豫南地区野生大豆种质资源的SSR遗传多样性分析

为了研究豫南地区的野生大豆种质资源分布和种群间的亲缘关系,利用SSR分子标记采用20对引物对豫南地区12份野生大豆进行鉴定和遗传多样性分析。结果表明,20对引物对12份野生大豆共扩增63个等位基因,平均每对引物扩增3.1个等位基因;12份野生大豆在分子水平上发生了一定的遗传变化,聚类结果可以看出,12份材料聚类分成了三大类,SSR分子标记与材料的地理来源并没有明显的相关性。野生大豆的亲缘关系与生长的地理环境、表型性状等具有一定的相关性,同一区域收集到的野生大豆也表现出遗传分化。     

74个观赏海棠品种的遗传多样性及指纹图谱构建

观赏海棠种质资源丰富,表型鉴定与分类难度大。本试验以74个观赏海棠品种为材料,利用SSR分子标记以及表型性状测定,分析观赏海棠的遗传多样性并构建指纹图谱。利用20对谱带清晰、多态性好的引物对74个种(品种)进行PCR扩增及遗传多样性分析,共检测到766个等位基因,扩增出的多态位点百分率达100%,每个位点的平均等位基因数为38.3个。遗传多样性信息含量变化幅度为0.86～0.97,基因多样性指数平均值为0.94,表现出丰富的遗传多样性。从分子水平上探讨其亲缘关系,基于SSR的聚类结果可将74个观赏海棠品种分为四大类。最终利用3对SSR引物成功地构建了74个观赏海棠的指纹图谱,为海棠种质资源的保护、开发利用及创新提供参考和依据。     

新疆早熟陆地棉种质资源遗传多样性及纤维品质性状SSR关联分析

【目的】探究新疆早熟陆地棉种质资源遗传多样性,发掘特异种质资源和与纤维品质相关的优异等位变异。【方法】以219份新疆早熟陆地棉种质资源为材料,在3个环境下对此群体的15个农艺性状进行鉴定,用128对简单序列重复(Simple sequence repeat,SSR)引物对该群体进行基因型鉴定,使用NTsys-pc2.1进行遗传多样性分析,用Structure 2.3.1和Tassel 5.0对此群体纤维品质性状进行关联分析,依据表型效应值挖掘携带优异等位变异的典型材料。【结果】128对标记在219份资源材料群体中共扩增出244个位点,平均每个标记扩增出1.91个位点;多态信息含量范围为0.13～0.86,平均为0.63;此群体材料间遗传相似性系数分布范围为0.42～0.99,平均为0.61,遗传相似系数在0.5～0.7的占90.19%。通过关联分析检测到11个与纤维品质性状显著关联的标记(P0.01),发掘出7个携带特异等位变异的典型材料。【结论】219份新疆早熟陆地棉种质资源遗传多样性低,基于SSR关联分析发掘了一些与纤维品质性状相关的优异等位变异及典型材料。     

天府花生骨干亲本及其衍生品种的遗传和变异

天府花生品种是四川盆地主要的花生栽培品种,为明确各品种间的遗传和变异,我们对天府花生骨干亲本伏花生和罗江鸡窝及其37份衍生品种进行了表型性状考察及SSR引物扩增。14个表型性状中,百果重的标准差值最大,为19.98,存在较丰富的遗传变异;单株分枝数、二次分枝数、果数、果重和亚油酸含量5个性状的变异系数大,分别为20.68%、54.35%、21.47%、23.34%、15.02%,遗传分化显著。13对伏花生特有带型和15对罗江鸡窝特有带型中,分别有9对和6对引物特征带在各自衍生品种中遗传频率超过50%,遗传率较高。用77对具多态性的引物扩增,共扩增出229条多态性条带,每对引物产生1～6条,引物平均扩增2.97条。表型聚类和基于SSR标记的聚类中,聚类总趋势一样。这些结果提示我们天府花生骨干亲本及其衍生品种遗传差异较小,遗传基础较窄,在四川花生未来的育种中需引进更多优良性状的花生资源作为育种亲本。     

