基于SSR标记的雪茄烟种质资源指纹图谱库的构建及遗传多样性分析

为从分子水平研究我国雪茄烟种质资源的遗传多样性差异并建立雪茄烟品种的DNA指纹图谱数据库,本研究利用43对多态性好的SSR引物对220份雪茄烟种质进行遗传多样性分析,筛选出14对核心引物对雪茄烟种质进行指纹图谱的构建。结果表明,43对SSR引物在220份雪茄烟种质材料中共扩增出243个等位基因,平均每个标记5.65个,变幅为2～13,每个位点的多态性信息量(polymorphism information content,PIC)变化为0.2078～0.9087,平均为0.6360。有效等位基因数(number of effective alleles, Ne)范围为1.3081～11.7876,平均有效等位基因数为3.9077;观测杂合度(observed heterozygosity, H_o)变化范围为0.0828～0.7639,平均为0.3191;预期杂合度(expected heterozygosity,He)的变化范围为0.2361～0.9172,平均为0.6809;种群平均Shannon遗传多样性指数(Shannon genetic diversity...     

基于SSR分子标记的龙眼种质资源遗传多样性分析及其指纹图谱构建

旨在为龙眼资源的分子鉴定和变异分析提供技术支持。以85份龙眼种资资源为试材,利用荧光标记的毛细管电泳技术对龙眼资源进行SSR检测、群体多样性和指纹图谱分析。7对SSR引物检测到29个等位基因,每对引物的等位基因数在3～7之间,平均为4.14个。有效等位基因数(Ne)范围在1.52～3.133之间,平均2.175,有效等位基因所占比例为52.49%。群体平均Shannon遗传多样性指数(I)为0.877;观测杂合度(Ho)的变化范围为0.341～0.782,平均值为0.51,期望杂合度(He)的变化范围为0.342～0.681,平均值为0.514,He的平均值大于0.5。85份龙眼资源遗传距离范围为0.00～0.635,平均为0.299。85份龙眼资源指纹图谱的构建,为生产上同名异物或同物异名的乱象鉴定提供了有效手段。     

菠菜种质资源SSR指纹图谱构建和遗传多样性分析

为研究菠菜品种间的亲缘关系,本研究利用PAGE电泳法对33份菠菜种质资源进行指纹图谱构建和遗传多样性分析。结果表明,筛选出的27对多态性明显、带型稳定的引物共扩增出109个多态性位点,平均每对引物3.7个。经多态性位点分析,最后仅用7对高多态性引物构建了能够区分33份菠菜种质的指纹图谱,为供试材料的鉴别提供参考。聚类分析显示,遗传相似系数变幅为0.58 0.96,在遗传相似系数0.68处可以将所有供试材料分为六类,且分类结果与地理来源相近。此研究结果说明33份菠菜种质具有丰富的遗传多样性,可为菠菜品种选育提供理论依据。     

基于SSR标记的80份烟草种质指纹图谱的构建及遗传多样性分析

利用均匀分布于烟草24个连锁群上的48个SSR标记对80份烟草材料进行分析。结果显示,48个SSR标记共扩增出211个等位基因,平均每个标记4.396个,Shannon′s信息指数I为1.034,多态信息含量值为0.229~0.905,观测杂合度（H_o）、期望杂合度（H_e）和Nei′s多样性指数（H）平均值分别为0.320、0.572、0.431。聚类结果表明,在遗传距离为0.68时可以将80份烟草种质分为2个类群。5个烟草居群间的遗传一致度在0.643~0.765范围内,遗传距离分布在0.268~0.442。筛选4对核心引物构建了不同烟草种质资源的数字指纹图谱, 可将这80份烟草种质资源全部区分开。本研究在分子水平上为筛选优质烟草种质资源、挖掘重要基因以及拓宽烟草育种遗传基础等工作提供科学依据。     

