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1.
人工合成小麦拥有丰富的有利遗传变异,可用于普通小麦的遗改良。本研究选用两个人工合成小麦改良品系构建了由284个单株组成的F2群体,基于1 671具有染色体位置信息的多态性DAr Tseq标记构建遗传图谱,并结合该群体农艺性状(株高,穗长,穗颈节长,小穗数,穗粒数,单株有效穗数,千粒重,单株重)的表现型,利用QTL作图软件ICIMapping 4.1进行了QTL定位。结果表明,共检测到20个QTL,其中4个为株高QTL,分布于2A、3B、5B染色体上,可解释表型变异的5.4%~10.8%;4个为穗长QTL,分布于2D、3B、5B染色体上,可解释表型变异的1.4%-8.8%;3个为穗颈节长QTL,分布于1A和5A染色体上,可解释表型变异的4.6%~12.2%;2个为穗粒数QTL,分布于3D和5A染色体上,可解释表型变异的18.9%~29.8%;1个为单株有效穗数QTL,分布于2A染色体上,可解释表型变异10.2%;5个为千粒重QTL,分布于1B、5A、5B、5D和7B染色体上,可解释表型变异的8.9%~10.9%;1个为位于7B染色体上的单株重QTL,可解释表型变异的6.1%。同时,在5B和7B染色体上存在控制多个性状的同一QTL位点。利用生物信息学的方法,筛选到1个千粒重相关的候选基因。以上结果可为人工合成小麦农艺性状QTL精细定位、分子标记辅助选择育种和基因克隆奠定基础。 相似文献
2.
小麦穗部性状与单株产量密切相关。本研究以小麦骨干亲本燕大1817与优良品系北农6号衍生的269个重组自交系为材料,通过在北京和河北石家庄的2年田间试验数据,利用本实验室已构建的高密度SNP和SSR遗传连锁图谱进行穗长、穗粒数和穗粒重QTL定位。采用完备复合区间作图法共检测到29个穗部性状加性效应QTL,其中10个穗长QTL分布于1B、2D、3A、3B、4A、5A、5B、6A和7D染色体上,解释的表型变异率为2.96%~9.63%,QSl.cau-4A.2在所有5个环境中均能被检测到,解释的表型变异为5.89%~9.62%,另有7个QTL能在2个或2个以上环境中被检测到;8个穗粒数相关QTL分布于1A、3A、3D、4A和5B染色体上,解释的表型变异为4.06%~11.17%,为单个环境QTL。11个与穗粒重相关QTL分布于1A、1B、2A、2D、3A、4D、5A、5B和6B染色体上,解释的表型变异为2.79%~16.12%,其中QGws.cau-1B、QGws.cau-3A和QGws.cau-6B.2在2个或者2个以上环境中能被检测到。另外,鉴定出6个分布于1A、2D、3A、4A和5B染色体上的QTL富集区段。 相似文献
3.
利用小麦关联RIL群体定位产量相关性状QTL 总被引：3，自引：1，他引：2
为定位控制小麦产量相关性状的QTL位点,获得与重要位点连锁的分子标记和染色体区段,以分别含有229和485个家系的关联重组自交系(RIL)群体WY和WJ为材料,在4个环境中,用完备区间作图法(ICIM)对产量相关性状进行了QTL定位分析。结果表明,产量相关性状QTL分布在小麦21条染色体上。在WY群体中检测到每穗小穗数、主茎穗粒数、单株穗数、千粒重和单株产量的QTL分别有9、9、4、7和5个,其中16个(55.2%)解释大于10%的表型变异;在WJ群体中检测到这5个性状的QTL分别有20、16、11、14和9个,其中只有3个(6.7%)在单个环境中解释超过10%的表型变异。在WY群体中有5个QTL在2个环境中被重复检测到;在WJ群体中,有11个QTL在2个或2个以上环境中被重复检测到。在2个群体中均检测到产量相关性状的QTL在染色体上形成了含有一因多效或紧密连锁QTL的染色体区段,并在2个群体检测到可能相同的9对QTL和2个染色体区段。 相似文献
4.
