大豆主要产量性状QTL定位分析

【目的】进一步发掘与大豆产量性状紧密连锁且稳定存在的标记位点,为分子标记辅助选择培育高产大豆新品种奠定理论基础.【方法】利用QTL IciMapping v2.2完备区间作图法连续2年对F2及其衍生群体中4个主要产量相关性状进行QTL定位及效应分析.【结果和结论】以LOD=2.5为阈值,在大豆单株粒数、单株粒质量、百粒质量和单株荚数4个主要产量性状上共检测到19个具有明显加性效应的QTLs,其中主效QTLs 15个,即单株粒数QTLs 3个,单株荚数QTLs 2个,单株粒质量QTLs 10个,分布于4(C2)、12(G)、6(A1)和17(M)4个连锁群上;定位到了3个在2年间稳定存在的QTLs,即单株粒数QTL qNSPP-12-1、单株粒质量QTLs qSWPP-12-1和qSWPP-12-2;研究初步确定了1个新的大豆单株粒质量QTL qSWPP-12-5.研究中检测到的稳定存在和主效QTLs对今后大豆遗传育种研究将具有重要的指导意义.     

2种作图法对大豆蛋白含量性状QTL定位的比较研究

【目的】比较复合区间作图法(CIM)和完备区间作图法(ICIM)对大豆高蛋白含量性状QTL的定位效果,总结2种方法进行QTL作图的优缺点,为QTL作图方法的选择及分子标记辅助选择培育高蛋白含量大豆品种研究提供参考。【方法】以高油大豆品种吉农18和高蛋白大豆品种吉育47杂交后获得的F2分离群体为材料,结合2年的分子数据和表型数据,采用CIM和ICIM法对大豆蛋白含量性状进行QTL定位。【结果】利用CIM和ICIM-ADD,在连锁群12(B2+C1)和17(M)上共检测到了5个高蛋白QTL,其中ICIM-ADD检测到的QTL略多于CIM;由CIM在F2∶3家系和ICIM-ADD在F2代、F2∶3家系的检测结果可以看出,2种作图法在satt285～satt636标记区间内均检测到显著LOD,且QTL距第一个标记(satt285)的遗传距离≤5.0cM,可认为此3个QTL为同一QTL,其贡献率分别为10.87%,17.09%和17.34%,说明该QTL的稳定性较好,可在进一步的高蛋白分子辅助育种中加以利用。【结论】2种作图法各有其优缺点,在实际应用中应根据分析对象综合运用、合理选择作图方法,以最大限度地提高QTL作图的精度和效率。对研究中所定位的SSR标记,特别是稳定标记可以在今后的大豆高蛋白分子标记辅助选择育种中加以利用。     

水稻柱头外露性状的遗传分析及QTL定位

将高柱头外露率60B与低柱头外露率辽粳9杂交,以P1、P2、F1和F2为材料,采用主基因+多基因混合遗传模型分析柱头外露性状(开颖单边外露率、开颖双边外露率、开颖总外露率、闭颖单边外露率、闭颖双边外露率、闭颖总外露率)的遗传效应;并以F2群体为材料,采用复合区间作图法对各性状进行了QTL定位。结果表明:柱头外露率的遗传符合E-2、E-1、E-1、E-0、E-1、E-1模型;共检测到控制柱头外露的主效QTLs12个,分别位于第1,2,5,8,9染色体上,其中位于第9染色体上RM257~RM215的位点效应最为显著,其LOD值为12.96,贡献率为32.04%;柱头外露性状的遗传分析结果与QTL定位结果相一致。     

甜玉米果皮厚度遗传分析及 QTL 定位

【目的】对甜玉米果皮厚度性状进行主基因 + 多基因遗传分析及 QTL 定位,研究甜玉米果皮厚度 的遗传机理,选育优质甜玉米品种。【方法】选用果皮厚度差异显著的甜玉米自交系 T15 与 T77 配制杂交组合 T77×T15。以该组合的 F2 群体作为试验材料,采用主基因 + 多基因混合遗传方法进行遗传模型分析;结合 F2 群 体各单株的果皮厚度及 SSR 遗传连锁图谱,利用复合区间作图法对甜玉米果皮厚度进行 QTL 定位。【结果】甜 玉米果皮厚度的最适模型为 A-1,即受 1 对主基因控制的加性和部分显性的遗传模型,主基因遗传率 69.10%。 在第 5、8 染色体上分别检测出 3 个与果皮厚度相关的 QTL,其中第 5 染色体 bin5.04 区域检测到 2 个 QTL, 分别位于标记区间 bnlg150~bnlg653 和 bnlg653~bnlg1208,加性效应值分别为 -2.39 和 -3.01;位于第 8 染色体 的 QTL 在 bin8.03~bin8.04 区域,标记区间为 umc1741~bnlg2046,加性效应值为 -3.06,表型贡献率为 22.02%。 【结论】甜玉米果皮厚度以主基因效应为主,在育种实践中可在早期世代进行遗传改良选择。试验检测到的 QTL 可用于分子标记辅助选择和品质育种。     

