利用数量性状构建粳稻核心种质的方法比较

以250份粳稻为研究材料,根据7个数量性状的基因型预测值,研究粳稻核心种质构建的方法。采用2种遗传距离（欧氏距离和马氏距离）,8种聚类方法（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法）,3种取样方法（随机取样法、偏离度取样法和优先取样法）,在25%的取样比例下构建48个核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较6种不同取样比例（10%、15%、20%、25%、30%和35%）的构建效果以确定最适宜的取样比例。结果表明,在粳稻核心种质构建中,马氏距离优于欧氏距离。欧氏距离优先取样法下最短距离法构建的核心种质最优。马氏距离偏离度取样法构建的核心种质能较多保存原群体遗传变异。10%是最适宜的取样比例。     

太湖流域粳稻地方品种核心种质的构建

以823份太湖流域粳稻地方品种资源的19个表型性状为基础数据,形成45个核心种质测试群体,利用均值差异率(MD,%)、极差符合率(CR,%)、方差差异率(VD,%)、变异系数变化率(VR,%)、表型保留率(PR,%)和多样性指数率(H',%)6个评价参数,对2种遗传距离(欧氏遗传距离、马氏遗传距离)、6种聚类法(最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、离差平方和)、3种核心种质抽样法(多次聚类随机法、多次聚类优先法和多次聚类偏离度法)和不同抽样比例(10%～50%)的组合策略在核心种质构建中的优劣进行分析.结果表明:采用欧氏距离、类平均法聚类和优先取样法为最佳方案,15%～25%为构建本资源初级核心种质比较适宜的比例范围;以此策略构建的Core2,1,5-15群体为基础,质量性状遗失基因型为补充,构建了以129份资源组成的太湖流域粳稻地方品种初级核心种质,数量占初始群体的15.7%;与初始群体相比,核心种质各性状平均数无显著差异(MD为0),极值符合率100%,表型保留率100%.     

利用数量性状构建新疆野苹果核心种质的方法

 【目的】以300份新疆野苹果实生株系为试验材料,根据叶片、花朵和果实等器官15个数量性状的遗传多样性,研究新疆野苹果核心种质构建的方法。【方法】采用逐步聚类法,以30％的取样比例,根据2种遗传距离（欧氏距离和马氏距离）、4种系统聚类方法（类平均法、离差平方和法、最长距离法和最短距离法）和3种取样方法（随机取样法、偏离度取样法和优先取样法）构建24个核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较7种不同取样比例（10%、15%、20%、25%、30%、35%和40%）的构建效果以确定最适宜的取样比例。【结果】（1） 在新疆野苹果构建中,采用欧氏距离聚类优于马氏距离。（2） 4种系统聚类方法比较表明,最短距离法优于类平均法、离差平方和法和最长距离法。（3） 3种取样方法比较表明,优先取样法和偏离度取样法都能明显提高核心种质的方差差异百分率、极差符合率和变异系数变化率,均适宜于新疆野苹果核心种质的构建,前者略优于后者。（4）20%是最适宜的取样比例。【结论】以20%的取样比例,采用欧氏距离,利用最短距离法进行逐步聚类,结合优先取样法构建的核心种质最有代表性,是构建新疆野苹果核心种质的最佳方法。     

水稻核心种质的构建策略研究

以包括34项质量性状和15项数量性状数据的丁氏收集稻种资源中的2262份为供试材料,采用3种抽样方法、3种类型的性状数据、8种系统聚类方法和调整的欧氏距离构建巢式核心种质,以确定一种最佳的核心种质构建策略。结果表明,抽样比例在2.2%～9.9%之间的核心子集已足以保持原群体最大程度的遗传多样性。整合的质量数量性状构建的核心子集遗传多样性最大,优于仅由数量性状或质量性状构建的核心子集。采用优先取样结合多次聚类随机取样法,结合可变类平均法或类平均法构建的效果最好,由此得到150份核心种质,占原群体的6.6%。对核心种质的评价与验证表明,核心种质绝大部分性状的Shannon-Weaver多样性指数均大于原群体,其表型频率方差均小于原群体,表型保留比例均达到100%,大部分数量性状的均值与原群体无显著差异,最大值、最小值、极差与原群体完全符合。150份核心种质较好地保存了原群体的遗传多样性和遗传结构。     