SSR和形态标记在叶用莴苣品种鉴定上的应用

利用SSR标记和形态学标记对27个叶用莴苣品种进行DNA指纹图谱分析和遗传多样性分析。从50对引物中筛选出22对引物对叶用莴苣资源进行指纹图谱构建和遗传多样性分析。形态学鉴定主要调查了26个主要的指标,主要包括叶片性状和植株性状。变性聚丙烯酰胺和毛细管电泳相结合的结果显示共扩增出187种多态性基因型,平均每对引物扩增出8.31种。引物多态信息量(PIC)分布范围为0.42～0.92,平均为0.75。用形态标记和分子标记对27个品种进行聚类分析的结果表明,分子标记聚类分析的结果均可将27份材料分为4组,而形态标记可将材料分为2组,本研究结果为叶用莴苣的品种鉴定提供了科学依据。     

采用AFLP和SSR标记对扁蓿豆遗传多样性进行比较分析

为了筛选出优异的扁蓿豆育种新材料,本研究采用AFLP和SSR分子标记技术对来自于中国7个省市自治区的15份扁蓿豆种质资源进行遗传多样性的比较分析,结果表明:18对SSR引物扩增出109个多态位点,8个AFLP引物组合扩增出640条带,其中472条多态带.AFLP标记的平均Nei′s遗传多样性指数、Shannon多样性指数和遗传分化系数均高于SSR标记.15份扁蓿豆种质的遗传距离和遗传相似系数与地理类群很接近.AFLP和SSR数据的聚类分析显示:15份扁蓿豆种质分为4大类,但是聚类结果与地理类群不完全相符,主成分结果与聚类结果相似,Mantel 检测表明:AFLP和SSR数据有较高的显著相关性,AFLP和SSR标记能够有效地对扁蓿豆进行遗传多样性分析,其结果为扁蓿豆育种和资源保护具有指导意义.     

基于SSR标记的马铃薯种质遗传多样性及群体结构分析

明确鉴定种质材料间的群体遗传结构及遗传多样性对构建核心种质库、准确筛选杂交亲本具有重要作用。本研究利用分子标记和农艺性状相结合的方法初步分析了收集保存的62份马铃薯资源的遗传多样性和群体结构。结果表明,参试种质的8个农艺性状的变异系数介于9.50%～52.90%。农艺性状聚类分析表明,在欧氏距离19.0处62份供试材料被分为3个类群,其中类群Ⅰ中包含的材料最多,约占供试材料的96.8%,该结果从特定农艺性状方面较好地揭示了马铃薯种质资源间的表型差异。应用均匀分布在12条染色体上的13对SSR引物从分子水平进一步探究了参试材料的群体遗传结构。Structure软件分析表明,供试材料被划分为3个群体,不同群体间的界限较为明显,PopⅠ亚群和PopⅡ亚群中各材料的遗传背景较单一,PopⅢ亚群具有混合来源,遗传背景较复杂。NTSYS软件计算结果表明,62份马铃薯种质间的遗传相似性系数介于0.50～1.00,SSR标记聚类分析将62份马铃薯种质总体分为3个大群,类群Ⅰ所包括的马铃薯材料占总数的11.3%,类群Ⅱ占17.7%,类群Ⅲ占供试材料的71%。总体来看,农艺性状聚类与SSR分子标记聚类结果相似。本研究对马铃薯进行了综合分析农艺性状与SSR分子标记,有助于准确评价马铃薯种质遗传背景。     

