水稻种子休眠性QTL定位及其对干热处理的响应

 利用Kinmaze（粳稻）/DV85（籼稻）杂交组合衍生的重组自交F11家系 (Recombinant Inbred Lines, RILs)进行了种子休眠性QTL的检测和遗传效应分析。以抽穗后35 d的种子发芽率作为种子休眠性的表型值，分析亲本和81个家系的休眠性表现，利用Windows QTL Cartographer 1.13a软件共检测到4个种子休眠性QTL，分别位于第2、5、11染色体上，其中第2染色体存在2个QTL，各QTL的贡献率变幅8.37%～17.40%。进一步研究了这些休眠性基因位点对干热破除休眠处理的响应，结果表明，来自DV85增强休眠性的QTL位点qDOR-2-1和qDOR-5，以及来自Kinmaze增强休眠性的QTL位点qDOR-11，易被干热处理破除休眠，这3个QTL效应较强，可在种子休眠性状的遗传改良中加以利用；而位于第2染色体上标记XNpb227-XNpb132之间的QTL位点qDOR-2-2却不易被干热处理破除休眠，该位点增强休眠性的基因来自DV85。     

利用重组自交系群体检测水稻种子休眠性数量性状位点

利用由 191个家系组成的密阳 2 3/秋光重组自交家系 (recombinantinbredlines,RIL)F10 代群体 ,进行种子休眠性数量性状基因座 (quantitativetraitlocus,QTL)的检测和遗传效应分析。以抽穗后 35d的种子发芽率作为种子休眠性的表型值 ,分析亲本和 191个RIL的休眠性表现。通过WinQTLCart软件分析 ,检测到分别位于第 5和第 8染色体上的 2个水稻种子休眠性QTL ,其中位于第 8染色体上QTL的加性效应为负值 ,表明该休眠性基因位点来源于亲本秋光 ;第 5染色体上QTL的加性效应为正值 ,表明该休眠性减效基因来源于亲本密阳 2 3。     

水稻种子休眠研究

本文根据水稻种子休眠研究方面积累的大量文献资料，对水稻种子休眠的分类，休 的原因，休眠的遗传，机制及破除休眠的方法等方面的研究进展进行综合的论述，并提出了水稻休眠研究中存在的问题和今后的研究方向。     

控制水稻种子休眠和抽穗期的数量基因位点

以Nipponbare（japonica）／Kasalath（indica）／／Nipponbare BC1F10的98个家系为材料,连续2年进行了水稻种子休眠和抽穗期基因的定位分析。用WinQTLCart 1．13a软件从全基因组角度检测了休眠性数量性状基因位点（QTLs）。检测结果显示,2003年分别在第5、6和7染色体上,2004年则分别在第4、5、7和11染色体上检测到控制种子休眠性的QTLs位点;贡献率分别介于8．91％-11．09％和8．70％-11．80％。表明第7染色体上位于标记R1357～R1245之间的种子休眠性QTL位点是一个在年度之间稳定表达的控制种子休眠性的基因位点。抽穗期的QTL定位分析表明,4个控制抽穗期的基因位点能在不同年份稳定表达,其他位点受年度间的环境条件影响较大。此外,除第6染色体R2171-R2123间的位点延长抽穗期的基因效应来源于亲本Nipponbare外,其余稳定表达位点的延长抽穗期的基因效应皆来自亲本Kasalath。分析表明,种子休眠与抽穗期没有直接关系,它们分别为不同的基因所控制。     

控制水稻柱头外露率的数量性状基因座初步分析

为研究柱头外露率的遗传机理,用柱头外露率低的粳稻品种糯5号与柱头外露率高的籼稻品种优ⅠB构建包含190株的F2群体.在长沙对各单株进行柱头外露率调查,并用均匀覆盖水稻整个基因组的92个SSR标记构建连锁遗传图谱,进行控制柱头外露率的数量性状基因座QTL分析.结果表明,控制柱头外露率的3个QTL为qPES-2、qPES-5、qSPES-8,分别位于第2染色体的RM1285～RM12595、第5染色体的RM17952～RM18114、第8染色体的RM8020～RM7080,QTL的LOD峰值分别为3.54、4.79、3.85,解释的表型变异分别为10.1%、11.1%、9.0%,增效基因皆来源于高柱头外露率的亲本优ⅠB.研究并发现控制单边柱头外露率的QTL与总外露率的完全一致,第5染色体检测到的QTL是1个新的座位.     

