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黄灯笼辣椒核心种质资源比较构建研究 总被引：1，自引：0，他引：1
核心种质的构建为种质资源的研究和有效利用提供了便利条件。以146份黄灯笼辣椒种质资源为试验材料,基于10个性状表型数据,采用混合线性模型分析方法无偏地预测基因型值,利用马氏距离计算种质间的遗传距离,分别采用2种取样方法（随机取样法和优先取样法）,2种聚类方法（离差平方和法和类平均法）,按照30％的抽样比率构建黄灯笼辣椒核心种质库。采用均值、方差、极差和变异系数4个指标评价不同取样方法和聚类方法构建核心种质库的优劣。试验结果表明,优先取样法优于随机取样法,类平均法优于离差平方和法。基于马氏距离、优先取样法、类平均法获取的43份黄灯笼椒核心资源能够代表原群体的遗传多样性。 相似文献
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苎麻种质资源核心种质构建 总被引：1，自引：0，他引：1
选用国家长沙苎麻圃的790份种质资源,在已有的25个性状数据的基础上,采取优先取样+多次聚类变异度取样方法,利用离差平方和法的聚类方法,无序质量性状采用simple matching,有序质量性状和数量性状采用欧氏距离,在20%的抽样水平下,构建了158份苎麻核心种质.构建的核心种质的质量性状多样性指数均值、数量性状方差差异百分率、变异系数变化率均高于原种质,极差符合率100%;质量性状的性状频率分布与原种质有差异的性状为12.5%;原种质的各数量性状间的相关性共适应基因系统基本上在核心种质中得到保留.构建的核心种质可以很好的代表原种质的遗传多样性. 相似文献
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利用基因型值构建水稻核心种质的方法研究 总被引：5，自引：1，他引：4
以992份水稻品种为材料,通过13个性状的测定和评价,进行水稻核心种质的构建方法研究。采用调整无偏预测法（AUP）无偏预测水稻性状的基因型值,用基因型值计算不同遗传材料间的马氏距离,分别用3种聚类方法(最长距离法、不加权类平均以及离差平方和)结合随机取样法、优先取样和变异度取样3种抽样方法构建出9个不同的水稻核心种质。水稻核心种质和原种质资源群体的方差差异百分率、均值差异百分率、极差符合率和变异系数变化率的比较结果表明,采用不加权类平均法进行多次聚类、结合变异度取样的方法可以较好地构建出水稻核心种质。基于基因型值构建的水稻核心种质比利用表现型值构建的核心种质更能代表原种质资源群体的遗传多样性。 相似文献
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对亚麻种质资源进行了聚类分析并探讨了核心品种的抽取方法。以134份亚麻品种为材料，通过14个性状的分析，采用离差平方和法进行聚类，根据树状图，将该亚麻群体分为7个类群，对各类群品种性状进行了分析。根据取样比例，将该群体分为23个组，在各组内，采用随机抽样、按样品间最小遗传距离和最大遗传距离抽样三种方法，构建了3个亚麻核心种质库，并加以比较。结果显示最大遗传距离法构建的核心种质库，能最大限度地保存原群体的遗传多样性。 相似文献
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对亚麻种质资源进行了聚类分析并探讨了核心品种的抽取方法.以134份亚麻品种为材料,通过14个性状的分析,采用离差平方和法进行聚类,根据树状图,将该亚麻群体分为7个类群,对各类群品种性状进行了分析.根据取样比例,将该群体分为23个组,在各组内,采用随机抽样、按样品间最小遗传距离和最大遗传距离抽样三种方法,构建了3个亚麻核心种质库,并加以比较.结果显示最大遗传距离法构建的核心种质库,能最大限度地保存原群体的遗传多样性. 相似文献
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本研究以收集的248份薏苡种质资源为基础,按地理来源将标准化的14表型数据分组,采用最短距离逐步取样法并按一定比例抽样,共获得8个候选核心子集,利用变异系数变化率、均值差异百分率、极差符合率、方差差异百分率、表型保留比例、表型频率方差和Shannon-Wiener指数7个参数进行核心种质代表性检验和评价。结果表明：薏苡初级核心种质库包含67份资源,保留了原始种质27.02%的样品（25%组内取样比例）,其变异系数变化率、均值差异百分率、极差符合率、方差差异百分率、表型保留比例、表型频率方差和Shannon-Wiener指数的检验指标分别为110.05%、0、93.03%、10%、96%、0.655和0.881;t测验结果表明,核心种质库14个表型性状均值与原始种质无显著性差异,仅有3个表型的某一性状级别丢失,其余11个表型均保留了原始种质的所有性状级别（RPR=1.0）,保留表型性状级别比例为96.49%,且多数表型性状的变异系数和遗传多样性指数均略高于原始种质。其结果说明,获得的核心种质库代表性好,遗传多样性丰富。该结果为后期薏苡种质资源的收集、保护、创新利用奠定了重要基础。 相似文献
