数量遗传理论在作物育种上的应用

第六讲 遗传型与环境的互作关系 一、遗传型与环境的互作 在育种方案中,要准确地解释遗传机制和预测后来试验结果,就在于准确地估计遗传型值。但是,要做到这点,必须准确地从试验中获得表型值数据,而表型则反映出遗传影响和非遗传影响两个方面。对育种试验来说,所要估计的遗传效应并不能离开非遗传的环境效应而独立存在。例如,在区域试验中不同品种所表现的优劣等级,在不同地区或     

数量遗传理论在作物育种上的应用

第四讲 选择响应与遗传相关 一、选择响应(预期遗传进度) 1.选择响应的重要性及其测定方法 数量遗传理论的一个主要功用是为特定目标的有效选择方案的发展提供一个遗传基础,这意味着关于目前采用的不同的选择方案,对其有效性应有一个测定和比较的依据。这必须根据遗传方差和遗传力估计。遗传力h~2是测定表型值与遗传型值(或育种值)的相符程度的数值,h~2大表示从表型值可以估计遗传型值。h~2小表示环境因素对这一性状的表现有较重要的影响,所以h~2值是一个测度遗     

玉米穗高系数遗传主效应及与环境互作效应分析

采用朱军提出的包括基因型×环境互作效应的加性-显性-母体遗传模型(ADM模型)分析方法,研究玉米穗高系数性状遗传主效应及其与环境互作遗传效应.结果表明玉米穗高系数受加性效应、显性效应、母体效应遗传体系共同控制,同时还受显性×环境互作效应、母体×环境互作效应等不同遗传控制体系基因型×环境互作效应显著影响.对穗高系数性状的选择效果受环境影响较大,宜在较晚世代进行选择.育种中根据亲本穗高系数在不同环境中遗传效应预测值组配杂交组合,提高穗高系数育种效率.     

试验地点选择对棉花产量鉴别的影响

在育种过程中,由于品种与环境互作的存在,使得品种(系)的表现型值与遗传型值常常表现出较大的偏差,影响育种的效率。通过对河南省5年9个地点棉花区试资料进行分析,结果表明:不同地点鉴别棉花品种(系)产量的能力差异十分显著,尉氏、扶沟为最适宜的品系鉴别地点;安阳、淮阳和新乡等地具有中等产量鉴别能力;同时将地点进行组合,鉴别能力将进一步大大提高,并推荐了一批适合棉花育种试验的地点组合。     

玉米叶片蛋白质含量不同发育时期的遗传效应及环境互作效应分析

采用朱军包括基因型X环境互作效应的加性-显性-母体效应遗传模型(ADM模型)分析方法,研究了不同环境条件下不同发育时期玉米叶片蛋白质含量的遗传主效应及其与环境互作遗传效应.结果表明:玉米叶片蛋白质含量在不同发育时期(吐丝期、灌浆期、乳熟期、腊熟期、成熟期)分别受到不同遗传效应及其与环境互作效应的影响,育种中需考虑不同遗传效应在不同时期不同环境中的差异.     

稻米透明度QTLs主效应、上位性效应和G×E互作效应检测

利用珍汕97B/密阳46构建的RIL群体(ZM-RIL)及其相应分子遗传图谱,以海南和杭州两地试验的精米透光率(%)作为稻米透明度考察指标,应用检测QTL主效应、加×加上位性效应和G×E互作效应的遗传分析方法,对该性状两个环境下数据进行联合分析.共检测到5个控制该性状的主效应QTL,分别位于第2、6(2个)、8、10染色体上,总的遗传贡献率19.15%.其中,qTR2-2增加透明度的有效基因来源于母本;其余4个(qTR6-1、qTR6-2、qTR8-2、qTR10)则来自于父本.qTR6-1还与环境存在显著的GE互作效应.此外,还检测到2对控制稻米透明度的加性上位性互作基因,但它们均未与环境存在显著互作.     

