大豆鲜荚籽粒上位性QTL及其互作效应分析

荚粒是大豆主要的收获器官,直接影响鲜食大豆品种审定和产品出口。然而,荚粒性状由多基因控制,目前主要集中在加性数量性状位点（quantitative trait loci,QTL）发掘方面,对上位性QTL及其互作效应报道甚少。鉴于此,通过鉴定大豆重组自交系（recombinant inbred line,RIL）群体2年4种环境条件下鲜荚和籽粒的长度、宽度、重量等相关性状,发掘控制其上位性QTLs,并研究其互作效应,结果发现,8种测试性状共检测到321对“加性×加性”上位性QTLs,涉及所有染色体,构成复杂的上位性QTLs互作网络,其中包括144对正向效应和177对负向效应QTLs,并以13号染色体分布数量最多;进一步分析发现,存在34对“一因多效”加性×加性上位性QTLs,且加性×加性上位性QTLs间的互作贡献率为1.89%~4.85%,高于其与环境互作贡献率,说明遗传因素为主;上述34对QTLs涉及18条染色体,其中包含定位区间一致的23对“一因多效”QTLs,并有6组上位性QTLs以“一对多”方式发挥功能,16组以“一对一”方式发挥作用。上述结果不仅为实现大豆荚粒性状精准分子遗传改良提供了选择标记,并为进一步揭示大豆荚粒性状分子遗传机制提供了依据。     

大豆粒形性状主效QTL、环境互作和上位性检测

【目的】定位大豆粒形性状的主效QTL、环境互作和QTL间上位性。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆（ZDD2315）为父本所衍生的447个RIL构建的SSR遗传图谱及混合线性模型分析方法,对3年大豆粒形性状进行主效QTL、环境互作和QTL间上位性检测。【结果】共检测到7个与粒长、粒宽、粒厚以及长宽比、长厚比和宽厚比相关的QTL,分别位于D2、C2、J_2和O连锁群上,其中粒长、长厚比和宽厚比均表现为遗传正效应,说明增加其等位基因来源于母本晋豆23。同时,检测到3对影响粒宽和宽厚比的加性×加性上位性互作效应及其与环境互作的QTL。【结论】主效QTL对粒形性状遗传产生的影响最大,上位性次之,环境互作最小,说明加性效应、加性×加性上位性互作是大豆粒形性状的重要遗传基础。     

大豆荚数性状相关QTL的加性、上位性及QE互作效应分析

本研究利用Charleston×东农594得到的147个F2:14-F2:19重组自交系群体,对11个环境条件下大豆荚数性状相关QTL的加性、上位性及其与环境互作效应进行了分析.在6年11个不同遗传背景条件下的多环境联合分析中定位了11个QTL具有加性效应,其加性(A)贡献率和AE互作贡献率都是微效的.联合分析同时定位到20对QTL具有上位效应,并发现上位QTL的2种作用模式,一种是同一连锁群上2个QTL间的上位性互作,另一种是不同连锁群上2个QTL间的上位性互作.鉴定出9个具有加性效应的QTL能在多个环境条件下被检测到,17对具有上位性效应的QTL能在多个环境条件下被检测到,部分QTL的上位性效应解释的表型变异大于5％.这些在不同环境或不同遗传背景下检测到的QTL,可作为大豆荚数相关性状改良的候选标记,用于分子标记辅助选择或图位克隆.     

水稻穗长上位性效应和QE互作效应的QTL遗传研究

利用基于混合模型的QTL定位方法研究了由籼稻品种IR64和粳稻品种Azucena杂交衍生的DH群体在四个环境中穗长的QTL上位性效应和环境互作效应。结果表明上位性可能是数量性状的重要遗传基础，并揭示了上位性的几个重要特点。在本研究中，所有的QTL中只有两个没有参与上位性效应的形成，在参与上位性效应的QTL中，64.7%的QTL还具有本身的加性效应。因此传统方法对QTL加性效应的估算会由于上位性的影响而有偏。其它35.3%的QTL没有本身的加性效应，却参与了上位性互作，这些位点可能通过诱发和修饰其它位点而起作用。上位性的特点还包括，经常发现一个QTL与多个QTL发生互作；大效应的QTL也参与上位性互作；上位性互作易受环境影响。QTL与环境的互作效应比QTL的主效应更多次地被检测到，表明数量性状基因的表达显著地受到环境的调控。     

