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利用单片段代换系群体定位玉米株型性状QTL 总被引：1，自引：0，他引：1
以优良玉米自交系许178背景的综3单片段代换系群体为基础材料,通过一年两点的田间试验,对株高、穗位高、总叶片数、穗上叶片数、叶面积等植株性状进行QTL分析。结果表明,利用显著性检验方法在两点共检测到5个株型相关性状的72个QTL,包括23个株高QTL、12个穗位高QTL、6个总叶片数QTL、15个穗上叶片数QTL、16个叶面积QTL,其中,有10个株高QTL、3个穗位高QTL、3个总叶片数QTL、2个穗上叶片数QTL和1个叶面积QTL在2个试验环境中同时检测到。 相似文献
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玉米株型性状的QTL定位 总被引：11，自引：2，他引：9
以玉米自交系L26和095组配的F2世代为作图群体,采用SSR分子标记技术和复合区间作图法对玉米茎粗等7个株型性状进行基因定位。共检出21个QTL,其中茎粗检测到1个位点(qSD1),穗位高、株高均检测到3个QTL位点(qEH1-qEH3、qPH1-qPH3),雄穗分枝数检测到5个QTL位点(qTBN1-qTBN5),叶片数检测到4个QTL位点(qLN1-qLN4),叶型系数检测到3个QTL位点(qLSC1-qLSC3),叶向值检测到2个QTL位点(qLOV1-qLOV2)。21个QTL中,qTBN1、qTBN4、qLN1、qLN3、qLN4这5个QTL解释表型变异率超过30％,表现出明显的主效QTL效应。研究还发现,有5个影响不同性状的QTL位于染色体上相同标记区间内或与相同标记连锁,分为Ch3-2和Ch8-1两个区段,表现出了成簇分布的特性。 相似文献
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利用粳稻品种秀水79/C堡重组自交系群体的254个株系,在南京和泗洪两个环境条件下,对水稻生育期、株高和单株有效穗数进行非条件和条件QTL定位。结果表明,2种方法检测到的3个性状的QTL均以加性效应为主,上位性位点对表型解释率较小,加性位点和上位性位点均不存在基因型与环境互作。将生育期矫正到同一水平,检测到1个单株有效穗数适用有利等位变异RM80 160bp,加性效应为0.71。将单株有效穗数矫正到同一水平,检测到1个生育期性状适用有利等位变异 RM448 240bp,加性效应为4.64。将株高矫正到同一水平,检测到1个单株有效穗数适用有利等位变异RM80 160bp,加性效应为0.62;1个生育期适用有利等位变异RM448 240bp,加性效应为3.89。利用这些适用有利等位变异改良目标性状不会对另外2个性状产生影响。 相似文献
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以玉米自交系郑683-1为轮回亲本,ZPH1388、ZPH5和东237为供体亲本构建BC3F5群体,对穗部和株型性状进行基因组预测分析,研究2种交叉验证方式、6种GS方法和显著数量性状位点(QTL)作为固定效应对预测准确性的影响。结果表明,相比5折交叉验证,10折交叉验证可以提高穗粒数、行粒数、株高和穗位高的预测准确性,降低穗行数和叶夹角的预测能力。相比随机效应模型,穗粒数、穗行数、行粒数和叶夹角将1～2个QTL作为固定效应可以提高基因组估计育种值的准确性,将1～5个QTL作为固定效应会降低穗位高的预测能力。对于株高,贝叶斯A和再生核希尔伯特空间将1～5个QTL作为固定效应可以提高预测的准确性,其他4种方法多数情况固定效应的加入会降低株高的预测能力。在穗粒数和株高中,基因组最佳线性无偏预测的准确性最高,略高于4种贝叶斯方法,再生核希尔伯特空间的准确性最低。对于其他4个性状,最优预测方法受不同交叉验证方式和固定效应模型的影响表现不一。 相似文献
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基于小麦55K SNP芯片检测小麦穗长和株高性状QTL 总被引：1，自引：0，他引：1
为了进一步挖掘小麦穗长和株高的QTL位点,将小麦品系‘20828’和国审小麦品种川农16杂交后得到的重组自交系群体(RIL)于2016-2018年种植在四川崇州、温江和雅安以及孟加拉国库尔纳市,进行穗长和株高的遗传分析。结果表明,在RIL群体内,穗长和株高均呈正态分布,符合数量性状遗传特点。在3年8个环境中共检测出44个控制穗长和株高的QTL,其中稳定的穗长QTL有5个,分布于2D、4B和5B染色体上,贡献率为2.90%～26.26%;控制株高的稳定QTL有3个,分布于2D、4B和4D染色体上,贡献率为1.96%～21.22%。在2D染色体AX-86171316～AX-109422526标记区间和4B染色体AX-109526283～AX-110549715标记区间均同时检测到了控制穗长和株高的QTL,推测为一因多效位点。 QSl.sau.2D.1、 QSl.sau.2D.2、 QSl.sau.4B.1、 QSl.sau.4B.2、 QSl.sau.5B、 QPh.sau.2D和 QPh.sau.4B可能为新的稳定QTL。本研究鉴定的这些位点对增加穗长、降低株高以及提高小麦的产量具有重要作用。 相似文献
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水稻穗芽相关性状的QTL定位 总被引：6，自引：2，他引：4
利用305个株系组成的源自籼稻品种中156和谷梅2号的重组自交系群体进行了水稻穗芽性状的QTL检测和遗传效应分析。以穗芽指数及相关指标作为穗芽性状的表型值,采用QTL Mapper 1.01统计软件进行QTL定位和上位性分析,共检测到控制穗芽指数的3个加性效应QTL,分别位于第2、9、11染色体上;控制穗芽速率的加性效应QTL 3个,分别位于第1、3、6染色体上;控制穗穗芽率的加性效应QTL 3个,分别位于第1、9、10染色体上;控制粒穗芽的加性效应QTL 2个,分别位于第9、11染色体上。还检测到3对影响穗芽指数的加性×加性上位性互作效应QTL;3对控制穗芽速率的上位性QTL和3对控制粒穗芽率的上位性QTL。 相似文献
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远缘背景下玉米主要性状的QTLs分析 总被引：1，自引：1，他引：0
