我国鸡良种繁育体系建设现状与存在问题的探讨

现代商品杂交鸡是运用数量遗传学原理,适应现代养鸡生产而培育和发展起来的配套品系杂交鸡.现代商品杂交鸡不同于以往简单的品种间杂交,而是首先利用基因的加性效应培育专门化品系,然后利用基因的非加性效应进行二元、三元或四元杂交,产生杂种优势,并使各种性能完善,最后选出优秀的配套品系用来生产商品杂交鸡.它是经过纯种选育、配合力测定、品系配套、杂交制种等几个阶段而产生的.现在世界各地的商品鸡场全部饲养商品杂交鸡,主要原因在于商品杂交鸡不仅产蛋量高、生长速度快,而且性能整齐一致,适于工厂化大规模饲养.     

水稻产量性状的QTL定位与上位性分析

 应用 16 8个DNA标记 ,对水稻中 15 6 (高产 )×谷梅 2号 (低产 )的重组自交系 (RIL)群体进行基因型检测 ,构建了全长为 14 4 7.9cM、覆盖水稻基因组 12条染色体的连锁图。于 2 0 0 1年分单季和连作晚季两季 ,在杭州中国水稻研究所试验场以完全随机区组设计 ,种植该群体的 30 4个株系及双亲 ,考查穗长、单株有效穗数、每穗颖花数、每穗实粒数、结实率及千粒重等 6个产量构成性状。采用QTLMapper1.0 1统计软件进行QTL定位、上位性分析及其与环境 (季别 )的互作效应分析 ,共检测到产量构成性状的 30个加性主效应QTL ,分别位于除第 5、9染色体以外的 10条染色体上 ,另有 2个QTL与环境之间存在显著互作 ;还检测到 31对影响产量构成性状的加性×加性上位性互作效应QTL。在所有的上位性互作效应中 ,多数加性×加性上位性互作效应的贡献率及效应均较小 ,没有检测到上位性互作效应与环境的显著互作     

小麦抽穗期与开花期的关系及其遗传研究

研究结果表明,小麦抽穗期和开花期均可作为小麦熟期早晚的指标,对纯合亲本的研究表明,抽穗期与开花期的相关系数,第一年r＝0.9514,第二年,r=0.9337,年度间的差异很小.据R.M.Jones分析法,F_1抽穗期的a和b_1极显著,b_2显著,而F_1开花期的a和b_1极显著,b_2不显著.据Hayman方法分析,两者的D均极显著,H_1H_2h~2和F均达显著或极显著水平,两者的平均显性度(H_1/D~(1/(H_1/D))分别为0.347和0.322,均为部分显性;两者的显性都指向减效,抽穗期的狭义遗传力为89.77%,开花期则为93.75%.本文对F_2代的遗传也进行了论述.     

纤维亚麻种子产量的加性和显性及上位效应

试验表明在６个组合中加性、显性效应对子实产量及其构成因起着非常重要的作用，其表达方式因组合、性状不同而异。上位基因重叠对某些性状影响较大，因此培育高子实产量纤用品种不宜在早世代选择。     

高分子量麦谷蛋白亚基基因Glu-1Ay 在小麦中的表达

小麦是世界上重要的粮食作物.小麦的品质一直是发达国家小麦生产的重要指标.中国在解决了产量需求的今天,品质已经成为小麦育种的主要目标之一.小麦加工品质主要取决于其高分子量麦谷蛋白亚基(HMW-GS)数量及亚基组合.一般来说,高分子量麦谷蛋白亚基对加工品质的影响具有加性效应,因此增加普通小麦 HWM-GS 数量可以改良面团品质[1]..     

棉子含油量的遗传特性分析

以含油量差异大的5个陆地棉材料为亲本,按照Griffing II方法配制不完全双列杂交组合,采用数量性状遗传模型分析了棉子含油量的遗传效应和遗传参数。结果表明,棉子含油量符合"加性-显性"模型,且加性效应方差比例为64.2%,含油量遗传加性效应起主要作用。阵列方差(Vr)与非轮回亲本协方差(Wr)的回归方程关系结果表明,亲本E9含有较多的显性基因,而亲本1011与1017含有较多的隐性基因;棉子含油量的狭义遗传力较高,为49%。因此,在育种实践中应选择较高含油量的材料为亲本,并在杂交早代进行选择,可提高棉子高油育种的效率。     

Meta-Analysis of 100-Seed Weight QTLs in Soybean

100-seed weight is a very complicated quantitative trait of yield. The study of gene mapping for yield trait in soybean is very important for application. However, the mapping result of 100-seed weight was dispersed, the public map should be chosen which was suitable for the published results integrated, and to improve yield. In this research, an integrated map of 100-seed weight QTLs in soybean had been established with soymap2 published in 2004 as a reference map. QTLs of 100-seed weight in soybean were collected in recent 20 yr. With the software BioMercator 2.1, QTLs from their own maps were projected to the reference map. From published papers, 65 QTLs of 100-seed weight were collected and 53 QTLs were integrated, including 17 reductive effect QTLs and 36 additive effect QTLs. 12 clusters of QTLs were found in the integrated map. A method of meta-analysis was used to narrow down the confidence interval, and 6 additive QTLs and 6 reductive QTLs and their corresponding markers were obtained respectively. The minimum confidence interval (C.I.) was shrunk to 1.52 cM.These results would lay the foundation for marker-assisted selection and mapping QTL precisely, as well as QTL gene cloning in soybean.