闽南乌龙茶茶树种质资源RAPD指纹图谱构建及遗传多样性分析

利用RAPD分子标记技术构建了30份闽南乌龙茶茶树种质的DNA指纹图谱,结果表明使用同一扩增引物的特异谱带类型和不同扩增引物的谱带类型组合可以有效鉴别闽南乌龙茶茶树种质资源;10条RAPD引物共扩增出103条谱带,其中80条具有多态性,占77.67％.通过UPGMA法聚类分析,30份茶树种质被聚为2个类群,供试种质间的平均遗传相似系数为0.603,遗传关系树状图在分子水平上清楚的显示了闽南乌龙茶茶树种质资源间的亲缘关系,为评估供试样品的遗传演化地位并从中选择适宜种质作为亲本进行茶树育种研究提供依据.     

镇巴天麻的遗传多样性与SSR指纹图谱分析

为研究镇巴天麻的遗传多样性,分析不同天麻种质资源间的差异,本研究利用11对SSR引物对镇巴产红天麻和全国其他地区不同变型的天麻种质资源进行遗传多样性分析,并构建其DNA指纹图谱。研究结果表明：11对引物共检测出64个基因位点,平均每对引物5.82个;镇巴红天麻种群具有较高的遗传多样性(A=2.727 3, H=0.562 5, I=0.891 5);天麻种群间遗传分化强烈(F_st=0.343 1);聚类分析结果显示,相同变型的天麻种群首先聚在了一起,相同变型的不同种群也能被完全区别开来,SSR指纹图谱在变型水平和种群水平上鉴定效率良好;从20个镇巴红天麻样本中共检测出有20种基因型,Simpson指数(D)为1.000,表明SSR指纹图谱在个体水平上也有着良好的鉴定效率。本研究为天麻种质资源保护及良种选育提供理了理论依据和技术支持。     

青萝卜种质遗传多样性分析与指纹图谱构建

采用SSR分子标记对青萝卜种质资源进行遗传多样性分析和指纹图谱构建能够为其合理保护和高效利用提供重要技术手段。本研究采用100对萝卜SSR引物对38份青萝卜种质进行PCR扩增,筛选出12对条带清晰、重复性好、多态性高的引物,平均每对引物扩增出来的条带数目为2.25条,多态性条带的比率为100%。使用Popgene 1.32软件计算出38份青萝卜种质的平均有效等位基因数(Ne)为1.642 7,Nei’s基因多样性指数(H)平均值为0.372 1,Shannon信息指数平均值(I)为0.550 2,结果表明这些青萝卜种质资源具有较丰富的遗传多样性。采用NTSYS 2.10e软件计算出38份青萝卜种质的遗传相似系数范围为0.240～0.963,基于遗传相似系数进行UPGMA聚类,在相似系数为0.61处,可将38份青萝卜种质分为三大类。利用12对引物为38份青萝卜种质构建的DNA指纹图谱具有唯一性,能够有效区分每份种质。该研究可为青萝卜的种质资源鉴定、杂交种选育等提供理论依据。     

甜菜品种SSR指纹图谱的构建及遗传多样性分析

筛选出20对多态性高、带型清晰、重复性好的SSR标记引物对供试甜菜品种进行PCR扩增,根据扩增产物构建SSR指纹图谱,并分析其遗传多样性。结果显示,共检测出112个等位基因,平均每对引物5.6个,利用获得的等位基因计算遗传距离,107个品种的遗传距离变化范围在0.065~0.467之间,平均遗传距离0.298。Shannon’s多样性指数变异范围0.78~2.90;PIC值介于0.08~0.83;Nei’s指数介于0.39~1.87。利用类平均法（UPGMA）进行聚类分析,可将107个甜菜品种分为2个类群。类群Ⅰ29个品种,类群Ⅱ78个品种。类群Ⅰ和Ⅱ又可分为多个亚群。结果表明,每个甜菜品种有区别于其他品种唯一的数字指纹,说明用于试验的20对SSR标记适用于甜菜品种真实性的鉴定,同时甜菜品种指纹图谱库的构建也为甜菜品种鉴定提供技术基础。     

