水稻粒形性状的QTL分析

为了促进水稻粒形性状分子标记辅助选择育种研究,以籼稻二九南和粳稻龙稻5号杂交衍生的重组自交系群体为材料,对粒长、粒宽和粒厚3个粒形性状进行数量性状基因定位(Quantitative trait loci,QTL)分析。结果表明:采用完备区间作图法(ICIM),共检测到7个控制粒形性状的QTL,包括3个粒宽QTL,4个粒厚QTL,它们分布于第2、3、5、11和12号染色体上,其中4个主效QTL包括1个控制粒宽的qGW5a和3个控制粒厚的qGT2a、qGT11a以及qGT12a,但未检测到控制粒长的QTL位点。进一步分析表明,3个控制粒宽性状的QTL能解释28.44%的表型贡献率,单个表型贡献率为6.61%~13.81%;而4个控制粒厚性状的QTL能解释17.53%的表型贡献率,单个表型贡献率为7.32%~15.30%。     

不同生态环境下冬小麦籽粒大小相关性状的QTL分析

 【目的】鉴定影响籽粒大小相关性状的QTL,并估计QTL的表型效应;分析不同环境下QTL的稳定性。【方法】以冬小麦小粒地方品种和尚麦为母本,大粒育成品种豫8679为父本及其F7:8重组自交系的142个株系为试验材料,分析籽粒长度、宽度、厚度、体积及千粒重在北京（2006、2007）、合肥（2007）和成都（2007）4个不同环境下的性状表现,并利用已构建的含有170个SSR标记和2个EST标记的遗传图谱,对这5个性状进行QTL定位分析。【结果】4个环境下共检测到93个影响籽粒长度、宽度、厚度、体积及千粒重的QTL,这些QTL分布在除1D和6A之外的所有小麦染色体上。在检测到的QTL中,与籽粒长度、宽度、厚度、体积和千粒重相关的QTL分别为17、16、18、21和21个。另外,本研究还在1A、1B、2A、2D、3A、3B、5A、5B、5D、6A、6D、7B和7D染色体上共发现了18个QTL富集区。【结论】获得93个影响小麦籽粒大小相关性状的QTL,这些QTL可作为利用分子标记辅助育种途径进行小麦遗传改良的依据。     

应用RFLP图谱定位分析稻米粒形的QTL

研究利用Asominori/IR2 4 的 71份重组自交系群体及其相应的具有 2 93个分子标记的RFLP图谱 ,采用单因子方差分析和区间做图方法 ,对控制主要稻米粒形性状的数量性状位点(QTL)进行了系统分析。检测出 9个控制稻米粒形的QTL ,其中包括 3个控制稻米粒长的QTL(R11、R12和R13) ,2个控制稻米粒宽的QTL(Rwl和Rw2 ) ,4个控制长宽比的QTL(Lw1、Lw2、Lw3和Lw4 )。研究认为 ,粒长是受多基因控制 ,粒宽受两对主效基因和多对微效基因控制的数量性状 ,粒长和粒宽是遗传上完全独立的两个性状     

高产粳稻沈农265产量相关性状的QTL分析

利用沈农265/丽江新团黑谷的176个F2 3家系群体构建包含90个SSR标记的连锁图谱,并对穗长、每穗颖花数、每穗实粒数、着粒密度、结实率、有效穗数和千粒重等7个产量相关性状进行QTL分析。结果表明,共检测到15个控制产量性状的QTL,分布在第3、4、6、8、9以及第12染色体上。包括3个控制穗长的QTL;3个控制每穗颖花数的QTL;1个控制每穗实粒数的QTL;2个控制着粒密度的QTL;2个控制结实率的QTL;3个控制千粒重的QTL以及1个控制有效穗数的QTL。其中,主效QTL有4个,分别是qPL9,qSPP4-1,qSD9和qRG12。这些QTL将为水稻分子设计育种提供"元件",同时为阐明水稻产量相关性状分子机制提供基础信息。     

水稻粒形控制基因研究进展

粒形是影响水稻产量和品质的重要农艺性状,受多个数量性状位点（QTLs）控制。随着功能基因组学的 快速发展和新一代测序技术的出现,目前已经定位400 多个与水稻粒形相关的QTLs,并已克隆了一些水稻粒形控制 基因。综述了水稻粒形的影响因素以及重要的粒形基因的克隆与功能分析。     

