐品种培育提供基因资源。以云南地方籼稻品种扎西玛与江苏著名优质粳稻品种南粳46为亲本构建的水稻重组自交系群体为研究对象,鉴定了各株系的苗期耐盐性,结合该群体的分子连锁图谱对控制水稻苗期耐盐性QTL进行分析,共检测到4个QTLs:qSST-1、qSST-3、qSST-5和qSST-11,分别位于第1,3,5,11号染色体上。4个QTLs的增效等位基因均来自于亲本南粳46。经比较发现有3个QTLs与已克隆水稻耐盐基因不在同一染色体区间,说明为新的耐盐基因候选位点。结果对进一步发掘和利用新的水稻耐盐QTL具有重要意义。     

盐、碱胁迫下水稻苗期根数和根长的QTL分析

在盐、碱胁迫条件下,分析水稻苗期的根数和根长并定位其QTL位点,为水稻的耐盐性和耐碱性的遗传机制及分子标记辅助育种提供理论基础。以盐碱敏感水稻品种东农425与强耐盐碱水稻品种长白10为亲本构建的重组自交系(RIL)为作图群体,在盐胁迫140 mmol/L的NaCl和碱胁迫0. 15%Na_2CO_3的处理条件下,以正常浇灌为对照,进行水稻苗期时根数和根长的测定,利用QTL IciMapping v3. 3软件的完备区间作图法(ICIM)分别对盐、碱胁迫和对照条件下水稻的根数和根长进行QTL分析。检测到18个加性效应QTL,在第1,2,3,4,5,7,8,9和10染色体上,LOD值为2. 01～3. 35,表型变异的贡献率为6. 02%～20. 06%。自然条件下,检测到4个与根数相关的QTL,qNRN7-2贡献率最大,为12. 46%,未检测到根长相关的QTL。在盐胁迫下,共检测到5个与根长、根数相关的QTL,qSRN3的贡献率最大,为20. 06%。在碱胁迫下,共检测到与根数和根长相关的3个QTL,qARN2的贡献率为12. 99%; qARL3和qARL5的贡献率分别为7. 04%和8. 88%。共检测到4个自然条件与盐胁迫差值的根数和根长相关的QTL,其中,qNSRN8-2和qN-SRL1贡献率较大,分别为14. 01%和14. 12%。在自然条件与碱胁迫的差值条件下,共检测到2个与根长、根数相关的QTL,分布在3,10号染色体上;检测到1个与根数相关的QTL,位于3号染色体上的qN-ARN3,贡献率为6. 02%;检测到1个与根长相关的QTL,位于10号染色体上的qN-ARL10,贡献率为7. 45%。在盐胁迫和碱胁迫条件下,水稻苗期的根数和根长都受到明显影响,相对于盐胁迫,水稻对碱胁迫更为敏感。     

利用百农AK58/碧蚂4号重组自交系定位小麦品质性状QTL

为发掘小麦品质性状相关数量性状位点(QTL),以小麦骨干亲本百农AK58和碧蚂4号衍生的包含248个株系的重组自交系群体为材料，利用4个环境获得的蛋白质含量、湿面筋含量、淀粉含量、沉降值和延伸性等品质参数及已构建的单核苷酸多态性(SNP)高密度遗传连锁图谱进行QTL定位。通过完备区间作图法共检测到60个品质性状相关QTL,分布于除6B以外的20对小麦染色体上。有21个QTL可以在2个或2个以上环境中被检测到，其中15个QTL的增效基因来自百农AK58,6个QTL的增效基因来自碧蚂4号。4A染色体上116.4～139.0 cM(629.36～701.53 Mb)是一个QTL簇，该区段同时定位了与蛋白质含量(QGpc.his-4A-2)、湿面筋含量(QWgc.his-4A-2)、沉降值(QSv.his-4A)和延伸性(QEx.his-4A)相关的QTL。分析重组自交系群体中1BL/1RS易位对品质性状的影响，发现1BL/1RS易位有助于提高籽粒蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值，对淀粉含量有一定的负效应，推测1BL/1RS易位系对品质性状的作用可能和其遗传背景相关。     

