大豆产量和产量构成因子及倒伏性的QTL分析   总被引：6，自引：3，他引：3  

周蓉  陈海峰  王贤智  张晓娟  单志慧  吴学军  蔡淑平  邱德珍  周新安  吴江生 《作物学报》2009,35(5):821-830

随机选取中豆29×中豆32重组自交系群体中165个家系作为2年田间试验材料,分析大豆单株产量、产量构成因子及倒伏性等性状的相关性和遗传效应,并检测各性状QTL。结果表明,38个与产量、产量构成因子及倒伏性状等有关的QTL,主要集中在C2、F和I连锁群。表型相关分析结果与QTL定位结果一致。在F连锁群上,2年均检测到倒伏QTL qLD-15-1,解释的表型变异超过20%,与百粒重和分枝荚数QTL分别位于相同和相邻标记区间,表明产量相关性状与倒伏性存在一定的关联。在I连锁群上,每荚粒数QTL和二、三、四粒荚数QTL不仅于同一位置,解释的表型变异为32%~65%,并且2个年份均重复出现,每荚粒数和四粒荚数QTL与二、三粒荚数QTL的增效基因分别来自不同的亲本。这4个粒荚性状QTL的共位性与表型相关分析结果一致,证实每荚粒数和四粒荚数与二、三粒荚数分别由不同的机制调控,对于育种上探讨以改良大豆粒荚性状为途径提高大豆产量,提供了重要依据。  相似文献   

发掘人工合成小麦中千粒重QTL的有利等位基因   总被引：4，自引：1，他引：3  

廖祥政  王瑾  周荣华  任正隆  贾继增 《作物学报》2008,34(11):1877-1884

以人工合成小麦Am3为供体亲本,普通小麦莱州953为轮回亲本,经5次回交然后自交,培育出含85个株系的F_2:3群体。以该群体为材料,用348对多态性SSR标记,进行全基因组扫描,发掘人工合成小麦中千粒重QTL的有利等位基因。利用复合区间作图法检测到3个千粒重QTL,其对表型变异的贡献率为10.9%~33.79%。其中,Am3的等位基因能够增加千粒重2.3~4.8 g。相关分析表明,该导入系群体的千粒重与穗粒数、穗数和株高无显著相关性。千粒重QTL与穗粒数、穗数性状的QTL不在同一位置,这有利于高千粒重基因与其他产量性状基因的聚合。采用混合线性模型作图法检测到1个千粒重QTL(QGw.caas-3D),该QTL与环境互作效应小,而且与复合区间作图法在3个环境中都检测到的QTL相同,表明QGw.caas-3D是一个稳定的主效QTL。  相似文献   

开花后不同光周期条件下大豆农艺性状和品质性状的QTL分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

王英  程立锐  冷建田  吴存祥  侯文胜  韩天富 《作物学报》2010,36(7):1092-1099

以开花期相近的181个大豆重组自交系(RIL)为材料,研究开花后不同光照长度对大豆主要农艺性状的影响,并在利用SSR标记构建大豆遗传图谱的基础上,分别在长日(16 h)和短日(12 h)条件下检测与主要农艺性状及其光周期敏感度(PS)相关的QTL。结果表明,开花后光照处理对大豆农艺性状和品质性状有较大影响,不同性状的光周期敏感度差异明显,株高＞主茎节数＞蛋白质含量、脂肪含量＞百粒重＞单株荚数＞蛋白质和脂肪总量。利用复合区间作图法检测到12个与株高、主茎节数、单株荚数、百粒重、蛋白质和脂肪总量等性状及各性状对开花后光周期处理的敏感度相关的QTL,分别定位于A1、A2、B1、B2、C1、D1a、F、L等8个连锁群上。其中,在短日条件下检测到4个QTL,可解释的遗传变异范围在11.37%~26.63%之间;在长日条件下检测到3个QTL,可解释的遗传变异范围在11.84%~27.85%之间;检测到5个与不同性状光周期敏感度有关的QTL,可解释相对应性状表型变异的范围在6.15%~21.44%之间。针对同一性状,未检测到在长日和短日条件下均起作用的主效QTL, 说明开花后光周期对大豆产量和品质性状相关基因的表达有较大影响。  相似文献   

