花生出仁率和株高的QTL定位分析

花生出仁率、株高等性状都对产量有重要影响, 鉴定出仁率和株高相关的主效QTL, 分析QTL的加性、上位性及其与环境的互作效应以及出仁率与株高之间的遗传关系, 有助于加快花生分子育种研究进程。本研究以远杂9102×徐州68-4构建的RIL群体为材料, 在4个环境中调查出仁率和株高等表型性状, 相关性分析结果表明, 4个环境中, 出仁率与株高均存在极显著负相关。利用前期构建的高密度遗传图谱, 通过QTLNetwork 2.0软件对出仁率和株高进行QTL定位分析, 检测到13个具加性效应的出仁率QTL, 8个具加性效应的株高QTL, 其中, 2个与出仁率相关的主效QTL (qSPA05.2和qSPA09.1)和1个与株高相关的主效QTL (qPHA09.1)至少能在3个环境下被重复检测到。还检测到11对上位性QTL, 包括出仁率6对和株高5对, 与环境之间均存在互作效应。比较QTL在连锁群上的位置发现, 在A09染色体Ad91I24-AGGS2492区间同时检测到稳定的出仁率主效QTL (qSPA09.1)和株高主效QTL (qPHA09.1)。通过条件QTL排除该位点株高的效应后, 出仁率加性效应贡献率从14.37%下降到5.50%, 表明qSPA09.1和qPHA09.1为同一位点, 同时控制株高和出仁率。     

栽培种花生荚果大小相关性状QTL定位

以远杂9102为母本,徐州68-4为父本杂交衍生的F5和F6共188个家系,构建了一张包含365个标记,总长度713.07 c M,标记间平均距离1.96 c M的栽培种花生遗传图谱。图谱包含22个连锁群,各连锁群平均长度12.37~81.39 c M,连锁群上标记数量3~46个。结合2013和2014年采集的荚果表型数据,采用Win QTLcart 2.5软件的复合区间作图法(composite interval mapping,CIM)进行QTL定位和效应估计。2个环境下共检测到41个QTL,其中与荚果长、宽、厚和百果重相关的QTL分别为13、7、13和8个,表型变异解释率为3.14%~18.27%。有6个QTL在2种环境下被重复检测到,其中百果重相关的2个(q HPWLG13.1、q HPWLG14.1),分布在LG13和LG14连锁群,遗传贡献率为6.95%~14.60%;与荚果长相关的3个(q LPLG2.2、q LPLG13.1、q LPLG14.1),分布在LG2、LG13和LG14连锁群,遗传贡献率为3.14%~18.27%;与荚果厚相关的1个(q TPLG3.4),分布在LG3连锁群,遗传贡献率为8.24%~9.24%。本研究涉及性状存在9个QTL热点区,每个热点区涉及2~3个性状,表型贡献率为3.57%~18.27%。     

花生籽仁大小相关性状QTL定位

花生籽仁大小相关性状是决定花生产量的直接因素。为发掘与花生籽仁大小相关的QTL,本研究以中花16×J11构建的RIL群体为材料,得到了一张包含289个SSR标记、21个连锁群、覆盖长度为947.3cM的遗传连锁图谱。连续2年对籽仁大小相关性状鉴定表明,各性状在群体中变异广泛,呈典型正态分布,且大部分性状间显著相关。结合本研究构建的遗传图谱,利用WinCart2.5进行QTL定位分析,2年共检测到66个QTL,贡献率为3.23%~33.01%。与籽仁长(SL)、籽仁宽(SW)、籽仁长宽比(LWR)和百仁重(HSW)相关的QTL分别有18、16、18和14个。在这些QTL中,A05染色体上的区间A05A1500?A05A1530同时存在控制籽仁长(qSLA05.1和qSLA05.2)和百仁重的相关的QTL(qHSWA05.1);B06染色体上的区间A06B135?A06B113同时存在控制籽仁宽(qSWB06.2和qSWB06.4)和百仁重相关的QTL(qHSWB06.4),这些稳定存在的主效QTL将为花生产量相关性状的精细定位和分子育种奠定基础。     

