大麦穗长和株高QTL的鉴定

为挖掘大麦穗长和株高的QTL位点,以1个大麦重组自交系（recombinant inbred line,RIL）群体（以J36528和BMJ89为亲本,包含125个F₁₀代）为材料,基于本课题组前期利用DArT标记构建的连锁图谱,结合4年2点共6个不同生态环境测得的穗长和株高表型数据,鉴定大麦穗长和株高QTL。结果表明,共鉴定到3个穗长QTL和2个株高QTL,分别分布在2H、3H、6H和7H染色体上,其中,穗长位点 Qsl.sicau-JB-2H在2个环境中被检测到,能够解释11.38%~14.66%的表型变异; Qsl.sicau-JB-7H在6个环境中均被检测到,能够解释35.10%~46.34%的表型变异;而 Qph.sicau-JB-6H仅在1个环境中被检测到,可解释17.99%的表型变异。株高位点 Qph.sicau-JB-6H在5个环境中均被检测到,能够解释16.36%~21.18%的表型变异;而 Qph.sicau-JB-3H仅在1个环境中被检测到,可解释15.40%的表型变异。本研究为解析大麦植株形态和产量性状遗传机制以及分子辅助育种奠定了基础。     

基于90K芯片的小麦穗长和旗叶长QTL分析

为进一步挖掘控制小麦穗长和旗叶长的QTL,以小偃81和西农1376构建的包含120个株系的F_9∶10RIL群体为材料,于2016年10月至2017年6月和2017年10月至2018年6月分别在陕西杨凌和河南南阳（用2017YL、2017NY、2018YL和2018NY表示）进行试验,对4个环境下的穗长和旗叶长进行表型鉴定,并利用90K芯片构建的高密度遗传连锁图谱进行QTL定位。结果表明,所构建的遗传图谱覆盖了小麦21条染色体,图谱全长3 172.49 cM,平均图距0.57 cM。采用完备复合区间模型对4种环境下的表型值及BLUP育种值分别进行QTL定位,共检测到3个控制穗长的QTL,分布在2B、2D和5D染色体上;检测到2个控制旗叶长的QTL,均分布在5A染色体上,其中控制穗长的 Qsl.nwsuaf-2D、 Qsl.nwsuaf-5D和控制旗叶长的 Qfll.nwsuaf-5A.1能够在多环境下稳定表达,为主效QTL,表型变异解释率分别为18.34%～22.51%、9.57%~14.94%和9.48%～16.36%。该结果可为小麦MAS育种、NIL构建、候选区域筛选及图位克隆等提供参考依据。     

青海省小麦品种基于55K SNP芯片的遗传多样性分析

为研究青海省小麦品种之间的遗传关系和遗传多样性,选取93个青海小麦品种,基于55K SNP芯片对其进行全基因组扫描,并进行遗传多样性分析。结果共扫描到53 063个SNP位点,选择分型成功率(call rate, CR)≥0.90、缺失率<10%、MAF>0.05的SNP位点,获得多态性SNP位点50 243个,多态性比率为94.68%。其中多态性位点在第2同源群中分布最多,在第4同源群中分布最少,在基因组中分布呈现B>A>D,特别是4D染色体上的多态性SNP分布最少。93个小麦品种的多态性信息含量(PIC)为0.00～0.59,平均值为0.33,为中度多态性位点;两两品种间的遗传距离为0.00～0.67,平均值为0.41。通过聚类分析表明,根据遗传距离可将93个小麦品种划分为8个类群。综上,青海省现有小麦品种的遗传关系较近,需要引进外来品种来丰富青海省小麦品种的遗传多样性,推动小麦品种的选育及研究工作。     

利用90K基因芯片进行小麦株高QTL分析

为给小麦株高标记辅助选择提供可供选择的分子标记,并进一步对株高QTL进行精细定位及相关基因克隆,以小麦骨干亲本周8425B和小偃81衍生的包含102个家系的RIL群体(F_8)为材料,利用90K芯片标记构建高密度遗传图谱,在3个环境下对株高进行QTL检测。结果表明,所构建的图谱含有9 290个SNP标记,覆盖了小麦21条染色体的63个连锁群,图谱总长3 894.64cM,平均标记密度为0.42cM。共检测到9个控制株高的QTL,分布于1B、4A、4D、6B、7A、7B和7D染色体上,变异解释率为2.23%~16.25%。QPh.nafu.4D、QPh.nafu.4A、QPh.nafu.1B-2与前人定位到的位置相同或相近。QPh.nafu.7A具有较大的LOD值(8.17)和变异解释率(14.69%),为主效QTL。QPh.nafu.6B、QPh.nafu.7B-1、QPh.nafu.7B-2均能在多个环境下使用多种QTL检测方法定位到,可能为新的较稳定的控制株高的QTL。     

