杂交玉米研究中的自交系选育技术

杂交玉米研究中，自交系选育是一个十分重要的环节。完成自交系选育，可以有多种不同的方法和途径，本文介绍了几种重要的选育方法，可供玉米育种工作者参考。     

在不同环境条件下优质蛋白玉米品种的物候期模型

传统农业研究方法的结果通常具有地域性, 且周期长, 且投入大, 用作物生长模型模拟技术, 是解决这一问题的理想方法. 为了用CERES玉米生长模型预测栽培管理措施对不同品种生长发育的影响, 在泰国北部清迈大学农学院的多熟种植中心(北纬18°47′, 东经99°57′, 海拔300m)进行品种×播种期的双因素试验, 参试种为:Across 8763(     

利用SSR标记对29个热带和温带玉米自交系进行杂种优势群的划分

以代表中国温带玉米4个主要杂种优势群瑞得、兰卡斯特、旅大红骨和四平头的标准测验种(B73、Mo17、丹340和黄早四)和来自5个主要热带玉米群体Suwan1、POP21、POP32、POP28和Antigua种族的25个典型自交系为材料,利用SSR标记进行杂种优势群划分.从70对SSR引物中筛选出39对扩增带清晰且具有多态性的引物,在供试材料中共检测到127     

外来热带、亚热带玉米自交系与温带玉米自交系产量配合力分析及其遗传关系的研究

 以 4个分别代表我国北方温带玉米四大优势群的自交系 (黄早四、Mo17,B73和丹 340 )为测验种 ,采用NCⅡ设计 ,对来自 5个热带、亚热带玉米群体、地理族的 2 5个自交系进行产量配合力及杂种优势分析 ,根据配合力和杂种优势的表现 ,研究这些外来热带、亚热带玉米自交系与 4个测验种之间的遗传关系。研究结果表明 ,来自群体Suwan1、POP2 8的自交系的产量一般配合力 (GCA)效应值较高 ,5个自交系的平均产量GCA效应值分别为10 10 .6 4和 2 6 6 .5 7;来自群体POP32 (ETO)的自交系与B73及来自群体Suwan1的自交系与黄早四之间的平均产量特殊配合力 (SCA)效应值最高 ,分别为 879.2 9和 5 83.81;来自群体Suwan1的自交系与B73之间组合的杂种优势最大 ,平均产量对照优势值为 2 0 .36 % ,其次为来自群体POP32 (ETO)的自交系与B73的平均产量对照优势值(19.38% )。由此 ,Suwan1×瑞得、ETO×瑞得、POP2 8×瑞得、POP2 8×旅大红骨和Suwan1×兰卡斯特为 5大杂优模式     

玉米区域试验精确度分析及品种的灰色综合评判

农作物品种区域试验的结果能否从整体水平上客观真实地反映参试品种,与试验的质量和科学合理的评价方法密切相关.分析云南省2001～2002年玉米区域试验(南部组)的试验精确度,并运用灰色综合评判法对参试品种进行评价,结果表明云南省南部组区域试验的整体水平较高,试验误差控制得较好,数据可信.C608、改良892和靖99-69三个品种灰色评判为1级,与生产实际基本相符.     

国外玉米制种技术综述

玉米是世界五大作物之一 ,在我国乃至全世界的粮食生产中都占有举足轻重的地位。对于玉米生产来说 ,高产的首要条件之一就是要有优良的种子 ,因而制种在生产上有着极其重要的意义。制种过程类似于大田生产的过程 ,然而 ,因为良种的价值高于大田生产的价值 ,对种子生产来说还存在一些独特的要求。首先 ,制种田比大田生产作物需要更多的物质和投入 ;第二 ,制种的目的是为了获得遗传基础纯合的原种 ,第三 ,应对制种地进行仔细的选择和准备以获得最均匀一致的种植环境 ,以便在将来的去杂过程中选出杂株 ;第四 ,应该将种子销售、劳动力等因素尽量…     

优质蛋白玉米自交系主要农艺性状配合力分析

按Griffing双列杂交方法Ⅳ对9个优质蛋白玉米(QPM)骨干自交系进行组配,将获得的36个杂交组合在云南省的昆明、保山、德宏3种不同生态条件下进行鉴定,对自交系的单株产量、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、千粒重和胚乳硬度进行配合力分析和遗传参数估算。结果表明,组合间各性状的GCA和SCA差异均极显著;各性状     

大力发展青贮玉米促进云南畜牧业发展--云南省发展青贮玉米的思考

玉米是云南省的主要栽培作物之一,除了作为山区人民的主要粮食作物使用及用作轻化工业和酿造业的重要原料外,它还是云南省发展畜牧业的优质高产饲料.青贮玉米营养价值高,适合饲喂奶牛、肉牛和羊,随着云南省畜牧业的迅猛发展及其产业结构的不断优化,对玉米尤其是青贮玉米的需求将越来越大.结合云南省独特的气候、前期研究和种质资源优势,针对云南省畜牧业的发展形势,大力发展适用于牛、羊反刍动物及草食家禽的青贮玉米是一条很好的出路.     

在不同环境条件下用玉米生长模型预测优质蛋白玉米品种的物候期

传统农业研究方法的研究结果通常具有地域性，周期长，且投入大，解决这一问题较为理想的方法是利用作物的生长模型预测作物生长发育的过程。一个品种×施氮量的双因素试验在云南省农科院试验站(北纬25°，东经109°，海拔1900m)进行，试验有5个施氮水平分别是100，145，185(N3)，230，和270kg／ha；3个参试种分别为Across8763、PozaRica8763和普通玉米墨白1号。为了用CERES玉米生长模型预测栽培管理措施对不同品种生长发育的影响，在泰国北部清迈大学农学院的多熟种植中心(北纬18°47′，东经99°57′，海拔300m)进行品种×播种期的双因素试验，试验目的是确定品种的遗传参数。参试种为Across8763(QPM),PozaRica8763(QPM)和Suwan1，3个播种期分别是1994年12月20日、1995年1月5日和1995年1月20日。采用模型中遗传参数计算器(GENCAL)计算出这3个品种的遗传参数；在本研究中采用泰国获得的玉米品种的遗传参数对云南试验中两个品种的生长发育过程进行预测，结果表明CERES玉米模型可以较准确地预测不同种生长发育。