水稻恢复系C161对条纹叶枯病的抗性遗传及相关QTL定位研究

为了探明水稻对条纹叶枯病的抗性遗传机制,定位相关QTL,以感病保持系66B和抗病粳稻恢复系C161构建的DH群体为材料,利用人工接种技术,以各世代对条纹叶枯病的病情指数比率为表型值,对C161的抗病性进行遗传分析.结果表明:该群体对条纹叶枯病的抗性遗传由3对主基因加多基因控制,符合加性主基因+加性-显性多基因模型(G-2),利用Qgene软件采用复合区间作图法检测到3个与抗病相关的QTL,分别位于第1,9,11染色体上RM283-RM259、RM257-RM160和RM287-RM229标记区间内,LOD值分别为3.798,3.942和4.965;对表型变异的解释率分别为16.7%、17.2%和21 21.2%,分离分析的结果与QTL定位的结果相对一致,可相互印证.     

大豆γ-生育酚的混合遗传分析与QTL定位

【目的】通过对大豆γ-生育酚进行混合遗传和QTL定位分析,了解其遗传机制,定位其主效QTL,为高γ-生育酚含量大豆品种的选育奠定基础。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,以山西农家品种大豆灰布支黑豆为父本杂交衍生的重组自交系作为供试群体构建遗传图谱。图谱全长2 047.6 cM,平均图距8.8 cM,包括227个SSR标记,232个标记位点。重组自交系试验群体及亲本材料分别于2011年、2012年和2015年夏季在河南省农业科学院原阳试验基地种植,冬季在海南省三亚南繁试验基地种植。田间试验采取随机区组设计,2次重复。从6个环境中每个家系选取15.00 g籽粒饱满,大小一致的大豆种子,利用高效液相色谱法定性、定量测定样品中的γ-生育酚含量。采用主基因+多基因混合遗传分离分析法,对大豆γ-生育酚含量进行混合遗传分析;采用WinQTLCart2.5复合区间作图法,对大豆γ-生育酚含量进行QTL定位分析。【结果】主基因+多基因混合遗传分析表明,γ-生育酚受2对重叠作用主基因×加性多基因控制。遗传基因分布在双亲中。三亚试验数据检测出2对主基因间上位性效应值为0.4010—0.5169和多基因的加性...     

辽粳371×辽粳326组合株高性状遗传模型分析与QTL定位

应用植物数量性状"主基因+多基因混合遗传模型"方法,分析了辽粳371×辽粳326株高(plant height,PH)性状的遗传效应.结果表明:株高性状的遗传符合两对加性-显性-上位性主基因+加性-显性-上位性多基因混合遗传模型(E-0),两对主基因的加性效应分别为11.7和4.3,主基因遗传率为90.0%.经SSR标记,利用Qgene软件对该F2代群体进行QTL分析,在第9条染色体上检测到2个株高性状QTL位点qPH-9-1和qPH-9-2,LOD值分别为6.4和4.1,加性效应为24.2和4.1,贡献率为18.7%和12.3%.     

大豆凝集素(SBA)含量遗传分析与QTL定位

大豆凝集素(Soybean agglutinin,SBA)为大豆中含量较高、作用较强主要抗营养因子之一,影响大豆食品和饲料安全,降低或去除大豆籽粒和产品中凝集素成为大豆食品和饲料工业亟待解决问题。文章以合丰45号(高SBA含量)×太平川黑豆(低SBA含量)杂交组合及衍生201个稳定株系组成的F78重组自交系(RIL)群体为试验材料,在3年(2011~2013)1个样点(哈尔滨)种植环境下对大豆凝集素含量作遗传模型和QTL分析。结果表明,SBA含量符合2对主基因+多基因混合遗传模型;利用134对多态性SSR引物扩增RIL群体,构建遗传图谱,对SBA含量相关作QTL分析。共检测到4个与SBA含量相关QTL,每个QTL均重复检出2次,稳定性较好,其中SbaHTC1-1(Satt139~Satt578)和SbaHTD1b-1(Satt537~Satt189)2个QTL位点两年检测结果加性效应值均达显著水平,且遗传贡献率较高,为主效QTL。利用分子标记遗传图谱,定位与SBA含量相关QTL,为改良大豆凝集素含量提供理论依据和技术支持。     

辽粳371×辽粳326组合一次枝梗数性状遗传模型分析与QTL定位

应用植物数量性状"主基因+多基因混合遗传模型"方法,分析了辽粳371×辽梗326一次枝梗数(primary branch number,PBN)性状的遗传效应.结果表明:一次枝梗数性状的遗传符合两对等加性主基因+加性-显性多基因模型(E-4),两对主基因的加性效应相同,均为-0.618;主基因遗传率为48.4%.经SSR标记,利用Qgene软件对该F2代群体进行QTL分析,在第1和第8染色体上定位到两个基因位点qPBN-1-1和qPBN-8-1,加性效应分别为-0.736和-0.388,贡献率分别为11.7%和10.8%.遗传分析与QTL定位结果基本一致.     