基于表型和SSR标记筛选海岛棉优异种质资源

【目的】筛选海岛棉某一性状特别突出的优异种质资源,加快其新品种的选育进程。【方法】本研究以178份海岛棉核心种质资源为试验材料,通过调查和测定铃重、单株铃数、衣分、纤维长度、纤维比强度和马克隆值6个性状的表型数据,开展变异度和遗传多样性分析。每个性状表型值按10%最优取样策略,初步筛选海岛棉优异种质资源;同时利用120对simple sequence repeat (SSR)引物对178份海岛棉核心种质进行多态性分析,并开展群体结构分析及基因型聚类分析,依据聚类结果对初选海岛棉优异种质进一步筛选,鉴定出最终的海岛棉优异种质资源。【结果】海岛棉核心种质资源中上述6个性状的变异度和遗传多样性较丰富。120对SSR引物在178份海岛棉种质中共检测出262个等位变异位点,平均值为2.18;多态信息含量(Polymorphism information content, PIC)为0.067 8～0.630 0,平均为0.296 0,属于中度多态。聚类分析将178份海岛棉核心种质划分为2大类群。基于表型值和SSR标记的聚类分析结果,最终筛选出23份单一性状特别突出的海岛棉优异种质资源。【结论】基于表型和SSR标记能较好地分析与评价海岛棉种质资源、发掘海岛棉优异种质资源,为海岛棉遗传育种提供材料基础,同时也为作物优异种质资源的筛选与鉴定提供重要参考和依据。     

基于SSR标记的小豆品种鉴定体系建立及应用

小豆是中国重要的食用豆类作物,建立小豆品种鉴定体系有助于品种测试、种子市场监管等工作。本研究选择不同地理来源、表型性状差异较大的12个小豆品种为实验材料,筛选出59对扩增稳定、多态性较高的初选核心引物,在5’端进行荧光标记后,另选择96份小豆品种进行复筛,进一步决选出28对核心引物,构建了182个小豆品种的DNA指纹库。这些引物共检测到245个等位变异,等位变异数范围为2～20个,平均每对引物检测到8.75个等位变异;Nei’s基因多样性指数变化范围为0.27～0.89,平均为0.62;PIC值在0.246～0.877之间,平均为0.583。对核心引物未能区分开的品种进行1个生长周期田间种植对比鉴定,表明分子指纹聚类结果与基于表型的分类结果相同。本研究建立的基于毛细管电泳平台的小豆SSR分子标记品种鉴定体系,可用于小豆种质资源鉴定和遗传多样性分析、DUS测试辅助筛选近似品种、品种真实性鉴定等工作。     

SSR标记对甜菜抗褐斑病品种的聚类分析

为了选育、鉴定抗褐斑病较好的国内甜菜品种,分析抗褐斑病品种的亲缘关系,本试验利用筛选出的多态性较好的14对SSR引物组合对17份甜菜品种进行亲缘关系分析,采用MEGA 3.1软件和EXCEL2007获得遗传距离并绘制聚类图,结合分子标记和田间调查结果进行抗褐斑病性调查和聚类分析。[结果]共产生99条扩增带,多态性条带81条,平均多态性百分比为81.8%。平均遗传距离为0.4601,平均遗传相似系数为0.6312。聚类分析结果显示,在遗传距离0.20处,可将17份供试材料分为五个类群,其中第一类群又分为两个亚类。[结论] 分子标记结果显示,17份供试材料遗传多样性较丰富。田间调查结果表明,有五个品种抗褐斑病性较好。聚类结果表明SSR分子标记用于划分甜菜抗褐斑病性的品种有一定辅助作用。     

目标起始密码子多态性(SCoT)分子标记技术在花生属中的应用

花生属分子标记领域的研究远落后于其他物种,而栽培种花生因其遗传基础狭窄,用大多数分子标记技术都难以检测到丰富的分子标记,因此限制了花生属野生种在改良花生栽培种方面的利用以及建立花生分子标记辅助育种技术体系。本文分别对花生属4个区组的16份种质资源和8份花生栽培种资源采用与功能基因相关的SCoT分子标记技术研究了花生属种间和栽培种内遗传多样性和亲缘关系。23条SCoT引物在花生属试材基因组中的扩增位点共194个,其中多态性位点130个,多态性达67.01%,通过聚类分析研究了它们之间的亲缘关系;在栽培种内筛选出19条多态性引物,在8份试材基因组中扩增位点198个,其中多态性位点67个,多态性为33.84%,表明SCoT分子标记技术能在花生栽培种内检测出一定程度的DNA多态性。     

