红花DUS测试标准品种在新疆生态区的性状表达分析

为评价红花DUS测试标准品种在新疆生态区的表现与测试指南的差异,给红花DUS测试指南修订提供依据。于2020年对红花测试指南中的32份标准品种42个相关性状进行调查,采用符合系数法对标准品种在新疆生态区的表现与测试指南中的代码进行差异性分析,结果表明标准品种PI613368和PI613397符合系数小于1,但符合系数差异小于0.05,其他品种符合系数均为1。标准品种性状符合系数小于1的17个性状中有15个性状为数量性状,另外2个性状花瓣颜色和第6叶叶片形状为假质量性状,表现为数量性状符合系数小于质量性状符合系数。头状花序直径、头状花序中部苞片长度、头状花序中部苞片长度与宽度比率、第6叶叶片宽度、第6叶叶片长度与宽度比率性状间具有较高的相关性,在标准品种性状选择上可考虑调减某些性状,同时在DUS测试性状选择时,应注意对质量性状的选择及对数量性状的不断优化。大部分红花标准品种及性状在新疆的表现与测试指南相符,可用于红花DUS测试。     

南方春大豆品种DUS测试数量性状表达状态分级

大豆数量性状极易受到环境条件的影响。为了更准确地进行南方春大豆品种DUS测试,需要对本生态区品种数量性状表达状态进行适当的分级。本研究以106份南方春大豆品种为材料,于2018-2019年进行田间种植试验,对大豆DUS测试指南中的8个重要的测量数量性状进行调查,在对性状的多样性进行分析评价的基础上,采用不同方法对各数量性状的表达状态进行了分级范围划分,比较了方法间的异同。结果显示,8个数量性状变异系数范围在6.05%～36.83%之间,性状间相关系数分布在-0.142～0.648之间。正态性分析表明植株高度、主茎节数、百粒重、开花期和成熟期5个性状符合正态分布。通过对4种分级方法的比较,最小显著差法适合对MS数量性状、极差法适合对MG数量性状进行分级。研究结果为南方春大豆品种DUS测试数量性状的表达状态分级和规范品种描述提供依据,并为大豆资源的综合评价提供参考。     

蚕豆DUS标准品种在重庆的性状表达差异性分析

为构建重庆蚕豆DUS测试标准品种群体,完善蚕豆DUS测试技术,为西南地区蚕豆品种保护和登记提供完善和准确的理论支撑,2019—2020年对蚕豆DUS测试指南中的17份标准品种进行田间测试,采用符合系数(COC)分析标准品种在重庆地区的性状表现与指南描述的差异性,评价蚕豆标准品种在重庆地区表达的准确性及稳定性。结果表明,17个标准品种有6个品种符合系数大于0.990 0,占35.3%,64.7%的品种符合系数小于0.990 0;36个测试性状中有22个性状的符合系数大于0.990 0,占61.1%,其中质量性状符合系数最高(0.999 0),其次为假质量性状(0.996 0),数量性状符合系数最低(0.976 0);对符合系数小于或等于平均值的8个性状的标准品种进一步优化,重新筛选出了对应的标准品种,但仍有部分性状没有筛选到合适的标准品种,建议加强已知品种和种质资源收集,筛选出适宜重庆测试区的标准品种。     

