大豆农艺性状的QTL分析

[目的]分析大豆农艺性状的QTL,为探讨大豆的遗传机制及进行遗传育种提供参考。[方法]应用复合区间作图法对蛋白质含量、脂肪含量、产量、百粒重、生育期等5个数量性状进行QTL定位和遗传效应分析。[结果]控制蛋白质含量、脂肪含量、产量、百粒重、生育期性状的4、4、1、2、5个共16个QTL位点,遗传贡献率在7.4%～33.7%。其中,遗传贡献率较大的主效QTL有分别位于I连锁群上Satt562-Sat_219、Sat_219-Satt496、Sat_219-Satt496区间的3个控制蛋白质含量的QTL位点,其遗传贡献率分别为29.15%、33.70%和31.67%,且均为来自母本合丰25的加效基因,还有位于O连锁群上Satt477-Satt331、Satt331-Satt153区间的2个控制生育期QTL位点,其遗传贡献率分别为24.69%和24.96%,也是来自母本合丰25的加效基因。另外,6个分别距M连锁群Satt175（蛋白质）、A1连锁群Satt684（油分）、F连锁群Satt348（油分）、J连锁群Sat_412（油分）、C1连锁群Sat_416（百粒重）、C1连锁群Sat_416（生育期）标记仅有0.01 cm的QTL位点。[结论]定位了影响蛋白质含量、油分含量、产量、百粒重和生育期等5个重要农艺性状的QTL位点。     

用分离群体中的残余杂合系定位大豆Cl连锁群的分枝数qBN-cl-l位点

[目的]大豆分枝数与大豆株型及产量关系密切,检测世代间可稳定遗传的大豆分枝数QTL,为大豆株型和产量育种的分子标记辅助选择奠定基础.[方法]根据科新3号x中黄20杂交组合F2群体构建的分子遗传图谱,对F2:4群体进行QTL定位,并利用定位QTL两侧的标记选择残余杂合个体,构建残余杂合系,对分枝数相关的QTL进行验证.[结果]在F2:4 群体将分枝数QTL(qBN-cl-l)定位在Cl连锁群区间Satt294-Satt399,贡献率为12.01%,来自于科新3号亲本的加性效应为-0.51;用F2:5选出残余杂合系,将控制大豆分枝数QTL定位在Cl连锁群Satt399-Satt361区间,贡献率为11.16%,来自于科新3号的加性效应为-1.74,研究结果与F2:4群体一致,[结论]位于Cl连锁群的与分枝数相关的QTL在该遗传背景下可稳定遗传.     

大豆农艺性状的QTL分析(摘要)(英文)

[目的]分析大豆农艺性状的QTL,为探讨大豆的遗传机制及进行遗传育种提供参考。[方法]以栽培大豆"合丰25"为母本和半野生大豆"新民6号"为父本杂交得到的122个F8代重组自交系为试材,应用复合区间作图法对蛋白质含量、脂肪含量、产量、百粒重、生育期5个数量性状进行QTL定位和遗传效应分析。蛋白质、脂肪含量均使用近红外谷物分析仪测定。[结果]控制蛋白质含量、脂肪含量、产量、百粒重、生育期性状的4、4、1、2、5个共16个QTL位点,遗传贡献率在7.4%～33.7%。其中,遗传贡献率较大的主效QTL有分别位于I连锁群上Satt562-Sat_219、Sat_219-Satt496、Sat_219-Satt496区间的3个控制蛋白质含量的QTL位点,其遗传贡献率分别为29.15%、33.70%和31.67%,且均为来自母本合丰25的加效基因,还有位于O连锁群上Satt477-Satt331、Satt331-Satt153区间的2个控制生育期QTL位点,其遗传贡献率分别为24.69%和24.96%,也是来自母本合丰25的加效基因。另外,6个分别距M连锁群Satt175(蛋白质)、A1连锁群Satt684(油分)、F连锁群Satt348(油分)、J连锁群Sat_412(油分)、C1连锁群Sat_416(百粒重)、C1连锁群Sat_416(生育期)标记仅有0.01cm的QTL位点。[结论]定位了影响蛋白质含量、油分含量、产量、百粒重和生育期5个重要农艺性状的QTL位点。     

