绿豆分子遗传图谱构建及若干农艺性状的QTL定位分析

利用花叶1号×紫茎1号杂交后代衍生的208个F2家系组建群体,构建含有95个SSR标记位点的遗传连锁图谱,该图谱包含11个连锁群,全长1457.47 c M,标记平均间距为15.34 c M。利用复合区间作图法,对株高、幼茎色、主茎色、生长习性、结荚习性、复叶叶形和成熟叶色等农艺性状进行QTL分析,分别检测到与株高、幼茎色、主茎色、复叶叶形有关的QTL各1个,贡献率在8.49%~66.64%之间;与结荚习性有关的QTL3个,贡献率在60.32%~80.36%之间;与成熟叶色有关QTL 4个,贡献率在69.06%~87.35%之间;与生长习性有关的QTL数量最多,共26个,贡献率在58.32%~99.51%之间。上述QTL主要分布在LG1、LG2、LG4、LG8和LG10连锁群,其中LG1最少,仅检测到生长习性的1个QTL,LG4最多,包含了幼茎色、主茎色、结荚习性、生长习性、复叶叶形、成熟期叶色6个农艺性状的15个QTL;这些QTL既可以应用于绿豆育种的分子标记辅助选择,也对深入研究这些性状的遗传奠定了基础。     

栽培种花生荚果大小相关性状QTL定位

以远杂9102为母本,徐州68-4为父本杂交衍生的F5和F6共188个家系,构建了一张包含365个标记,总长度713.07 c M,标记间平均距离1.96 c M的栽培种花生遗传图谱。图谱包含22个连锁群,各连锁群平均长度12.37~81.39 c M,连锁群上标记数量3~46个。结合2013和2014年采集的荚果表型数据,采用Win QTLcart 2.5软件的复合区间作图法(composite interval mapping,CIM)进行QTL定位和效应估计。2个环境下共检测到41个QTL,其中与荚果长、宽、厚和百果重相关的QTL分别为13、7、13和8个,表型变异解释率为3.14%~18.27%。有6个QTL在2种环境下被重复检测到,其中百果重相关的2个(q HPWLG13.1、q HPWLG14.1),分布在LG13和LG14连锁群,遗传贡献率为6.95%~14.60%;与荚果长相关的3个(q LPLG2.2、q LPLG13.1、q LPLG14.1),分布在LG2、LG13和LG14连锁群,遗传贡献率为3.14%~18.27%;与荚果厚相关的1个(q TPLG3.4),分布在LG3连锁群,遗传贡献率为8.24%~9.24%。本研究涉及性状存在9个QTL热点区,每个热点区涉及2~3个性状,表型贡献率为3.57%~18.27%。     

利用3个F_2群体整合高密度栽培种花生遗传连锁图

遗传图谱的构建及整合是开展花生分子育种研究的基础,利用多个作图群体整合遗传图谱是解决图谱标记密度低的有效途径。本研究采用基于锚定SSR标记的作图策略,构建3个F_2群体3张遗传连锁图,利用Join Map 3.0软件整合图谱,获得一张包含20个连锁群、792个位点、总遗传距离为2079.50 c M,标记间平均距离为2.63 c M的整合图谱,各连锁群标记数在20~66个之间,遗传距离在59.10~175.80 c M之间。将3个分离群体中检测到的与荚果及种子大小相关的QTL区段与整合连锁图的标记比较发现,各群体中检测到的位于各染色体上的QTL在整合图谱中都能出现,有些QTL标记区间在整合图谱中存在更多的标记,为今后利用这些标记进行精细定位奠定了基础。     

利用C×E群体定位雾培马铃薯块茎建成相关性状QTL

本研究以二倍体马铃薯C为母本,E为父本的杂交F1群体共90个株系,构建了一张包含12个连锁群和78个SSR标记,总长度1 141.99 c M,标记间平均距离14.64 c M的遗传图谱。结合2015年和2016年鉴定的与块茎建成相关性状表型数据,采用QTL Ici Mapping V4.1软件的完备区间作图法(ICIM)进行QTL定位和效应估计。共检测14个与株高、根长、匍匐茎长、匍匐茎数、微型薯数相关QTL。表型变异解释率为3.05%~19.19%。有5个QTL在2个环境中被重复检测到,其中在5号染色体上有2个(q TN5-1,q TN5-2)与微型薯相关的QTL,遗传贡献率为9.64%和9.67%。在9号染色上有3个(q SL9-1,q SL9-2,q SL9-3)与匍匐茎长相关的QTL,遗传贡献率为3.05%~14.17%。     

