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1.
大豆的多数农艺性状均为重要的数量性状,对大豆的数量性状进行基因定位具有重要的研究和应用价值.以美国半矮秆大豆品种Charleston为母本,东北农业大学高蛋白大豆品系东农594为父本及其F2:14代重组自交系的154个株系为试验材料.164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增,并构建遗传图谱.对亲本间表现多态的8个农艺性状进行了调查及QTL分析.结果表明,9个农艺性状共检出25个QTLs,每个性状的QTLs检出个数1～10个不等,平均每个性状检测出3.1个.与国内外对应农艺性状QTL检测结果相比,多个性状的QTL位点均一致,说明QT检测准确率较高,可以进一步用于分子辅助育种. 相似文献
2.
大豆主要农艺性状的QTL分析 总被引：24，自引：4，他引：24
【目的】大豆的多数农艺性状均为重要的数量性状。对大豆的数量性状进行基因定具有重要的研究和应用价值。【方法】以美国半矮秆大豆品种Charleston为母本，东北农业大学高蛋白大豆品系东农594为父本及其F2:10代重组自交系的154个株系为实验材料。164个SSR引物经亲本筛选后用于群体扩增，并构建遗传图谱。对亲本间表现多态的12个农艺性状进行了调查及QTL分析。【结果】农艺性状包括品质性状（蛋白质含量、油分含量、蛋脂总量等）；产量性状（单株荚数、单株粒重、百粒重等）和其它农艺性状（株高、生育期、分枝数、主茎节数、平均叶长、平均叶宽等）。结果表明，12个农艺性状共检出68个QTLs。每个性状的QTLs检出个数从平均叶宽的3个到百粒重、株高等的8个，平均每个性状检测出5.8个。与国内外对应农艺性状QTL检测结果相比，多个性状的QTL位点均一致，说明QTL检测准确率较高，可以进一步用于分子辅助育种。【结论】获得了大豆12个重要农艺性状的68个主效QTLs。 相似文献
3.
【目的】进一步发掘与大豆产量性状紧密连锁且稳定存在的标记位点,为分子标记辅助选择培育高产大豆新品种奠定理论基础.【方法】利用QTL IciMapping v2.2完备区间作图法连续2年对F2及其衍生群体中4个主要产量相关性状进行QTL定位及效应分析.【结果和结论】以LOD=2.5为阈值,在大豆单株粒数、单株粒质量、百粒质量和单株荚数4个主要产量性状上共检测到19个具有明显加性效应的QTLs,其中主效QTLs 15个,即单株粒数QTLs 3个,单株荚数QTLs 2个,单株粒质量QTLs 10个,分布于4(C2)、12(G)、6(A1)和17(M)4个连锁群上;定位到了3个在2年间稳定存在的QTLs,即单株粒数QTL qNSPP-12-1、单株粒质量QTLs qSWPP-12-1和qSWPP-12-2;研究初步确定了1个新的大豆单株粒质量QTL qSWPP-12-5.研究中检测到的稳定存在和主效QTLs对今后大豆遗传育种研究将具有重要的指导意义. 相似文献
4.
[目的]利用黄褐棉导入系(Introgression Lines,ILs),在构建分子遗传图谱的基础上,检测与衣分相关的数量性状位点(Quantitative Trait Locus,QTLs),以期发现黄褐棉中用于改良陆地棉的衣分QTL,服务于棉花产量的分子育种。[方法]以陆地棉PD94042为受体亲本,黄褐棉(Gossypium mustelinum)为供体亲本,两者杂交后代与陆地棉亲本回交,进而建立高世代回交群体并选择构建CSILs,通过种植黄褐棉CSILs,提取DNA展开微卫星标记(SSR)实验,构建遗传连锁图谱;并将所得基因型数据和表型数据相结合,用Win QTL Cart2.5软件开展导入系群体的衣分QTL定位。[结果]利用基于黄褐棉导入系的遗传图谱检测衣分QTL,成功检测到21个衣分相关QTLs,解释表型变异范围为19.3%～42%。其中,主效QTL qLP-3在2个环境中均被检测到,其增效基因均来自于黄褐棉,因此可能对标记辅助选择有重要意义。[结论]利用黄褐棉导入系群体成功鉴定出21个衣分相关的QTLs,该结果为棉花衣分分子标记辅助育种工作提供了借鉴及依据,也为后续进一步开展QTL精细定位奠定了基础。 相似文献
5.
