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采用增广NCⅡ设计,对高粱生育期遗传模型进行了测验。结果表明,高粱生育期的遗传不符合加性──显性模型,基因的显性效应不明显.但上位性效应却比较明显;控制生育期的增效、减效等位基因在不育系和恢复系的分配比率,有极显著差异;生育期的遗传.增效等位基因即晚熟基因为显性.且这种显性为超显性。 相似文献
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对高粱株高的遗传模型进行测验。结果表明,高粱株高的遗传符合加性、显性模型,控制株高的增效、减效等位基因在雌亲和雄亲的分配比率有极显著差异。株高的遗传、增效等位基因,即高秆基因为显性,而这种显性为部分显性。 相似文献
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对高梁株高的遗传模型进行测验,结果表明,高梁株高的遗传符合加性、显性模型,控制株高的增效、减效等位基因在雌亲和雄亲的分配比率有极显著差异,株高遗传,增效等位基因,即高秆基因为显性,而这种显性为部分显性。 相似文献
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应用两组 5× 5完全双列杂交设计研究了中国高粱千粒重的遗传。结果表明 :中国高粱千粒重的遗传符合加性 -显性模型 ,加性效应和显性效应均存在 ,加性效应更加重要 ;有 3个主效基因控制着千粒重的遗传 ,大粒对小粒为显性 ,且为超显性 ;亲本的显性基因频率 (p)和隐性基因频率 (q)无差异 ;不育系 2 731(γ 2 731)、二黑高 (二黑早 )显性基因多 ,易配出大粒杂交种 ,矬 1(矬 2、白矬 3)隐性基因多 ,需与大粒恢复系杂交才能获得大粒杂交种。 相似文献
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高粱产量,株高和穗长的遗传研究 总被引:1,自引:0,他引:1
高粱产量、株高和穗长的遗传研究孙贵荒,陈悦,杨晓光,杨镇,曹嘉颖(辽宁省农业科学院高粱研究所)单株籽粒产量、株高和穗长是高粱杂交种的主要经济性状。已有的研究表明,株高和穗长是影响产量水平的重要相关因素 ̄[1,2],对产量的形成起着重要作用。在育种实践... 相似文献
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中矮秆高粱杂交种杂种优势及其产量构成因素分析 总被引:4,自引:1,他引:4
以改良恢复系与不育作不完全双列杂交,组配成15个中矮秆类型杂交种。对杂交种单株产量、千粒重、穗粒数、株高、穗长、叶面积、开花期、成熟期8个性状的杂种优势进行了研究,同时采用相关分析和通径分析法进行产量构成因素分析。结果表明:(1)不同性状杂种优势的厌上在组合间的分布各不相同。可将组合的分布分为两大类,即中亲值类型和超高亲类型。(2)相关分析表明,开花期,成熟期,穗长,千粒重,穗粒数与产量呈正相关,而叶面积、株高与产量呈负相关。(3)通径分析表明,对产量贡献较大的是千粒重和穗粒数。以这些性状作为选择指标直接选择,并协调好与穗长的关系,可以选育出高产杂交种。 相似文献
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选用30个较为典型的恢复系为材料,对高粱枝梗等性状进行了研究。结果表明,两种枝梗的遗传力较低,抽穗期,穗长的遗传力较高。相关及通径分析表明,抽穗期,穗粒数,二级枝梗与单株产量呈强的正相关,一级、二级枝梗间又有强的相关性;枝梗对单株产量的直接效应仅次于穗粒数和千粒重,居第三位。研究结果还表明,生育前期(出苗至抽穗)长,一级、二级枝梗数就多,因而着生在三级枝梗上的小穗即子粒就增多,从而提高了单株产量,所以选育生育前期长,后期发育快的品种(杂交种)是增产的有效途径. 相似文献
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粒用高粱超高产群体的产量构成分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对辽宁省近年低、中、高不同产量水平高粱材料的产量和产量构成因素进行了相关性分析,以期为高粱高产栽培和育种材料的选择提供理论参考。结果表明:不同产量水平下,产量构成因素间差异显著。不同产量水平下,产量因素对产量的贡献不同。低产水平下,单穗重对产量的贡献较大;高产水平下,收获穗数对产量的贡献较大;超高产水平下,仍以单穗重的贡献较大,但收获穗数的直接通径系数也处于较高的水平上。综上所述,低产到高产阶段,主要依赖于收获穗数的增加;高产到超高产阶段,在保证较高收获穗数的基础上提高单穗重是实现产量跨越的有效途径。 相似文献
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玉米株高和穗位遗传模型测验 总被引:8,自引:4,他引:8
采用增广NCⅡ设计,对玉米株高、穗位进行了遗传模型测验。结果表明:玉米株高不符合加性--显性模型,存在有显著显性效应和上位性效应,穗位符合加性--显性产效、减效等位基因频率在雌、雄间的分配,株高差异显著,但穗位无明显差异。株高的遗传为超显性遗传。穗位的遗传为部分显性,隐性为增效基因。 相似文献
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通过设置营养球、营养块、营养土撒播、直播4种高粱育苗方式试验,结果表明:营养球、营养块、营养土撒播、直播每667m2高粱实际平均产量分别为330.00kg、324.51kg、292.78kg和182.84kg。营养球、营养块、撒播每667m2高粱平均产量较直播(CK)增产80.5%、77.5%和60.1%。纯收益以营养块最高,为898.40元/667m2,其次为营养球,直播最低(465.40元/667m2)。净投产比以撒播最高(1∶6.19),其次为营养块,直播最低(1∶3.29)。综合4种育苗方式的产量、产值、纯收益、净投产比,营养块育苗是高粱理想的育苗移栽方式。 相似文献
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移栽时期对高粱产量的影响 总被引:1,自引:2,他引:1
高粱不同育苗移栽时期试验结果表明:4月15日和4月25日移栽的高粱经济性状好,产量高,单产达330~337.5kg/667m2。随着移栽时期的前后推移,产量都会降低。 相似文献
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高粱不同叶龄栽培对其产量的影响 总被引:1,自引:2,他引:1
