陆地棉优质纤维QTL的分子标记筛选及优质来源分析

利用陆地棉优质品系7235、渝棉1号做亲本, 以7235 × 渝棉1号的F2与F2:3分离群体为材料, 开展不同来源棉花高强纤维QTL微卫星标记筛选, 为进一步进行优质纤维QTL聚合育种提供基础。通过5 514对SSR引物对亲本进行多态性筛选, 获得117个多态性标记, 用其中80个标记构建了总长为1 147.8 cM的遗传图谱; 应用复合区间作图法分析了该组合的F2单株和F2:3家系纤维品质性状, 共检测到36个纤维品质数量性状基因座(QTL), 其中与纤维长度、比强度、细度、伸长率及整齐度相关的QTL各6、8、7、8和7个, 分别解释各性状表型变异的3.4%~14.4%、5.0%~42.4%、6.5%~11.7%、5.1%~19.4%和6.9%~14.0%。通过分析来源于7235和渝棉1号高强QTL的染色体分布, 表明两亲本在D7、D8、D9染色体上都存在控制纤维比强度的QTL, 其中存在于D7和D8染色体上来自双亲的QTL紧密连锁, 成簇分布在染色体上的一定区间内。而在D7和D9染色体上也发现双亲完全相同的优质QTL, 其优质供体可能来自陆地棉优质品系PD4381。进一步分析了获得的QTL在聚合育种中的应用潜力。     

陆地棉遗传图谱构建及产量和纤维品质性状QTL定位

利用3 458对SSR引物筛选陆地棉中棉所35和渝棉1号间的多态性引物, 获得173对。以多态性引物检测(渝棉1号×中棉所35)F₂群体180个单株的标记基因型, 共获得178个标记位点。构建的遗传连锁图谱包括148个标记, 36个连锁群, 总长1 309.2 cM, 标记间平均距离8.8 cM, 覆盖棉花基因组的29.5%。36个连锁群中的28个分别被定位于20条染色体, 8个连锁群未定位于染色体。以渝棉1号×中棉所35的F₂、F_2:3群体的产量、纤维品质性状鉴定结果, 利用区间作图方法, 检测到4个产量性状QTL, 即2个衣分(LP)、1个铃重(BW)、1个籽指(SD); 5个纤维品质性状QTL, 即1个纤维长度(FL)、2个纤维比强度(FS)和2个纤维细度(FF)。LP1、BW、SD、FL和FS1被定位于第7染色体, LP2、FS2、FF1和FF2被分别位于第15、21、9和20染色体。5个纤维品质QTL的有利等位基因均来源于渝棉1号。     

玉米苗期在盐胁迫下耐盐相关QTL分析

通过对玉米耐盐性状基因的QTL定位,找到耐盐性状控制位点在染色体上的位置,来帮助耐盐玉米品种的选育和基因的克隆。本研究选用耐盐自交系8723和盐敏感自交系P138为材料构建的F2群体,通过Jionmap 4.0软件对F2群体构建分子遗传连锁图谱。构建了一个包含有174个SSR标记位点的分子遗传连锁图谱,平均分布在玉米的10条染色体上共2 764.3 cM,标记区间平均间距为15.88 cM。通过对表型数据的分析,对玉米的4个植株性状进行了QTL定位。结果共检测到8个与玉米苗期耐盐性状相关的QTLs,分别位于2号、4号、6号、9号染色体上。本研究结果为幼苗在盐碱地正常生长提供科学依据。     