花生根部结瘤性状QTL定位

花生是我国重要的豆科油料作物和经济作物。根瘤是花生共生固氮的重要场所,研究花生根瘤形成的遗传基础,有助于更好地研究花生根瘤固氮能力和固氮特性。然而,关于花生根瘤形成的研究较少,调控花生根瘤形成的遗传机制不清楚。本研究通过对一个高世代RIL群体的根部结瘤性状进行调查,鉴定到7份根部不结瘤家系,根部不结瘤家系的叶绿素含量,以及株高、单株鲜重、单株干重均显著低于双亲。利用前期构建的SSR标记遗传连锁图,在A08和B07染色体上各鉴定到1个主效QTLqPNA08和qPNB07。通过InDel标记加密,将QTLqPNA08的区间由4.7 Mb缩小至1.6 Mb,遗传变异解释率由9.1%增加至16.4%; qPNB07的区间由9.9 Mb缩小至1.8 Mb,遗传变异解释率由7.1%增加至9.9%。根据基因功能注释, 2个QTL区间分别鉴定到4个和2个结瘤素基因存在变异位点。本研究将为解析花生根瘤形成发育以及共生固氮提供理论依据。     

栽培种花生单仁重QTL定位分析

花生(ArachishypogaeaL.)是我国重要的油料作物和经济作物,单仁重是决定花生产量和商品性的重要性状之一。本研究以大粒品种山花15号(母本)与小粒品种中花12号(父本)杂交构建的RIL群体为材料,基于高密度遗传图谱,在6个种植环境下进行单仁重QTL定位。在A04、A06、A07、B05、B07、B09和B10等7个染色体上共检测到9个与单仁重相关的QTL,这些QTL的LOD值为3.01～33.97、表型贡献率为2.61%～34.28%、加性效应值为-0.03～0.15 g、定位的物理区间为0.03～4.32 Mb,其中, qSSWA07.1是在6个种植环境下重复检测的单仁重主效QTL,qSSWA06.1和qSSWB09.1均在4个种植环境下重复检测到。qSSWA07.1和qSSWA06.1的加性效应为正,增效位点来自山花15号,qSSWB09.1的加性效应为负,增效位点来自中花12号,利用与qSSWA06.1、qSSWA07.1和qSSWB09.1紧密连锁的3个bin标记(A06:Block3344、A07:Block3373和B09:Block10032)的基因型分析了3...     

花生种子大小相关性状QTL定位研究进展

花生是我国重要的油料作物和经济作物,目前国内花生的产量远远不能满足消费者的所需,进一步提高花生单产是解决花生生产供不应求的重要途径。花生种子大小相关性状是花生的重要农艺性状,对提高花生单产至关重要。本文综述了植物种子大小的调控途径以及近年来花生分子标记、遗传图谱构建、种子大小相关性状QTL定位研究中取得的进展,探讨了目前花生种子大小相关性状研究中面临的挑战和机遇,对花生产量遗传改良进行了展望。     

花生AFLP遗传图谱构建及青枯病抗性QTL分析

青枯病抗性分子标记能为花生抗青枯病育种提供辅助选择技术,以抗青枯病品种远杂9102与感病品种Chico杂交构建的重组自交系群体(RIL)为材料,用66对具多态性的引物(EcoR I/MseI引物组合35对,MluI/MseI引物组合14对,PstI/MseI引物组合17对)对其进行扩增,共检测到324个多态性位点。应用JoinMap(3.0软件对这些多态性位点进行遗传连锁分析,构建了一张栽培种花生的AFLP遗传连锁图。该图谱包含98个AFLP标记,涉及20个连锁群,覆盖总距离285 cM,标记间平均图距为2.90 cM。结合RIL群体的青枯病抗性鉴定结果,利用分析软件QTLNetwork(2.0共检测到与青枯病抗性相关的3个QTL(qBWr1、qBWr2和qBWr3)。其中,qBWr1和qBWr2均位于第4连锁群,qBWr3位于第14连锁群。这3个QTL形成2对具有加性×加性上位性互作效应的QTL区段(qBWr1/qBWr3和qBWr2/qBWr3),贡献率分别为12.81%和16.56%,共解释青枯病抗性总变异的21.62%。     

