黄麻SSR标记与纤维产量性状的相关性

鉴定出与纤维产量相关性状连锁的SSR标记有助于黄麻纤维产量的分子标记辅助育种。本研究以311份黄麻种质资源为研究材料,通过2016—2018年表型鉴定,结合116对SSR引物扩增出397个SSR标记,利用SPSS软件对SSR标记与纤维产量性状进行相关性分析。结果表明, 311份黄麻种质资源9个纤维产量性状的变异系数范围为13.05%～76.78%,表现出广泛的遗传变异。农艺性状相关分析表明,这些性状间存在极显著相关,其中分枝高和节数的平均相关系数最高(r=0.931),其次是单株鲜皮重和单株鲜茎重(r=0.781)、单株干皮重与单株鲜皮重(r=0.779)。方差分析表明,节数、分枝数、株高以及分枝高等性状在不同年份间相对稳定,广义遗传力较高。进而通过皮尔逊相关法鉴定与纤维产量性状相关的SSR标记。每个性状与这些相关SSR标记逐步回归分析表明,与纤维产量性状显著相关的标记有6个,单个SSR标记的贡献率为3.9%～22.5%。这些结果将会加快黄麻设计育种进程。     

花生SSR标记与品质性状的相关分析

为了研究花生SSR分子标记与品质性状之间的关系,本研究以农家品种四粒红和冀农黑3号杂交产生的251个重组自交系(RIL)群体为材料,运用SPSS17.0软件分析花生RIL群体品质性状与SSR分子标记的相关性。结果表明多数品质性状间有极显著或显著相关的关系。棕榈酸和油酸的相关系数最高为(r=-0.887),其次为硬脂酸和油酸(r=-0.753)。Pearson’s相关分析表明77个分子标记与8个品质性状存在着显著相关性。运用多元回归分析得到45个与8个品质性状相关的标记,解释的表型总变异的范围为8.1%~28.5%。上述结果为利用分子标记辅助选择改良花生的品质性状提供了参考。     

马铃薯主要农艺性状的SSR标记关联分析

本研究利用51对SSR标记对148份马铃薯种质材料进行多态性扫描,群体遗传结构分析,在此基础上采用Tassel 2.1的MLM(mixed linear model)分析策略进行标记与马铃薯6个主要农艺性状的关联分析。分析检测到11个标记与6个农艺性状相关联且达到极显著水平(p0.01),各标记对表型变异的解释率范围为0.082 9~0.498 8,部分标记与两个性状相关联。检测到与商品薯率相关联的标记共7个,分别为:Sti13、Ac58、Sti01、Stm1041、Sti19、Stm2012、Sti51;Sti06和Stm2007标记与株高相关联;与开花时间、分枝、单株薯重和单株茎叶鲜重相关的标记各1个,分别为:Ac58、Stm5136、Sti53、Sti53。研究进一步解析了各等位变异的表型效应,并对相应的载体材料进行挖掘。研究分析所得到的与农艺性状显著关联的SSR标记位点及其表型效应分析可在等位基因发掘、亲本组配、以及分子标记辅助选择等方面为育种工作提供参考。     

花生单株生产力与主要农艺性状间的相关性研究

为了解各主要农艺性状对花生单株生产力影响的主次关系,利用来源于5个国家的126份花生栽培种资源为试验材料,通过表型相关性分析和灰色关联度分析相结合的方法,探讨了12个农艺性状与单株生产力之间的密切程度。结果表明：单株总果数和单株饱果数对花生单株生产力的影响最大,其次为结果枝数和百仁重;而主茎高、侧枝长、出仁率和公斤果数对其影响较小。单株总果数、单株饱果数、结果枝数与单株生产力的表型、遗传型和环境相关系数大小基本一致,而出仁率与单株生产力之间的环境相关系数为0.185,显著小于表型(0.521)和遗传型(0.650)相关系数;且从单个性状的广义遗传率来看,单株总果数、单株饱果数和结果枝数的广义遗传率均小于50%,百仁重的广义遗传率为88.8%。综上所述,在选育高产花生新品种的过程中,首先应注重大籽品系的选育,其次考虑单株果数和结果枝数多的品系。且通过单株果数和结果枝数性状来选育高产花生新品种时,需考虑环境因素对产量的影响。     

