甘蓝型油菜遗传图谱构建与无花瓣性状QTL定位

以无花瓣油菜APL01与正常有花瓣品种M083杂交的BC₁F₁为基础群体,利用RAPD、SSR和SRAP技术获得251个分子标记,包括219个SRAP、25个SSR和7个RAPD标记,构建了由19个连锁群组成的分子标记遗传图谱,根据共同的分子标记,建立该图谱与甘蓝型油菜高密度图谱的对应关系。利用WinQTLCart 2.0软件对无花瓣性状进行QTL扫描,获得4个与无花瓣性状相关的QTL,QAP5位于N5连锁群的A0226Bb152~m31e40b区间,解释花瓣度表型变异的3.71%;QAP6位于N6连锁群的m25e7~OPY9区间,解释花瓣度表型变异的3.02%;QAP8位于N8连锁群的A0226Gb468~m29e20区间,解释花瓣度表型变异的30.94%;QAP15位于N15连锁群的m21e4b~A0225Bb201区间,解释花瓣度表型变异的21.96%。QAP8和QAP15为2个主效QTL,可用于无花瓣性状的标记辅助选择,QAP5和QAP6为修饰基因位点。     

一个水稻落粒性基因SH1的SSR标记定位

以籼稻品种93-11为轮回亲本,与粳稻品种日本晴杂交并回交的高世代分离群体为研究材料,选用104个多态性的SSR标记对水稻的落粒性基因进行定位。结果表明,在BC₄F₂群体中,6个标记的基因型来自于日本晴;在BC₄F₃定位群体中,难落粒植株数与易落粒植株数的分离比例为3:1,落粒性受1对显性基因控制,命名为SH1;分子标记与落粒性共分离分析将SH1定位在SSR标记RM5389和RM1068、RM1387之间,与3个标记的遗传距离分别为0.7cM、5.5cM和13.1cM,此结果为该基因的分子标记辅助选择奠定了基础。     

崇化大梨×新世纪梨F1代分子遗传图谱的构建及两个果实性状的QTL分析

利用崇化大梨×新世纪梨杂交得到的94株F1代实生苗为作图群体,应用mapmaker/exp 3.0软件构建了一张包括19个SSR标记,315个SRAP标记,合计335个标记分属于18个连锁群的遗传图谱,图谱总长度为1 300 cM,平均图距为3.9 cM。采用区间作图法检测到与果实发育期、果形指数两个果实性状相连锁的QTL位点7个,其中主效的QTL位点2个(LOD≥3.5),分别位于LG2和LG17连锁群。     

大豆重组自交系群体NJRISX豆腐和豆乳得率的QTL分析

以176个家系组成的苏88-M21×新沂小黑豆重组自交系群体NJRISX为材料, 通过MAPMAKER3.0构建了包含131个SSR标记、24个连锁群的遗传图谱, 覆盖大豆基因组2 044.6 cM, 标记平均间距15.6 cM; 经2005和2006两年试验, 所获数据按主基因加多基因混合遗传模型分析干豆腐、湿豆腐和干豆乳得率的遗传机制; 应用软件Win QTL Cartographer Version 2.5复合区间作图法(CIM)和多区间作图法(MIM)检测QTL。结果显示, 在A2连锁群的Satt424~Sat_162区间检测到控制干豆腐和干豆乳得率的主效QTL各1个, qODT-A2-1可以解释15.7%~ 28.2%的表型变异, qODS-A2-1可以解释30.0%~34.8%的表型变异。检测到湿豆腐得率2个主效QTL, qOWT-A2-1位于A2连锁群的Satt424~Sat_162区间, 可以解释20.7%~30.7%的表型变异, qOWT-L位于L连锁群的Satt481~Sat_397区间, 可以解释19.0%~27.4%的表型变异。分离分析结果表明, 干豆腐和干豆乳得率均属于1对主基因加多基因遗传, 湿豆腐得率属于2对非连锁主基因加多基因遗传模型。上述QTL定位结果与分离分析所获的主基因数、贡献率及其和多基因的相对贡献可以相互验证, 建议育种中要兼顾主基因和多基因的利用。     