马铃薯品种遗传多样性分析

为解析一套(559份)从世界各国收集的马铃薯种质资源的遗传多样性,用16个表型性状和36个SSR标记进行了聚类和多样性参数分析。对454份表型数据完整材料的UPGMA聚类分析表明,在欧氏距离14.66处被聚成2个类群(A_1和A),其中A_1在欧氏距离12.74处被分为A_(11)和A_(12)亚群;454份材料在欧氏距离11.73处被划成9个类群,包括4个小类(A、B、C和H)和5个大类(D、E、F、G和I),其中类群I所包括的材料占总数的57.5%,该结果较好地揭示了马铃薯种质材料之间的形态差异,区分生态类型不同和遗传差异明显的亲本。36个SSR标记在559份材料中共检测出134个多态性位点,每对引物检测1~7个等位变异,平均3.72个,引物多态性信息量(PIC)为0.1545~0.7743,平均为0.5783,说明品种间有丰富的遗传多样性。NJ系统进化树分析表明,559份材料可分为3个大群。类群I为一个混合群,各地区品种均有分布,包括133份马铃薯材料,占总数的23.8%;类群II中欧洲、北美及中国东北和西北地区的材料所占比重较大,数量为187,占33.5%;类群III中北美、南美以及中国东北和西南地区马铃薯材料所占比重较大,包含239份材料,占42.8%。表型性状聚类与SSR分子标记聚类结果相似,均与地理位置有很大相关性,应结合共同用于评价马铃薯品种遗传多样性。     

源于栽培种花生的EST-SSR引物对野生花生扩增的多态性

以花生属86份野生近缘种和3份栽培种为材料,利用从栽培种花生中开发设计的EST-SSR引物,分析其对野生花生扩增的有效性,探讨EST-SSR引物用于花生资源遗传多样性研究的适用性。随机选取235对EST-SSR引物进行筛选,223对EST-SSR引物均扩增出条带,有效性为94.89%,其中能检测到多态性的53对引物在89份资源中共扩增出238条带,包括206条多态性带。每对引物能扩增出1~12多态性带,平均3.89条,多态性指数为0.044~4.040,平均1.173。统计分析结果表明,89份花生种质材料间的平均相似系数为0.685,变异范围为0.442~0.976,在遗传距离为0.408处,分成2大组(A组和B组) 9小组,栽培种花生被聚在花生区组中,相同区组的材料基本被聚在一起,A. duranensis与栽培种花生(A. hypogaea L.)的关系较近,聚类结果与花生属的植物学分类基本一致。对含油量和基因型数据相关性分析和t检验发现,POCR437-180/170等6对标记可以作为含油量相关分析标记筛选的后备标记。用这6对标记的引物序列搜索cDNA文库和BLAST库,发现引物POCR437序列对应丙二酸单酰-CoA-ACP转酰酶和酰基载体蛋白的编码基因,这两种蛋白质参与脂肪酸的合成。     

中国花生小核心种质与ICRISAT微核心种质的SSR遗传多样性比较

明确花生种质资源的遗传多样性和分布规律,对于发掘优良种质资源,选配优良亲本,拓宽育成品种的遗传基础具有重要意义。核心种质为种质资源的研究、评价和鉴定带来了方便。本研究从206对SSR引物中筛选26对引物对我国花生小核心种质和ICRISAT微核心种质共466份资源进行了遗传多样性分析,相似系数为0.49～0.99,鉴定出遗传差异最大的种质L2刚果(中国花生资源)与ICG12625(ICRISAT资源),相似系数为0.49。分析结果表明,多粒型花生的多态性信息量(0.761)和遗传多样性指数(0.97～1.11)均最大(平均相似系数最小,0.73～0.76),其次是普通型花生。中国花生种质资源与ICRISAT资源存在较大差异,尤其是ICRISAT的赤道型材料ICG12625,与中国花生资源的差异最大。相似系数和遗传多样性指数的分析结果均表明,我国花生种质资源的遗传多样性比ICRISAT资源丰富。     