用分离群体中的残余杂合系定位大豆C1连锁群的分枝数qBN-c1-1位点

 【目的】大豆分枝数与大豆株型及产量关系密切,检测世代间可稳定遗传的大豆分枝数QTL,为大豆株型和产量育种的分子标记辅助选择奠定基础。【方法】根据科新3号×中黄20杂交组合F2群体构建的分子遗传图谱,对F2:4群体进行QTL定位,并利用定位QTL两侧的标记选择残余杂合个体,构建残余杂合系,对分枝数相关的QTL进行验证。【结果】在F2:4群体将分枝数QTL（qBN-c1-1）定位在C1连锁群区间Satt294－Satt399,贡献率为12.01%,来自于科新3号亲本的加性效应为-0.51;用F2:5选出残余杂合系,将控制大豆分枝数QTL定位在C1连锁群Satt399－Satt361区间,贡献率为11.16%,来自于科新3号的加性效应为-1.74,研究结果与F2:4群体一致。【结论】位于C1连锁群的与分枝数相关的QTL在该遗传背景下可稳定遗传。     

大豆灰斑病1号生理小种抗性基因的SSR标记

针对中国大豆灰斑病1号生理小种,以抗所有生理小种的品系东农40566为母本,以感所有生理小种的品种东农410为父本配制杂交组合,杂交得到F2代后连续自交3代得到F5代群体.该群体经人工接种灰斑病1号生理小种后,利用BSA法对500个SSR标记进行筛选.其中3个标记Satt565、SOYGPATR和Satt396在抗、感池间表现出稳定的多态性,并且在F2代个体中表现出抗性与多态性协同分离的趋势.3个标记与抗性基因的连锁顺序为Satt565-SOYGPATR-Hrcs1-Satt396,其与抗性基因的连锁距离分别为12.7、6.5、14.7 cM.推测抗大豆灰斑病1号生理小种的基因可能位于C1连锁群上.     

大豆二粒荚库容含量的多年QTL分析

 【目的】定位大豆二粒荚长、宽QTL,培育二粒荚高库容含量的品种,稳定或提高大豆的产量。【方法】以美国大豆品种Charleston为母本、东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:14-F2:18代的重组自交系的147个株系为试验材料,164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱。利用前两年1个地点和后三年2个地点的调查数据对亲本二粒荚长、宽性状进行调查及QTL分析。【结果】采用WinQTL Cartographer V2.0软件的CIM和MIM分析方法对QTL检测结果表明,多年多点的种植环境下,共检测到19个二粒荚长QTL分别位于A1、B2、C2、D1a、D1b、N和G连锁群上,检测到17个二粒荚宽QTL分别位于A1、C2、D1a、D1b、N和H连锁群上。在得到的这些QTL中,2种算法都能检测到的包括7个二粒荚长QTL,其连锁标记包括Satt200—qTSPL-a1-1—Satt042、Sat_214—qTSPL-d1a-1—Sat_112、Satt198—qTSPL-d1a-3—Satt502、Satt370—qTSPL-d1a-6—Satt402、Sat_092—qTSPL-c2-4—Satt289、Satt277—qTSPL-c2-5—Sct_188和Satt168—qTSPL-b2-1—Sat_083;1个二粒荚宽QTL,其连锁标记为Satt528—qTSPW-d1a-2—Satt182。在2年以上能被检测到包括8个二粒荚长QTL,其连锁标记为Satt200—qTSPL-a1-1—Satt042、Sat_119—qTSPL-a1-2—Sat_105、Sat_214—qTSPL-d1a-1—Sat_112、Satt220—qTSPL-d1a-4—Sat_162、Satt370—qTSPL-d1a-6—Satt402、Satt168—qTSPL-b2-1—Sat_083、Sat_092—qTSPL-c2-4—Satt289和Satt277—qTSPL-c2-5—Sct_188;4个二粒荚宽QTL,其连锁标记为Satt076—qTSPW-c2-1—Satt072、Satt335—qTSPW-c2-2—Sat_120、Satt200—qTSPW-a1-1—Satt042和Satt182—qTSPW-d1a-3—Satt584。【结论】得到不同方法和不同年份重复检测率较高的二粒荚长QTL和二粒荚宽QTL的连锁分子标记,为大豆二粒荚长、宽QTL的定位和今后改良大豆产量潜力提供了有力依据。     

大豆油分含量QTL分析

文章利用哈交99-5404-1×哈交99-5448-4构建的RIL群体,绘制了RIL群体F连锁群图谱,检测到一个油分含量QTL,与引物Satt193和Satt259连锁,贡献率为6.57%。与F2比较,RIL群体基本特征发生了一定的变化,但差异不显著,同一连锁群上的引物仍能够连锁,而且贡献率大的QTL在RIL群体中能够重现,但引物连锁顺序和贡献率都发生了改变。     

大豆花色的QTL分析

大豆是重要的油料和粮食农作物,大豆的多数农艺性状均为重要的数量性状,对大豆的数量性状进行基因定位具有重要的研究和应用价值.以美国半矮杆大豆品种Charleston与高蛋白品系东农594杂交得到的154株RILs群体作为实验材料,利用在亲本之间表现多态的SSR引物对群体进行分析,在群体开花期,利用数码相机获取花的图片,再利用Photoshop7.0软件测其色度值,根据已有的遗传图谱,利用浙江大学朱军的QTLmaper2.0对数据进行分析.根据LOD值的大小,确定与大豆花色有关的两个QTLs主要分布在F连锁群上,其相关QTL在GMRUBP和Satt030,Satt030和Satt146引物之间出现几率较大.     

