樱桃主栽品种的遗传多样性分析

利用24对SSR引物对30个樱桃主栽品种进行遗传多样性分析, 以了解樱桃产区的资源多样性状况, 为种质资源的开发和利用提供帮助。结果表明: 樱桃产区具有丰富的遗传变异。SSR的遗传多样性指数的分布范围为1.3647～2.9964, Simp son指数分布范围为0.6111～0.9326。30个品种的分子数据聚类结果均呈现一定的地理分布规律。根据系统聚类分析将30个樱桃品种分为两大类: 欧洲甜樱桃和中国樱桃, 与传统分类学的结果相符。同时在两大类内又将品种进行细分, 第Ⅰ类分为3组, 第Ⅱ类分为2组,其结果与地理分布有一定的相关性, 能够反映樱桃的遗传特点及区域特性。     

偃麦草SRAP-PCR反应体系优化

以偃麦草叶片DNA为模板,利用单因子和L16(45)正交实验设计对影响偃麦草SRAP-PCR反应效果的Mg2+、引物、dNTPs、DNA、Taq DNA聚合酶5种因素进行优化,并比较了不同退火温度对扩增反应的影响,通过综合比较分析建立偃麦草SRAP-PCR的优化反应体系。结果表明:优化的偃麦草SRAP-PCR总体系20μL中,Mg2+1.75 mmol/L,引物0.15μmol/L,dNTPs 0.20mmol/L,DNA 50ng,Taq DNA聚合酶0.75U,2μL 10×PCR buffer;Mg2+和引物浓度对扩增效果影响最大,DNA浓度影响最小;采用该体系对32份偃麦草进行验证,扩增结果清晰稳定,此体系的建立为利用SRAP分子标记进行偃麦草遗传多样性、抗性标记等研究奠定了技术基础。     

杨树SRAP-PCR反应体系的建立与优化

以辽宁杨为材料,建立了杨树的SRAP-PCR扩增体系。利用单因素试验对影响扩增的5个组分进行了优化,确定在25μL反应体系中:Mg2+浓度为2.0 mmol/L、dNTPs浓度为0.2 mmol/L、TaqDNA聚合酶浓度为1.0 U、引物浓度为0.3μmol/L、模板DNA浓度30 ng/μL。利用优化后的反应体系对17个杨树材料进行了多态性检测,结果表明:该体系能够很好的满足杨树基因组SRAP扩增的要求。     

基于SSR 标记的四川野生中国樱桃遗传多样性和居群遗传结构分析

 采用SSR 分子标记技术对四川野生中国樱桃5 个居群共133 株的遗传多样性水平及居群的 遗传结构进行了研究。结果显示：10 对SSR 引物共检测到78 个等位基因,平均每位点等位基因7.8 个。 Nei’s 基因多样性指数（H）为0.6112 ~ 0.6689,Shannon’s 信息指数（I）为1.1984 ~ 1.3786。基于分子方 差分析（AMOVA）,92.53%的变异来自居群内,7.47%的遗传变异来自于居群间。居群间遗传距离（GD < 0.2416）、遗传一致度（GI > 0.7854）、遗传分化指数（Fst = 0.0844）以及较强的基因流（Nm = 2.7125）均 表明居群间的遗传分化水平较低,居群内存在显著近交现象（Fis = 0.3986）,且居群在大多数位点上偏离 Hardy-Weinberg 平衡。基于上述结果,分析讨论了居群较高遗传多样性和居群间较低遗传分化形成的可能 原因,并提出野生中国樱桃的保护利用策略。     

番茄SRAP-PCR反应体系建立与优化

利用正交实验设计L16(45)对番茄SRAP-PCR反应体系的5个因素(Mg2+、dNTPs、引物、Taq DNA聚合酶和模板DNA)在4个水平上进行优化试验研究。结果表明:各因素水平变化对反应体系影响的大小依次为:Mg2+dNTPs引物Taq DNA聚合酶模板DNA;建立的番茄SRAP-PCR最佳体系(25μL)为:Mg2+2.5mmol/L、Taq DNA聚合酶0.5U、dNTPs0.25mmol/L、引物0.4μmol/L、模板DNA 80ng。     

梅遗传多样性的SRAP分析

 为探明梅种质资源间的亲缘关系,利用SRAP标记对梅135份样品进行了遗传多样性分析。17个引物组合共扩增出124个位点,其中多态性位点为106个,多态位点比率87.5%。每个引物组合扩增位点数在4 ~ 12个之间,平均每个引物组合扩增位点数为7.3;通过NTSYS软件计算得到的样品间SM相似系数介于0.556 ~ 0.958,平均值为0.733,显示梅资源间存在一定的遗传差异;根据SRAP扩增结果,利用UPGMA法构建树状聚类图,聚类分析将135份样品分为7组,聚类分析结果与梅种的形态分类系统基本相符。     

