以湖南和湖北大豆[Glycine max（L.）Merr.]为例分析影响遗传多样性评价的因素

以不同来源大豆种质为材料进行基因组SSR分析，探讨大豆遗传多样性研究方法，旨在为科学评价大豆种质资源提供参考。当取样比例相同时，湖北大豆的遗传丰富度显著高于湖南大豆，但两省大豆遗传多样性指数之间没有显著差异。当取样量相同时，利用随机取样法比较，湖南大豆的遗传多样性显著高于湖北，而利用聚类取样比较，两省大豆的遗传多样性没有显著差异。在遗传多样性指数相同情况下，湖北大豆的遗传丰富度显著高于湖南大豆。取样数与三个遗传多样性评价参数（等位变异数、Shannon指数、He）之间均达到显著和极显著相关。以湖南大豆为例，估算出在大豆SSR遗传多样性分析中，至少需要50~60个样本，即占总体9.0%~10.8%的取样比例，才能代表总体的遗传变异。提出在评价大豆遗传多样性时，应用大豆样本数对其遗传多样性指数计算公式进行修正，建议将Shannon指数计算公式改为H＝－lnN ∑P_i lnP_i (N为样本数)。根据修正公式分析，结果表明，湖北大豆的遗传多样性高于湖南大豆。     

基于SSR分子标记的闽楠(Phoebe bournei)核心种质的构建

为更好地发掘和利用现有闽楠种质资源,本研究利用7个SSR位点对江西和福建16个闽楠群体的237份材料进行基因型分析,采用逐步聚类(随机取样策略,位点优先取样策略)和模拟退火算法(等位基因数目最大化策略,遗传距离最大化策略)4种取样方法构建闽楠核心种质,并将各遗传多样性指标进行分析。结果表明:7个SSR位点共检测到50个等位基因,平均为7.143,平均有效等位基因为2.115,Shannon信息指数为0.778,观测杂合度为0.302,期望杂合度为0.442。基于逐步聚类方法构建的核心种质相较于基于模拟退火算法构建的核心种质各遗传参数指标都相对较高。对其进行t检验后,选择以基于逐步聚类位点优先取样策略在25%的取样比例下选取的种质为核心种质,其等位基因数、平均有效等位基因数、多态性位点百分率、Shannon多样性指数的保留率分别为初始种质的98%、104.92%、90.09%、97.94%。筛选出的59份核心种质材料能够较好地代表闽楠种质资源的遗传多样性,为闽楠的种质资源保存提供科学依据。     

黄淮海50份大豆种质资源SSR遗传多样性分析

利用42对SSR标记对黄淮海地区的50份大豆种质材料进行遗传多样性分析。结果表明,从供试材料的基因组中扩增出203条带,多态性条带198个,多态位点百分率(PPB)为97.54%。平均等位基因数(Na)为1.952 4,平均有效等位基因数(Ne)为1.417 2,平均Nei’s基因多样性指数(H)为0.267 2。遗传多样度(Ht)为0.270 4,居群内遗传多样度(Hs)为0.259 1,居群间遗传分化系数(Gst)为0.141 7,基因流(Nm*)为3.03。黄淮海北部大豆种质的有效等位基因数(Na)、Nei’s基因多样性指数(H)、Shannon’s信息指数(I)均大于黄淮海南部。研究表明,42对SSR引物具有丰富的多态信息。经UPMGA聚类分析,50份黄淮海大豆种质材料分为2个类群,与2个居群结构基本一致。居群间遗传距离较小,相似系数较大,存在中低度遗传分化。居群内部个体差异较大,居群之间存在丰富的基因交流。黄淮海北部大豆种质资源的遗传多样性较黄淮海南部高,黄淮海北部大豆种质资源较为丰富。     

中原牡丹品种初级核心种质构建与代表性检验

以400个中原牡丹品种的形态学和农艺学性状为基本数据,采用花型分组,组内按平方根比例策略确定取样量,并使用类平均聚类法取样,获得了中原牡丹品种初级核心种质,其取样比例占总体样本的30%.经检测,初级核心种质与总体种质的31个性状中仅花期1个性状的多样性指数达到了显著差异水平,初级核心种质多样性指数对总体种质的代表性达99.20%,表型保留比例达到了100%.表明,这个包含120个样本的初级核心种质能在表型性状上很好地代表总体种质的遗传多样性.     