通过远缘杂交导入大刍草基因,创造玉米新种质,并对相关重要性状进行QTL定位,明确其QTL数目、位置和基因效应。以玉米自交系K169×1147构建的202个F2:3家系为作图群体,构建具有132对SSR标记的玉米遗传图谱,覆盖整个基因组1 979.6 cM,平均图距15.0 cM。利用完美区间作图法进行QTL定位分析,共检测到14个主要农艺和经济性状中的68个QTLs。其中,控制株高、穗位高和叶面积的有14个QTLs,单个性状的QTL为1～7个,每个QTL的作用可解释表型变异的1.71%～12.98%;影响雄穗性状的有11个QTLs,单个性状的QTL为3～8个,每个QTL的作用可解释表型变异的3.61%～14.87%;影响穗长等经济性状的有43个QTLs,单个性状的QTL为1～7个,每个QTL可解释的表型变异为3.87%～20.09%。 相似文献
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用自交系Mo17与黄早四构建的RIL群体239个株系及双亲为研究材料,在高氮(施N300kg/hm2)和低氮(不施N)条件下,测定株高、穗位高、单株总叶数、穗位叶长、穗位叶宽和穗位叶面积等株型相关性状。采用QTLMapper1-6统计软件检测控制这些性状的加性效应QTLs和加性×加性上位性QTLs,共检测到19个加性效应QTLs和14对上位性QTLs,定位在玉米所有染色体上,其中1个加性效应QTL控制株高;3个加性效应QTLs和3对上位性效应控制穗位高;4个加性效应QTLs和3对上位性效应与单株总叶数有关;有4个加性效应QTLs和3对上位性效应影响穗位叶长;2个加性效应QTLs和3对上位性效应控制穗位叶宽;5个加性效应QTLs和2对上位性效应控制穗位叶面积。对应用分子标记辅助育种选育玉米株型的可能性进行了讨论。 相似文献
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利用昌7-2与热带自交系CML451构建的BC1群体开花期、株高以及产量相关性状进行QTL定位分析。通过复合区间作图方法共检测到与散粉期、抽丝期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗轴粗、穗行数8个性状相关联的QTL 26个。控制散粉期的qDTP5被定位于第5染色体上的umc1523-bnlg1660标记区间,其解释了16%表型变异;控制株高的qPH3被定位于第3染色体上的bnlg1798-bnlg1852标记区间,解释了19.9%表型变异;控制穗位高的qEH10-2被定位于第10染色体上的umc1911-bnlg594标记区间,解释了13.4%表型变异;控制穗长的qEL10-2被定位于第10染色体的bnlg1250-bnlg594区间,解释了13%表型变异;控制穗粗的qED5、控制穗轴粗的qCD5、控制穗行数的qER5均被定位于第5染色体上的bnlg1660-bnlg1208区间,分别解释了18.1%、11.3%与21.8%表型变异;qED7定位于第7染色体上的umc1154-umc1799区间,与穗粗相关,解释了21.9%表型变异。 相似文献
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不同遗传背景下水稻剑叶形态性状的QTL分析 总被引：7，自引：2，他引：7
以典型的籼粳交窄叶青8号/京系17的加倍单倍体（DH）群体和籼籼交珍汕97/明恢63的重组自交系（RIL）群体为材料,并应用这两种群体已构建的分子图谱,对剑叶形态性状中的叶面积、周长、叶长、叶宽、长宽比等进行了QTL分析。在这两个群体中,剑叶的这些形态性状均呈连续性分布,存在一定数量的超亲分离。在DH群体中, 4个剑叶性状共检测到8个QTL,分布在4条染色体上,其中第4、8染色体上各有1个QTL同时影响了叶长、 叶周长和面积。 在RIL群体中,5个剑叶性状共检测到16个QTL,分布在5条染色体上。其中第1染色体上有1个QTL同时影响叶长、叶周长、长宽比3个性状,第6染色体上有2个影响叶面积的QTL同时也影响叶宽,还有1个QTL同时影响叶长、叶周长2个性状,第11染色体上有1个QTL同时影响叶长、叶周长、叶面积3个性状。研究表明,不同群体的QTL初级定位结果存在较大差异,影响叶片相关性状的一些QTL位于同一染色体的相同或者相邻区域上。 相似文献
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基因组选择(GS, genomic selection)是一种利用覆盖全基因组的标记进行选择育种的方法。利用玉米自交系郑 683-1为轮回亲本, ZPH1388、 ZPH5和东 237为供体亲本构建的 BC3F5群体,对穗部和株型性状进行基因组预测分析,研究 2种交叉验证方式、 6种 GS方法和显著数量性状位点作为固定效应对预测准确性的影响。结果表明,相比 5折交叉验证, 10折交叉验证可以提高穗粒数、行粒数、株高和穗位高的预测准确性,但会降低穗行数和叶夹角的预测能力。相比随机效应模型,穗粒数、穗行数、行粒数和叶夹角将 1～2个 QTL作为固定效应可以提高基因组估计育种值的准确性,但将 1～5个 QTL作为固定效应会降低穗位高的预测能力。对于株高,贝叶斯 A和再生核希尔伯特空间将 1～5个 QTL作为固定效应可以提高预测的准确性。其他 4种方法,多数情况固定效应的加入会降低株高的预测能力。在穗粒数和株高中,基因组最佳线性无偏预测的准确性最高,略高于 4种贝叶斯方法。对于其他 4个性状,最优预测方法受不同交叉验证方式和固定效应模型的影响表现不一。 相似文献
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小麦重组自交系群体9个重要农艺性状的遗传分析 总被引：3，自引：0，他引：3
为了初步判断小麦重要性状的遗传组成,并筛选适于QTL定位的性状,以小偃81和西农1376及其构建的重组自交系群体(RILs)F7代为材料,采用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型研究了株高、叶面积、穗下茎长、穗下节长、穗下节间直径、穗长、小穗数、穗粒数和抽穗期等9个重要农艺性状的遗传特点.结果表明,穗下节长性状符合多基因遗传,无主基因存在;株高、小穗数、穗粒数、叶面积、穗长和抽穗期6个性状符合2对主基因+多基因遗传;穗下节间直径性状符合3对主基因遗传,无多基因存在;穗下茎长性状则符合3对主基因+多基因遗传.株高、穗长、抽穗期和穗下节间直径等4个性状的主基因遗传率分别为82.32％、75.75％、81.98％和91.04％,可能含有较大的主效QTL. 相似文献
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Athipong BoonchanawiwatSupajit Sraphet Opas BoonsengDavid A. Lightfoot Kanokporn Triwitayakorn 《Field Crops Research》2011,121(3):343-349
