植物全基因组选择育种技术原理与研究进展

优势杂交育种是选育高产优质新品种的有效育种途径,该方法需要在田间选配大量的杂交组合进行试验。而作物的主要经济性状如产量等大多是数量性状,该类性状由多基因控制,受环境影响大,常规的育种选择过程耗时很长且选择能力有限。随着基因组测序技术和计算机科学的快速发展,通过高密度的分子标记准确预测作物产量等复杂性状成为可能。植物全基因组选择育种技术通过训练群体收集表型数据和基因型数据,使用特定的模型估计分子标记效应值或个体育种值,再根据待测群体的基因型数据和模型拟合结果对待测群体的表型值进行预测。全基因组选择育种技术可以对目标性状进行预测和定向选择,减少育种工作量,显著缩短育种周期,提高育种效率,具有广阔的应用前景。本研究从植物优势杂交育种预测方法研究进展、全基因组选择育种原理与模型算法研究进展、模型预测能力验证方法研究进展、植物全基因组选择育种应用、全基因组选择育种的局限性和植物全基因组选择育种展望等6个方面阐述植物全基因组选择育种的发展现状。     

群体构成方式对大豆百粒重全基因组选择预测准确度的影响

百粒重是大豆产量的重要构成因子,在一定条件下与产量呈显著正相关。百粒重是一个复杂的数量性状,用传统的育种方法其遗传增益不明显。本研究对280份大豆品种多年多点田间鉴定,通过混合线性模型预测获得品种百粒重的最佳线性无偏预测值。同时利用分布在大豆全基因组的5361个SNP标记鉴定参试品种基因型,结合随机回归最佳线性无偏预测模型和交互验证方法,探讨了群体构成方式对大豆百粒重的全基因组选择预测准确度的影响。结果表明,大豆百粒重的全基因组选择预测准确度变化范围为–0.15~ +0.75;群体构成方式对百粒重的预测准确度影响明显;亚群内的预测准确度(0.24~0.75)高于亚群间(?0.15~ +0.29);当群体间遗传距离由0.1566增加到0.2201时,预测准确度下降27.87%;相比随机构建的训练群体,基于群体遗传结构构建的训练群体能将百粒重的预测准确度提高2.34%。本研究明确了大豆百粒重的全基因组选择预测准确度,阐明了群体结构对大豆百粒重的全基因组选择预测准确度的影响,为大豆分子育种提供了新的思路和方法。     

花生含油量全基因组选择及近红外光谱筛选的育种技术探究

花生含油量对单位面积产油量至关重要。该性状受多个微效基因控制,但可用的紧密连锁标记十分有限,传统的分子标记辅助选择育种准确性不高。全基因组选择作为一种新的育种方法,可实现对数量性状的早期预测;近红外光谱分析可对作物品质性状(如含油量等)进行无损检测。通过两者优势互补,建立花生含油量全基因组选择和近红外光谱筛选联合的育种技术,探讨影响花生含油量全基因组选择预测准确性的因素,为花生分子育种奠定理论基础。本研究以216个重组自交系为材料构建训练群体;分别以139、464和505株F₂、F₃和F₄为材料构建育种群体;利用自主开发的“PeanutGBTS40K”液相芯片进行基因分型,开展含油量全基因组选择育种模型分析;通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选技术,开展花生含油量性状的育种应用,并评价其育种效果。结果显示,对训练群体进行基因分型后,总共获得30,355个高质量SNPs,并用于11个全基因组预测的模型选择分析。含油量预测准确性最高的模型为rrBLUP,其次是randomforest和svmrbf。以重组自交系为预测群体,F...     