中国樟树初级核心种质取样方法与策略研究

为了优化樟树种质资源保存策略,提高利用效率,利用872份中国樟树种质资源的苗高、地径、种子大小和千粒质量4个表型数据为材料,从分组方法、组内抽样比例方法、聚类方法、抽样策略、总体取样比例等方面进行中国樟树初级核心种质取样策略研究。结果表明:不同聚类方法和取样策略下采用4种系统取样法构建的核心种质的效果是不同的,在确定最长距离法和优先取样策略的前提下,组内采用对数比例法所构建的樟树核心种质效果较好。应用最长距离法进行聚类筛选出的核心种质的极差符合率和变异系数变化率相对高于其他6种方法,是构建樟树核心种质的最佳聚类方法;优先取样法构建的核心种质的遗传多样性指数、表型频率方差、表型方差和变异系数变化率的值都是最佳的。在25%的取样比例下,遗传多样性指数、表型保留比例和表型方差的值最高,表型频率方差最小,是构建樟树初级核心种质的最佳取样比例。综合6个参数的分析结果,最终确定种源-对数比例-最长距离法聚类-优先取样法为构建中国樟树核心种质的优选取样策略。     

宁夏地区番茄种质资源核心种质构建策略

为筛选出较优的核心种质构建策略,基于前期调查的480份番茄种质资源的20个表型性状数据,依次对8个系统聚类法和5个不同的抽样比例分别进行对比;在此基础上对2个遗传距离、排名前二的抽样比例、3个抽样方法和排名前二的系统聚类法进行组合试验,并对所构建的24个核心种质进行代表性评价。结果表明,系统聚类法的排序为离差平方和法>可变法>最长距离法>可变类平均法>中间距离法>最短距离法>类平均法;抽样比例排序为15%>30%>25%>20%>10%;组合试验最佳的构建方法是：遗传距离为马氏距离,抽样比例为15%,抽样方法为偏离度取样法,系统聚类法为离差平方和法。研究结果为构建核心种质提供了最优构建策略,为宁夏地区番茄种质资源的核心种质构建与相关研究提供了理论依据和技术支持。     

中原牡丹品种核心种质取样策略研究

以400个中原牡丹品种的形态学和农艺学性状为基本数据,研究了其核心种质构建的取样策略,包括分组、总体取样比例的确定及取样策略的选择,以获得最佳的核心种质。结果表明:构建中原牡丹品种核心种质的适宜总体取样比例为15%,分组宜按花型分组为好,组内按平方根比例策略确定取样量,采用类平均法聚类抽样优于其他聚类法和随机法。对按最佳方案获得的核心种质进行代表性检测,检测结果能很好地代表原始种质的遗传多样性。     

尾叶桉核心种质初步构建

【目的】为了快速、准确地从丰富的尾叶桉Eucalyptus urophylla种质资源中鉴定出育种上迫切需要的优异基因,初步构建了尾叶桉核心种质,以便简化管理,提高遗传资源在尾叶桉改良中的利用效率.【方法】以尾叶桉27个种源194个家系的树高、胸径、材积等17个数量性状为依据,采用不同的取样比例(5%、10%、20%、30%和40%)、3种遗传距离计算方法(欧氏距离、标准欧氏距离和马氏距离)、4种系统聚类方法(最短距离法、最长距离法、不加权类平均法和离差平方和法)和2种取样方法(随机取样法和最小距离逐步取样法)构建尾叶桉核心种质资源库,利用均值差异百分率(MD)、方差差异百分率(VD)、变异系数变化率(VR)和极差符合率(CR)作为构建核心种质的评价指标.【结果和结论】结果表明采用10%的抽样比例、标准欧氏距离、最短距离系统聚类法和最小距离逐步取样法构建的包括25个种源100个家系的尾叶桉核心种质最能代表原有的种质群体.     

基于表型性状的西伯利亚杏核心种质构建

以201份西伯利亚杏种质为试材,根据枝、叶、果实、果核和果仁的45个表型性状,研究西伯利亚杏核心种质的最佳构建策略,筛选出核心种质.基于逐步聚类法,在25％取样比例下,通过3种取样方法,结合2种遗传距离和6种聚类方法筛选出36份核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较7种总体取样比例(15％、20％、25％、30％、...     

