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1.
玉米穗行数性状QTL的元分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以MaizeGDB数据库中2008年发布的IBM 2 2008 Neighbors为参考遗传图谱,利用BioMercator2.1软件,将已报道的基于26个不同双亲分离群体于不同实验中定位的玉米穗行数QTL通过公共标记映射,整合到该图谱上,并对这些QTL进行Meta分析。在已报道的196个穗行数QTL中,以95%的置信区间为阈值,发掘出176个QTL的公共定位区间及其在公共图谱上的共有标记,发掘出25个“一致性”与效应值大于4.5的QTL,并整理了连锁标记。 相似文献
2.
基于Meta分析的大豆磷效率相关QTL的整合 总被引：2，自引：1，他引：1
在搜集已经报道大豆磷效率相关的96个QTL基础上,利用BioMercator2.1软件和公共标记将这些QTL映射整合到大豆公共遗传图谱soymap2上,并利用Meta分析在16个连锁群上提取29个“真实”QTL区间,其中16个位点由控制1个性状的QTL组成,另13个位点由控制多个性状的QTL组成。经Meta分析后QTL置信区间缩小,平均置信区间由原来的9.95cM降到7.62cM,其中有4个“真实”QTL的置信区间小于1cM,另有8个“真实”QTL的置信区间在1~5 cM之间。这些“真实”QTL区间中,D1b-2和G-2与大豆磷吸收效率、磷利用效率和多个干重性状相关,D2-1与大豆磷含量和多个干重性状相关。这些QTL两侧标记可用于大豆磷效率的分子标记辅助选择。 相似文献
3.
为挖掘真实有效的小麦耐盐性数量性状位点（quantitative trait loci，QTL），利用生物信息学方法，借助小麦高密度分子标记遗传图谱，对来自不同遗传背景群体的215个耐盐性QTL进行图谱整合、映射以及元分析。通过建立QTL一致性图谱，获得100个一致性QTL( meta quantitative trait loci，MQTL)位点，不均匀分布在21条染色体上；存在3个耐盐性MQTL热点区域，分别位于4A染色体的Xgwm219~Xbarc78标记区间、3B染色体的Xwpt 800213~Xwpt 9432标记区间和7B染色体的Xbarc176~Xwgp45标记区间，分别包含7、5和6个MQTL。 相似文献
4.
玉米农艺性状QTL定位分析 总被引：5，自引：2，他引：3
以苏玉16(JB×Y53)的F2∶3家系为试验材料,选用分布在玉米10条染色体上的556对SSR引物,对玉米农艺性状进行基因定位并分析其遗传效应。结果表明,556对SSR引物对亲本Y53、JB及其F1进行多态性检测,获得85对多态性引物,多态率为15.3%,其中有76对引物扩增带型清晰,可用于后续QTL的研究工作。共检测到3个与抽穗期QTL连锁的标记,可解释表型变异的8.16%～14.10%;6个与株高QTL连锁的标记,可解释表型变异的6.01%～15.83%;6个与穗位高QTL连锁的标记,可解释表型变异的9.58%～31.89%;4个与茎粗QTL连锁的标记,可解释表型变异的5.84%～11.05%;2个与雄穗分枝数QTL连锁的标记,可解释表型变异的13.21%～24.76%;2个与雄穗长QTL连锁的标记,可解释表型变异的7.56%～7.67%;2个与散粉期QTL连锁的标记,可解释表型变异的7.14%～16.72%。 相似文献
5.
玉米磷素相关根系性状Meta-QTL及候选基因发掘 总被引：1，自引：0，他引：1
以玉米高密度遗传连锁图谱IBM2 2008 Neighbors为参考图谱,收集来自不同实验中的175个玉米磷素相关根系数量性状位点(QTL)信息,利用Biomercator 2.1软件,构建玉米磷相关根系QTL整合图谱。采用元分析技术,在10条染色体上发掘出26个与磷相关根系性状"一致性"QTL(MQTL),图距范围在0.8~14.3 c M之间,除第2、5、8号染色体外,其余染色体上均检测到2~4个MQTL。根据MQTL区间两端标记在玉米物理图谱Ref Gen_v2上的位置,将MQTL进行物理图谱定位,单个MQTL所在物理图谱上的图距范围在0.1~9.1 Mb。在MQTL 1、2、4、8、11、12、15、18、20、22中检测到15个与磷素吸收利用以及根系性状的候选基因。 相似文献
6.