谷子新品种DUS测试数量性状分级及遗传多样性研究

对153份谷子新品种的14个数量性状进行了分级研究,并对其32个基本性状的遗传多样性进行了综合评价。结果表明,14个数量性状可建立为3～7或4～6的5个或3个连续分布的不完整尺度;32个基本性状的遗传多样性指数平均为0.906 8,153份谷子新品种中检测到143个等位变异,品种相似系数分布在0.71～0.99之间,在相似系数为0.76时,153份谷子品种分为六大类。第Ⅰ类群(3份材料)抽穗极早,生育期最短,植株矮小,产量最低;第Ⅱ类群(3份材料)抽穗期为中,生育期为中,花药为白色,穗为圆筒和棍棒型,单码籽粒数最少,出谷率最低,产量较低;第Ⅲ类群(1份材料)抽穗期为中早,生育期为中,花药为褐色,果穗最长最粗,单穗重最高,产量最高;第Ⅳ类群(138份材料)生育期为中,产量中等水平,其他性状表现一般;第Ⅴ类群(7份材料)抽穗最晚,属晚熟类型,穗颈长相对最短,出谷率最高,但产量为中等水平;第Ⅵ类群(1份材料)抽穗较晚,生育期较长,花药白色,倒二叶最长最宽,株高最高,茎秆最粗,植株长势最茂盛,产量为中等水平。     

基于DUS测试性状的亚麻测试品种遗传多样性分析

为了优化亚麻DUS测试技术,为亚麻新品种DUS测试提供更为科学的依据.以30份亚麻测试品种为试验材料,利用亚麻DUS测试指南中的19个性状对其进行多样性分析.结果表明:19个测试性状在30份亚麻测试品种中检测到62个等位变异,平均每个性状3.2632个,平均有效等位变异数目为2.3716(1.2195～5.2941)个...     

菱属品种 DUS 测试指南的研制

DUS 测试指南是植物品种特异性（Distinctness）、一致性（Uniformity）和稳定性（Stability）测试的重要标准,是植物品种保护、品种审定、品种登记的工作基础。菱是我国南方地区重要的水生蔬菜,其品种资源丰富,差异明显,但目前尚未制定出菱属品种 DUS 测试指南。本研究共收集了我国 201 份菱种质资源,参照农业行业标准筛选出 24 个菱属品种作为标准品种。在 4 个生长周期的种植试验中,对标准品种的性状进行观察和测试,通过数据采集、分析,最终筛选出 34 个代表性状用于菱属品种 DUS 测试指南的研制。本研制中选用和测试的菱属品种质量性状和假质量性状具有显著的品种专一性和特异性,使用中值平均标准差法和最小显著差法（LSD,Least significant difference）分析菱属品种数量性状,结果表明所选择的数量性状真实可靠,能准确地对不同菱属品种数量性状进行分级。本研究为菱属品种 DUS 测试和品种权实质审查工作提供科学依据。     

农业植物品种DUS测试指南和标准管理信息化探讨

植物品种特异性（Distinctness）、一致性（Uniformity）和稳定性（Stability）（简称DUS）测试指南和标准是品种DUS测试的技术基础。DUS测试指南和标准可以分为国家标准、行业标准、测试指南和国际测试指南4类,加强其管理与应用,对于提高植物新品种授权、审定和登记的质量与效率具有重要意义。针对当前我国农业植物品种DUS测试指南和标准管理中存在的重复立项、缺少过程监控、文本质量不高和信息共享难等问题,提出加强测试指南和标准管理的信息化,并对管理系统进行业务功能需求分析与设计,有助于提高研制数量和质量,为植物新品种保护名录的扩大、品种管理和测试技术的国际交流等提供技术支撑,提升我国种业的国际竞争力。     

基于DUS测试的标准品种形态性状稳定性和重要性分析

为了进一步提高水稻品种特异性(Distinctness)、一致性(Uniformity)和稳定性(Stability)(简称DUS)测试的准确性,以水稻DUS测试指南中列出的49份水稻标准品种为材料,应用AMMI模型对水稻品种50个DUS测试性状进行了稳定性分析,并采用随机森林算法对测试性状的重要性进行了评价。结果表明,不同性状的稳定性差异较大,以质量性状和假质量性状为主的目测性状稳定性高,而以数量性状为主的量测性状稳定性较低。不同性状的重要性参数差异甚大,总体上,以数量形式表示的量测性状的重要性参数较大,而以分级代码表示的目测性状重要性参数相对较小。对于茎节包露、穗类型、穗立形状、外颖茸毛和叶茸毛等稳定性较低、重要性参数不高的性状,可从水稻DUS测试指南中去除;对成熟期、抽穗期等稳定性较低但在生产实践中很重要的农艺性状,宜安排在申请者所在地参试点测试,使其表达状态真实表现;或者采用标准品种进行校正,从而提高测试的准确性。     

