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大豆种子硬实度关乎食品与饲料加工。为提高大豆种子硬实度分子标记辅助选择的效率,发现相关候选基因,利用染色体片段代换系(chromosome segment substitution lines, CSSL)对大豆种子硬实性进行了两年的QTL定位研究,结合前人得到的25个种子硬实性QTL,利用MCScanX对整个大豆基因组进行分析,生成共线性区组,评估大豆种子硬实性QTL之间的共线性,确定了位于Gm02片段的中心QTL。利用多个数据库分析hub-QTL区段的基因,锚定了8个与大豆种子硬实性相关的候选基因。从CSSL群体中选择种子硬实性不同的两个品系和轮回亲本,用于随后的实时荧光定量PCR分析,发现候选基因Glyma.02G269400和Glyma.02G269500在CSSL群体中硬实性不同的2个品系及轮回亲本绥农14中的表达差异显著。Glyma.02G262600在绥农14中的相对表达量约是CSSL-136的5倍,而在CSSL-200中表达量中等,推测该基因抑制大豆种皮的形成。 相似文献
2.
大豆株高QTL的定位与整合分析 总被引:2,自引:0,他引:2
株高是影响大豆产量的主要性状之一,本研究利用Charleston×东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱,采用WinQTLCartographer Ver.2.5软件的CIM和MIM分析方法对2006-2008年连续3年的大豆株高数据进行QTL定位,检测到了15个控制株高的QTLs,分别位于LGB1、LGD1a和LGG等。另外,利用BioMercator2.1的映射功能将国内外常用的大豆图谱上的株高QTLs通过公共标记映射整合到大豆公共遗传连锁图谱soymap2上,将搜集到78个株高QTLs和本研究得到QTLs进行整合分析,最终得到12个大豆株高的"通用"QTL,分别位于LGB1、LGC2、LGD1a、LGF、LGG、LGK和LGM,其置信区间最小可达到0.24cM,为今后对大豆株高QTL精细定位,提供有利指导。 相似文献
3.
基于元分析的大豆胞囊线虫抗性QTL的整合 总被引:1,自引:0,他引:1
以2004年发布的大豆公共遗传图谱soymap2为参考图谱,共搜集整理了自1994年以来已报道的与抗大豆胞囊线虫相关的151个QTLs,通过BioMercator2.1和公共标记将相关QTLs映射整合到大豆公共遗传连锁图谱soymap2上,并利用元分析技术发掘"真实"QTL。本文共发掘出与抗大豆胞囊线虫1、2、3、4、5和14号生理小种相关的16个"真实"QTL,其中有四个位点的图距小于1.5cM,一个位点的图距小于5cM,分布于A2、E和G连锁群,其中G连锁群上5.11cM处的定位区间包含已报道的Rhg1位点;发现在G连锁群上有一个定位区间控制1,4号生理小种,在B1连锁群上有一个定位区间控制2,5号生理小种,可见这些位点具有兼抗性。 相似文献
4.
大豆产量相关性状的多年多点QTL分析 总被引:4,自引:0,他引:4
目前大豆和其他高产作物相比,相对产量偏低,提高大豆产量潜力是大豆育种的重要任务。产量是一个综合性状,受多个形态、生理以及农艺性状的影响。定位大豆产量性状QTL,具有重要的研究和应用价值。以美国大豆品种Charleston为母本,东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:14代重组自交系的154个株系为试验材料,164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱。在两年同一地点下对亲本间表现多态的12个与产量相关的农艺性状进行了调查及QTL分析。产量相关性状包括荚数、荚长、荚宽、百粒重等。QTL检测结果表明,在两年的种植环境下,12个产量相关性状共检测到QTL 33个。每个性状的QTLs在两种环境下共检出个数1~9个不等,其中6个QTLs在2个环境下被检测到,它们受环境的影响较小,为较稳定的QTLs。其他产量QTLs只在单一环境下被检测到,说明产量相关QTLs与环境之间存在明显的互作。与国内外对应农艺性状QTLs检测结果相比,多个性状的QTLs位点均一致,说明QTLs检测准确率较高。利用分子标记遗传图谱,定位控制产量相关性状的QTL,为利用分子标记改良大豆产量潜力提供了有力手段。 相似文献
5.