油菜种子含油量GWAS分析及位点整合系统构建

含油量是油菜最重要的性状之一, 目前已有较多的油菜种子含油量定位研究, 然而各研究系统相对独立, 群体与标记的差别使得难以比较不同研究结果。本研究连续4年种植了一个含308份材料的油菜自然群体, 结合60K SNP芯片数据对种子含油量进行了全基因组关联分析(GWAS), 并将所鉴定的显著位点与早前2个自然群体及10个分离群体鉴定到的位点进行全基因组比较与整合。结果显示, 通过GWAS共检测到8个与种子含油量显著关联的位点, 单个位点解释的表型变异度为3.22%~5.13%; 结合其他12个群体的定位结果, 共获得193个油菜含油量整合位点, 分布于油菜的所有19条染色体, A亚基因组平均每条染色体有13个位点, 显著高于C亚基因组(7个)。对不同群体鉴定结果的比较发现, 7个整合区间能在至少3个群体中被检测到, 均位于A亚基因组染色体(A01、A02、A03、A06、A08、A09和A10)上, 其中有3个与C亚基因组上的区间存在同源性, 在这3个区间中共鉴定到26个已知的油脂代谢相关基因。本研究将193个位点锚定到法国公布的甘蓝型油菜参考基因组, 构建了一个可视的油菜种子含油量位点全基因组整合系统, 可为油菜种子含油量重要位点的确定提供帮助, 并为制定提高油菜种子含油量的育种方案提供参考。     

甘薯SRAP连锁图构建淀粉含量QTL检测

SRAP标记（sequence-related amplified polymorphism,序列相关扩增多态性）是由Li和Quiros发展了一种新的分子标记技术.SRAP标记具有简便、稳定、中等产率、在基因组中分布均匀的特点,已被广泛利用.本实验利用甘薯高淀粉品种绵粉一号与甘薯低淀粉品种红旗四号杂交F1代分离群体,根据淀粉含量,选择F1代分离群体中高、低淀粉含量极端类型材料各23个构成选择性基因型子群体.构建的连锁图包括21个SRAP标记和9个连锁群（母本4个连锁群,父本5个连锁群）.复合作图检测到1个淀粉含量QTL,红旗4号的加性效应增加淀粉6.37%,解释表型变异的20.1%.     

利用重组自交系群体检测水稻耐铝毒数量性状基因座

利用Kinmaze / DV85 81个重组自交家系(RIL)作图群体,采用苗期单营养液水培鉴定方法,以相对根伸长量（RRE）作为耐铝毒性状的表型值,分析亲本和重组自交系群体对铝毒的耐性表现。利用Windows QTL Cartographer 1.13a软件共检测到5个耐铝毒QTLs,分别位于第1、5、8、9和11染色体上,各个QTL的贡献率在8.64%～18.60%之间,其     

QTLs for Fusarium head blight response in a wheat DH population of Wangshuibai/Alondra‘s’

Summary A doubled haploid (DH) wheat population derived from the cross Wangshuibai/Alondra‘s’ was developed through chromosome doubling of haploids generated by anther culture of hybrids. Fusarium head blight (FHB) was evaluated for three years from 2001 to 2003 in Jianyang, Fujian Province, China, where epidemics of FHB have been consistently severe. After 307 pairs of simple sequence repeat (SSR) primers were screened, 110 pairs were polymorphic between Wangshuibai and Alondra`s’, and used to construct a genetic linkage map for detection of quantitative trait loci (QTLs). A stable QTL for low FHB severity was detected on chromosomes 3B over all three years, and QTLs on chromosomes 5B, 2D, and 7A were detected over two years. Additional QTLs on chromosomes 3A, 3D, 4B, 5A, 5D, 6B and 7B showed marginal significance in only one year. Six QTLs were detected when phenotypic data from three years were combined. In addition, significant additive-by-additive epistasis was detected for a QTL on 6A although its additive effect was not significant. Additive effects (A) and additive-by-additive epistasis (AA) explained a major portion of the phenotypic variation (76.5%) for FHB response. Xgwm533-3B and Xgwm335-5B were the closest markers to QTLs, and have potential to be used as selectable markers for marker-assisted selection (MAS) in wheat breeding programs.     