小麦重组自交系成株抗条锈性QTL分析

 【目的】对小麦成株期条锈病抗性进行数量性状位点（QTL）分析。【方法】以小麦重组自交系内乡188/偃展1号为材料,在连续两年田间充分发病的情况下,分别用病程曲线下面积（Area Under Disease Progress Curve,AUDPC）和反应型（Infection Type,IT）2种病情指标,通过复合区间作图,分析成株抗条锈性的加性QTL、上位性互作及其分别与环境的互作效应（QTL×environment interaction,QE）。【结果】两年共检测到9个加性抗性QTL,其中使用AUDPC和IT共检测到2个相同的QTL;9个QTL中,5个具有环境互作效应。还检测到7对上位性互作的QTL,其中2对具有环境互作效应。采用AUDPC数据,检测到的QTL能够解释表型的62.05%,其中主要为加性效应（44.32%）和上位性互作效应（17.73%）,环境互作很小（0.42%）。采用IT数据,总共检测到的QTL解释了表型变异的37.53%,其中加性效应和上位性互作效应分别解释了23.94%和10.51%,与环境互作解释了3.08%。【结论】内乡188的抗条锈性是由多个位点控制的,在感病亲本偃展1号中也存在抗性QTL;位于3B和6D染色体上的QTL为2个新的成株期抗性条锈位点;非抗性位点间存在上位性互作效应。     

利用DH和IF_2两个群体进行小麦粒重、粒型和硬度的QTL分析

【目的】检测控制小麦粒重、粒型和硬度加性和显性QTL,解释控制这些性状的分子遗传基础。【方法】以小麦品种花培3号、豫麦57构建的包含168个株系的DH群体和由其构建的包含168个株系的IF2群体为材料,结合含有368个位点的分子遗传图谱,对5个环境的DH群体以及2个环境的IF2群体的千粒重、粒型和硬度数据进行QTL分析。【结果】共检测到控制千粒重、粒长、粒径和硬度的35个加性效应和18对上位效应QTL,包括控制千粒重的8个加性效应位点以及5对上位性位点,控制粒长的10个加性效应位点以及6对上位性位点,控制粒径的10个加性效应位点以及6对上位性位点,控制硬度的7个加性效应位点以及1对上位性位点。其中,控制粒重的Qtkw6A在DH和IF2群体中都能检测到,而且既有加性效应又有显性效应,加性效应的贡献率在2个群体内分别为9.39%和11.75%,显性效应的贡献率为1.37%。控制粒径的Qgd6A也在DH和IF2群体中检测到,加性效应贡献率分别为15.02%和15.03%,而且与控制粒长的Qgl6A为同一基因位点,在DH和IF2群体中对粒长的加性效应贡献率分别为14.96%和15.10%。【结论】小麦的千粒重和粒型的遗传主要受加性效应控制,同时也受上位效应影响。硬度主要受位于5D染色体短臂上一个主效基因控制,同时受其它微效基因以及上位性影响。本研究检测到的一些重要QTL可用于相关性状的分子标记辅助选择育种,用IF2群体检测到的显性效应QTL及具有显性×加性、加性×显性及显性×显性效应的QTL可为有关性状杂种优势的研究提供参考。     