玉米和大豆LAI高光谱遥感估算模型研究

以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季的大田玉米、大豆的冠层高光谱与作物的叶面积指数LAI。采用单变量线性与非线性拟合和逐步回归分析的方式,建立了玉米、大豆LAI高光谱遥感估算模型,并对模型的估算结果进行了初步分析。分析结果表明,绿光波段反射峰区、红光波段以及近红外区的单波段反射率与作物的LAI有较强的相关性,而其他波段的反射率与作物的LAI的相关性相对较弱;以高光谱的窄波段构造的NDVI和RVI与作物的LAI的相关程度高,回归模型的预测水平高;而以多波段逐步回归方式构造的统计模型的预测效果最好。     

陕西省苹果单产非线性预测模型研究

为了更好地服务陕西省苹果产业发展,客观定量预测陕西省苹果产量,为政府部门制定苹果产销及产业发展提供科学决策依据,选择影响苹果产量的主要气候资源为预测因子,利用非线性回归分析方法,对陕西省5个苹果主要生产基地县分别建立单产气象因子非线性回归预测模型。模型检验显示,5县各年苹果单产预测的准确率均达73%以上,且该模式能够较准确地反映各县苹果单产情况,预测效果较好。该预测模型是对苹果产量预测技术方法的首次尝试,思路清晰、可操作性强,可为其他省份建立苹果产量预测方法及其他经济林果产量预测方法提供借鉴。     

基于QTL的作物生长模型在育种中的应用及展望

概述了作物模型的发展历史和现状,并着重介绍了作物模型的新发展一基于QTL的作物生长模型。作者介绍了基于QTL的作物生长模型的原理,应用前提与基本步骤,并以一个光温发育模型准确预测大麦重组自交系的开花期为例,介绍基于QTL的作物生长模型在从基因型到预测表型中的应用和发展。结合这些研究进展,总结了基于QTL的作物模型对提高分子辅助育种效率和进行分子育种设计的帮助:模型可以去除环境误差,提高遗传分析精度;模型可以把复杂的产量性状分解为不同的生理组成部分,进而分析每一个生理组分的遗传变异,并利用模型来优化组合各生理过程,设计出最佳植株;作物生长模型可以预测复杂环境因子变化与植株性状之间的反馈调控与协变趋势,预测" QTL一环境互作”。最后作者结合基因组技术的发展,展望了结合全基因组连锁分析的“基于基因的作物模型”的发展前景。     

日本推进作物育种新计划

日本农林水产首农林水产技术会议事务局,面向21世纪,预测了今后10年间日本作物育种的推进方向。于1986年1月制订了新的“推进作物育种基本计划”,现将该计划概述如下: 1.作物育种的推进方向。在农业生产上主要包含作物育种的重要性,作物育种的现状与动向,作物育种的理想状态三个方面。作为推进作物育种基础的四项必要条件,即加强专家的联合、协力,确保遗传资源,开发育种技术,提高选择规模和选择方法的效率     

TILLING技术及其在作物遗传改良中的应用研究进展

TILLING技术是"定向诱导基因组局部突变技术(Targeting induced local lesions in genomes)"的简称。它以EMS诱变为基础,将高通量技术与PCR检测相结合,TILLING技术在提高分子育种水平上具有突出优点。本综述主要对TILLING技术的原理、基本操作流程等方面进行介绍,并阐述TILLING技术在水稻、玉米、麦类作物、杂粮、其他作物中的应用研究进展。TILLING技术作为一种新型的分子育种研究手段,具有经济、高效的特点,能够直接用于新品种选育、诱导突变的群体、野生突变体与自然资源的遗传评价等,它的出现对遗传育种研究具有重要意义。本研究系统阐述了TILLING技术的原理及应用,以期为作物功能基因组的深入研究提供一个技术。     

基于人工神经网络理论的土壤水分预测研究

土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确的预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义。利用人工神经网络理论,建立了以降水量、蒸发量、相对湿度和地下水埋深为输入因子,土壤水分含量为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价。结果表明,BP神经网络模型预测土壤含水率的最大误差为8.66%,平均误差为4.27%,预测精度达到0.989。模型具有较高的预测精度,其结果可为制定合理的水资源调配方案和调度计划提供科学依据。     

