杏种质资源评价及遗传育种研究进展

在简要介绍杏的起源、分布及种质资源收集保存的基础上，着重对杏品种资源的分类、授粉生物学、孢粉学及分子生物学评价以及杏杂种后代遗传变异特点、育种目标及育种技术进行了综述，并提出了今后的研究方向。     

分离群体中常染色体上标记基因的数量遗传方差——Ⅰ.含有一个数量性状位点(QTL)时的计算方法

应用常染色体上的标记基因研究能够加快数量性状的遗传进展。亲代由标记基因遗传给后代的加性遗传方差值可以用来测定标记基因这种效益。分别在个体水平上以及在复合连续平衡的分离群体水平上建立了标记基因加性遗传方差值的理论方程。这些方程包括与标记基因连锁的数量性状位点数、这些数量性状位点的效应值以及与标记基因有关的重组率。并就分离群体中标记基因加性遗传方差的期望值进行了推导。在分离群体的系谱选择方案中,常染色体上遗传方差中绝大部分与位于该染色体上的标记基因相关。对于牛的一个平均长度染色体来讲,这部分值大约是该染色体孟德尔分离方差值的40% 。标记基因的位置效应和干扰因素对这一期望值的影响是很小的,而染色体的长度对期望方差值影响很大。如果标记基因缺乏多态型以及染色体替代效应估计偏差会大大降低MAS的选择效果。常染色体上标记基因遗传方差期望值的大小表明:即使当标记基因处在一个非活动位点,在分离群体中,仍有较大的染色体替代效应存在。     

中国矮马运铁蛋白遗传多态性的初步研究

采用聚丙烯酰胺凝胶电泳对中国矮马运铁蛋白多态性进行了测定。在运铁蛋白位点共发现5种表型，即F2F2，DF2，F2H2，F2O和F2R，由Tf^D,Tf^F2,Tf^F2,Tf^H2,Tf^O和Tf^R等5个等位基因控制，其基因频率分别为0.0312,0.7188,0.0625,0.0312和0.1563；基因的杂合度（H），个体鉴别概率（Dp)和亲仔关系排除概率（PE）分别为0.4530,0.6875和0.2586。     

RAPD技术对地方鸡种群体遗传结构的分析

利用ＲＡＰＤ技术对４个地方鸡种和１个引进鸡种的群体遗传结构进行分析，通过筛选的５个随机引物ＯＰＨ－０２、ＯＰＨ－０５、ＯＰＨ－１３、ＯＰＨ－１６、ＯＰＧ－０７对５个鸡种的池ＤＮＡ进行多态性研究，结果表明：５个引物共产生条带６１个，扩增产物片段的长度一般从１５０ｂｐ－４ｋｂ。     

甜菜种质资源数量性状遗传距离差异及其应用的研究

对60份参试材料的5个性状主成分分析结果表明,确定甜菜主成分因子有根产量、含糖量和抗褐斑病性;聚类分析结果,按类群间遗传距离大于类群内遗传距离的原则分为6类.类群间的平均遗传距离(?)~2=16.781,大于该平均遗传距离的类群组合有Ⅰ和Ⅳ,Ⅰ和Ⅴ,Ⅰ和Ⅵ,Ⅱ和Ⅵ,Ⅲ和Ⅴ,Ⅲ和Ⅵ,在上述类群间选择亲本有效.     

黄淮夏大豆主要农艺性状的遗传分析

利用黄淮地区的12个高产夏大豆品种(系),通过NCⅡ交配设计,对12个主要农艺性状的遗传进行了分析。结果表明,所有性状的加性方差大于显性方差。主茎节数、株高、每簇荚数和主茎荚数的加性成分占绝对优势,遗传力较高。分枝荚数、单株粒数和单株粒重的显性成分比例大,遗传力较低,其中单株粒重趋于完全显性。主茎节数的显性成分很少,其它性状均为部分显性。建立了单株产量与产量因子之间的逐步回归方程。     

汝城白毛茶种群个体间亲缘关系的RAPD分析

采用RAPD技术,对汝城白毛茶种群个体间的亲缘关系进行了分析。研究结果:汝城白毛茶种群个体单株扩增的谱带数最多时为13条,最少时为10条;DNA多态性最高为92.31%,最低为70.00%,平均为85.40%。结果表明汝城白毛茶种群呈现丰富的遗传多样性。汝城白毛茶种群单株间的遗传距离最小为0.0882,最大为0.5791。聚类分析结果表明汝城白毛茶种群中有些单株聚类很近,遗传基础比较一致,有些聚类较远,显示其丰富的遗传多样性。研究发现种群单株间的遗传变异呈现连续性,当结合距离I为0.14时,汝城白毛茶种群可分为6个类型,这与其表观形态类型相符。本文运用分子生物学方法证明汝城白毛茶的核心种质基因群在汝城县白毛茶示范场得到了有效保护。     

大豆性状整齐度与产量的关系

观察测定了同一品种在同一条件下大豆性状的整齐度，同一品种在不同条件下性状的整齐度，不同品种在同一条件下性状的整齐度，统计分析了性状整齐度与实收产量之间的关系，结果表明，要获得大豆高产稳产，应注意植株间荚数和粒数的整齐度。     

Analysis of a Long-term Experiment with Repeated-measurement Models

Long‐term experiments are a classical case of repeated measurements. Traits are measured on the same experimental unit over many years so that correlations arise between the observations made on the same plot in consecutive years. This paper describes the analysis of a three‐crop‐rotation long‐term experiment. We analysed the yields of the crops and the organic carbon content in the topsoil over 30 consecutive years. Several variance–covariance approaches are discussed and the trait‐specific best fit is interpreted. Mixed models are used to describe the structure of the experiment. Both yields and soil organic carbon show a more or less pronounced variance heterogeneity. Especially for yields, the heterogeneity of cycles and years is dominant. The consideration of correlations results in a better model fit in all cases.