利用F2:3家系来源单倍体定位玉米雄穗相关性状QTL及全基因组选择

雄穗大小影响玉米光合作用合成的养分分配,进而影响雌穗发育以及由此决定的穗行数、行粒数、结实率、百粒重等产量构成因素。本研究用优良自交系郑58和B73构建的F_2:3家系诱导单倍体,通过48K液相杂交探针捕获技术获得基因型,结合多环境单倍体表型数据,对雄穗相关性状采用完备区间作图法(inclusive composite interval mapping, ICIM)进行QTL(quantitative trait locus)定位,采用(ridge regression best linear unbiased prediction, RRBLUP)模型探索全基因组选择中训练群体大小及SNP标记数目对预测精度的影响。结果表明,雄穗主轴长、一级分枝数、二级分枝数和总分枝数遗传力分别为0.82、0.88、0.84和0.88。雄穗主轴长检测到2个QTL,分别位于bin1.03和bin4.09,表型贡献率为6.02%和11.10%。一级分枝数检测到2个QTL,分别位于bin1.05和bin4.05,表型贡献率为9.17%和11.75%。二级分枝检测到2个QTL,分别位于bi...     

基于高密度遗传图谱的蓖麻种子大小性状QTL定位

蓖麻种子大小直接影响产量,不同的蓖麻材料间种子大小差异较大,深入研究蓖麻种子大小性状的遗传机制对蓖麻种子产业的发展具有重要意义。本研究以蓖麻两性自交系SL1为父本,雌性系HCH1为母本1(组合1)、雌性系HCH3为母本2(组合2),分别构建F₂、BC₁群体。首先,分析2组遗传群体种子大小性状间的相关性。其次,利用全基因组测序技术(whole genome sequencing,WGS)对组合1的F₂群体中的150个单株进行测序分析,构建高密度遗传图谱并结合种子大小性状表型数据进行数量性状座位(quantitative trait locus, QTL)定位分析。最后,对QTL区间包含的基因进行BLAST同源比对和KEGG通路富集分析确定候选基因。结果表明,不同组合群体的种子大小各性状间的相关性有差异,种子的长度和宽度相关性最显著。共检测到种子大小性状相关QTL位点18个,其中种子长度2个QTLs、种子宽度5个QTL、种子厚度4个QTL、百粒重7个QTL,分别分布在连锁群1、4、7、8、9、10上, LOD值介于3.77～...     

基于SNP标记的玉米株高及穗位高QTL定位

为进一步弄清玉米株高和穗位高的遗传机理,为育种生产提供服务,本研究以K22×CI7、K22×Dan3402个F₂群体为作图群体,利用覆盖玉米10条染色体的SNP标记构建了2个连锁图谱。并将这2个F₂群体衍生的分别含237和218个家系的F_2:3群体用于田间性状的鉴定。用复合区间作图模型对2个群体的株高、穗位高表型进行QTL定位分析,结果显示,在武汉和南宁两种环境条件下共定位到21个株高QTL和27个穗位高QTL;单个QTL表型变异贡献率的变幅为4.9%~17.9%;株高和穗位高QTL的作用方式以加性和部分显性为主;第7染色体上可能存在控制株高和穗位高的主效QTL。     

玉米株型相关性状的QTL定位

玉米株高、穗位高和雄穗分枝数是影响玉米抗倒伏性、耐密性、植株透光率及生产潜力的重要株型性状。因此,本研究以自交系T32和黄C为亲本组配了F₂和F_2:3群体,利用完备区间作图法对株高、穗位高和雄穗分枝数进行QTL检测和效应值分析。结果表明,F_2:3家系在三个环境中共检测到10个QTL位点,单一环境下单个QTL的表型贡献率介于5.84%~11.03%之间。其中,株高受部分加性效应(A)、显性效应(D)、部分显性效应(PD)和超显性效应(OD)的调控;穗位高受到部分显性效应(PD)、显性效应(D)和超显性效应(OD)的调控;雄穗分枝数受到加性效应(A)、部分显性效应(PD)和超显性效应(OD)的调控。两个环境条件下调控株高和穗位高表达的QTL,分别位于Bin3.06(bnlg1350~phi102228)和Bin4.05~Bin4.06(umc2391~umc2283)同时调控株高和穗位高。三个环境条件下调控穗位高和雄穗分枝数表达的QTL,分别位于Bin8.05(umc1121~bnlg1782)调控穗位高、Bin8.07(bnlg1065~bnlg1823)调控雄穗分枝数。通过在不同环境条件下稳定检测到的株高、穗位高和雄穗分枝数QTL位点,以期为玉米相关性状的遗传研究、精细定位及基因克隆提供有益参考。     

