胡麻RIL群体中粗脂肪和脂肪酸组分的分离及其相关性分析

为了解胡麻粗脂肪含量和脂肪酸组分在RIL群体中的分离分布规律,以DYM(♀)和STS(♂)构建的重组自交系(RIL)群体及其亲本为材料,分析了粗脂肪、棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸和亚麻酸等品质性状在RIL群体中的分布规律及其相关性。结果表明,上述品质性状在RIL中呈连续变异,各成分含量的频次、偏度和峰度表现均符合正态分布,同时存在超亲分离现象,表现为数量性状遗传。群体中粗脂肪含量的遗传倾母本遗传,而5种脂肪酸含量均倾双亲平均值遗传。油酸与粗脂肪和亚麻酸含量呈显著负相关,与亚油酸呈极显著负相关,与硬脂酸呈极显著正相关;亚麻酸与棕榈酸、硬脂酸、亚油酸含量呈极显著负相关,亚油酸与棕榈酸含量呈显著正相关。同时筛选出了16份品质优异的株系供育种利用。     

利用SSR标记对海岛棉纤维品质关联分析初探

选取28份海岛棉种质为供试群体,利用均匀分布于26条染色体上的211个SSR标记,对该群体进行扫描。所选标记在28份材料中扩增出241个SSR标记位点,共检测到627个等位基因,平均变异位点数为2.60个。采用Tassel软件中GLM方法将供试海岛棉5个纤维品质性状(纤维上半部平均长度、断裂比强度、马克隆值、整齐度和伸长率)与标记检测结果进行关联分析。结果表明:与5个纤维品质性状极显著(P0.001)关联的SSR位点共64个,其中21个位点可在3个及以上环境中重复检测到,9个位点同时与不同的纤维品质性状关联。研究结果可为海岛棉材料利用提供参考信息。     

陆地棉抗旱性与SSR分子标记的关联分析

【目的】了解陆地棉抗旱性和寻找与陆地棉抗旱性相关的分子标记,挖掘与抗旱性状相关的优异等位变异。【方法】以191份陆地棉栽培种组成的自然群体为材料,在萌发期采用质量分数为15%的PEG6000竖直滤纸法对191份材料进行胁迫处理,测定其发芽率。根据隶属函数值对萌发期抗旱性划分抗旱级别。利用关联分析的方法以74对SSR引物对该自然群体进行基因组变异扫描。在利用Structure 2.3.4分析该自然群体的遗传结构的基础上,使用Tassel 2.0的GLM模型将基因型数据与萌发期抗旱性状进行关联分析,寻找与抗旱性状相关的分子标记。【结果】筛选出强抗旱材料46份,中等抗旱材料59份,干旱敏感材料86份;群体结构分析将191份材料划分为2个亚群,分别包含123份和68份材料;通过关联分析获得与陆地棉萌发期抗旱性显著相关的分子标记15个,各位点对表型变异解释率为2.2%~7.49%。【结论】本研究筛选出强抗旱材料46份,获得与萌发期抗旱性相关的分子标记15个,可供棉花抗旱标记辅助选择育种利用。     

胡麻木酚素含量的全基因组关联分析

为了挖掘胡麻木酚素含量相关基因,本研究用269份胡麻种质的基因型数据和木酚素含量数据进行全基因组关联分析研究。呼和浩特、集宁、锡盟和新疆等4个环境下木酚素含量的统计分析表明:新疆伊犁地区种的269份胡麻种质平均木酚素含量为最大,变异系数依次排序为锡盟<呼和浩特<集宁<新疆,广义遗传力为60.67%。4个环境下胡麻种质木酚素含量均呈现正太分布的趋势。全基因组关联分析获得了13个显著SNP位点和21个候选基因,为胡麻分子标记辅助育种以及高木酚素含量新品种选育提供科学依据。     

谷子SSR标记与光周期敏感性的关联分析

对光周期敏感是导致谷子生态适应性狭窄、生产上缺少跨区大品种的重要原因,鉴定谷子光周期敏感性相关联QTL位点是进一步揭示敏感形成遗传机制的基础。首先在长日照地区(河南省洛阳市)和短日照地区(海南省乐东县)对45份谷子品种进行抽穗期表型性状调查,并根据两地的抽穗期差异计算出光周期敏感值,最后进行SSR标记与光周期敏感性的关联分析。结果表明,40个SSR标记在45个谷子品种中共检测到150个等位基因,平均每个引物有3. 75个等位基因,其中引物b200和b124的等位基因数目最多,均为6个。利用SSR标记对45份谷子材料进行群体遗传结构分析得到最佳K值为3,即将其划分为3个亚群:其中第1亚群有5个品种,第2亚群有16个品种,第3亚群有21个品种,而剩下的3个品种则不能划分到任何一组,成为混合群。连锁不平衡分析表明,40个SSR标记间不存在明显的连锁不平衡结构。SSR标记与光周期敏感性的关联分析检测到b200(SSR8)和b127(SSR35) 2个位点与光周期敏感性关联(P 0. 05)。     