基于SSR的四川花生遗传多样性分析

[目的]研究旨在了解四川花生资源的遗传多样性及表型性状与分子标记的关联分析,为花生分子育种及资源库构建提供理论依据。[方法]鉴定分析57份不同来源花生资源材料的4个农艺性状及4个品质性状,并利用SSR标记研究57份花生材料的遗传多样性,对SSR标记与表型性状进行聚类及关联分析。[结果]表型性状鉴定结果显示花生资源的8个性状中,6个变异较大、多样性较好。67对SSR引物中,有效引物39对,获得多态性条带53条,平均每个引物扩增1.36条,平均Nei"s 基因多样性0.2288、平均Shannon"s 指数0.3695,最远遗传距离为0.51。SSR分子标记聚类分析将57份资源聚为2大类群,GLM分析发现多个与蛋白质含量、株高、含糖量的关联标记。[结论]研究结果表明,四川不同区域间花生遗传多样性较丰富,品种类型单一,聚类及关联分析结果可为四川花生突破性新品种选育的亲本选择提供提供重要参考。     

大豆品系在黄淮南部主产区产量及品质性状分析

为了筛选适宜黄淮南部大豆产区种植的大豆品种,于2011年和2012年对河南、安徽和江苏3省5个试验点测试的107份大豆品系的产量、品质及其他相关性状的数据进行收集、统计和分析。结果表明：测试大豆品系的平均产量为2601.73 kg/hm2,与对照‘中黄13’相比,共有48份大豆品系表现增产,占总数的44.86%;各试验点的大豆平均蛋白质含量总体较高,而且蛋脂双高的品种比例在各试验点均在70%以上。相关性分析表明,产量与品质性状有着极显著的负相关,与蛋白质含量、脂肪含量和蛋脂总量的相关系数分别为-0.27、-0.23和-0.48;与有效分枝、单株荚数、单株粒数、单株粒重呈极显著正相关(r=0.41,r=0.48,r=0.59,r=0.64)。偏相关分析也表明,大豆的产量与单株粒数呈极显著正相关性,且单株粒数是对大豆产量影响最大的性状;通径分析显示,该性状对产量的通径系数最大。蛋脂总量与株高、百粒重呈显著正相关(r=0.20,r=0.23),与有效分枝呈显著负相关(r=-0.19),与单株荚数、单株粒数和单株粒重呈极显著负相关(r=-0.29,r=-0.44,r=-0.37)。生产中,在提高大豆产量和品质的同时,应考虑到大豆各农艺性状之间存在着相互影响,在育种时应注意各性状之间的平衡。     

甘蓝型油菜茎秆强度相关性状及其与农艺性状的相关分析

为明确油菜茎秆强度相关性状在不同时期的变化特点及其与农艺性状间的关系,以四川地区茎秆强度不同的10份甘蓝型油菜自交系为研究材料,对茎秆强度相关性状间和茎秆强度相关性状与主要农艺性状进行相关性分析.茎秆强度相关性状间的相关分析结果表明:成熟期为油菜茎秆研究的最适时期.在这一时期,穿刺强度和抗折强度呈极显著正相关(r=0.78??),壁厚与穿刺强度、抗折强度和纤维素含量均呈极显著正相关(r=0.73??,0.67??,0.58??),但纤维素含量与木质素含量呈显著负相关(r=-0.48?).通过对茎秆强度相关性状与主要农艺经济性状进行相关性分析,结果表明:壁厚和穿刺强度均与株高呈极显著正相关(r=0.73??,0.60??),而茎粗与一次分枝数和单株产量间呈显著正相关(r=0.66?,0.53?),与角果长度呈显著负相关(r=-0.65?).结果表明,甘蓝型油菜茎秆强度相关性状间关系密切,且对茎秆强度相关性状的改良不会造成经济价值的巨大损失.     

