利用耐低磷选择回交导入系群体定位水稻产量性状QTL

水稻磷素利用率低是影响水稻产量的重要因素之一。为了发掘水稻耐低磷有利基因、培育磷高效品种,选用生产上大面积推广应用的恢复系‘蜀恢527’、‘明恢86’作为轮回亲本,以‘爷驼崽’为供体亲本,构建了2个BC2F4耐低磷选择回交导入系群体。分别在正常施肥量条件下和低磷条件下对2个群体进行产量性状鉴定和分析,同时对2个群体进行了分子标记检测,利用性状-标记间的单向方差分析,对耐低磷选择回交导入系群体的产量性状进行QTL定位。分析结果表明：在不同环境、不同遗传背景下单株有效穗数、每穗实粒数与单株产量之间呈极显著正相关;产量构成因素中,单株有效穗数受低磷胁迫影响较大,是造成低磷条件下减产的主要原因。2个群体在正常条件和低磷条件下共检测到控制单株有效穗数QTL 11个,控制每穗实粒数QTL 10个,控制结实率QTL 10个,控制千粒重QTL 9个,控制单株产量QTL 13个;检测到一因多效的位点12个。研究结果对低磷品种的选育、相关有利基因的发掘利用和分子标记辅助选择有重要参考作用,选择导入系也为耐低磷育种提供了材料。     

籼稻开花期耐热性鉴定与QTL定位分析

高温热害是水稻生产的重要制约因素之一。本研究利用籼稻恢复系蜀恢527为轮回亲本,以来自不同来源的6个籼稻品种为供体亲本构建了131个BC2F3:4选择导入系群体,在正常大田和温室大棚高温胁迫条件下进行连续两年(2011年和2012年)的耐热性鉴定,并结合基因型分析进行产量相关性状和耐热性QTL定位。耐热表型分析结果表明,尽管轮回亲本和供体本身不具备很强的耐热性,但绝大多数导入系后代出现了耐热性的超亲分离。本研究通过分子标记基因型和表型分析的单向方差分析进行产量相关性状(每穗总粒数,结实率,千粒重,单株产量)和耐热性(热胁迫指数)QTL发掘,共定位的到39个产量相关性状QTL,贡献率为7.3%~39.7%和12个耐热性QTL,贡献率为14.7%~30.2%。12个耐热性QTL中,有9个也在产量相关性状中检测到。40例QTL有利等位基因来自供体亲本,61.5%的QTL能在不同群体或环境中被重复检测到。产量性状和耐热性QTL在染色体上大多成簇分布,每个簇往往同时影响几个性状(多效性)。其中,第2染色体上RM341(Bin2.8)对每穗总粒数、千粒重和单株产量影响较大;第7染色体RM051(Bin7.1)则是主要控制结实率、单株产量和耐热指数等性状。第10染色体RM258(Bin10.5)则是主要控制每穗总粒数和耐热指数等性状。研究结果将为水稻耐热性改良及其分子标记辅助育种提供有益信息。     

利用单片段代换系研究水稻产量相关性状QTL加性及上位性效应

产量及其相关性状如单株有效穗数、千粒重、穗实粒数、穗总粒数和结实率等是水稻重要的农艺性状,了解产量及其相关性状QTL的加性及上位性效应对以分子标记聚合育种改良水稻产量具有重要意义。本文以16个单片段代换系及15个双片段代换系分析了水稻产量相关性状QTL的加性及上位性效应。共检出影响产量及其相关性状的13个QTL,包括产量性状1个、单株有效穗数1个、千粒重4个、穗实粒数4个、穗总粒数2个和结实率1个,分布于第2、第3、第4、第7和第10染色体上。此外,检出12对双基因互作。结果显示,2个正向(或负向)产量性状QTL聚合,往往会产生负向(或正向)的上位性效应,能否产生更大(或更小)的目标性状,取决于双片段遗传效应(加性效应与上位效应代数和)绝对值与单片段最大加性效应绝对值的差。本研究结果对实施高产分子标记聚合育种方法有重要参考价值。     

