大豆脂肪酸主要组分含量QTL定位

以中黄13×中黄20的100个BC₂F₂家系为作图群体,构建了一张包含131个SSR分子标记的遗传连锁图谱,图谱总长为2157.3 cM,平均遗传距离为16.5 cM,涵盖了大豆的20个连锁群。利用气相色谱技术测定BC₂F₂、BC₂F₃和BC₂F₄回交群体的脂肪酸主要组分含量,采用IciMapping 3.3完备区间作图法定位QTL,共检测到5种脂肪酸组分相关的QTL 26个,与棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸和亚麻酸相关的QTL分别为5、5、7、5和4个;3个区间在不同年份被检测到与同一脂肪酸组分相关,sat_294~satt228连续3年被检测到与棕榈酸含量相关,sat_253~satt323和sat_292~satt397连续2年被检测到与油酸含量相关;4个区间被检测到与2种脂肪酸组分相关,其中sat_294~satt228与棕榈酸、油酸相关,satt308~sat_422与硬脂酸、亚油酸相关,sat_292~satt397与油酸、亚油酸相关,satt374~satt269与油酸、亚麻酸相关。     

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。     

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。     

大豆籽粒维生素E含量的QTL分析

维生素E(VE)具有提高人体免疫力、抗癌、预防心血管疾病等保健作用,从大豆中提取的VE安全性更高。本研究采用高效液相色谱技术(HPLC)检测大豆BIEX群体(Essex×ZDD2315)维生素E的α-生育酚、γ-生育酚和δ-生育酚含量。应用QTLNetwork 2.1软件分别检测到8个和12对控制大豆维生素E及组分含量的加性和互作QTL。α-生育酚含量加性和互作QTL累计贡献值分别为8.68%(2个)和15.57%(4对),γ-生育酚含量加性和互作QTL累计贡献值分别为8.59%(2个)和11.57%(2对),δ-生育酚含量加性和互作QTL累计贡献值分别为5.44%(1个)和17.61%(3对),维生素E总含量的加性和互作QTL累计贡献值分别为11.39%(3个)和9.48%(3对)。未检测到维生素E及组分含量和环境互作的QTL。未定位到的微效QTL累计贡献值为66.16%~75.32%,说明未定位到的微效基因的变异占2/3以上。各性状的遗传构成中,未检测出的微效QTL份额最大,加性QTL和互作QTL贡献相差不大。在育种中应考虑常规方法聚合微效QTL与标记辅助方法聚合主要QTL相结合。     

大豆脂肪酸含量的QTL分析

利用Charleston(♀)×东农594(♂)的F14和F15代永久自交系群体154个单株后代,在2年3点条件下用气相色谱法测得其籽粒5种脂肪酸的含量,利用Win QTL Cartographer2.5复合区间作图法(CIM)进行QTL分析。结果共检测到47个相关的QTL,分布在13个连锁群上。多年多点同时检测到的QTL共有15个,其中控制软脂酸性状的2个,包括qPal-C2-2和qPal-A1-1;控制硬脂酸性状的4个,包括qSt-B1-1、qSt-B1-2、qSt-D1a-1和qSt-C2-1;控制油酸性状的3个,包括qOle-B2-1、qOle-G-1和qOle-H-1;控制亚油酸性状的有2个,包括qLin-C2-1和qLin-H-1;控制亚麻酸性状的4个,包括qLino-B1-1、qLino-C2-1、qLino-D1b-1和qLino-J-1。这些QTL的一致性较高,为特异脂肪酸含量标记辅助育种奠定了基础。大豆脂肪酸含量的主效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。     

大豆异黄酮检测工艺优化

以大豆异黄酮主要成分染料木素为对照物,利用三波长比色法,建立了一套大豆异黄酮的高效检测工艺体系,能有效扣除杂质干扰,精密度试验RSD为0.96%,平均加样回收率为100.13%,RSD为1.31%。     

燕麦蛋白质和含油量QTL的遗传分析

燕麦片蛋白质和含油量是燕麦的主要品质性状。燕麦蛋白质具有较平衡的氨基酸组成，其组成几乎不随着燕麦片蛋白质的含量增加而变化。高蛋白燕麦片在作为家畜饲料和食品工业原材料方面都有价值。因为燕麦籽粒纤维含量高，所以将其整个籽粒作为饲料时能量较低。增加燕麦片含油量可以使燕麦变成高能饲料。另一方面，因为含油量低可以减少酸腐问题，所以，减少含油量，     