中国樱桃地方种质资源表型性状遗传多样性分析

以源自中国樱桃主产区7个群体,80份地方种质资源为试材,采用巢式方差及聚类分析法对其叶片、果实及果核26个表型性状进行多样性分析。结果表明:(1)质量性状之间存在较大的多样性差异,Shannon-Wiener多样性指数范围在0.61~1.64之间,其中果实形状、果皮颜色、叶片及果核剖面形状等表现出较高的遗传多样性。(2)数量性状无论是在群体间还是群体内均表现出极显著差异,14个数量性状的平均变异系数为9.93%,其中果柄长度的变异系数最高(24.80%),果核顶面观指数最低(6.61%)。在7个群体中,云南的种质材料变异系数最大,为12.92%;安徽的最小,为7.42%。(3)对14个数量性状的主成分分析表明,前5个主成分的累积贡献率达80.9434%,能反应数量性状的基本特征。(4)基于Nei’s遗传距离的聚类分析以及主坐标分析将80份材料分为2个大类,分布于山东、河南和安徽群体的种质资源聚为一类,为华北类群,分布于四川、云南、贵州和重庆群体的聚为另一类,为西南类群。研究结果表明不同地理分布群体的中国樱桃表型多样性存在差异,而这种遗传差异可能是由于来自不同的驯化位点而造成的。     

中国樱桃14个自然居群遗传多样性和遗传结构的SSR评价

以中国樱桃14个自然居群280个个体为材料,采用SSR分子标记技术分析其遗传多样性和遗传结构。结果显示：11对SSR引物共检测到80个等位基因,各引物扩增条带在4 ~ 13条之间。基因多样性指数（h）为0.5431 ~ 0.7151,Shannon’s信息指数（I）为0.9057 ~ 1.4684。分子方差分析（AMOVA）表明,遗传变异主要来自居群内（70.00%）,Mantel检验显示总群体的遗传距离和地理距离显著相关（r = 0.472,P = 0.011)。因此,中国樱桃在居群水平（PPL = 100%,h = 0.643,I = 1.207）和物种水平（PPL = 100%,h = 0.743,I = 1.591）上均具有较高的遗传多样性。     

23个石榴基因型遗传多样性的SRAP分析

以23个石榴基因型为试材,利用7对SRAP引物进行PCR扩增,共扩增出1380个条带,其中多态性条带662个,多态率为48%。应用DPS分析软件构建UPGMA聚类图,23个基因型遗传距离在0.0769～0.4131。在遗传距离0.33处,可将石榴基因型分为A、B、C、D和E5个类群。4种单瓣白花基因型都聚类在A组;B组都是单瓣红花、味甜的鲜食品种;C组中鲜食品种果皮都不着色;4种不同花色或叶型的单瓣、赏食兼用基因型则聚在D组;观赏型墨石榴与其它基因型显著不同,单独聚为一类(E组)。引物对组合ME4/EM4-800bp缺失条带是青皮石榴的特异缺失标记,ME4/EM4-480bp缺失条带是峄城红和河阴软籽石榴的特异缺失标记,ME2/EM3-120bp缺失条带是峄城红、白皮酸和大青皮的特异缺失标记。研究结果表明,石榴基因型有着丰富的遗传多样性,SRAP技术可有效运用于石榴基因型的遗传分析。     

利用正交设计优化辣椒SRAP反应体系

为快速建立优化的辣椒SRAP反应体系,利用L9(34)正交表,探讨了Mg2+、dNTPs、引物和模板DNA4种主要反应成分的浓度变化对SRAP扩增结果的影响。结果表明:通过正交设计实验可高效建立优化稳定的辣椒SRAP反应体系;用该法建立的辣椒SRAP优化反应体系为:20μL反应体系中含10×PCRBuffer 2.0μL、Mg2+2.5 mmol/L、dNTPs 0.2 mmol/L,上下游引物各0.4μmol/L、模板DNA10 ng,TaqDNA聚合酶1 U。     

利用正交设计优化番茄SRAP-PCR反应体系

以番茄耐低温材料抗寒0号和不耐低温番青的F2为材料,利用正交试验设计对SRAP-PCR反应体系中的5因素(模板DNA、引物浓度、Mg2+浓度、dNTPs浓度、Taq DNA聚合酶)在4个水平上进行正交优化试验.结果表明:各因素水平变化对反应体系影响的大小依次为:引物＞Taq DNA聚合酶＞dNTPs＞模板DNA＞Mg2+.建立番茄耐低温SRAP-PCR的20 μL最佳反应体系为:模板DNA为15 ng、引物浓度0.75 μmol·L-1、Mg2+浓度2.0 mmol·L-1、dNTPs浓度0.125 mmol·L-1、Taq DNA聚合酶1.0 U.     