玉米苗期在盐胁迫下耐盐相关QTL分析

通过对玉米耐盐性状基因的QTL定位,找到耐盐性状控制位点在染色体上的位置,来帮助耐盐玉米品种的选育和基因的克隆。本研究选用耐盐自交系8723和盐敏感自交系P138为材料构建的F2群体,通过Jionmap 4.0软件对F2群体构建分子遗传连锁图谱。构建了一个包含有174个SSR标记位点的分子遗传连锁图谱,平均分布在玉米的10条染色体上共2 764.3 cM,标记区间平均间距为15.88 cM。通过对表型数据的分析,对玉米的4个植株性状进行了QTL定位。结果共检测到8个与玉米苗期耐盐性状相关的QTLs,分别位于2号、4号、6号、9号染色体上。本研究结果为幼苗在盐碱地正常生长提供科学依据。     

水稻苗期根部性状的遗传分析和最长根长QTL qLRL4的精细定位

为了解析水培苗期根系相关性状的遗传调控,以籼稻9311和粳稻日本晴(Nipponbare, NPB)为亲本的148个株系构成的重组自交系群体为材料,对水稻幼苗根系相关性状开展QTL分析。在2次重复中共检测到26个控制最长根长、总根系长、根表面积、根体积和根直径的QTL,分布在水稻第1、2、4、7、9、10、11号共7条染色体上,发现了水稻第2、4、7和10号染色体上的4个QTL簇,包括第4号染色体上控制最长根长的QTL qLRL4。为了精细定位该QTL,我们构建了以9311为背景、插入缺失标记IND4-1和IND4-4间来自NPB的近等系NIL-qLRL4。利用NIL-qLRL4和9311构建的F2群体,最终将qLRL4精细定位在标记IND4-1和IND4-3之间约68.23 kb的区间内并预测了候选基因。此根长QTL的精细定位将有助于水稻根长遗传机理的研究,为探究水稻根系形态建成的分子机制奠定了基础。     

利用双向导入系群体检测遗传背景对耐盐QTL定位的影响

以优质粳稻品种Lemont与高产籼稻品种特青为亲本培育的高代双向同交导入系为材料,在温室140 mmolL-1 NaCl胁迫条件下定位影响苗期叶片盐害级别(SST)、幼苗存活天数(SDS)、地上部K+浓度(SKC)和地上部Na+浓度(SNC)及人工气候室条件下影响地上部K+、Na+浓度的QTL.双向导入系的大部分遗传背景与各自的受体亲本相同,其中Lemont背景导入系中轮回亲本Lemont的基因组平均占83.8%,特青背景导入系中轮回亲本特青基因组平均占88.9%.各耐盐相关性状在两个背景群体中均出现超亲分离,多数性状的频率分布呈相互重叠状态,表明双亲作为供体相互导入各耐盐性状基因的效应大致相当.两个背景导入系群体中分别检测到影响上述耐盐相火性状的QTL各18个,同一性状在两个背景导入系中未能检测到任何相同表达的QTL,表明耐盐QTL表达具有很强的遗传背景效应,同时也说明这些耐盐QTL的效应可能较小.温室和人工气候室两种环境下仅在特青背景导入系中检测到1个影响SKC的相同QTL,表明耐盐QTL与环境的互作非常明显.虽然双亲均表现中等感盐,但QTL定位结果表明双亲中都存在一些提高耐盐相关性状的有利等佗基因.研究认为,利用分子标记技术挖掘"隐蔽"于育成品种中的耐盐基因,进一步利用分子标记辅助选择技术对这些非等位耐盐基因进行聚合,完全有可能提高育成品种的耐盐水平.     