甘蓝型油菜株高、第一分枝高和分枝数的QTL检测及候选基因筛选

株高、分枝数及第1分枝高是油菜重要的农艺性状。本研究利用甘蓝型油菜GH06和P174杂交,F2通过单粒法连续自交至F11构建重组自交系群体,利用油菜60K芯片对该群体进行基因分型,构建高密度遗传连锁图谱。结果表明,该图谱包含2795个SNP多态性标记位点,总长1832.9 c M,相邻标记间平均距离为0.66 c M。在此图谱基础上采用复合区间作图法(CIM),检测到3个农艺性状的24个QTL。其中11个株高QTL分别位于A01、A06、A07、A08、A10和C06染色体,单个QTL解释5.00%~15.26%的表型变异;7个第1分枝高QTL分别位于A06、C05和C06染色体,单个QTL解释5.04%~12.99%的表型变异;6个分枝数QTL分别位于A03、A07、C01、C04和C06染色体,单个QTL解释5.95%~8.14%的表型变异。将156个拟南芥株高相关基因、10个拟南芥第1分枝高相关基因和148个拟南芥分枝数相关基因与QTL对应置信区间序列进行同源比较分析(E1E–20),分别找出了20个株高候选基因、3个第1分枝高候选基因以及12个分枝数候选基因。2个环境中在A07染色体上重复检测到的QTL置信区间检测到与株高相关的候选基因ATGID1B/GID1B和WRI1,A08染色体上重复检测到的QTL置信区间检测到SLR/IAA14和AXR2/IAA72个与株高相关的候选基因。在具有部分置信区间重叠的q2013FBH-C05-1和q2014FBH-C05-2区间均检测到第1分枝高候选基因PHT1;8,在A03和C06染色体上的QTL置信区间内,分别检测到4个分枝数候选基因,匹配E值介于0~3E–56之间。     

大豆主茎节数数量性状座定位及遗传效应分析

为了定位控制主茎节数的QTL并明确其遗传效应,利用100对SSR引物,并采用Mapmaker Exp 3.0和复合区间法,研究构建了一张包括3个连锁群的连锁图谱。以‘黑农37’（栽培大豆）×ZYD581（野生大豆）组合的亲本、F₂、F₃为试材,分别在chr1连锁群上定位了一个影响大豆主茎节数的QTL,2007年QTL位于Satt238—Satt242这个区间内,与Satt238的遗传距离是0.01 cM,与Satt242的遗传距离是24.69 cM,其遗传贡献率为17.22%,加性效应为-3.2608;2008年QTL位于Satt238—Satt240之间,与Satt238的遗传距离为0.59 cM,与Satt240的遗传距离为6.01 cM,其遗传贡献率为6.68%,加性效应为-1.4965。2年大豆主茎节数QTL分析表明,在chr1连锁群上Satt238附近确定了1个控制大豆主茎节数QTL位点。     

菜豆普通细菌性疫病抗性基因定位

菜豆普通细菌性疫病是世界上危害普通菜豆生产的最严重的病害之一。龙芸豆5号是我国黑龙江省的主栽品种,对菜豆普通细菌性疫病表现出良好的抗性。为定位来源于龙芸豆5号的抗性基因,本研究构建了包含785个单株的F2分离群体。基于该群体构建了一张包含206个SSR标记,总长度1648.42 c M,标记间平均遗传距离8.00 c M的遗传图谱。图谱包含12个连锁群,各连锁群平均长度137.37 c M,连锁群上标记数量3~35个。结合温室表型鉴定结果,采用QTL Ici Mapping v4.0软件的完备区间作图法进行QTL定位和效应估计。接种14 d后在Pv06染色体上检测到一个抗病QTL。该位点位于标记p6s249与p6s183之间,加性效应值为0.44,说明增效基因来源于龙芸豆5号,LOD值为5.93,表型贡献率为4.61%,该抗病QTL的效应值相对较低,将在培育稳定持久的抗菜豆普通细菌性疫病的品种中发挥作用。最后,对抗性基因紧密连锁的11对SSR引物与菜豆普通细菌性疫病抗性的关联分析表明,SSR标记p6s249与菜豆普通细菌性疫病抗性极显著关联(P0.001),该标记可用于抗病分子育种。     

