大豆油分含量QTL分析

以美国半矮秆大豆品种Charleston与高蛋白品系东农594杂交得到的154株RILs群体作为试验材料,利用在亲本之间表现多态的SSR引物对群体进行分析,根据已有的遗传图谱,利用浙江大学朱军的QTL-maper2.0对各年各点的数据进行分析。结果表明：根据油分含量LOD值（≥2.50）的大小,确定6个QTL位点位于3条连锁群上。Qsoil 1、Qsoil 2、Qsoil 3分别位于遗传图谱GM1-A1连锁群Satt449-Qsoil 1、Qsoil 2-Satt545,Satt571-Qsoil 3-Satt522四个引物之间。Qsoil 4、Qsoil 5位于遗传图谱GM3-B1连锁群Satt229-Qsoil4-Satt197和Sat_113-Qsoil 5-sat_099四个引物之间。Qsoil 6位于遗传图谱GM2-A2连锁群Satt327和Satt468两个引物之间。     

大豆油分含量SSR标记及QTL定位

大豆油分含量是数量遗传性状。为了选育高油品种,有效利用高油基因和转基因研究,并使其广泛应用于育种和生产实践,通过构建群体,利用分子标记手段对油分基因在基因图谱上的位置进行了标记,结果表明,标记Satt491和油分含量相关,定位于E连锁群上。     

作物QTL分析的原理与方法

作物的许多性状为数量性状,数量性状基因座(QTL)定位的理论依据是Morgan的连锁遗传规律;定位的群体有初级作图群体、次级作图群体和高级作图群体;分析的方法有零区间作图法、单区间作图法、复合区间作图法、混合线性模型;影响QTL定位精确性的因素有群体的大小、分析方法、QTL的分布及作用模式等。传统的作图群体和作图方法存在一些问题,因此有必要开发新的作图群体、研制新的作图方法,以缩短OTL分析与育种实际应用之间的距离。     

小麦谷蛋白膨胀指数发育动态的QTL分析

【目的】检测小麦不同发育时期谷蛋白膨胀指数（SIG）的QTL,阐明不同QTL的时空表达方式,揭示SIG发育的分子遗传机理。【方法】利用小麦京771×Pm97034的175个重组自交系（RIL）群体,对小麦谷蛋白膨胀指数（SIG）发育动态进行了QTL分析。【结果】在籽粒灌浆的5个时期,一共检测到8个非条件QTL和5个条件QTL,但没有一个QTL能在5个时期都有效应。花后17d是控制SIG形成基因表达的活跃期,非条件分析和条件分析各检测到2个QTL位点,这4个位点分别位于1D、7D和4D染色体上,其加性效应能解释15.5%的净表型变异。花后22 d,控制SIG的基因表达量很少,SIG表型值出现“低谷”。【结论】SIG值呈现出“低-高-低-高-低”的变化规律;这些控制SIG的基因都是在某一个特定的时期内表达,没有一个基因能在小麦籽粒生长发育的所有阶段都表达。     

甜玉米维生素 C 含量的 QTL 定位

【目的】挖掘利用高维生素甜玉米种质资源,对甜玉米维生素 C 含量进行 QTL 定位。【方法】选用维生素 C 含量差异显著的甜玉米自交系 T77（高 VC）和 T15（低 VC）为亲本配制杂交组合 T77×T15,以该组合 F2 作为群体,构建 SSR 分子标记遗传连锁图谱;结合 F2 各单株果穗维生素 C 含量,应用复合区间作图法对甜玉米维生素 C 含量进行 QTL 定位。【结果】共检测出 5 个相关 QTL,分别位于第 2、3、6 染色体。在第 2染色体 bin 2.04~2.05 区域检测到 1 个维生素 C 含量 QTL（qVC-ch.2-1）,加性效应值为 2.23,能够解释 17.16%的表型变异;在第 3 染色体上检测到 2 个维生素 C 含量 QTL（qVC-ch.3-1、qVC-ch.3-2）,分别位于 bin 3.00~3.04、bin 3.06~3.07 区域,加性效应值分别为 1.17 和 1.40,表型贡献率分别为 6.64% 和 4.15%;在第 6 染色体上检测到 2 个维生素 C 含量 QTL（qVC-ch.6-1、qVC-ch.6-2）,分别位于 bin 6.05、bin 6.05~6.06 区域,加性效应值分别为 0.43、1.83,表型贡献率分别为 6.59% 和 20.87%。【结论】维生素 C 含量的 QTL 定位可为选育优质高营养甜玉米品种提供一定的理论参考。     