大豆抗倒伏性的评价指标及其QTL分析

倒伏性的鉴定通常采用倒伏程度分级法, 但其表现依赖于田间实时环境, 分级较粗放。育种实践需要一种不依赖于实时环境的倒伏潜势评价方法。本研究利用表型差异大的32个大豆品种和1个重组自交系(RIL)群体NJRIKY, 研究了鲜重力矩(株高×鲜重, PF)、干重力矩(株高×干重, PD)、单位抗折力鲜重力矩(株高×鲜重/抗折力, PFS)和单位抗折力干重力矩(株高×干重/抗折力, PDS)等4种倒伏性评价指标与倒伏程度的关系, 从中遴选出PF与倒伏程度的相关系数高、物理意义明确、测度简便、环境稳定性高, 与倒伏程度共同QTL多, 综合表现最优, 反映了倒伏势。在A2、C2、D2和G连锁群上, 共检测到7个倒伏程度相关的QTL, 分别解释表型变异的6%~12%, 2年未检测到相同的QTL; 在B1、C2和O连锁群共检测到7个倒伏势有关的QTL, 分别解释表型变异的5%~12%, 其中qPFC2-2, 2年均能稳定表达, 贡献值较大; 倒伏程度和倒伏势共有的QTL区间有GMKF059a~satt319和satt286~A63_1T两个; 抗倒伏性等位基因来自亲本科丰1号。     

花生含油量的遗传基础与QTL定位研究进展

花生是我国重要的油料作物,含油量是花生重要的品质性状和育种目标。花生含油量每提高1个百分点,相当于增产2个百分点,油脂加工利润可提高7个百分点。培育高油高产花生品种是增加食用油供给和保障食用油供给安全的重要途径。本文概述了花生含油量表型鉴定的4种常用方法;阐述了花生含油量的遗传特性是多基因控制的数量性状,即受加性效应和显性效应的影响,也存在基因型和环境互作;总结了已报道的含油量QTL 124个,表型变异解释率超过10%的主效位点有36个,分布在A03、A05和A08上的8个主效QTL可重复检测到;构建了一张花生含油量的一致性遗传图谱, A08染色体上33.59～50.24 Mb为热点区间;介绍了油脂合成及调控相关基因等方面的研究进展,以期为花生含油量遗传改良和高油品种培育提供理论指导。     

基于三维模型重构的花生网纹厚度性状QTL分析

荚果网纹厚度,不仅是花生重要的品种特性,也与花生适宜机械化收获特性密切相关。为探索花生荚果网纹厚度遗传基础,本研究开发了一种基于三维模型重构测定网纹厚度的方法,并且以品种花育36号和品系6-13配组衍生的181个重组自交系(recombinant inbred line, RIL)群体为材料,考察了该RIL群体2019—2020年在山东青岛、东营和威海3个环境下表型数据。结果表明,横向和纵向网纹厚度在RIL群体中均表现为连续分布和超亲遗传,广义遗传率分别为0.92和0.91。利用前期构建的高密度遗传图谱,共定位到11个与网纹厚度相关加性QTL,其中6个与横纹厚度相关, 5个与纵纹厚度相关,表型贡献率范围为5.21%～11.06%。定位到2个主效位点qLA2和qLO9,可在不同环境下表达,其增效等位基因分别来自花育36号和6-13。共定位到22对上位性QTL,共涉及34个位点,表型贡献率范围为0.55%～4.37%,其中10对与横纹厚度相关, 12对与纵纹厚度相关。本研究结果将为花生相关性状基因定位和分子育种提供重要的参考。     