基于不同群体的玉米产量性状QTL分析 总被引：1，自引：0，他引：1
定位不同环境和遗传背景下稳定表达的数量性状基因位点是分子标记辅助选择的前提和基础。本研究应用NX531×M531和郑22×丹599分别构建2套F2:3群体(分别以N/M群体和Z/D群体代表),利用SSR标记,在不同环境下对11个产量及相关性状进行QTL检测。N/M群体共定位到QTL 144个,其中环境钝感QTL 42个;Z/D群体定位到QTL 62个,其中环境钝感QTL 4个。2个F2:3群体间共检测到5个遗传背景"一致性"QTLs和7个QTL富集区。这些在不同环境或不同遗传背景下检测到的QTLs,为进一步精细定位和基因克隆奠定了基础,也为分子标记辅助选择的应用提供了借鉴。 相似文献
6.
对近十年来构建的辣椒遗传图谱和相关性状的QTL定位研究进展进行了总结分析,包括辣椒种内遗传图谱、种间遗传图谱和整合图谱的构建,以及抗病虫性状和细胞雄性不育恢复性等主要农艺性状的QTLs定位,并对相关研究中存在的问题进行了讨论,以期为辣椒分子标记辅助选择育种提供理论参考。 相似文献
7.
《西南农业学报》2020,(8)
【目的】大豆是典型光温反映敏感作物,受环境影响较大,需培育广适应大豆品种以适应不同生态环境。【方法】本研究以4个生育期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)衍生的含160个株系的四向重组自交系群体(FW-RIL)为试验材料,进行3年6个播期环境的田间试验,获得15个大豆各阶段生育期性状表型数据,结合已经构建的包含275个SSR标记的大豆遗传图谱,采用完备区间作图法(CIM)对大豆生育期性状进行QTL定位分析,筛选在多环境下稳定表达的生育期QTL,旨在为培育广适应大豆优良品种提供理论基础及与材料。其次,本研究将营养生长和生殖生长两个大的生育期结构划分成小的生育期结构,更细致地定位研究特定生育期阶段表达的QTL位点。【结果】在多环境下重复检测生育期QTL有32个,C2、O、C1、K、L、J、B1、D2、D1b、N、A1、M、G、A2、I、F连锁群,单个QTL的表型贡献率为0.43%～11.33%,涉及始花期(ER1)、始荚期(ER3)、鼓粒期(ER6)、始荚-盛荚(R34)、始熟-完熟(R78)、始粒期(ER5)、始粒-鼓粒(R56)7个生育期性状。相同年份不同播期下重复检测位点有14个,不同年份重复检测位点有18个。对比国内外研究进展发现有26个生育期性状QTL与前人研究位点一致,说明在多环境下重复检测生育期QTL准确率极高。【结论】利用分子标记遗传图谱,在多环境下定位分析调控大豆生育期相关性状QTL,为培育广适应优良大豆品种提供有力手段。 相似文献
8.
不同环境下大豆荚粒性状的遗传与QTL分析 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】探讨大豆荚粒性状之间以及与产量之间的相互关系及其遗传机制,并定位控制其性状的QTL。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆为父本所衍生的474个重组自交系,通过3年2个重复的试验结果,用多年多点联合分析方法对荚粒及产量等9个性状进行遗传分析及数量性状定位。【结果】相关分析结果表明,产量与百粒重、粒长、单株粒重、2粒荚、3粒荚呈现显著或极显著正相关,在三年两地共定位了6个产量QTL、4个百粒重QTL、10个单株粒重QTL、2个粒宽QTL、5个粒长QTL、7个1粒荚QTL、5个2粒荚QTL、7个3粒荚QTL和5个4粒荚QTL。【结论】在不同年份和环境下检测到的QTL,可作为荚粒性状改良的候选染色体区段,用于分子标记辅助选择,同时也要注意环境的影响。 相似文献
9.