应用Charleston×东农594重组自交系群体构建SSR大豆遗传图谱

 以美国半矮杆大豆品种Charleston为母本，东北农业大学高蛋白大豆品系东农594为父本及其F2:10代重组自交系的154个株系为试验材料，利用164个在亲本之间表现多态的SSR引物对群体进行了分析，构建了一张大豆遗传图谱。该大豆遗传图谱总长度1 913.5 cM，标记间平均距离为11.89 cM。每个连锁群长度变动在0.4～309.5 cM之间，连锁群上的标记数在2～28个之间。各连锁群上的SSR标记并不是均匀分布的，其中A1、C2、D1a三个连锁群存在标记密集区。与国内外已构建完成的5张大豆遗传图谱比较表明，该图谱与国外的大豆公共遗传图谱对应性较好。     

大豆高油酸、低亚麻酸性状的分子标记

文章利用高油酸大豆N98-9445A与低亚麻酸大豆哈91016杂交获得的F2代群体,用500对SSR引物对油酸和亚麻酸进行基因定位,其中多态性标记有124个。QTL分析结果表明,控制大豆油酸含量的QTL位于连锁群MLG G、MLG D1b上的Satt394和Satt172上,其LOD值分别为3.2436和4.0158,Satt394与Satt012的距离是12.01cM,Satt172与Satt274的距离是14.01cM;其对油酸含量的贡献率分别为9.02%和14.86%。控制大豆亚麻酸含量的QTL位点位于连锁群MLG K、MLG A2上的Satt381和Satt424上,LOD值分别为2.65和3.01,Satt381与Satt394的距离是18.06cM,Satt424与Satt097的距离是5.13cM;其对亚麻酸的贡献率分别为11.03%和7.89%。     

多环境条件下大豆异黄酮主要组分的QTL定位

 【目的】利用不同定位方法,对不同环境条件下大豆异黄酮主要组分进行QTL定位研究,为大豆异黄酮分子标记辅助育种提供理论依据。【方法】以异黄酮含量有显著差异的鲁黑豆2号（3 697.24 μg•g-1）和南汇早黑豆（1 816.67 μg•g-1）为亲本构建的F5∶7-8重组自交系为材料,分析RIL群体的SSR标记多态性,结合HPLC法鉴定异黄酮主要组分含量。【结果】绘制了一张包含161个多态性SSR标记,全长3 546.54 cM的大豆遗传连锁图谱。利用ICIMapping 3.2软件的ICIM、IM和SMA 3种定位方法,共定位到4种环境下与异黄酮主要组分相关的14个QTL。【结论】3个标记区间在多个环境和多种定位方法下均被检测到,分别是Sat_003—Satt306、Satt070—Satt122和Satt571—Satt270。     