SSR标记遗传距离与杂交稻农艺性状一般配合力的相关性分析

利用SSR分子标记检测了15个杂交稻亲本间的遗传多样性和遗传距离,结合配合力试验分析了这些亲本间的遗传距离与产量相关主要农艺性状的一般配合力的相关性。结果筛选到35个多态性好的SSR标记,根据SSR标记检测数据,按UPGMA聚类方法将15个亲本分为不育系和恢复系两大类群,与这些亲本的恢保特性相符合。两类亲本间的平均遗传距离为0.4945,宜恢7633与Ⅱ-32A、明恢63与川香29A间的遗传距离最大(D=0.5485),宜恢3551与宜香1A、珍汕97A间的遗传距离最小(D=0.4360)。这些亲本NCII设计的配合力分析表明,产量相关的农艺性状多数受加性效应和非加性效应的共同控制,性状的一般配合力贡献率较大,但是单株产量的非加性效应作用更大。单株产量一般配合力较高的亲本是蜀恢527、川香29A和宜香1A,效应值分别为17.77、10.82和10.49。亲本间的平均遗传距离与主要性状的GCA效应值的相关系数为-0.15~0.15,有一定的相关性,但是都没有达显著水平,分子标记遗传距离与一般配合力的相关性还有待于进一步探讨。     

花生种质资源在江淮区域农艺性状的评价研究

为了更好地利用花生种质资源进行育种工作,对300份花生种质资源在江淮区域的农艺性状数据进行数理统计,并结合SPSS 20.0软件进行相关性与聚类分析。结果表明:供试花生种质8个农艺性状中,有效分枝数与单株结果数极显著正相关;主茎高与单株生产力极显著负相关;主茎高与单株结果数显著负相关。采用Ward法在平方欧式距离D2=4时,将供试种质材料划分为三大类群。同一类型的种质其地理来源有不同,同一地理来源的种质其类型有不同,同一类型或者同一地理来源的花生种质亲缘关系非最近。江淮区域花生种质资源的农艺性状具有丰富的遗传多样性,本研究结果为江淮区域花生育种工作提供参考。     

大豆种质资源叶型和荚粒性状的关系及与SSR标记的关联分析

选用167份国内外大豆品种资源材料,依据叶长/宽比值将其划分为宽叶型和窄叶型, 分析叶型相关性状与荚粒性状的相关性,结果表明叶宽、叶长/宽比均与每荚粒数显著相关(r = –0.69和0.64,P<0.001)。选用均匀分布于大豆20条连锁群上的65个SSR标记分析资源材料的群体结构,并用目标区间内13个SSR标记与叶型相关性状和荚粒性状进行关联分析, 结果显示,标记20-285与每荚粒数显著关联,推测控制每荚粒数的基因可能位于标记20-285附近;标记20-26和20-45间的标记几乎都与叶长/宽比存在显著的关联性,推测控制叶型的基因位于标记20-26和20-45之间。相关分析和关联分析证实大豆叶型与荚粒性状存在密切关系,并缩小了每荚粒数和叶型候选基因的区间。     

黄麻SSR标记与纤维产量性状的相关性

Simple sequence repeat (SSR) markers correlated to fiber yield traits would be a beneficial tool for molecular marker-assisted breeding in jute. In this study, 397 SSR markers were screened from 311 jute germplasms by the phenotype identification from 2016 to 2018 and 116 pairs of primers. The correlation analysis between SSR markers and fiber yield related traits by SPSS revealed that the range of the coefficient of variation related to 9 fiber traits was from 13.05% to 76.78%, indicating a comprehensive genetic variation. The correlation analysis of the agronomic traits showed that there were significantly correlations among these traits. The average correlation coefficient between branch height and nodes of main stem was the highest (r = 0.931), followed by the correlation coefficients (r = 0.781) of fresh bark weight per plant and fresh stem weight per plant and the coefficients (r = 0.779) of dry bark weight and fresh bark weight per plant. Analysis of variance (ANOVA) showed that the traits of main stem nodes, number of branches, plant height and branch height were relatively stable in different years with the higher broad heritability capacity. Furthermore, the SSR markers associated with fiber yield related traits were identified by Pearson correlation method. Stepwise regression analysis among each trait associated SSR markers indicated that there were six markers associated significantly with fiber yield related traits, and phenotypic variation explained by each SSR marker varied from 3.9% to 22.5%. These results will accelerate the development of molecular design breeding in jute.     