【目的】挖掘新的控制水稻抽穗期的QTLs,为水稻花期调控的遗传机理研究和分子育种提供新的基因资源。【方法】以籼稻品种特籼占空间诱变突变体CHA-1和籼稻航恢7号空间诱变突变体H335为亲本进行杂交,构建包含275个株系的重组自交系(RIL)作图群体,利用由两亲本重测序及RIL群体简化基因组测序所构建的高密度遗传图谱,在2个环境下进行水稻抽穗期QTL定位。【结果】经两亲本重测序及RIL群体简化基因组测序,构建了包含2 498个Bin标记的高密度遗传图谱。该图谱覆盖水稻12条染色体,各染色体标记数平均208.17,标记间平均遗传距离为0.95 cM。在2个环境下共定位到4个影响抽穗期的QTLs,分布于第3、第6和第8号染色体,其中qHD-6和qHD-8-1位于前人已报道定位的区域并被克隆,另外2个QTLs(qHD-3和qHD-8-2)尚未见报道,并且qHD-8-2能在2个环境中被重复检测到,贡献率分别为8.30%和10.89%。【结论】通过构建的高密度遗传图谱在2个环境中共检测到4个影响抽穗期的QTLs,其中qHD-3和qHD-8-2是新的抽穗期QTL位点,可用于后续抽穗期调控基因的精细定位及克隆研究,也可用于水稻抽穗期的分子调控机理研究与育种。 相似文献
10.
基于Meta分析的大豆百粒重的QTLs定位 总被引：7，自引：2，他引：7
【目的】百粒重是控制大豆产量性状的主要数量性状,对大豆产量性状进行基因定位具有重要的研究和应用价值。现有百粒重QTL定位结果分散,需选择合适的公共图谱,整合前人的研究结果,使其真正应用到实践中。【方法】以2004年发布大豆公共遗传连锁图谱soymap2为参考图谱,将近20年不同试验中的大豆百粒重的QTLs进行映射整合,构建百粒重QTL综合图谱。利用BioMercator2.1的映射功能将国内外常用的大豆图谱上的百粒重QTLs通过公共标记映射整合到大豆公共遗传连锁图谱soymap2上,并利用Meta分析,通过对比已经报道的QTLs的95%的置信区间来推断QTL位置,从而提取真正有效的QTL标记。【结果】在已经发表的文献中共找到65个百粒重QTLs定位信息,其中有53个QTLs定位区间与公共图谱有共有标记,包括36个增效效应的QTLs和17个减效效应的百粒重QTLs,共得到12个QTL簇,通过Meta分析,发掘出6个增效效应和6个减效效应的百粒重“通用QTLs”及其连锁标记。【结论】本研究得到的“通用QTLs”其置信区间最小可达到1.52 cM,为辅助选择分子标记、QTL精细定位以及数量性状基因的克隆奠定基础。 相似文献
11.
QTL Analysis of Major Agronomic Traits in Soybean 总被引：4，自引：0，他引：4
CHEN Qing-shan ZHANG Zhong-chen LIU Chun-yan XIN Da-wei QIU Hong-mei SHAN Da-peng SHAN Cai-yun HU Guo-hua 《中国农业科学(英文版)》2007,6(4):399-405
Soybean is a main crop, and most agronomic traits of soybean are quantitative; therefore, there is vely important studying and applying value to locating these traits. A F2：10 RIL population containing 154 lines, derived from the cross between Charleston as female and Dongnong 594 as male parent, were used in this experiment. A genetic linkage map was constructed with 164 SSR primers, which were screened with the two parents and amplified on the 154 lines. 12 agronomic traits different between the two parents were investigated, and QTLs of all the traits were analyzed using the software Windows QTL Cartographer V2.0. The agronomic traits included quality traits： protein content, oil content, and content of protein and oil; yield traits： pods per plant, seed weight per plant, and 100 seeds weight; and other agronomic traits： plant height, days to maturity, branches, nod number in main stem, average leaf length, and average leaf width. The results showed that 68 QTLs in total were found for the 12 agronomic traits. The number of QTLs per trait varied from 3 for the average leaf width to 11 for 100 seeds weight and plant height, and was 5.8 on average. Good accordance was seen in many QTLs between the results of this study and the results obtained by other similar studies; therefore, these QTLs may be valuable for molecular marker assistant selection in soybean. In this study, 68 major QTLs of 12 important traits of soybean were analyzed. 相似文献
12.