利用近等基因系定位玉米粗缩病抗性QTL及分子标记辅助选择的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以1对近等基因系(NILs)构建的分离群体(NT4092/NT411)F1为材料,采用自然发病鉴定方法,以行发病率为表型值,在3种环境下对各株系进行粗缩病抗病性鉴定。应用完备区间作图法(ICIM)对玉米粗缩病抗性QTL进行分析,分离群体(NT4092/NT411)F1在两地三点检测到3个QTL,均位于第8染色体上,LOD值分别为24.03、10.29和17.02,分别解释了41.37%、20.51%和36.04%的表型变异,是能够稳定表达的主效QTL。泰安5月份和济宁5月份环境下检测到的主效QTL均位于phi121和UMC1817标记区间之内,遗传距离为15.47 cM,标记区间物理距离为92Mb;泰安6月份环境下检测到的主效QTL位于M6和M24标记区间之内,遗传距离为0.86 cM,标记区间物理距离为17.9 Kb。通过对4个分离群体辅助选择的可行性分析表明,这些主效QTL与玉米粗缩病抗性间呈极显著相关,其标记在CL313、1145、沈137等系谱来源相同或相近的自交系中可应用于抗玉米粗缩病育种的辅助选择。 相似文献
7.
粒形是影响小麦籽粒产量和品质的重要参数,是由多基因控制的复杂数量性状。为发掘控制小麦粒形相关的真实主效数量性状位点(quantitative trait loci, QTL),本研究利用BioMercator 4.2软件,以小麦高密度分子标记遗传图谱为参考图谱,对来自不同遗传作图群体的113个控制小麦粒长的QTL和86个控制粒宽的QTL进行图谱整合、映射以及QTL元分析。通过建立QTL一致性图谱,获得18个控制小麦粒长和8个控制粒宽的一致性QTL(meta quantitative trait loci, MQTL)位点,置信区间最小可达到0.57 cM,主要分布在2B、2D、3A、3B、4B、5A、5B和7D染色体上。在5A染色体Xgwm293～Xgwm304和Xgpw2120～Xgpw2273a标记区间内,预测到7个与小麦粒长和粒宽相关的候选基因。本研究为小麦粒形QTL精细定位以及分子标记辅助选择育种提供理论依据。 相似文献
8.
小麦穗粒数是由多基因控制的复杂数量性状。为发掘控制小麦穗粒数(KNS)的真实主效数量性状位点(quantitative trait loci, QTL)，本研究利用生物信息学手段，借助小麦高密度分子标记遗传图谱，对来自不同遗传作图群体的控制小麦穗粒数的163个QTL位点进行图谱整合、映射和元分析。结果表明，目标性状QTL在小麦21条染色体上不均匀分布，在2B染色体上最多，在7D染色体上最少；建立控制小麦KNS的QTL一致性图谱，最终获得35个一致性QTL(meta quantitative trait loci, MQTL)位点及其紧密连锁的候选分子标记，置信区间最小可达到0.55 cM。 相似文献
9.