大豆二粒荚库容含量的多年QTL分析

 【目的】定位大豆二粒荚长、宽QTL,培育二粒荚高库容含量的品种,稳定或提高大豆的产量。【方法】以美国大豆品种Charleston为母本、东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:14-F2:18代的重组自交系的147个株系为试验材料,164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱。利用前两年1个地点和后三年2个地点的调查数据对亲本二粒荚长、宽性状进行调查及QTL分析。【结果】采用WinQTL Cartographer V2.0软件的CIM和MIM分析方法对QTL检测结果表明,多年多点的种植环境下,共检测到19个二粒荚长QTL分别位于A1、B2、C2、D1a、D1b、N和G连锁群上,检测到17个二粒荚宽QTL分别位于A1、C2、D1a、D1b、N和H连锁群上。在得到的这些QTL中,2种算法都能检测到的包括7个二粒荚长QTL,其连锁标记包括Satt200—qTSPL-a1-1—Satt042、Sat_214—qTSPL-d1a-1—Sat_112、Satt198—qTSPL-d1a-3—Satt502、Satt370—qTSPL-d1a-6—Satt402、Sat_092—qTSPL-c2-4—Satt289、Satt277—qTSPL-c2-5—Sct_188和Satt168—qTSPL-b2-1—Sat_083;1个二粒荚宽QTL,其连锁标记为Satt528—qTSPW-d1a-2—Satt182。在2年以上能被检测到包括8个二粒荚长QTL,其连锁标记为Satt200—qTSPL-a1-1—Satt042、Sat_119—qTSPL-a1-2—Sat_105、Sat_214—qTSPL-d1a-1—Sat_112、Satt220—qTSPL-d1a-4—Sat_162、Satt370—qTSPL-d1a-6—Satt402、Satt168—qTSPL-b2-1—Sat_083、Sat_092—qTSPL-c2-4—Satt289和Satt277—qTSPL-c2-5—Sct_188;4个二粒荚宽QTL,其连锁标记为Satt076—qTSPW-c2-1—Satt072、Satt335—qTSPW-c2-2—Sat_120、Satt200—qTSPW-a1-1—Satt042和Satt182—qTSPW-d1a-3—Satt584。【结论】得到不同方法和不同年份重复检测率较高的二粒荚长QTL和二粒荚宽QTL的连锁分子标记,为大豆二粒荚长、宽QTL的定位和今后改良大豆产量潜力提供了有力依据。     

利用CSSL和BIL群体分析稻米垩白率QTL及互作效应

 【目的】分析稻米垩白率加性效应、上位性效应及其环境互作效应,探讨稻米垩白率的遗传特点和不同群体检测QTL的效率。【方法】利用由粳稻品种越光和籼稻品种Kasalath杂交衍生的BIL群体和以越光为背景、Kasalath为供体的CSSL群体,对2005年和2006年南京的稻米垩白率QTL及其互作效应进行了分析。【结果】 CSSL群体检测到5个垩白率QTL和2对具有上位性效应的QTL;BIL群体检测到3个QTL和4对具有上位性效应的QTL。其中,qPGWC-6a在2个群体中重复出现,1对具有上位性效应的QTL在CSSL群体中2年均被检测到,在BIL群体中,所有QTL与环境存在显著互作（P＜0.01）。在第3和4染色体上检测到2个新的垩白率QTL。【结论】上位性效应和加性效应在垩白率遗传中同样重要。垩白率QTL和具有上位性效应的QTL与环境的互作普遍存在,但效应小于相应的加性效应和上位性效应。利用不同群体分析垩白率QTL,有利于全面揭示稻米垩白率的遗传互作网络。     

水稻抽穗期 QTLs 的检测及上位性和环境互作效应分析

利用所构建的Lemont?特青重组自交系 (RIL)，采用混合线性模型和复合区间作图法，对不同季节获得的水稻抽穗期性状进行 QTL 定位及上位性和环境互作效应分析。检测到 3 个控制抽穗期的 QTL，分别位于 3、7 和 11 号染色体上，共解释 18.86% 的遗传变异，单个 QTL 的表型贡献率为 2.95%?10.56%，其中 qHD7-1 与环境存在显著互作，贡献率为2.18%；另检测到 9 对具有上位性效应显的互作位点。本研究表明上位性效应对水稻抽穗期具有重要的作用，抽穗期的一些QTL对环境敏感，在实际育种上应利用在不同环境稳定检测到的 QTL 进行分子标记辅助选择。     

