基于E-bayes的F_2群体胚乳性状QTL上位性的分析

在F2群体中,采用经验贝叶斯统计方法(E-bayes)对谷类作物的胚乳性状QTL进行上位性分析,并通过计算机模拟加以验证.研究表明,基于E-bayes的胚乳性状QTL上位性分析,能准确地定位各QTL,同时有效地估计出QTL的各种遗传效应.     

谷物胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法

将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法.该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法获得QTL效应和位置的估计.方法的有效性用染色体水平和基因组水平2套模拟方案进行验证,结果表明:贝叶斯方法能够准确地估计胚乳性状QTL的位置和效应,并同时区分2种显性效应.     

谷物胚乳性状数量基因图的构建方法

 将三倍体胚乳性状的数量遗传模型和二倍体数量性状基因（QTL）图构建方法相结合，导出双侧标记基因型下有关胚乳性状QTL的遗传组成、平均数和遗传方差分量，据之提出以某一区间双侧标记基因型胚乳性状的平均值为依变数，以该区间内任一点假定存在的QTL的加性效应d、显性效应h1和/或h2的系数为自变数，进行有重复观察值的多元线性回归分析，根据多元线性回归的显著性测验该点是否存在QTL，并估计出QTL的遗传效应。给定区间内任一点，皆可以此进行分析，从而可在整条染色体上作图，并以之确定QTL的数目和最可能位置。同时，在检测某一区间时，利用多元线性回归方法将该区间外可能存在的QTL的干扰进行统计控制，以提高QTL检测的精度。文中还讨论了如何将之推广应用于其他类型的DNA不对应资料以及具复杂遗传模型的胚乳性状资料。     

基于QTL定位分析策略的一般配合力遗传基础研究

【目的】一般配合力（GCA）是评价亲本利用价值的重要指标。研究GCA的遗传基础及GCA相关QTL（QTLGCA）定位的可行性,为杂交育种提供技术参考。【方法】以双亲杂交衍生的重组自交系（RIL）为被测系、若干个随机选择的纯系为测验系的NCII交配设计以及QTL定位策略,系统研究GCA的遗传组成、影响QTLGCA定位的因素以及QTLGCA与性状本身QTL之间的关系。【结果】若性状受1对等位基因控制,RIL的GCA以及QTLGCA定位均与控制性状本身基因位点的加性效应、显性效应以及测验系等位基因的频率有关;若性状受2对加/显性的等位基因控制,则GCA估计及QTLGCA定位均与基因间是否连锁无关,其影响因素与性状受一个基因控制时相同;若性状受2对互作基因控制,GCA及QTLGCA定位均与测验系等位基因频率和性状本身QTL的主效应以及基因间互作效应有关,此外,GCA效应估计还与基因间是否连锁有关。【结论】无论是GCA效应估计还是QTLGCA定位,测验系等位基因频率和性状本身QTL效应大小都是重要的影响因素。此外,QTLGCA与性状本身QTL的差异还取决于性状的遗传结构以及QTL定位方法的选择。     

谷类作物胚乳品质性状的QTL分析方法

将胚乳性状的遗传特点与迭代重新加权最小平方QTL作图法相结合,提出了一种可直接对受三倍体遗传控制的胚乳数量性状进行QTL作图的统计方法,通过模拟试验验证了其有效性。此方法可扩展到更为复杂的遗传模型,如同时受三倍体胚乳基因型和二倍体母体基因型控制的胚乳性状的QTL作图。     

群体规模和性状遗传力对F2设计下QTL定位效果的影响

 以F₂设计为资源群体，以区间定位分析为QTL定位的方法，通过计算机模拟，系统地比较了不同资源群体规模和性状遗传力下QTL检测效率,QTL位置和效应估计的准确性和精确性，以期揭示出两个因素对QTL定位效果影响的一般性规律。结果表明：适当扩大资源群体的规模，不仅有助于提高QTL的检测效率，而且还可提高QTL位置和效应估计的可靠性；当对高遗传力性状的QTL实施定位时，QTL的检测效率以及QTL位置估计的准确性和精确性相对较高，但QTL效应估计的可靠性则会有所降低。     