为了解小麦穗长性状的遗传特性,并将其应用于分子标记辅助育种,以大穗材料高麦1号/密小穗的292个植株的F2群体为材料,利用SSR标记对穗长进行了QTL定位分析.结果表明,选用500对SSR引物对高麦1号和密小穗两个亲本进行多态性检测,共获得180对在双亲问有多态性的引物,多态性引物检出率为36.0％.利用这180对引物进一步进行F2群体筛选,有96对引物在群体中表现出多态性,占多态性标记的53.3％.利用QTL_IciMapping软件构建出小麦染色体组的8个连锁群图谱,并将96对SSR引物定位到遗传连锁图谱上.图谱全长1 383.29 cM,标记间的平均遗传距离15.37 cM.平均每个连锁群有11.25个标记,含有标记最多的是4A和6B染色体,各有17个标记,其次是3A和7B染色体,含有9～14个标记,1B和5D染色体含有的标记最少,只有5～7个.共检测出7个与穗长相关的QTL位点,包括6个加性QTL和1个加性+显性QTL.7个QTL的加性效应值均为正值,单个QTL的贡献率为2.04％～15.26％.其中3A染色体上的QTL位点距离其最近标记只有0.58 cM,为连锁最紧密的一个位点,并且其加性效应值最大,可解释表型变异的15.26％.因此,3A染色体上存在控制穗长的主效基因. 相似文献
10.
为构建脂肪和蛋白含量上存在显著差异的大豆高密度遗传图谱,并对其进行基于SNP标记的QTL定位及定位区间内的基因注释,本研究以吉农45为母本、绥农76为父本杂交获得的F2代分离群体为基础,通过靶向测序基因型分型技术获得SNP标记,构建高密度遗传图谱,结合群体籽粒脂肪和蛋白含量,采用复合区间作图法(CIM)和完备区间作图法(ICIM)进行QTL定位,并根据SNP标记提供的染色体物理位置信息确定QTL所在的物理区间,利用Soybase 和 Phytozome数据库对区间进行基因挖掘、注释和筛选.结果表明:共获得2 399个多态性分子标记,构建了总图距为1 020.5 cM、标记间平均距离为0.61 cM的遗传图谱.CIM法共检测到4个QTL,其中2个蛋白质含量位点分别为qPro-11-1和qPro-11-2,2个脂肪含量位点分别为qOil-7-1和qOil-19-1,贡献率为1.31％～21.69％.ICIM法共检测到3个QTL,其中2个蛋白质含量位点分别为qPro-11-3和qPro-14-1,1个脂肪含量位点为qOil-16-1,贡献率为8.41％～17.83％.通过基因注释,在6个物理区间内分别筛选到26,29,6,1,124和36个与脂肪和蛋白贮藏、油脂生物合成、油分代谢过程、脂肪酸生物合成、种子发育和种子萌发相关的基因.在定位的6个不同位点中,与脂肪含量相关的QTL分别位于7,16和19号染色体,与蛋白质含量相关的QTL分别位于11和14号染色体.有4个位点与前人定位结果相似,qPro-11-2和qPro-14-1为新位点. 相似文献
11.
为定位大豆蛋白质含量稳定性QTL,从而为培育高蛋白大豆品种提供依据,本研究利用源自美国大豆Charleston和中国品种东农594杂交获得的147个株系组成的重组自交系群体,利用三种生态环境下三年数据估算的Shukla稳定性方差对大豆蛋白含量进行了遗传和QTL分析。结果表明,利用复合区间作图法（CIM）检测大豆蛋白稳定性QTL得到2个QTL,分别为qPRO1-1和qPRO17-1,位于连锁群A1和L上,贡献率分别为4.70%和5.73%,共解释10.43%的表型变异。利用混合区间作图法MIM检测到2对上位性QTL,互作染色体为A1×G和A1×A2,上位效应分别为0.19**和-0.22,贡献率为12.82%和17.42%,共解释30.24%表型变异。本实验分析多个环境下的数据,考虑到了QTL 与环境的互作效应,在三种环境条件下分析QTL,检测到了在不同环境下可以稳定出现的QTL位点。控制大豆蛋白含量的QTL位点,都表现出明显的上位性效应和GE互作效应。其中稳定性较好的QTL和公共图谱上定位的调控大豆蛋白质含量的QTL prot 1-7、cq oil003、oil8-1, prot 17-5、prot 2-1、prot 12-1等在区间上一致。 相似文献
12.