四倍体小麦株高和穗长性状的QTL定位及其遗传效应分析

株高和穗长是影响小麦高产稳产的重要农艺性状。为进一步发掘控制株高和穗长的主效QTL,以硬粒小麦矮兰麦和野生二粒小麦LM001构建的F₈代重组自交系（RIL）群体为材料,基于小麦55K SNP芯片构建的遗传连锁图谱,并结合5年8个生态环境的株高和穗长表型数据,进行QTL定位和遗传解析。结果表明,在RIL群体中,株高和穗长均呈现正态分布,符合数量性状遗传特征。共检测到24个QTL,其中7个与株高相关,分布在2A、2B、4B、5A、6A和7A染色体上,可解释7.46%~20.03%的表型变异;17个与穗长相关,分布在2A、2B、3A、4A、4B、5A和6B染色体上,可解释6.52%~17.10%的表型变异。控制株高的 QPh.sicau-AM-4B和 QPh.sicau-AM-7A以及控制穗长的 QSl.sicau-AM-2B.2和 QSl.sicau-AM-4B.4能够同时在单环境和多环境分析中检测到,为稳定的主效QTL,分别解释了9.17%~20.03%、10.44%~ 14.48%、10.41%~16.29%和7.54%~11.70%的表型变异。此外,在RIL群体子代中存在超亲分离现象,进一步的QTL聚合效应分析表明,株高位点 QPh.sicau-AM-4B和 QPh.sicau-AM-7A的聚合或者穗长位点 QSl.sicau-AM-2B.2和 QSl.sicau-AM-4B.4的聚合均能极显著地提高株高和穗长表型,表明鉴定到的控制株高和穗长的QTL位点具有累加效应。     

小麦矮秆基因Rht-B1b和Rht-D1b的降秆效应及株高相关QTL挖掘

株高是决定小麦抗倒伏能力的重要农艺性状,为验证已克隆矮秆基因Rht-B1b和Rht-D1b的降秆效应、并发掘新的株高相关QTL位点,以济麦44×济麦229构建的285份重组自交系（RIL）群体为材料,于2020-2021年（济南）和2021-2022年（济南和济阳）在试验基地种植并调查每个家系的株高。利用已开发的Rht-B1b和Rht-D1b特异性分子标记检测群体内家系基因型,分析不同基因型间株高差异,利用小麦55K SNP芯片进行基因型检测并构建了高密度遗传连锁图谱,对株高进行QTL定位分析。结果表明,285份RIL家系中,82份材料含有Rht-B1b基因,78份材料含有Rht-D1b基因,29份材料同时含有Rht-B1b和Rht-D1b基因。根据基因检测结果,Rht-B1b可降低株高6.76~8.83 cm（8.10%~10.75%）,Rht-D1b可降低株高11.68~16.60 cm（14.68%~17.36%）,Rht-B1b和Rht-D1b基因同时存在可降低株高8.85~35.80 cm（11.05%~34.82%）。2 344个骨架标记用于构建遗传连锁图谱,图谱总长度3 349.95 cM,标记平均密度为1.43/cM。株高性状QTL分析共检测到6个QTL,分布于1A、1B、2B、4B和4D染色体上,单个QTL可以解释0.81%~32.32%的表型变异,检测到2个在3个环境及BLUE值下稳定存在的主效的QTL,为已克隆的Rht-B1b和Rht-D1b基因,分别可以解释10.40%~20.12%和22.25%~32.32%的表型变异。此外,Qph.saas-4D.1和Qph.saas-2B.2可在2个环境下被检测到,其中Qph.saas-4D.1与多个前人的研究得到的QTL位点相近,可能为同一QTL位点,Qph.saas-2B.2未发现与前人研究的结果重合,可能为株高新QTL位点,研究结果将为进一步矮秆基因的精细定位和矮化育种提供理论参考。     