影响水稻穗部性状及籽粒碾磨品质的QTL及其环境互作分析

利用优质恢复系测258为轮回亲本与粳型糯稻新品系IR75862杂交创制的BC₁F₇回交导入系群体,在广西南宁和海南三亚定位了产量相关性状(二次枝梗数、穗总粒数、穗实粒数、粒重和穗重)、粒型(粒长、宽、厚)和碾磨品质(糙米率、精米率和整精米率)的主效QTL并剖析其环境互作效应。双亲在穗实粒数、千粒重、粒长和粒宽及整精米率等性状上存在显著差异。各产量相关性状间呈极显著正相关,而与千粒重和粒长呈极显著负相关。多数产量及粒型相关性状与3种碾磨品质相关不显著。在南宁和三亚环境下检测到影响产量相关性状、粒型及碾磨品质的主效QTL共计57个,包括二次枝梗数的6个,穗实粒数4个,穗总粒数、粒重和穗重各5个,粒长9个,粒宽7个,粒厚1个,糙米率4个,精米率5个和整精米率6个,分布在除第11染色体外的所有染色体上。多数影响枝梗数、穗粒数和粒重的QTL成簇分布,而且与影响BR、MR和HR的QTL分布在不同染色体区域。在第2、第3、第4、第5和第6染色体上鉴定出影响穗粒数、粒重、粒型及碾磨品质的重要QTL,这些QTL在以往不同遗传背景和环境下被多次检测到。在第8染色体RM152~RM310区间鉴定到1个影响粒长和粒宽的新的QTL,能同步增加粒宽和粒长。鉴定出的这些稳定表达的QTL具有标记辅助选择育种的应用价值。整精米率是受环境影响最大的性状,其QTL的环境互作效应明显。对QTL的环境互作效应特点及其在品种标记辅助改良中的作用进行了深入探讨。     

利用选择导入系QTL聚合设计方法改良水稻产量相关性状

培育和种植高产水稻品种是解决粮食短缺危机最有效的方法之一。利用轮回亲本明恢86和供体亲本ZDZ057、辐恢838和特青构建了3个BC2F4高产选择导入系群体,从中选择5个稳定的高产导入系培育了4个聚合群体WD135/WD190、WD190/WD250、WD208/WD258、WD135/WD258。通过对4个F4聚合群体进行大田表型鉴定,考察产量及其相关性状。选取55个SSR多态性标记对聚合群体进行基因型鉴定,并利用性状-标记间的单项方差分析进行产量及相关性状的QTL检测和根据遗传搭车理论对增产的聚合系基因型的分析结果进行卡方检测。方差分析结果表明,穗长和单株产量在所有4个聚合群体中都存在显著或者极显著基因型差异,抽穗期没有差异,其余性状在不同群体中表现不尽一致。在4个聚合群体中,一共有57个聚合系产量高于轮回亲本,增产幅度从0.36%～72.7%,其中有40个聚合系高于其各自的聚合亲本。与轮回亲本和导入系亲本相比,高产聚合系的单株有效穗数、每穗实粒数和每穗颖花数有了一定程度的提高。高产聚合系增产的主要原因是由于单株有效穗数、每穗实粒数和每穗颖花数得到了改良。利用卡方检验和单项方差分析分别检测到22和20个与产量及相关性状有关的QTLs,其中10个QTL与前人定位的结果一致。聚合亲本携带的QTL在聚合群体的效应与导入系群体估算的不完全一致。说明利用选择回交导入系进行复杂性状聚合改良虽然可以部分消除QTL与遗传背景的互作,但是QTL之间的上位性互作可能仍然起着一定的作用。本研究采取的产量聚合系定位方法可靠性较好,为复杂性状的聚合系定位提供了一个新途径。     

增加穗粒数的水稻染色体代换系Z747鉴定及相关性状QTL定位

增加穗粒数对水稻高产品种培育至关重要。其遗传基础复杂,由多基因控制。水稻染色体片段代换系可以将多基因控制的复杂性状分解,因而是理想的遗传研究材料。本研究通过高代回交和自交结合分子标记辅助选择方法,鉴定了一个以日本晴为受体、西恢18为供体亲本的、含有15个代换片段的增加穗粒数的水稻染色体片段代换系Z747,平均代换长度为4.49 Mb。与受体日本晴相比, Z747的每穗总粒数、一次枝梗数、二次枝梗数、穗长和粒长显著增加,粒宽显著变窄、结实率显著降低,但结实率仍为81%。进一步以日本晴和Z747杂交构建的次级F2群体鉴定出46个相关性状的QTL,分布于水稻1号、2号、3号、5号、6号、9号、11号和12号染色体上。其中qGPP12、qPH-3-1、qPH-3-2等12个QTL可能与已克隆的基因等位, qSPP9等34个可能是新鉴定的QTL。Z747的每穗总粒数由2个具有增加粒数效应的QTL (qSPP3和qSPP5)和1个具有减少粒数效应的QTL (qSPP9)控制。研究结果对主效QTL的精细定位和克隆、以及有利基因的单片段代换系培育有重要意义。     