陆地棉耐盐性状与SSR分子标记的关联分析

本研究以134份陆地棉栽培种为试验材料,测定其在0.3%盐浓度(质量分数)下的出苗率,并使用74对SSR引物对这些材料进行基因组变异扫描。利用Structure2.3.4软件分析该自然群体的遗传结构,在此基础上采用Tassel2.1软件对耐盐性状与SSR分子标记进行关联分析,寻找与棉花耐盐性状相关的分子标记。研究结果表明:(1)134份陆地棉栽培种的出苗率呈极显著差异,并筛选出27个盐敏感材料和10个耐盐材料。(2)74个SSR分子标记共检测出148个多态性位点,涉及246个等位变异,变异范围为2~7,平均每个标记3.32个;基因多样性指数变异范围为0.0295~0.4959,平均值为0.2897;SSR分子标记多态性信息含量(PIC)变幅为0.0290~0.3729,平均值为0.2381。(3)通过群体结构分析,将该自然群体划分2个亚群体,分别包含89份和45份材料。(4)关联分析共发现8个与棉花耐盐性状相关的SSR分子标记位点,表型变异解释率变幅为2.91%~7.82%,平均值为4.32%。此研究结果可以为棉花耐盐性状分子标记辅助选择育种提供参考。     

大麦农艺性状与SSR标记的关联分析

为了解大麦亲本材料遗传特性和主要农艺性状特征,采用156份不同来源的大麦材料,在86个多态性SSR位点上检测遗传多样性,同时对7个农艺性状在两试验点作表型鉴定,利用GLM和MLM模型进行分子标记与表型性状的关联分析。结果共检测出392个等位变异,平均每个标记4.6个,PIC值变异范围为0.0612~0.8560。群体遗传结构分析将156份材料分为2个亚群。利用GLM模型分析结果表明,与株高、穗长、芒长、穗粒数和千粒重5个性状相关联的标记有18个,单个标记对表型变异的解释率为4.81%~20.75%;利用MLM模型分析,与株高、穗长、芒长、分蘖数、穗粒数和千粒重6个性状相关联的标记有14个,单个标记对表型变异的解释率范围为6.64%~31.55%。这些关联标记对后续研究有参考价值。     

粳稻品种资源耐盐性状的SSR标记关联分析

为了发掘影响粳稻芽期和幼苗期耐盐相关性状的分子标记关联位点.以新疆历年选育及主栽的46份粳稻品种组成的自然群体为研究材料,1.2％氯化钠溶液对芽期和幼苗期进行胁迫处理,并对其相对发芽势(RGV)、相对盐害率(RSI)、相对苗高(RSH)及幼苗胁迫的盐害级别(STL)进行调查.同时鉴定46份品种的基因型和标记与性状的关联...     

陆地棉SSR标记遗传多样性及其与农艺性状的关联分析

分析陆地棉栽培种遗传多样性,通过关联分析寻找与棉花农艺性状相关联的分子标记,为分子标记辅助选择育种和提高棉花育种效率奠定基础。本文采用74个Simple sequence repeat(SSR)标记对172份陆地棉栽培种的基因组变异进行扫描,使用NTSYS-pc 2.20进行聚类,分析该群体遗传多样性;利用Structure 2.3.4软件分析群体结构,在此基础上结合田间表型数据,采用Tassel 2.1的一般线性模型(General linear model,GLM)进行关联分析,定位与农艺性状相关的QTLs。74个标记共检测到148个多态性位点,涉及246个等位变异,变异范围2~7个,平均等位变异数为3.32;引物的多态性信息含量(PIC)为0.0281~0.3733,平均值为0.2370;遗传相似系数变异在0.2816~1,平均值为0.5369,平均遗传相似系数为0.5369,表明我国陆地棉遗传基础狭窄,尽管国外及西北内陆棉区部分材料具有较丰富的遗传变异。聚类分析将该群体划分为12个亚群,不同棉区的材料交叉分布,且聚类结果基本与系谱吻合。群体结构分析却将172份供试材料划分为3个亚群;通过关联分析,发现30个位点与铃重、衣分、黄萎病抗性显著相关(P0.05),各位点对表型变异贡献率为2.24%~5.27%。     