黄麻核心种质的遴选

遴选黄麻核心种质可为黄麻种质创新及新品种选育奠定基础。本研究以300份黄麻种质资源为基础,基于SSR分子标记和农艺性状考察,结合地理来源构建核心种质。结果表明,11个农艺性状变异系数变幅在13.06%～84.87%,表现出丰富的遗传多样性。按农艺性状聚类分析可划分为8个类群,按分子标记聚类可划分为10个类群。结合2个聚类分析、地理位置并按比例取样,建立一个由108份品种(系)组成的预选核心种质。采用44对SSR引物对其进行遗传差异分析,在遗传相似系数为0.65时,可把108份品种(系)分成圆果种和长果种两大类。根据遗传差异分析,剔除遗传相似系数大于或等于0.85的遗传冗余,获得84份品种(系)的核心种质,其中圆果种60份和长果种24份。比较84份核心种质与300份种质的农艺性状变异系数及Shannon-Wiener指数发现,两者之间相差不大,表明遴选的84份核心种质可以最大限度代表300份黄麻种质资源的遗传多样性加以利用和保存。     

野生花生抗青枯病种质的发掘及分子鉴定

以花生属5个区组的79份野生花生种质为材料,系统鉴定了野生花生对青枯病的抗性反应,从中发掘高抗青枯病的种质15份,含匍匐区组种质3份、直立区组1份、异形花区组1份、花生区组8份、未命名种质2份,抗病材料频率达到19%,高于栽培种花生资源的抗性频率。通过SSR分析表明,在所获得的抗青枯病野生花生材料中,四倍体野生种A.monticola与栽培种花生的亲缘关系最近,其次为花生区组的二倍体野生种A.duranensis和A.chacoense。根据DNA扩增结果,绘制了抗青枯病种质的指纹图谱,明确了其SSR分子特性。     

Genetic diversity and association mapping of forage quality in diverse bermudagrass accessions

Bermudagrass is a warm season grass widely cultivated for turf and fodder. Nonetheless, the grass has poor forage quality because animals that consume it fail to assimilate its organic matter efficiently. Thus, identification of the marker-trait association between simple sequence repeat (SSR) markers and forage-quality-related traits in diverse bermudagrass accessions would enable efficient selection of high forage quality bermudagrass cultivars. Association mapping of 8 forage-related-quality traits with 1474 markers was conducted in 60 diverse bermudagrass accessions from five geographical regions in China. Significant variations in eight phenotypic and physiological traits were observed among the 60 accessions. A total of 1474 alleles were amplified by 104 SSR primers. The average gene diversity and polymorphic information content for the study sample were 0.2097 and 0.1748 respectively. The clustering analysis suggested that geographic origin influenced genetic distances between accessions. A total of 76 markers significantly associated with traits at P < 0.01; 73 with a single trait and 3 with two traits each. Nevertheless, only 41 significant marker-trait associations (MTAs) were observed after Bonferroni test was separately conducted for each trait. Forty-one microsatellites had significant associations with 8 forage-quality-related traits. These markers provide a feasible means of genetically improving forage quality in bermudagrass after further authentication.     

Genetic Diversity and Association Analysis of Fiber Quality Traits with SSR Markers in Germplasm Resources of Early Maturity Upland Cotton in Xinjiang

[Objective] We explored the genetic diversity of early maturity upland cotton germplasm resources in Xinjiang, China. We discovered specific germplasm resources and elite allelic variation related to fiber quality. [Method] We used 219 early maturity upland cotton accessions in our experiments and investigated 15 agronomic traits in three environments. We used a total of 128 pairs of simple sequence repeat (SSR) primers to scan for polymorphism. We then used NTsys-pc2.1 software to analyze genetic diversity, and Structure2.3.1 and Tassle5.0 software to perform association analysis of fiber quality traits based on phenotypic effect values to identify elite allele variation and conventional materials. [Result] A total of 244 loci were amplified by 128 marker pairs in 219 samples with an average of 1.91 loci per marker. The polymorphic information content ranged from 0.13 to 0.86 with an average of 0.63. The distribution range of the genetic similarity coefficient between materials in this population was 0.42-0.99 with an average of 0.61. The genetic similarity coefficient was between 0.5 and 0.7 and accounted for 90.19%. Through association analysis, we detected 11 markers that were significantly (P<0.01) associated with fiber quality traits, and discovered seven typical materials with specific allele. [Conclusion] In total, 219 Xinjiang early-maturing upland cotton germplasm resources have low genetic diversity. Based on SSR association analysis, we discovered some specific allele variations and conventional materials related to fiber quality traits.