大豆皂甙含量的QTL分析

利用高皂甙含量大豆材料和低皂甙含量大豆材料为亲本组配F2群体,以SSR分子标记技术对F2代群体与皂甙含量相关的QTL进行定位,以便为选育高皂甙含量的特种大豆品种提供理论依据。利用皂甙含量高的哈91016与皂甙含量低的N98-9445A大豆杂交获得的F2代群体,用500对SSR引物对大豆皂甙含量进行QTL定位,其中多态性标记有106个。QTL分析结果表明,控制大豆皂甙含量的QTL分别位于连锁群MLG K、MLG D1a上的Sat_044和Satt580附近,其LOD值分别为2.09和2.87,Sat_044与Satt102的遗传距离是11.4 cM,Satt580与Sat_036的遗传距离是18.7 cM;其对皂甙含量的贡献率分别为12.6%和15.8%。     

大豆油分分子标记功能验证及遗传分析

该研究以不同油分含量类型品种为试验材料,采用毛细管电泳技术对25个油分含量SSR分子标记进行标记验证及遗传分析.结果 表明,子代品种合农75有21个SSR分子标记遗传于母本合丰50,遗传贡献率为84.0％;有10个标记遗传于父本抗线虫4号,遗传贡献率为40.0％;有6个共同遗传于双亲的标记,遗传贡献率为24.0％.其中...     

作物QTL定位研究进展

作物的许多农艺性状和经济性状是数量性状,研究作物数量性状遗传对农作物育种具有十分重要的意义、近年来,由于分子标记技术的发展,许多作物均已构建了饱和和分子遗传连锁图谱,促进了ＱＴＬ定位统计方法的快速发展,提出的许多方法成功地应用于多种作物的ＱＴＬ定位,为进一步的ＱＴＬ精细定位,分子标记辅助选择和ＱＴＬ克隆分子打下基础,本文简要评述有关这方面研究的现状。     

普通小麦（T．aesfivumL．）不同作图群体抽穗期QTL分析

【目的】对小麦抽穗期进行数量性状位点（QTL）分析。【方法】以旱选10号／鲁麦14和温麦6号／山红麦两个作图群体为材料，在大田及温室条件下，观察小麦抽穗期等性状。利用混合线性模型，进行QTL分析。【结果】抽穗期在两个作图群体中均呈现连续分布，表现为多基因控制的数量性状；共检测到9个QTL位点，分别位于染色体2D、3B（2个）、3D、4A、5B、6B、6D和7D上，对抽穗期的贡献率在3．97％～22．91％之间；有15组QTL位点之间存在基因互作效应，互作的加性效应大小范围为0．77～2．16d，互作效应对性状的贡献率在4．35％～21．44％之间。【结论】抽穗期QTL的检测受环境影响较大；抽穗期QTL位点在染色体上的分布较多；不同染色体间则存在基因互作现象。     

水稻数量性状(QTL)定位主要作图群体及统计方法概述

水稻许多重要的性状是由多基因控制的数量性状,因此数量性状的研究对促进水稻高产、抗病、质优具有重要意义。分子生物技术的迅速发展和QTL定位方法的日趋完善,为水稻数量性状的研究提供了基础。综述了QTL定位的原理、定位群体和常用的方法,并对目前水稻数量性状QTL定位存在的问题和发展前景进行了探讨。     

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。     

大豆主要农艺性状的QTL分析

【目的】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具有重要的研究和应用价值。【方法】以美国半矮秆大豆品种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个株系为实验材料。164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增，并构建遗传图谱。对亲本间表现多态的12个农艺性状进行了调查及QTL分析。【结果】农艺性状包括品质性状（蛋白质含量、油分含量、蛋脂总量等）；产量性状（单株荚数、单株粒重、百粒重等）和其它农艺性状（株高、生育期、分枝数、主茎节数、平均叶长、平均叶宽等）。结果表明，12个农艺性状共检出68个QTLs。每个性状的QTLs检出个数从平均叶宽的3个到百粒重、株高等的8个，平均每个性状检测出5.8个。与国内外对应农艺性状QTL检测结果相比，多个性状的QTL位点均一致，说明QTL检测准确率较高，可以进一步用于分子辅助育种。【结论】获得了大豆12个重要农艺性状的68个主效QTLs。     