甜椒核心种质资源比较构建研究

构建核心种质可大幅提高种质资源利用效率。以410份甜椒种质资源为材料,基于8个性状表型数据,采用混合线性模型分析方法无偏地预测基因型值,利用马氏距离计算种质间遗传距离,分别采用两种聚类方法(最短距离法和类平均法)和两种取样方法(随机取样法和偏离度取样法),按照25%抽样比率构建甜椒核心种质库。采用均值、方差、极差和变异系数4个指标评价不同取样和聚类构建核心种质库水平。结果表明,最短距离法能极显著增加性状方差和变异系数,明显优于类平均法;偏离度取样法优于随机取样法;基于马氏距离、最短距离法和偏离度取样方法获取的102份甜椒核心种质资源能代表原群体遗传多样性。该研究可为甜椒种质资源有利基因发掘和新品种选育奠定基础。     

基于表型性状构建传统菊花核心种质

【目的】探讨构建传统菊花品种核心种质的最优取样方法并构建核心种质,以便于传统菊花种质资源的收集与保存。【方法】以《中国菊花》专著中记载的2 249份传统菊花品种为材料,依据舌状花花色分为8组,采用逐步聚类法基于4种总体取样规模(5%、10%、15%、20%)和4种组内取样比例方法(简单比例、对数比例、平方根比例、多样性比例)构建了传统菊花备选核心种质16个,探讨最优的取样策略。筛选出最优取样策略后进一步比较2种组内取样方法(随机和聚类)的构建效果。对最优方法下建立的核心种质代表性进行检验,利用多个特征值（最小值、最大值、均值、标准差、变异系数、Shannon-Weaver遗传多样性指数）和评价参数（均值差异百分率（MD）、方差差异百分率（VD）、极差符合率（CR）、变异系数变化率（VR）和表型保留比例（RPR））综合地评价核心种质。【结果】传统菊花按照花色进行分组,各组品种呈现正态分布,能够确保取样的均匀性;对数比例法和多样性比例法都能够使每组的取样份数更加均衡,起到良好的修正作用,对数比例法下构建的核心种质各项参数值达到最大,是最优取样比例法;随着总体取样规模的增加,遗传多样性指数呈现先增大再减小的趋势,变异系数变化率不断减小,极差符合率和表型保留比例不断增大;当取样规模大于10%时,遗传多样性指数和变异系数变化率减小,而极差符合率和表型保留比例的升幅并不大,因此,构建传统菊花核心种质最适宜的总体取样规模为10%;聚类取样构建的备选核心种质各项参数值均大于随机取样构建的对应备选核心种质的参数值,以聚类取样方法构建的核心种质变异的丰富性和均匀程度更好。核心种质各特征值与原始种质表现一致,多个评价参数值表明核心种质的均度和丰度较好,充分体现了表型的遗传多样性。通过补充聚类丢失的“追抱”1个花抱性状和对花序高度、外层瓣长2个性状的完善,最终构建得到228个传统菊花品种的核心种质,占原始材料的10.14%。【结论】本研究基于2 249份传统菊花品种材料的15个表型性状,系统地比较了多种总体取样规模、组内取样比例方法、组内取样方法构建的备选核心种质后,确定了最佳的核心种质构建方法,并对核心种质的代表性进行了分析和验证,各特征值和评价参数表明本研究构建的核心种质是有效的,核心种质充分地代表了传统菊花原始种质的遗传多样性。     

基于表型性状的宁夏番茄种质资源核心种质构建

为解决宁夏地区番茄种质资源数量多、保存难度高、更新负担大、优良品种选育效率低等问题,本研究通过对480份番茄种质资源的20个表型性状进行田间调查,采用相关性分析、主成分分析、聚类分析进行遗传多样性分析;利用欧氏距离和不加权类平均法,分别选用随机取样法、优先取样法和偏离度取样法,按10%取样比例分别构建核心种质,并对其进行代表性评价。结果表明:该480份番茄种质资源具有丰富的遗传多样性,在欧式距离为1.25时,分为6大类群;成功构建出3组核心种质R1、P1和D1,其中,分别通过随机取样法和偏离度取样法构建的R1和D1符合核心种质的构建原则;3组核心种质均具有良好的异质性,且通过优先取样法构建的P1获得了更大的遗传变异。本研究构建的宁夏地区番茄核心种质,可为该地区番茄种质资源的保存和新品种选育提供科学方法,也可为该种质资源的相关研究提供理论参考。     