为探索高粱育苗移栽的最佳栽培叶龄,于2007年在仁怀市实施了高粱不同叶龄栽培对其产量的影响.结果表明:相同时期移栽,同等施肥条件下,从3叶到7叶,高粱产量随着移栽叶龄的加大而增加,5~6叶后,随着移栽叶龄的继续加大,高粱产量逐渐降低,苗龄分别为25 d和27 d的5~6叶龄,个体与群体生长协调、经济性状好、产量高(353.3 kg/667m2和321.0 kg/667m2),是高粱最佳移栽叶龄. 相似文献
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甜高粱主要农艺性状相关性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
选用中外甜高粱22份,研究了主要农艺性状间的相关性及对生物产量的作用,结果表明,分蘖数、抽穗期,茎粗,节数及穗长与生物产量(鲜重)呈极显著的正相关,而含糖量与生物产量相关不显著;株高与其它性状均达到极显著正相关,嘴外含糖量还与节数呈显著正相关,抽穗期与节数,分蘖数,茎粗有显著以上的正相关,通径分析表明,分蘖数对生物产量作用量大,其次株高,而茎粗,含糖量对其为负作用。抽穗期对生物产量的作用,主要是通 相似文献
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粒用高梁超高产育种的思考 总被引:4,自引:0,他引:4
作物超高产育种是农业发展的一个重要领域。如何实现超高产是育种家思考的问题。要实现高梁超高产,首先应明确育种指标;然后从资源搜集和创新入手,确定产量结构和株型结构;还要考虑生理性状、杂种优势以及生物技术在育种中的应用。 相似文献
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Mapping crop yield variability is one important aspect of precision agriculture. Combine-mounted yield monitors are becoming widely available for measuring and mapping yields for different crops. This study was designed to assess airborne digital videography as a tool for mapping grain sorghum yields for precision farming. Color-infrared (CIR) imagery was acquired with a three-camera digital video imaging system from two grain sorghum fields in south Texas over the 1995 and 1996 growing seasons. The multispectral video data obtained during the bloom to soft dough stages of plant development were related to hand-harvested grain yields at sampling sites determined from unsupervised image classification maps of the two fields. Significant correlations were found between grain yields and the red band, the green band, and the normalized difference vegetation index (NDVI). Regression equations were developed to describe the relations between grain yields and each of the three significant spectral variables using an exponential model and two segmented models. Multiple linear regression equations were also determined to relate grain yields to the three bands and NDVI. These equations were then used to estimate grain yields at each video image pixel within each field and to generate grain yield maps. Comparisons of the estimated average yields from the regression equations with the actual yields indicated that yield estimation errors from the equations ranged from 0.0 to 10.0% in 1995 and from 0.2 to 7.3% in 1996 for field 1, and from 4.0 to 11.2% in 1995 and 6.3 to 12.5% in 1996 for field 2. Although the equations developed for one field in a given year may not apply to the same field in any other year, the practical value of these relationships is for mapping within-field grain yield variations. The results from this study showed that airborne digital videography, combined with ground sampling, regression analysis, and image processing, could be a useful approach for mapping spatial crop yield variability within fields. 相似文献