栽培种花生遗传图谱的构建及主茎高和总分枝数QTL分析

栽培种花生是异源四倍体,基因组大,构建花生的分子遗传连锁图谱并对相关性状进行QTL定位研究的工作缓慢。本研究以遗传差异大的亲本组配杂交组合富川大花生×ICG6375构建F2作图群体,采用公开发表的2653对SSR引物,构建了一张含有234个SSR标记、分布于20个连锁群的栽培种花生遗传图谱。该图谱覆盖基因组的长度为1683.43c M,各个连锁群长度在36.11~131.48 c M之间,每个连锁群的标记数在6~15个之间,标记间的平均距离为7.19 c M。结合F3在湖北武汉和阳逻环境下的主茎高和总分枝数鉴定结果,应用Win QTLCart 2.5软件采用复合区间作图法进行了QTL定位和遗传效应分析。共检测到17个与主茎高和总分枝数相关的QTL位点,贡献率在0.10%~10.22%之间,分布于8个连锁群上。综合分析武汉和阳逻环境的鉴定结果,获得重复一致的与主茎高相关的6个QTL,其中q MHA061.1和q MHA062.1位于连锁群LG06上TC1A2~AHGS0153标记区间,贡献率为5.49%~8.95%;q MHA061.2和q MHA062.2位于LG06上AHGS1375~PM377标记区间,贡献率为2.93%~5.83%;q MHA092.2和q MHA091.1位于连锁群LG09上GM2839~EM87标记区间,贡献率为0.53%~9.43%。     

源于栽培种花生的EST-SSR引物对野生花生扩增的多态性

以花生属86份野生近缘种和3份栽培种为材料,利用从栽培种花生中开发设计的EST-SSR引物,分析其对野生花生扩增的有效性,探讨EST-SSR引物用于花生资源遗传多样性研究的适用性。随机选取235对EST-SSR引物进行筛选,223对EST-SSR引物均扩增出条带,有效性为94.89%,其中能检测到多态性的53对引物在89份资源中共扩增出238条带,包括206条多态性带。每对引物能扩增出1~12多态性带,平均3.89条,多态性指数为0.044~4.040,平均1.173。统计分析结果表明,89份花生种质材料间的平均相似系数为0.685,变异范围为0.442~0.976,在遗传距离为0.408处,分成2大组(A组和B组) 9小组,栽培种花生被聚在花生区组中,相同区组的材料基本被聚在一起,A. duranensis与栽培种花生(A. hypogaea L.)的关系较近,聚类结果与花生属的植物学分类基本一致。对含油量和基因型数据相关性分析和t检验发现,POCR437-180/170等6对标记可以作为含油量相关分析标记筛选的后备标记。用这6对标记的引物序列搜索cDNA文库和BLAST库,发现引物POCR437序列对应丙二酸单酰-CoA-ACP转酰酶和酰基载体蛋白的编码基因,这两种蛋白质参与脂肪酸的合成。     

栽培花生Aux/IAA家族鉴定与生物信息学分析

Aux/IAA(Auxin/Indole-3-Acetic Acid)家族是生长素(Auxin)信号的早期响应基因家族之一,广泛参与调控植物的生长发育。然而目前对于栽培花生(Arachis hypogaea)Aux/IAA家族的研究还未见相关报道。本研究在栽培花生中共鉴定到了34个Aux/IAA基因,分布在15条不同的染色上。多重序列比对分析发现花生Aux/IAAs具有4个保守结构域,分别为Ⅰ-Ⅳ。聚类分析将花生Aux/IAAs分为Ⅰ-Ⅷ,8个亚家族。各个亚家族内部基因具有相似的保守基序,而基因之间的内含子/外显子结构存在差异。基于基因表达模式分析将栽培花生分为A和B两组基因,A组基因在花生各个组织的表达量都相对较高,而B组基因的表达具有组织特异性。基于以上结果,本研究将为进一步对Aux/IAA家族的基因功能研究提供科学依据。     

Quantitative Trait Locus Mapping of Number and Percentage of Cracked and Open Bolls in Gossypium hirsutum L.