不同生态环境下玉米产量性状QTL分析   总被引：35，自引：10，他引：25  

兰进好  李新海  高树仁  张宝石  张世煌 《作物学报》2005,31(10):1253-1259

以玉米（Zea mays L.）自交系黄早四和Mo17为亲本得到的191个F₂单株为作图群体,衍生的184个F_2∶3 家系作为性状评价群体,分析了单株穗数、穗行数、行粒数、百粒重和单株籽粒产量在北京和新疆2个生态环境下的表现和数量性状基因位点的定位结果。QTL检测结果表明,2个环境共检测出47个QTL,分布于除第10染色体以外的9条染色体,其中与单株穗数相关的QTL共10个,可解释的表型变异为5.3%~25.6%;与穗行数相关的QTL共13个,可解释的表型变异为4.5%~23.2%;与行粒数相关的QTL有9个,解释的表型变异为5.4%~13.7%;与百粒重相关的QTL达10个,可解释的表型变异为4.9%~13.3%;与单株籽粒产量相关的QTL有5个,可解释的表型变异为6.1%~35.8 %。大部分产量QTL只在单一环境下被检测到,说明产量相关QTL与环境之间存在明显的互作。表型相关显著的产量性状,它们的QTL容易在相同或相邻标记区间检测到。研究还发现了若干个QTL富集区域,可能是发掘通用QTL的候选位点。  相似文献   

大豆多四粒荚创新种质‘汾豆96’选育及理想模型构建     

史宏 《中国农学通报》2018,34(21):14-22

旨在选育多四粒荚大豆品种,构建理想模型,为大豆高产超高产育种探索新途径。用spss 18分析‘汾豆96’生理生态特性,以椭圆叶形多四粒荚‘汾豆96’为主,结合34份披针叶形四粒荚材料,对其10项产量相关的农艺性状用逐步回归法构建理想模型。‘汾豆96’群体内四粒荚单株的存在率达85%以上,单株四粒荚最高达49个,占总荚数的30.25%,‘汾豆96’产量随四粒荚数的增加总体呈增加趋势。当R~2=0.939时,模型拟合最优:Y=-87.583+0.415X_1-5.155X_2+10.094X_3+13.459X_4。回归方程表明多四粒荚创新材料产量与生物产量(X_1)、株高(X_2)、百粒重(X_3)和主茎节数(X_4)呈显著线性回归关系。提升每荚粒数和选育多四粒荚品种,是高产超高产育种产量突破的新途径。大豆品种具备的理想模型是抗倒伏、多荚粒、适合机械化收获的短节间密荚类型。  相似文献   

两种磷水平下玉米产量性状的变化及其QTL定位     

任志勇  苏顺宗  张素芝  刘海岚  罗博文  刘丹  吴玲  荣廷昭  高世斌 《华北农学报》2015,(1)

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   

晋大52×晋大57 RIL群体重要农艺性状的QTL定位   总被引：2，自引：0，他引：2  

杨竹丽  李贵全 《华北农学报》2010,25(2)

以晋大52为母本、晋大57为父本及其176个RIL群体后代为材料,应用WinQTLCart V2.0软件采用复合区间作图法对所选取对象(LOD2.5)的生育期、开花日数、单株质量、单株粒重、单株粒数、单株荚数、百粒重、株高、茎粗、主茎节数、分枝数、结荚高度等12个农艺性状进行QTL定位分析。结果表明:效应最大的QTL可解释的遗传变异分别为md221.32%、fd248.11%、wp17.01%、swpp130.67%、nppp241.32%、spp18.56%、sw441.46%、ph152.51%、st135.14%、snn231.60%、bn225.43%、hp116.31%。检测到的30个QTL分布于山西农业大学大豆研究实验室建立的5个连锁群上,大多数性状聚集在c2(Dla)、c5(C2)、c7(M)等连锁群上,部分QTL在连锁群上的位置相同,即为同一位点,这类位点共有5个,除去重复计算部分,实际位点数为23个。  相似文献   