广东高州野生稻应用核心种质取样策略

广东省高州野生稻(简称“高野”,下同)具有丰富的遗传多样性,是水稻遗传改良的重要基因库。以217份高野保存材料为对象,结合按居群分类和系统聚类选择的方法,通过多重比较认为20%为最佳取样比例,从中筛选出了43份材料作为应用核心种质。对表型保留比例、表型方差、多样性指数、变异系数、极差符合率、均值符合率、标准差符合率等重要检验指标的分析表明,该应用核心种质很好地代表了总样品的遗传多样性和变异幅度。利用34对SSR引物对应用核心种质进行分析表明,其平均等位基因数为6.879,平均遗传多样性指数达0.656,基因杂合度达0.558,76.7%的材料在遗传背景上不同,且各居群材料相对较为独立。高野应用核心种质的筛选为该资源的高效研究利用奠定了良好的材料基础。     

广东高州野生稻应用核心种质取样策略

广东省高州野生稻(简称“高野”,下同)具有丰富的遗传多样性,是水稻遗传改良的重要基因库。以217份高野保存材料为对象,结合按居群分类和系统聚类选择的方法,通过多重比较认为20%为最佳取样比例,从中筛选出了43份材料作为应用核心种质。对表型保留比例、表型方差、多样性指数、变异系数、极差符合率、均值符合率、标准差符合率等重要检验指标的分析表明,该应用核心种质很好地代表了总样品的遗传多样性和变异幅度。利用34对SSR引物对应用核心种质进行分析表明,其平均等位基因数为6.879,平均遗传多样性指数达0.656,基因杂合度达0.558,76.7%的材料在遗传背景上不同,且各居群材料相对较为独立。高野应用核心种质的筛选为该资源的高效研究利用奠定了良好的材料基础。     

基于SSR标记构建燕山板栗核心种质

探讨分子水平构建燕山板栗核心种质的适宜方法,以利于燕山种质的保存、保护和研究利用.基于SSR标记,采用非加权算数平均聚类(UPGMA)法对燕山地区10个市(县)的161份板栗种质进行多次聚类抽样分析,比较使用3种遗传相似系数(SM系数、Dice系数和Jaccard系数)和2种取样方法(随机取样法和位点优先取样法)相组合确定的不同样本群的有效等位基因数(Ne)、Nei′s多样性指数(H)和Shannon′s信息指数(I)的大小,确定构建燕山板栗核心种质的适宜方法;再分别对核心种质与原种质、核心种质与保留种质的遗传多样性指标进行t检验,以评价核心种质的代表性;通过绘制主坐标分布图观察核心种质和原种质的分布情况,并结合表型特征对构建的核心种质进行确认.结果表明:应用位点优先取样法取得的样本群比随机取样法具有更高的Ne、H和I,应用SM系数取得的样本群,其遗传多样性指标要优于Dice系数和Jaccard系数,综合利用位点优先取样法和SM系数筛选了46份燕山板栗核心种质,保留了原种质28.57％的样品,Ne、H和I分别为1.5317,0.3218和0.4910.t检验表明,核心种质的遗传多样性指标显著大于原种质,经主坐标分析和表型特征确认,核心种质在原种质的主坐标图中分布均匀,能够较全面地代表整个板栗种质资源的遗传多样性.采用位点优先取样法和SM相似性系数进行多次聚类,是构建燕山板栗核心种质较适宜的方法,构建的容量为46份的板栗核心种质,能充分代表原种质的遗传多样性.     