玉米穗部性状QTL定位与候选基因分析

本研究以热带玉米骨干自交系T32和QR273为亲本构建的150份F₂、F_2∶3分离家系为材料，利用简化基因组测序技术(GBS)对F₂单株的基因型鉴定，同时分别在甘肃张掖和贵州贵阳两环境条件下对F_2∶3家系的穗长、穗粗、穗行数、行粒数和秃尖长等5个穗部相关性状进行表型评价，采用完备区间作图法进行QTL定位。结果表明，两个环境下共检测到46个穗部相关性状QTL,分布于10条染色体上，可分别解释表型变异范围为1.89%～17.18%,可解释穗部性状表型变异大于10%的QTL有6个。结合公共数据库，利用生物信息学分析策略，预测出6个控制穗部性状变异的候选基因(Zm00001d041072,Zm00001d053048,Zm00001d011355,Zm00001d041073,Zm00001d030086,Zm00001d030088),这些基因所编码的蛋白具有植物生长发育、激素合成、营养成分转运和其他许多生物学功能，可作为后续基因图位克隆和分子辅助育种的候选靶标。     

小麦矮秆种质SN224的鉴定及农艺性状QTL分析

SN224是从六倍体小黑麦与普通小麦杂种后代选育的矮秆小麦种质,为对其有效利用提供参考依据,本研究对其进行了细胞学和主要农艺性状的鉴定,对它矮秆性状的遗传特点进行了分析。结果表明,SN224平均株高68.6 cm,株型较紧凑,纺锤穗、有芒、白粒,千粒重42.0 g左右,中抗条锈病和白粉病,后期不早衰,综合农艺性状较好;SN224根尖细胞染色体数目为42条,花粉母细胞减数分裂MI可观察到21个二价体,为1BL?1RS易位系;SN224/辉县红杂种F₁株高介于双亲之间,F₂群体的株高分离表现连续变异。利用已知主效矮秆基因Rht-B1b、Rht-D1b和Rht8以及1RS的特异分子标记检测证明,SN224不含有3个矮秆主效基因,1RS对SN224矮秆性状的表达没有影响。利用SN224/辉县红F₂群体,构建了含有134个标记的分子标记连锁遗传图谱,总长1332.1 cM。采用加性-完备区间作图法(ICIM-ADD)进行QTL分析,检测到2个降低株高的主效QTL QPh1B和QPh4B,分别位于1B染色体Xwmc719–Xgwm18和4B染色体Xgwm368–Xmag4284标记区间,它们可分别解释株高变异的20.0%和10.2%;检测到分别控制穗长、单株穗数和每穗小穗数的7个QTL;在4B染色体KSUM062–Xmag4284标记区间同时检测到降低株高、增加穗长和单株穗数的QTL。     

水稻穗部性状的QTL分析

水稻穗部性状与产量关系密切。以粳稻品种日本晴和一个大穗籼稻材料H71D为亲本构建F₂群体,于2011和2012年分别以172个单株和138个单株,对穗长、一次枝梗数、二次枝梗数、总粒数、穗着粒密度等5个穗部性状进行QTL定位。以LOD≥3为阈值,两年共检测到38个QTL,其中2011年21个,2012年17个,2年重复检测到的QTL为4个,占总数的10.5%。5个性状之间大都具有显著的表型相关性,相关性较强的性状之间具有较多相同或紧密连锁的QTL,效应值较大的QTL易于在不同群体和不同环境中被重复检测到。检测到的QTL为进一步进行元分析和精细定位打下了基础,也为通过分子标记辅助选择提高产量提供了有用信息。     