利用大豆四向重组自交系群体定位产量相关性状QTL     

王艳殊  田雨  张佳楠  许世超  董全中  李文滨  李文霞  宁海龙 《华北农学报》2020,35(3):79-86

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   

大豆顶端花序和短果枝特异株型性状的QTL定位     

宋显军  张伟  谢甫绨  曹萍  郭玉华 《分子植物育种》2007,5(6):790-796

以地理远源大豆杂交组合沈农6号×OhioFG1衍生的重组自交系为材料,以该群体所构建的分子遗传图谱为基础,利用QTL Cartographer V2.5和QTL Mapper 2.0软件对顶端花序粒重、短果枝数、短果枝粒重和短果枝茎重4个大豆顶端花序、短果枝相关性状的2年试验结果进行了QTL定位分析.结果表明,利用QTL CartographerV2.5的复合区间作图法,2年稳定检测到的顶端花序、短果枝相关性状的主效QTL均位于L连锁群的Sat 099-Satt373区间,这些主效QTL的加性效应均来自亲本沈农6号,且均解释大于15%的遗传变异;利用QTL Mapper2.0联合分析的结果也表明控制顶端花序、短果枝相关性状的主效QTL位于L连锁群的Sat 099-Satt373区间.本研究的结果为大豆顶端花序和短果枝的精细定位和分子标记辅助育种提供了一定的依据.  相似文献   

陆地棉重要农艺性状基因的QTL定位研究     

李磊  王新生 《新疆农垦科技》2007,(5):7-10

本研究利用陆地棉品种新陆中10号与陆地棉品种新陆早7号构建F2作图群体;利用MAPMAKER/EXP（Version3.0b）构建连锁群总长度962.2cm,覆盖率为17.49%,标记数为89个位点。利用复合区间作图法原理对作图群体的果枝始节、单铃重、衣分、籽指、株高、叶主脉、叶次脉等7个农艺性状进行了QTLs筛选,共检测9个稳定的QTLs：其中与株高有关的1个,解释23.1%的表型变异;与籽指有关的QTL共1个,解释18.8%的表型变异;与衣分有关的QTL共2个,分别解释6.5%、7.4%的表型变异;与铃重有关的QTL共2个,分别解释11.6%、14.2%的表型变异;与叶主脉及叶次脉共检测到3个QTLs,解释10.7%～21.9%的表型变异。  相似文献   

甘蓝型油菜产量及其构成因素的QTL定位与分析   总被引：9，自引：2，他引：7  

张书芬  傅廷栋  朱家成  王建平  文雁成  马朝芝 《作物学报》2006,32(8):1135-1142

产量性状是复杂的数量性状, 对种子的单株产量及其构成因素(全株总有效角果数、每角粒数、千粒重)进行QTL定位和上位性分析,确定其在染色体上的位置及其遗传效应,可以探讨油菜杂种优势产生原因,提高育种中对产量性状优良基因型选择的效率,达到提高油菜产量的目的。在双低油菜细胞质雄性不育保持系1141B和双高恢复系垦C₁构建的F₂作图群体中,运用SRAP、AFLP和SSR三种标记技术构建了一个甘蓝型油菜(Brassica napus L.)的分子标记遗传连锁图谱。共包含244个标记,分布于20个主要连锁群、1个三联体上,图谱总长度为2 769.5 cM。采用Windows QTL Cartographer Version 2.0统计软件及复合区间作图法,对油菜单株产量及其3大构成因素进行QTL定位,共检测到QTLs 16个分布在9个连锁群上,其中第6和13连锁群最多,均有3个。单个QTL解释性状表型变异的0.38%～73.34%。对于同一性状,等位基因的增效作用既来自母本,亦源自父本;采用双向方差分析法对位点间互作及其上位性进行分析,检测到26对影响产量构成性状的上位性互作效应QTL,说明油菜基因组中存在大量控制产量的互作位点,油菜产量性状的上位性存在着多效性,上位性互作包括QTL与非QTL位点,其中以非QTL位点较多。一般互作位点的独立效应值较小,而互作的效应值显著增大,且一般超过两位点独立效应值之和。反映了控制产量性状基因的复杂性。上位性是甘蓝型油菜产量性状杂种优势的重要遗传基础。  相似文献   

大豆产量及主要农艺性状QTL的上位性互作和环境互作分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

梁慧珍  余永亮  杨红旗  张海洋  董薇  李彩云  杜华巩鹏涛  刘学义  方宣钧  河南省农业科学院芝麻研究中心  河南郑州  东北油田盐碱植被恢复与重建教育部重点实验室/东北林业大学盐碱地生物资源环境研究中心  黑龙江哈尔滨  山西省农业科学院经济作物研究所  山西汾阳  海南省热带农业资源开发利用研究所  海南三亚 《作物学报》2014,40(1):37-44