大豆α-生育酚的遗传与QTL分析

【目的】 通过对大豆α-生育酚进行遗传和QTL分析,研究其遗传机制,定位其主效QTL,为高α-生育酚含量的大豆品种选育奠定遗传学基础。【方法】 以栽培大豆晋豆23为母本、山西农家品种大豆灰布支黑豆（ZDD02315）为父本杂交衍生的447个RIL作为供试群体构建遗传图谱,试验群体及亲本分别于2011年、2012年和2015年夏季在河南省农业科学院原阳试验基地种植,冬季在海南省三亚南繁基地种植。田间试验采取随机区组设计,2次重复。从6个环境中每个家系选取15.00 g籽粒饱满,大小一致的大豆种子,利用高效液相色谱法定性、定量测定样品中的α-生育酚含量。采用主基因+多基因混合遗传分离分析法和WinQTLCart 2.5复合区间作图法,对大豆α-生育酚含量进行主基因+多基因混合遗传分析和QTL定位。【结果】 基于主基因+多基因混合遗传分离分析法,α-生育酚受4对主基因控制,遗传基因分布在双亲中。4对主基因间加性效应值中3对为正值,表明这些基因来源于母本晋豆23;1对为负值,表明该对基因来源于父本灰布支黑豆;4对主基因之间相互作用的上位性效应表现为正值和负值的各有3对,说明不同基因间上位性效应对α-TOC的影响方向并不完全一致。环境因素引起的变异为0.13%—4.05%。表明α-TOC主要受4对主基因影响,受环境因素影响较小。采用WinQTLCart 2.5复合区间作图（CIM）共检测到17个影响α-生育酚的QTL,分布于第1、2、5、6、8、14、16、17共8条染色体中,单个QTL的贡献率8.35%—35.78%,QTL主要表现为加性效应。qα-D1a-1同时在2011年原阳、2012年原阳和三亚、2015年原阳4个环境下检测到,且均定位在第1染色体Satt320—Satt254标记区间19.79 cM处,解释的表型变异分别为12.55%、12.01%和11.89%、12.61%,加性效应值0.119-0.132,增加α-TOC含量的等位基因来自母本晋豆23;qα-A2-1同时在2011年原阳和三亚、2015年原阳3个环境下检测到,且均定位在第8染色体Sat_129—Satt377标记区间44.53 cM处,解释的表型变异分别为23.18%和22.56%、23.01%,加性效应值-0.195—-0.180,增加α-TOC含量的等位基因来自父本灰布支黑豆。qα-D1a-1和qα-A2-1 2个QTL能够稳定遗传。【结果】 α-生育酚最适遗传模型符合4MG-AI,即4对具有加性上位性效应的主基因遗传模型。其遗传主要受4对主基因影响,受环境因素影响较小。检测到α-生育酚的2个稳定主效QTL,Satt320—Satt254和Sat_129—Satt377是共位标记区间。     

Identification, Genetic Analysis and Mapping of Resistance to Phytophthora sojae of Pm28 in Soybean

Phytophthora sojae Kanfman and Gerdemann (P.sojae) is one of the most prevalent pathogens and causes Phytophthora root rot,which limits soybean production worldwide.Development of resistant cultivars is a cost-effective approach to controlling this disease.In this study,127 soybean germplasm were evaluated for their responses to Phytophthora sojae strain Pm28 using the hypocotyl inoculation technique,and 49 were found resistant to the strain.The hypocotyl of P1,P2,F1,and F2:3 of two crosses of Ludou 4 (resistant)×Youchu 4 (susceptible) and Cangdou 5 (resistant)×Williams (susceptible) were inoculated with Pm28,and were used to analyze the inheritance of resistance.The population derived from the cross of Ludou 4×Youchu 4 was used to map the resistance gene (designated as Rps9) to a linkage group.932 pairs of SSR primers were used to detect polymorphism,and seven SSR markers were mapped near the resistance gene.The results showed that the resistance to Pm28 in Ludou 4 and Cangdou 5 was controlled by a single dominant gene Rps9,which was located on the molecular linkage group N between the SSR markers Satt631 (7.5 cM) and Sat_186 (4.3 cM).     

大豆γ-生育酚的混合遗传分析与QTL定位

【目的】通过对大豆γ-生育酚进行混合遗传和QTL定位分析,了解其遗传机制,定位其主效QTL,为高γ-生育酚含量大豆品种的选育奠定基础。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,以山西农家品种大豆灰布支黑豆为父本杂交衍生的重组自交系作为供试群体构建遗传图谱。图谱全长2 047.6 cM,平均图距8.8 cM,包括227个SSR标记,232个标记位点。重组自交系试验群体及亲本材料分别于2011年、2012年和2015年夏季在河南省农业科学院原阳试验基地种植,冬季在海南省三亚南繁试验基地种植。田间试验采取随机区组设计,2次重复。从6个环境中每个家系选取15.00 g籽粒饱满,大小一致的大豆种子,利用高效液相色谱法定性、定量测定样品中的γ-生育酚含量。采用主基因+多基因混合遗传分离分析法,对大豆γ-生育酚含量进行混合遗传分析;采用WinQTLCart 2.5复合区间作图法,对大豆γ-生育酚含量进行QTL定位分析。【结果】主基因+多基因混合遗传分析表明,γ-生育酚受2对重叠作用主基因×加性多基因控制。遗传基因分布在双亲中。三亚试验数据检测出2对主基因间上位性效应值为0.4010—0.5169和多基因的加性效应值为0.1797—0.2146,主基因遗传率为11.27%—13.05%,多基因遗传率为82.51%—86.55%,多基因效应大于主基因效应。原阳试验数据检测到2对主基因间上位性效应值为0.9646—1.8455,主基因遗传率为39.51%—58.96%,没有检测出多基因效应。采用WinQTLCart 2.5复合区间作图（CIM）共检测到9个影响γ-生育酚的QTL,分布于A1（Chr.5）、A2（Chr.8）、C1（Chr.4）、K（Chr.9）、M（Chr.7）和G（Chr.8）6条染色体中,单个QTL的贡献率为7.29%—29.55%。qγ-G-1同时在2011年原阳、2012年三亚、2015年三亚3个环境下检测到,且均定位在G（Chr.18）染色体Satt275—Satt038标记区间0.01 cM处,解释的表型变异分别为8.97%、8.12%和7.91%。qγ-A1-1同时在2011年原阳和2015年原阳2个环境下检测到,且均定位在A1（Chr.5）染色体Satt276—Satt364标记区间0.01 cM处,解释的表型变异分别为29.54%和28.23%。qγ-G-1和qγ-A1-1 2个QTL能够稳定遗传。【结论】γ-T最适遗传模型符合MX2-Duplicate-A,即2对重叠作用主基因×加性多基因模型。其遗传同时受到基因型、环境和上位性的影响。检测到γ-T的2个稳定主效QTL,Satt275—Satt038和Satt276—Satt364是共位标记区间。     