中国绿豆种质资源初选核心种质构建

以国家作物种质资源数据库中5 072份国内绿豆资源为材料, 根据14个农艺性状, 利用地理来源(省)和性状群进行分组, 分别采用比例法、平方根法和多样性指数法确定取样数及聚类选择和随机选择2种个体选择法构建了13个不同的绿豆初选核心样本, 对不同的取样方法及总资源间进行了品种间平均相似性系数、性状符合度、遗传多样性指数和数量性状变异系数的比较。结果表明, 聚类选择取样优于随机取样, 按照性状群分组优于按省分组; 在聚类选择条件下采用多样性指数法确定取样数优于平方根法和比例法。最终确定按性状群分组, 利用多样性指数确定取样数, 聚类选择个体为绿豆核心种质构建的最佳方案。用此方案, 构建了包含719份绿豆种质的初选核心种质, 取样比例为14.2%, 性状符合度达100%。     

基于SSR标记的芍药种质资源遗传多样性研究

基于SSR分子标记技术对来自河南、湖北、安徽3省100种芍药种质资源间的遗传关系进行分析。结果表明:8对多态性SSR分子标记共扩增获得54条条带,平均每对引物可扩增6条条带,平均每对引物的有效等位基因数为6.75,Shannon信息指数范围为0.443 3~2.132 6;使用UPGMA法构建所有试材的系统聚类树,供试材料共分为3个组及3个亚组,聚类结果与试材地域来源关系密切。进一步说明SSR是研究芍药种质资源遗传多样性及亲缘关系的有效手段,为芍药亲本组合选配、种质创制和遗传育种奠定基础。     

甘蓝型油菜核心种质和新品种(系)的SSR等位变异分析

本研究利用简单重复序列(simple sequence repeats,SSR)荧光标记毛细管电泳技术,对476份甘蓝型油菜核心种质和163份国家冬油菜新品种区试材料进行了遗传多样性分析,以期为甘蓝型油菜品种的选育和创新提供理论依据。结果显示:32对SSR引物共检测到106个等位变异,平均每个位点3.12个,变幅2~6个,平均多样性指数0.46,平均杂合度0.22,平均多态性信息含量(polymorphism information content,PIC)为0.38,说明参试材料具有丰富的遗传多样性。区试材料杂合度极显著高于核心种质,且有9个特有等位变异;区试材料的常规品种各项遗传多样性指标都低于杂交品种。四大洲之中亚洲材料遗传变异最丰富,有11个特有等位变异。中国材料整体遗传多样性略高于国外材料。除了平均多样性指数和平均PIC这两项指标,三种生态类型材料之中其余遗传多样性指标最高的是半冬性材料,五个时期材料之中则是21世纪材料的其余指标最高。21世纪半冬性油菜遗传变异比20世纪半冬性油菜丰富。不同大洲、不同生态类型和不同时期材料之间的杂合度差异均达到极显著。分子方差分析(analysis of molecular variance,AMOVA)结果表明,参试的甘蓝型油菜各个群体内变异均占总体变异的主体部分,为88%~97%;尽管群体间的差异所占比例小,但是仍达到极显著水平。     

贵州旱稻种质资源的SSR遗传多样性分析

本研究利用24对水稻微卫星（SSR）标记对源自贵州部分县乡种植以及早期基因库收集的112份地方旱稻材料的遗传多样性进行分析,结果共检出187个等位基因,每个位点的等位基因变幅为4～13个,平均Nei＇s基因多样性指数为0.6431,平均香农指数为1.3669。籼粳亚种均具有较高的遗传多样性,前者稍高于后者,但差异不明显。黔西南州拥有最多的种质,存在丰富的遗传变异,是贵州旱稻种质资源遗传多样性分布中心。分子方差分析表明,旱稻种质总变异的88%是由各地区内的群体间差异造成,地区间和各个群体内的遗传变异较小,均为6%。不同地区旱稻种质的遗传分化程度不一,变幅为2%～18%。聚类分析将供试旱稻材料较为明显地分为籼粳两个类群,而地理分组不明显。     

裸燕麦种质资源AFLP标记遗传多样性分析

用20对AFLP引物组合对281份栽培裸燕麦(Avena nuda)进行遗传多样性分析,共得到1137条带,其中260条为多态性带,引物的平均多态性百分率为22.96%,平均多样性信息指数(PIC)为0.0326.以地理来源分组,不同来源的组群Simpson指数在1.235～1.495之间,Shannon指数范围为0.1558～0.4437,组群内变异贡献率为83.45%,组群间变异占16.55%.组群大小与多态性位点数、组群内变异贡献率、Simpson指数及Shannon指数显著相关.内蒙古和山西资源多样性丰富,东北地区资源独特,西部地区资源遗传结构单一,东欧组群与中国内蒙古组群遗传关系最近.国内组群的遗传多样性水平高于国外组群.地方品种与育成品种相比,组群内变异贡献率较高.建议在遗传多样性丰富地区进一步收集裸燕麦资源,并加强对材料少、代表性较差的地区,如中国西北和西南地区的裸燕麦地方品种的收集,以丰富我国的裸燕麦基因源.     