用(培矮64s/Nipponbare)F2群体对水稻产量构成性状的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSRs标记的连锁遗传图谱和(培矮64s/Nipponbare)F2群体的180个单株,对水稻的单株有效穗数、穗粒数、穗实粒数、结实率、穗着粒密度、千粒重等6个产量构成性状进行了QTL定位分析.共检测到6个性状的22个QTLs,分布在第1、2、4、5、6、9、10、11、12等9条染色体的14个区域,表型贡献率5.0%～19.3%;相关性较强的性状之间具有较多共同或紧密连锁的QTLs;集中分布的QTLs之间既有同向连锁,也有反向连锁.对不同水稻群体定位的同源QTL进行了比较,对QTL在染色体上的集中分布,以及用QTL定位结果和生物信息学方法相结合预测基因的功能等进行了探讨.     

水稻剑叶角度与主穗产量的遗传剖析

理想水稻株型的选育与高产育种密切相关,而剑叶角度则是构成水稻理想株型的重要指标之一,同时也是影响水稻产量的重要因素。合理开发利用水稻中控制剑叶角度及产量相关的数量性状基因座位（QTL）,并结合分子育种技术,可更好地为高产制繁种目标服务。通过应用由244个株系组成的珍汕97B/密阳46重组自交系（RIL）群体,构建含256个分子标记的连锁图谱,采用QTL区间作图法对剑叶角度及主穗产量等5个性状进行定位分析,共检测到17个QTL,分布于染色体1、2、3、5、6、9、10、11。这些QTL对相应性状的贡献率介于3.46%~25.64%之间。在第1染色体上检测到控制5个性状的QTL,其中控制剑叶角度的两个QTL;在第2、3、9、10、11染色体上分别检测到各一个QTL;第5染色体上检测到控制剑叶、每穗总粒数和每穗实粒数的3个QTL;1个每穗实粒数和2个每穗实粒重的QTL分布于第6染色体上。多个区间表现出对两个性状的显著作用,其中第1染色体2个,第6染色体1个。相关性分析表明,较小的剑叶角度可通过提高结实率进而显著增加产量。     

用(培矮64s/Nipponbare)F2群体对水稻产量构成性状的QTL定位分析

用水稻测序品种培矮64s和Nipponbare为亲本构建的含137个SSRs标记的连锁遗传图谱和（培矮64s/Nipponbare）F₂群体的180个单株，对水稻的单株有效穗数、穗粒数、穗实粒数、结实率、穗着粒密度、千粒重等6个产量构成性状进行了QTL定位分析。共检测到6个性状的22个QTLs，分布在第1、2、4、5、6、9、10、11、12等9条染色体的14个区域,表型贡献率5.0%-19.3%;相关性较强的性状之间具有较多共同或紧密连锁的QTLs;集中分布的QTLs之间既有同向连锁.对不同水稻群体定位的同源QTL进行了比较,对QTL在染色体上的集中分布,以及用QTL定位结果和生物信息学方法相结合预测基因的英勇等进行了探讨。     

玉米子粒产量及其组成性状的QTL研究进展

为推进分子标记辅助选择在玉米育种中的应用,总结出近30年玉米子粒产量及其组成性状的QTL研究进展。表明子粒产量的QTL为5~9个,主要分布在第1、2、5、6、7、8、9染色体上,穗行数、行粒数和百粒重的QTL均为3~6个,主要分布在第1、2、3、4、5、6、7、8染色体上,这些QTL成簇分布在几条主要染色体上,形成QTL富集区域,它们能解释性状表型变异的25%左右;多数性状的QTL主要表现为加性、显性、部分显性或超显性效应,部分性状的QTL存在遗传×环境互作效应。预示子粒产量及其组成性状的QTL存在共同染色体载体,育种选择应在多环境、大样本下进行,在不同环境下均能稳定表达的QTL更适用于育种选择;单株穗数、植株性状和抗逆性的QTL研究有待加强。     

Identification and validation of a yield-enhancing QTL cluster in rice (Oryza sativa L.)