花生出仁率QTL分析及其与荚果大小的相关性

花生是重要的油料作物,成熟花生的出仁率不仅与花生的产油量相关,还与果壳厚度及脱壳难易程度相关,是花生遗传改良的重要性状。本研究以远杂9102×徐州68-4杂交后代衍生的重组自交系(RIL)的188个家系为材料,2013—2014年连续2年考察出仁率和荚果表型,发现有29份材料的出仁率稳定高于高值亲本远杂9102。出仁率与荚果长、荚果宽、荚果厚和百果重之间呈显著或极显著负相关。利用已构建的包含365个标记22个连锁群的遗传连锁图,采用Win QTLcart 2.5软件的复合区间作图法对出仁率进行QTL定位和效应估计,2年共检测到22个出仁率QTL,表型贡献率为2.75%~13.49%,其中2年重复检测到的区间有5个(AHGS0344–AGGS2438、AGGS0957–AHGA7048、AGGS0058–AHGA72558、AHTE0446–AHGA363492和AGGS0311–AGGS2287),分布在连锁群LG02、LG03和LG10上,表型贡献率为3.61%~13.49%。结合前期对该群体荚果大小QTL定位分析结果,有4个与出仁率相关的区间同时存在荚果大小QTL,其遗传效应均相反。在2年能检测到的出仁率QTL中,LG02上的区间AHGS0344–AGGS2438有与荚果长相关的QTL。在1年能检测到的出仁率QTL中,LG13上的区间AHTE0470–AGGS1233有与荚果长、百果重相关的QTL,LG06上的区间AGGS1363–AHGA24894有与荚果长相关的QTL,LG18上的区间AHTE0381–AGGS0100有与荚果宽、荚果厚相关的QTL。     

向日葵高密度遗传连锁图谱构建及两种水分条件下芽期性状的QTL分析

干旱胁迫对向日葵发芽出苗有重要影响。以K55×K58组合衍生的187个F6重组自交系为材料,利用SSR、SRAP、AFLP标记构建向日葵高密度遗传连锁图谱,设置正常水分(CK)和模拟干旱(18%聚乙二醇PEG-6000)两种水分条件,调查9个芽期数量性状,PCR扩增株系,构建一张包含17个连锁群、1105个标记(368个SSR、368个SRAP和369个AFLP)的高密度遗传连锁图谱。该图谱覆盖基因组长度3846.0 c M,平均图距3.48 c M,连锁群长度147.6~295.5 c M,每个连锁群标记数10~165个。两种条件下检测到33个QTL,其中干旱条件下检测到发芽指数、发芽率、胚芽长、胚根长、胚芽鲜重和胚根鲜重6个性状的14个QTL,可解释6.1%~14.0%的表型变异;正常水分(CK)条件下检测到发芽势、胚根长、胚芽鲜重、胚根鲜重、胚根干重和胚芽干重6个性状的19个QTL,可解释6.1%~25.8%的表型变异。两种水分条件下检测到Qefw5-1、Qefw5-2、Qefw5-4、Qrfw5、Qrfw10和Qrl9共6个QTL的遗传贡献率超过10%,此外,还检测到9个影响干旱胁迫与正常水分条件下性状差值的QTL,可能对抗旱性有直接贡献。这些QTL可为向日葵芽期抗旱分子设计育种研究提供重要参考。     

大豆重组自交系群体NJRIKY遗传图谱的加密及其应用效果

作物基因组研究,包括基因或数量性状位点(QTL)定位、图位克隆以及物理图谱构建等,首先必须建立具有丰富标记信息的高密度遗传连锁图谱。由科丰1号和南农1138-2杂交组合衍生的重组自交系群体NJRIKY已经构建了4张大豆遗传连锁图谱,但由于遗传信息和标记数目不够充分,在基因和QTL作图时仍然存在精确度和准确度问题。为增加NJRIKY图谱密度,本研究在967对SSR引物中获得了401个多态性SSR标记。结合其他分子数据,使用作图软件Mapmaker/Exp3.0b,获得一张含有553个遗传标记,25个连锁群,总长2071.6cM,平均图距3.70cM的新遗传连锁图谱,其中SSR标记316个,RFLP标记197个,EST标记39个,形态标记1个。连锁群上大于20cM的标记间隔由原来42个减少到2个。原图谱的3个SMV抗性基因定位于D1b连锁群末端的开放区间上且仅与一个RFLP标记连锁,利用加密图谱对Rsc-3、Rsc-7、Rsc-9、Rsc-13、Rsa、Rn1和Rn3等7个SMV抗性基因重定位,全部位于D1b连锁群,与相邻分子标记距离均小于6cM,其中Rsc-9、Rn1、Rsa的距离小于1cM,Rsc-13与EST标记GMKF168a共分离。对本群体农艺性状进行QTL重定位,获得8个性状相关的42个主效QTL,其中20个QTL遗传贡献率大于10%,与原图谱比较,新定位的各QTL的标记区间明显缩短,与相邻标记的连锁更加紧密。     

崇化大梨×新世纪梨F1代分子遗传图谱的构建及两个果实性状的QTL分析

利用崇化大梨×新世纪梨杂交得到的94株F1代实生苗为作图群体,应用mapmaker/exp 3.0软件构建了一张包括19个SSR标记,315个SRAP标记,合计335个标记分属于18个连锁群的遗传图谱,图谱总长度为1 300 cM,平均图距为3.9 cM。采用区间作图法检测到与果实发育期、果形指数两个果实性状相连锁的QTL位点7个,其中主效的QTL位点2个(LOD≥3.5),分别位于LG2和LG17连锁群。     

黄瓜(Cucumis sativus L.)种子含油量性状的QTL定位与分析

应用SRAP和SSR技术,对黄瓜种子高含油量品系Ma7与低含油量品系M6杂交组合的F2群体进行检测,获得102个分子标记,构建了7个连锁群组成的分子标记遗传图谱;图谱总长764 cM,标记间平均长度7.49 cM.应用Windows QTL Cartographer 2.5对种子含油量性状进行QTL扫描,在2009年秋...     