西藏光核桃SRAP-PCR反应体系的优化和引物筛选

以西藏12份光核桃种质为试材,采用正交设计,从dNTPs、Mg²⁺、引物、模板DNA和Taq DNA聚合酶5种因素5个水平来优化SRAP-PCR反应体系,并对引物进行了筛选。结果表明:光核桃25μL的SRAP反应体系的最佳组分包括2.5μL 10×buffer,0.35 mmol/L dNTPs,1.5 mmol/L Mg²⁺,0.4μmol/L引物,20 ng模板DNA和2.5 U Taq DNA聚合酶。各因素对扩增反应结果均有不同影响,其中以dNTPs浓度影响最大,模板DNA的影响最小。应用该体系从40个引物组合中共筛选出扩增条带清晰、多态性丰富的SRAP引物组合23个。这一体系的建立及多态性引物组合的筛选为利用SRAP标记技术进行光核桃遗传多样性研究提供了依据。     

利用正交设计优化番茄SRAP-PCR反应体系

以番茄耐低温材料抗寒0号和不耐低温番青的F2为材料,利用正交试验设计对SRAP-PCR反应体系中的5因素（模板DNA、引物浓度、Mg2+浓度、dNTPs浓度、Taq DNA聚合酶）在4个水平上进行正交优化试验。结果表明：各因素水平变化对反应体系影响的大小依次为：引物＞Taq DNA聚合酶＞dNTPs＞模板DNA＞Mg2+。建立番茄耐低温SRAP-PCR的20 μL最佳反应体系为：模板DNA为15 ng、引物浓度0.75 μmol?L-1、Mg2+浓度2.0 mmol?L-1、dNTPs浓度0.125 mmol?L-1、Taq DNA聚合酶1.0 U。     

利用正交设计优化甘蔗SRAP-PCR反应体系

利用正交设计L16（45）对甘蔗SRAP-PCR反应体系的五大因素（Mg2＋、dNTPs、引物、模板DNA、Taq酶）在4个水平上进行优化,得到如下结论：各因素水平变化对PCR反应的影响从大到小依次是：Mg^2＋、dNTPs、引物、Taq酶和模板DNA;通过对各因素进行筛选,建立甘蔗SRAP-PCR反应的最佳体系（20μL）为：dNTPs 0.25 mmol/L、引物0.1μmol/L、Mg^2＋2.5 mmol/L、Taq酶0.25U和模板DNA 60 ng。     

SRAP分析体系的优化及在枇杷种质资源研究上的应用

以me7(5’-TGAGTCCAAACCGGTCC-3’)和em7(5’-GACTGCGTACGAATTCAA-3’)正反向引物组合对西班牙枇杷品种Javierin进行了SRAP分析体系的优化,结果表明,在25μL反应体系中,5种主要成分的适宜浓度或用量分别是:dNTPs0.3mmol/L,Mg2+2.5mmol/L,TaqDNA聚合酶1.0U,引物0.3μmol/L,模板DNA20ng,优化的扩增程序为:94℃预变性5min,94℃变性1min,35℃复性1min,72℃延伸1min30s,5个循环;之后94℃变性1min,50℃复性1min,72℃延伸1min30s,35个循环;最后72℃下延伸10min。并将该优化的体系在来自中国、西班牙、日本、意大利和美国的46份枇杷种质资源上进行了SRAP扩增的初步应用,经琼脂糖和聚丙烯酰胺凝胶电泳均获得了清晰、重复性好的SRAP指纹图谱。     

DNA fingerprinting and genetic diversity analysis of late-bolting radish cultivars with RAPD,ISSR and SRAP markers

Three molecular marker systems, RAPD (random amplified polymorphic DNA), ISSR (inter-simple sequence repeat) and SRAP (sequence-related amplified polymorphism), were employed for identification and genetic diversity analysis of 35 elite late-bolting radish cultivars. Detected by 35 RAPD primers, 22 ISSR primers and 17 SRAP primer combinations, the proportions of polymorphic bands were 85.44%, 85.2% and 85.41%, respectively, and the mean genetic similarity coefficients between pairs of genotypes were 0.781, 0.787 and 0.764, respectively. Each of the three molecular marker systems can identify all the cultivars. Five sets of three-RAPD primers, 3 sets of three-ISSR primers and 16 sets of three-SRAP primer combinations were able to distinguish all the cultivars. A linear relationship was observed between Resolving power (Rp) of a primer and its ability to distinguish genotypes. The 35 cultivars were clustered into three major groups based on the RAPD, ISSR and marker combination data with UPGMA, which are in high accordance with their own origins and main characteristics. The results demonstrated that these three marker systems could be useful for identification and genetic diversity analysis of radish cultivars.