甘蓝型油菜耐盐和耐旱相关性状的QTL分析

盐胁迫和干旱胁迫是非生物胁迫中影响作物产量的重要因素,检测与耐盐和耐旱相关的QTL,可为抗逆油菜品种的选育提供理论依据。本研究利用德国冬性甘蓝型油菜Express和中国半冬性甘蓝型油菜SWU07为亲本构建的包含261个株系的双单倍体(doubled haploid,DH)群体,分别以1.2%NaCl溶液和20%PEG-6000溶液作为培养液模拟盐胁迫和干旱胁迫,去离子水为对照,对2个亲本和DH群体进行发芽试验。播种后7 d测定幼苗根长、鲜重及发芽率,计算各性状在盐胁迫和干旱胁迫下的相对值,并作为评价耐盐和耐旱的指标。根据已构建的遗传连锁图谱进行QTL定位。盐胁迫下,在3次重复中共检测到与盐胁迫相关的QTL 12个,分布在A02、A03、A05、A09、C01和C09染色体上,单个QTL可解释的表型变异为3.61%~10.59%,其中5个QTL在不同的重复中被检测到。干旱胁迫下,共检测到与干旱胁迫相关的QTL 9个,分布在A01、A02、A03、A05、A09、A10和C03染色体上,单个QTL可解释的表型变异为3.94%~12.90%,其中2个QTL在不同的重复中被检测到。此外,在A02和A03染色体上检测到与2种胁迫都相关的相互交叠的QTL。这些结果可为油菜耐盐和耐旱性改良提供更多遗传信息。     

利用种子性状QTL定位高油玉米蛋白质含量QTL

利用普通玉米自交系8984与高油玉米自交系GY220为亲本构建了284个F2∶3家系群体及含有185个SSR标记的玉米遗传连锁图谱。通过包含母体效应的种子性状QTL作图方法对玉米子粒蛋白质含量进行定位和效应分析,共检测到4个QTL,位于第5和第8染色体上。除qPRO8-2遗传作用方式表现为加性外,其余QTL作用方式均为部分显性。单个QTL贡献率为3.86%~5.17%,累计贡献率为18.54%。所有QTL的增效基因均来自高油亲本GY220。     

水稻耐盐基因遗传及耐盐育种研究

水稻是一种对盐浓度中度敏感的作物,耐盐性状是受多基因控制的数量性状,易受环境条件等影响,目前定位的耐盐QTL主要为苗期耐盐相关的,其中以第1、2、6和7染色体上居多.耐盐品种的选育方法主要为系统选育法,将杂交选育和胁迫组织培养、转基因等生物技术相结合,选育耐盐性强且品质优良的品种.本文阐述了国内外开展的关于水稻耐盐基因遗传及耐盐育种研究动态,并对今后耐盐育种的工作提出了展望.     

用3种方法定位玉米萌发期和苗期的耐盐和耐碱相关性状QTL

以耐盐碱郑58和盐碱敏感昌7-2为亲本,构建包含151份F2:5重组自交系(RILs)群体。基于3K芯片对郑58、昌7-2及其F2:5家系进行基因型分析,构建了包含1407个SNP分子标记的高密度遗传连锁图谱。该图谱的各染色体标记数在84～191之间,标记间的平均距离为0.81 cM。胁迫液为200 mmol L–1 NaCl和100 mmol L–1 Na2CO3,对照液为蒸馏水或霍格兰营养液,对盐、碱胁迫和自然条件下玉米的发芽率(GP)、株高(PH)、植株干、鲜重(FW、DW)、幼苗组织含水量(TWS)、植株地上部分钠含量(SNC)、钾含量(SKC)、钠/钾含量比(NKR)、苗期耐盐率(STR)、耐碱率(ATR)10项指标,采用3种不同的作图方法同时定位研究,对加性QTL定位采用复合区间作图法(CIM)和完备区间作图法(ICIM),对加性QTL与环境互作联合分析采用混合线性模型的复合区间作图法(MCIM)。结果表明,(1)与对照条件下各性状表型值相比,耐碱相关性状的降低较耐盐相关性状明显,说明玉米对碱胁迫更加敏感和碱胁迫对玉米的伤害更严重。碱与盐胁迫下SKC相当而SNC差异较大,表明Na+、K+的吸收和运输是相互独立的两个过程,玉米盐、碱胁迫可能是两种性质不同的胁迫。(2)在自然、盐和碱胁迫条件下,运用CIM分别检测到27、28、40个加性QTL;运用ICIM分别检测到28、23、17个加性QTL;运用MCIM共检测到11个耐盐加性QTL、4个环境互作QTL以及11个耐碱加性QTL、3个环境互作QTL。(3)盐胁迫条件下的qPH-9、qSTR-8、qNKR-6、qNKR-7和碱胁迫条件下的qPH-9、qATR-3能被3种作图方法重复检测到。与前人结果比较, qPH-9、qSTR-8、qNKR-6、q-ATR-3定位在相同或邻近区域,qNKR-7尚未见报道。本研究结果为精细定位玉米耐盐碱主效基因、挖掘候选基因和开发用于标记辅助选择的实用功能标记奠定基础。     