利用SSR标记评价普通菜豆种质遗传多样性

利用36对SSR引物对332份国内普通菜豆、16份国外普通菜豆和29份野生菜豆的遗传多样性进行了分析,等位变异数和多样性指数的计算结果显示,3种生态型普通菜豆遗传多样性由大到小的顺序为国内普通菜豆、野生菜豆和国外普通菜豆;我国贵州、云南、黑龙江等省普通菜豆的遗传多样性较为丰富。基于SSR数据,对377份普通菜豆种质资     

裸燕麦品质资源AFLP标记遗传多样性分析

用20对AFLP引物组合对281份栽培裸燕麦(Avena nuda)进行遗传多样性分析,共得到1 137条带,其中260条为多态性带,引物的平均多态性百分率为22.96%,平均多样性信息指数(PIC)为0.0326。以地理来源分组,不同来源的组群Simpson指数在1.235~1.495之间,Shannon指数范围为0.1558~0.4437,组群内变异贡献率为83.45%,组群间变异占16.55%。组群大小与多态性位点数、组群内变异贡献率、Simpson指数及Shannon指数显著相关。内蒙古和山西资源多样性丰富,东北地区资源独特,西部地区资源遗传结构单一,东欧组群与内蒙古组群遗传关系最近。国内组群的遗传多样性水平高于国外组群。地方品种与育成品种相比,组群内变异贡献率较高。建议在遗传多样性丰富地区进一步收集裸燕麦资源,并加强对材料少、代表性较差的地区,如西北和西南地区的裸燕麦地方品种的收集,以丰富我国的裸燕麦基因源。     

贵州省花生地方品种的遗传多样性

为进一步了解贵州花生地方品种的遗传多样性,合理、高效利用花生资源,用50对SSR引物评价了贵州不同地理来源的68份花生地方品种,结果多态性较好的41对引物共扩增出79个等位基因,平均每个引物1.93个;多态性信息量(PIC)变幅为0.045(PM43)~0.951(PM169);Shannon信息指数变幅为0.2518(PM79)~0.6926(PM188),平均0.5268;Nei遗传多样性指数变幅为0.1699(PM79)~0.4995(PM188),平均0.3556。采用类平均法对欧氏距离聚类分析表明,在遗传距离为0.94时将68个花生地方品种分成2个大类,同一地理来源、同一粒型的地方品种的亲缘关系并不是最近的,表明地方品种间亲缘关系与地理来源关系不大。说明贵州花生地方品种具有丰富遗传多样性。     

Genetic Diversity of Farmers’Preferred Sorghum Accessions and Improved Lines from ICRISAT Reveal a Disconnect Between Innovation and Technology Transfer

The genetic diversity of 65 accessions of sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] collected from various farmers and germplasm lines from ICRISAT-Kenya were analyzed. Simple sequence repeats (SSR) markers were used in order to determine the extent and distribution of its genetic diversity. Twenty-nine (29) SSRs markers were polymorphic and a total of 192 alleles were detected which showed diversity. The number of alleles per primer ranged from 2 to 17, with an average of 6.62. The range of polymorphism information content (PIC) ranged from 0.03 to 0.86, with total average of 0.82. According to the results analyzed, estimates of the mean allelic pattern across the two populations was generated; expected heterozygosity (He; 0.45, 0.54), average observed alleles (Na; 3.40, 6.20), number of private allele (0.23, 3.03), and Shannon information index (I; 0.85, 1.13) for farmer and ICRISAT-Kenya germplasm, respectively. The expected heterozygosity (He) varied from 0 to 0.26 with an average of 0.05. The Neighbor-joining phenogram based on Nei’s genetic distance grouped the 65 accessions into three main groups. The analysis of molecular variance (AMOVA) revealed that 99% of the total genetic variation was within accessions in a population whereas the genetic variation among populations in accessions accounted for 1% of the total genetic variation. Genetic diversity in ICRISAT sorghum material compared to the farmer’s collection suggested little infiltration of improved germplasm to the farmers.     