水稻产量性状QTL研究进展

为深入理解水稻产量性状的遗传基础,促进水稻产量性状QTL在分子标记辅助选择育种中的应用。从QTL初定位群体、QTL验证与分解等方面进行总体概述;对当前水稻主要产量性状的QTL定位、验证与克隆等方面的研究进展进行综述,并根据已验证和克隆的水稻产量性状QTL的遗传效应,提出这些QTL在分子标记辅助选择育种中的应用方向。     

利用分子标记信息和QTL随机效应模型进行个体遗传评定的效果

利用分子遗传标记信息和随机QTL效应模型,研究了个体遗传评定的效果.结果表明,采用分子标记信息,一般都可提高种畜遗传评定的准确性;对于遗传力较低而QTL方差贡献较大的性状,采用标记辅助遗传评定效果较好;将QTL效应作为随机效应,可以提高种畜效应值估计的效果.     

胚乳性状的质量—数量遗传分析

根据胚乳性状的遗传特征和有关遗传学原理，分析了主基因为１个位点时胚乳质量－数量性状的世代遗传组成。结果表明只要能够区划分离世代植株的主基因型，就能对某一受三倍体遗传控制的胚乳性状是否存在主基因和（或）微基因效应进行有效的检测，并估计出可能存在的主基因效应和微基因变异，而分离世代中植株的主基因基因型可以通过该植株上自交种子胚乳性状的平均数和方差进行区分，文中给出了进行此类性状遗传分析的实验程序。     

胚乳性状的质量－数量遗传分析

根据胚乳性状的遗传特征和有关遗传学原理，分析了主基因为１个位点时胚乳质量－数量性状的世代遗传组成。结果表明只要能够区别分离世代中植株的主基因基因型，就能对某一受三倍体遗传控制的胚乳性状是否存在主基因和（或）微基因效应进行有效的检测，并估计出可能存在的主基因效应和微基因变异；而分离世代中植株的主基因基因型可以通过该植株上自交种子胚乳性状的平均数和方差进行区分。文中给出了进行此类性状遗传分析的实验程序。     

Mapping Quantitative Trait Loci Controlling Endosperm Traits with Molecular Marker

Based on the genetic models for triploid endosperm traits and on the methods for mapping diploid quantitative traits loci (QTLs), the genetic constitutions, components of means and genetic variances of QTL controlling endosperm traits under flanking marker genotypes of different generations were presented. From these results, a multiple linear regression method for mapping QTL underlying endosperm traits in cereals was proposed, which used the means of endosperm traits under flanking marker genotypes as a dependent variable, the coefficient of additive effect ( d ) and dominance effect ( h 1 and/or h2 ) of a putative QTL in a given interval as independent variables. This method can work at any position in a genome covered by markers and increase the estimation precision of QTL location and their effects by eliminating the interference of other relative QTLs. This method can also be easily used in other uneven data such as markers and quantitative traits detected or measured in plants and tissues different either in generations or at chromosomal ploidy levels, and in endosperm traits controlled by complicated genetic models considering the effects produced by genotypes of both maternal plants and seeds on them.     

Imaging technologies for plant high-throughput phenotyping: a review

Phenomics studies a variety of phenotypic plant traits and is the key to understanding genetic functions and environmental effects on plants. With the rapid development of genomics, many plant phenotyping platforms have been developed to study complex traits related to the growth, yield, and adaptation to biotic or abiotic stress, but the ability to acquire high-throughput phenotypic data has become the bottleneck in the study of plant genomics. In recent years, researchers around the world have conducted extensive experiments and research on high-throughput, image-based phenotyping techniques, including visible light imaging, fluorescence imaging, thermal imaging, spectral imaging, stereo imaging, and tomographic imaging. This paper considers imaging technologies developed in recent years for high-throughput phenotyping, reviews applications of these technologies in detecting and measuring plant morphological, physiological, and pathological traits, and compares their advantages and limitations.     