不同密度下玉米穗部性状的QTL分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为研究玉米穗部性状对不同种植密度的遗传响应,以郑58和HD568为亲本构建的220个重组自交系群体为材料,于2014年春、2014年冬及2015年春分别在北京和海南进行3个种植密度的田间试验,调查玉米穗长、穗粗、穗行数和行粒数等表型性状。利用SAS软件计算穗部性状的最优线性无偏估计值(BLUP),并采用完备区间作图法进行QTL定位。结果表明,在3个种植密度下共检测到42个QTL,单个QTL可解释4.20%~14.07%的表型变异。3个种植密度下同时检测到位于第2染色体上控制穗行数的QTL。2个种植密度下同时检测到4个与穗粗、穗行数和行粒数有关的QTL,其中第4染色体上1个与穗行数有关的主效QTL,在低、中种植密度下可分别解释表型变异的10.88%和14.07%。此外,在第2、4和9染色体上检测到3个同时调控不同穗部性状的QTL。研究结果表明玉米穗部性状在不同种植密度下的遗传调控发生变化,在不同密度下共同检测到的稳定QTL可应用于精细定位或开发玉米耐密性分子标记用于辅助育种。 相似文献
5.
利用高密度SNP 遗传图谱定位小麦穗部性状基因 总被引：2，自引：2，他引：2
小麦穗部性状之间相关性密切, 其中穗粒数和千粒重是重要的产量构成要素, 挖掘与穗部性状相关联的基因位点对分子标记辅助育种及解释基因效应具有重要意义。本研究以RIL群体(山农01-35×藁城9411) 173个F8:9株系为材料, 利用90 k小麦SNP基因芯片、DArT芯片技术及传统的分子标记技术构建的高密度遗传图谱, 在5个环境下进行穗部相关性状QTL定位。检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上7个控制千粒重的加性QTL, 解释表型变异率6.00%~36.30%, 加性效应均来自大粒母本山农01-35; 检测到8个控制穗长的加性QTL, 解释表型变异率14.34%~25.44%; 3个控制穗粒数的加性QTL; 5个控制可育小穗数的加性QTL; 3个控制不育小穗数的加性QTL, 贡献率为8.70%~37.70%; 4个控制总小穗数的加性QTL; 6个控制小穗密度的加性QTL。通过基因型与环境互作分析, 检测到32个加性QTL, 解释表型变异率0.05%~1.05%。在4B染色体区段EX_C101685–RAC875_C27536检测到控制粒重、穗长、穗粒数、可育小穗数、不育小穗数、总小穗数的一因多效QTL,其贡献率为5.40%~37.70%, 该位点在多个环境中被检测到, 是稳定主效QTL。在6A染色体wPt-0959-TaGw2-CAPS区间上检测到控制粒重、总小穗数的QTL。研究结果为穗部性状的分子标记开发、基因精细定位和功能基因克隆奠定了基础。 相似文献
6.
为探明大豆产量与株高、主茎节数、单株荚数、单株粒数、百粒质量等产量构成因素间的相关性,定位控制这些性状的QTL进而提高大豆产量,以4个产量相关性状差异较大的大豆亲本配制双交组合(垦丰14×垦丰15)×(黑农48×垦丰19)衍生的包含160个株系的四向重组自交系群体(FW-RIL)为材料,在哈尔滨(2013-2015年)和克山(2013,2015年)种植,获得的株高、主茎节数、单株荚数、单株粒数、百粒质量的表型数据,结合已经构建的包含275个SSR标记的大豆遗传图谱对产量相关性状QTL进行定位。结果表明:在多个环境下重复稳定检测到产量相关性状的QTL 28个,其中10个株高QTL可解释表型变异率在3.20%～11.72%,3个主茎节数QTL可解释表型变异率分别为6.55%,5.70%,3.77%,9个单株荚数QTL可解释表型变异率在2.60%～11.25%,4个百粒质量QTL可解释表型变异率在3.83%～9.35%,2个单株粒数QTL可解释表型变异率分别为8.58%,7.52%;28个多环境重复检测到的产量性状QTL,其中16个QTL是本研究新检测到的,12个与国内外报道过的产量相关性状QTL位点一致,说明QTL检测准确率较高。利用分子标记遗传图谱,定位控制产量相关性状的QTL,为利用分子标记改良大豆产量潜力提供了有力手段。 相似文献
7.