利用重组自交系群体检测水稻碾磨品质数量性状基因座

利用Asominori为母本,IR24为父本配制杂交组合,各代用单粒传法获得的稳定、性状差异较大71个家系的重组自交系群体为研究材料。在贵州省热量条件不同的2个不生态环境分别对RIL群体碾磨品质性状以及糙米率、整精米率进行QTL分析,结果表明:稻米碾磨品质是由多个QTL控制的,且易受环境的影响,无论是糙米率、整精米率都与环境有较大影响;该研究检测到第2染色体G1185-C1236区段内存在同时控制糙米率(BR)和精米率(MR)的QTL,因此该研究的结果可以为水稻碾磨品质的改良提供理论指导。     

水稻产量及其相关性状的数量性状基因座分析

利用由98个家系组成的Nipp0onbare/Kasalath//Nipponhare回交重组自交系（backcross inbred lines,BIL)作图群体（BC1F9），以及混合线性模型的数量性状位点（QTL）定位方法，对水稻有效穗、每穗颖花数、每穗实粒数、结实率、干粒重、着粒密度和单株产量等7个重要农艺性状进行了QTL分析。共检测到分布在8条染色体上的26个QTL，其贡献率差异较大，在5．2％－49．2％之间，其中有4个QTL的贡献率超过30％，分别是控制有效穗的qPN-4、每穗颖花数的几个连锁群上。与其它研究结果比较表明，相关显的产量性状QTL往往分布在染色体上相同区域，并集中在少数几个连锁群上。与其它研究结果比较表明，主效QTL在不同群体中的重演性较好。     

基于最小二乘估计的数量性状基因座的复合区间定位法

数量性状基因座（ＱＬＴ）的复合区间定位法是区间定位法的１种改进方法，它大大提高了ＱＬＴ定位的准确性，但计算上比较复杂和费时，由于其似然比统计量的联合分布未知，故准确的显著性测验临界值必须采用排列测验法或模拟抽样法进行估计，但其复杂费时的计算使得这些经验方法显得不实用。本文给出基于最小二乘估计的复合区间定位法，它保持了复合区间定位的基本性质，但在计算上要比基于最大似然估计的方法简单和快速得多。由于它     

打破水稻种子休眠方法初探

水稻两用核不育系C815S的一个原始株系3MS132，具有一定的休眠特性。试验表明，不同浓度的过氧化氢、强氯精和赤霉素处理对处于休眠期的3MS132种子，都可不同程度地解除其休眠。还发现用强氯精浸种是解除3MS132种子休眠的最经济有效的方法，尤以1：125处理效果最佳。     

利用回交重组自交系群体检测水稻苗期耐冷性基因座

以98个Nipponbare／Kasalath∥Nipponbare回交重组自交家系（BILs）组成的群体为材料,进行水稻苗期耐冷性数量性状基因座的检测和遗传效应分析。25℃正常条件下培养水稻幼苗至二叶一心期,6-10℃低温处理7d,之后缓慢升温至25℃,缓苗4d,调查死苗率,并以死苗率作为苗期耐冷性强弱的表型值,分析亲本和98个BILs的苗期耐冷性表现。采用Windows QTL Cartographer 1.13a软件的复合区间作图法,共检测到2个苗期耐冷性QTLs,分别位于第2和第3染色体上,命名为qSCT-2和qSCT-3。2个QTL的LOD值分别为3．81和2．86,可解释群体表型变异的13．69％和9．31％。对苗期冷害具有抗性的2个数量性状基因座均来自苗期耐冷亲本Nipponbare。     

Mapping and Analysis of Quantitative Trait Loci Controlling Seed Dormancy in Rice

