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桃(Prunus persica (L.) Batsch.)品种核心种质的构建与评价 总被引：4，自引：0，他引：4
为构建桃品种核心种质,通过对56份桃(Prunus persica(L.) Batsch.)初级核心种质的形态农艺性状数据(MOR)和SSR等位基因数据的分析,研究了不同聚类取样方法和完全随机取样方法下9种取样比例的遗传多样性指数、保留比例及各频率段等位基因的丢失比例。结果表明:聚类取样的方法优于完全随机取样,并以在80%的取样比例下MOR结合SSR数据聚类取样的效果最好,利用此方案构建的桃品种核心种质共包括45份材料,该核心种质的基因遗传多样性指数最高,保留了初级核心种质100%的形态农艺性状和96.6%的SSR等位基因,在出现频率低于0.05的等位基因中共丢失了2个等位变异,保留了出现频率在0.05~0.10的所有等位基因;利用6个数量性状对所构建的核心种质的代表性检测表明所构建的核心种质很好地代表558份桃原始种质的遗传变异。 相似文献
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以260份花生材料为试材,采用不同的遗传距离构建吉林省花生初级核心种质。在50%的取样比例下,采用数量性状参数均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率、变异系数变化率4个指标评价不同方法构建的初级核心种质的可行性和有效性。最终选出一种合适的方法构建花生初级核心种质,并利用等位变异数、有效等位变异数、Shannon-Weaver指数、Nei期望杂合度等SSR标记相关参数进行验证。研究结果表明:基于欧式距离,采用优先取样法结合最短距离法进行聚类分析,构建包含128个样品的花生核心种质。采用SSR标记参数进行验证,表明128份初级核心种质可以代表原种质80%的遗传信息,较好地代表了原种质的遗传多样性。 相似文献
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基于表型和SSR分子标记构建芝麻核心种质 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】便于管理、研究和利用芝麻种质资源,为芝麻育种提供优异基因资源。【方法】利用新收集和种质库保存的5 020份芝麻种质资源为基础,首先基于标准化的表型数据按地理来源分组后采用组内比例法聚类抽样构建初级核心种质,然后基于SSR分子标记应用位点优先取样策略逐步聚类,使用t检验检测每次聚类形成的核心种质与初级核心种质的Nei’s基因多样度(He)和Shannon-Wiener指数(I),直到核心种质的遗传多样性与初级核心种质开始有显著差异时,终止多次聚类取样,选择上一个与初级核心资源没有显著差异的核心种质作为最佳核心种质。利用Nei’s多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数、多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)、方差差异百分率(VD,%)、均值差异百分率(MD,%)等参数进行核心种质代表性检验和评价。【结果】构建了含有816份资源的初级核心种质和含有501份资源的核心种质,分别占全部种质资源的16.25%和9.98%;核心种质包括国内资源442份,国外资源59份;Nei's基因多样度(0.2789)和Shannon-Wiener指数(0.4243)在P0.05概率条件下与初级核心资源(He=0.2791,I=0.4302)无显著性差异,多态条带百分率(PB,%)、多态条带保留率(PBR,%)、变异系数符合率(VR)、极差符合率(CR)分别为91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差异百分率(VD,%)和均值差异百分率(MD,%)均为0。t测验结果表明,核心种质的遗传多样性指数与原始种质差异不显著。位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有更高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质,Shannon-Wiener多样性指数比Nei’s多样性指数检测效率高。【结论】基于地理来源分组,组内按表型数据聚类按比例法抽样构建芝麻初级核心种质,再结合SSR分子标记数据,采用SM相似系数进行UPGMA逐步聚类是构建芝麻核心种质较适宜的方法,所构建的核心种质较好地代表了基础种质的遗传多样性。 相似文献