Detection of QTLs for Important Agronomic Traits and Analysis of Their Stabilities Using SSSLs in Rice

Single segment substitution lines （SSSLs） each with a single chromosome segment from a donor under the same genetic background as the recipient were developed in rice by advanced backcrossing and molecular marker-assisted selection. Using the SSSLs, the QTLs for the important agronomic traits in rice would be detected under different environmental conditions. Detection of the QTLs controlling 22 important traits in rice was done with 32 SSSLs by the randomized block design in 2-4 cropping seasons. 59 QTLs were detected and distributed on chromosomes 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10, and 11, of which 18 QTLs were detected more than twice. Only 30.5% of the QTLs were detected repeatedly in different cropping seasons. Most of the QTLs of important agronomic traits were of little additive effects and instability. The QTLs controlling the traits, such as grain weight, grain length, ratio of grain length to width, and heading date were relatively stable. The stable QTLs usually had larger additive effects and were less affected by environment. The QTLs for the important agronomic traits were detected using the SSSLs in rice with high resolution under different environmental conditions. The instability of the QTLs may be the basis of the variation of rice plants during growth and development. It would be the genetic basis for improving yield and quality in rice cultivars by farming methods.     

大豆鲜荚籽粒上位性QTL及其互作效应分析

荚粒是大豆主要的收获器官,直接影响鲜食大豆品种审定和产品出口。然而,荚粒性状由多基因控制,目前主要集中在加性数量性状位点（quantitative trait loci,QTL）发掘方面,对上位性QTL及其互作效应报道甚少。鉴于此,通过鉴定大豆重组自交系（recombinant inbred line,RIL）群体2年4种环境条件下鲜荚和籽粒的长度、宽度、重量等相关性状,发掘控制其上位性QTLs,并研究其互作效应,结果发现,8种测试性状共检测到321对“加性×加性”上位性QTLs,涉及所有染色体,构成复杂的上位性QTLs互作网络,其中包括144对正向效应和177对负向效应QTLs,并以13号染色体分布数量最多;进一步分析发现,存在34对“一因多效”加性×加性上位性QTLs,且加性×加性上位性QTLs间的互作贡献率为1.89%~4.85%,高于其与环境互作贡献率,说明遗传因素为主;上述34对QTLs涉及18条染色体,其中包含定位区间一致的23对“一因多效”QTLs,并有6组上位性QTLs以“一对多”方式发挥功能,16组以“一对一”方式发挥作用。上述结果不仅为实现大豆荚粒性状精准分子遗传改良提供了选择标记,并为进一步揭示大豆荚粒性状分子遗传机制提供了依据。     

基于SSSL的水稻重要性状QTL的鉴定及稳定性分析

【目的】单片段代换系（SSSL）是通过高代回交和分子标记辅助选择构建的，只含有来自供体亲本的一个染色体片段，遗传背景与受体亲本相同的品系。本研究的目的是利用SSSL检测不同环境条件下水稻重要性状的QTL。【方法】以32个SSSL为材料，随机区组试验设计，在2～4个季节中对水稻22个重要性状的QTL进行分析。【结果】共鉴定出59个QTL，分布于第1、2、3、4、6、7、8、10和11号染色体上。其中的18个QTL能够在2次以上重复检出，稳定性较好的QTL占检出QTL的30.5%，大多数农艺性状的QTL效应较小、稳定性较差。不同的性状，QTL稳定性不同，千粒重、粒长、谷粒长宽比、抽穗天数等性状的QTL较稳定。稳定性好的QTL，不仅具有较大的加性效应，而且受环境影响较小。【结论】利用单片段代换系可以有效地对水稻重要性状的QTL进行多年多季的稳定性分析。水稻大多数重要农艺性状QTL的不稳定性，反映了水稻生长发育过程的可塑性，可能是通过栽培措施使水稻品种获得高产优质的重要遗传基础。     