Cassava, Manihot esculenta Crantz subsp. Esculenta was a major food crop across Asia and Africa. The crop was a highly heterozygous perennial woody shrub cultivated from stem cuttings. Cassava improvement for starchy tuberous roots requires about 5-6 years from F1 hybrid seed germination to the selection of superior genotypes. Early selection with DNA markers could increase the number of elite genotypes identified. The aim here was to identify DNA markers associated with loci underlying plant and first branch height. In this study, 640 SSR primer pairs were used to screen for polymorphisms in two parental lines, cv. ‘Huaybong60’ (female) and cv. ‘Hanatee’ (male). There were 235 informative polymorphic markers used to genotype 100 individuals of an F1 mapping population. Genotype data was analyzed by JoinMap® version 3.0 software in order to construct a genetic linkage map. The map consisted of 156 linked SSR markers distributed across 25 linkage groups. The total length of the map was 845.2 cM (Kosambi cM) with 6.2 loci per linkage group, and an average distance between markers of 7.9 cM. Plant and first branch height of stem cuttings from the F1 mapping population were collected from individual lines planted in 2007-2009. Quantitative Trait Loci (QTL) underlying these traits were identified using mapQTL®/version 4.0. A total of seven QTL placed on four linkage groups were found for plant height. Of these, one major QTL was discovered on linkage group 2 near the marker SSRY155 with 17.9% of phenotypic variation explained (PVE). For first branch height, five QTL located on five linkage groups were identified. The two major QTL were located on linkage groups 2, and 20 at the loci SSRY323 and SSRY236 with 23.5% and 22.6% PVE, respectively. The QTL for plant and first branch height will serve as useful molecular markers in a cassava breeding program and may allow identification of the underlying genes in future. 相似文献
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《Journal of Crop Improvement》2013,27(2):175-211
Summary Nitrogen use efficiency (NUE) is defined as dry matter yield produced per unit of N supplied and available in the soil. NUE is approximately 33% for cereal production worldwide. Increased cereal NUE must accompany increased yield needed to feed the growing world population. Consequently, continued efforts are needed to include plant selection under low N input which is not often considered a priority by plant breeders. Molecular markers have accelerated plant breeding in a number of areas including biotic (disease and insect) resistance and abiotic (drought, low nitrogen fertilization and frost) tolerance. Marker-based technology has already provided scientists with a powerful approach for identifying and mapping quantitative trait loci (QTL) and would lead to the development of a