基于时间序列SVR模型的玉米价格预测研究

研究旨在运用时间序列和支持向量回归(support vector regression,SVR)理论,建立短期玉米价格预测模型,为玉米市场监测预警提供技术支持与决策依据。本研究根据玉米价格序列波动的非线性特征,以河南省2010年1月1日—2019年6月30日的月度数据为研究对象,结合混沌性时间序列与SVR理论,研究一种短期玉米价格预测模型。通过相空间重构的方法对价格序列进行处理,利用重构后的数据训练模型,运用网格交叉验证(GridSearchCV)对研究模型进行优化。得到一种基于时间序列支持向量回归的玉米价格预测模型。将研究模型的预测结果进行对比分析,结果显示,研究模型的预测值更贴近真实值,其平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)分别为0.006和20.57,优于传统支持向量回归模型的预测结果。研究模型可以为玉米价格预测提供方法依据,且相较于传统预测方法在精度方面具有优势。     

QTL mapping for six ear leaf architecture traits under water‐stressed and well‐watered conditions in maize (Zea mays L.)

Morphological traits for ear leaf are determinant traits influencing plant architecture and drought tolerance in maize. However, the genetic controls of ear leaf architecture traits remain poorly understood under drought stress. Here, we identified 100 quantitative trait loci (QTLs) for leaf angle, leaf orientation value, leaf length, leaf width, leaf size and leaf shape value of ear leaf across four populations under drought‐stressed and unstressed conditions, which explained 0.71%–20.62% of phenotypic variation in single watering condition. Forty‐five of the 100 QTLs were identified under water‐stressed conditions, and 29 stable QTLs (sQTLs) were identified under water‐stressed conditions, which could be useful for the genetic improvement of maize drought tolerance via QTL pyramiding. We further integrated 27 independent QTL studies in a meta‐analysis to identify 21 meta‐QTLs (mQTLs). Then, 24 candidate genes controlling leaf architecture traits coincided with 20 corresponding mQTLs. Thus, new/valuable information on quantitative traits has shed some light on the molecular mechanisms responsible for leaf architecture traits affected by watering conditions. Furthermore, alleles for leaf architecture traits provide useful targets for marker‐assisted selection to generate high‐yielding maize varieties.     

玉米籽粒中花色苷和黑色素含量的QTL分析

花色苷和黑色素是黑玉米籽粒中重要而有益的化学成分,深入开展其QTL定位研究,对于色素相关基因的克隆与转化和分子标记辅助育种,具有重要的理论意义和应用价值。本文利用一个黑玉米自交系SDM为共同父本,分别与白玉米自交系木6和黄玉米自交系Mo17杂交,构建2个相关F_2:3群体(分别缩写为WD和YD),对玉米籽粒中花色苷含量(ACK)和黑色素含量(MCK)进行QTL分析。结果表明,黑玉米SDM籽粒中的花色苷和黑色素含量均极显著高于木6和Mo17,2种色素含量间呈极显著正相关。2个群体中共检测到17个色素相关的QTL,其中与花色苷含量相关的QTL在2个群体中各4个,分布在第4、第6、第7和第10染色体上,与黑色素含量相关的QTL在WD和YD群体中分别为4个和5个,分布在第1、第2、第6、第7和第10染色体上。2个群体检测到QTL的数量、分布和对表型的贡献率均高度一致,而且解释花色苷含量和黑色素含量变异大的QTL在2个群体中均有成簇分布的现象,主要表现在bin 6.04处的标记区间umc1796~mmc2006内和bin 10.04处的标记区间umc2043~bnlg1028内,分别解释表型变异的12.7%~21.3%和8.6%~21.3%。它们可能是一因多效的同一QTL或者是在该区段内紧密连锁的不同QTL。上位性分析表明,2个群体中检测到的上位性QTL的数量、位置和对表型的贡献率差别均较大,WD群体的上位性效应明显大于YD群体,说明上位性效应对遗传背景更加敏感,需要进一步深入研究贡献率大的上位性QTL及其利用。     