两种方法定位5个地点大豆蛋白质含量QTL 总被引：4，自引：1，他引：3
利用CIM和MIM法,对大豆Charleston×东农594的154个重组自交系在5个不同地点进行蛋白质含量测定和QTL定位分析。共检测到25个QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、D1b、E、J、L和N连锁群上。用CIM法定位到了20个与蛋白质含量相关的QTL,用MIM法定位到了9个与蛋白质含量相关的QTL。在C2连锁群上多次定位的ProC2-4,标记区间为Sat_092-Satt460,与前人找到的QTL位点一致。 相似文献
13.
基于元分析的大豆含硫氨基酸相关基因挖掘与信息学分析 总被引：1，自引：0，他引：1
提高含硫氨基酸组分是大豆品质改良的重要目标之一。本文借助Consensus Map 4.0高密度大豆遗传图谱,整合了33个含硫氨基酸QTL,并采用元分析方法,确定了8个含硫氨基酸Meta-QTL。通过QTL序列共线性区间分析,在Meta-QTL内筛选到7条用于候选基因发掘的基因组序列。利用基因功能注释,得到16个含硫氨基酸相关基因,包括6个氨基酸合成途径酶基因、1个11S大豆球蛋白A5A4B3亚基基因及9个调控基因。其中调控基因分别编码F-Box、PPR及转录因子3种蛋白。13个基因在NCBI数据库中分别有表达谱及SNP信息。大豆含硫氨基酸候选基因分析,可以为功能标记的开发和分子辅助育种提供有用信息。 相似文献
14.
SUN Shi-yong HAO Wei LIN Hong-xuan 《水稻科学》2006,13(3):161-169
Rice is one of the major crops served as the staple food of more than 50% of the world’s population. Recently, more attention has been paid to rice quality, especially the cooking and eating quality than achieving the higher yield. The amylose content (AC), gelatinization temperature (GT) and gel consistency (GC) are the three major rice characteristics directly related to cooking and eating quality, responsible for the physical and chemical characteristics of the starch in the endosperm [1… 相似文献
15.
大豆胞囊线虫病（soybean cyst nematode,SCN）是大豆生产上的重要病害,野生大豆是拓宽大豆抗病育种遗传基础的重要种质资源。为开发野生大豆资源,利用SLAF-seq技术,以杂交组合“绥农14×ZYD03685”的亲本、 126个F2单株及其衍生的F2:3家系为试验材料,进行了SLAF标签的开发、遗传图谱的绘制和QTL分析。共获得7783个SLAF标签用于遗传图谱绘制,遗传图谱总长度为2664.2 cM,20个连锁群的平均长度为133.21 cM。两个SCN 抗性QTL（qSCN-1 和qSCN-2）分别位于Chromosome（Chr）18 4.25～4.31 Mb和Chr18 13.50～13.81 Mb,分别解释了 22.96%和10.96%的抗性（胞囊指数）变异,QTL区段内分别包含了6个和14个基因。qSCN-2 区段未见有前人关于 SCN抗性QTL的报道,为新的QTL。本研究为SCN抗性机制解析和利用ZYD03685进行SCN抗病分子育种提供了 相似文献
16.
氮是植物生长必须的大量元素之一,大豆根瘤菌共生可以为大豆提供充足的氮元素。研究大豆根瘤菌共生机理,挖掘控制共生结瘤候选基因具有重要意义。鉴于现阶段关于调控大豆共生结瘤QTL区间大,无法直接应用到实际中,本实验整理了68个控制大豆结瘤的QTLs,通过Overview和共线性分析对其进行优化,在Gm06染色体上得到一个高置信QTLs区间对该区间进行了基因注释得到43个基因,其中包括一个控制C2钙/脂质结合和含GRAM结构域的蛋白质,一个侧根形成蛋白和一个E3泛素连接酶相关蛋白,并在CSSLs群体中查找该位置存在插入片段的株系进行结瘤性状鉴定。结果表明C2连锁群上的15-15.5Mb对于大豆根瘤菌共生结瘤有着至关重要的作用。 相似文献
17.