岩白菜的生物量和有效成分与农艺性状间的相关性分析

摘要：本文首次探讨了不同岩白菜种源的生物量和有效成份与主要农艺性状间的相关性,结果表明：株根状茎干重和株干重与株高、根状茎直径间均呈极显著正相关(P<0.01);株叶片干重与株高呈显著正相关(P<0.05),与根状茎直径极显著正相关(P<0.01)。岩白菜素株产与根状茎直径间呈显著正相关(P<0.05),与其他农艺性状间相关性不显著;根状茎中岩白菜素的含量和熊果苷的株产与7个农艺性状间相关性均不显著;叶片中熊果苷的含量与株高呈显著负相关(P<0.05),与其他农艺性状间相关性均不显著。株高和根状茎直径是岩白菜选育种时需重点关注的两个农艺性状。     

Identification of QTLs for agronomic traits using association mapping in lentil

A diverse panel of 96 genotypes of lentil was used in this study to identify QTL for nine agronomic traits through marker-trait association analysis. This study showed significant genetic variability among the lentil genotypes for nine agronomic traits and had medium to large broad sense heritability estimates (h² =?0.58–0.95). Screening of 534 SSR markers resulted in 266 polymorphic loci that generated 697 alleles ranging from 2 to 16 alleles per locus across the genotypes. The model-based population structure analysis identified two distinct subpopulations among lentil genotypes and each subpopulation did not show any admixture. Marker trait association (MTA) analysis following ML model resulted in the identification of 24 MTAs for nine traits at P?<?0.01. The per cent of phenotypic variation explained by each associated marker with particular agronomic trait ranged from 7.3 to 25.8%. The highest proportion of total phenotypic variation (23.1–25.8%) was explained by the QTLs controlling the primary branches/per plant. In the present study, few EST-SSR markers showed significant association with days to maturity, pods/plant, secondary branches/plant, 100 seed weight, yield/plant and reproductive duration and explained large phenotypic variation (7.3–23.8%). Hence, these markers can be used as functional markers in lentil breeding program for developing improved cultivars.     

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。     

小麦主要农艺性状的相关性及聚类分析

为了解小麦产量与农艺性状间的关系。采用变异性分析、相关性分析和聚类分析,对18份小麦新品系的产量及各农艺性状间的关系进行统计分析。结果表明,不同小麦品系的产量与其农艺性状间存在显著差异,株高和千粒重变异系数较大,产量与茎蘖数呈极显著正相关,有效穗数与产量、茎蘖数呈显著正相关,穗粒数与千粒重、株高呈负相关。聚类分析结果显示,18份小麦品系可划分为4个类群,依据各类群的特点提出了不同的改良目标。在小麦育种选配亲本时,应注意亲本间农艺性状的相关性和协调性。     

黄麻纤维产量与主要农艺性状的相关分析

研究黄麻纤维产量与主要农艺性状的相关性, 可为高产育种与生产利用提供科学依据。本文159份不同来源黄麻种质资源的12个农艺性状对纤维产量即单株干皮重的影响表明, 各性状的变异系数变化在11.89%至38.50%之间, 表现出丰富的遗传变异。黄麻纤维产量与各性状均呈极显著正相关, 其中, 与单株鲜皮重、株高、始花期的相关系数较大, 分别为0.814、0.760和0.648。黄麻纤维产量和单株鲜皮重、株高、出麻率、鲜皮厚的回归方程达显著水平, 其标准回归系数依次为0.443、0.437、0.291和0.113。通径分析显示, 单株鲜皮重、株高在决定黄麻纤维产量时起主要作用。出麻率的相关系数(0.253)与直接通径系数(0.291)表现基本一致, 说明出麻率直接对黄麻纤维产量起作用, 具极显著正相关。因此, 在黄麻高产育种中, 应该以始花期、单株鲜皮重、株高、出麻率与鲜皮厚为主要筛选对象, 兼顾综合性状的改良。     