河北省小豆种质资源初选核心种质构建

以河北省作物种质库中385份小豆资源为材料,根据13个农艺性状,利用地理来源进行分组,分别采用比例法、平方根法确定取样数法及聚类选择和随机选择2种个体选择法构建5个小豆初选核心样本,对不同的取样方法及总资源间进行品种间平均遗传距离、性状符合度、遗传多样性指数和数量性状变异系数的比较,探讨构建河北省小豆初选核心种质的最佳方案。结果表明,聚类选择取样优于随机取样,在聚类选择条件下采用比例法确定取样数优于平方根法,最终确定按地理来源分组、利用比例法确定取样数、聚类选择个体为小豆核心种质构建的最佳方案。采用该最佳方案,构建包含79份小豆种质的初选核心种质,取样比例为20．5％,13个农艺性状的性状符合度达100％。     

基于表型和SSR分子标记构建芝麻核心种质

【目的】便于管理、研究和利用芝麻种质资源,为芝麻育种提供优异基因资源。【方法】利用新收集和种质库保存的5 020份芝麻种质资源为基础,首先基于标准化的表型数据按地理来源分组后采用组内比例法聚类抽样构建初级核心种质,然后基于SSR分子标记应用位点优先取样策略逐步聚类,使用t检验检测每次聚类形成的核心种质与初级核心种质的Nei’s基因多样度(He)和Shannon-Wiener指数(I),直到核心种质的遗传多样性与初级核心种质开始有显著差异时,终止多次聚类取样,选择上一个与初级核心资源没有显著差异的核心种质作为最佳核心种质。利用Nei’s多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数、多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)、方差差异百分率(VD,%)、均值差异百分率(MD,%)等参数进行核心种质代表性检验和评价。【结果】构建了含有816份资源的初级核心种质和含有501份资源的核心种质,分别占全部种质资源的16.25%和9.98%;核心种质包括国内资源442份,国外资源59份;Nei's基因多样度(0.2789)和Shannon-Wiener指数(0.4243)在P0.05概率条件下与初级核心资源(He=0.2791,I=0.4302)无显著性差异,多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)分别为91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差异百分率(VD,%)和均值差异百分率(MD,%)均为0。t测验结果表明,核心种质的遗传多样性指数与原始种质差异不显著。位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有更高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质,Shannon-Wiener多样性指数比Nei’s多样性指数检测效率高。【结论】基于地理来源分组,组内按表型数据聚类按比例法抽样构建芝麻初级核心种质,再结合SSR分子标记数据,采用SM相似系数进行UPGMA逐步聚类是构建芝麻核心种质较适宜的方法,所构建的核心种质较好地代表了基础种质的遗传多样性。     

利用ISSR分子标记构建新疆野杏核心种质资源

【目的】通过对不同取样策略和遗传距离相结合的组合结果进行分析对比,以此探讨分子水平构建新疆野杏核心种质的方法,确定最适核心种质资源,以利于种质的保护与利用。【方法】以分布于新疆伊犁地区霍城县大西沟、新源县博尔赛和巩留县伊依克台3个分布区的135个新疆野杏实生株系为材料,根据SM、Jaccard和Nei&Li遗传距离,采用UPGMA聚类法对新疆野杏整体进行多次聚类抽样,直到其中某个采样点再次聚类时无种质被抽取;以随机取样策略为对照取样策略,应用位点优先取样策略,研究新疆野杏核心种质构建的方法;采用丢失的等位基因数以及多态性位点数、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数各遗传多样性指标进行t检验来确定最适构建方法;分别将核心种质与原种质和保留种质进行t检验和遗传多样性比较,以此来评价核心种质的代表性;并用主坐标轴分析法和表型性状对原种质和核心种质进行分析,以此对核心种质进行确认。【结果】位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有较高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质;通过Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质各遗传多样指标具有较大值,优于SM和Jaccard遗传距离;采用主坐标轴分析法和表型数据分析显示,利用位点优先取样策略和Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质能够较全面的代表野杏原种质的遗传多样性;31份野杏核心种质资源,保留了原种质22.96%的样品,多态性位点、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数的保留率分别达到92.69%、98.83%、99.42%、103.26%、109.24%和108.31%。【结论】采用位点优先法和Nei & Li遗传距离进行多次聚类,是较适宜的构建新疆野杏核心种质的方法,构建的31份核心种质能最大程度代表原种质的遗传多样性,同时本研究所采用的方法对其他作物核心种质的构建具有重要的参考价值。     