利用回交导入系定位干旱环境下水稻植株水分状况相关QTL

日益严重的水资源危机使水稻的耐旱育种尤为迫切, 干旱环境下较高的植株水分含量有助于提高或维持作物产量的稳定性, 挖掘与耐旱性密切相关的分子标记有助于提高耐旱品种的选育效率。从供体Lemont (粳稻)导入到特青(籼稻)背景的254个高代回交导入系中筛选出覆盖供体全基因组的55个回交导入系, 采用PVC管栽培, 分析了干旱(胁迫)条件下水稻植株水分状况相关性状与籽粒产量、生物量的相关性并定位了相关QTL。研究表明, 植株水分相关性状(相对含水量、叶片水势、渗透势、卷叶度)均与籽粒产量显著相关。检测到7个相对含水量QTL, 7个叶片水势QTL, 5个渗透势QTL及5个卷叶QTL; 另检测到5个产量QTL, 7个生物量QTL。分析发现, 不仅QLwp5、QLr5、QRwc5和QY5同时分布在RM509~RM163区域, 且该区域还分布有对水分环境表现稳定的产量QTL(QGy5), 效应方向一致, 从遗传学角度解释了籽粒产量与水分相关性状之间的显著相关性。另外, QLr5、QRwc5、QY5、QLr2、QLr7、QLr8、QLr9、QRwc3、QRwc4a、QRwc12及QY7 等11个QTL曾在不同遗传背景群体中被检测到, 它们控制相同目标性状。研究认为RM509~RM163区域及QLr2、QLr7、QLr8、QLr9、QRwc3、QRwc4a、QRwc12和QY7所分布的染色体区域对水分环境或者遗传背景相对稳定, 在水稻分子标记辅助选择(MAS)耐旱育种实践中有较重要利用价值。     

Advanced backcross QTL analysis reveals complicated genetic control of rice grain shape in a japonica × indica cross

Grain shape is an important trait for improving rice yield. A number of quantitative trait loci (QTLs) for this trait have been identified by using primary F₂ mapping populations and recombinant inbred lines, in which QTLs with a small effect are harder to detect than they would be in advanced generations. In this study, we developed two advanced mapping populations (chromosome segment substitution lines [CSSLs] and BC₄F₂ lines consisting of more than 2000 individuals) in the genetic backgrounds of two improved cultivars: a japonica cultivar (Koshihikari) with short, round grains, and an indica cultivar (IR64) with long, slender grains. We compared the ability of these materials to reveal QTLs for grain shape with that of an F₂ population. Only 8 QTLs for grain length or grain width were detected in the F₂ population, versus 47 in the CSSL population and 65 in the BC₄F₂ population. These results strongly suggest that advanced mapping populations can reveal QTLs for agronomic traits under complicated genetic control, and that DNA markers linked with the QTLs are useful for choosing superior allelic combinations to enhance grain shape in the Koshihikari and IR64 genetic backgrounds.     

Crop breeding for salt tolerance in the era of molecular markers and marker‐assisted selection

Crop salt tolerance (ST) is a complex trait affected by numerous genetic and non‐genetic factors, and its improvement via conventional breeding has been slow. Recent advancements in biotechnology have led to the development of more efficient selection tools to substitute phenotype‐based selection systems. Molecular markers associated with genes or quantitative trait loci (QTLs) affecting important traits are identified, which could be used as indirect selection criteria to improve breeding efficiency via marker‐assisted selection (MAS). While the use of MAS for manipulating simple traits has been streamlined in many plant breeding programmes, MAS for improving complex traits seems to be at infancy stage. Numerous QTLs have been reported for ST in different crop species; however, few commercial cultivars or breeding lines with improved ST have been developed via MAS. We review genes and QTLs identified with positive effects on ST in different plant species and discuss the prospects for developing crop ST via MAS. With the current advances in marker technology and a better handling of genotype by environment interaction effects, the utility of MAS for breeding for ST will gain momentum.     