大麦籽粒4种主要黄酮类化合物含量基因型与环境互作分析(英文)

[目的]该研究旨在研究其黄酮类化合物的基因型与环境互作分析,以在栽培和育种等方面提高大麦籽粒的黄酮类化合物含量。[方法]该研究通过高效液相色谱技术研究了种植在昆明,曲靖,保山地区大麦籽粒儿茶素,杨梅素,槲皮素,山柰酚的含量,并对这几种黄酮类化合物的基因型,环境及基因型×环境四大大麦黄酮含量的相互作用的变化进行了研究。[结果]结果表明,儿茶素和山奈酚含量的基因型方差、环境方差和G×E互作方差趋势相同,为基因型变异>环境变异>G×E互作变异,均达到极显著水平;槲皮素和总黄酮含量的基因型方差、环境方差和G×E互作方差趋势相同,为基因型变异>G×E互作变异>环境变异,均达到极显著水平;杨梅素含量的基因型方差和环境方差均达到极显著水平,G×E互作方差达显著水平;杨梅素含量的基因型变异>环境变异>G×E互作变异;总黄酮含量的基因型变异>环境变异>G×E互作变异。不同大麦品种,紫光芒大麦和宽颖大麦在曲靖,昆明,保山三个地区都具有较高的槲皮素含量,其他大麦几乎不含槲皮素,研究中发现,紫光芒大麦和宽颖大麦的籽粒颜色为紫色,而其他品种的大麦籽粒颜色均为黄色。[结论]该研究中的四种黄酮类化合物及总黄酮都是主要受遗传控制及遗传环境相互作用。紫色大麦籽粒中具有较高的槲皮素含量。     

玉米果穗出籽率遗传效应分析

采用朱军包括基因型×环境互作效应的加性.显性.母体遗传模型(ADM模型)分析方法,研究玉米果穗出籽率性状遗传主效应及其与环境互作遗传效应.结果表明:玉米果穗出籽率主要受显性效应遗传体系控制,其次受加性效应遗传效应控制,同时还受加性×环境互作效应、显性×环境互作效应、母体×环境互作效应等不同遗传控制体系基因型×环境互作效应显著影响.对果穗出籽率性状的选择效果受环境影响较大,宜在较晚世代进行选择.育种中根据亲本果穗出籽率在不同环境中遗传效应预测值组配杂交组合,育成适应不同地区或某一特定地区的新品种,提高育种效率.     

AMMI模型在亚麻区域试验分析中的应用

在亚麻区域试验中,品种(G)和环境(E)互作现象普遍存在,AMMI模型作为一种分析G×E互作关系的方法,较线性回归分析法更多地解释基因型与环境互作效应,AMMI模型中双标图和特殊互作效应值Dge的引入,为直观、定量地估计环境对基因型的分辨力及基因型对环境的特殊适应性提供了一种非常有效的手段.通过对2005年至2006年云南省亚麻区域试验的产量数据进行分析,结果表明线性回归分析法只解释互作SS的56.91%,而AMMI模型3条主成分轴共解释了96.53%的互作SS.应用AMMI模型分析亚麻品种区域试验是一种行之有效的方法.     

生态环境对陆地棉品种主要产量和质量性状的影响及其稳定性分析

为了研究陆地棉品种主要性状在新疆不同生态区域的变异和产量的稳定性,选用10个陆地棉品种分别在5个试验点进行种植,分析了不同生态环境下陆地棉主要性状的变异规律,并利用GGE双图标分析了籽棉和皮棉产量的稳定性。结果表明,不同环境下各陆地棉品种的质量和产量性状变幅很大,不同环境下各性状表现有差异,变异系数最小的是纤维的整齐度指数,其次是衣分和纤维的上半部平均长度;棉花品质性状的上半部平均长度、断裂比强度和马克隆值表现为环境效应大于基因型效应和G×E互作效应;其他性状均表现为基因型效应大于环境效应和G×E互作效应;籽棉产量和纤维的断裂比强度G×E互作效应最大,籽棉产量和皮棉产量分别运用GGE-biplot可以有效地解释G和GE互作的86.54%和84.87%的变异;中棉XP5和中棉XP4是高产类型品种;中MB13017是优质品种;棉花品质性状主要受环境的影响,而基因型则决定棉花产量,单铃重、衣分和马克隆值受G×E互作共同影响,衣分、纤维的整齐度指数和上半部平均长度受基因的遗传特性所控制,可以通过优化栽培条件显著提高纤维整齐度和长度以及衣分,从而夺取棉花优质高产。     

苦瓜强雌性遗传效应分析

按NCⅡ交配设计,以4个强雌系与6个常规自交系配24个组合,在春、秋两季,分析10个亲本及24个组合主蔓前35节雌花率,运用加性-显性与环境互作的遗传模型,估算各遗传参数效应值。结果表明:苦瓜强雌性遗传以加性效应为主,同时存在等位基因间互作效应,基因型与环境间存在互作效应;各遗传方差分量的比率由高到低依次为加性(48.63%)、显性与环境互作(21.73%)、显性(17.64%)、加性与环境互作(1.81%)。     