菜用豌豆核心种质构建的关键策略

利用已搜集的180份菜用豌豆材料进行核心种质构建策略研究。分别对所有种质材料进行单株荚数、每荚粒数、荚长、荚宽、荚厚、百荚鲜质量、百粒鲜质量及产量等性状进行调查,结果表明,搜集的材料具有丰富的遗传多样性。利用上述数据,采用最小距离逐步取样(minimum distance stepwise sampling, LDSS)法,分别选择4种遗传距离、8种取样比例进行核心种质构建策略研究,并采用极差符合率(coincidence rate of range, CR)和变异系数变化率(variable rate of coefficient of variation, VR)2个参数对构建策略进行评价;同时,利用主成分分析法和聚类分析法对构建的核心种质代表性进行鉴定。结果表明,采用LDSS法构建菜用豌豆核心种质的最佳遗传距离为欧式距离,最佳取样比例为25%。该构建策略将为菜用豌豆核心种质构建与高效利用奠定基础。     

整合质量数量性状构建作物核心种质的策略研究

质量性状和数量性状在不同水平反映了个体间的遗传差异,现有遗传相似性的度量往往割裂两者的信息.本文提出了整合质量性状和数量性状评价个体间遗传相似性的统计策略,调整的欧氏距离能有效地度量个体间的差异,并能很好地处理性状数据的缺失.实例分析了中国农业科学院、华南农学院、广东省农科院水稻生态研究室收集和调查的2262份水稻种质资源10个质量性状和15个数量性状的数据资料,用调整的欧氏距离及不加权类平均法进行群体分类,多次聚类优先取样法抽取8个不同容量的巢式子集并进行遗传多样性比较.结果表明:基于整合信息构建的核心种质同时具有较高的数量性状和质量性状遗传多样性;仅用质量性状信息不足以评价个体间的遗传差异;核心种质构建中应该采用数量性状的信息,同时整合质量性状的信息.     

小麦核心种质取样方法及取样比例研究

以257份山东省小麦品种的11个数量性状数据为依据,研究了最小距离逐步取样法在小麦核心种质构建过程中的有效性。研究发现,最小距离逐步取样法构建的小麦核心种质具有很好的代表性。标准欧氏距离和马氏距离都能够构建出有代表性的小麦核心种质,但标准欧氏距离的有效性好于马氏距离。在小麦核心种质评价方面,极差符合率是较为有效的代表性评价参数。通过极差符合率的变化趋势和主成分分析,确定20%为合理的取样比例。     

基于SSR标记不同距离聚类与抽样方法构建辣椒核心种质库

为最大限度地保存辣椒原群体的遗传变异度,利用SSR分子标记技术比较不同距离聚类和抽样方法构建辣椒的核心种质库。结果表明:在马氏距离下,4种抽样比例中当抽样比例达20%和25%时均值差异百分率MD%为0;在相同欧氏距离下,4种抽样比例中,以10%、15%和20%比例进行抽样均值差异百分率(MD%)为0。在采用的8种聚类方法中,只有最短距离法均值差异百分率(MD%)为最小值0。不同取样法,变异系数变化率为多次聚类偏离度取样法(107.06%)多次聚类随机取样法(101.18%)多次聚类优先取样法(59.57%)。从97份参试材料中筛选出沿河2、德江5、石阡3、台江1、仁怀4、务川2、遵义5、河南1和海南1共计9份核心种质,均匀分布于不同的类群中。结论:在欧氏距离下,按10%比例进行抽样,用多次聚类随机取样法取样、最短遗传距离法进行聚类分析为构建辣椒核心种质库的最佳选择。     

中国普通野生稻初级核心种质取样策略

以国家品种资源库编目入库的中国普通野生稻种质5571份为材料、19个分类和形态性状的数据比较研究了中国普通野生稻的核心种质总体取样比例和取样策略，以获得最佳初级核心种质。设3个总体取样比例5％、15％和25％，取样方案分3个层次即分组原则、组内取样比例和组内取样方法。分组原则为省、纬度、生长习性和单一性状及不分组的大随机；组内取样比例为对数法、平方根法、遗传多样性指数和简单比例法；组内取样采用随机和聚类2种方法。结果表明，当总体取样比例从5％增加到15％时，所取得核心种质的表型保留比例有比较大的增幅，而比例由15％增加到25％时，表型保留比例变化不大，因此认为15％的取样比例较为合适；取样方案以采集省份分组，组内以对数比例法聚类取样效果最好。最终根据这一方案在计算机上编程取样860份，其多样性指数为1．1015、变异系数为16．87，表型方差为0．8546。3个检测参数值比原始种质库都有明显的提高。此外，根据国家种质资源库表型数据人工定向取样60份，建立了920份材料的中国普通野生稻初级核心种质。