玉米抗丝黑穗病QTL分析 总被引：13，自引：1，他引：12
以Mo17（抗）×黄早四（感）的F2分离群体（191个单株）为作图群体,构建了含有84个SSR位点和48个AFLP位点的遗传连锁图谱,全长1 542.9 cM,平均图距11.7 cM。在吉林省公主岭和黑龙江省哈尔滨2个地点通过人工接种方法对184个相应的F3家系（缺失7个）进行抗病鉴定。采用复合区间作图法对抗丝黑穗病数量性状位点（QTL）进行定位及遗传效应分析。在吉林公主岭地区检测到5个QTL,分别位于第1、2、3、8、9染色体上,解释的表型方差为10.0%~16.3%。在黑龙江哈尔滨地区也检测到5个QTL,分别位于第1、2、3、4、7染色体上,解释的表型方差为4.6%~13.4%。比较分析发现,两地一致在第2、3染色体上各检测到1个QTL,其中第2染色体上的表现为超显性效应,第3染色体上的表现为加性效应。研究结果为玉米抗丝黑穗病种质改良提供了重要信息。 相似文献
8.
9.
基于玉米BC2F2群体的穗部性状QTL分析 总被引：5，自引：0，他引：5
以农系110为受体、农系531为供体材料,采用回交法构建了样本容量为95株的BC2F2回交群体,选取126个均匀分布在10条染色体上的多态性SSR标记进行6个穗部性状QTL分析.结果表明,受体农系110的穗长、穗粗、穗行数、行粒数、百粒重和穗粒重6个穗部性状表型值分别增加了9.4%,9.6%,4.1%,2.7%,0.35%和4.4%;构建一张含126个SSR标记的玉米分子标记连锁遗传图谱,总长度为2 317.4 cM,平均区间长18.4 cM;采用复合区间作图法,定位了19个与玉米穗部性状有关的QTL,其中穗长QTL 4个,穗粗QTL 2个,行粒数QTL 1个,穗行数QTL 3个,百粒重QTL 4个,穗粒重QTL 5个. 相似文献
10.
为了解低磷胁迫下玉米产量性状的影响及其遗传基础,以玉米重组自交系为研究材料,分别在低磷处理和正常条件下,比较供试群体的产量及构成性状的变化,并运用复合区间作图法对其进行QTL定位。结果表明,单株产量、穗重和轴重等性状受低磷胁迫影响较大,出籽率、穗行数和粒深等性状受低磷胁迫影响较小;通径分析表明,低磷胁迫主要通过影响行粒数、百粒质量和粒深构成性状导致了单株产量的损失。在2种磷水平下共检测到23个产量及其构成性状QTL;单个QTL可解释的表型变异为4.32%~14.77%;其中,标记区间bnlg666~umc1141和umc1108~bnlg1258分布了不同性状的多个QTL。这些成簇分布QTL的染色体区域和低磷胁迫条件QTL,可为开展玉米耐低磷分子育种提供参考。 相似文献
11.
Analysis of contributors to grain yield in wheat at the individual quantitative trait locus level 
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下载免费PDF全文 Da‐Bin Hou Guo‐Yue Chen Zhi‐En Pu Wei Li Xiu‐Jin Lan Qian‐Tao Jiang Ya‐Xi Liu Mei Deng Yu‐Ming Wei 《Plant Breeding》2018,137(1):35-49
In wheat, strong genetic correlations have been found between grain yield (GY) and tiller number per plant (TN), fertile spikelet number per spike (FSN), kernel number per spike (KN) and thousand‐kernel weight (TKW). To investigate their genetic relationships at the individual quantitative trait locus (QTL) level, we performed both normal and multivariate conditional QTL analysis based on two recombinant inbred lines (RILs) populations. A total of 79 and 48 normal QTLs were identified in the International Triticeae Mapping Initiative (ITMI)/SHW‐L1 × Chuanmai 32 (SC) populations, respectively, as well as 55 and 35 conditional QTLs. Thirty‐two QTL clusters in the ITMI population and 18 QTL clusters in the SC population explained 0.9%–46.2% of phenotypic variance for two to eight traits. A comparison between the normal and conditional QTL mapping analyses indicated that FSN made the smallest contribution to GY among the four GY components that were considered at the QTL level. The effects of TN, KN and TKW on GY were stronger at the QTL level. 相似文献
12.