长江流域片国家区试大豆品种分子ID构建及遗传多样性分析

以长江流域片国家区域试验的45份大豆品种为材料,选择分布在大豆基因组8个连锁群的13对SSR标记进行分子ID构建及遗传多样性分析。结果表明:利用Satt138、Satt514、Satt231、Satt380、Satt442和Satt369这6对引物可以将45个参试大豆品种区分开,并获得唯一的分子ID;参试大豆品种间遗传相似系数为0~1.00,平均相似系数为0.442 4,结果说明长江流域片国家区试大豆品种间遗传同源性较小,差异性较大。     

作物分子身份证构建软件ID analysis的编制

【目的】以作物品种或资源的SSR分子标记为基础数据,应用Visual Basic6.0开发作物分子身份证构建配套软件ID analysis,快速准确地筛选引物组合并高效鉴定品种。【方法】作物分子身份证理论由陈庆山提出,其原理是利用SSR标记在材料中的多态性特点,将多个标记进行排列组合,快速有效地区分品种资源的算法--逐步扩增法。通过对40份黑龙江省大豆品种的40对引物数据进行分子身份证构建,阐述该软件的详细操作过程。【结果】利用Visual Basic6.0编程软件设计人机交互界面,通过编程实现核心算法,开发ID analysis软件,软件集成全库构建、部分构建、ID判定、数据合并等功能。其中,全库构建是软件的核心功能,通过全库构建可以快速分析区分材料的最少标记;部分构建可以选择部分目标材料进行区分;ID判定可以在分子身份证数据库构建完成的前提下,对未知材料进行SSR分析,根据获得的分子身份证数据来确定材料是哪个品种或近似品种;数据合并功能可以将多次试验数据整合成一个数据集。利用软件全库构建功能对范例数据进行分析得到以下结果：①在40对引物对40个大豆品种的分子身份证构建中,共有13个引物由于缺失过多,不符合标准被剔除,剔除引物为：Sat_111、Sat_218、Satt231、Satt685、Satt514、Satt551、Satt077、Satt358、Satt424、Satt100、Satt838、Satt893和Satt891。②共有6个引物由于与其他引物相似系数过高,不符合标准被剔除,剔除引物为：Satt253、Satt192、Satt417、Sat_229、Satt127和Satt496。③在分析的40个品种中,共有5个品种具有7个特异等位基因,分别为引物Satt516在材料东农36中显示特异条带3;引物Satt253在材料东农36中显示特异条带1;引物Sat_229在材料嫩丰17中显示特异条带1;引物Satt192在材料东农42中显示特异条带3;引物Satt206在材料北丰19中显示特异条带1;引物Satt244在材料北丰19中显示特异条带4;引物Satt363在材料黑河14中显示特异条带1,因此,可以通过这些特异等位基因直接确定需要鉴定的品种。④仅需7对引物便可将40份大豆品种完全区分开,引物组合为：Satt398、Satt380、Satt453、Satt288、Satt244、Sat_092和Satt206。【结论】编制了用于作物分子身份证构建的软件ID analysis,软件界面友好、使用简便、高效、灵活。实现单个软件完成作物分子身份证的构建,达到了对资源品种鉴定的目的。随着技术的发展和毛细管电泳的应用,开发全自动分子身份证分析系统甚至开发基于分子身份证理论的快速资源鉴定仪将成为可能。