甘蓝型油菜主要脂肪酸组成的QTL定位

应用RAPD、SSR和SRAP技术, 对甘蓝型油菜低芥酸品系APL01与高芥酸品系M083杂交组合的BC1F1群体进行检测, 获得251个分子标记, 构建了19个连锁群组成的分子标记遗传图谱; 应用WinQTLCart 2.0对油菜主要脂肪酸组成进行QTL扫描, 获得与棕榈酸含量相关的QTL 5个, 分别位于N3、N8、N10和N13连锁群, 其中效应值较大的主效QTL qPA8-1和qPA13分别可解释棕榈酸含量表型变异的11.31%和14.47%。获得与硬脂酸含量相关的QTL 3个, 分别位于N1、N8和N16连锁群, 其中效应值较大的主效QTL qST16可解释硬脂酸含量表型变异的12.22%。获得与油酸含量相关的QTL 2个, 位于N8和N13连锁群, 均为主效QTL, 其中qOL8位于N8连锁群的m11e37b~A0226Ba267区间, 可解释油酸含量表型变异的11.73%, qOL13位于N13连锁群的m18e46~m20e25a区间, 可解释表型变异的27.14%。获得与亚油酸含量相关的QTL 3个, 其中主效QTL qLI8-1位于N8连锁群, 可解释亚油酸含量表型变异的13.25%。获得与亚麻酸含量相关的QTL 3个, 效应值均较小, 属微效QTL。获得与廿碳烯酸含量相关的QTL 4个, 分别位于N8、N13和N15连锁群, 其中主效QTL qEI8-1、qEI8-2和qEI13分别可解释廿碳烯酸含量表型变异的12.20%、10.22%和11.14%。获得与芥酸含量相关的QTL 2个, 位于N8和N13连锁群, 均为主效QTL, 其中qER8位于N8连锁群的m11e37b~A0226Ba267区间, 可解释芥酸含量表型变异的16.74%; qER13位于N13连锁群的A0301Bb398~m18e46区间, 可解释芥酸含量表型变异的31.32%。在N8连锁群的分子标记m11e27b附近及N13连锁群的分子标记m18e46附近存在多个主要脂肪酸的主效QTL, 这些标记可用于油菜脂肪酸改良的分子标记辅助选择。     

大豆公共遗传图谱C1连锁群SSR标记空白区段的填补

为进一步饱和大豆公共图谱SSR标记,以大豆育成品种冀豆12×地方品种ZDD03651组合的211个F6株系为作图群体,以Kosambi作图函数构建SSR标记遗传连锁图谱。结果表明,栽培大豆冀豆12与大豆地方品种ZDD03651间SSR标记多态率为44.6%,遗传图谱包含21个连锁群,117个SSR标记,遗传距离总长度1 501 cM,标记间平均距离15.6 cM,其中包含8个偏分离标记。与公共遗传图谱相比,位点间排列顺序、遗传距离和偏分离位点比例基本相同。将SSR新标记Barcsoyssr₄₁181、Barcsoyssr₄₁201、Barcsoyssr₄₁235和Barcsoyssr₅₁266整合到C1连锁群上,填补了国际大豆公共遗传图谱中C1连锁群94.62～120.12 cM之间的SSR标记空白区段。     

玉米种子休眠性的QTL定位

选用两个种子休眠性差异较大的普通玉米自交系R08与A318组配的F2群体共331个单株,构建了包含137个SSR标记的分子遗传连锁图谱,覆盖玉米基因组2 076.7 cM,平均图距15.2 cM。采用复合区间作图法对F_2:3家系种子休眠性数据进行分析,共检测到7个QTL,分别位于玉米第1、3、5和10染色体上。7个QTL的贡献率在2.45%~26.     

大豆脂肪酸主要组分含量QTL定位

以中黄13×中黄20的100个BC₂F₂家系为作图群体,构建了一张包含131个SSR分子标记的遗传连锁图谱,图谱总长为2157.3 cM,平均遗传距离为16.5 cM,涵盖了大豆的20个连锁群。利用气相色谱技术测定BC₂F₂、BC₂F₃和BC₂F₄回交群体的脂肪酸主要组分含量,采用IciMapping 3.3完备区间作图法定位QTL,共检测到5种脂肪酸组分相关的QTL 26个,与棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸和亚麻酸相关的QTL分别为5、5、7、5和4个;3个区间在不同年份被检测到与同一脂肪酸组分相关,sat_294~satt228连续3年被检测到与棕榈酸含量相关,sat_253~satt323和sat_292~satt397连续2年被检测到与油酸含量相关;4个区间被检测到与2种脂肪酸组分相关,其中sat_294~satt228与棕榈酸、油酸相关,satt308~sat_422与硬脂酸、亚油酸相关,sat_292~satt397与油酸、亚油酸相关,satt374~satt269与油酸、亚麻酸相关。     