利用BC2F2高代回交群体定位水稻籽粒大小和形状QTL 总被引：1，自引：0，他引：1
以我国优良籼稻恢复系蜀恢527为轮回亲本, 以来自菲律宾的Milagrosa为供体亲本, 培育了样本容量为199株的BC2F2高代回交群体。选取85个均匀分布在12条染色体上的多态性SSR标记进行基因型分析, 同时对粒长、粒宽、长宽比和千粒重4种性状进行了表型鉴定。采用性状－标记间的单向和双向方差分析对上述性状进行了QTL定位。单向方差分析(P<0.01)共检测到了10个控制粒长、粒宽、长宽比和千粒重的QTL, 其中有3个具有多效性。由于粒长和长宽比的高度相关性, 控制长宽比的2个QTL均能在粒长QTL中检测到。位于第3染色体着丝粒区域的qgl3b是一个控制粒长、长宽比和千粒重的主效QTL, 它可以分别解释粒长、长宽比和千粒重表型变异的29.37%、26.15%和17.15%。该QTL对于粒长、长宽比和千粒重均表现较大的加性效应(来自蜀恢527的等位基因为增效)和负向超显性。位于第8染色体的qgw8位点是一个控制粒宽的主效QTL, 同时也是控制千粒重的微效QTL, 能解释粒宽表型变异的21.47%和千粒重表型变异的5.16%。该QTL对粒宽和千粒重均具有较大的加性效应(来自蜀恢527的等位基因为增效)和正向部分显性。双向方差分析(P<0.005)共检测到61对显著的上位性互作, 涉及54个QTL, 其中23个是能同时影响2~4个性状的多效位点, 且有8个位点与单向方差分析检测到的相同。控制长宽比的13对上位性互作位点中, 与控制粒长的上位性互作位点完全相同的有8对。以上结果为进一步开展水稻籽粒大小和形状有利基因的精细定位、克隆和分子设计育种奠定了基础。 相似文献
13.
陆地棉衣分差异群体产量及产量构成因素 总被引：14，自引：5，他引：9
以衣分差异较大的陆地棉品种为材料,构建了包含188个F2单株的作图群体,应用6111对SSR引物对亲本进行了分子标记筛选,结果仅获得了123个多态性位点,其中88个位点构建了总长为666.7 cM、平均距离为7.57 cM的遗传图谱,覆盖棉花基因组的14.9%。通过复合区间作图法对F2单株和F2∶3家系进行QTL检测,共鉴定出了18个控制产量及产量构成因素变异的QTLs,包括2个衣分QTLs、4个子棉产量QTLs、4个皮棉产量QTLs、2个衣指QTLs、3个单株铃数QTLs、2个铃重QTLs和1个子指QTL。 解释的表型变异分别为\{6.9%\}～16.9%、5.6%～16.2%、4.8%～15.6%、7.7%～13.3%、8.2%～11.6%、6.1%～7%和6.6%。不同QTLs在相同染色体区段上的成簇分布表明与产量性状相关的基因可能紧密连锁或一因多效。产量及产量构成因素QTLs的遗传方式主要以显性和超显性效应为主。检测到的主效QTLs可以用于棉花产量及产量构成因素的分子标记辅助选择。 相似文献
14.