甘蓝型油菜产量及相关性状的QTL分析

高产是甘蓝型油菜育种的重要目标之一，产量是多基因控制的数量性状。本文通过QTL作图分析了产量及其相关性状的数量性状位点，以甘蓝型油菜中油821和保604 F₁代小孢子培养获得的DH系为作图群体，构建了由20个连锁群组成的，包括251个分子标记( 2个RFLP标记，72个RAPD标记，91个SSR标记，86个SRAP标记)的遗传连锁图(10个标记没有分配到连锁群中)。图谱的平均图距为6.96 cM，共覆盖油菜基因组1 746.5 cM。在此图谱基础上采取复合区间作图法，检测到与油菜产量及其相关性状有关的QTL共17个。其中控制株高的3个分别位于第4、第9和第10连锁群上，对性状的解释率为9.42%～17.58%；与分枝部位有关的4个分别位于第4、第6和第7连锁群上，其中Bp1 和Bp2 均位于第4连锁群，对性状的解释率为8.13%～15.20%；与主花序有效长有关的3个分别位于第4、第10和第16连锁群上，对性状的解释率为7.49%～23.36%；与一次有效分枝有关的2个分别位于第1、第4连锁群上，对性状的解释率为15.29%～19.58%；与角果总数和千粒重有关的分别位于第4连锁群和第9连锁群上，贡献率分别为17.42%和7.64%；与单株产量有关的3个分别位于第3、第4和第15连锁群，共解释26.60%的表型变异。部分性状的QTL在连锁群上成簇分布,对性状贡献率很大，表现主效QTLs的特点，相应的性状之间也呈显著相关，这表明一因多效或者相关的QTLs之间紧密连锁是性状相关的遗传基础。本研究中与主效QTLs连锁的标记可用于油菜产量性状的分子标记辅助选择。     

Association Analysis of Agronomic and Yield-Related Traits in an Upland Cotton (Gossypium hirsutum L.) Germplasm Population Based on SSR Markers

[Objective] Molecular markers associated with agronomic and yield-related traits could provide useful references for improving the efficiency of Gossypium hirsutum breeding. [Method] In 147 upland cotton materials, 237 Simple Sequence Repeat(SSR) markers were assayed for polymorphisms. The population structure was analyzed using Structure 2.2. An association analysis between SSR markers and the agronomic and yield-related traits was performed using the Tassel 2.1 General Linear Model program. [Result] The average coefficients of variation for the five indicators varied from 7.28% to 21.06%, with an average of 13.47%, which indicated that the test population had a rich phenotypic diversity. The 237 SSR markers included 690 alleles belonging to 281 loci, with an average of 2.455 0 alleles per SSR marker (ranging from 2 to 6), and the average polymorphism information content value was 0.216 5. The test group could be divided into seven subgroups using Structure software. A genome-wide association analysis was conducted on five agronomic and yield-related traits from 2013 to 2015. There were 45 SSR loci and 1 locus significantly (P＜0.01) associated with boll weight and lint percentage, which were detected in 3 or more environments, and they explained 19.30% and 11.58%, respectively, of the phenotypic variation in the different environments (P＜0.01). Nine loci were significantly (P＜0.01) associated with agronomic traits at two or more bowing times, and one, four and four markers were associated with fruit branch number, boll number and plant height, explaining 9.96%, 7.00% and 5.57%, respectively, of the phenotypic variation in different environments. Sites significantly associated with boll weight, fruit branch number and plant height were simultaneously detected near BNL2448. [Conclusion] Many loci associated with the yield and other important agronomic traits of upland cotton were repeatedly detected in different environments using an association analysis. The results provide useful reference information for cotton molecular marker-assisted selection-based breeding.     

适宜机械化栽培的甘蓝型油菜农艺性状与单株产量的相关性分析及耐密油菜育种探讨

分析适宜机械化栽培的甘蓝型油菜农艺性状与单株产量的相关性及耐密油菜育种探讨,为选育耐密种植,适合轻简化收获的油菜提供理论基础。对农艺性状与单株产量的灰色关联度、通径分析和因子分析进行研究。结果表明：单株有效角果数、每角粒数和分枝数的关联度最大,在相关性中,株高、单株有效角果数、每角粒数与单株产量呈现显著相关,而且性状内部也存在着相关性,对单株产量的直接作用大小为：单株有效角果数>主花序有效角果数>每角粒数>结角密度>千粒重>株高>分枝部位>主花序长>分枝数。因子分析表明：株高、分枝部位、主花序长、主花序角果数、单株有效角果数在农艺性状中累计贡献率占到了总体的74.99%,起到了主要作用。在选育中应加强主花序有效角果数和结角密度的选择,分枝部位要合适,减少无效分枝数,注重株型结构性状的选择,从而努力提高角粒数和千粒重,为有效提高单株产量打下基础。