控制水稻穗形相关性状的QTL定位

穗是水稻产量的最终表达部位,穗部性状在产量构成因素中占有很重要的地位.该研究采用以粳稻Asominori为遗传背景、籼稻IR24为染色体片段供体的染色体片段置换系(Chromosome segment substitution lines,CSSLs)群体,于2007年和2008年对水稻穗部性状进行了相关分析及其数量性状位点(Quantitative trait loci,QTL)的定位.结果表明:穗部性状与单株产量存在极显著的正相关,并检测到影响5个相关性状的33个QTL,分布在第1、第3、第4、第6和第8条等染色体上,贡献率介于5.35%与37.59%之间,其中两年同时检测到的稳定表达QTL10个,约占30.3%;在第1染色体RM493和RM5496标记附近、第4染色体RM317标记附近、第6染色体RM217标记附近和第8染色体RM331及RM502标记位置均检测到能同时控制穗部多个性状的QTL,可能是因为基因的多效性或基因的紧密连锁所致.在育种中利用与这些QTL连锁的分子标记进行辅助选择,将有助于多个性状的协同改良.     

大穗型水稻穗部性状的QTL定位

【目的】对大穗型水稻穗部性状的数量性状基因座(QTL)进行定位,为水稻超高产育种提供优质的种质材料。【方法】利用95个在双亲具有明显多态性的分子标记和213个由大穗型水稻材料lp1与9311构建的F2群体单株,采用完备区间加性模型作图法(ICIM-ADD)对穗长、每穗粒数和着粒密度3个穗部性状的QTL进行检测。【结果】共检测到5个穗部性状QTL,其中穗长QTL 1个,每穗粒数QTL 2个,着粒密度QTL 2个,分布于第3、4、6、10和11号染色体上。检测到的QTL LOD介于2.63~2.91,表型贡献率为7.42%~17.72%,贡献率大于10.00%的主效QTL有2个(qSSD-3-1和qPL-11-1),分别有2个和3个QTL的增效等位基因来源于大穗lp1和9311。【结论】定位得到的主效QTL qSDD-3-1和qPL-11-1可用于分子标记辅助选择育种,新的穗长QTL qPL-11-1可用于精细定位和克隆。     

水稻穗部性状QTL分析

为分析不同遗传世代QTL定位结果的差异,鉴定新的稳定表达的主效QTL,为水稻高产和穗型性状育种提供参考信息。以沈农0530-9和北陆129杂交衍生的F2群体和F2∶3家系为试验材料,对穗部性状和籽粒大小性状进行QTL(Quantitative trait loci)分析。共检测到47个穗粒性状相关的QTL,分布于12条染色体上,F2和F2:3群体分别均检测到30个QTL,2个群体检测到的QTL的LOD值、贡献率和效应值存在明显差异,仅有13个QTL能在2个群体中稳定表达;QTL存在明显的遗传重叠现象,成簇分布在第1、2、3、6和9号染色体上,5个区段包含23个相关QTL,占QTL总数的55.32%,其它QTL在染色体上相互独立。不同遗传世代QTL定位结果存在一定差异,位于第2和9号染色体上位点是调控穗粒性状的稳定表达的多效性热点区域,其中位于第2染色体上QTLq PL2、q PW2和q ST2是3个新的稳定表达的QTL,值得做进一步深入研究。     

水稻穗发芽研究进展

作物收获前的穗发芽是一个严重的全球性农业生产问题。经过漫长的驯化过程,栽培作物的休眠水平普遍低于野生祖先。尽管休眠期的缩短可能提高作物的繁殖代数和农业产值,但过早的休眠释放使作物在成熟收获前发生穗萌发,造成巨大的经济损失。从穗发芽的生理基础、穗发芽相关QTL和基因、穗发芽防控及展望等方面对水稻穗发芽现象进行梳理,认为高含水量是水稻种子萌发和穗发芽的先决条件,该过程中,淀粉酶活性增强和可溶性糖含量升高为穗发芽提供能量,水稻籽粒中植物激素ABA和GA的含量及种子对二者的敏感性是决定穗发芽的关键所在。近年来,穗发芽相关QTL及其功能基因的挖掘为阐明水稻穗萌机理以及培育穗发芽抗性品种提供重要依据。从长远来看,广泛开展水稻种质资源鉴评,尤其在野生稻、地方品种中寻找丢失的休眠基因,并通过分子育种途径聚集此类基因,培育抗穗萌品系（品种）,对于解决穗发芽问题、提高水稻产量和品质、保证国家粮食安全具有重要意义。     