Improvement of rice grain yield (YD) is an important goal in rice breeding. YD is determined by its related traits such as spikelet fertility (SF), 1,000-grain weight (TGW), and the number of spikelets per panicle (SPP). We previously mapped quantitative trait loci (QTLs) for SPP and TGW using the recombinant inbred lines (RILs) derived from the crosses between Minghui 63 and Teqing. In this study, four QTLs for SF and four QTLs for YD were detected in the RILs. Comparison of the locations of QTLs for these three yield-related traits identified one QTL cluster in the interval between RM3400 and RM3646 on chromosome 3. The QTL cluster contained three QTLs, SPP3a, SF3 and TGW3a, but no YD QTL was located there. To validate the QTL cluster, a BC₄F₂ population was obtained, in which SPP3a, SF3 and TGW3a were simultaneously mapped to the same region. SPP3a, SF3 and TGW3a explained 36.3, 29.5 and 59.0 % of phenotype variance with additive effect of 16.4 spikelets, 6 % SF and 1.8 g grain weight, respectively. In the BC₄F₂ population, though the region has opposite effects on TGW and SPP/SF, a YD QTL YD3 identified in this cluster region can increase 4.6 g grains per plant, which suggests this QTL cluster is a yield-enhancing QTL cluster and can be targeted to improve rice yield by marker aided selection.     

结构方程模型在冬小麦农艺性状与产量关系分析中的应用

为探讨冬小麦主要农艺性状对产量的影响及各性状间的相互作用,采用结构方程模型对2010—2011年度国家冬小麦品种试验中长江上游组(19个品种19个试点)的数据进行了分析,调查性状包括产量(GY)、穗粒数(GNP)、基本苗(BS)、单位面积穗数(SN)、生育期(GD)、千粒重(TGW)和株高(PH)。其变异系数为GYGNPSNBSPHTGWGD;与产量的相关程度(相关系数绝对值)为GNPBSSNGDTGWPH;在多元回归分析中对产量的效应为SNGNPTGWBSGDPH;在结构方程模型中对产量的综合效应(直接效应与间接效应之和)为BSGNPTGWSNPHGD。结构方程模型既体现了主要农艺性状对产量的直接效应,也体现了对产量的间接效应,并且作为先验模型,可结合作物生理特性解释主要农艺性状对产量的影响。本研究结果表明,应重视大穗多穗兼顾型冬小麦品种的选育。     

Construction of chromosomal segment substitution lines and genetic dissection of introgressed segments associated with yield determination in the parents of a super‐hybrid rice

Heterosis is a phenomenon whereby hybrids of inbred lines produce favourable phenotypes that exceed those of their parents. Traits of interest are higher yield and stronger stress tolerance. The two‐line super‐hybrid rice ‘Liangyoupei9’ (LYP9) shows superiority to both its elite inbred line ‘93‐11’ and ‘Pei'ai64s’ (‘PA64s’) parents and conventional hybrids. However, the genetic basis of its hybrid vigour, especially yield determination, remains elusive. In the present study, a set of 156 chromosome segment substitution lines (CSSLs) carrying overlapping segments from ‘PA64s’ in a genetic background of ‘93‐11’ were constructed and planted in six environments. Three major agronomic traits, viz. panicle length (PL), heading date (HD) and plant height (PH), and five yield‐related traits, viz. grain weight per panicle (GWP), number of grains per panicle (GPP), 1000‐grain weight (TGW), seed set (SS) and number of panicles of per plant (PPP), were evaluated over 3 years. Quantitative trait loci (QTL) analysis was conducted using a likelihood ratio test based on stepwise regression. Forty‐six putative QTL distributed on 11 chromosomes were detected in more than one year. Remarkably, GWP of four CSSLs carrying positive yield QTL outperformed the recurrent parent ‘93‐11’ by more than 15%, in at least two environments. These results indicate that CSSLs are effective in identifying yield‐associated traits, and lines harbouring such QTL will be rich in resources for future molecular breeding programmes.     

