Analysis of QTL for Seed Dormancy and Their Response to Dry Heat Treatment in Rice(Oryza sativa L.)

Quantitative trait loci(QTL)controlling seed dormancy in rice were identified using recombinant inbred lines(RILs)population derived from the cross between a japonica variety Kinmaze and an indica variety DV85. Seeds of two parental cultivars and each RIL were harvested in 35d after heading.. The germination percentage of these seeds at 30℃for 7 days were measured as the degree of seed dormancy.. QTL analysis was performed with Windows QTL Cartographer 1.13a program by composite interval mapping.. A total of four QTL for seed dormancy were detected on chromosome 2(two regions),5 and 11,respectively.Phenotypic variation explained by each QTL ranged from 8.37 to 17.40%.. Responses of such loci to a dormancy-breaking treatment with dry heat were further detected. The results showed that two alleles of qDOR-2-1 and qDOR-5 from DV85 as well as the allele of qDOR11 from Kinmaze increased the seed dormancy,which seemed to be easily broken by dry heat treatment. Such loci of seed dormancy may be applied to rice genetic improvement.The allele of qDOR-2-2 from DV85 increased the seed dormancy,which could not be broken by dry heat treatment.     

小麦穗长性状基因的发掘与标记开发

【目的】挖掘与利用小麦穗长控制基因,开发与之紧密连锁的KASP标记,为小麦分子标记辅助育种奠定分子基础。【方法】以Avocet为母本、Chilero为父本,构建含有164个家系的F₆ RIL群体,利用55K SNP芯片,结合5个穗长表型环境（2019年河南省孟津县、2019年河南科技大学农场、2019年河南省洛宁县、2020年河南省孟津县、2020年河南科技大学农场）及各环境穗长均值进行数量性状位点(quantitative trait locus,QTL)定位,对定位到的主效QTL开发KASP标记,并在130份小麦自然群体中进行验证。【结果】共定位到11个控制穗长性状的QTL位点,有7个主效QTL,分别为QSl.haust-2AL、QSl.haust-2DS、QSl.haust-5AL1、QSl.haust-5DL、QSl.haust-7BL、QSl.haust-2AS和QSl.haust-4DL,表型贡献率为4.22%~30.94%,其中QSl.haust-5AL1在3个环境中表现稳定且为主效QTL,其表型贡献率为4.22%~19.10%;另有4个微效QTL位点,分别为QSl.haust-2BL、QSl.haust-3AL、QSl.haust-3DS和QSl.haust-5AL2,表型贡献率为4.70%~7.55%。依据控制穗长的主效QTL位点QSl.haust-5AL1和QSl.haust-7BL的侧翼标记,开发了相应的KASP分子标记KASP-QSl.haust-5AL1和KASP-QSl.haust-7BL1,在130份小麦自然群体中检测验证,其中KASP-QSl.haust-5AL1标记筛选出的2种基因型,穗长分别为10.93和10.17 cm,经t检验,P值为0.045,差异显著;KASP-QSl.haust-7BL1标记筛选出的2种基因型,穗长分别为10.90和10.26 cm,经t检验,P值为0.048,差异显著。【结论】挖掘的控制小麦穗长的主效QTL和开发的KASP分子标记,可以用于该性状的基因克隆与分子标记辅助育种。     

水稻AFLP标记的多态性、分布及分离的研究

采用５个ＰｓｔⅠ／ＭｓｅⅠ引物组合对来自２个籼稻品种Ｈ３５９和Ａｃｃ８５５８的重组自交系（ＲＩ,Ｆ７代,１３１个系）群体进行了扩增片断长度多态性（ＡＦＬＰ）分析,并对ＡＦＬＰ的多态性程度、ＡＦＬＰ标记的染色体分布及分离比例进行了研究．在ＡＦＬＰ分析中,共检测到９８个多态性带,其中７８个定位到连锁图中,并分布在所有的１２条染色体上,表明ＡＦＬＰ是一种高效的分子标记,可与ＲＦＬＰ标记结合应用于遗传图谱的构建和基因定位．     

动物生长发育中主基因的QTL定位法

将系统学研究动物生长发育的方法和控制数量性状主基因在遗传标记图谱上的定位相结合,提出了动物生长发育过程中任一时刻的数量性状基因座位的定位方法（ＱＴＬ）。并对控制数量性状的主基因表达的时序,传统的基因遗传参数的估计,以及系统分析在分子遗传中的应用前景进行了讨论。     