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为科学利用现有板栗种质资源并对其进行高效管理和保存。本研究利用简单重复序列(SSR)标记,采用非加权算数平均聚类法(UPGMA)对来自12个省(市或自治区)的279份板栗种质进行多次聚类抽样。聚类抽样时将2种遗传相似系数(SM系数和Dice系数)和2种取样方法(随机取样法和位点优先取样法)分别组合获得不同样本群,再比较不同样本群的有效等位基因数(Ne)、Nei’s多样性指数(H)和Shannon’s信息指数(I),研究构建板栗初级核心种质的适宜方法,并采用t检验和主坐标分析评价初级核心种质的代表性,结合表型特征对其进行确认。结果表明:应用位点优先取样法取得的种质比随机取样法具有更高的Ne、H和I;应用SM相似性系数构建的核心样本,其遗传多样性指标要优于Dice相似性系数;根据主坐标结合形态学指标分析,利用位点优先取样法和SM相似性系数经过3次聚类构建了68份板栗初级核心种质,保留了原种质24.37%的样品,Ne、H和I分别为1.539、0.329和0.502,均高于原种质各遗传多样性指标,能够较全面的代表整个板栗资源的遗传多样性。综上,基于SSR标记利用SM系数聚类,并结合位点优先取样法是构建板栗初级核心种质较适宜的方法。 相似文献
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基于SSR标记的楸树遗传多样性及核心种质构建 总被引：1，自引：0，他引：1
利用SSR标记对192个楸树种质资源进行遗传多样性和亲缘关系研究。试验筛选出13对引物对192份供试材料进行扩增,共获得89个等位基因位点,有效等位基因平均为3.795 9,Shannon’s多样性指数平均值为0.506 6;Nei’s遗传多样性平均值为0.667 7。用MEGA6.0软件对192份楸树材料进行遗传距离分析,通过聚类分析构建出供试材料楸树种质资源间的聚类图。利用SSR分子标记,采用多次聚类结合位点优先的取样策略,比较了样本数不同的4个核心样本群的等位基因数、有效等位基因数、Shannon’s指数和Nei’s遗传多样等参数,初步构建了192份楸树种质材料的46份核心种质。核心种质保留了初始种质23.96%的样品。 相似文献
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《西南林业大学学报》2020,(4)
为了优化樟树种质资源保存策略,提高利用效率,利用872份中国樟树种质资源的苗高、地径、种子大小和千粒质量4个表型数据为材料,从分组方法、组内抽样比例方法、聚类方法、抽样策略、总体取样比例等方面进行中国樟树初级核心种质取样策略研究。结果表明:不同聚类方法和取样策略下采用4种系统取样法构建的核心种质的效果是不同的,在确定最长距离法和优先取样策略的前提下,组内采用对数比例法所构建的樟树核心种质效果较好。应用最长距离法进行聚类筛选出的核心种质的极差符合率和变异系数变化率相对高于其他6种方法,是构建樟树核心种质的最佳聚类方法;优先取样法构建的核心种质的遗传多样性指数、表型频率方差、表型方差和变异系数变化率的值都是最佳的。在25%的取样比例下,遗传多样性指数、表型保留比例和表型方差的值最高,表型频率方差最小,是构建樟树初级核心种质的最佳取样比例。综合6个参数的分析结果,最终确定种源-对数比例-最长距离法聚类-优先取样法为构建中国樟树核心种质的优选取样策略。 相似文献
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以韭菜种质资源圃的174份韭菜种质资源为材料,根据15个表型性状进行聚类,在遗传距离5.3处将聚类结果分为14类,利用简单比例法和人工选择相结合的方法对每一类进行筛选,共选出69份种质资源建立韭菜种质资源初级核心库,占总体样本比例的40%。对该初级核心库的遗传多样性进行检测,除了鞘长和叶宽遗传多样性指数较总种质资源库略有降低外,其他性状都有所提高;初级核心库与原始种质资源库的均值差异百分率为0,变异系数变化率为106.14%,极差符合率为94.43%;初级核心资源库中与叶厚、叶数显著相关的性状分别损失2个,其他性状间的相关性与总种质资源基本保持一致。结果表明,所构建的初级核心库能够很好地保留韭菜种质资源的遗传多样性和遗传结构。 相似文献