利用染色体片段代换系定位陆地棉株高QTL

以陆地棉中棉所36为轮回亲本和海岛棉海1为供体亲本, 构建染色体片段代换系。为了能检测到稳定的株高QTL,将三个代换系群体(BC₅F₃, BC₅F_3:4和BC₅F_3:5)在5个环境中种植,2009年和2010年分别在河南安阳种植BC₅F₃单株、BC₅F_3:4株行, 2011年分别在河南安阳、辽宁辽阳和新疆石河子种植BC₅F_3:4株系。结果表明,在不同群体环境中株高的超亲比例为53.43%~88.97%。从早期构建的总图距为5088.28 cM, 含有2280个SSR标记位点,覆盖26条染色体的遗传连锁图谱中筛选标记,对408个单株进行的SSR鉴定,结果检测到16个株高QTL,分布在10条染色体上。单个QTL解释的表型变异为7.35%~13.17%。有7个QTL在2个以上环境被检测到。与标记MUSS563紧密连锁的qPH-15-19在一个环境中被检测到,在前人的研究中也有报道。这些结果为进一步精细定位QTL、基因克隆、分子辅助选择等研究奠定基础。     

大豆脂肪及脂肪酸组分含量的QTL定位

脂肪及脂肪酸组分的改良是大豆油脂品质育种的主要方面。本研究旨在构建遗传图谱,定位大豆脂肪及脂肪酸组分的QTL,为大豆油脂品质育种提供参考。以Essex×ZDD2315的114个BC₁F₁单株为作图群体,构建了250个SSR标记和1个形态标记,具有25个连锁群的遗传图谱,覆盖大豆基因组2 963.5 cM,平均每个连锁群上10.0个标记,标记平均间距11.8 cM。用BC₁F₃家系3个重复的表型平均值代表相对应的BC₁F₁单株表型值,采用Win QTL Cartographer 2.5复合区间作图法（CIM）检测到18个控制脂肪及脂肪酸组分含量的QTL,位于9个不同的连锁群上,表型贡献率为9.6%~34.5%;多区间作图法（MIM）检测到与CIM区间相同的7个QTL（fat-1, pal-1, st-1, ole-1, lin-1, lin-4和lio-2）,区间相近的2个QTL（ole-4和lin-5）,位于6个不同的连锁群上,表型贡献率为8.2%~39.3%。CIM法检测到的其他9个QTL有待进一步验证。大豆脂肪及脂肪酸组分含量的主效QTL数量不多,效应大的不多,可能还受许多未能检测出来的微效基因控制,育种中既要注意主效QTL的利用,又要考虑微效多基因的积聚。     

基于QTL定位的蓖麻株高性状遗传解析

用YC2(高杆)×YF1(矮杆)和YC1(高杆)×YF1(矮杆)组合衍生的2个F₂代群体, 对蓖麻株高性状进行相关、回归和QTL定位分析。结果表明, 株高与主穗位高、主茎节长和主茎茎粗之间显著正相关, 但与主茎节数不相关;主穗位高与主茎节数、主茎节长和主茎茎粗之间显著正相关;主茎节数与主茎节长之间显著负相关。利用QTLNetwork 2.0软件在YC2×YF1的F₂群体中检测到株高、主穗位高、主茎节数、主茎节长和主茎茎粗的5、4、6、3和2个QTL, 分别解释了45.9%、45.3%、66.1%、55.4%和12.6%的总变异。在YC1×YF1的F₂群体中检测到3、4、5、1和2个上述5性状的QTL, 分别解释了26.0%、25.5%、35.4%、37.4%和7.6%的总变异。证明QTL间的“一因多效”和连锁是株高、主穗位高和主茎节长之间高度相关的遗传基础, 加性效应是株高、主穗位高和主茎节长的主要遗传组分, 互作效应是主茎节数和主茎茎粗的主要遗传组分。建议育种上将主穗位高和主茎节长作为株高早期选择和预测的间接指标,并将多节数和短节间作为高产育种的主攻方向。     