甘蓝型油菜产量及相关性状的QTL分析 总被引：11，自引：1，他引：11
高产是甘蓝型油菜育种的重要目标之一，产量是多基因控制的数量性状。本文通过QTL作图分析了产量及其相关性状的数量性状位点，以甘蓝型油菜中油821和保604 F1代小孢子培养获得的DH系为作图群体，构建了由20个连锁群组成的，包括251个分子标记( 2个RFLP标记，72个RAPD标记，91个SSR标记，86个SRAP标记)的遗传连锁图(10个标记没有分配到连锁群中)。图谱的平均图距为6.96 cM，共覆盖油菜基因组1 746.5 cM。在此图谱基础上采取复合区间作图法，检测到与油菜产量及其相关性状有关的QTL共17个。其中控制株高的3个分别位于第4、第9和第10连锁群上，对性状的解释率为9.42%～17.58%；与分枝部位有关的4个分别位于第4、第6和第7连锁群上，其中Bp1 和Bp2 均位于第4连锁群，对性状的解释率为8.13%～15.20%；与主花序有效长有关的3个分别位于第4、第10和第16连锁群上，对性状的解释率为7.49%～23.36%；与一次有效分枝有关的2个分别位于第1、第4连锁群上，对性状的解释率为15.29%～19.58%；与角果总数和千粒重有关的分别位于第4连锁群和第9连锁群上，贡献率分别为17.42%和7.64%；与单株产量有关的3个分别位于第3、第4和第15连锁群，共解释26.60%的表型变异。部分性状的QTL在连锁群上成簇分布,对性状贡献率很大，表现主效QTLs的特点，相应的性状之间也呈显著相关，这表明一因多效或者相关的QTLs之间紧密连锁是性状相关的遗传基础。本研究中与主效QTLs连锁的标记可用于油菜产量性状的分子标记辅助选择。 相似文献
15.
应用导入系群体进行水稻产量相关性状的遗传剖析 总被引：3，自引：2，他引：3
以优质高产水稻品种丰矮占为轮回亲本, 以Khazar和IR64作供体亲本, 经连续回交分别构建了2套导入系(introgression lines)群体。对导入系后代分别在广州早造和晚造两种环境下进行重复产量鉴定。对两环境下产量及其组分性状的相关分析表明, 在广州早造和晚造环境下水稻产量构成因素存在很大差异。在早造, 每穗实粒数对产量供献最大, 而在晚造, 单株有效穗数对产量供献最大。应用SSR分子标记对这些导入系的供体片段进行全基因组扫描并应用单向方差分析(one-way ANOVA)剖析了导入系基因型与其产量及其组分的关系, 共检测到27个染色体区段与产量及组分性状相关, 包括10个产量QTL、9个单株穗数QTL、9个每穗实粒数QTL和14个千粒重QTL。大多数QTL只在一个环境条件下表达。在第3、7和9染色体上有3个QTL区域与产量及其两个组分有较大的效应, 值得关注。最终, 本研究在同步进行复杂农艺性状的改良和遗传剖析的研究上做出了有益的尝试。 相似文献
16.
L. Lei H. L. Zheng J. G. Wang H. L. Liu J. Sun H. W. Zhao L. M. Yang D. T. Zou 《Euphytica》2018,214(7):109
Tiller number per plant (TN) and plant height (PH) are important agronomic traits related to grain yield (GY) in rice (Oryza sativa L.). A total of 30 additive quantitative trait loci (A-QTL) and 9 significant additive × environment interaction QTLs (AE-QTL) were detected, while the phenotypic and QTL correlations confirmed the intrinsic relationship of the three traits. These QTLs were integrated with 986 QTLs from previous studies by metaanalysis. Consensus maps contained 7156 markers for a total map length of 1112.71 cM, onto which 863 QTLs were projected; 78 meta-QTLs (MQTLs) covering 11 of the 30 QTLs were detected from the cross between Dongnong422 and Kongyu131 in this study. A total of 705 predicted genes were distributed over the 21 MQTL intervals with physical length <0.3 Mb; 13 of the 21 MQTLs, and 34 candidate genes related to grain yield and plant development, were screened. Five major QTLs, viz. qGY6-2, qPH7-2, qPH6-3, qTN6-1, and qTN7-1, were not detected in the MQTL intervals and could be used as newly discovered QTLs. Candidate genes within these QTL intervals will play a meaningful role in molecular marker-assisted selection and map-based cloning of rice TN, PH, and GY. 相似文献
17.