水稻穗干物质重发育动态的QTL定位

 以籼稻品种IR64和粳稻品种Azucena及其DH群体(123个DH系)为遗传研究材料,在穗干物质积累的不同时期测定穗重。利用包括RFLP、同工酶标记和RAPD等175个分子标记的水稻连锁图谱,采用条件复合区间作图法对水稻穗部干物质积累进行QTL的动态定位。在各时期能检测到14个非条件QTL,而最终穗重只能检测到3个非条件QTL。条件QTL分析表明,基因在水稻发育过程中以一定的时空方式表达。亲本和极端个体的QTL总效应分析表明,增效基因和减效基因在不同个体中的累积程度不同。控制穗干物质积累的发育过程存在两组基因,一组基因控制稻穗谷粒内外颖的发育,另一组基因可能控制谷粒内容物的充实。     

水稻穗型相关性状的QTLs定位

稻穗大小是决定水稻产量的重要性状,为了挖掘与穗型相关的基因,为水稻产量遗传育种研究提供理论基础和应用价值,以大穗籼稻地方品种宝大粒(BDL)和小穗粳稻品种矮格拉(AGL)为亲本,构建F_2代群体,对穗型性状进行数量性状座位(QTL)初步分析;根据F_2群体定位结果,标记选择区间杂合体,自交构建F_4分离群体,验证QTL位点。结果表明,在F_2群体中共检测到与5个穗型相关性状的6个QTLs,分别位于第2、6、7染色体上。二次枝梗数QTL qNSB7和一次枝梗数QTL qNPB7定位于第7染色体的RM542～A83区间,LOD值(表示连锁可能性的大小)分别为10.84和5.03,分别解释30.74%和12.34%的表型变异,并且在其相邻的A85～A28和A83～A85区间分别检测到每穗颖花数QTL qSNP7和穗长QTL qPL7,LOD值分别为5.31和4.12,表型贡献率分别为14.80%和11.82%。另外,在第2染色体上检测到1个穗长QTL qPL2,LOD值为3.76,表型贡献率为9.12%;在第6染色体上检测到1个结实率QTL qSSR6,LOD值为4.34,表型贡献率为11.26%。以qNSB7为目标QTL,在F_4分离群体中进行验证,结果表明,qNSB7仍位于RM542和A83标记之间,LOD值为9.84,解释了30.74%的表型变异,且其他3个QTLs qSNP7、qPL7和qNPB7都聚集在这317 kb的区间,解释了17.2%～24.6%的表型变异。由结果可知,qNSB7是1个通过增加二次枝梗数,影响每穗颖花数、一次枝梗数和穗长的一因多效新位点。     

水稻穗颈维管束及产量相关性状的QTL分析

采用2个偏粳品种“光三”／C418的重组自交系群体，构建SSR标记的连锁图谱，并以此对水稻穗颈维管束数和产量相关性状进行了QTL(Quantitative Trait Loci)分析。在第1，5，8和11染色体上检测到4个控制穗颈大维管束数的QTL。在第5，9和10染色体上检测到3个控制穗颈小维管束数的QTL；共检测到产量及8个与产量相关性状的30个QTL。通过分析穗颈维管束数与穗一、二次枝梗数，穗一、二次枝梗粒数，穗粒数，结实率，单株产量QTL在染色体上的分布及连锁关系，表明穗颈维管束是影响产量的重要解剖结构；通过增加穗颈大、小维管束数可望增加水稻“库”的容量。保证“流”的畅通。     