小麦穗部性状和株高的QTL定位及T6VS·6AL易位效应分析

为了发掘新的穗部性状和株高QTL,利用扬麦17与扬麦18杂交后代206个单株组成的F2群体,构建了一个由141个SSR标记组成的全长1005.1cM的遗传图谱。该图谱包括26个连锁群,覆盖15条染色体,标记间平均距离为7.03cM。结合F2和F2:3群体的表型数据,对穗部性状和株高进行QTL分析,利用复合区间作图法检测出15个QTL,分布在2B、2D、4B、5A、5B和7A染色体上,其中4个QTL能够同时在两个世代被检测到,表型变异解释率为1.93%~20.78%,穗长QTLQSl-YY-2D、QSl-YY-5A和株高QTLQPh-YY-4B的贡献率超过10%。根据6VS特异性标记鉴定和表型调查结果,推测扬麦18的6VS上携带有增加穗长和穗粒数的基因,且为部分显性。2B染色体上总小穗数和5B染色体上穗粒数、穗基部结实粒数的QTL增效等位基因及2D、4B染色体上降低株高的QTL增效等位基因均来自扬麦18,表明该品种可作为具有高产潜力的小麦育种材料加以利用。     

基于SNP芯片玉米抗倒性状的QTL定位

利用10K SNP芯片和玉米F_2∶3家系,共定位到18个与茎秆穿刺强度、茎粗和穗位高性状相关的QTL。结果表明,5个茎秆穿刺强度QTL分别位于第1、3、4、6、7染色体,4个茎粗QTL分别位于第1、2、4、8染色体上,9个穗位高QTL分别位于第1、2、3、4、6、7、8、9染色体上。在第4染色体2.2～11.7 Mb区段上检测到同时控制地上第3节茎秆穿刺强度、茎粗和穗位高3个性状的QTL;在第8染色体C8M179标记（物理位置118 050 940 bp）附近检测到同时控制地上第3节茎粗和穗位高2个性状的QTL。     

普通小麦穗部性状QTL分析

为给小麦穗部性状标记辅助选择提供可供选择的分子标记,并进一步对小麦穗部相关性状QTL进行精细定位及相关基因克隆,利用普通小麦Heyne×Lakin杂交F2代单粒传获得的145个F6代重组自交系(recombinant inbred line,RIL)群体,构建了含有2 210个标记(2 068个SNP标记和142个SSR标记)的总长度为2 139.35cM的遗传连锁图谱,并利用该图谱对小麦穗部性状(穗长、小穗数、穗密度)进行了QTL分析。结果表明,共检测出16个加性QTL,其中,与穗长相关的QTL有6个,分布在2A、2D、3B、4D、5A和7D染色体上,可解释表型变异7.58%~15.94%;与小穗数相关的QTL有4个,分布在1A、4A和7D染色体上,可解释表型变异7.28%~14.78%;与穗密度相关的QTL有6个,位于4D、5A和6B染色体上,可解释表型变异5.60%~20.06%。     

利用人工合成小麦RIL群体进行小麦穗长和穗宽性状的QTL分析

为了挖掘小麦穗长和穗宽性状相关QTL,并为人工合成小麦优异基因资源的开发利用奠定基础,以普通小麦品种西农389×人工合成小麦材料KU98的F_(7∶8) RIL群体为试验材料,基于小麦55K SNP芯片对F_(7∶8)群体分型结果绘制的遗传连锁图谱及2018和2019年调查统计的F_7群体表型数据,对小麦穗长和穗宽性状进行了QTL定位分析。结果表明,在1A、2D、3A、5A和7B染色体上检测到10个与穗长性状相关的QTL,在2D、4D、5A、6A和7D染色体上检测到10个与穗宽性状相关的QTL,其中与穗长相关的 qSL-2D.1和与穗宽相关的 qSW-4D.1、 qSW-5A.1在两年中均被检测到,标记区间分别为AX-111939856～AX-111497351、AX-169335104～AX-110618708、AX-108792246～AX-111048027。 qSW-5A.1连续两年均为主效QTL,且与 qSL-5A.2在同一标记区间,推测该位点具有一因多效的遗传效应或连锁遗传效应。     