小麦灌浆期耐热性QTL定位分析

【目的】以普通小麦加倍单倍体（DH）群体（旱选10号×鲁麦14）的150个株系为材料,鉴定其灌浆期耐热相关生理性状及千粒重耐热指数,并进行QTL定位,以期发掘具有显著效应以及不同环境中稳定表达的主效QTL,为改良小麦耐热性提供理论依据及分子标记。【方法】运用基于混合线性模型的复合区间作图法,以耐热指数为耐热性指标,对DH群体在田间雨养和灌溉2种土壤水分条件下的耐热性进行QTL定位。【结果】2种土壤水分条件下共检测到12个控制不同性状耐热指数的加性效应QTL,对表型变异的贡献率范围为2.64%—11.41%,其中,9个QTL与环境存在互作效应,对耐热指数表型变异的贡献率为1.41%—4.66%;检测到17对上位性效应QTL,对表型变异的贡献率为2.45%—8.84%,其中,仅4对与环境有互作效应,对表型变异的贡献率为0.62%—2.32%。控制耐热性的QTL来自双亲,DH群体中有耐热性超亲的株系存在。【结论】评价小麦灌浆期的耐热性,千粒重耐热指数是最直接的指标,生理性状指标为耐热性鉴定的间接辅助指标,其中,旱地条件下选用旗叶相对含水量耐热指数作为间接指标较好,而灌溉条件下选用气冠温差耐热指数较好。染色体1B、2D、5A、5B、6A、6B和7A对灌浆期耐热性贡献较大。千粒重耐热指数和旗叶叶绿素含量耐热指数的遗传以加性效应为主,叶绿素荧光参数耐热指数和气冠温差耐热指数的遗传以上位性效应为主,而叶片相对含水量耐热指数的遗传加性效应与上位性效应都重要。     

多环境条件下大豆倒伏性相关形态性状的QTL分析

【目的】定位大豆倒伏性相关形态性状的QTL为培育抗倒伏性高的品种提供依据。【方法】以美国大豆品种Charleston为母本,东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:16-F2:18的重组自交系的147个株系为试验材料,164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱。在三年两个地点对大豆的主茎节数、茎粗和茎秆重性状进行调查及QTL分析。【结果】共检测到16个主茎节数QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、D2、F、G、H和N连锁群上;检测到10个茎粗QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、E和G连锁群上;检测到15个茎秆重QTL,分别位于A1、A2、C2、D1a、D1b和G连锁群上。在得到的这些QTL中,2种算法都能检测到5个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.6%-27.0%;1个茎粗QTL,解释表型变异范围为9.0%-11.0%;6个茎秆重QTL,解释表型变异范围为6.0%-39.0%。在2年以上能被检测到3个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.0%-60.2%;2个茎秆重QTL,解释表型变异范围为10.0%-23.0%;2年以上未重复检测到茎粗QTL。【结论】通过比较定位的主茎节数、茎粗和茎秆重QTL,发现这些性状之间存在较大的遗传相关性。     

大豆蛋白质和油分含量QTL定位及互作分析

【目的】定位大豆蛋白质和油分含量QTL及互作分析,为大豆品质性状QTL精细定位和分子辅助育种提供基础。【方法】以Charleston和东农594为亲本,构建了含147个株系的重组自交系,以F2:19-F2:20代重组自交系为试验材料,利用Windows QTL Cartographer V. 2.5软件的复合区间作图法和多重区间作图法,对该群体的蛋白质和油分含量进行QTL定位分析,并利用QTL Network 2.1软件分析QTL间的上位性效应及环境互作效应。【结果】采用CIM和MIM 2种算法在2011和2012年哈尔滨、红兴隆、佳木斯和牡丹江每年3个地点共6个种植环境下共定位了9个蛋白质和11个油分含量QTL。蛋白质含量QTL分布在6个连锁群,分别在A1、C2、D1a、G、H和O连锁群上,对表型效应的贡献率为5.3%-18.6%,在H连锁群上的qPro-H-1贡献率最大,为18.6%,在D1a连锁群上的qPro-D1a-2贡献率最小,为5.3%,在单种植环境下有5个蛋白质含量QTL被2种算法同时检测到,分别是qPro-O-1、qPro-A1-1、qPro-D1a-1、qPro-D1a-2和qPro-C2-2。油分含量QTL分布在8个连锁群,分别在A1、A2、B1、C2、D1a、E、L和M连锁群上,对表型效应的贡献率为7.1%-24.4%,在B1连锁群上的qOil-B1-2贡献率最大,为24.4%,在C2连锁上的qOil-C2-3贡献率最小,为7.1%,在单种植环境下有2个油分含量的QTL被2种算法同时检测到,分别为qOil-C2-1和qOil-M-1。另外,有2个油分含量QTL在2个以上种植环境重复检测到,为2011年哈尔滨和2011年红兴隆2个种植环境下同时检测出的qOil-A1-1,2011红兴隆、2011牡丹江和2012哈尔滨3个地点同时被检测出的qOil-B1-2。在互作效应分析中,共检测出3对蛋白质上位效应QTL和4对油分上位效应QTL,在蛋白质上位性分析中,上位效应值在0.2068-0.3124,贡献率在0.0227%-0.0265%,分布在A1、C2、D1和E连锁群上,其中,qPro-A1-3与qPro-C2-1效应值为负,其余2对效应值为正,连锁群A1,D1a均有2个QTL发生互作。在油分上位性分析中,上位效应值在0.0926-0.1682,贡献率在0.0294%-0.0754%,分布在A1、C2、I、J、N和O连锁群上,其中,qOil-C2-4与qOil-N-1效应值为负,其余3对效应值为正,在N连锁群的qOil-N-1同时与2个QTL发生互作,分别是C2连锁群上的qOil-C2-1和qOil-C2-4。在与环境互作中,qPro-D1a-3与qPro-E-1在2012年佳木斯地点没检测出,其余6对都检测出与环境的互作效应,贡献率分别为0.0001%-0.0378%,互作效应都较小,明显小于自身的加性效应。【结论】定位到9个蛋白质相关QTL和11个油分相关QTL,并发现3对蛋白质含量上位性效应QTL和4对油分含量上位性QTL。     