An introduction to markers, quantitative trait loci (QTL) mapping and marker-assisted selection for crop improvement: The basic concepts

Recognizing the enormous potential of DNA markers in plant breeding, many agricultural research centers and plant breeding institutes have adopted the capacity for marker development and marker-assisted selection (MAS). However, due to rapid developments in marker technology, statistical methodology for identifying quantitative trait loci (QTLs) and the jargon used by molecular biologists, the utility of DNA markers in plant breeding may not be clearly understood by non-molecular biologists. This review provides an introduction to DNA markers and the concept of polymorphism, linkage analysis and map construction, the principles of QTL analysis and how markers may be applied in breeding programs using MAS. This review has been specifically written for readers who have only a basic knowledge of molecular biology and/or plant genetics. Its format is therefore ideal for conventional plant breeders, physiologists, pathologists, other plant scientists and students.     

大豆叶片性状和叶绿素含量QTL间的上位性和环境互作效应

以丰产性好、抗旱力强的栽培大豆晋豆23为母本,山西农家品种半野生大豆灰布支黑豆为父本杂交衍生的447个RIL作为供试群体。将亲本及447个家系分别于2011、2012和2013年采用随机试验种植,按照标准测量叶长、叶宽和叶柄长3个性状,并于2012年8月1日和8月8日和2013年8月2日和8月9日各测量1次叶绿素含量。采用QTLNETwork 2.0混合线性模型分析方法和主基因+多基因混合遗传分离分析法,对大豆叶片性状和叶绿素含量进行遗传分析和QTL间的上位性和环境互作效应研究。结果表明,叶长受2对加性-加性×加性上位性混合主基因控制,叶宽受3对等效主基因控制,叶柄长受4对加性-加性×加性上位性主基因控制,叶绿素含量受4对加性主基因控制;检测到10个与叶长、叶宽、叶柄长和叶绿素含量相关的QTL,分别位于A1、A2、C2、H_1、L和O染色体。其中2个叶长QTL分别位于C2和L染色体,是2对加性×加性上位互作效应及环境互作效应QTL;3个叶宽加性与环境互作QTL分别位于A2、C2和O染色体;2个叶柄长QTL分别位于L和O染色体;3个叶绿素含量QTL分别位于A1、C2和H_1染色体。叶片性状和叶绿素含量的遗传机制较复杂,加性效应、加性×加性上位互作效应及环境互作效应是大豆叶片性状和叶绿素含量的重要遗传基础。建议大豆分子标记辅助育种中,一方面要考虑起主要作用的QTL,另一方面要注重上位性QTL的影响,这对于性状的遗传和稳定表达具有积极的意义。     

栽培种花生遗传图谱的构建及主茎高和总分枝数QTL分析

栽培种花生是异源四倍体,基因组大,构建花生的分子遗传连锁图谱并对相关性状进行QTL定位研究的工作缓慢。本研究以遗传差异大的亲本组配杂交组合富川大花生×ICG6375构建F2作图群体,采用公开发表的2653对SSR引物,构建了一张含有234个SSR标记、分布于20个连锁群的栽培种花生遗传图谱。该图谱覆盖基因组的长度为1683.43c M,各个连锁群长度在36.11~131.48 c M之间,每个连锁群的标记数在6~15个之间,标记间的平均距离为7.19 c M。结合F3在湖北武汉和阳逻环境下的主茎高和总分枝数鉴定结果,应用Win QTLCart 2.5软件采用复合区间作图法进行了QTL定位和遗传效应分析。共检测到17个与主茎高和总分枝数相关的QTL位点,贡献率在0.10%~10.22%之间,分布于8个连锁群上。综合分析武汉和阳逻环境的鉴定结果,获得重复一致的与主茎高相关的6个QTL,其中q MHA061.1和q MHA062.1位于连锁群LG06上TC1A2~AHGS0153标记区间,贡献率为5.49%~8.95%;q MHA061.2和q MHA062.2位于LG06上AHGS1375~PM377标记区间,贡献率为2.93%~5.83%;q MHA092.2和q MHA091.1位于连锁群LG09上GM2839~EM87标记区间,贡献率为0.53%~9.43%。