水稻穗长和有效穗数的QTL定位分析

水稻的穗长和有效穗数与产量有着密切的关系。本试验以籼稻品系中的V20B为母本,爪哇稻品系中的CPSLO17为父本杂交,经单粒传法构建重组自交系(RIL)为作图群体,对水稻穗长和有效穗数2个穗部性状进行QTL定位及分析。利用SLAF标签构建的高密度遗传图谱,结合定位软件Map QTL5进行区间作图,阈值设为3.9,在3条染色体上共检测到7个QTL,其中5个控制穗长QTL(q PL1-1、q PL1-2、q PL6-1、q PL6-2、q PL6-3)分别位于第1、第6号染色体上,QTL的贡献率分别为6.41%、22.22%、6.15%、12.24%、13.01%,增效位点主要来自于CPSLO17,且q PL1-1为一个新的QTL;2个控制有效穗数QTLs(q PN1、q PN4)分别位于第1、第4号染色体上,QTL的贡献率分别为13.15%、8.18%,且增效位点来自于亲本V20B。这些位点的标记为进一步克隆穗长和有效穗数QTL及分子标记辅助选择奠定理论基础。     

基于高密度遗传图谱的水稻穗长QTL定位与分析

【目的】深入挖掘与穗长相关的新基因,为水稻穗长调控的遗传机理研究及分子育种提供依据。【方法】以2个优良亲本‘ZP37’和‘R8605’及其杂交衍生的208个高世代重组自交系(Recombinant inbred lines,RILs)为作图群体,利用全基因组重测序高密度连锁图谱对3个不同环境下的穗长数量性状座位(Quantitative trait locus,QTL)进行定位,同时分析它们的聚合效应。【结果】共检测到11个穗长QTL,分别分布在第3、4、7、8、9和12号染色体上,其似然函数比对数值(Log of odds,LOD)介于3.07～12.87之间,贡献率在2.17%～10.94%之间,有7个QTL是新位点,其余4个QTL位点与已报道的穗长基因和QTL位置重叠或相近。在2个不同环境下重复检测到4个稳定的QTL位点;对聚合了不同数量穗长QTL株系的分析结果表明,穗长QTL表现出累加效应,QTL数量的增加能显著增加水稻穗长。【结论】本研究结果为水稻穗长QTL的克隆和功能解析奠定坚实的基础,为水稻高产育种提供理论依据和遗传资源。     

TD70/Kasalath RIL群体定位水稻穗部主要性状的QTL(英文)

利用穗部性状存在明显差异的粳稻TD70和籼稻品种Kasalath杂交,经单粒传法获得的240个重组自交系(RIL)为作图群体,分别于2010和2011年对穗长每穗总粒数和着粒密度进行鉴定,用完备区间作图法,以均匀分布于12条染色体的141个SSR标记对粒型性状进行QTL检测结果表明,共检测到3个性状的QTL23个,其中控制穗长的5个QTL每穗总粒数的8个QTL着粒密度的10个QTL,分布在第2、3、4、6、7、8、9和10染色体上,LOD值范围为2.5~9.3,单个QTL的贡献率介于4.0%~20.8%之间第2染色体的RM5699-RM424第3染色体的RM489-RM1278第4染色体的RM3367-RM1018和第6染色体的RM3343-RM412区间,都检测到同时影响每穗总粒数着粒密度的QTL,2年均被检测到的QTL共有6个QTL,分别是控制穗长的qPL3每穗总粒数的qTSP4、qTSP6-2、qTSP7着粒密度的qGD3-2、qGD7其中qPL3qTSP6-2qGD3-2和qGD7为主效QTL除穗长性状5个位点均有报道外,其余2个性状中均发现新的位点,共有16个QTL可能是新的位点,单个QTL贡献率为4.0%~9.5%本研究为进一步精细定位或克隆这些粒型QTL奠定了基础。     

水稻穗部性状研究进展

1　水稻穗部性状研究概述水稻穗部形态是株型育种的重要研究内容[1、2]。穗部性状与产量的关系十分密切,水稻产量可被分解为每平方米穗数、每穗粒数、结实率和千粒重的乘积,或单位面积颖花数、结实率和千粒重的乘积[3、4]。如何构建理想的水稻穗部形态,优化产量构成因素,使单产水平迎来第三次飞跃,前人都做了大量的研究和报道[5]。杨守仁提出优化穗部性状组配,解决超高产、穗大与穗多的矛盾,并把直立大穗型指标纳入株型设计[6～8]。陈温福提出,增加生物产量是获得超高产的物质基础,优化产量结构是实现超高产的先决条件,利用籼粳稻亚种间杂交…     