水稻产量及其相关性状的数量性状位点(QTL)鉴定(英文)

由于大部分水稻育种的最终目标是获得高产、稳产,因此对于育种工作者来说．水稻产量及其构成因素 是重要的性状。在大田试验中,采用随机区组设计,设两个重复,对CT9993-5-10-1-M × IR62266-42-6-2杂交而得 的144份水稻品系DH群体的产量及其主要农艺性状的数量性状位点(QTLs)进行定位。采用MAPMAKER/QTL 1．1软件进行区间定位并估计每个QTL的表型方差的百分比,以LOD阈值>2．4来确定一个QTL的有无.试验鉴 定出与6个水稻农艺性状如千粒重、单株产量、株高、穗长、粒宽、粒长宽比有关的23个QTLs,这些QTLs将有助于 提高水稻产量,并有利于了解水稻产量性状的遗传调控.     

水稻粒形相关性状及千粒重QTL的稳定性分析

以Nipponbare（japonica）／Kasalath（indica）／／NipponbareBC1F10的98个家系为材料,在3种环境下对水稻粒形相关性状及千粒重进行数量性状基因位点（quantitative traitloci,QTL）的定位分析。利用QTLmapper1．6软件在全基因组水平上检测了粒形相关性状及千粒重QTL。结果表明,在3种环境下共检测到4、1、4、5、5个QTL,分别控制粒长、粒厚、粒宽、粒形和千粒重。鉴定了以Nipponbare为背景、Kasalath为置换片段的染色体片段置换系群体在3种环境中的表型值,发现与背景亲本相比,置换片段包含qGL-6的株系NK28、包含qGL-12的株系NK32粒长均明显变长;置换片段包含qGW-1和qGW～7的株系NK9和NK32粒宽均明显变窄;置换片段包含qLWR-5的株系NK22和NK32、包含qLWR-12的株系NK32粒形明显变大;置换片段包含qTGW—1—1的株系NK9千粒重显著降低。上述结果表明,这些QTL是稳定表达的主效QTL。     

不同生长环境下水稻主要农艺性状的QTL分析

 以籼粳交密阳23/吉冷1号200个F2：3家系作为作图群体，在北京（正常生长环境）、昆明（自然低温胁迫）、公主岭（冷水胁迫）、韩国春川（正常生长环境和冷水胁迫）等5种不同生长环境下进行了水稻秆长、穗长、穗粒数和穗抽出度等主要农艺性状的异地鉴定，并利用SSR标记进行了上述农艺性状的QTL分析。检测结果表明，5种不同环境下检测到与上述农艺性状相关的QTL共44个，分布于除第9染色体外的11条染色体上。qCL1a、qCL1b、qCL5a、qCL6b、qPL1a、qPL3a、qPL6b、qPL6c、qPL7b、qSP8b、qSP1c、qSP11a、qSP12和qPE1至少在2种不同生长环境下均检测到，受环境的影响较小，为较稳定的QTL。其中，qCL1a、qCL1b、qPL1a、qSP1c和qPE1对表型变异的解释率分别为24.2%～55.2%、22.7%～39.9%、12.5%～27.7%、14.4%～33.5%和26.6%～28.7%，为主效基因，主要表现为超显性。这些主效QTL在低温环境下对水稻秆长、穗长、穗粒数和穗抽出度有增效作用，与水稻耐冷性有一定的相关性。     

水稻抽穗期性状QTL的全基因组关联定位分析

以253份水稻种质为材料,评价了群体材料的抽穗期特性,利用全基因组关联分析法对水稻抽穗期相关数量性状位点(QTL)进行定位.结果表明:种质群体抽穗期为45～100 d,变异系数为13.12％～13.39％,广义遗传率为50.94％;全基因组关联分析定位了29个与抽穗期相关的QTL,共60个显著关联SNP;预测15个QT...     