Mapping QTLs with epistatic effects and QTL × treatment interactions for salt tolerance at seedling stage of wheat

Quantitative trait loci (QTLs) with additive (a), additive × additive (aa) epistatic effects, and their treatmental interactions (at and aat) were studied under salt stress and normal conditions at seedling stage of wheat (Triticum aestivum L.). A set of 182 recombinant inbred lines (RILs) derived from cross Xiaoyan 54 × Jing 411 were used. A total of 29 additive QTLs and 17 epistasis were detected for 12 traits examined, among which eight and seven, respectively, were identified to have QTL × treatment effects. Physiological traits rather than biomass traits were more likely to be involved in QTL × treatment interactions. Ten intervals on chromosomes 1A, 1D, 2A (two), 2D, 3B, 4B, 5A, 5B and 7D showed overlapping QTLs for different traits; some of them represent a single locus affecting different traits and/or the same trait under both treatments. Eleven pairs of QTLs were detected on seemingly homoeologous positions of six chromosome groups of wheat, showing synteny among the A, B and D genomes. Ten pairs were detected in which each pair was contributed by the same parent, indicating a strong genetic plasticity of the QTLs. The results are helpful for understanding the genetic basis of salt tolerance in wheat and provide useful information for genetic improvement of salt tolerance in wheat by marker-assisted selection.     

Mapping QTLs for salt tolerance with additive,epistatic and QTL × treatment interaction effects at seedling stage in wheat

Quantitative trait loci (QTLs) for salt tolerance with additive, epistatic and QTL × treatment interaction effects at seedling stage in wheat were identified. A set of 131 recombinant inbred lines derived from cross Chuan 35050 × Shannong 483 were evaluated under salt stress and normal conditions. Wide variation was found for all studied traits. A total of 18 additive and 16 epistatic QTLs were detected, among which five and 11 were with significant QTL × treatment effects. Ten QTL clusters were identified, and each may represent a single gene or closely linked genes. The locus controlling shoot K⁺/Na⁺ concentration ratio and shoot Na⁺ concentration on chromosome 5A may be identical to Nax2. The interval Xgwm6‐Xgwm538 on chromosome 4B for total dry weight was also identified in a previous study, both near the marker Xgwm6. The marker Xgwm6 may be useful for marker‐assisted selection. Six pairs of homoeologous QTLs were detected, showing synteny among the A, B and D genomes. These results facilitate understanding the mechanisms and the genetic basis of salt tolerance in wheat.     