异黄酮含量与大豆对大豆蚜虫抗性之间的关系

利用高效液相色谱分析方法测定了10个抗感大豆品种蚜虫取食处理叶片和茎的异黄酮含量。结果表明,蚜虫取食诱导抗虫品种叶片大豆苷、染料木苷和异黄酮总含量增加,而感蚜品种异黄酮含量无明显变化。相关分析表明,大豆品种受害程度与叶片大豆苷、染料木苷和异黄酮总含量呈负相关。但茎的异黄酮含量与大豆品种的抗蚜性无明显相关。     

大豆关联重组自交系群体蛋白质、油分含量的QTL分析

大豆是食用植物蛋白质和油脂的主要来源,提高大豆蛋白质和油分含量是主要的育种目标,与传统育种相比,利用分子标记定位QTL辅助育种,在实用价值和理论意义上都对大豆育种具有十分重要的价值。利用蛋白质与油分含量差异较大的大豆亲本东农L13和合农60、黑河36,分别构建了以东农L13为共同亲本的2个重组自交系群体RIL3613(东农L13×黑河36)和RIL6013(东农L13×合农60),分别包含134,156个株系;利用3个生态环境下数据对大豆蛋白含量和油分含量进行了表型数据分析,分别利用150,137个SSR标记构建遗传图谱,采用完备区间作图法(ICIM),对3个环境下的油分和蛋白质含量进行了QTL定位。通过对表型数据的分析,2个RIL群体的蛋白质与油分含量在基因型间或不同环境条件下的差异均达极显著水平,且基因型与环境间存在极显著的互作效应。2个群体中,共检测到8个蛋白质含量QTL,分布于7个连锁群上;共检测出5个控制油分含量的QTL,分布于5个连锁群上,有1个油分含量的QTL在2个种植环境下重复检测到。在定位的QTL中,7个蛋白质含量相关的QTL和3个油分含量相关的QTL与前人研究一致,...     

大豆不同环境下脂肪酸组分含量的QTL分析

大豆油的品质取决于脂肪酸各组分在大豆中的比例, 为发掘控制大豆5种脂肪酸含量的数量性状位点(QTL), 利用冀豆12和黑豆重组自交系群体构建遗传图谱, 采用Windows QTL Cartographer 2.5和QTL Network-2.0软件的CIM和MCIM法对大豆5种脂肪酸组分进行数量性状定位。结果表明,在石家庄和三亚各环境下共检测到16个QTL, 位于连锁群A2、B2、C2、F、G、I、L上。对2个环境联合分析, 检测到13个QTL, 其中9个用2种方法被检测到, 但这13个位点与环境互作的贡献率明显小于加性效应。其中在B2连锁群Satt168~Satt556控制硬脂酸的QTL Ste-1在河北石家庄和海南三亚均能被检测到, 贡献率均为12%, 在双尾群体和间隔挑选群体中也能检测到控制硬脂酸的QTL Ste-1, 说明这一QTL稳定存在于本组合群体中, 为今后大豆硬脂酸的QTL精细定位奠定了基础。     

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(quantitative trait locus, 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。     

大豆籽粒异黄酮含量的遗传效应研究

大豆异黄酮含量差异较大的6个大豆品种为亲本，通过双列杂交配置杂交组合，测定了两个环境条件下亲本、F₁和F₂种子的异黄酮含量。采用双子叶植物种子数量性状遗传模型和统计分析方法, 分析了胚、细胞质和母体植株等不同遗传体系的基因效应以及环境互作效应。结果发现大豆籽粒异黄酮含量的表现主要受制于母体遗传效应, 其次为胚(子叶)基因效应,细胞质效应影响较小。不同遗传体系的基因主效应明显大于环境互作效应。异黄酮含量的机误方差较大,说明异黄酮含量更易受到环境条件变化影响。亲本遗传效应分析表明, 选用豫豆29或郑90007亲本有利于增加杂种后代大豆籽粒异黄酮含量,提高品质改良的效果。胚显性方差和母体显性方差均极显著，表明种子杂种优势和母体杂种优势会同时存在，而且是不受环境影响的主效应基因。     

大豆不同生育时期叶绿素含量QTL的定位及其与产量的关联分析

利用来自波高×南农94-156的151个RI家系检测与4个不同生育时期叶绿素含量（累积量、净增量）有关的QTL,并分析其与籽粒产量、表观生物学产量和表观收获指数的关系。结果表明,与叶绿素累积量有关的QTL位于D1a+Q、F、G、H、L和M连锁群上,每个QTL可解释表型变异的6.9%~23.4%。V6和R2期没有检测到2个年份均表达的QTL,而在R4期检测到4个在2个年份均表达的QTL（qccF.1、qccG.2、qccH.1和qccM.1）,R6期仅检测到1个QTL（qccH.1）在2个年份均表达,该QTL在R4也表达。与叶绿素含量净增量有关的QTL位于B2和L连锁群上,在V6-R2时期没有检测到与叶绿素净增量有关的QTL,在B2和L连锁群上的两个QTL（qccB2-1.1和qccL.1）在R2-R4和R4-R6时期均表达,qccB2-1.1可解释表型变异的6.4%~9.8%,而qccL.1所解释表型变异达29.5%~31.3%。但这两个QTL在R2-R4和R4-R6时期表达的性质不同,且与2年均表达的籽粒产量QTL共位。这印证了生育后期叶绿素含量与籽粒产量间存在的极显著正相关。     