大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位分析 总被引：8，自引：2，他引：6
【目的】研究大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位及相关性,为大豆品质改良、分子育种及基因克隆等应用提供理论依据。【方法】利用SSR技术,对晋豆23号和灰布支杂交构建的F13代大豆重组自交系群体的474个家系进行了连锁图谱的构建。在此基础上,利用 WinQTLCart2.0 软件分析了影响大豆异黄酮含量、脂肪含量和蛋白质含量3个重要品质性状的QTL,通过复合区间作图分析,检测QTL;同时,对异黄酮与脂肪、蛋白质的含量相关性分析。【结果】检测到23个QTL,其中控制异黄酮含量QTL有6个,分别定位在J、N、D2和G染色体的连锁群上;控制脂肪含量的QTL有11个,分别定位在第A1、A2、B2、C2和D2染色体的连锁群上;控制蛋白质含量的QTL有6个,分别定位在B2、C2、G和H1染色体的连锁群上。相关性分析结果表明：异黄酮与蛋白质含量呈极显著负相关;蛋白质和脂肪含量呈极显著负相关;蛋白质和蛋白质脂肪总量呈极显著正相关。【结论】3个重要品质性状的部分基因定位结果与其相关性分析是一致的,其结果对大豆品质育种应用有重要利用价值。 相似文献
13.
This study was undertaken to dissect quantitative trait loci （QTLs） controlling yield traits on the short arm of rice chromosome 6. A residual heterozygous line that carries a heterozygous segment extending from RM587 to RM19784 on the short arm of rice chromosome 6 was selected from an F7 population of the indica rice cross Zhenshan 97B/Milyang 46. An F2：3 population consisting of 221 lines was derived and grown in two trial sites. Six yield traits including number of panicles per plant, number of filled grains per panicle, total number of spikelets per panicle, spikelet fertility, 1 000-grain weight, and grain yield per plant were measured. An SSR marker linkage map was constructed and employed to determine QTLs for yield traits with Windows QTL Cartographer 2.5. QTLs were detected in the target interval for all the traits analyzed except NP, with phenotypic variance explained by a single QTL ranging between 6.3% and 35.2%. Most of the QTLs for yield components acted as additive QTLs, while the three QTLs for grain yield had dominance degrees of 1.65, 0.84, and -0.42, respectively. It was indicated that three or more QTLs for yield traits were located in the target region. The genetic action mode, the direction of the QTL effect, and the magnitude of the QTL effect varied among different QTLs for a given trait, and among QTLs for different traits that were located in the same interval. 相似文献
14.
水稻第6染色体短臂产量性状QTL簇的分解 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】将水稻第6染色体短臂上产量性状QTL分解到更小的区间中。【方法】从珍汕97B/密阳46重组自交系群体筛选到针对第6染色体短臂RM587-RM19784区间的剩余杂合体,衍生了一个由221个株系组成的F2:3群体,种植于海南和浙江两地,考察每株穗数、每穗实粒数、每穗总粒数、千粒重、结实率和单株产量,建立SSR标记连锁图,应用Windows QTL Cartographer 2.5检测QTL。【结果】在所分析的6个性状中,除穗数外在第6染色体短臂上的目标区间均检测到QTL,分别座落于目标区域中3个以上的不同区间中,单个QTL对群体性状表型变异的贡献率为6.3%～35.2%;控制产量构成因子的QTL基本以加性作用为主,但3个单株产量QTL的显性度分别为1.65、0.84和0.42。【结论】目标区间存在3个以上的产量性状QTL,且同一区间控制不同性状的QTL、不同区间控制同一个性状的QTL在遗传作用模式、效应方向和效应大小上存在一定差异。 相似文献
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在构建DH群体RFLP图谱的基础上定位了产量因子的数量性状位点(QTL).在杭州和海南两地分别种植包括123个DH原的DH群体及其亲本IR64和Azucena,并对产量因子性状进行了测定.运用调整无偏预测(AUP)法预测遗传主效应值和GE互作效应值,并用于QTL定位.结果表明,一些有主效应的QTL同时具有QTL×环境(QE)互作效应,而一些没有主效应的QTL也可以有QE互作效应.研究还表明,QTL对环境的敏感性不同,有的QTL只能在一个环境中检测到,而另一些QTL能在二个环境中都检测到.产量因子包括总粒数和实粒数的QTL无论是主效还是QE互作效应均具有较大的加性效应值,这些QTL在两个环境中起主基因的作用. 相似文献
16.