小麦骨干亲本“胜利麦/燕大1817”杂交组合后代衍生品种遗传构成解析

小麦地方品种燕大1817是我国小麦育种骨干亲本之一,胜利麦/燕大1817杂交组合是北部冬麦区小麦品种遗传改良的基础组合。利用随机分布于小麦全基因组21条染色体上的175对在胜利麦和燕大1817间具有多态性的SSR标记(每条染色体平均8.3对)分析了燕大1817和胜利麦对其38份后代衍生品种的遗传贡献率。结果表明,在全基因组水平上,燕大1817对其后代衍生品种贡献率为26.8%,胜利麦对其后代衍生品种贡献率为43.6%;在部分同源群水平上,燕大1817对其后代衍生品种A、B和D基因组的贡献率分别为25.9%、25.7和26.4%,胜利麦对其后代衍生品种A、B和D基因组的贡献率分别为46.1%、39.1%和44.0%。说明引进种质对我国北部冬麦区小麦品种遗传改良起了重要作用。在染色体水平上,胜利麦对其后代衍生品种的21条染色体贡献率在20.0%~63.3%间,其中对1A染色体贡献率仅有20.0%,对7A染色体贡献率高达63.3%。骨干亲本燕大1817对其后代衍生品种的21条染色体贡献率在7.5%~44.2%间,其中对2A染色体贡献率仅有7.5%,对7D染色体贡献率可达44.2%。骨干亲本燕大1817对后代衍生品种贡献率较高的基因组(单元型)区段有7个,分别是3A上的Xwmc11–Xcfa2262、7B上的Xbarc1073–Xwmc475、1AL上的Xgwm357–Xwmc312、7DS上的Xbarc305–Xwmc506、4AS上的 Xgwm165–Xgwm610、1B上的Xwmc419–Xwmc134和2D上的Xcfd56–Xbarc228,其中,3A染色体上的Xwmc11–Xcfa2262区段对衍生品种贡献率高达77.5%。而胜利麦对后代衍生品种贡献率较高的基因组(单元型)区段有8个,分别是6BS上的Xwmc105－Xwmc397、3D上的Xgdm72–Xgdm8、2DS上的Xgdm5–Xgwm455、7AL上的Xbarc121–Xgwm332、5DL上的Xgwm174–Xwmc161、5BL上的 Xgwm499–Xbarc308、5A上的Xbarc141–Xgwm291和4BL上的Xgwm66–Xgwm251,其中6BS上的Xwmc105–Xwmc397区段对衍生品种的贡献率最高,达71.3%。这些基因组(单元型)区段上存在许多与产量、抗病、抗逆和适应性等重要农艺性状相关的基因和QTL,对北部冬麦区小麦品种遗传改良可能起了重要作用。     

利用“永久F2”群体进行小麦幼苗根系性状QTL分析

为了研究小麦苗期根系性状的遗传,以小麦品种花培3号和豫麦57的杂交DH群体组配了一套含168个杂交组合的“永久F₂”群体。利用WinRHIZO根系分析系统测定四叶一心期小麦水培幼苗根系总长度、直径、表面积、体积、根尖数、最大根长、茎叶干重、根干重及根茎干重比9个性状。采用复合区间作图法分析幼苗根系8个性状的QTL,定位了7个加性效应QTL和12对上位性互作QTL,包括加性效应、显性效应,加加互作、加显互作和显显互作,分布在1A、1D、2A、2B、2D、3A、3B、5D、6D和7D染色体上,单个QTL可解释0.01%~11.91%的遗传变异。在染色体2D上XWMC41至XBARC349.2区间检测到同时控制总根长和根干重的一个QTL。上位性对苗期根系生长发育有重要作用。试验结果表明,苗期根系性状的遗传机制较复杂, 因此在育种中要综合考虑根系各性状之间的关系,保证根系协调统一、发达健壮。     

Identification of salt tolerance‐improving quantitative trait loci alleles from a salt‐susceptible rice breeding line by introgression breeding

To improve salt tolerance of two elite rice varieties, Ce258 and Zhongguangxiang1 (ZGX1), two sets of introgression lines (ILs) each comprising 200 BC₁F₁₀ lines derived from a common donor, IR75862, and two recipient parents, Ce258 and ZGX1, were used for mapping of QTLs for four salt tolerance‐related traits at the seedling stage. Although the three parents were susceptible to salt, the two IL populations showed transgressive segregations for salt tolerance with 12 and 8 salt tolerance ILs in the Ce258‐ILs and ZGX1‐ILs. Eighteen main‐effect QTLs were identified for the four traits in the two IL populations, and the IR75862 alleles at most loci showed increased and decreased salt tolerance in the ZGX1 and Ce258 backgrounds, suggesting overwhelming genetic background effects on QTL detection for salt tolerance. The qDSS11 simultaneously detected in the two backgrounds was validated in a F₂ population derived from a salt tolerance line and ZGX1. Our results indicated that salt tolerance‐enhancing allele could be identified in the elite susceptible breeding lines and that introgression of the favourable alleles could facilitate the development of superior lines with greater salt tolerance levels.     