【目的】定位大豆蛋白质和油分含量QTL及互作分析,为大豆品质性状QTL精细定位和分子辅助育种提供基础。【方法】以Charleston和东农594为亲本,构建了含147个株系的重组自交系,以F2:19-F2:20代重组自交系为试验材料,利用Windows QTL Cartographer V. 2.5软件的复合区间作图法和多重区间作图法,对该群体的蛋白质和油分含量进行QTL定位分析,并利用QTL Network 2.1软件分析QTL间的上位性效应及环境互作效应。【结果】采用CIM和MIM 2种算法在2011和2012年哈尔滨、红兴隆、佳木斯和牡丹江每年3个地点共6个种植环境下共定位了9个蛋白质和11个油分含量QTL。蛋白质含量QTL分布在6个连锁群,分别在A1、C2、D1a、G、H和O连锁群上,对表型效应的贡献率为5.3%-18.6%,在H连锁群上的qPro-H-1贡献率最大,为18.6%,在D1a连锁群上的qPro-D1a-2贡献率最小,为5.3%,在单种植环境下有5个蛋白质含量QTL被2种算法同时检测到,分别是qPro-O-1、qPro-A1-1、qPro-D1a-1、qPro-D1a-2和qPro-C2-2。油分含量QTL分布在8个连锁群,分别在A1、A2、B1、C2、D1a、E、L和M连锁群上,对表型效应的贡献率为7.1%-24.4%,在B1连锁群上的qOil-B1-2贡献率最大,为24.4%,在C2连锁上的qOil-C2-3贡献率最小,为7.1%,在单种植环境下有2个油分含量的QTL被2种算法同时检测到,分别为qOil-C2-1和qOil-M-1。另外,有2个油分含量QTL在2个以上种植环境重复检测到,为2011年哈尔滨和2011年红兴隆2个种植环境下同时检测出的qOil-A1-1,2011红兴隆、2011牡丹江和2012哈尔滨3个地点同时被检测出的qOil-B1-2。在互作效应分析中,共检测出3对蛋白质上位效应QTL和4对油分上位效应QTL,在蛋白质上位性分析中,上位效应值在0.2068-0.3124,贡献率在0.0227%-0.0265%,分布在A1、C2、D1和E连锁群上,其中,qPro-A1-3与qPro-C2-1效应值为负,其余2对效应值为正,连锁群A1,D1a均有2个QTL发生互作。在油分上位性分析中,上位效应值在0.0926-0.1682,贡献率在0.0294%-0.0754%,分布在A1、C2、I、J、N和O连锁群上,其中,qOil-C2-4与qOil-N-1效应值为负,其余3对效应值为正,在N连锁群的qOil-N-1同时与2个QTL发生互作,分别是C2连锁群上的qOil-C2-1和qOil-C2-4。在与环境互作中,qPro-D1a-3与qPro-E-1在2012年佳木斯地点没检测出,其余6对都检测出与环境的互作效应,贡献率分别为0.0001%-0.0378%,互作效应都较小,明显小于自身的加性效应。【结论】定位到9个蛋白质相关QTL和11个油分相关QTL,并发现3对蛋白质含量上位性效应QTL和4对油分含量上位性QTL。 相似文献
6.
7.
东北地区大豆主栽品种油份蛋白含量的关联分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为探寻与大豆油份含量、蛋白含量相关的关键位点,本研究选取中国东北地区92份大豆主栽品种及常用种质资源品种群体基于蛋白含量和油份含量的Meta分析,进行基于数学模型的类群划分评价,估测样本群体的结构,应用简单线性模型分析与大豆油份含量、蛋白含量相关的的位点。结果表明,通过多次迭代测试,当K=5时,即该资源群体可以分为5个亚群时,为最稳定的分类结果,并在显著水平下(p<0.05),贡献率大于1%的标记中,得到与大豆油份含量相关标记有Sat_412,Sat_195,Satt317,Sat_187,Sat_195,Satt255,Satt713,Satt468,Satt267,Satt686,Sat_294和AZ302047,对油分含量的总贡献率为39.54%。蛋白质含量相关标记有Satt683,Sat_311,Satt578,Satt181,Satt317,Satt700,Satt713,Satt255,Sat_242和Satt720对蛋白质含量总贡献率为48.39%。这些重要的标记位点为大豆油份含量和蛋白含量的分子辅助育种提供重要基础。 相似文献
8.
大豆蛋白作为重要营养来源,其含量在大豆种子中约占40%。7S球蛋白(b-伴大豆球蛋白)和11S球蛋白(大豆球蛋白)约占种子总蛋白70%,其含量直接影响大豆蛋白品质及特性。因此,大豆7S与11S球蛋白含量相关QTL定位与候选基因挖掘非常重要。研究调查国内外已报道的42个7S与11S球蛋白相关QTL数据,通过利用BioMercator ver.2.1软件对其进行元分析得到11个Meta-QTL区间。利用《京都基因与基因组百科全书》和基因本体数据库分析Meta-QTL区域基因,确定18个参与调控7S与11S球蛋白含量的相关基因作为候选基因,该候选基因分别参与植物生长发育、氨基酸生物合成等过程。其中1个基因被注释为编码2S白蛋白超家族蛋白,6个基因与蛋白质合成相关细胞器的生长发育相关,5个基因被注释为编码影响贮藏蛋白积累的转录因子家族蛋白,6个基因与贮藏蛋白运输的分子机制相关。研究结果对大豆7S和11S球蛋白相关QTL定位及分子辅助育种具有重要意义。 相似文献
10.
大豆油分含量相关的QTL间的上位效应和QE互作效应 总被引:5,自引:1,他引:5
利用Charleston × 东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱, 及混合线性模型方法对2002年到2006年连续5年的大豆油分含量进行QTL定位, 并作加性效应, 加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。共检测到11个控制油分含量的QTL, 分别位于第A1、A2、B1、C2、D1a、D1b、F、H和O连锁群上, 其中2个表现为遗传正效应, 9个表现为遗传负效应, 另检测到15对影响油分含量的加性×加性上位互作效应的QTL, 解释该性状总变异的17.84%。发现9个QTL与环境存在互作, 贡献率达到5.76%。 相似文献