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【目的】构建福建省山药初级核心种质,为福建地方山药资源的保存、品种选育提供理论依据。【方法】以55份福建省地方主栽山药资源为材料,调查20个农艺性状,包括7个数量性状和13个描述型性状,采用离差平方和法进行聚类,根据聚类结果采用优先取样法构建初级核心种质,同时采用统计学方法及ISSR分子标记等对其代表性进行评价。【结果】构建的初级核心种质数量占原种质的43.6%,在降低冗余的同时保留了选育品种和有突出特点或地方特色的资源。初级核心种质和原种质各性状的均值、方差、变异系数、香农多样性指数无显著性差异。数量性状除茎粗外,核心种质保留了原种质变异范围的84.9%～100%。描述性指标除最弱的生长势外,核心种质保留了原种质的全部等级分布。初级核心种质和原种质的ISSR分子标记的等位基因数量、有效等位基因数量、香农多样性信息指数、Nei’s基因多样性指数无显著差异,且初级核心种质的多态位点保留率达到原种质的98.6%。基于农艺性状的主成分分析和基于ISSR分子标记的主坐标分析均确认了核心种质的代表性。【结论】构建的福建省山药初级核心种质能够较好地代表原种质的遗传多样性,有助于福建地方山药资源的保... 相似文献
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利用ISSR分子标记构建新疆野杏核心种质资源 总被引：10，自引：0，他引：10
【目的】通过对不同取样策略和遗传距离相结合的组合结果进行分析对比,以此探讨分子水平构建新疆野杏核心种质的方法,确定最适核心种质资源,以利于种质的保护与利用。【方法】以分布于新疆伊犁地区霍城县大西沟、新源县博尔赛和巩留县伊依克台3个分布区的135个新疆野杏实生株系为材料,根据SM、Jaccard和Nei&Li遗传距离,采用UPGMA聚类法对新疆野杏整体进行多次聚类抽样,直到其中某个采样点再次聚类时无种质被抽取;以随机取样策略为对照取样策略,应用位点优先取样策略,研究新疆野杏核心种质构建的方法;采用丢失的等位基因数以及多态性位点数、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数各遗传多样性指标进行t检验来确定最适构建方法;分别将核心种质与原种质和保留种质进行t检验和遗传多样性比较,以此来评价核心种质的代表性;并用主坐标轴分析法和表型性状对原种质和核心种质进行分析,以此对核心种质进行确认。【结果】位点优先取样策略构建的核心种质比对照随机取样策略丢失的多态性位点数少,且同一遗传距离下位点优先取样策略构建的核心种质具有较高的遗传多样性,更能构建一个具有代表性的核心种质;通过Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质各遗传多样指标具有较大值,优于SM和Jaccard遗传距离;采用主坐标轴分析法和表型数据分析显示,利用位点优先取样策略和Nei & Li遗传距离构建的新疆野杏核心种质能够较全面的代表野杏原种质的遗传多样性;31份野杏核心种质资源,保留了原种质22.96%的样品,多态性位点、多态性位点百分率、观测等位基因数、有效等位基因数、Nei’s遗传多样性指数和Shannon信息指数的保留率分别达到92.69%、98.83%、99.42%、103.26%、109.24%和108.31%。【结论】采用位点优先法和Nei & Li遗传距离进行多次聚类,是较适宜的构建新疆野杏核心种质的方法,构建的31份核心种质能最大程度代表原种质的遗传多样性,同时本研究所采用的方法对其他作物核心种质的构建具有重要的参考价值。 相似文献
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【目的】探讨构建传统菊花品种核心种质的最优取样方法并构建核心种质,以便于传统菊花种质资源的收集与保存。【方法】以《中国菊花》专著中记载的2 249份传统菊花品种为材料,依据舌状花花色分为8组,采用逐步聚类法基于4种总体取样规模(5%、10%、15%、20%)和4种组内取样比例方法(简单比例、对数比例、平方根比例、多样性比例)构建了传统菊花备选核心种质16个,探讨最优的取样策略。筛选出最优取样策略后进一步比较2种组内取样方法(随机和聚类)的构建效果。对最优方法下建立的核心种质代表性进行检验,利用多个特征值（最小值、最大值、均值、标准差、变异系数、Shannon-Weaver遗传多样性指数）和评价参数（均值差异百分率（MD）、方差差异百分率（VD）、极差符合率（CR）、变异系数变化率（VR）和表型保留比例（RPR））综合地评价核心种质。【结果】传统菊花按照花色进行分组,各组品种呈现正态分布,能够确保取样的均匀性;对数比例法和多样性比例法都能够使每组的取样份数更加均衡,起到良好的修正作用,对数比例法下构建的核心种质各项参数值达到最大,是最优取样比例法;随着总体取样规模的增加,遗传多样性指数呈现先增大再减小的趋势,变异系数变化率不断减小,极差符合率和表型保留比例不断增大;当取样规模大于10%时,遗传多样性指数和变异系数变化率减小,而极差符合率和表型保留比例的升幅并不大,因此,构建传统菊花核心种质最适宜的总体取样规模为10%;聚类取样构建的备选核心种质各项参数值均大于随机取样构建的对应备选核心种质的参数值,以聚类取样方法构建的核心种质变异的丰富性和均匀程度更好。核心种质各特征值与原始种质表现一致,多个评价参数值表明核心种质的均度和丰度较好,充分体现了表型的遗传多样性。通过补充聚类丢失的“追抱”1个花抱性状和对花序高度、外层瓣长2个性状的完善,最终构建得到228个传统菊花品种的核心种质,占原始材料的10.14%。【结论】本研究基于2 249份传统菊花品种材料的15个表型性状,系统地比较了多种总体取样规模、组内取样比例方法、组内取样方法构建的备选核心种质后,确定了最佳的核心种质构建方法,并对核心种质的代表性进行了分析和验证,各特征值和评价参数表明本研究构建的核心种质是有效的,核心种质充分地代表了传统菊花原始种质的遗传多样性。 相似文献