扬麦16籽粒灌浆速率相关性状的QTL定位(小麦15K SNP芯片法)

为给选育籽粒灌浆快、粒重高的小麦新品种提供材料与技术支撑,以扬麦16、镇麦168、扬麦20和扬麦22为亲本构建获得的158个RIL群体为材料,利用小麦15K SNP芯片构建遗传连锁图谱,对小麦籽粒灌浆速率相关性状进行QTL定位。结果表明,应用完备区间作图法共检测到11个QTL,其中检测到5个与灌浆速率相关的新的QTL,分别位于3AL、4DL(2)、6AL和 7AL上,可解释3.4%~9.3%的表型变异;检测到3个与千粒重相关的QTL,分别位于4AL（2）和4DS上,可解释3.9%~9.2%的表型变异;首次检测到3个与籽粒灌浆持续时间相关的QTL,分别位于3AL和4DL(2)上,可解释2.7%~7.5%的表型变异。扬麦16提供与灌浆速率和千粒重相关QTL的增效基因,累加了定位到的全部籽粒灌浆快和粒重高的位点;扬麦22提供与籽粒灌浆持续时间相关QTL的增效基因。扬麦16和扬麦22可用作选育早熟、大粒小麦新品种的亲本材料。     

小麦株高和旗叶相关性状的QTL定位

合理的株型对提高小麦产量、品质、抗性以及光能利用效率具有重要作用。为了实现小麦株型相关QTLs的精细定位和定向改良,本研究以普通小麦品系Shanghai 3/Catbird和Naxos为亲本创制的F10代重组自交系(recombinant inbred lines,RILs)为材料,于2016年和2017年分别在郑州和原阳两地进行表型鉴定,对株高、旗叶长和旗叶宽等株型相关性状进行QTL定位。结合覆盖全基因组的基因型检测结果,利用基于完备区间作图法的QTL IciMapping软件进行遗传连锁图谱构建及QTL分析,共鉴定到3个在多个环境下稳定存在的株型相关性状的新QTLs,分别位于6A和2B染色体上,命名为Qph-6A、Qfll-6A和Qflw-2B,单个QTL在不同环境中可分别解释表型变异的8.33%~13.93%、8.10%~8.18%和9.14%~9.46%。     

基于55K SNP芯片分析的优质小麦的遗传多样性

为分析优质小麦品种的遗传多样性,探讨其亲缘关系,以45个优质小麦品种和5个优质高代品系为试验材料,利用55K SNP芯片对其杂合度、遗传相似度、群体遗传结构和染色体低多态性区段进行分析。结果表明,45个优质小麦品种的遗传相似度系数（GS）为0.488~0.928,平均值为0.603,其中16个品种与其他品种的GS均高于0.800;50个优质小麦品种（系）可分为2个类群7个亚群,其中类群1可分为6个亚群。除亚群Ⅴ的10个品种外,其余亚群品种的遗传聚类结果与品种系谱来源较为吻合。B基因组的多态性SNP位点最多,A基因组次之,D基因组最少。在21条染色体中,4D染色体上的多态性SNP位点最少。A基因组和D基因组染色体低多态性区段高于B基因组。在优质小麦选育过程中,A基因组和D基因组受到的选择压力高于B基因组。     

小麦剩余杂合体株高的基因定位

为挖掘小麦矮秆基因,以矮秆小麦品种品冬34和高秆小麦品种Warran杂交构建的重组自交系(RIL)群体为材料,于F_(7:8)筛选出一个株高性状分离的剩余杂合体。利用BSR-seq技术对该剩余杂合体分离的高株与矮株纯系分别混池测序,进行株高位点的初步定位。结果表明,与株高性状相关的候选区域位于7B染色体687～689 Mb处,该区段内有18个候选基因。其中,TraesCS7B02G419700和TraesCS7B02G420400既参与代谢过程,又参与小麦茎的生长发育;而TraesCS7B02G418900、TraesCS7B02G419000、TraesCS7B02G419600和TraesCS7B02G420000虽在茎中表达,却未参与相关代谢过程。这6个基因特别是TraesCS7B02G419000和TraesCS7B02G420400可作为调控株高性状的候选基因进行深入研究。