澳洲坚果种质资源的SRAP分析及指纹图谱构建

为了分析澳洲坚果种质资源的遗传多样性及其亲缘关系,加速澳洲坚果种质的遗传改良和新品种选育,本研究以45份澳洲坚果为材料,利用相关序列扩增多态性(sequence-related amplified polymorphism,SRAP)分子标记对其基因组扩增并进行遗传多样性分析。结果表明24对引物组合中能筛选出多态性较好的引物10对,利用这10对引物在45份澳洲坚果中共扩增出63条谱带,其中多态性条带47条,多态性比率74.60%。45份澳洲坚果种质资源的遗传相似系数范围为0.5873?0.9683,均值0.7778。UPGMA聚类分析表明:在遗传相似系数为0.785处可将45份澳洲坚果种质资源划分为6个类群,其中,‘黔澳1号’和‘黔澳3号’之间的遗传相似系数最大,高达0.9683,说明这两种坚果资源遗传背景相似,‘兴澳1号’和‘黔引36’号间的遗传相似系数最小,仅为0.5873,说明二者亲缘关系较远。本研究表明了SRAP技术适用于澳洲坚果种质资源的遗传多样性分析且45份澳洲坚果间的遗传变异较为丰富,为澳洲坚果种质资源的挖掘、遗传改良和进一步的分子辅助育种提供了科学依据。     

基于SSR标记的黄瓜栽培品种遗传多样性分析及指纹图谱构建

本研究利用筛选出的17对多态性高、条带清晰的SSR引物,以来源不同的32份黄瓜栽培品种为材料,进行遗传多样性分析和指纹图谱的构建.结果 表明:筛选出的17对多态性引物共检测出78个基因位点,每个引物平均4.59个,其中,多态性扩增位点56个,多态性比例71.8％,引物多态性信息含量(polymorphism infor...     

小白菜品种的SSR指纹图谱及遗传特异性分析

为研制我国小白菜品种的DUS测试标准,搜集和筛选了形态差异大、不同生态类型的地方品种和目前生产上栽培面积大的杂交一代品种80份,在植物学性状调查的基础上,利用SSR标记对80份小白菜品种进行了遗传特异性分析,构建了SSR指纹图谱.从131对SSR引物中筛选了20对多态引物组合,对80个品种进行了分析,共检测出56个多态性条带,多态性比率73.68%,平均每对引物组合产生2.8个多态性条带.用5对引物Na12E02、Na12A08、Ni4D09、BRMS-269和BRMS-296的组合获得了每个品种的SSR特征带,可以将80个品种区分开来,从而建立80份小白菜品种的SSR指纹图谱.基于SSR标记的聚类分析表明,形态相似或来源相同的品种遗传基础相近,以遗传距离为0.36为划分标准,87.50%的品种具有遗传特异性.     

普通豇豆应用核心种质的SSR指纹图谱构建及多样性分析

不同种质资源群体的多样性及遗传背景分析可为种质资源收集保存及创新利用提供有效信息。对不同来源的88份普通豇豆应用核心种质资源进行了14个SSR位点的指纹图谱构建及多样性分析,共检测到39个等位变异,每对引物检测到2~5个,平均为2.79。多态信息含量（PIC）变幅为0.25~0.72,平均为0.58。UPGMA聚类结果显示,除了3对种质外,39个等位变异可将其他材料有效区分,且在遗传相似系数为0.63时,88份种质可分为4个类群,地理来源相同的材料有聚在一起的趋势。     