大豆品质及农艺性状的QTL分析

以河北省粮油作物研究所选育的高蛋白大豆冀豆12号为母本,高油大豆冀黄13为父本所获得的F9重组自交系的148个株系为试验材料,构建该群体的连锁图谱,并对品质性状(蛋白质含量、油分含量),产量相关性状(株高、底荚高、分枝数、主茎节数、有效荚、无效荚、单株粒重、单株粒数)进行调查及QTL分析,结果表明,10个性状共检出15...     

不同环境条件下西瓜果实可溶性固形物含量的QTL分析

利用西瓜栽培品种97103和野生品种PI296341-FR为亲本构建了由117个稳定株系组成的F2S8代重组自交系永久群体。利用RAPD、SSR、AFLP和SCAR等203个标记,构建了该RIL群体的高密度分子遗传连锁图谱,覆盖基因组总长度1383.8cM,平均图距6.8cM。在新疆和北京2个地点的3个年份对果实可溶性固形物含量进行QTL比较分析。累计检测到18个QTL,分布在第1、2、3、5、14、15和19连锁群上。其中3种环境中能重复检出的QTL2个,贡献率为14.2%￣22.9%。两种环境中能重复检出的QTL6个,其贡献率为12.4%￣20.3%。仅能在单一环境下检测到的QTL10个,其贡献率为14.4%￣22.6%。根据不同环境条件下的QTL比较分析结果,认为第1连锁群上的qSSC-1a和qSSC-1b可能是控制可溶性固形物含量性状表达的主效QTL位点,这2个QTL位点的峰值分别落在标记N02_800a和Z03_250a上,这对西瓜可溶性固形物含量的标记辅助选择是非常有利的。     

棉花数量性状遗传与QTL定位研究进展

棉花许多重要的性状多为数量性状。现代分子生物技术的发展为植物数量性状基因的定位、分离等研究提供了条件。从数量性状基因座(QTL)作图群体类型及其特点,QTL定位方法,QTL精细定位、克隆、利用等方面进行了综述,并对今后QTL研究进行了展望。     

不同生态环境下玉米产量性状QTL分析

以玉米（Zea mays L.）自交系黄早四和Mo17为亲本得到的191个F₂单株为作图群体,衍生的184个F_2∶3 家系作为性状评价群体,分析了单株穗数、穗行数、行粒数、百粒重和单株籽粒产量在北京和新疆2个生态环境下的表现和数量性状基因位点的定位结果。QTL检测结果表明,2个环境共检测出47个QTL,分布于除第10染色体以外的9条染色体,其中与单株穗数相关的QTL共10个,可解释的表型变异为5.3%~25.6%;与穗行数相关的QTL共13个,可解释的表型变异为4.5%~23.2%;与行粒数相关的QTL有9个,解释的表型变异为5.4%~13.7%;与百粒重相关的QTL达10个,可解释的表型变异为4.9%~13.3%;与单株籽粒产量相关的QTL有5个,可解释的表型变异为6.1%~35.8 %。大部分产量QTL只在单一环境下被检测到,说明产量相关QTL与环境之间存在明显的互作。表型相关显著的产量性状,它们的QTL容易在相同或相邻标记区间检测到。研究还发现了若干个QTL富集区域,可能是发掘通用QTL的候选位点。     

基于高密度遗传图谱的水稻卷叶QTL定位

水稻叶片适度卷曲能提高光能利用率,增加产量。本研究以0738-28-1B (生育中后期叶片卷曲)和岗46B (叶片平展)为亲本构建大小为139个单株的F2作图群体,利用ddRADseq技术得到32 960个高质量多态性SNP、Indel标记,构建了包含1 196个bin标记的高密度遗传图谱,相邻bin之间的平均距离为1.12 cM。结合亲本和群体剑叶卷曲度表型数据,对卷叶性状进行QTL定位,检测到2个QTL位点。qRL-3定位在第3染色体8.24～10.13 Mb区间上,表型贡献率为9.76%;qRL-9定位在第9染色体19.69～19.84 Mb区间上,表型贡献率为25.40%,被认为是控制叶片内卷的主效位点,增效位点均来自亲本0738-28-1B。本研究结果为主效QTL位点的进一步精细定位提供了依据,同时为理想株型育种和超高产育种提供了新的卷叶基因资源。