亚麻木酚素含量的SSR关联分析

为了进一步揭示亚麻木酚素含量的遗传机制,对220份亚麻核心种质进行2 a 2点重复检测木酚素含量,通过关联分析挖掘木酚素含量相关的SSR标记,为高木酚素含量的亚麻新品种选育提供基础。结果表明,220份亚麻种质木酚素含量变幅为3.24～11.76 mg/g,变异系数为20.34%,广义遗传率61.03%,2 a 2个环境条件下重复检测筛选出7份高木酚素含量亚麻品种。30个SSR引物扩增出203个多态性位点,平均扩增率为56.28%,有效等位基因数平均为1.41,引物多态性含量平均值0.43。群体结构K=4时,220份亚麻种质分为4个群体。203个SSR多态性位点和220份亚麻木酚素含量的关联分析,在GLM模型分析共检测到18个SSR位点,表型解释率为2.07%～13.18%。MLM模型分析共检测到16个位点,表型解释率为3.06%～15.03%,其中LU_83b位点在GLM(13.18%)和MLM(15.03%)下表型解释率均较高,LU_203、LU_661和LU_330位点2个环境条件下均检测到。     

扶芳藤叶片粗蛋白和氨基酸成分分析

对9个扶芳藤品种叶片中的粗蛋白及18种氨基酸含量进行测定和分析，结果表明：扶芳藤叶片中粗蛋白含量高，氨基酸种类丰富，其中含有动物体所必需的8种氨基酸；不同品种间粗蛋白和氨基酸含量差异极显著，同一品种不同氨基酸种类含量之间差异极显著。谷氨酸在各个品种中含量最高；胱氨酸、色氨酸和氨在扶芳藤叶片中的含量低且相对稳定，三者与粗蛋白含量呈正相关但不显著，其他16种氨基酸与粗蛋白含量呈正相关且达极显著水平，说明不同扶芳藤品种叶片中粗蛋白和氨基酸特性具有一致性。并建议进行开发扶芳藤牧草、饲料和保健茶等方面的研究。     

粳稻育成品种种子耐贮性的SSR关联分析

旨在发掘粳稻育成品种中与种子耐贮性相关联的优异等位变异和携带优异等位变异的载体材料。利用太湖流域和黑龙江省粳稻育成品种构成的群体为实验材料,调查了100 个品种种子耐贮性指数,利用259 对SSR标记对基因组进行扫描,采用Structure 软件进行群体分析,根据GLM(general linear model)方法对标记与耐贮藏性状进行关联分析;并以携带无效等位基因(null allele)材料的表型均值作为对照,鉴别出携带优异等位变异的载体材料。（1）太湖流域粳稻育成品种的耐贮藏能力、遗传多样性高于黑龙江省;（2）与种子耐贮性关联的标记总计有71 个,与苗高关联的SSR标记有17 个,贡献率最大的是RM6811(50.54%),增加表型效应值最大的等位变异是RM5753-215,载体材料为‘台粳16 号选紫’;与根长关联的SSR 标记有26 个,贡献率最大的是RM5753(49.3%),增加表型效应值最大的等位变异是RM5753-207,载体材料为‘垦稻12 号’;与干重关联的SSR 标记有28 个,贡献率最大的是RM5340(50.49%)和M24481 (50.51%),增加表型效应值最大的等位变异是RM180-101,载体材料为‘连粳4号’。     

青稞遗传多样性及其农艺性状与SSR标记的关联分析

利用92个SSR标记对108份青稞亲本材料进行多态性扫描,分析其遗传多样性,旨在寻找与农艺性状相关联的分子标记,为青稞杂交组合的配制及分子标记辅助育种提供依据。挑选48个多态性标记进行群体遗传结构分析,在此基础上采用Tassel 2.1 GLM (general linear model)和MLM (mixed linear model)方法进行标记与农艺性状的关联分析。共检测出156个等位变异,每个位点2~6个等位变异。供试群体的Shannon指数为0.6727~1.1368,材料间遗传相似系数为0.2250~1.0000,平均0.7585。通过群体遗传结构分析将供试材料划分成4个亚群。以GLM分析,发现12个与株高、穗长、穗粒数和分蘖数相关联的标记,对表型变异的解释率分别为11.5%~17.6%、19.4%~45.4%、15.4%~22.1%和29.2%;以MLM分析,发现8个与株高、分蘖数和小穗数相关的标记,各标记对表型变异的解释率分别为31.7%~49.8%、28.1%~37.2%、22.7%~32.7%。关联标记分布在基因组全部6个连锁群上。     

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。