皱皮木瓜品种的遗传多样性和SSR指纹图谱分析

为研究山东省皱皮木瓜品种间的亲缘关系远近,本研究利用PCR结合毛细管电泳法对60份皱皮木瓜种质资源进行遗传多样性分析及指纹图谱构建.所选用的10对多态性高、带型稳定的引物共扩增出55个多态性位点;观测杂合度和期望杂合度的平均值分别为0.392和0.590;Shannon信息指数和Nei's遗传多样性指数的平均值分别为1.184和0.585;PIC值在0.238～0.819之间,平均值为0.547;聚类分析结果显示,遗传相似系数变幅为0.55～0.96,说明60份皱皮木瓜品种具有较为丰富的遗传多样性.在遗传相似性系数0.662处可将所有供试材料分为3大类.对60个皱皮木瓜品种进行指纹分析,发现具有特征谱带的品种共19个;采用6对引物组合(Nak2,Nak3,Nak5,Nak6,Nak7和Nak10)的方式构建了能够有效区分60个皱皮木瓜品种的指纹图谱.引物Nak5具有较强的鉴别力,在进行图谱构建及分子鉴定中可优先采用.本研究可为皱皮木瓜的遗传资源管理、良种鉴定提供理论基础,同时为品种选育提供参考依据.     

高丹草种质资源SRAP指纹图谱构建及遗传多样性分析

利用SRAP分子标记技术构建了22份高丹草品种的指纹图谱。该指纹图谱可以准确区分供试的所有22个高丹草品种,置信概率达到99.9 999%,为高丹草品种划分提供了基础。利用筛选出的19个多态性较好的SRAP引物组合对22个高丹草品种进行遗传多样性分析鉴定,共扩增出450个位点,其中多态性位点369个;平均每个引物组合产生23.6个位点和19.4个多态性位点,平均多态性水平为82.2%。通过采用UPGMA方法进行聚类分析,遗传相似系数在0.66～0.94之间,以遗传相似系数0.674为阈值,可将供试材料分为2个类群。     

42份早熟禾种质资源的SSR遗传多样性分析

本研究基于SSR分子标记,对来自青海和西藏的42份早熟禾种质资源进行遗传多样性分析,以了解两个来源地的早熟禾资源遗传差异及遗传背景。用梯度PCR仪筛选出11对适合早熟禾SSR-PCR引物及其退火温度;结果显示,11对引物对42份材料共扩增出52条谱带,其中多态性谱带为36条,多态率为69.23%;42份早熟禾材料遗传相似系数范围为0.000~0.981,遗传距离范围为0.000~0.291,说明具有较高的遗传多样性。UPGMA聚类分析显示,在阈值约为0.83处,将42份早熟禾材料分为三大类,聚类结果表明材料来源与地理位置、生境之间具有一定的相关性。本研究结果得到具有较高遗传多样性的早熟禾种质资源,可以为早熟禾核心种质构建提供一定的理论基础。     

贵州省部分大豆种质资源SSR遗传多样性分析

利用微卫星分子标记(SSR)对来自贵州省32个县(市)的115份大豆地方种质资源的遗传多样性进行了研究.结果表明,参试的115份大豆种质在8个位点共检测到56个等位变异,等位变异数在5～9个之间,平均每个位点的等位变异数为7个.聚类分析表明,115份大豆种质资源间的遗传距离变异范围为0.07～0.58,可将其分为11个类型,并发现其中5个材料与其它种质有明显差异.通过本研究为进一步开展贵州省大豆种质资源的遗传多样性研究提供了参考.     

新疆春小麦SSR指纹图谱的构建

建立快速、准确的品种鉴定方法,是中国种子产业化发展的需要,同时对保护农民以及育种家的利益也具有重要意义。本研究采用SSR标记技术对新疆维吾尔自治区已审定的24个新春系列春小麦品种进行了初步分析,共确定了5对SSR核心引物,其中引物Xgwm 349的多态性最高,可将17个供试材料一次性区分开;引物Wmc47除了可以鉴别出5个供试品种外,还可将其余材料分为4个类群;此外,利用Wmc41、DP 269与Xgwm 304三个引物构建的全部供试品种SSR数字化指纹图谱,可以将所有供试材料完全鉴别出来。