水稻穗下第1、2节节间角度的QTL定位

水稻茎秆弯折易引起倒伏,而茎秆弯折处多发生在穗下第1、2节之间。以穗下第1、2节节间角度差异明显的JX103和明恢63为亲本,构建了包括217个单株的F2群体,测量各单株穗下第1~2节节间角度,结果呈连续性多峰非正态分布,表明该性状是受多个基因控制的数量性状。利用420对SSR引物和WinQTLcart 2.5软件对水稻穗下第1、2节节间角度QTL进行分析,在第3、4、6、7、12条染色体上各检测到1个QTL,对表型变异的贡献率范围为3.37%～19.15%。其中第4染色体上位于RM307和RM3471区间的qIA-4为主效QTL,对表型变异的贡献率为19.15%,与RM307相距6 cM,对分子标记辅助育种有较大价值。     

大豆农艺性状QTL定位

大豆的许多农艺性状都是由微效多基因控制的数量性状,对这些性状进行QTL定位,是大豆遗传育种工作中的一个重要工作。该试验利用科新3号为父本、中黄20为母本建立重组自交系群体,含有192个株系,利用F2构建的分子遗传图谱,对F3农艺性状进行进QTL定位分析,定位了3个性状相关的3个QTL,贡献率分别为4．76％、5．39％和6．64％。     

黄瓜单性结实性状的QTL定位

【目的】黄瓜是世界十大蔬菜之一,单性结实是与黄瓜产量和品质密切相关的重要性状。对黄瓜单性结实进行研究,探明全雌性单性结实性状的遗传规律,并进行QTL定位,为进一步了解其分子机理和标记辅助育种奠定基础,也为黄瓜单性结实性状改良提供理论依据。【方法】试验采用对单株主、侧蔓各夹8朵雌花,待所有单株夹花结束后8-10 d一次性调查单性结实座瓜的方法,通过计算单性结实百分率（单性结实瓜数/所夹雌花数×100%）来评价单性结实能力。利用全雌单性结实材料EC1和雌雄同株非单性结实材料8419、14519分别构建的F₂群体进行遗传分析。以EC1×8419杂交得到的部分F₂为作图群体,利用9930和gy14黄瓜全基因组测序开发的1 335对SSR标记和双亲重测序开发的143对Indel标记引物进行多态引物筛选,采用JionMap4.0软件进行遗传图谱构建,以该配组F_2﹕3家系群体为研究对象,利用WinQTLcart2.5软件进行单性结实QTL检测。运用生物信息学的分析方法对初定位主效QTL区间进行候选基因分析。【结果】试材EC1的单性结实遗传符合数量性状的特征,但与不同材料配组的后代群体分离偏向不同亲本。构建了一张含有7条染色体、116个SSR标记和9个Indel标记的连锁图谱,图谱总长度为802.9 cM,标记间平均距离6.3 cM。共检测到7个与单性结实相关的QTL,分别为Parth1、Parth2-1、Parth2-2、Parth3-1、Parth3-2、Parth5、Parth7,分布在1、2、3、5、7染色体上。其中仅Parth2-1在春、秋两季中均被检测到,LOD值分别为9.0和6.2,贡献率为17.4%和10.2%,位于标记SSR00684-SSR22083之间,认为是控制单性结实的主效QTL位点。该区段的遗传距离为17.1 cM,物理距离2.9 Mb,包含307个基因,推测参与植物激素信号转导的基因Csa2M035330.1和Csa2M070880.1是与单性结实相关性较大的候选基因。其他位点都为微效位点。【结论】单性结实的遗传符合数量性状特征,位于2号染色体上的Parth2-1是控制黄瓜单性结实性状的主效QTL位点。推测植物激素代谢通路中的基因是可能的候选基因。研究结果为单性结实主效基因的精细定位和克隆及分子标记辅助育种奠定了基础。     