大豆底荚高度QTL定位及候选基因挖掘 总被引：1，自引：0，他引：1
底荚高度是衡量大豆品种是否适宜机械收获的关键指标。底荚高度较低的品种在机械收割过程中可能造成植株部分被切断或漏割,引起总产量损失。因此,大豆底荚高度候选基因对大豆机械化育种至关重要。本研究利用完备区间作图法(Inclusive Composite Interval Mapping, ICIM)对208染色体片段代换系群体(chromosome segment substitution lines, CSSL)进行大豆底荚高度QTL定位,获得9个与大豆底荚高度相关的QTL,分布在8条连锁群上。结合BSA重测序结果,将与大豆底荚高度相关的QTL定位到C1连锁群上1.1Mb和L连锁群上0.05Mb的区间内,并对其进行基因注释。通过基因注释数据库和信息学分析,在两个共识QTL区间内获得5个可能与大豆底荚高度相关的候选基因。这些结果可以为大豆底荚高度QTL精细定位以及机械化优质高产大豆品种的选育提供理论依据。 相似文献
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大豆对光周期极为敏感,单一品种的适应范围狭窄。大豆品种在不同纬度间的适应性与开花期密切相关。为了获得更多的大豆开花期相关QTL,了解在豆适应机制,利用开花主效位点E1~E4基因型均相同的滑皮豆和齐黄26（E1e2asE3-HaE4）杂交衍生的重组自交系群体及前期基于特异长度扩增片段测序（Specific Length Amplified Fragment-sequencing, SLAF-seq）构建的高密度遗传图谱,对大豆开花期性状进行了QTL定位。共获得了分布在7条染色体上的11个QTL位点,其中4个位点（qFT8,qFT20-2,qFT14和qFT16）为本研究新发现的QTL。同时,研究发现6个QTL（qFT6-1,qFT8,qFT11-1,qFT19,qFT20-1和qFT20-2）在2013年和2014年两个环境中稳定存在。对稳定QTL位点间的基因进行生物信息学分析,筛选出4个可能参与开花期调控的候选基因。本研究结果能够为阐明大豆适应性分子机制和广适性分子育种提供一定的理论基础。 相似文献
19.
《中国油料作物学报(英文)》2021,6(2):66-73
High and stable yield is the main goal of soybean genetic improvement. In this study, association analysis was used to detect the quantitative trait loci (QTL) for the plant height, and soybean growth period using 182 SSR markers in the RIL population of 136 F4:8 lines, which developed from a cross between photoperiod-insensitive cultivar ‘Dongnong 47’ and photoperiod-sensitive variety PI317334–B. The results showed that 33 QTLs related to soybean growth period and plant height traits were detected by compound interval mapping, and were located on 12 linkage groups including N, C1, C2, J, D1a, B2, E, G, A2, O, L, I, with the contribution rate of 7.85–33.84%. These QTL loci and linkage markers related to soybean photoperiod sensitivity, would be helpful to identify key genes that control soybean photoperiod sensitivity, and provide an important basis for the breeding of new photoperiod-insensitive soybean varieties based on molecular design breeding. 相似文献
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利用Charleston×东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱,采用WinQTLCart2.5软件的CIM和MIM分析方法对2006年-2010年连续5年的大豆荚数的数据进行QTL定位,在11个连锁群上共定位了43个QTLs。检测到15个控制一粒荚数的QTLs,分别位于A1、A2、C2、D1a、D1b和N连锁群;检测了10个控制二粒荚数的QTLs,分别位于A1、B1、D1a、I、J和N连锁群上;检测了10个控制三粒荚数的QTLs,分别位于A1、B1、C2、D1a、D1b和I连锁群;检测到8个四粒荚数的QTLs,分别位于A1、D1a、E和H连锁群。在2007年和2009年检测到3个QTLs位点,Qspntws-J-2、Qspntws-N-1、Qspnfs-D1a-2均为多年稳定遗传的QTL位点;分别在A1、D1a、D1b连锁群上各检测到一个QTL位点,同时控制多个性状。 相似文献