大豆数量性状定位的研究进展

大豆的许多重要农艺性状和经济性状是受多基因控制的数量性状。针对大豆产量性状、种子品质性状和重要病害的抗性等,综述了近年来大豆数量性状基因座位(quantitativetraitlocus,QTL)定位研究的进展,并讨论了目前大豆QTL定位研究存在的问题及解决途径。     

大豆凝集素(SBA)含量遗传分析与QTL定位

大豆凝集素(Soybean agglutinin,SBA)为大豆中含量较高、作用较强主要抗营养因子之一,影响大豆食品和饲料安全,降低或去除大豆籽粒和产品中凝集素成为大豆食品和饲料工业亟待解决问题。文章以合丰45号(高SBA含量)×太平川黑豆(低SBA含量)杂交组合及衍生201个稳定株系组成的F78重组自交系(RIL)群体为试验材料,在3年(2011~2013)1个样点(哈尔滨)种植环境下对大豆凝集素含量作遗传模型和QTL分析。结果表明,SBA含量符合2对主基因+多基因混合遗传模型;利用134对多态性SSR引物扩增RIL群体,构建遗传图谱,对SBA含量相关作QTL分析。共检测到4个与SBA含量相关QTL,每个QTL均重复检出2次,稳定性较好,其中SbaHTC1-1(Satt139~Satt578)和SbaHTD1b-1(Satt537~Satt189)2个QTL位点两年检测结果加性效应值均达显著水平,且遗传贡献率较高,为主效QTL。利用分子标记遗传图谱,定位与SBA含量相关QTL,为改良大豆凝集素含量提供理论依据和技术支持。     

QTL Analysis of Major Agronomic Traits in Soybean

Soybean is a main crop, and most agronomic traits of soybean are quantitative; therefore, there is vely important studying and applying value to locating these traits. A F2：10 RIL population containing 154 lines, derived from the cross between Charleston as female and Dongnong 594 as male parent, were used in this experiment. A genetic linkage map was constructed with 164 SSR primers, which were screened with the two parents and amplified on the 154 lines. 12 agronomic traits different between the two parents were investigated, and QTLs of all the traits were analyzed using the software Windows QTL Cartographer V2.0. The agronomic traits included quality traits： protein content, oil content, and content of protein and oil; yield traits： pods per plant, seed weight per plant, and 100 seeds weight; and other agronomic traits： plant height, days to maturity, branches, nod number in main stem, average leaf length, and average leaf width. The results showed that 68 QTLs in total were found for the 12 agronomic traits. The number of QTLs per trait varied from 3 for the average leaf width to 11 for 100 seeds weight and plant height, and was 5.8 on average. Good accordance was seen in many QTLs between the results of this study and the results obtained by other similar studies; therefore, these QTLs may be valuable for molecular marker assistant selection in soybean. In this study, 68 major QTLs of 12 important traits of soybean were analyzed.     

大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位分析

 【目的】研究大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位及相关性,为大豆品质改良、分子育种及基因克隆等应用提供理论依据。【方法】利用SSR技术,对晋豆23号和灰布支杂交构建的F13代大豆重组自交系群体的474个家系进行了连锁图谱的构建。在此基础上,利用 WinQTLCart2.0 软件分析了影响大豆异黄酮含量、脂肪含量和蛋白质含量3个重要品质性状的QTL,通过复合区间作图分析,检测QTL;同时,对异黄酮与脂肪、蛋白质的含量相关性分析。【结果】检测到23个QTL,其中控制异黄酮含量QTL有6个,分别定位在J、N、D2和G染色体的连锁群上;控制脂肪含量的QTL有11个,分别定位在第A1、A2、B2、C2和D2染色体的连锁群上;控制蛋白质含量的QTL有6个,分别定位在B2、C2、G和H1染色体的连锁群上。相关性分析结果表明：异黄酮与蛋白质含量呈极显著负相关;蛋白质和脂肪含量呈极显著负相关;蛋白质和蛋白质脂肪总量呈极显著正相关。【结论】3个重要品质性状的部分基因定位结果与其相关性分析是一致的,其结果对大豆品质育种应用有重要利用价值。     