大豆皂甙含量的QTL分析

利用高皂甙含量大豆材料和低皂甙含量大豆材料为亲本组配F2群体,以SSR分子标记技术对F2代群体与皂甙含量相关的QTL进行定位,以便为选育高皂甙含量的特种大豆品种提供理论依据。利用皂甙含量高的哈91016与皂甙含量低的N98-9445A大豆杂交获得的F2代群体,用500对SSR引物对大豆皂甙含量进行QTL定位,其中多态性标记有106个。QTL分析结果表明,控制大豆皂甙含量的QTL分别位于连锁群MLG K、MLG D1a上的Sat_044和Satt580附近,其LOD值分别为2.09和2.87,Sat_044与Satt102的遗传距离是11.4 cM,Satt580与Sat_036的遗传距离是18.7 cM;其对皂甙含量的贡献率分别为12.6%和15.8%。     

大豆油分含量QTL分析

以美国半矮秆大豆品种Charleston与高蛋白品系东农594杂交得到的154株RILs群体作为试验材料,利用在亲本之间表现多态的SSR引物对群体进行分析,根据已有的遗传图谱,利用浙江大学朱军的QTL-maper2.0对各年各点的数据进行分析。结果表明：根据油分含量LOD值（≥2.50）的大小,确定6个QTL位点位于3条连锁群上。Qsoil 1、Qsoil 2、Qsoil 3分别位于遗传图谱GM1-A1连锁群Satt449-Qsoil 1、Qsoil 2-Satt545,Satt571-Qsoil 3-Satt522四个引物之间。Qsoil 4、Qsoil 5位于遗传图谱GM3-B1连锁群Satt229-Qsoil4-Satt197和Sat_113-Qsoil 5-sat_099四个引物之间。Qsoil 6位于遗传图谱GM2-A2连锁群Satt327和Satt468两个引物之间。     

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。     

大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位分析

 【目的】研究大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位及相关性,为大豆品质改良、分子育种及基因克隆等应用提供理论依据。【方法】利用SSR技术,对晋豆23号和灰布支杂交构建的F13代大豆重组自交系群体的474个家系进行了连锁图谱的构建。在此基础上,利用 WinQTLCart2.0 软件分析了影响大豆异黄酮含量、脂肪含量和蛋白质含量3个重要品质性状的QTL,通过复合区间作图分析,检测QTL;同时,对异黄酮与脂肪、蛋白质的含量相关性分析。【结果】检测到23个QTL,其中控制异黄酮含量QTL有6个,分别定位在J、N、D2和G染色体的连锁群上;控制脂肪含量的QTL有11个,分别定位在第A1、A2、B2、C2和D2染色体的连锁群上;控制蛋白质含量的QTL有6个,分别定位在B2、C2、G和H1染色体的连锁群上。相关性分析结果表明：异黄酮与蛋白质含量呈极显著负相关;蛋白质和脂肪含量呈极显著负相关;蛋白质和蛋白质脂肪总量呈极显著正相关。【结论】3个重要品质性状的部分基因定位结果与其相关性分析是一致的,其结果对大豆品质育种应用有重要利用价值。     

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.     

小麦纹枯病抗性的主基因+多基因遗传分析

以病情指数为指标,利用牙签接菌法对ARZ×扬麦 158衍生的F6 代重组自交系群体 (RIL)进行纹枯病抗性评价,并采用植物数量性状主基因 多基因混合遗传模型分离分析法,研究该群体抗纹枯病基因的遗传规律。结果表明,这一群体中小麦纹枯病的抗性符合两对连锁主基因遗传模型(B 2 1),主基因间表现为加性 加性×加性上位性作用,重组率为 0 178 7。在两对主基因中,效应较大的 1对加性效应为 10 10%,效应较小的 1对加性效应为 2 32%,两对主基因的遗传率中等偏高,为 72 31%。提示抗纹枯病育种应重视主基因的利用。     