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采用表型和SSR标记对23份福建省春大豆地方品种进行遗传多样性分析,结果表明:17个性状的平均变异系数为26.56％,平均多样性指数为1.29,聚类分析将23份种质资源聚为3大类;SSR分子标记分析,23份种质中共检测到163个等位变异,平均每个位点的等位变异系数为3.26,有效等位变异系数为2.286.PIC变幅为0.131 8～0.728 5,平均值为0.454 9.Shannon-Weaver指数平均值为0.899 5,成对相似系数范围为0.1944～0.725 2,平均相似系数为0.450 9,基于SSR分子标记结果的聚类也将23份材料聚为3大类,聚类结果与地理来源没有明显相关性. 相似文献
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中国栽培大豆(Glycine max (L.) Merr.)微核心种质的群体结构与遗传多样性 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】评价中国栽培大豆微核心种质的群体结构和遗传多样性水平,为拓宽大豆遗传基础、发掘优异基因、改良大豆品种提供理论依据。【方法】利用大豆20个连锁群上的100个SSR位点,对来自全国28个省补充完善的248份栽培大豆微核心种质进行SSR遗传多样性及群体结构分析;采用PowerMarker Version 3.25软件统计等位变异数、平均等位变异数、多态性信息量(PIC值)及亚群特有等位变异数等参数;基于遗传距离建立了栽培大豆微核心种质的无根Neighbor-Joining树;用Structure2.2软件对微核心种质的群体结构进行评价。【结果】100个SSR位点在248份材料中共检测出等位变异1460个,每个位点变异范围为2—33个,平均为14.6个,每个位点PIC值变异范围为0.158—0.932,平均为0.743。基于模型的群体结构分析显示,依据LnP(D)无法判断最佳K值(群组数),但通过计算系数ΔK发现,K=3为微核心种质的最佳群体结构。结合种质的生态类型及品种类型分析发现,地理来源相同的种质具有聚在一起的倾向,但来源相同的种质也有分在不同组的情况。不同生态类型及品种类型间均存在较多的互补等位变异和特有等位变异。【结论】中国栽培大豆微核心种质具有丰富的遗传多样性,可以用来拓宽大豆品种遗传基础;不同生态类型及品种类型间存在较多的互补及特有等位变异,是种质创新及品种改良的物质基础;栽培大豆微核心种质存在明显的群体结构,为微核心种质在育种中的直接或间接利用提供了理论依据。 相似文献
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构建中国石榴的核心种质,对中国石榴种质资源的保存、研究和利用,具有重要意义。根据中国石榴135份总体种质的14个植物学、农艺学性状,采用Popgen Version 1.31软件,分析总体种质、初级核心种质以及8个不同产区石榴种质资源的遗传多样性。用SPSS 11.0 for Windows软件,以欧氏距离平方为系数,采用组间连接法,对总体种质进行系统聚类,采取系统取样和随机取样法,构建石榴初级核心种质。对不同产区初级核心种质、总体种质的香浓信息指数以及总体和初级核心种质性状的Nei基因多样性进行差异显著性测验,计算初级核心种质和总体种质性状的符合率,以检测初级核心种质构建效果。试验结果表明,135份总体种质的观察位点数是2-6、有效等位基因位点数为1.211-4.084、Nei基因多样性系数0.174-0.755、香浓信息指数0.317-1.511。选取41份资源构建了石榴初级核心种质。初级核心种质和总体种质遗传多样性t检验未达到显著水平。初级核心种质和总体种质14个性状均值、极差、标准差和变异系数的平均符合率分别为96.77%、95.1%、93.7%、92.1%,说明构建的核心种质能够代表全部种质资源的遗传多样性。 相似文献