谷类作物胚乳品质性状的遗传研究

本文综述谷类作物胚乳品质性状遗传研究的最新进展。主要包括：⑴胚乳性状的遗传特征,⑵胚乳性状的遗传控制,⑶胚乳性状的三倍体遗传模型,⑷胚乳性状的质量-数量遗传分析。胚乳性状的遗传表达,可能受胚乳基因型或/和母株基因型控制,还可能存在细胞质效应,鉴别遗传控制是胚乳性状遗传研究的基础。由胚乳基因型控制的性状,应用三倍体的遗传模型描述。既有主基因又有微基因遗传效应的胚乳性状需用质量 - 数量的遗传分析方法。     

籼稻精米重量性状的发育遗传分析

采用包括胚乳、细胞质和母体植株等不同遗传体系基因效应的数量性状发育遗传模型和统计分析方法,分析了籼稻4个发育时期的精米重量性状.结果表明三倍体胚乳和二倍体母株基因的加性效应和显性效应以及细胞质效应可以明显影响各个稻米发育时期的精米重量,但主要为二倍体母株的核基因效应,其次为三倍体胚乳核基因效应.基因加性效应在稻米4个发育时期的精米重量表现中起着主要作用,选择可以取得良好的改良效果.条件方差分量分析结果表明,胚乳、细胞质和母体植株中控制精米重量性状表现的基因在多数稻米发育时期均有新的表达,且以稻米发育前期为主,其中开花后第8～14日是控制精米重量性状表现的基因表达最为活跃的时期,各遗传体系在接近稻米成熟时(开花后第22～28日)的新基因表达量尤其是基因的加性效应会明显下降,一些基因效应尤其是净细胞质效应存在着个别发育时期间断表达的现象.稻米不同发育时期的条件和非条件遗传效应预测值表明,作5等亲本可以明显提高后代的精米重量.     

籼型杂交稻稻米赖氨酸性状的基因型×环境互作效应分析

采用包括胚、胚乳、细胞质和母体植株遗传效应以及环境互作效应的种子遗传模型和统计分析方法,分析了籼型杂交稻稻米赖氨酸性状的两年资料。结果表明,除了三倍体胚乳核基因、细胞质基因和二倍体母体核基因的遗传效应可影响赖氨酸含量等性状外,二倍体胚基因效应也起着重要作用。其中胚基因对赖氨酸指数的影响尤为明显,其次是赖/蛋比值性状,而胚效应对稻米赖氨酸含量的影响较小。胚基因等不同遗传体系与环境的互作效应也明显影响着赖氨酸性状的表现。赖氨酸含量和赖氨酸指数是以普通遗传率为主,而赖/蛋比值性状则以互作遗传率为主。赖氨酸含量或赖氨酸指数与赖/蛋比值性状间则存在极显著的胚加性互作相关,赖/蛋比值性状上存在较明显的胚加性相关。赖氨酸含量与赖氨酸指数间的胚效应相关性不明显。     

水稻(Oryza sativa L.)分蘖数和株高的遗传分析

水稻分蘖数和株高是两个重要的农艺性状.为剖解它们的遗传结构,本研究用一套来源于籼粳组合IR64×Azucena的DH群体对这两个性状进行了QTL定位分析.表型数据来源于两个生长季节,采用基于混合线性模型的方法分析.结果表明,分蘖数主要由普通遗传因素和互作遗传因素控制(呈现61.7%的普通遗传率和17.2%的互作遗传率),共有19个QTLs与分蘖数有关,其中9个和6对QTLs分别具有单位点的遗传效应和2位点的互作效应,QTL1-8和QTL 1-12的上位性效应由于在春季的贡献率达21.6%,因而认为是一对主效.株高主要由普通遗传因素控制,普通遗传率为92.6%,共受到15个QTLs的影响,其中8个QTLs具有加性效应,1个QTL具有加性与环境的互作效应,4对上位性QTLs具有加性与加性互作效应.QTL 1-15被认为是主效QTL,而其余的是微效QTLs.两个性状表型之间存在显著的负向部分相关,然而,性状相关的遗传基础仍需做进一步的探讨.