水稻产量性状竞争优势QTL定位

【目的】检测与水稻产量性状竞争优势相关的数量性状座位（QTL）,探讨水稻竞争优势的遗传基础。【方法】以特青为母本、以基于IR24遗传背景的6个IRBB近等基因系为父本,配组衍生了由204个水稻恢复系株系组成的重组自交系（RIL）群体,并用各个RIL与不育系中9A杂交获得测交F₁群体。两年同地种植两套群体,相邻两列并列种植相应的RIL和F₁,设2次重复。成熟时每份材料每个重复混收中间4株,考查单株穗数、每穗实粒数、每穗总粒数、结实率、千粒重和单株产量,计算得出2次重复的平均值。在各个性状上,以同一年的数据为基础,将F₁表现型减除对应RIL表现型,获得1套衍生数据。以（F₁-RIL）数据为基础,应用QTLNetwork 2.0检测QTL;经1 000次Permutation计算,选用全基因组显著性水平P＜0.05为阈值。【结果】6个产量性状在RIL和F₁群体之间均呈极显著正相关,相关系数以千粒重最高,为0.903;以单株穗数和单株产量最低,分别为0.333和0.357;结实率、每穗实粒数和每穗总粒数居中,分别为0.406、0.448和0.680。结果还表明,随着RIL表型值的增加,F₁杂种优势强度逐步降低、杂种劣势强度逐步升高。未检测到控制单株穗数的QTL,但在其他5个性状上共检测到16个QTL,分布于水稻第2、3、5、6、8和10染色体,其中,3个控制每穗实粒数,4个控制每穗总粒数,3个控制结实率,4个控制千粒重,2个控制单株产量,单个QTL的贡献率为1.7 %-22.1 %。控制每穗实粒数的所有3个QTL全部表现为中9A/IR24的竞争优势优于中9A/特青,而在每穗总粒数、结实率和千粒重上,分别有3、2和2个QTL表现为中9A/IR24的竞争优势优于中9A/特青,有1、1和2个QTL表现为中9A/特青的竞争优势优于中9A/IR24。在控制单株产量的2个QTL中,qGY2与控制每穗实粒数和每穗总粒数的qNGP2和qNSP2位于同一区间,qGY10与控制每穗实粒数和结实率的qNGP10和qSF10位于同一区间,它们均表现为中9A/IR24的竞争优势高于中9A/特青。【结论】亲本性状表现和杂种优势均对F₁的产量表现具有重要作用,与竞争优势有关的QTL对杂交稻产量性状遗传控制具有重要作用。     

水稻产量性状杂种优势的QTL定位

 【目的】利用QTL定位方法检测水稻产量性状杂种优势QTL,并解释杂种优势产生的可能分子机理。【方法】利用重组自交系与亲本协青早B构建BC1杂种群体,通过两地重复试验,以中亲优势考察6个产量性状的杂种优势表型,利用Windows QTL Cartographer 2.5的复合区间作图法检测其QTL。【结果】多数产量性状均表现出较强的杂种优势。在两地试验中,共检测到20个产量性状杂种优势QTL,分布在水稻第2、3、6、7、8、10等6条染色体上,包括3个控制单株产量杂种优势的QTL、2个控制单株穗数杂种优势的QTL、6个控制每穗总粒数杂种优势的QTL、4个控制每穗实粒数杂种优势的QTL、4个控制结实率杂种优势的QTL和1个控制千粒重杂种优势的QTL。单个QTL对群体性状表型变异的贡献率为4.90%—12.85%。【结论】检测到控制6个产量性状杂种优势的20个QTL,其中qHNP-3、qHTNSP-7、qHNFGP-7、qHSF-7、qHTGWT-3 5个QTL在两地试验中稳定表达;检测到的20个杂种优势QTL中,有13个与在RIL群体中检测到的QTL重叠,重叠率达65%,因此,认为来自纯系的产量性状加性效应对杂种优势产生具有重要贡献。     

利用野生稻高代回交群体分析水稻农艺性状QTL

本研究用来源于马来西亚的普通野生稻(IRGC-105491)与珍汕97B杂交并回交构建148个株系的高代回交群体(BC_2F_4),用152个均匀分布的SSR标记构建了分子遗传连锁图,其图谱长为1 342.1 cM,相邻标记间距为8.8 cM.利用该群体检测定位到影响株高、生育期、穗数、穗长及千粒重、粒长、粒宽等农艺性状的27个QTL;在这些QTL中约有59%有利基因来源于野生稻.野生稻中有利基因的发掘和利用将为分子标记辅助培育水稻新品种奠定基础.     