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为鉴定评价我国向日葵（Helianthus annuus L.）种质资源在南方地区的表现,筛选构建向日葵核心种质,以422份向日葵种质为材料,在进行2年鉴定观察的基础上,采用描述性统计、相关性分析、主成分分析等方法对11个表型农艺性状进行分析评价。结果表明,原始群体的这些农艺性状具有较大的变异幅度,其变异系数（CV）为3.60%~83.32%,平均变异系数为20.93%,其中分枝株率（0%~62.5%）、单株粒重（9.70~232.35 g）、百粒重（4.60~14.92 g）、叶片数（14.40~48.38个）和株高（103.75~260.00 cm）变异幅度较大;性状间表现出显著的相关性,主成分分析表明,影响性状的4个主要成分解释了总方差的71.72%。采用QGAstation 2.0软件构建了72组核心种质候选群体,并根据均值差异百分数（MD）、方差差异百分率（VD）,极差符合率（CR）和变异系数百分率（VR）,获得组获得1组包含84份材料的最佳核心种质群体。聚类分析将84份核心资源分为5大类,与原群体相比,所选核心种质均值无显著差异,方差显著提高,能最大限度代表原始油葵种质资源保存和利用。 相似文献
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为研究樱桃番茄种质的遗传多样性,科学评价种质,以21份自交系为材料,对其12个表型性状进行遗传变异、主成分和聚类分析。结果表明:各性状的变异系数为14.97%~216.48%,Shannon多样性指数为0.66~1.34。选取累积贡献率为76.619%的前4个主成分,所包含的9个表型性状是种质评价的主要指标,5份材料综合表现优良(F>0.8)。进一步系统聚类,在欧氏距离8~11之间将供试种质分为四类,分别包含6、10、4和1份材料,可用于不同类型品种的选育。21份樱桃番茄种质具有较丰富的遗传多样性,为相关资源的利用及品种选育提供了参考。 相似文献
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基于SSR标记构建甜玉米群体的核心种质 总被引：1，自引：0，他引：1
利用40对SSR引物分别分析56份超甜玉米和88份普甜玉米群体材料,基于非加权算术平均配对法(UPGMA)聚类分析和位点优先取样法,分别筛选出14个超甜玉米核心材料和19个普甜玉米材料作为两个亚群体种质。t测验表明,两个亚核心种质与原始群体的等位变异无显著差异(P0.05),等位变异保留率分别为87.81%和89.13%,有效地保留了原始材料群体的遗传变异。两个亚群核心种质与原始材料群体13个表型性状的均值、标准差、极差、变异系数和Shannon-Weaver多样性指数(H’)的平均符合率都在80%以上,并且均值差异百分率(MD)和方差差异百分率(VD)均小于20%,极差符合率(CR)和变异系数变化率(VR)均大于80%,符合核心种质的质量评价标准。构建的甜玉米核心种质最大程度地保留了原始群体的遗传多样性和表型变异,能够有效地代表原始甜玉米材料群体。 相似文献
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以480份花生种质资源为试验材料,按照荚果形状将15个标准化的数据进行分组,取样比例按20%进行,采用欧式距离构建了96份核心种质资源。对构建的核心种质与原始种质的变异范围、平均值、标准差、变异系数和多样性指数的表现进行分析,说明核心种质与原始种质的变异范围、均值基本相同,核心种质的变异系数除蛋白外,均高于原始种质;从核心种质与原始种质各性状的符合率来看,所有性状的变异系数均达到90%以上,多样性指数的符合率平均在89.6%以上,最高符合率达到99.95%,遗传多样性丰富。结果表明,本研究建立的核心种质是有效的,能够代表原始种质。该构建策略为花生感官品质核心种质的高效利用奠定了基础。 相似文献
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中国茶树初级核心种质取样策略研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为了快速、准确地从丰富的茶树种质资源中鉴定出育种上迫切需要的优异基因源,需要建立茶树资源的核心种质。利用"茶树种质资源鉴定评价数据库"中数据齐全的1048份资源的基本数据和鉴定评价数据,从总体取样比例、分组方法、组内取样比例和取样方法等方面进行了茶树核心种质构建取样策略研究,为进行茶树核心种质构建提供方法依据。结果表明,以20%的总体取样比例遗传多样性指数最高,能够保留95%以上的表型性状。在此比例下,对3种分组方法、4种组内取样比例、2种组内取样方法与不分组完全随机取样共25种取样方法构建的茶树初级核心种质进行了比较,用表型保留比例、表型方差、表型频率方差、多样性指数、数量性状变异系数5个参数对不同取样方法与原始种质都进行了的比较分析,发现不同检验指标下各种方法的排序结果不同,分组方法与确定组内取样比例的方法之间存在明显的互作效应。综合5种检验参数的排序结果,确定茶区-对数比例-聚类取样为茶树初级核心种质构建的最佳取样策略。 相似文献