胡麻粗脂肪含量的主基因+多基因遗传分析

【目的】了解胡麻粗脂肪含量的遗传方式。【方法】以用DYM×STS构建的包含233个家系的重组自交系群体(F6∶7)和2个亲本为材料,在甘肃定西、宁夏固原和河北张家口3个环境下种植,采用索氏抽提仪测定粗脂肪含量,运用数量性状主基因+多基因混合遗传模型分析方法,进行胡麻粗脂肪含量的遗传模型分析。【结果】甘肃定西、宁夏固原和河北张家口3个环境条件下家系间胡麻粗脂肪含量均存在广泛变异,表现超亲遗传现象,近似正态分布;粗脂肪含量的遗传模型均为4MG-AI,表现为4对具有加性上位性效应的主基因遗传模型,不存在多基因效应。主基因遗传率分别为92.80%,99.02%和80.71%,环境引起的变异分别为7.20%,0.98%和19.29%。【结论】胡麻粗脂肪含量受主基因控制,且存在加性上位性效应。在胡麻高油育种中,提高粗脂肪含量不仅要注重主基因的利用,也要考虑基因间的互作效应。     

苏麦3号抗赤霉病性的主基因+多基因混合模型分析

应用植物数量性状主基因＋多基因混合遗传模型对苏麦3号（抗病亲本）与白免3号（感病亲本）杂交组合的RIL群体进行了小麦赤霉病抗性的遗传分析。结果表明,苏麦3号×白免3号重组自交系群体的小麦赤霉病抗性符合3对主基因＋多基因控制的加性-上位性模型（G-1模型）,主基因遗传率为75％左右,主基因间的互作效应也较显著,而且与主基因的加性效应相反,使赤霉病抗性减弱;赤霉病抗性的多基因效应较大,但其遗传率很小。因此在抗赤霉病育种时不仅要考虑基因间的加性效应,也要注意基因间的互作,同时也要加强微效多基因的效应累加。     

甘蓝型油菜油酸含量的主基因+多基因遗传分析

应用植物数量性状主基因 多基因的多世代联合分析方法,对甘蓝型油菜杂交组合8087 × 8108的P1、P2、F1、B1、B2和F2 等6个世代种子油酸含量进行分析,结果表明:(1)该组合油酸含量受2对加性-显性-上位性主基因 加性-显性-上位性多基因控制遗传;(2)该杂交组合的B1、B2和F2群体油酸含量主基因遗传力为43.83 %～94.71%,多基因遗传力为0.65 %～30.85 %,表明该组合油酸含量是由两对主基因 多基因共同控制的,并以主基因遗传为主;(3)油酸含量以加性效应和上位性效应为主,显性效应比较小.     

甘蓝型油菜含油量的主基因+多基因遗传分析

应用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型多世代联合分析方法,研究了甘蓝型油菜1064-3×H105(组合Ⅰ)和1064-4×H134(组合 Ⅱ)的P1、P2、F1、B1、B2和F2 6个世代含油量的遗传.含油量次数分布显示2个组合的B1、B2和F2群体均呈连续分布且显示多峰,呈明显的主基因+多基因遗传的特征.遗传分析结果表明:2个组合的最佳遗传模型均为D-2模型,即一对加性主基因+加-显性多基因混合模型.2个组合中,广义遗传率为47.87%～65.13%,平均为53.70%;而环境变异占表型变异的34.87%～52.13%,平均为46.30%,可见油菜含油量性状受基因型和环境双重影响.2个组合中,多基因遗传率为15.22%～60.41%,平均为45.32%;而主基因遗传率为2.26%～33.10%,平均为8.38%,表明含油量的遗传体系中,微效多基因的遗传贡献占主要部分,高含油量育种应在高世代进行选择.     

QTL Mapping of Isoflavone,Oil and Protein Contents in Soybean （Glycine max L. Merr.）

Soybean （Glycine max L. Merr.） is the world＇s foremost source of edible plant oil and proteins, meantime, the biologically active secondary metabolites such as saponins and isoflavones are benefit to human health. The objective of this study was to identify quantitative trait loci （QTL） and epistatic interactions associated with isoflavone, protein, and oil contents in soybean seeds. An F13 recombinant inbred line （RIL） comprising 474 lines was derived from a cross between Jindou 23 and Huibuzhi cultivars. SSR technique was employed for mapping of the QTLs. The QTLs for isoflavone, protein, and oil contents were analyzed and 23 QTLs were detected based on the constructed linkage map. Six QTLs for isoflavone content were localized in linkage groups J, N, D2, and G, eleven QTLs for oil content were localized in the linkage groups A1, A2, B2, C2, and D2, and six QTLs for protein content were localized in linkage groups B2, C2, G, and H1. The correlative analysis demonstrated that the isoflavone content had significant correlation with protein content, while significantly negative correlations was existed between oil and protein content, and significantly positive correlations was existed between protein and oil content. All these findings have laid an important basis for the marker assisted breeding in soybean. The phenotypic correlations of quantitative traits may be resulted from the correlation of the QTL controlling those traits.