better understanding of genetic phenomena. Two main NUE studies have been discussed. The first study identified QTL for NUE in maize involved the grain yield and secondary morphological traits of interest, such as plant height, ear leaf area, ears per plant and kernels per ear. This was compared with second study of QTL for yield and its components with genes encoding cytolistic gult-amine synthestase and leaf N03 - content. These secondary traits were correlated with yield and demonstrated segregation with high heritability under low nitrogen conditions. Marker assisted selection (MAS) should be able to offer significant advantages in cases where phenotypic screening is particularly expensive or difficult, including breeding projects involving multiple genes, recessive genes, late expression of the trait of interest, seasonal considerations, or geographical considerations. In addition to reducing costs of conventional breeding, MAS also has the potential to generate time savings. Possibly, the greatest contribution of QTL mapping to plant breeding will be the basic understanding of the genetic architecture of quantitative traits, thereby relating specific genetic loci with the biological mechanisms associated with desirable phenotypes. 相似文献
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《Plant Production Science》2013,16(3):309-318
AbstractAppropriate plant height, tiller number and heading date are important traits for maximizing rice production. In order to understand the genetic basis of the relationships among these three plant traits, we mapped quantitative trait loci (QTLs) using a recombinant inbred population and detected two-locus interactions for plant height and tiller number at two growth stages and for heading date in two years. There were significant negative correlations between tiller number and plant height, and between tiller number at maturity and heading date. A significant positive correlation was observed between heading date and plant height at maturity. A total of 29 QTLs for the three traits were identified over the two years. Results show that QTLs and majority of two-locus interactions for plant height and tiller numbers at 35 days after transplanting were different from those at maturity, indicating that different genes and interactions control the traits at different developmental stages. A large proportion of QTLs and interactions could only be detected in one year, suggesting that QTLs and two-locus interactions for the traits were dependent on the environment. Results suggest that pleiotropy and/or close linkage of genomic regions and pleiotropy of common two-locus combinations may be the genetic basis for the close correlations among the three traits. A QTL with a large effect for heading date, which was located in RG424-RZ667 on chromosome 6, also showed large effects on tiller number and plant height at maturity. 相似文献