Construction of a genetic linkage map and QTL analysis of fiber-related traits in upland cotton (Gossypium hirsutum L.)

A genetic linkage map with 70 loci (55 SSR, 12 AFLP and 3 morphological loci) was constructed using 117 F₂ plants obtained from a cross between two upland cotton cultivars Yumian 1 and T586, which have relatively high levels of DNA marker polymorphism and differ remarkably in fiber-related traits. The linkage map comprised of 20 linkage groups, covering 525 cM with an average distance of 7.5 cM between two markers, or approximately 11.8% of the recombination length of the cotton genome. The present genetic linkage map was used to identify and map the quantitative trait loci (QTLs) affecting lint percentage and fiber quality traits in 117 F_2:3 family lines. Sixteen QTLs for lint percentage and fiber quality traits were identified in six linkage groups by multiple interval mapping: four QTLs for lint percentage, two QTLs for fiber 2.5% span length, three QTLs for fiber length uniformity, three QTLs for fiber strength, two QTLs for fiber elongation and two QTLs for micronaire reading. The QTL controlling fiber-related traits were mainly additive, and meanwhile including dominant and overdominant. Several QTLs affecting different fiber-related traits were detected within the same chromosome region, suggesting that genes controlling fiber traits may be linked or the result of pleiotropy.     

Mapping and validation of QTLs for resistance to an Indian isolate of Ascochyta blight pathogen in chickpea

Ascochyta blight (AB) caused by Ascochyta rabiei, is globally the most important foliar disease that limits the productivity of chickpea (Cicer arietinum L.). An intraspecific linkage map of cultivated chickpea was constructed using an F₂ population derived from a cross between an AB susceptible parent ICC 4991 (Pb 7) and an AB resistant parent ICCV 04516. The resultant map consisted of 82 simple sequence repeat (SSR) markers and 2 expressed sequence tag (EST) markers covering 10 linkage groups, spanning a distance of 724.4 cM with an average marker density of 1 marker per 8.6 cM. Three quantitative trait loci (QTLs) were identified that contributed to resistance to an Indian isolate of AB, based on the seedling and adult plant reaction. QTL1 was mapped to LG3 linked to marker TR58 and explained 18.6% of the phenotypic variance (R ²) for AB resistance at the adult plant stage. QTL2 and QTL3 were both mapped to LG4 close to four SSR markers and accounted for 7.7% and 9.3%, respectively, of the total phenotypic variance for AB resistance at seedling stage. The SSR markers which flanked the AB QTLs were validated in a half-sib population derived from the same resistant parent ICCV 04516. Markers TA146 and TR20, linked to QTL2 were shown to be significantly associated with AB resistance at the seedling stage in this half-sib population. The markers linked to these QTLs can be utilized in marker-assisted breeding for AB resistance in chickpea.     

T1 locus in cotton is the candidate gene affecting lint percentage, fiber quality and spiny bollworm (Earias spp.) resistance

A genetic linkage map of chromosome 6 was constructed by using 270 recombinant inbred lines originated from an upland cotton cross (Yumian 1 × T586) F₂ population. The genetic map included one morphological (T₁) and 18 SSR loci, covering 96.2 cM with an average distance of 5.34 cM between two markers. Based on composite interval mapping (CIM), QTL(s) affecting lint percentage, fiber length, fiber length uniformity, fiber strength and spiny bollworm resistance (Earias spp.) were identified in the t₁ locus region on chromosome 6. The allele(s) originating from T586 of QTLs controlling lint percentage increased the trait phenotypic value while the alleles originating from Yumian 1 of QTLs affecting fiber length, fiber length uniformity, fiber strength and spiny bollworm resistance increased the trait phenotypic value.     

水稻分蘖相关性状的QTL定位与分析

应用147个SSR标记,对水稻测序品种日本晴(Nipponbare以下简称Nipp) ×广陆矮4号(部分测序,以下简称GLA)的F2群体进行基因检测,构建了全长为1736.6cM、覆盖水稻基因组12条染色体的连锁图,采用QTLCart1.7 统计软件对水稻分蘖相关性状如分蘖数、穗数、有效分蘖数、分蘖率等4个性状的基因座位进行定位分析,检测到5个主效果基因和17个微效基因,同时结合基因组研究的最新成果,对7个与标记间遗传距离为0(QTL POS=0)的QTLs进行生物信息学的分析,尝试用QTL定位预测基因的功能。