Seed dormancy is one of the most important traits related to the rice grain quality and seeds application, because it is associated with pre-harvest sprouting, resulting in a downgrading of quality and severe limitations in end-use application.The recent development of DNA markers and linkage maps of rice has made possible mapping of individual genes associated with complex seed dormancy traits, analyzing the genetics effects of individual genes and genotype-byenvironment interactions. Up to now, numerous quantitative trait loci (QTLs) associated with seed dormancy in rice have been identified and mapped in the molecular genetic map by different populations. In this review, we focus on the genetic base of seed dormancy in rice, especially compare QTLs controlling seed dormancy reported up to now, analyze the expression and stability of QTLs controlling seed dormancy, and discuss the present problems. Finally we show a new pathway to further research on seed dormancy.     

水稻数量性状研究进展

分子生物技术的迅速发展和QTL定位方法的日趋完善 ,为水稻数量性状基因 (QTL)的研究提供了基础。大量研究充分地揭示了QTL的基本特征 ,剖析了重要农艺性状的遗传基础 ,从而给水稻品种的遗传改良带来了新的方法。笔者从QTL的定位群体、定位方法、研究现状 ,以及QTL利用等方面 ,对作物数量性状基因的研究进行了综述 ,并对今后的研究提出了一些见解。     

Analysis of QTL for Seed Dormancy and Their Response to Dry Heat Treatment in Rice(Oryza sativa L.)

Quantitative trait loci(QTL)controlling seed dormancy in rice were identified using recombinant inbred lines(RILs)population derived from the cross between a japonica variety Kinmaze and an indica variety DV85. Seeds of two parental cultivars and each RIL were harvested in 35d after heading.. The germination percentage of these seeds at 30℃for 7 days were measured as the degree of seed dormancy.. QTL analysis was performed with Windows QTL Cartographer 1.13a program by composite interval mapping.. A total of four QTL for seed dormancy were detected on chromosome 2(two regions),5 and 11,respectively.Phenotypic variation explained by each QTL ranged from 8.37 to 17.40%.. Responses of such loci to a dormancy-breaking treatment with dry heat were further detected. The results showed that two alleles of qDOR-2-1 and qDOR-5 from DV85 as well as the allele of qDOR11 from Kinmaze increased the seed dormancy,which seemed to be easily broken by dry heat treatment. Such loci of seed dormancy may be applied to rice genetic improvement.The allele of qDOR-2-2 from DV85 increased the seed dormancy,which could not be broken by dry heat treatment.     

种子休眠分子调控机理的研究进展

休眠是种子的生物适应习性,受到许多因素的调控.前人对种子的休眠进行了大量的、不同方面的研究,其广度和深度也在不断地扩大和深入.目前为止,随着数量遗传学方法和突变体等手段在种子休眠研究中的广泛使用,大量与休眠相关的数量性状位点(QTL)和突变基因已被识别,这些对于进一步揭示植物种子休眠与萌发的详细机制具有十分重要的意义.简单介绍了近年来关于种子休眠遗传变异研究,并从休眠特异性基因、染色质、种子生长发育及激素这四个不同角度简述植物种子休眠的诱导形成,同时试图从基因和分子水平上阐述环境因素对于种子休眠的作用机制,以及休眠解除的调控机理,以期为种子体眠的研究提供一定的参考.     

利用BIL群体定位水稻抽穗期QTL及主效位点遗传效应分析

以南粳35和早抽穗品种N22构建的回交重组自交系(BIL)群体为研究材料,对控制水稻抽穗期的QTL进行定位,并利用高代回交群体对检测到的主效位点进行验证。结果表明:利用Win QTLcart 2.5软件共检测到4个控制抽穗期的QTL,分别位于第2、3、10和12染色体上,贡献率为8.25%~21.62%,其中qHd-2的效应值最高,可以解释21.62%的表型变异,随后用N22/南粳35//南粳35高代回交群体对qHd-2功能进行验证,在南粳35背景下qHd-2可以缩短抽穗4.2d,说明qHd-2是N22中控制抽穗期的主效QTL。     