Quantitative trait loci controlling rice seed germination under salt stress

Salt tolerance of rice (Oryza sativa L.) at the seed germination stage is one of the major determinants for the stable stand establishment in salinity soil. One population of recombinant inbred lines (RILs, F_2:9), derived from a cross between a japonica rice landrace tolerant to salt stress and a sensitive indica rice variety, was used to determine the germination traits including imbibition rate and germination percentage under control (water) and salt stress (100 mM NaCl) for 10 days at 30 °C. The multiple interval mapping (MIM) were applied to conduct QTL for the traits. The results showed that seed germination was a quantitative trait controlled by several genes, and strongly affected by salt stress. A total of 16 QTLs were detected in this study, and each QTL could explain 4.6–43.7% of the total phenotypic variance. The expression of these QTLs might be developmentally regulated and growth stage-specific. In addition, only one digenic interaction was detected under salt stress, showing small effect on germination percentage with R² 2.7%. Among sixteen QTLs detected in this study, four were major QTLs with R² > 30%, and some novel alleles of salt tolerance genes in rice. The results demonstrated that the japonica rice Jiucaiqing is a good source of gene(s) for salt tolerance and the major or minor QTLs identified could be used to improve the salt tolerance by marker-assisted selection (MAS) in rice.     

利用回交导入系群体发掘水稻种质资源中的有利耐盐QTL

以中等感盐籼稻IR64与粳稻Tarom molaii培育的85个BC₂F₈回交导入系为材料，定位苗期在140 mmol L^-1 NaCl胁迫下影响叶片盐害级别、幼苗存活天数、地上部和根部的K⁺、Na⁺浓度等6个耐盐相关性状的QTL。幼苗存活天数与地上部Na⁺浓度呈极显著负相关，与地上部K⁺浓度呈显著正相关，与根部K⁺、Na⁺浓度无关，表明叶片盐害是由于地上部Na⁺积累过多造成的。根部K⁺浓度与Na⁺浓度高度正相关，但与地上部的K⁺、Na⁺浓度均无关，表明根对K⁺、Na⁺的离子吸收与向地上部运输存在不同的机制。检测到影响6个耐盐相关性状的23个QTL，包括影响叶片盐害级别的5个、幼苗存活天数的6个、地上部K⁺浓度的4个、地上部Na+浓度的4个、根部K+浓度的1个和根部Na+浓度的3个。影响地上部K⁺、Na⁺浓度与影响根部K⁺、Na⁺浓度的QTL分布在不同基因组区域，进一步表明根和茎对K⁺、Na⁺的吸收存在不同的遗传机制。通过比较图谱，发现影响耐盐相关性状的23个QTL中有12个（占52.2%）与以往不同群体中影响耐盐相关性状的QTL定位在同一或相邻的染色体区域。其中在第2染色体RM240~RM112区间检测到1个影响地上部所有4个耐盐相关性状的主效QTL，其增加耐盐性的有利基因来自供体Tarom molaii，适宜用作标记辅助选择耐盐性的遗传改良。对从种质资源中发掘“隐蔽”耐盐QTL进行了讨论。     

Detection of quantitative trait loci (QTLs) for seedling traits and drought tolerance in wheat using three related recombinant inbred line (RIL) populations

In order to detect quantitative trait loci (QTLs) for drought tolerance in wheat during seed germination conditional and unconditional QTL analyses of eight seedling traits were conducted under two water regimes using three related F₉ recombinant inbred line populations with a common female parent. A total of 87 QTLs for the eight seedlings traits and 34 specific QTLs related to drought tolerance were detected. Seventy-one of these QTLs were major QTLs with contributions to phenotypic variance of >10 %. Of the 34 QTLs related to drought tolerance only eight were also detected by unconditional analysis of seedling traits under osmotic stress conditions indicating that most of the QTLs related to drought tolerance could not be detected by unconditional QTL analysis. Therefore, conditional QTL analysis of stress-tolerance traits such as drought tolerance was feasible and effective. Of 11 important QTL clusters located on chromosomes 1BL, 1D, 2A, 2B, 2D, 4A, 6B, and 7B, nine were detected in multiple populations and eight were detected by both unconditional and conditional analyses.