两个玉米回交一代群体中opaque2基因单侧连锁累赘的SSR分析

为了在回交一代既能较好地消除靶基因的遗传连锁累赘,又能在进行背景选择的基础上选择到轮回亲本遗传背景回复率较高的单株,本研究构建了单株数分别为1 416和1 627的SCBC₁F₁和HCBC₁F₁两个不同遗传背景的回交群体。结合玉米叶片DNA大量、快速提取法,使用5个与opaque2（o2）基因连锁并已定位的SSR标记,在SCBC₁F₁与HCBC₁F₁群体中,对o2基因单侧的连锁累赘进行SSR分析,并与Ribaut（2002）的计算机模拟结果进行比较,结果表明,本研究获得的结果优于相应的计算机模拟结果。并对分子标记辅助选择体系在玉米回交育种中应用的若干理论问题进行了讨论,认为在实际应用MAS程序中,不仅要重点考虑最终决选的单株数（N_i）,而且还应该考虑到实际有足够后代的中选单株数（N_j）。另外,结合预期要消除连锁累赘的图距,制备足够大的BC₁F₁群体是十分必要的。     

豇豆SNP高密度遗传图谱构建及重要农艺性状QTL定位

为促进豇豆种质资源的高效利用和新基因发掘,本研究基于豇豆F2群体,利用重测序技术构建了包含2984个bin标记(142,146个SNP)的遗传连锁图谱。该图谱共11个连锁群,总长1333.48cM,平均图距0.45cM。不同连锁群的长度从84.63～183.15 cM不等,平均图距从0.27 cM至0.89 cM不等。根据F₂、F₃的表型调查,利用该图谱共检测到15个QTL,分别与百粒重、花色、荚长、荚形、荚质、籽粒颜色等14个性状相关。其中荚质、荚长、主茎分枝数等分别检测到1个主效QTL区间,其余性状检测到多个QTL区间。通过对区间内的基因注释分析,分别确定了与荚长、单株荚数、籽粒颜色构成等性状相关的候选基因。本研究中QTL分析结果将为豇豆属重要性状的标记辅助选择奠定基础,而候选基因筛选则有助于深入解析这些性状的遗传机理,提高豇豆分子遗传学研究水平。     

大豆蛋白质有关性状的QTL定位

以科丰1号×南农1138-2组合衍生的184个重组自交家系(简称RIKY)和(Essex×ZDD2315)×ZDD2315衍生的114个BC₁F₂家系(简称BIEX)为材料,对蛋白质含量、蛋油总量与油脂含量,11S、7S、11S/7S,11S-1~11S-4, 7S-1~7S-6等4组16个性状利用WinQTL Cartographer Ver.2.5的复合区间作图法(CIM)、多区间作图法(MIM)和IciMapping Ver.2.0的完备区间作图法(ICIM)进行QTL分析, 结果表明：(1) 在RIKY和BIEX群体分别定位到17⁺个和21⁺个QTL,合计38⁺个QTL;在RIKY有蛋白、油脂、蛋油总量QTL11个,在11S和7S亚基组上分别只有1⁺和3⁺个;在BIEX有前性状QTL2⁺个,有后性状QTL分别9⁺和6⁺个;(2) 两群体16个性状上均没有检测到共享的QTL,说明两群体的蛋白质有关性状具有完全不同的遗传基础;RIKY的两个亲本间蛋白、油脂和蛋油总量有明显遗传差异,但在亚基组上遗传差异不大,而BIEX则反之;(3) 4组总、分性状中,两群体一致表现出蛋白、油脂和蛋油总量和11S、7S和11S/7S比值两组在总、分性状间共享QTL(共同遗传基础), 而11S亚基组和7S亚基组两组性状在总、分性状间无共享的QTL;(4) 蛋白质有关性状QTL定位结果和分离分析结果共同表明这类性状主效基因和微效基因均占较大比重,要考虑两者兼用的育种方法。     

大豆遗传图谱的构建和抗胞囊线虫(Heterodera glycines Ichinohe)的QTL分析

大豆胞囊线虫1号和4号生理小种是黄淮地区的优势小种,ZDD2315是我国特优抗源。本文旨在定位ZDD2315对1号和4号生理小种抗性的QTL。试验以Essex为母本,ZDD2315为父本和轮回亲本,创建了一个包含114个单株的BC1群体。采用250个SSR标记和1个形态标记通过MAPMAKER 3.0构建了包含25个连锁群的遗传图谱,覆盖大豆基因组2 963.5 cM     