异地比较定位控制稻米蒸煮食用品质的数量性状基因

 利用一个以窄叶青 8号 ( ZYQ8)和京系 1 7( JX1 7)为亲本构建的加倍单倍体 ( doubledhaploid,DH)群体及其分子连锁图谱 ,在 3个环境中 (成都、海南和杭州 )对稻米蒸煮食用品质 3个性状进行了数量性状基因位点 ( quantitative trait loci,QTL)的比较定位。结果表明 ,直链淀粉含量 ( amylose content,AC)在 3个环境中都检测到 wx主基因 ,在一个环境 (成都 )检测到第5染色体上的一个微效 QTL q AC- 5。糊化温度 ( gelatinization temperature,GT)在 3个环境中都检测到第 6染色体上的 alk( alkline degeneration,alk)主基因 ,在成都和海南分别检测到位于第 6和第 7染色体上的 QTL、q GT- 6b和 q GT- 7。胶稠度 ( gel consistency,GC)在 3个环境中共检测到 4个 QTL,其中第 2和第 7染色体上的 q GC- 2和 q GC- 7在 3个环境中都检测到 ,在海南还检测到第 5染色体上的 q GC- 5,在杭州还检测到 wx基因控制 GC。由此表明 ,稻米蒸煮食用品质性状除了受到主效基因控制外 ,还明显受到环境的影响     

小麦株高相关性状的QTL分析

为探索小麦株高及其相关构成性状的遗传基础,以小麦品系"0911-46"与品系"42"杂交获得的F2及其衍生F2∶3群体为材料,应用SSR标记构建连锁图谱,在杨凌和乾县2种环境条件下对株高、穗下节长、基部第Ⅰ节长、基部第Ⅱ节长进行QTL定位研究。结果表明:所构建的连锁遗传图谱覆盖小麦全基因组的1 423.54cM,标记间的平均遗传距离为8.09cM。共检测到47个QTLs,涉及小麦1A、1D、2A、2B、2D、3A、4B、4D、5A、5B、5D、6B、6D、7A、7B、7D染色体。其中,有16个株高QTL,15个穗下节长QTL,8个基部第Ⅰ节长QTL,8个基部第Ⅱ节长QTL,单个QTL可解释0.29%~63.42%的表型变异。4D染色体上Xwmc473-Xwmc285标记区间内距Xwmc473标记2.07cM处,在F2和F2∶3的2种环境中都能检测到株高QTL,表现出世代间和环境稳定性。此外,在该标记区间还能同时检测到分别控制株高、穗下节长、基部第Ⅰ节长、基部第Ⅱ节长的QTL,表明这一标记区间是一个株高及其构成性状QTL富集区。     

小麦数量性状基因定位及比较基因组研究进展

综述了小麦数量性状基因定位的研究概况；分析了提高小麦ＱＴＬ检测效率的途径，概述了小麦与其它禾本科作物之间关于比较基因组方面的研究进展。此外，还就分子标记等有关问题进行了讨论。     

Mapping Quantitative Trait Loci Controlling Endosperm Traits with Molecular Marker

Based on the genetic models for triploid endosperm traits and on the methods for mapping diploid quantitative traits loci (QTLs), the genetic constitutions, components of means and genetic variances of QTL controlling endosperm traits under flanking marker genotypes of different generations were presented. From these results, a multiple linear regression method for mapping QTL underlying endosperm traits in cereals was proposed, which used the means of endosperm traits under flanking marker genotypes as a dependent variable, the coefficient of additive effect ( d ) and dominance effect ( h 1 and/or h2 ) of a putative QTL in a given interval as independent variables. This method can work at any position in a genome covered by markers and increase the estimation precision of QTL location and their effects by eliminating the interference of other relative QTLs. This method can also be easily used in other uneven data such as markers and quantitative traits detected or measured in plants and tissues different either in generations or at chromosomal ploidy levels, and in endosperm traits controlled by complicated genetic models considering the effects produced by genotypes of both maternal plants and seeds on them.