Molecular mapping of quantitative trait loci for plant growth, yield and yield related traits across three diverse locations in a doubled haploid rice population

A doubled haploid (DH) population of 125lines derived from IR64 × Azucena, an indica – japonica cross were grown in three different locations in India during the wet season of 1995. The parents of mapping population had diverse phenotypic values for the eleven traits observed. The DH lines exhibited considerable amount of variation for all the traits. Transgressive segregants were observed. Interval analysis with threshold LOD > 3.00 detected a total of thirty four quantitative trait loci (QTL) for eleven traits across three locations. The maximum number of twenty QTL were detected at Punjab location of North India. A total of seven QTL were identified for panicle length followed by six QTL for plant height. Eight QTL were identified on three chromosomes which were common across locations. A maximum of seven QTL were identified for panicle length with the peak LOD score of 6.01 and variance of 26.80%. The major QTL for plant height was located on Chromosome 1 with peak LOD score of 16.06 flanked by RZ730-RZ801 markers. Plant height had the maximum number of common QTL across environment at the same marker interval. One QTL was identified for grain yield per plant and four QTL for thousand grain weight. Clustering of QTL for different traits at the same marker intervals was observed for plant height, panicle exsertion, panicle number, panicle length and biomass production. This suggests that pleiotropism and or tight linkage of different traits could be the plausible reason for the congruence of several QTL. Common QTL identified across locations and environment provide an excellent opportunity for selecting stable chromosomal regions contributing to yield and yield components to develop QTL introgressed lines that can be deployed in rice breeding program. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

应用SSR标记定位水稻再生力和再生产量及其构成的QTL

用两个籼稻品种明恢86和佳辐占为亲本建立的F2群体及相应的SSR分子标记连锁图,对水稻再生力和再生产量及其构成的基因进行了定位。结果定位了影响水稻再生力(再生穗数)的1个QTL,影响再生产量的1个QTL和影响产量构成的2个QTL,各QTL的加性效应均来自亲本明恢86,起增效作用。影响水稻再生穗数、结实率和单株产量的QTL位于同一染色体的相同区段上,且加性效应方向相同,这很好地解释了再生穗数与单株产量、结实率呈极显著正相关的关系。     

低磷胁迫下水稻产量性状变化及其QTL定位

为研究低磷胁迫对水稻产量及其构成因素QTL表达的影响, 以耐低磷旱稻IRAT109和磷敏感水稻越富杂交的116个株系的DH群体为材料, 在低磷和正常栽培条件下, 调查了千粒重、结实率、有效穗数、穗粒数及单株产量等性状。结果表明, 结实率、有效穗数和单株产量对低磷胁迫的敏感性较大, 而千粒重、穗粒数对低磷胁迫的敏感性较小。利用水稻分子连锁图中94个RFLP标记和71个SSR标记, 依据以上5性状低磷胁迫下与对照的差值进行QTL定位。共检测出17个QTL, 其中12个对表型变异的贡献率大于10%。3、6和7号染色体上3个标记区域存在QTL成簇分布, 这些高贡献率QTL及成簇分布QTL可作为水稻耐低磷产量性状分子育种的重要候选区域。     

Analysis of contributors to grain yield in wheat at the individual quantitative trait locus level

In wheat, strong genetic correlations have been found between grain yield (GY) and tiller number per plant (TN), fertile spikelet number per spike (FSN), kernel number per spike (KN) and thousand‐kernel weight (TKW). To investigate their genetic relationships at the individual quantitative trait locus (QTL) level, we performed both normal and multivariate conditional QTL analysis based on two recombinant inbred lines (RILs) populations. A total of 79 and 48 normal QTLs were identified in the International Triticeae Mapping Initiative (ITMI)/SHW‐L1 × Chuanmai 32 (SC) populations, respectively, as well as 55 and 35 conditional QTLs. Thirty‐two QTL clusters in the ITMI population and 18 QTL clusters in the SC population explained 0.9%–46.2% of phenotypic variance for two to eight traits. A comparison between the normal and conditional QTL mapping analyses indicated that FSN made the smallest contribution to GY among the four GY components that were considered at the QTL level. The effects of TN, KN and TKW on GY were stronger at the QTL level.