利用RIL群体对水稻再生力及相关农艺性状的QTL分析

以粳糯稻品种糯89-1与籼型重穗型杂交稻骨干恢复系蜀恢527杂交构建的籼粳交F₇代RIL群体的169个家系为作图群体,构建了一张含105个微卫星(SSR)标记的分子连锁图谱。定位了水稻正季7个农艺性状的QTL 15个,分布在第1、第2、第3、第5、第6、第7、第10染色体上,LOD值介于2.10~7.51,贡献率3.77%~25.37%,其中贡献率10.0%以上的QTL 7个,单个性状的QTL 1~4个;定位了水稻再生季7个农艺性状的QTL 19个,分布在第1、第2、第3、第4、第5、第6、第7、第10染色体上,LOD值介于2.17~18.34,贡献率3.23%~37.66%,其中贡献率10.0%以上的QTL 7个,单个性状的QTL1~5个;定位了影响水稻再生力(最终再生率)的QTL 2个(qRa4,qRa5),分别在第4和第5染色体上,贡献率分别为8.17%和7.09%,加性效应分别为0.32和-0.39,贡献率和加性效应均较小,属微效基因。共检测到两季农艺性状QTL 36个,同一性状被重复检测的QTL 8个。水稻再生力与正季稻有效穗呈极显著负相关;水稻再生力与再生稻有效穗呈极显著正相关,与每穗总粒数和着粒密度呈显著负相关。QTL定位结果揭示了有效穗是影响再生力的主要因素。     

QTL作图中零假设检验统计量分布特征及LOD临界值估计方法研究

研究QTL作图的零假设检验统计量分布特征, 可以帮助我们选取合适的LOD临界值, 以控制全基因组第一类错误的概率。本文利用模拟方法, 研究了QTL作图中单个扫描位点的似然比检验(LRT)统计量在零假设下的分布特征、影响最大LOD统计量累积分布的因素以及不同群体在不同标记密度下有效独立检验次数与染色体长度的关系。结果表明, 在定位加显性效应QTL的一维扫描和定位上位性互作QTL的二维扫描中, 单个扫描位置上的LRT统计量均服从卡方分布, 其自由度等于检测QTL遗传参数的个数; 染色体个数、群体大小和表型测量误差对零假设下检验统计量的分布没有影响, 即不影响LOD临界值的选取, 而群体类型、标记密度和染色体长度有明显影响, BC₁、RIL和F₂三种类型的群体中, BC₁群体的临界值最小, F₂群体的临界值最大, 标记越密、染色体越长, 对应的LOD临界值越大; QTL一维扫描中有效独立检验次数与染色体长度呈正比, 二维扫描中有效独立检验次数与染色体长度呈二次幂关系。借助Bonferroni矫正, 给出了全基因组显著性水平与单个扫描位点显著性水平间的关系, 因此, 研究者可根据作图群体的群体类型、标记密度和基因组长度, 很方便地确定特定全局显著性概率水平下的LOD临界值。     

利用高密度SNP 遗传图谱定位小麦穗部性状基因

小麦穗部性状之间相关性密切, 其中穗粒数和千粒重是重要的产量构成要素, 挖掘与穗部性状相关联的基因位点对分子标记辅助育种及解释基因效应具有重要意义。本研究以RIL群体(山农01-35×藁城9411) 173个F_8:9株系为材料, 利用90 k小麦SNP基因芯片、DArT芯片技术及传统的分子标记技术构建的高密度遗传图谱, 在5个环境下进行穗部相关性状QTL定位。检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上7个控制千粒重的加性QTL, 解释表型变异率6.00%~36.30%, 加性效应均来自大粒母本山农01-35; 检测到8个控制穗长的加性QTL, 解释表型变异率14.34%~25.44%; 3个控制穗粒数的加性QTL; 5个控制可育小穗数的加性QTL; 3个控制不育小穗数的加性QTL, 贡献率为8.70%~37.70%; 4个控制总小穗数的加性QTL; 6个控制小穗密度的加性QTL。通过基因型与环境互作分析, 检测到32个加性QTL, 解释表型变异率0.05%~1.05%。在4B染色体区段EX_C101685–RAC875_C27536检测到控制粒重、穗长、穗粒数、可育小穗数、不育小穗数、总小穗数的一因多效QTL,其贡献率为5.40%~37.70%, 该位点在多个环境中被检测到, 是稳定主效QTL。在6A染色体wPt-0959-TaGw2-CAPS区间上检测到控制粒重、总小穗数的QTL。研究结果为穗部性状的分子标记开发、基因精细定位和功能基因克隆奠定了基础。     