大豆遗传图谱的构建和抗胞囊线虫(Heterodera glycines Ichinohe)的QTL分析

大豆胞囊线虫1号和4号生理小种是黄淮地区的优势小种，ZDD2315是我国特优抗源。本文旨在定位ZDD2315对1号和4号生理小种抗性的QTL。试验以Essex为母本，ZDD2315为父本和轮回亲本，创建了一个包含114个单株的BC1群体。采用250个SSR标记和1个形态标记通过MAPMAKER 3.0构建了包含25个连锁群的遗传图谱，覆盖大豆基因组2 963.5 cM     

多种环境下大豆单株粒重QTL的定位与互作分析

定位大豆单株粒重QTL、分析QTL间的上位效应及QTL与环境互作效应, 有利于大豆单株粒重遗传机理的深入研究。利用147个F_2:14~F_2:18 RIL群体, 5年2点多环境下以CIM和MIM方法同时定位大豆单株粒重QTL, 检测到17个控制单株粒重的QTL, 分别位于D1a、B1、B2、C2、F、G和A1连锁群上, 贡献率为6.0%~47.9%;用2种方法同时检测到3个QTL, 即qSWPP-DIa-3、qSWPP-F-1和qSWPP-D1a-5, 贡献率为6.3%~38.3%;2年以上同时检测到4个QTL, 即qSWPP-DIa-1、qSWPP-DIa-2、qSWPP-B1-1和qSWPP-G-1, 贡献率为8.1%~47.9%;利用QTLMapper分析QE互作效应和QTL间上位效应, 7种环境下的数据联合分析得到1个QE互作QTL和4对上位效应QTL, 贡献率和加性效应都较小。在分子标记辅助育种中应该同时考虑主效QTL及各微效QTL之间的互作。     

大豆脂肪酸含量的QTL分析

利用Charleston(♀)×东农594(♂)的F14和F15代永久自交系群体154个单株后代,在2年3点条件下用气相色谱法测得其籽粒5种脂肪酸的含量,利用Win QTL Cartographer2.5复合区间作图法(CIM)进行QTL分析。结果共检测到47个相关的QTL,分布在13个连锁群上。多年多点同时检测到的QTL共有15个,其中控制软脂酸性状的2个,包括qPal-C2-2和qPal-A1-1;控制硬脂酸性状的4个,包括qSt-B1-1、qSt-B1-2、qSt-D1a-1和qSt-C2-1;控制油酸性状的3个,包括qOle-B2-1、qOle-G-1和qOle-H-1;控制亚油酸性状的有2个,包括qLin-C2-1和qLin-H-1;控制亚麻酸性状的4个,包括qLino-B1-1、qLino-C2-1、qLino-D1b-1和qLino-J-1。这些QTL的一致性较高,为特异脂肪酸含量标记辅助育种奠定了基础。大豆脂肪酸含量的主效QTL数量不多,效应大的不多,可能还受许多未能检测出来的微效基因控制。     

大豆苗期耐淹性的遗传与QTL分析

涝害是世界上许多国家的重大自然灾害。耐涝性可分为耐湿(渍)性和耐淹性。以科丰1号(高度耐淹)×南农1138-2(不耐淹)衍生的RIL群体(NJRIKY)为材料, 以盆栽全淹条件下的存活率为耐淹性指标, 采用主基因+多基因混合遗传模型分离分析法进行遗传分析, 并利用WinQTL Cartographer Version 2.5程序的复合区间作图法(CIM)及多区间作图法(MIM)进行QTL定位。结果表明, 两次试验的耐淹性均存在超亲变异, 试验间、家系间以及试验与家系互作间的差异均极显著; NJRIKY大豆群体的耐淹性为3对等加性主基因遗传模型, 主基因遗传率为42.40%; 在QTL分析中, 用CIM和MIM共同检测到3个耐淹QTL, 分别位于A1、D1a和G连锁群上的Satt648~K418_2V、Satt531~A941V、Satt038~Satt275 (B53B~Satt038)区间, 表型贡献率为4.4%~7.6%。分离分析与QTL定位的结果相对一致, 可相互印证。     

大豆不同环境下脂肪酸组分含量的QTL分析

大豆油的品质取决于脂肪酸各组分在大豆中的比例, 为发掘控制大豆5种脂肪酸含量的数量性状位点(QTL), 利用冀豆12和黑豆重组自交系群体构建遗传图谱, 采用Windows QTL Cartographer 2.5和QTL Network-2.0软件的CIM和MCIM法对大豆5种脂肪酸组分进行数量性状定位。结果表明,在石家庄和三亚各环境下共检测到16个QTL, 位于连锁群A2、B2、C2、F、G、I、L上。对2个环境联合分析, 检测到13个QTL, 其中9个用2种方法被检测到, 但这13个位点与环境互作的贡献率明显小于加性效应。其中在B2连锁群Satt168~Satt556控制硬脂酸的QTL Ste-1在河北石家庄和海南三亚均能被检测到, 贡献率均为12%, 在双尾群体和间隔挑选群体中也能检测到控制硬脂酸的QTL Ste-1, 说明这一QTL稳定存在于本组合群体中, 为今后大豆硬脂酸的QTL精细定位奠定了基础。     