基于RIL和CSSL群体定位大豆脂肪酸组分QTL

【目的】 大豆（Glycine max）原产于中国,高品质的大豆在食品、饲料、纺织品等多种加工业中广泛应用,因此,选育高品质大豆已成为育种者和生产者的聚焦问题。通过对大豆脂肪酸各组分进行QTL定位及候选基因的筛选,为大豆品质改良奠定分子基础。【方法】 以美国大豆品种Charleston和东农594为亲本构建重组自交系（RILs）、以栽培大豆绥农14与野生大豆ZYD00006为亲本构建染色体片段代换系（CSSLs）为试验材料。利用气相色谱法测定2个群体的脂肪酸含量,根据东北农业大学农学院大豆遗传改良实验室已构建的遗传图谱,通过Windows QTL Cartographer 2.5和ICIMapping软件对2017—2018年RIL群体与CSSL群体中的大豆脂肪酸组分进行QTL定位研究,并对所获得的QTL置信区间进行候选基因的挖掘。【结果】 2017—2018年,RIL群体和CSSL群体分别定位到34和20个与脂肪酸组分相关的QTL,分布在除B2、C1、G、H、J、M和O以外的13个连锁群上。比较2个群体的QTL定位结果,发现在2个群体中重复检测到10对QTL,其中,分布在A1、C2、D1a、F、K和N连锁群上的QTL与多种脂肪酸含量相关,在A1连锁群上检测到亚油酸和油分含量重叠的QTL;在C2连锁群上检测到硬脂酸和油分含量重叠的QTL;在D1a连锁群上检测到硬脂酸和油分含量重叠的QTL;在F连锁群上检测到棕榈酸、硬脂酸和油分含量重叠的QTL;在K连锁群上检测到亚油酸和亚麻酸含量重叠的QTL;在N连锁群上检测到棕榈酸和油分含量重叠的QTL、油酸和亚油酸含量重叠的QTL。对QTL定位获得的所有置信区间进行候选基因的挖掘,从基因注释数据集中共筛选出485个候选基因,其中,271个候选基因具有GO注释,进一步进行GO富集数据分析,共有15个候选基因与脂肪酸相关。主要通过编码植物酰基-酰基载体蛋白（ACP）硫酯酶、脂肪酸去饱和酶、磷脂酶D1、脂肪酸-羟化酶、丙酮酸激酶和参与酰基辅酶A生物合成、调节脂肪酸链的延伸,从而影响脂肪酸的合成。【结论】 共检测到54个与大豆脂肪酸各组分相关的QTL,在2个群体中重复检测到10对QTL,对QTL定位获得的置信区间进行候选基因的筛选,共有15个候选基因与脂肪酸相关。这些稳定的脂肪酸相关的QTL和脂肪酸相关的候选基因可用于大豆脂肪酸改良的分子标记辅助选择。     