利用4个姊妹近等基因群体定位水稻粒重和粒形QTL

粒重是决定水稻产量的三要素之一。利用世界上粒重最大的品种之一SLG-1(供体亲本)与小粒品种日本晴(Nipponbare,轮回亲本)杂交,在各回交世代选择粒重较大单株与日本晴回交,构建水稻粒重和粒形的姊妹近等基因系(SNILs)。对获得的73 株BC₄F₁单株进行粒重频率分布统计,选择粒重频率分布在4个峰值处的代表性单株,自交获得4个BC₄F₂ SNILs群体。利用BSA法(分离群体分组混合分析法),从均匀分布在水稻染色体上的1 513对SSR标记中筛选出与粒重和粒形相关的多态性标记19对,以LOD≥2.5作为选择阈值,对粒重、粒长、粒宽和粒厚进行QTL扫描,共检测到6个区域的12个QTL,贡献率从7.22%到53.38%。这些QTL所在区域包含已克隆的粒长GS3和粒宽GW2,也包含没有精细定位的第2染色体的RM6318-RM1367、第3染色体的RM5477–RM6417和第6染色体的RM3370–RM1161等3个区域控制粒重和粒形的5个QTL。其中第3染色体上RM5477–RM6417区间存在粒形贡献率较大的新的QTL。构建含有这些粒重QTL的姊妹近等基因系,为进一步精细定位或克隆新的粒重或粒形QTL奠定了基础。     

水稻高秆染色体片段代换系Z1377的鉴定及重要农艺性状QTL定位

株高是水稻重要的农艺性状, 往往与产量相关性状密切关联, 在水稻育种中有重要利用价值。本研究以日本晴为受体、缙恢35为供体亲本, 经表型和分子标记双重选择, 鉴定了一个水稻高秆染色体片段代换系Z1377。Z1377共含有18个代换片段, 平均代换长度为2.95 Mb。与日本晴相比, Z1377的株高、倒一节间至倒四节间长、穗长、一次枝梗数、二次枝梗数、粒长、每穗实粒数、总粒数显著增加; 粒宽显著变细, 有效穗数、结实率显著减少, 但仍达86.75%。用日本晴与Z1377杂交构建的次级F₂群体共检测到16个相关QTL, 分布于第2、第3、第4、第5、第6、第7和第9染色体。其中有8个可能与已克隆基因等位, 如GW2、EUI1、ZFP185等, 另8个如qPH3等尚未见报道。Z1377的株高由一个主效QTL (qPH3)和一个微效QTL (qPH5)控制, 其中qPH3的贡献率达28.59%。而且, 在F₂群体中, 高秆和矮秆基本呈现双峰分布, 经卡平方测验, 符合3∶1分离比, 表明高秆对矮秆显性, 并主要由qPH3负责。这将为该主效基因的精细定位和克隆奠定基础, 同时为进一步选育含2~3个代换片段的中高优良染色体片段代换系并应用于育种奠定基础。     

用(培矮64s/Nipponbare)F2群体对水稻产量构成性状的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSRs标记的连锁遗传图谱和(培矮64s/Nipponbare)F2群体的180个单株,对水稻的单株有效穗数、穗粒数、穗实粒数、结实率、穗着粒密度、千粒重等6个产量构成性状进行了QTL定位分析.共检测到6个性状的22个QTLs,分布在第1、2、4、5、6、9、10、11、12等9条染色体的14个区域,表型贡献率5.0%～19.3%;相关性较强的性状之间具有较多共同或紧密连锁的QTLs;集中分布的QTLs之间既有同向连锁,也有反向连锁.对不同水稻群体定位的同源QTL进行了比较,对QTL在染色体上的集中分布,以及用QTL定位结果和生物信息学方法相结合预测基因的功能等进行了探讨.     