The recombinant inbred lines(RI) and immortalized F₂ (IF₂) populations derived from the cross between Gossypium hirsutum L. lines sGK9708×0-153 were used to detect quantitative trait loci(QTLs) underlying the number of cracked and open bolls (COP) and percentage of open bolls (POB). Field experiments were conducted in Quzhou, Hebei Province in 2009 and in Anyang, Henan Province, in 2009 and 2010. QTL analysis was conducted by the CIM method. Seven and 11 QTLs, which explained 5.86%～11.28% and 4.68%～9.84% of the phenotypic variation of COB and POB, respectively. Three, two, one, and one QTLs related to COB were located on chromosomes 25, 16, 18, and LG49, respectively; while six, two, two, and one QTLs related to POB were on chromosomes 25, 16, 18, and LG49, respectively. However, no common QTLs were detected in the RI and F2 populations. qPOB-16-2 was detected in the RI population in three environments, and qCOB-16-1, qPOB-5-3, and qPOB-25-4 were detected in two environments. These stable QTLs might be useful for molecular-assisted selection in future cotton breeding programs.     

Intercropping Studies in Peanut (Arachis hypogaea L.)

With a view to study the effect of intercropping and plant geometries in peanut cv. VRI-1 , a held experiment was conducted at Area Agronomic Centre, Tamil Nadu Co-operative Oilseeds Growers' Federation Limited, Neyveli, India during winter season 1989, (November 89–April 90) under irrigated condition. Three intercrops viz., pigeonpea, sunflower and finger millet were tested at two plant geometries viz., paired rows of 40/20 cm and 45/15 cm. The study indicated that pigeonpea was compatible with peanut and their combination resulted in higher peanut kernel equivalent yield and higher profit. Sunflower and finger millet depressed the base crop yield and found to be unsuitable for intercropping in peanut. Base crop yield was not influenced by the plant geometries.     

花生SSR标记与农艺性状的相关性

以农家品种四粒红和冀农黑3号构建的包含有251个家系的重组自交系(RIL)群体为材料, 在保定市和邯郸大名县两地进行表型鉴定, 利用Pearson’s相关和逐步多元回归分析了花生农艺性状之间及其与标记的相关性。结果表明, 多数农艺性状间存在显著或极显著相关, 其中相关性最高的为单株生产力和单株仁重(r=0.970), 其次是主茎高和第一侧枝长(r=0.918); 77对SSR标记与18个农艺性状显著相关, 每个性状相关标记数在2~16之间; 14个SSR标记与13个农艺性状关联, 解释的表型变异为5.2%~11.5%。以上结果为今后花生的常规育种和分子标记辅助选择奠定了基础。     

Molecular Marker-Assisted Dissection of Quantitative Trait Loci for seven Morphological Traits in Rice (Oryza Sativa L.)

Summary The genetic dissection of morphological traits can helpful to evaluate their potential values as markers for rice genetic improvement. In this study, a RI population derived from a cross from Zhenshan97 and IRAT109 was used to dissect the genetic bases of seven morphological traits such as leaf sheath color (LSC), grain apiculus color (GAC), grain hairiness density (GHD), grain awn length (GAL), ratio of leaf length to width (RLW), leaf erectness (LER) and natural leaf rolling status (NLR). Totally, 26 main-effect QTLs and 22 epistatic QTLs were detected. Of them, 11 main-effect and 3 epistatic QTLs expressed environmental interactions. GAC controlled by a single gene could be regarded as the most useful marker. LSC controlled by two major interacted main-effect QTLs, but with no environmental interaction, is suitable to become morphological marker. LSC will be a very efficient morphological marker for identification of hybrid plants at rice seedling stage when the two major QTLs are introduced into male sterile line and restorer line separately. GHD controlled by a major QTL and a few minor QTLs with comparative low QEIs could also be used as marker. The traits GAL, NLR, RLW and LER, which were controlled by a number of minor effect QTLs and affected by environmental conditions could not be used as marker. But the QTLs with large effects, such as nrl8, can be targeted for corresponding trait improvement through marker-aided selection in rice breeding.