基于AMMI模型分析大麦籽粒酚酸含量的基因型与环境效应

[目的]明确基因型、环境以及基因型与环境互作(G×E互作)对大麦籽粒酚酸含量的影响.[方法]以7个大麦品种为材料,种植在3个生态条件迥异的地区,测定其籽粒酚酸含量,并采用主效可加互作可乘模型进行分析.[结果]基因型、环境以及G×E互作对所分析的各酚酸指标的影响均达到极显著水平.对于原儿茶酸和丁香酸含量,G×E互作的影响最大,其次为环境型,基因型的影响最小;对于香草酸含量,G×E互作的影响最大,其次为基因型,环境的影响最小;对羟基苯甲酸、总羟基苯甲酸衍生物和总酚酸含量,环境效应的影响最大,其次为G×E互作,基因型的影响最小;对于阿魏酸和总羟基苯甲酸衍生物含量,基因型效应的影响最大,其次为G×E互作,环境的影响最小.[结论]基因型、环境以及G×E互作对大麦籽粒中主要酚酸成分含量有着极显著的影响.     

水稻RIL群体单穗重基因加性及其环境互作效应分析

为了探知单穗重增加的动态遗传机制,利用由穗型差异大的水稻品种密阳46和FJCD建立的一个包含130个株系的F10重组自交系,测定其在福建武夷山和莆田环境下灌浆期单穗重的动态变化,并进行QTL定位及其环境互作研究。结果检测到27个加性QTL,16个存在显著的加性×环境互作效应位点。QTL定位分析检测到27个加性QTL,位于1、2、3、4、5、6、7、8、10号染色体上,对表型变异贡献率为1.09%~31.63%,16个QTL对表型变异贡献率大于10%,尤其是qPW-2-5单个QTL贡献率达31.63%。环境互作分析,共检测到灌浆期5个阶段的16个GE互作位点,分布在水稻2、3、4、5、6、7、8、10号染色体上,大部分为小于5%的微效QTL。此研究揭示了单穗重的动态遗传机制,为水稻穗型育种提供了依据。     

水稻(Oryza sativa L.)分蘖数和株高的遗传分析

水稻分蘖数和株高是两个重要的农艺性状.为剖解它们的遗传结构,本研究用一套来源于籼粳组合IR64×Azucena的DH群体对这两个性状进行了QTL定位分析.表型数据来源于两个生长季节,采用基于混合线性模型的方法分析.结果表明,分蘖数主要由普通遗传因素和互作遗传因素控制(呈现61.7%的普通遗传率和17.2%的互作遗传率),共有19个QTLs与分蘖数有关,其中9个和6对QTLs分别具有单位点的遗传效应和2位点的互作效应,QTL1-8和QTL 1-12的上位性效应由于在春季的贡献率达21.6%,因而认为是一对主效.株高主要由普通遗传因素控制,普通遗传率为92.6%,共受到15个QTLs的影响,其中8个QTLs具有加性效应,1个QTL具有加性与环境的互作效应,4对上位性QTLs具有加性与加性互作效应.QTL 1-15被认为是主效QTL,而其余的是微效QTLs.两个性状表型之间存在显著的负向部分相关,然而,性状相关的遗传基础仍需做进一步的探讨.     

AMMI模型在芝麻区域试验中的应用

品种区域试验中基因型(G)和环境(E)的互作现象普遍存在,AMMI模型作为一种分析G×E互作关系的方法,可非常有效地补充现有区域试验分析方法的不足.通过对2006年度湖北省芝麻新品种区域试验结果进行分析,结果表明,两条主成分轴(IPCAI、IPCA2)共解释了86.66%的互作平方和,03-4067、03H02为高产稳产型材料.     