巴西橡胶树DUS测试指南研制初探

为加强橡胶树新品种保护工作,在国际新品种保护联盟（UPOV）对DUS测试的基本要求和品种的生物学特性的基础上,制定巴西橡胶树DUS测试指南,阐述了其研制过程,品种测试的特殊性,性状的筛选原则和发展方向等。建议橡胶树DUS测试标准不宜定太高,测试性状要能体现中国育种水平和方向,并遵循UPOV原则。并认为分子标记技术与表型测试技术相结合将逐步成为橡胶树DUS测试的主要手段。     

菊花新品种 DUS 测试指南测试性状的选择

随着我国菊花育种活跃度的不断提升,菊花品种的形态多样性不断丰富,迫切需要提高菊花DUS测试指南适用性。本研究连续2年对210份形态多样的菊花品种进行观测统计,以NY/T 2228—2012《植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南菊花》涉及的68个性状及本研究群体中发现的9个多样性性状或表达状态为观测依据,对现有菊花品种DUS测试指南做出优化,建议在2012年版测试指南中增加9个测试性状,剔除1个选测性状,并调整2个性状的名称表述,旨在提高菊花新品种鉴定的效率。     

水稻新品种DUS测试目测性状标准品种的优化筛选

为了筛选出稳定可靠的水稻新品种DUS测试目测性状的标准品种,通过对中日韩117个有代表性的水稻已知品种2008-2009年连续2年的田间测试试验,对水稻DUS测试指南中的27个目测性状的106个性状表达状态进行了系统的标准品种筛选。结果表明,筛选出的16个标准品种不仅涵盖了原有的23个标准品种代表的性状,还为多个没有标准品种的性状表达状态提供了标准品种;‘元子占稻’、‘坦紫’、‘旱轮稻’、‘起金’、‘乌嘴糯’这5个品种具有较强的生态适应性,可作为其他生态区标准品种筛选时优先考虑的品种;聚类分析法在水稻目测性状标准品种筛选过程中具有重要作用,可作为其他植物新品种DUS测试目测性状标准品种筛选提供参考。     

棉花DUS测试指南修订版现存问题的探讨

对2010年棉花DUS测试指南修订版在测试性状的选择上比2008版指南更为实用高效的优势进行了总结,但对一些必测性状的划分定级还不够准确细化,在实践应用中仍存在对某些假质量性状是否选择、标准品种的确定以及近似品种应如何选择等问题,分析探讨了这些问题存在的原因,并提出了相应的对策和建议,以期为广大棉花育种者和棉花后续测试工作提供参考。     

基于DUS测试的上海地区小麦新品种评价

本研究通过分析小麦DUS测试指南中标准品种、测试性状在上海地区的表达差异,评价小麦DUS测试指南在上海的适应性,同时对15个引进品种及9个申请审定的品种在上海的表现进行评价。通过2016-2017年的田间种植试验,用符合系数对标准品种和测试性状在上海地区的性状表现与小麦测试指南中的代码进行了差异性分析,并对性状间的相关性进行了分析。结果表明,小麦测试指南中的33个测试性状中有8个性状的符合系数为1,占24.2%,数量性状的表现受环境条件的影响较大,符合系数小于0.9的2个性状都是数量性状;小麦测试指南中的42个标准品种中有21个品种的符合系数为1,其性状表达状态非常稳定。‘矮变1号’的符合系数最低,其次是‘川育6号’、‘济南16号’、‘科麦2号’,其他品种的符合系数均大于0.95。大部分品种可以作为标准品种应用于上海地区的小麦DUS测试。‘植株:高度’与多个性状存在显著相关性,3个蜡质性状间相关程度较高。‘籽粒:大小’与指南中的7个性状显著相关。引进品种在上海地区的表现较好,均具备一致性,亲缘关系较近。待审定品种‘润麦1号’表现优于所有参试品种。     