水稻分蘖相关性状的QTL定位与分析

应用147个SSR标记,对水稻测序品种日本晴(Nipponbare以下简称Nipp)×广陆矮4号(部分 测序,以下简称GLA)的F2群体进行基因检测,构建了全长为1736．6cM、覆盖水稻基因组12条染色体 的连锁图,采用QTLCart1．7统计软件对水稻分蘖相关性状如分蘖数、穗数、有效分蘖数、分蘖率等4 个性状的基因座位进行定位分析,检测到5个主效果基因和17个微效基因,同时结合基因组研究的 最新成果,对7个与标记间遗传距离为0(QTL POS=0)的OTLs进行生物信息学的分析,尝试用OTL 定位预测基因的功能。     

水稻粒形遗传及QTLs定位研究进展

粒形性状是水稻产量的重要构成因子,不仅影响水稻产量的高低,还影响着稻米品质的优劣,因此有关水稻粒形的遗传、粒形与稻米品质的相关性、粒形性状的QTLs定位等研究一直受到人们广泛的关注,至今已有许多研究报道,取得了可喜的研究进展。但至今所报道的研究中大多数采用籼稻与籼稻或籼稻与粳稻的杂交后代为材料,而利用粳稻与粳稻杂交后代为材料开展粳稻粒形性状遗传研究报道较少,且研究主要集中于粒长、粒宽、长宽比和粒重,而对粒厚的研究报道甚少。今后应加强对粳稻粒形的遗传及分子机理、水稻粒厚的遗传、粒形性状与稻米功能性成分的相关性等研究。     

ABA浸种对水稻幼苗生理及产量性状的影响

利用不同浓度ABA浸种2个水稻品种种子,研究ABA对水稻幼苗生理特性和产量性状的影响,试验结果表明:ABA浸种可导致植株幼苗生理生化的变化.幼苗的游离氨基酸含量随ABA浓度的增加而降低;可溶性糖含量随ABA浓度的增加而增加;叶绿素含量随ABA浓度的增加而增加.与对照不浸ABA相比,浸所有浓度的ABA对所有6个产量性状及产量的影响都不显著.但浸不同浓度ABA对一些产量性状的影响差异显著.对2品种而言,浸种5×107mol/L是最佳浓度,可显著提高2品种的产量、有效穗数和西农优1号的结实率.     

QTL Mapping of Chlorophyll Contents in Rice

The objectives of this study were to investigate the genetic factors controlling the chlorophyll content of rice leaf using QTL analysis. A linkage map consisting of 207 DNA markers was constructed by using 247 recombinant inbred lines (RILs) derived from an indica-indica rice cross of Zhenshan97B×Milyang 46. In 2002 and 2003, the contents of chlorophyll a and b of the parents and the 247 RILs were measured on the top first leaf, top second leaf, and top third leaf, respectively. The software QTLMapper 1.6 was used to detect quantitative trait loci (QTLs), additive by environment (AE) interactions, and epistatic by environment (AAE) interactions. A total of eight QTLs in four intervals were detected to have significant additive effects on chlorophyll a and b contents at different leaf positions, with 1.96-9.77% of phenotypic variation explained by a single QTL, and two QTLs with significant AE interactions were detected. Epistasis analysis detected nine significant additive-by-additive interactions on chlorophyll a and b contents, and one pair of QTLs with significant AAE interactions was detected. On comparison with QTLs for yield traits detected in the same population, it was found in many cases that the QTLs for chlorophyll a and b contents and those for yield traits were located in the same chromosome intervals.     

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.     

不同环境下水稻产量相关性状的QTL分析

利用1个由248个家系组成的粳籼交(韭菜青×IR26)重组自交系群体及相应亲本,在江苏南京和海南陵水两地种植,分别对其每穗总粒数、单株有效穗数、千粒重、每穗实粒数和穗长5个性状进行QTLs定位和比较分析.结果表明,在两种环境下,共检测到27个QTLs分别控制单株有效穗数、每穗总粒数等5个性状,分布于除第4、5、9染色体以外的9条染色体上.其中,南京试点检测到16个QTLs,贡献率为3.45%～26.12%;陵水试点检测到15个QTLs,贡献率为3.22%～16.37%;两地共同检测到的QTLs有4个.此外,本文对采用分子育种手段加强太湖流域地方品种资源中优异种质向现代品种中的渗透进行了初步讨论.