杂交粳稻不育系的遗传多样性

为探讨粳稻遗传多样性,为粳稻不育系的改良提供依据,对我国杂交粳稻中的40个不育系进行亲缘系数分析。结果表明,约60%不育系间的亲缘系数(COP)值为0,COP值变异范围为0.00~0.75,平均值仅为0.03,大多数不育系在系谱上的遗传关系很小或无遗传关系。通过COP聚类分析,供试不育系聚为6个类群,第1个类群共有10个不育系,核心亲本为农垦58;第2个类群共有20个不育系,初步系谱分析表明,他们都是藤板5号的衍生系;第3个类群共有7个不育系,均为农垦57的后代;第4、5、6类群均仅有1个不育系,这些不育系之间以及与其他类群之间的不育系没有共同的祖先亲本。认为,粳稻不育系间系谱上的遗传差异较大,遗传多样性较高。     

施钾量对超高产早稻品种产量和稻米品质的影响

以超高产水稻品种陆两优996和淦鑫203为材料,在大田条件下研究了不同施钾量对其产量和稻米品质的影响。结果表明,施钾显著提高双季早稻有效穗数、每穗粒数和产量,增加生物产量、促进茎鞘物质运转,提高抽穗期剑叶的气-叶温差和颖花伤流量,降低抽穗后的根系活力衰退值。施钾量与倒1节间大维管束数、茎秆抗折力和稻米蛋白质含量显著正相关。施钾提高了陆两优996的垩白粒率和垩白度,但降低了淦鑫203的垩白粒率和垩白度。在本试验条件下,最适施钾量为180 kg/hm2。     

高产多抗两系杂交早稻株两优83的选育与应用

株两优83是湘潭市农科所用广亲和低温敏两用核不育系株1S为母本，以新育成的高产多抗广亲和品系潭早183为父本选配出的两系杂交早稻新组合。该组合具有苗期耐寒力强、中抗稻瘟病和白叶枯病、抗褐飞虱和白背飞虱、生育期适中、高产稳产性好等特性。2002年3月通过湖南省农作物品种审定。     

水稻BWMK1互作基因的分离

为探明BWMK1介导的信号传导途径,采用酵母双杂交系统,构建水稻稻瘟病菌诱导后的cDNA文库,以BWMK1为诱饵,对文库进行筛选,通过验证、测序和基因编码分析,获得了7个BWMK1互作基因BWIP1～BWIP7,分别位于水稻基因组第12、2、3、10、6、4、5染色体上;7个互作基因中,除BWlP2和BWIP7未找到同...     

控制排水条件下水稻产量影响指标敏感性的通径分析

以水稻扬粳4038为试验材料,测定了控制排水条件下水稻株高、叶面积指数、根冠比、穗粒数、千粒质量、结实率、穗长、有效穗数和产量,采用相关分析和通径分析方法,计算了对产量的相关系数、通径系数、决定系数和对回归方程估测可靠程度R2的总贡献,建立了测量指标对产量的回归方程。结果表明,穗粒数、千粒质量、结实率和有效穗数的通径系数达到极显著水平(P0.01),是影响水稻产量的重要指标,决定系数分析结果与通径分析结果有一致的变化趋势;自变量指标的减少对产量通径分析的影响发现,在考虑控制排水下水稻产量最优的目标时,要注意穗粒数、有效穗数、结实率和千粒质量的变化。     

施氮对水稻茎秆抗倒伏能力的影响及其形态和力学机理

【目的】研究施氮对水稻茎秆抗倒伏能力的影响及其与茎秆形态性状和力学性状的关系及其作用机理,为水稻抗倒高产栽培调控提供依据。【方法】以常规籼稻银晶软占为材料,设置4个氮水平,进行大田试验,研究施氮对水稻茎秆基部节间形态和力学性状的影响及其与倒伏指数的关系。【结果】施氮影响水稻茎秆的形态和力学性状。随着施氮量的增加,株高增加,重心上移,基部节间长度增加,节间充实度下降,抗折力和弹性模量减小,茎秆倒伏指数增加,抗倒伏能力下降。倒伏指数与株高、重心高度及基部节间长度呈正相关,而与基部节间充实度、抗折力及弹性模量呈负相关,且相关系数大多达到显著或极显著水平。倒伏指数与单位面积有效穗数和每穗总粒数呈显著或极显著正相关,而与结实率和千粒重呈负相关趋势。【结论】株高、重心高度、基部节间长度和基部节间充实度等形态性状,以及弯曲力矩、抗折力等力学性状,是影响水稻茎秆抗倒伏能力的主要因素。     

野生稻种质在水稻抗病育种上的研究及应用进展

野生稻是一个重要的基因资源库,包含了水稻各种病害的抗性基因。本文综述了野生稻丰富的抗性资源及其基因的挖掘,以及在水稻育种上的利用研究进展,并对目前存在的突出问题,提出了野生稻种质资源抗病育种的发展建议。     