大豆叶绿素含量动态表达的QTL分析

叶绿素是光合作用中最重要的色素,与大豆籽粒产量密切相关。本研究采用溧水中子黄豆×南农493-1后代衍生的244个F₂单株,及筛选的150个SSR分子标记构建的连锁遗传图谱,在苗期至开花期测定F₂衍生F_2:3和F_2:4家系生长正常单株的倒3复叶功能叶(非离体)的叶绿素含量13次,通过Windows QTL Cartographer v2.5软件包的复合区间法,动态定位了大豆叶绿素含量的QTL。结果表明,不同时间点共检测到20个QTL,其中,不同发育阶段间、年份间和地点间共同的QTL较少,不同时间点上的QTL差异较大,重复出现在N、D1a、F和K连锁群的QTL有3~4次。这些结果为叶绿素含量的遗传剖析和标记辅助育种提供理论依据。     

茄子抗青枯病的遗传分析

茄子青枯病是由青枯雷尔氏菌侵染引起的一种主要土传病害,可使茄子植株萎蔫死亡、大量减产,严重制约着中国茄子的生产。为探明茄子抗青枯病的遗传规律,本研究以茄子高感病自交系“Rf”为母本,高抗病自交系“BC01”为父本,构建F₁、F₂、BC₁P₁、BC₁P₂世代遗传群体,采用伤根灌根接种法进行抗病性表型鉴定,利用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型分析方法对抗病遗传效应进行分析。结果表明,F₂代各病级株数呈现多峰、偏态分布;茄子青枯病的抗性遗传规律符合2MG-EAD模型,由2对主基因控制,感病为显性;主基因在F₂、BC₁P₁、BC₁P₂世代的遗传率分别为89.84%、43.19%、87.41%。研究结果为定位茄子抗青枯病主效基因,开发相关分子标记提供参考。     

豇豆SNP高密度遗传图谱构建及重要农艺性状QTL定位

为促进豇豆种质资源的高效利用和新基因发掘,本研究基于豇豆F2群体,利用重测序技术构建了包含2984个bin标记(142,146个SNP)的遗传连锁图谱。该图谱共11个连锁群,总长1333.48cM,平均图距0.45cM。不同连锁群的长度从84.63～183.15 cM不等,平均图距从0.27 cM至0.89 cM不等。根据F₂、F₃的表型调查,利用该图谱共检测到15个QTL,分别与百粒重、花色、荚长、荚形、荚质、籽粒颜色等14个性状相关。其中荚质、荚长、主茎分枝数等分别检测到1个主效QTL区间,其余性状检测到多个QTL区间。通过对区间内的基因注释分析,分别确定了与荚长、单株荚数、籽粒颜色构成等性状相关的候选基因。本研究中QTL分析结果将为豇豆属重要性状的标记辅助选择奠定基础,而候选基因筛选则有助于深入解析这些性状的遗传机理,提高豇豆分子遗传学研究水平。     

粳稻杂种优势遗传基础剖析

为了解控制粳稻产量相关性状及其中亲优势的基因作用类型, 利用秀堡RIL群体及其2个回交(BCF₁)群体对株高、生育期、单株有效穗数、穗长、每穗颖花数、结实率、一次枝梗数和二次枝梗数8个性状及其中亲杂种优势进行QTL定位。共检测到58个显著的主效QTL (M-QTL), 单个M-QTL的贡献率变幅为3.3%~41.9%。77.6%的M-QTL表现为加性效应, 15.5%的M-QTL表现为部分或完全显性效应, 6.9%的M-QTL表现为超显性效应。共检测到90对显著的双基因上位性QTL(E-QTL)。在RIL群体中检测到44对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为1.7%~8.0%, 平均3.7%。在XSBCF₁群体中检测到27对E-QTL, 其中利用BCF₁表型值检测到16对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为12.7%~78.5%, 平均29.2%; 利用中亲优势值检测到11对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为15.0%~71.8%, 平均40.1%。在CBBCF₁群体中检测到19对E-QTL, 其中利用BCF₁表型值检测到12对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为2.7%~64.4%, 平均30.1%; 利用中亲优势值检测到9对E-QTL, 单对E-QTL的贡献率变幅为21.7%~64.1%, 平均40.0%。在CBBCF₁群体中, 利用BCF₁表型值和中亲优势值都检测到的E-QTL有2对。上述结果表明上位性效应是粳稻秀堡组合杂种优势的主要遗传基础。