绿豆产量性状的QTL定位

绿豆单株荚数、单荚粒数等农艺性状和粒长、粒宽等籽粒性状与绿豆产量密切相关。以“VC2917/鹦哥绿”RIL群体为材料，通过连续3年田间实验，对12个与绿豆产量相关性状进行评价和QTL定位。相关性分析表明，单株产量与单株荚数（0.837）、百粒重（0.294）的相关性最强，百粒重与粒长（0.512）、粒宽（0.340）、籽粒直径（0.492）、籽粒周长（0.441）的相关性最强，株高与单株分枝数之间呈极显著正相关（0.406）。2017年检测到20个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.61%~23.76%；2018年检测到16个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.97%~16.66%之间；2019年检测到20个QTLs，分布在除第1、3、8、9染色体外的7条染色体上，遗传贡献率在和4.65%~20.37%之间。12个性状均发现稳定QTLs，其中株高PH1a、PH1b和PH1c位点，单株分枝数PPP1a、PPP1b和PPP1c位点，荚宽PW10a.1、PW10b和PW10c.1位点，籽粒直径SD10a、SD10b和SD10c位点，籽粒周长SP6a、SP6b和SP6c位点，百粒重HSW7a、HSW7b和HSW7c位点连续3年在相同位点稳定检测到，说明这些位点存在相关性状基因，是今后利用分子标记辅助选择培育高产绿豆新品种或克隆相关基因优先考虑关键区域。     

棉花耐盐碱性状的QTL定位

以感盐碱棉花品系新洋718和耐盐碱棉花品系苏研128构建的F2群体为材料,采用SSR分子标记构建了包含47个位点和16个连锁群的棉花分子遗传图谱。采用复合区间作图法对215个F2∶3家系的相对盐害率进行QTL定位,检测到6个与棉花耐盐碱性状相关的QTL,分别位于第3、5、7、7、15和19染色体上,分别解释3.23%、9.86%、5.77%、5.28%、11.31%和11.24%的表型变异。     

绿豆产量性状的QTL定位

绿豆单株荚数、单荚粒数等农艺性状和粒长、粒宽等籽粒性状与绿豆产量密切相关。以“VC2917/鹦哥绿”RIL群体为材料，通过连续3年田间实验，对12个与绿豆产量相关性状进行评价和QTL定位。相关性分析表明，单株产量与单株荚数（0.837）、百粒重（0.294）的相关性最强，百粒重与粒长（0.512）、粒宽（0.340）、籽粒直径（0.492）、籽粒周长（0.441）的相关性最强，株高与单株分枝数之间呈极显著正相关（0.406）。2017年检测到20个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.61%~23.76%；2018年检测到16个QTLs，分布在除第8染色体外的10条染色体上，遗传贡献率在4.97%~16.66%之间；2019年检测到20个QTLs，分布在除第1、3、8、9染色体外的7条染色体上，遗传贡献率在和4.65%~20.37%之间。12个性状均发现稳定QTLs，其中株高PH1a、PH1b和PH1c位点，单株分枝数PPP1a、PPP1b和PPP1c位点，荚宽PW10a.1、PW10b和PW10c.1位点，籽粒直径SD10a、SD10b和SD10c位点，籽粒周长SP6a、SP6b和SP6c位点，百粒重HSW7a、HSW7b和HSW7c位点连续3年在相同位点稳定检测到，说明这些位点存在相关性状基因，是今后利用分子标记辅助选择培育高产绿豆新品种或克隆相关基因优先考虑关键区域。     

玉米株型性状的QTL定位

理想株型是杂交种玉米育种的主要目标之一.该研究以玉米黄C×178 F2群体作为研究材料,采用SSR分子标记构建遗传连锁图谱.采用区间作图法对5个玉米株型性状进行了QTL定位.共检出11个QTLs,包括3个株高QTLs,分别可解释表型变异的8.7%,8.3%和9.0%;1个穗位高QTL,解释表型变异的13.4%;2个雄穗分枝数QTLs,分别可解释表型变异的8.2%和7.3%;4个茎粗QTLs,分别可解释表型变异的8.3%,15.9%,10.3%和6.8%,1个穗上叶平均叶向值QTL,可解释表型变异的11.1%.