基因效应分析及其在育种上的应用（一）

尽人皆知生物的性状是由基因决定的。农作物的经济性状诸如产量、千粒重、穗粒重、蛋白质含量等,都是属于多基因决定遗传的数量性状。育种实践表明,支配数量性状的基因效应是多方面的,常分为加性效应、显性效应和上位效应(届二者又合称为非加性效应)。当今作物育种最有效的方法仍是杂交育种(组合育种)和优势育种(杂种优势利用),这两种育种方法区分的实质就是根据各自侧重利用的基因效应不同而分的。因此,从事育种工作的人     

野生稻优良基因的发掘利用研究进展

野生稻中蕴含着大量抗生物胁迫和耐非生物胁迫的基因,是栽培稻品种进一步改良的天然遗传种质资源库。对野生稻中抗虫、抗病、抗逆、高产等优良基因的发掘及定位作了概述,并对野生稻优异基因的利用前景进行了展望。     

大豆主要农艺性状基因效应的研究

本文采用世代平均值分析的多元回归程序，利用Ｐ１，Ｐ２，Ｆ１，Ｆ２，Ｂ１和Ｂ２ ６个世代群体的数据，估算大豆８个农艺性状的ａ，ｂ，ｄｃｖ，ａａ，ａｄ，ｄｄ各类基因效应以及相应的平方和与百分率。结构表明：株高，主茎节数，分枝数，百粒重主要以加性效应为；单株粒重，单株荚数，单株粒数的上位性效应占有较高的比重，并以加性互作占主导地位。单株荚数显性效应占优势。上位性效应的研究应给予足够的重视。     

中熟抗病晚粳品种选育中抽穗期的遗传及基因效应分析

本试验选用４个晚粳品种（系）．采用了Ｈａｙｍａｎ和Ｍａｔｈｅｒ法对其双亲本杂交（含回交）组合的抽穗期的世代平均数进行了遗传变异分析及基固效应评估。结果表明：抽穗期呈部分显性或不完全显性表型，其显性方向（早熟或迟熟）则固组合而异。抽穗期的遗传方式符合加性一显性模型；基固的加性效应极显著，而显性效应和上位性效应则皆不显著。在抽穗期的遗传变异中，虽然加性方差和显性方差都存在，但仍以加性遗传方差为主；其狭义遗传率和广义遗传率分别高达７７％和９５％。以有效因子数目估计值推断，至少有一时显性熟期基因起作用。本文就中熟抗病晚粳类型品种选育中生育期的育种选择及熟期与白叶枯病抗病反应的关联性等问题作了初步讨论。     

水稻籽粒蛋白质含量的基因效应分析

以籼、粳、爪不同类型水稻品种所配制的５个组合的６世代群体为试材,分析了蛋白质含量的基因效应及效应平方和。结果表明,蛋白质含量的遗传中,加性效应比显性效应重要,上位性效应也具有重要作用,而以加性与加性互作为主,加性类效应明显大于非加性类效应,亲本隐性基因较多。蛋白质含量的遗传改良可以累加选择     

小麦几个主要农艺性状的基因效应分析

通过对冬小麦四个杂交组合，六个世代（Ｐ１，Ｐ２，Ｆ１，Ｆ２，Ｂ，１，Ｂ２）遗传参数的估算，分析了六个农艺性状（株高，单株穗数、每穗粒数、百粒重、单株粒重、每穗粒重）的群体均数、基因效应与狭义遗传力。     

太谷显性核不育基因用于抗生育种的效应

用定西２４号等９个核不育材料的不育株种子作母本，渭春１号等１１个品种和杂交Ｆ１种子作父本组成丰产抗旱群体，用综抗矮１号等５个核不育种子为母本，陇春９号等１７个品种和杂交Ｆ１种父本组建抗病矮秆丰产群体，经４￣５轮的自由交配，从旱群中选育出耐旱，丰产的品种旱６－７及几个耐旱品系，从抗病群体中选出Ｔ９１鉴８等品系，实践证明，得主谷显性核不育基因的材料组建轮回群体，进行抗改改良的效果显著。     

自花授粉作物育种中分离世代的选择效应

将Cockerham的加性一显性遗传模型以及无限群体在自交下的亲属间方差一协方差系统,推广应用于有限育种群体.着重从理论上分析了分离世代的选择对于后代纯系的平均数和遗传方差的影响.结果表明,遗传力较低的数量性状亦应在自交第1-2代(组合问)或第2-3代(组合内)即开始选择。其选择响应可达到最大选择响应(即自交∞代纯合群体的选择响应)的80％左右;同时,遗传方差仅略有降低,使选择群体仍保持着相当的选择潜势.提高选择响应的关键在于加强环境控制,改进遗传力.显性的存在对选择影响甚小.     

豌豆数量性状的基因效应分析

本文对２个豌豆组合的Ｐ１，Ｐ２，Ｆ１，Ｆ２，Ｂ１，Ｂ２和Ｆ３七个世代群体的资料用加性－显性模型和加性－显性－上位性模型估算了１２个数量性状的基因效应。结果表明：加性效应是所研究性状的一个重要遗传分量，对不同分析模型表现稳定。显性效应对性状遗传的控制组合间变化较大，对不同分析模型较不稳定。     

灰色关联分析在玉米育种数量性状选择中的应用

应用灰色系统理论中的关联度方法，对2001年参加玉米攻关区试组的8个玉米新组合的育种数量性状进行综合评价，结果表明，与产量关系密切程度的顺序为：穗粗＞千粒重＞出籽率＞穗长＞行粒数＞穗行数＞穗位高＞株高＞生育期，在本生态区内欲获得高产的玉米品种，应选择千粒重和出籽率较高的组合，并兼顾有较多的行粒数及穗行数。     

Hitchhiking Effect Mapping： A New Approach for Discovering Agronomic Important Genes

Besides the natural selection, the crops cultivated today have experienced two episodes of strong artificial selection, domestic and modern breeding. Domestication led to giant genetic structure differentiation between cultivars and their wild species, while modern breeding made further genetic structure differentiation between the modern varieties and the landraces. In a population, diversity of the loci under strong selection is significantly lower than that of other loci. At the same time, diversity in the genomic regions flanking these selected loci also declines in the process of selection. This phenomenon is called hitchhiking effects or selection sweep in genetics. Genomic regions with selection sweep （haplotype block） could be detected after draft genome scanning （genome typing） with molecular markers in a number of released varieties or natural populations. Marker/trait association analysis in these regions would detect the loci （or QTLs） even the favored alleles （genes） in breeding or natural adaptation. Fine scanning of these genomic regions would help to determine the sizes of haplotype blocks and to discover the key genes, thereby providing very valuable information for isolation of the key genes and molecular design of new varieties. Establishment of high density genetic linkage maps in the major crops and availability of high throughput genotyping platform make it possible to discover agronomic important genes through marker/trait association analysis. On the basis of available publications, we give a brief introduction of the hitchhiking effect mapping approach in this paper using plant height, 1 000-grain weight, and phosphorus-deficiency tolerance as examples in wheat.