栽培环境对番茄部分数量性状DUS测试结果的影响

为了探索不同栽培环境对番茄部分数量性状DUS测试结果的影响,选取对30个番茄DUS测试标准品种和2个测试品种及其选定的2个近似品种,进行塑料大棚和露地2种不同的栽培环境对番茄10个数量性状的DUS测试结果影响的研究。结果表明：2种栽培环境对除第一花序着生节位和心室数以外的8个数量性状均存在显著或极显著的影响,导致在部分数量性状代码判别和特异性的判定上存在着差异。通过标准品种数量性状分级标准的校正,可以有效消除因栽培环境不同而造成的影响。     

棉花DUS测试标准品种的SSR指纹数据库构建

基于SSR核心引物,采用荧光毛细管电泳检测系统与多重PCR技术相结合,构建我国棉花DUS(Distinctness,Uniformity and Stability)测试标准品种的DNA指纹数据库并进行遗传多样性分析。依据多重PCR组合的基本原则与五色荧光检测系统的特点,采用40对核心引物构建了10个4重PCR组合,利用DNA遗传分析仪进行指纹检测与数据采集。40对荧光引物在30份DUS测试标准品种中共扩增产生146个等位变异,每对引物的等位变异数为2~7个不等,平均每对引物产生3.65个等位变异。海7124与陆地棉品种明显划分为2类,来源于新疆的新陆早1号区别于其他陆地棉品种,单独聚为1类。多色荧光检测系统相比常规聚丙烯酰胺凝胶电泳具有高精度、高通量、自动化程度高的优点,尤其适用于大规模指纹数据库的构建,提出了通过构建已知品种DNA指纹数据库,将分子标记技术应用于棉花DUS测试的初步设想。     

生态条件及栽培方式对稻米RVA谱特性及蛋白质含量的影响

为明确稻米淀粉及蛋白质品质与生态条件、栽培方式及其互作的关系,采用随机区组多点试验设计,研究了秧龄和移栽方式对四川不同生态条件下稻米淀粉RVA谱特性和蛋白质含量的影响。结果表明,生态条件、栽培方式及两者互作效应均对稻米淀粉RVA谱特征值有极显著影响。海拔高度与峰值黏度、回复值和糊化温度显著负相关;随灌浆结实期日均温度和日照时数降低,峰值黏度、热浆黏度和冷胶黏度均显著降低。秧龄和移栽方式的改变,均导致淀粉RVA谱特性的变化。秧龄不同,除糊化温度外,峰值黏度、热浆黏度和冷胶黏度等7项RVA谱特征值间存在明显差异,且峰值黏度和冷胶黏度均随秧龄的减小而降低。移栽方式不同,淀粉RVA谱特性也存在差异,单苗优化定抛处理的峰值黏度、热浆黏度和冷胶黏度均低于双苗手插处理。除糊化温度外,峰值黏度等7项特征值的互作效应均达极显著水平。通过变异系数可看出,生态条件和栽培方式对崩解值的影响最大,消减值次之,对峰值时间和糊化温度的影响最小。此外,籽粒蛋白质含量同样受生态条件影响,其与海拔高度呈显著正相关,与灌浆结实期日均温度和日照时数呈负相关关系。     

水稻叶曲线特征的机理模型

通过对水稻叶片的受力分析，推导了叶曲线方程，并进行了影响系数的参数化和方程求解。对叶曲线方程的灵敏度分析表明，方程较好地体现了叶长、叶宽、叶形、比叶重和叶片形变系数等参数对叶曲线的综合影响，与生产中水稻株型特征变化相一致。进一步利用三维数字化仪获得的不同品种类型水稻拔节期和孕穗期叶脉空间坐标试验数据对叶曲线方程进行了模拟分析，结果表明叶曲线方程可以合理而可靠地定量描述水稻叶曲线特征的动态变化规律。