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以92份割手密初级核心种质为研究对象，利用SSR分子标记数据，依据Jaccard、SM和Nei & Li 3种遗传相似性系数逐步进行UPGMA聚类、多次抽样构建割手密核心种质库。结果显示：92份样本在15个SSR 位点上呈现出丰富的多态性，共获得331个多态性条带，平均多态性条带比例达100%；利用3种遗传相似性系数和随机取样共获得5个核心种质库；Shannon–Wiener多样性指数、总条带数和多态性条带数3个指标在核心种质库代表性检验中呈现出较高的检测效率，其他6个指标检测效率相对较低；5个核心库中依据SM遗传相似性系数逐步构建的核心种质库质量最优，该库由80份样本组成，Nei’s多样性指数和Shannon?Wiener多样性指数分别为0.984 1和4.259 8，在P<0.05概率条件下与原库(分别为0.985 6和4.358 3)无显著差异，而且与原库的农艺性状均值差异百分率为0(<20.00%)，极差符合率为99.16%(>80.00%)。研究认为，依据SM相似性系数，通过UPGMA聚类构建的80份割手密核心种质较好地代表了基础原始种质的分子水平和表型遗传多样性，可为后续割手密种质资源的精准鉴定、优异抗性基因发掘和种质资源杂交利用提供依据。 相似文献
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云南小麦地方品种及铁壳麦遗传多样性比较分析* 总被引：1，自引：0，他引：1
为了给云南省小麦新品种选育以及物种保护研究提供依据,选用20对SSR引物对37份云南铁壳麦和35份云南地方小麦品种的遗传多样性进行比较研究。结果表明：在20个SSR标记位点上共检测到54个等位变异,每一位点检测到的等位变异数目为1~5个,平均2.7个。综合Neis基因多样性指数和Shannon多样性指数两个指标分析结果表明,云南铁壳麦品种遗传多样性水平较低。根据SSR标记数据计算云南小麦品种间的遗传距离,其结果表明云南地方小麦品种具有更高的遗传多样性。从UPGMA法可将72个品种分为3个类群,聚类结果表明同一地方的品种没有整齐地聚为一类。 相似文献
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萱草属种质遗传多样性分析及初级核心种质库的构建 总被引：2，自引：0，他引：2
本试验在系统收集萱草属种质资源的基础上,以155份萱草属种质资源为材料,采用EST-SSR分子标记对其进行遗传多样性和聚类分析,基于分子标记聚类结果采用多次聚类优先取样策略构建萱草属初级核心种质库,并对初级核心种质库进行遗传多样性和聚类分析。结果表明:(1)43对引物对155份萱草属种质共扩增出396条多态片段,平均扩增9.21条,引物多态性信息含量(PIC)平均值为0.6064,不同材料间的遗传相似系数平均为0.8642,依据遗传相似系数及聚类树状图,将155份种质聚类分为"黄花菜"和"萱草"2大类群。(2)通过6次取样建立萱草属初级核心种质库,包含32份种质(4个种、1个变种、27个品种)。初级核心种质库为原始群体的20.65%,保留了291个(68.69%)多态性位点,其中‘黄花菜’类群种质8份,占‘黄花菜’类群资源总数的13.56%;‘萱草’类群种质24份,占‘萱草’类群资源总数的25.00%。(3)43对引物对32份核心种质共扩增出272条多态片段,平均扩增6.3256条,PIC值平均值0.6060,不同种质间的遗传相似系数平均为0.7940;32份材料聚类分为"黄花菜"和"萱草"2大类群。 相似文献
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葡萄核心种质的构建 总被引：6，自引：1，他引：5
【目的】在已建立的葡萄初级核心种质的基础上,利用SSR分子标记技术构建葡萄核心种质。【方法】利用M策略（Core Finder和Power Core）、遗传距离法（least distance stepwise sampling,LDSS和genetic distance optimization,GDOPT）和Core Hunter法构建核心种质, 并对He、Ho和 I值等遗传多样性指数和方差差异百分率（VD%）、均值差异百分率（MD%）、极差符合率（CR%）和变异系数变化率（VR%）等表型指标进行统计检验,同时采用SSR和SRAP分子标记的主坐标分析对其进行确认。【结果】M策略构建的核心种质能保留初级核心种质全部的等位基因,遗传距离法抽取的核心种质对原始种质具有较好的代表性。为使所构建的核心种质具有最大的遗传距离和最大的遗传多样性,对M策略、遗传距离法和Core Hunter法构建的核心种质进行了合并,48份葡萄核心种质以最少的种质材料保留了初级核心种质96.21%的等位基因,以5.53%的取样比例代表了原始整体种质92.90%的遗传多样性。【结论】经分子和表型检验,所构建的核心种质具有较好的代表性和遗传多样性。同时本研究所采用的方法对其它作物核心种质的构建具有重要的参考价值。 相似文献