不同氮磷钾处理大豆苗期主根长和侧根数的QTL定位分析 总被引：3，自引：2，他引：3
【目的】主根长和侧根数是重要的根系性状。通过不同氮磷钾处理,发掘大豆苗期主根长和侧根数的基因资源、了解其遗传机制,定位其主效QTL,分析QTL间的上位性和环境互作效应,对生产提供理论指导。【方法】用以栽培大豆晋豆23为母本、山西农家品种灰布支黑豆(ZDD02315)为父本所衍生的447个RIL作为供试群体,取亲本及447个家系各30粒种子,用灭菌纸包裹后,2015年和2016年分别放置于CK(模拟种植不施肥)、NPK(模拟大田正常配施氮磷钾肥)和1.5NPK(模拟高肥田块)3种生长环境下进行水培试验,每组试验设置3次重复,环境温度20—28℃,幼苗长到V2期,对幼苗期相关根部性状数据进行测量。分别采用Win QTLCart 2.5和QTLNETwork 2.1 2种遗传模型检测QTL,分析QTL间的上位性和环境互作效应。【结果】基于复合区间作图(CIM)共检测到24个影响主根长和侧根数的QTL,分布于第2、3、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、16、17共14条染色体中,单个QTL的贡献率介于8.52%—43.62%,QTL主要表现为加性效应。基于混合线性模型(MCIM)检测到影响主根长和侧根数的QTL各1个,2个QTL均表现出加性效应和环境互作效应。另有2对主根长和2对侧根数均检测出加性×加性上位性互作QTL,主根长和侧根数各有1对表现出主效QTL与非主效QTL加性×加性上位性互作,各有1对表现出非主效QTL与非主效QTL加性×加性上位性互作,2对主根长互作QTL分别解释了1.53%和1.95%的表型变异率,2对侧根数互作QTL分别解释了2.47%和1.13%的表型变异率。2个QTL能在2种分析方法中同时检测到,9个QTL能在3种环境下同时检测到。第6染色体在2015年NPK、1.5NPK和2016年1.5NPK 3个环境下均检测到主根长QTL,第5染色体在2015年NPK和1.5NPK、2016年CK 3个环境下、第17染色体在2015年CK和NPK、2016年NPK 3个环境下均检测到侧根数QTL。【结论】苗期大豆主根长和侧根数对氮磷钾的吸收影响较少,生产中尽可能减少氮磷钾使用量。不同浓度氮磷钾处理苗期主根长和侧根数参数间既有共同的控制基因,也有各自独特的控制基因,多数QTL不能在多个环境下重复检测到,控制其表达的遗传机制较为复杂。加性效应、加性与环境互作和加性×加性上位性互作效应在主根长和侧根数的形成和遗传中发挥着重要作用。主根长和侧根数各有1个QTL能在2种分析方法中同时检测到,Satt442-Satt296和Satt521-GMABABR是共位标记区间。 相似文献
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利用高代回交导入系定位水、旱条件下影响水稻根系及产量的QTL 总被引：6，自引：1，他引：6
严重的水资源危机使得水稻耐旱性的遗传与育种研究成为当今的研究热点之一。【目的】鉴定与水稻耐旱性直接相关的根系性状QTL,为通过根系性状QTL的标记辅助选择培育耐旱水稻品种提供标记信息。【方法】以从供体Lemont（粳稻）导入到特青（籼稻）背景的254个高代回交导入系中筛选出覆盖供体全基因组的55个回交导入系为材料,采用PVC管栽培,定位了灌溉（对照）与干旱（胁迫）条件下影响根系及产量性状的QTL以及胁迫与对照间性状差值的QTL。【结果】共检测到25个影响根长（RL）、根数（RN）、根重（RW）和单株粒籽产量（GY）的主效QTL,根据在不同环境下的表达情况,将其分为3类,第1类4个,在两种环境下均被检测到;第2类12个,只在对照条件下检测到;第3类9个,受干旱胁迫诱导,只在胁迫条件下被检测到。此外还检测到11个影响胁迫与对照条件下性状差值的QTL。【结论】在水、旱两种条件下均检测到的相对稳定的3个QTL（QRl2b、QRl8b、和QRn12）及影响两种条件下性状差值（即性状稳定性）的11个QTL可能对耐旱性有直接贡献。 相似文献