不同环境下大豆荚粒性状的遗传与QTL分析

【目的】探讨大豆荚粒性状之间以及与产量之间的相互关系及其遗传机制,并定位控制其性状的QTL。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆为父本所衍生的474个重组自交系,通过3年2个重复的试验结果,用多年多点联合分析方法对荚粒及产量等9个性状进行遗传分析及数量性状定位。【结果】相关分析结果表明,产量与百粒重、粒长、单株粒重、2粒荚、3粒荚呈现显著或极显著正相关,在三年两地共定位了6个产量QTL、4个百粒重QTL、10个单株粒重QTL、2个粒宽QTL、5个粒长QTL、7个1粒荚QTL、5个2粒荚QTL、7个3粒荚QTL和5个4粒荚QTL。【结论】在不同年份和环境下检测到的QTL,可作为荚粒性状改良的候选染色体区段,用于分子标记辅助选择,同时也要注意环境的影响。     

QTL Analysis of Major Agronomic Traits in Soybean

Soybean is a main crop, and most agronomic traits of soybean are quantitative; therefore, there is vely important studying and applying value to locating these traits. A F2：10 RIL population containing 154 lines, derived from the cross between Charleston as female and Dongnong 594 as male parent, were used in this experiment. A genetic linkage map was constructed with 164 SSR primers, which were screened with the two parents and amplified on the 154 lines. 12 agronomic traits different between the two parents were investigated, and QTLs of all the traits were analyzed using the software Windows QTL Cartographer V2.0. The agronomic traits included quality traits： protein content, oil content, and content of protein and oil; yield traits： pods per plant, seed weight per plant, and 100 seeds weight; and other agronomic traits： plant height, days to maturity, branches, nod number in main stem, average leaf length, and average leaf width. The results showed that 68 QTLs in total were found for the 12 agronomic traits. The number of QTLs per trait varied from 3 for the average leaf width to 11 for 100 seeds weight and plant height, and was 5.8 on average. Good accordance was seen in many QTLs between the results of this study and the results obtained by other similar studies; therefore, these QTLs may be valuable for molecular marker assistant selection in soybean. In this study, 68 major QTLs of 12 important traits of soybean were analyzed.     

A stable and major QTL region on chromosome 2 conditions pod shape in cultivated peanut (Arachis hyopgaea L.)

Peanut pod shape is a heritable trait which affects the market acceptance of in-shell peanut products. In order to determine the genetic control of pod shape, six component traits of pod shape (pod length, pod width, pod length/width ratio, pod roundness, beak degree and constriction degree) were measured using an image-based phenotyping method. A recombinant inbred line (RIL) population consisting of 181 lines was phenotyped across three environments. Continuous distributions and transgressive segregations were demonstrated in all measured traits and environments. Significant correlations were found among most component traits with broad-sense heritability ranging from 0.87 to 0.95. Quantitative trait locus (QTL) analysis yielded 26 additive QTLs explaining 3.79 to 52.37% phenotypic variations. A novel, stable and major QTL region conditioning multiple shape features was detected on chromosome 2, which spans a 10.81-Mb genomic region with 543 putative genes. Bioinformatics analysis revealed several candidate genes in this region. In addition, 73 pairs of epistatic interactions involving 92 loci were identified for six component traits explaining 0.94–6.45% phenotypic variations. These results provide new genetic loci to facilitate genomics-assisted breeding of peanut pod shape.     

大豆主要农艺性状的QTL分析

【目的】大豆的多数农艺性状均为重要的数量性状。对大豆的数量性状进行基因定具有重要的研究和应用价值。【方法】以美国半矮秆大豆品种Charleston为母本，东北农业大学高蛋白大豆品系东农594为父本及其F2:10代重组自交系的154个株系为实验材料。164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增，并构建遗传图谱。对亲本间表现多态的12个农艺性状进行了调查及QTL分析。【结果】农艺性状包括品质性状（蛋白质含量、油分含量、蛋脂总量等）；产量性状（单株荚数、单株粒重、百粒重等）和其它农艺性状（株高、生育期、分枝数、主茎节数、平均叶长、平均叶宽等）。结果表明，12个农艺性状共检出68个QTLs。每个性状的QTLs检出个数从平均叶宽的3个到百粒重、株高等的8个，平均每个性状检测出5.8个。与国内外对应农艺性状QTL检测结果相比，多个性状的QTL位点均一致，说明QTL检测准确率较高，可以进一步用于分子辅助育种。【结论】获得了大豆12个重要农艺性状的68个主效QTLs。