大豆产量及主要农艺性状QTL的上位性互作和环境互作分析

以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆ZDD2315为父本杂交衍生的F2:15和F2:16的447个RIL家系为遗传群体,绘制SSR遗传图谱,采用混合线性模型方法,对2年大豆小区产量及主要农艺性状进行加性QTL、加性×加性上位互作及环境互作分析。结果检测到9个与小区产量、茎粗、有效分枝、主茎节数、株高、结荚高度相关的QTL,分别位于J_2、I、M连锁群上,其中小区产量、茎粗、株高、有效分枝和主茎节数QTL的加性效应为正值,说明增加这些性状的等位基因来源于母本晋豆23。同时,检测到7对影响小区产量、茎粗、株高和结荚高度的加性×加性上位互作效应及环境互作效应的QTL,共发现14个与环境存在互作的QTL。上位效应和QE互作效应对大豆小区产量及主要农艺性状的遗传影响较大。大豆分子标记辅助育种中,既要考虑起主要作用的QTL,又要注重上位性QTL,才有利于性状的稳定表达和遗传。     

大豆对胞囊线虫(Heterodera glycines Ichinohe) 1号和4号生理小种抗性的遗传分析

大豆胞囊线虫(Heterodera glycines Ichinohe)是我国大豆的全国性主要病害之一。1号和4号生理小种是黄淮地区的优势小种。以Essex×ZDD2315、Peking×ZDD2315、PI88788×ZDD2226、Peking×ZDD2226的P₁、P₂、F₁、BC₁F₂为材料,用主基因＋多基因混合遗传模型分析大豆对胞囊线虫1号和4号生理小种抗性的遗传机制。结果表明,ZDD2315、ZDD2226对1号生理小种的抗性受主效基因控制,未发现多基因效应,且与Peking存在相同的抗病基因;抗性遗传表现组合特异性,Essex×ZDD2315组合为3对加性主基因遗传模型,主基因遗传率72.02%,PI88788×ZDD2226组合为2对显性上位主基因遗传模型,主基因遗传率62.33%。对4号生理小种的抗性为主基因＋多基因混合遗传模型,Essex×ZDD2315、Peking×ZDD2315、PI88788×ZDD2226等3个组合为3对主基因+多基因遗传模型,主基因遗传率分别为67.76%、72.46%和53.25%,多基因遗传率分别为24.48%、21.31%和35.77%;Peking×ZDD2226表现为2对主基因遗传模型,主基因遗传率45.40%。抗性基因表现为隐性,育种上可以在早代选择。培育多抗品种应以抗4号生理小种为主要目标进行基因聚合。     

Genetics and mapping of quantitative traits for nodule number, weight, and size in soybean (Glycine max L.[Merr.])

Soybean research has found that nodule traits, especially nodule biomass, are associated with N₂ fixation ability. Two genotypes, differing in nodule number per plant and individual nodule weight, KS4895 and Jackson, were mated to create 17 F₃- and 80 F₅-derived RILs. The population was mapped with 664 informative markers with an average distance of less than 20 cM between adjacent markers. Nodule traits were evaluated in 3-year field trials. Broad-sense heritability for nodule number (no. plant^?1), individual nodule dry weight (mg nodule^?1), individual nodule size (mm nodule^?1), and total nodule dry weight (g plant^?1) was 0.41, 0.42, 0.45, and 0.27, respectively. Nodule number was negatively correlated with individual nodule weight and size. Nodule number, individual nodule weight, and size are major components which likely contributed to increased total nodule weight per plant. Composite interval mapping (CIM) identified eight QTLs for nodule number with R² values ranging from 0.14 to 0.20. Multiple interval mapping (MIM) identified two QTLs for nodule number, one of which was located close to the QTL identified with CIM. Six QTLs for individual nodule weight were detected with CIM, and one QTL was identified with MIM. For nodule size, CIM identified seven QTLs with R² values ranging from 0.14 to 0.27. Five QTLs for total nodule weight were detected with CIM, one of which was located close to a QTL identified with MIM. These results document the first QTL information on nodule traits in soybean from field experiments utilizing a dense, complete linkage map.