团头鲂生长性状的遗传力和育种值估计

采用混合家系遗传参数估计法对6月龄团头鲂(Megalobrama amblycephala)生长性状的遗传力、育种值和遗传相关等遗传参数进行估计。对表型的方差分析发现,方差组分中亲本导致的遗传方差组分远大于环境等因素导致的非遗传方差组分。通过混合家系估计的团头鲂6月龄体长、体质量和肥满度遗传力依次为0.72±0.21、0.49±0.14和0.48±0.14(P0.01),体长属于高等遗传力的性状,而体质量和肥满度则属于中等遗传力的性状,表明这3个生长性状都主要受加性效应控制,这也说明3个性状均可以作为直接选育的性状,适合在早期选育以控制后代规模。在对体质量与体长的相关分析时发现,两性状之间存在极显著的正相关性(表型相关和遗传相关分别为0.89和0.98)(P0.01),说明在体长和体质量之间存在间接选择反应。从单性状和综合育种值排名来看,体质量和体长育种值以及综合育种值三者之间的排名差异并不大,排名靠前的主要是鄱阳湖亲本的子代。     

水稻产量因子的遗传主效应及基因型和环境互作效应的QTL分析(英文)

在构建DH群体RFLP图谱的基础上定位了产量因子的数量性状位点(QTL).在杭州和海南两地分别种植包括123个DH原的DH群体及其亲本IR64和Azucena,并对产量因子性状进行了测定.运用调整无偏预测(AUP)法预测遗传主效应值和GE互作效应值,并用于QTL定位.结果表明,一些有主效应的QTL同时具有QTL×环境(QE)互作效应,而一些没有主效应的QTL也可以有QE互作效应.研究还表明,QTL对环境的敏感性不同,有的QTL只能在一个环境中检测到,而另一些QTL能在二个环境中都检测到.产量因子包括总粒数和实粒数的QTL无论是主效还是QE互作效应均具有较大的加性效应值,这些QTL在两个环境中起主基因的作用.     

不同环境下水稻籽粒宽的QTL定位分析

利用由穗型差异大的水稻品种密阳46和FJCD建立的一个包含130个株系的F10重组自交系,测定其在福建武夷山和莆田环境下的粒宽,并进行QTL定位和互作研究.结果表明,10个加性QTL和4个位点存在显著的加性×环境互作效应以及1对加加上位性效应.QTL定位分析获得的10个加性QTL,位于2、5、6、7号染色体,对表型变异贡献率为0.44％-20.49％,其中qGW-5-2和qGW-6-9单个QTL贡献率分别达14.99％和20.49％.环境互作分析获得4个GE互作位点,分布在水稻5、6、7号染色体上,均为微效QTL.在莆田环境下,与粒宽相关的1对QTL存在加加上位性效应,且对表型变异贡献率达33.26％.     

菲律宾蛤仔生长性状基因型与环境互作研究

为研究菲律宾蛤仔Ruditapes philippinarum基因型和环境的相作效应,采用双列杂交方法构建了AA、AB、BB、BA 4个基因型家系遗传材料,分别在不同温度、盐度和养殖环境条件下养殖30~45 d,以壳长生长为指标分析基因型与环境互作遗传效应。结果表明:基因型与温度互作遗传效应中,温度对基因型存在显著影响(P0.05),在20、24、28℃水温下,壳长生长由大到小分别为BBBAABAA,BAABAABB,AABAABBB,但温度与基因型互作效应不显著(P0.05);基因型与盐度互作遗传效应中,盐度对基因型存在显著影响(P0.05),在20、25、30盐度下,AA家系生长均显著快于BA、AB和BB家系(P0.05),各盐度下壳长生长均依次为AAABBABB,但盐度与基因型互作效应不显著(P0.05);在室外土池、室内循环水槽、室内水桶3种养殖环境下,环境对壳长生长存在显著影响(P0.05),各家系生长速度均为室外土池室内循环水室内水桶,环境对基因型也存在显著影响(P0.05),各环境条件下BA、AA、AB家系生长速度均显著快于BB家系(P0.05),壳长生长由大到小依次为AAABBABB,且养殖环境和基因型的交互作用也存在显著影响(P0.05),采用线性回归法对蛤仔4个基因型与养殖环境互作进行数据分析,得出了不同基因型的壳长增长率对环境的响应方法,回归系数所确定的各基因型对环境变化反应的灵敏程度顺序为BBABBAAA。本研究结果为蛤仔遗传育种工作提供了参考依据。     

籼粳交品系产量相关性状的环境互作效应分析

近年来,数量遗传学者提出了可预测作物杂种后代在多环境中的基因型值和遗传效应的新方法,并已在水稻、棉花等作物上广泛应用,这为深入揭示基因型×环境互作的生物学本质,阐明多环境下数量性状的遗传表现规律提供了有效方法。本文旨在应用包括基因型×环境互作效应的加性-显性遗传模型和统计方法,分析水稻籼粳杂交不同衍生世代材料的产量相关性状在两个不同地点的表型值和遗传效应的变化