多环境条件下大豆倒伏性相关形态性状的QTL分析

【目的】定位大豆倒伏性相关形态性状的QTL为培育抗倒伏性高的品种提供依据。【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F2:16-F2:18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。在三年两个地点对大豆的主茎节数、茎粗和茎秆重性状进行调查及QTL分析。【结果】共检测到16个主茎节数QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、D2、F、G、H和N连锁群上;检测到10个茎粗QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、E和G连锁群上;检测到15个茎秆重QTL,分别位于A1、A2、C2、D1a、D1b和G连锁群上。在得到的这些QTL中,2种算法都能检测到5个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.6%-27.0%;1个茎粗QTL,解释表型变异范围为9.0%-11.0%;6个茎秆重QTL,解释表型变异范围为6.0%-39.0%。在2年以上能被检测到3个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.0%-60.2%;2个茎秆重QTL,解释表型变异范围为10.0%-23.0%;2年以上未重复检测到茎粗QTL。【结论】通过比较定位的主茎节数、茎粗和茎秆重QTL,发现这些性状之间存在较大的遗传相关性。     

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。     

QTL Mapping of Hard Seededness in Wild Soybean Using BSA Method

【Objective】 Hard seededness of wild soybean is an important effector that limits the utilization of wild resources in soybean genetic improvement. Bulked segregant analysis (BSA) was employed to identify major quantitative trait loci (QTLs) related with hard seededness in soybean, which laid a foundation for effective utilization of wild soybean germplasm in cultivated soybean improvement. 【Method】 F₂ and F₇ segregation populations were constructed from a cross between cultivated soybean Zhonghuang39 and wild soybean NY27-38. Uniformly sized seeds were selected from each line, and 30 seeds were soaked in a petri dish with 30 mL distilled water for 4 hours at 25℃. The assay was replicated 3 times. The number of permeable and impermeable seeds were counted. In F₂ population, the first DNA pool was constructed from 22 individuals with permeable seeds (imbibition rate ＞90%), and second DNA pool was constructed from 16 individuals with impermeable seeds (imbibition rate ＜10%). In F₇ population, 20 lines with permeable seeds (100% imbibition) and 20 lines with impermeable seeds (no imbibition) were used to construct two DNA pools, respectively. To detect genomic regions associated with hard seededness, these DNA bulks were genotyped with 259 polymorphic SSR markers to identify markers linked to QTL. A linkage map was constructed with 192 SSR markers, QTLs related with hard seededness were identified by composite interval mapping in F₇ segregation population. 【Result】 Out of 259 SSR loci polymorphic between Zhonghuang39 and NY27-38, 10 and eight polymorphic SSR markers between the permeable and impermeable pools were detected in 16.3 Mb interval on chromosome 2 and 23.4 Mb interval on chromosome 6, respectively, in F₂ population. The QTL region (276.0 kb) located between Satt274 and Sat_198 on chromosome 2 contained previously cloned gene GmHs1-1, the QTL explained 17.2% of the total genetic variation. The other QTL was mapped on chromosome 6 flanked by BARCSOYSSR_06_0993 and BARCSOYSSR_06_1068, accounting for 17.8% of the total genetic variation. In F₇ population, eleven, nine and four SSR polymorphic markers between the permeable and impermeable pools were detected in 27.4 Mb interval on chromosome 2, 27.8 Mb interval on chromosome 6, 18.2 Mb interval on chromosome 3, respectively. A linkage map of 192 SSR markers and covering 2 390.2 cM was constructed through composite interval mapping in F₇ population. Three QTLs related with hard seededness were detected. The QTL on chromosome 2 located between Satt274 and Sat_198, explained 23.3% of the total genetic variation; the QTL on chromosome 6 flanked by Sat_402 and Satt557, explained 20.4% of the total genetic variation; the QTL on chromosome 3 flanked by Sat_266 and Sat_236 accounted for 4.9% of the total genetic variation. 【Conclusion】 In this study, three QTLs related to soybean hard seededness were identified by both BSA and traditional linkage mapping, indicating that BSA is an effective strategy for identifying QTLs in soybean.