基于多个相关群体的玉米雄穗相关性状QTL分析

雄穗相关性状对玉米生产至关重要。为了解析玉米雄穗相关性状的遗传机制,利用以黄早四为共同亲本组配的11个重组自交系群体,对玉米雄穗一级分枝数、雄穗主轴长和雄穗干重3个性状进行QTL分析。经过对11个群体及亲本两年三点的田间鉴定,单环境和联合环境下的玉米雄穗相关性状QTL定位,及基因型与环境互作和上位性互作分析,检测到15个在多环境下稳定表达(5个环境以上)的“环境钝感”主效QTL,其中,在染色体bin3.04区域,齐319群体和旅28群体中都定位到1个主效雄穗一级分枝数相关QTL,其平均贡献率分别为17.4%和14.4%,并且2个群体的QTL标记区间高度重叠,在IBM2008 Neighbors图谱上的重叠区间为226.0~230.1。对比不同群体结果发现,在2个群体以上都能检测到的一致性区间21个,其中在第2、第3、第6、第8染色体上的5个一致性区间在3个群体中可稳定表达。这些多环境和多个遗传背景下稳定表达的位点可作为玉米雄穗性状分子标记辅助选择、精细定位及基因克隆的候选位点。     

稻米外观品质的研究进展与分子改良策略

本文综述了稻米外观品质(长、宽、长宽比和垩白)的经典遗传及分子遗传研究状况，归纳列举了已定位的外观品质性状的QTLs，提出了稻米外观品质改良的分子策略。     

利用DH和IF_2群体检测油菜籽粒油酸、亚油酸、亚麻酸含量QTL

以德国冬性甘蓝型油菜Express和中国半冬性甘蓝型油菜SWU07为亲本构建包含261个株系的DH群体和包含234个株系的IF2群体,检测不同年份条件下油菜籽粒油酸、亚油酸、亚麻酸含量相关的QTL。在DH群体4年环境下共检测出71个QTL,在IF2群体2年环境下共检测出4个QTL。去掉在不同年份和群体中置信区间相互重叠的QTL之后,共得到3个品质性状的51个QTL,其中有15个在2年以上环境中被检测到。这些QTL分别分布在13个连锁群上,其中与油酸含量相关的18个,分布于A01、A02、A04、A05、A07、A09、C01连锁群,揭示3.44%～13.97%的表型变异;与亚油酸相关的12个,分布于A02、A06、A09、C01、C02连锁群,揭示3.84%～19.51%的表型变异;与亚麻酸相关的21个,分布于A01、A02、A03、A04、A05、A08、A09、C01、C02、C03、C06连锁群,揭示2.86%～11.91%的表型变异。这些结果将为油菜脂肪酸品质改良提供更多遗传信息。     

灌溉与自然降雨条件下水稻高代回交导入系产量QTL的定位

利用254个Lemont导入到特青背景的高代回交导入系定位了灌溉（对照）与自然降雨（干旱胁迫）环境下影响单株籽粒产量及其穗部相关性状的QTL。在两种环境下共检测到32个影响单株粒籽产量、千粒重和每穗实粒数的主效QTL,根据不同环境下表达的情况将其分成3类,第1类10个QTL,在两种环境下均被检测到;第2类14个QTL,只在对照条件下检测到;第3类8个QTL,受干旱胁迫诱导,只在胁迫条件下被检测到。此外还检测到9个影响胁迫与对照条件下性状差值的QTL。认为在两种条件下均检测到的相对稳定的3个QTL（QGn11b、QGn12和QGn11b）及影响两种条件下性状差值（即性状稳定性）的9个QTL可能对耐旱性有直接贡献。在所有12个耐旱QTL中,除在QGn5和QGy1的Lemont等位基因减小性状差值（即增强耐旱性）外,其余位点上增强耐旱性的等位基因均来自特青。另外通过与源自相同亲本的不同定位群体在不同环境下定位结果的比较,鉴别出一些受遗传背景和环境影响较小的QTL如QGn3b、QGw1、QGw5、QGy1、QGy5、QGy8和QGy10。对应用QTL定位结果进行标记辅助选择培育耐旱品种进行了探讨。