Yan Liang Kunpu Zhang Liang Zhao Bin Liu Qingwei Meng Jichun Tian Shijie Zhao 《Euphytica》2010,171(1):145-156
Dry matter accumulation (DMA) and photosynthetic capacity are important traits that influence biological yield and ultimate
grain yield in wheat. In this study, quantitative trait loci (QTLs) analyses for DMA of stem, leaves, total plant and photosynthesis
traits (Fv/Fm) at the jointing and anthesis stages were studied, using a set of 168 doubled haploid lines (DHLs) derived from
the cross Huapei 3 (HP3)/Yumai 57 (YM57). QTL analyses were performed using QTL-Network 2.0 software based on the mixed linear
model approach. A total of 18 additive QTLs and 12 pairs of epistatic QTLs were distributed on 16 of the 21 chromosomes. Most
of the additive QTLs associated with DMA co-located in the same or adjacent chromosome intervals with QTLs for grain yield
and related traits. A major locus Qculmc.sau-5D.1 (14.2%) close to the molecular marker Xwmc215 detected at the jointing stage was shared by QTLs for heading date and vernalization sensitivity, indicating tight linkages
or pleiotropisms. One pair of epistatic QTLs, Qleavesc.sau-4A and Qleavesc.sau- 6B, explained 13.11% of the phenotypic variation at anthesis. All QTL × environment interactions were detected at the jointing
stage, showing the importance of the jointing stage in determining the final outcome of plant development. 相似文献
18.
玉米产量及产量相关性状QTL的图谱整合 总被引：10，自引：1，他引：9
利用生物信息学方法,借助高密度分子标记遗传图谱IBM2 2008 neighbors,利用图谱映射和元分析的方法,对不同试验中定位的400个玉米产量及产量相关性状QTL进行了图谱整合,构建了玉米产量及产量相关性状QTL的综合图谱和一致性图谱。结果表明,玉米产量及产量相关性状QTL在10条染色体上呈非均匀分布,第1染色体上最多,第10染色体上最少;发掘出96个玉米产量及产量相关性状的“一致性”QTL;关联性较强的产量性状的QTL常集中在相同或相近的座位上。 相似文献
19.
利用单片段代换系研究水稻产量相关性状QTL加性及上位性效应 总被引：1，自引：0，他引：1
产量及其相关性状如单株有效穗数、千粒重、穗实粒数、穗总粒数和结实率等是水稻重要的农艺性状,了解产量及其相关性状QTL的加性及上位性效应对以分子标记聚合育种改良水稻产量具有重要意义。本文以16个单片段代换系及15个双片段代换系分析了水稻产量相关性状QTL的加性及上位性效应。共检出影响产量及其相关性状的13个QTL,包括产量性状1个、单株有效穗数1个、千粒重4个、穗实粒数4个、穗总粒数2个和结实率1个,分布于第2、第3、第4、第7和第10染色体上。此外,检出12对双基因互作。结果显示,2个正向(或负向)产量性状QTL聚合,往往会产生负向(或正向)的上位性效应,能否产生更大(或更小)的目标性状,取决于双片段遗传效应(加性效应与上位效应代数和)绝对值与单片段最大加性效应绝对值的差。本研究结果对实施高产分子标记聚合育种方法有重要参考价值。 相似文献
20.
Gustavo Vitti Môro Mateus Figueiredo Santos Cláudio Lopes de Souza Júnior 《Euphytica》2017,213(9):220
Grain yield (GY) is a direct function of its components and these traits to being less complex and highly correlated with yield. The objectives of this study were to map Quantitative Trait Loci (QTL) for GY and its components in maize lines and GY in their testcrosses, to verify its congruence and the possibility to select testcrosses from the predict means of the lines by using markers information. Two hundred and fifty-six S1 lines derived from the cross L-08-05F × L-14-04B of tropical germplasm and the testcrosses of these lines with two testers were evaluated in six environments. The traits analysed in the lines were GY, prolificacy, ear height and diameter, number of rows per ear and kernels per row, kernel depth, grain weight, and GY in the testcrosses. QTL were mapped in the lines and in testcrosses and the predicted means of the lines were computed based on QTL effects and in all markers of the genome. Few QTL detected for GY and its components in the lines were coincident with the QTL for yield in testcrosses. The correlations between the predicted means of the lines and the phenotypic means of the testcrosses were not significant or low for most of the components. The coincidence of the selected lines and testcrosses was very low for all traits and the results were similar for both testcrosses and intensity. It is not possible to select testcrosses by using GY or its components information from the lines, even with the aid of molecular markers. 相似文献