东南亚茄子种质资源ISSR遗传多样性分析

为探讨东南亚和中国华南地区茄子育种资源的遗传差异,研究采用ISSR分子标记对来自泰国和马来西亚的10份茄子材料及中国和南美的8份材料进行遗传多样性分析。结果表明,17条ISSR引物共扩增出433条谱带,其中多态性条带390条,平均多态率为92%。17条引物在18份材料中的平均观测等位基因数、平均有效等位基因数、平均Nei’s基因多样度和平均香农信息指数分别为1.8971、1.4778、0.2850、0.4336,18份材料间的遗传相似系数GS在0.55~0.81之间。运用NTSYSpc2.10软件的UPGMA方法进行聚类分析,结果表明在遗传相似系数0.67时18份材料可分为2个类群,其中来自于东南亚的10份材料在第1类群,来自于南美的3份材料在第2类群。研究结果表明,东南亚茄子材料与中国和南美茄子材料间遗传多样性丰富,可为茄子种质资源的进一步研究和利用提供理论依据。     

楸树EST-SSR标记开发及种质资源的遗传多样性分析

利用转录组数据开发SSR标记是一种经济高效的DNA分子标记开发策略。本研究利用高通量测序技术开发楸树(Catalpa bungei)EST-SSR标记,了解其在转录组序列中的分布类型,并利用41对多态性较好的引物对来自安徽(AH)、河南(HN)、湖北(HB)和山东(SD)的4个楸树居群的48个无性系的遗传多样性进行分析。结果表明:在大于1kb的14634条序列中,共鉴定出3999个SSR位点,580条序列包含2个及以上位点;单核苷酸重复(1957,48.94%)是最常见的SSR类型,其次是二核苷酸重复(1164,29.11%),三核苷酸重复(834,20.86%),四核苷酸重复(41,1.03%)和五核苷酸重复(3,0.08%);共扩增出243个等位基因,每个位点的等位基因数为3~13个,平均为4.85个,观测杂合度为0.14?1.00,平均为0.63,期望杂合度为0.42?0.84,平均为0.67,大部分位点偏离哈迪-温伯格平衡;AH和HN居群在有效等位基因数和期望杂合度的数值较高,表明其遗传多样性较丰富;分子方差分析(AMOVA)表明,遗传变异主要发生在居群内。本研究为楸树及同属其他树种种质资源鉴定、遗传多样性提供依据,且在指导楸树良种选育等方面具有重要的意义。     

Regional patterns of microsatellite diversity in Ethiopian tetraploid wheat accessions

This study was conducted to assess regional patterns of diversity of Ethiopian tetraploid wheat accessions and to identify areas of diversity that can be used as source of new germplasm for developing high yielding and stable varieties. A collection of 133 Ethiopian tetraploid wheat accessions and eight introduced cultivars was analysed using 29 wheat microsatellite markers. A total of 383 alleles were detected with an average value of 13.14 alleles per locus. Relatively more alleles were observed in the B genome than in the A genome. Gene diversity indices ranged from 0.08 to 0.95, with a mean value of 0.72. Accessions collected from the same region were pooled and the number of alleles and gene diversity were calculated over the 29 simple sequence repeats for each region. Higher numbers of alleles were detected in the Shewa region (8.72), followed by Tigray (5.86) and Hararghe (5.76). The highest average gene diversity value was found in Shewa (0.65), followed by Gondar (0.64). No significant correlation was observed between geographic distance and genetic distance. Out of 383 different alleles detected, 93 (24.4%) were observed to be region‐specific. Region‐specific alleles were found across all chromosomes except for Xgwm752, Xgwm155 and Xgwm148. Genetic similarity coefficients were estimated for all the possible 55 pairs of regional comparisons and they ranged from 0.16 to 0.52, with a mean value of 0.50. All provinces were differentiated in the UPGMA cluster diagram.