利用SSR标记定位东乡野生稻苗期耐冷性基因

应用由 2 13个株系组成的协青早B/东乡野生稻的BC1F1群体 ,分析了东乡野生稻的耐冷基因与DNA标记的连锁关系。以苗期的死苗率为指标 ,对亲本和BC1F1群体各株系进行耐冷鉴定。结果表明 :死苗率在BC1F1群体中呈连续分布 ,表明耐冷性是由多基因控制的数量性状。应用单因素方差分析法 ,分别在第 4、第8染色体上发现有与耐冷性连锁的SSR标记RM 2 80、RM 337。     

DNA分子标记技术在食用菌研究中的应用及进展

根据近年来国内外的文献报道,对DNA分子标记技术在食用菌遗传育种、菌种和菌株鉴定、遗传多样性分析、基因定位和克隆等研究中的应用及进展进行了综述和分析.认为随着分子生物学技术的进一步发展,将有更多、更有效的分子标记在食用菌研究中得以应用,同时随着分子标记技术应用的深入,更高密度、更为实用有效的遗传连锁图谱将被建立,大量重要的功能基因将被定位和克隆,这将为进一步培育高产、优质、抗病、耐贮等食用菌新品种奠定良好的基础.     

卫星遥感技术在林火管理与研究中的应用(英文)

卫星遥感已经成为森林火险等级预测、可燃物和火烧区制图、林火监测和火生态研究的一个主要数据来源。本文综述了这些研究领域的研究成果,分析了未来林火管理中采用的卫星遥感技术的发展趋势。根据卫星遥感数据制取的可燃物分布图可以满足林火管理在空间和时间尺度上的需要。单独采用遥感数据或结合地面气象数据可以生成一些火险指数,用于森林火险的预报。目前NOAA 和MODIS 卫星由于有高的时间分辨率已被广泛用于林火探测和监测,这些监测结果可以在许多林火网站上见到,这为世界各地的林火管理和研究提供了重要的参考资料。作为低成本的有效工具, 卫星遥感技术在确定火烧面积和过火区制图上发挥了重要作用。遥感技术的发展也可以用来推断火烧时间和估计火烧程度。卫星遥感也非常适合用来估计生物燃烧面积,这是估计全球或区域生物燃烧排放量和理解火对全球变化的影响的基础。本文还讨论了林火研究中采用的卫星类型。文章最后建议中国需要在卫星遥感技术的应用上进一步发展,提高我国的林火管理水平。参71。     

遥感与GIS相结合的森林资源信息更新与制图方法研究

目前我国实行的森林经营单位水平上森林资源动态监测主要是通过森林资源规划设计调查 (简称二类调查 )来实现。重点是对森林资源动态、林业经营效果和森林资源监测的综合评价。通常 ,二类调查每 1 0 a复查 1次 ,这种方法所得到的森林资源调查结果可落实到地块 ,也是森林经营单位进行营林生产的重要基础数据 [1 ] 。但是这种常规调查方法也有许多不足之处 ,如 :(1 )复查间隔期长 ,无法及时满足森林经营单位对森林资源变化信息的需求 ;(2 )调查成果多是以报表、文字的形式提交 ,只能建立属性数据库 ,森林资源的空间信息较少通过计算机实现可视…     

基于案例推理的SoLIM方法在土壤养分制图中的应用

土壤-景观推理模型(soil land inference model,SoLIM)在提高土壤普查效率和精度、降低普查成本方面具有显著优势,已经在美国得到推广应用(Shi et al.,2004;杨琳等,2009;2010).SoLIM中专家知识可以通过基于规则的方法或者基于案例推理的方法获取.与多元回归模型相比,基于规则的SoLIM方法能够用较少的建模点获得更高的精度(杨琳等,2009).     

Pigeonpea improvement: An amalgam of breeding and genomic research

In the past five decades, constant research has been directed towards yield improvement in pigeonpea resulting in the deployment of several commercially acceptable cultivars in India. Though, the genesis of hybrid technology, the biggest breakthrough, enigma of stagnant productivity still remains unsolved. To sort this productivity disparity, genomic research along with conventional breeding was successfully initiated at ICRISAT. It endowed ample genomic resource providing insight in the pigeonpea genome combating production constraints in a precise and speedy manner. The availability of the draft genome sequence with a large‐scale marker resource, oriented the research towards trait mapping for flowering time, determinacy, fertility restoration, yield attributing traits and photo‐insensitivity. Defined core and mini‐core collection, still eased the pigeonpea breeding being accessible for existing genetic diversity and developing stress resistance. Modern genomic tools like next‐generation sequencing, genome‐wide selection helping in the appraisal of selection efficiency is leading towards next‐generation breeding, an awaited milestone in pigeonpea genetic enhancement. This paper emphasizes the ongoing genetic improvement in pigeonpea with an amalgam of conventional breeding as well as genomic research.