再生稻再生芽萌发期降水量和作物需水量的年际变化特征分析

基于遂宁、内江、泸州、宜宾、纳溪和叙永等6个气象站1951—2007年的逐日气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算再生稻作物需水量,并结合同期降水量,以自然降水量/作物需水量(R/ETc)为指标,探讨了川东南地区中稻再生芽萌发期(即7月下旬—8月中旬)的降水量和作物需水量的地区差异特征和年际变化特征。结果表明,遂宁、内江、泸州、纳溪、宜宾和叙永再生芽萌发期多年平均降水量分别为156.7、175.4、168.5、66.7、227.5 mm和153.4 mm。需水量多年平均分别为141.5、138.6、144.5、146.0、128.5 mm和142.7 mm。除了纳溪外,其余各地区再生芽萌发期的降水量均高于其作物需水量。从自然降水量和作物需水量之间的关系上看,宜宾、内江、泸州及叙永均较适合再生稻发展,而纳溪则存在较大的风险。进一步分析内江、泸州再生芽萌发期作物需水量和自然降水量的年际变化特征,发现从1951—2007年,内江降水量与需水量的比值1的年份占了63%,比值在0.85~1之间的概率为3%,比值在0.5~0.7之间的概率为11%,降水量与需水量的比值0.5为12%。从1951—2002年,泸州降水量与需水量的比值1的年份占了52%,比值在0.85~1之间的概率为13%,比值在0.5~0.7之间的概率为21%,降水量与需水量的比值0.5的概率为4%。相对而言,内江中稻再生芽萌发期仍然存在较大的受旱风险。根据以上结果,探讨了川东南再生稻发展适宜区及高产栽培策略,纳溪受旱风险较大不宜晒田,遂宁、宜宾、内江、泸州、叙永均能进行中期晒田。     

Dissecting Genetic Basis of Deep Rooting in Dongxiang Wild Rice

Deep rooting is an important trait in rice drought resistance. Genetic resources of deep-rooting varieties are valuable in breeding of water-saving and drought-resistant rice. In the present study, 234 BC₂F₇ backcross introgression lines were derived from a cross of Dongye 80 (an accession of Dongxiang wild rice as the donor parent) and R974 (an indica restorer line as the recurrent parent). A genetic linkage map containing 1 977 bin markers was constructed by ddRADSeq for QTL analysis. Thirty-one QTLs for four root traits (the number of deep roots, the number of shallow roots, the total number of deep roots and the ratio of deep roots) were assessed on six rice chromosomes in two environments (2020 Shanghai and 2021 Hainan). Two of the QTLs, qDR5.1 and qTR5.2, were located on chromosome 5 in a 70-kb interval. They were detected in both environments. qDR5.1 explained 13.35% of the phenotypic variance in 2020 Shanghai and 12.01% of the phenotypic variance in 2021 Hainan. qTR5.2 accounted for 10.88% and 10.93% of the phenotypic variance, respectively. One QTL (qRDR2.2) for the ratio of deep roots was detected on chromosome 2 in a 210-kb interval and accounted for 6.72% of the phenotypic variance in 2020. The positive effects of these three QTLs were all from Dongxiang wild rice. Furthermore, nine and four putative candidate genes were identified in qRDR2.2 and qDR5.1/qTR5.2, respectively. These findings added to our knowledge of the genetic control of root traits in rice. In addition, this study will facilitate the future isolation of candidate genes of the deep-rooting trait and the utilization of Dongxiang wild rice in the improvement of rice drought resistance.     

水稻生产目标产量确定的理论与方法探讨

【目的】分析探讨水稻生产目标产量确定的理论与方法。【方法】根据2012-2013年在海南澄迈、广东怀集、广西宾阳、湖南长沙和贵州兴义5个地点进行的不同施氮量（不施氮;中氮：161-176 kg·hm^-2;高氮：225 kg·hm^-2）、不同品种（杂交稻品种两优培九、Y两优1号和常规稻品种黄华占、玉香油占）大田试验的结果,结合国内外相关文献报道进行分析探讨。【结果】大田试验表明,即使同一基因型水稻品种的产量也存在显著或极显著地点间差异。在施氮条件下（中氮和高氮）,各试验地点的平均产量以兴义点最高（两优培九：13.20-13.54 t·hm^-2,Y两优1号：13.50-13.78 t·hm^-2,黄华占：11.26-11.42 t·hm^-2,玉香油占：11.32-11.45 t·hm^-2）,其次为长沙、澄迈、宾阳,而怀集点最低（两优培九：6.66-6.71 t·hm^-2,Y两优1号：6.96-7.20 t·hm^-2,黄华占：6.96-7.11 t·hm^-2,玉香油占：7.35-6.86 t·hm^-2）。同样,各试验地点的平均基础地力产量（不施氮处理）也是以兴义点最高（10.52 t·hm^-2）,其次为长沙、澄迈、宾阳,怀集点最低（4.53 t·hm^-2）。水稻施肥产量（Y_F）极显著地依赖于基础地力产量（Y_S）,中氮和高氮条件下的回归方程分别为Y_F﹦0.814Y_S＋3.337（R²﹦0.824）和Y_F﹦0.864Y_S＋3.094（R²﹦0.839）,5个地点和4个品种基础地力产量贡献率（基础地力产量占施肥产量的百分率）平均为64.8%-85.5%和72.7%-79.3%。对国内外相关文献中数据（n= 315）进行分析也显示,水稻施肥产量与基础地力产量呈显著正相关关系（Y_F﹦1.031Y_S+2.421,R²＝0.523）,基础地力产量贡献率平均达到67.7%。此外,研究结果还显示,施肥增产量与基础地力产量贡献率呈极显著的负相关关系;水稻产量与植株氮素吸收量和施氮量呈显著或极显著的二次曲线关系。【结论】水稻目标产量的制定应因地而异,即“因地定产”。基础地力产量是土壤肥力和气候生产力的综合反映,可作为水稻生产目标产量确定的依据,通过基于基础地力产量的回归方程来确定水稻高产栽培的目标产量。培肥土壤地力是实现水稻目标产量栽培的重要举措。