以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆ZDD2315为父本杂交衍生的F2:15和F2:16的447个RIL家系为遗传群体,绘制SSR遗传图谱,采用混合线性模型方法,对2年大豆小区产量及主要农艺性状进行加性QTL、加性×加性上位互作及环境互作分析。结果检测到9个与小区产量、茎粗、有效分枝、主茎节数、株高、结荚高度相关的QTL,分别位于J_2、I、M连锁群上,其中小区产量、茎粗、株高、有效分枝和主茎节数QTL的加性效应为正值,说明增加这些性状的等位基因来源于母本晋豆23。同时,检测到7对影响小区产量、茎粗、株高和结荚高度的加性×加性上位互作效应及环境互作效应的QTL,共发现14个与环境存在互作的QTL。上位效应和QE互作效应对大豆小区产量及主要农艺性状的遗传影响较大。大豆分子标记辅助育种中,既要考虑起主要作用的QTL,又要注重上位性QTL,才有利于性状的稳定表达和遗传。  相似文献   

大豆脂肪及脂肪酸组分含量的QTL定位   总被引：6，自引：0，他引：6  

郑永战  盖钧镒  卢为国  李卫东  周瑞宝  田少君 《作物学报》2006,32(12):1823-1830

脂肪及脂肪酸组分的改良是大豆油脂品质育种的主要方面。本研究旨在构建遗传图谱,定位大豆脂肪及脂肪酸组分的QTL,为大豆油脂品质育种提供参考。以Essex×ZDD2315的114个BC₁F₁单株为作图群体,构建了250个SSR标记和1个形态标记,具有25个连锁群的遗传图谱,覆盖大豆基因组2 963.5 cM,平均每个连锁群上10.0个标记,标记平均间距11.8 cM。用BC₁F₃家系3个重复的表型平均值代表相对应的BC₁F₁单株表型值,采用Win QTL Cartographer 2.5复合区间作图法（CIM）检测到18个控制脂肪及脂肪酸组分含量的QTL,位于9个不同的连锁群上,表型贡献率为9.6%~34.5%;多区间作图法（MIM）检测到与CIM区间相同的7个QTL（fat-1, pal-1, st-1, ole-1, lin-1, lin-4和lio-2）,区间相近的2个QTL（ole-4和lin-5）,位于6个不同的连锁群上,表型贡献率为8.2%~39.3%。CIM法检测到的其他9个QTL有待进一步验证。大豆脂肪及脂肪酸组分含量的主效QTL数量不多,效应大的不多,可能还受许多未能检测出来的微效基因控制,育种中既要注意主效QTL的利用,又要考虑微效多基因的积聚。  相似文献   

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  

易斌  陈伟  马朝芝  傅廷栋  涂金星 《作物学报》2006,32(5):676-682

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   

栽培种花生荚果大小相关性状QTL定位     

李振动  李新平  黄莉  任小平  陈玉宁  周小静  廖伯寿  姜慧芳 《作物学报》2015,41(9):1313-1323

以远杂9102为母本,徐州68-4为父本杂交衍生的F5和F6共188个家系,构建了一张包含365个标记,总长度713.07 c M,标记间平均距离1.96 c M的栽培种花生遗传图谱。图谱包含22个连锁群,各连锁群平均长度12.37~81.39 c M,连锁群上标记数量3~46个。结合2013和2014年采集的荚果表型数据,采用Win QTLcart 2.5软件的复合区间作图法(composite interval mapping,CIM)进行QTL定位和效应估计。2个环境下共检测到41个QTL,其中与荚果长、宽、厚和百果重相关的QTL分别为13、7、13和8个,表型变异解释率为3.14%~18.27%。有6个QTL在2种环境下被重复检测到,其中百果重相关的2个(q HPWLG13.1、q HPWLG14.1),分布在LG13和LG14连锁群,遗传贡献率为6.95%~14.60%;与荚果长相关的3个(q LPLG2.2、q LPLG13.1、q LPLG14.1),分布在LG2、LG13和LG14连锁群,遗传贡献率为3.14%~18.27%;与荚果厚相关的1个(q TPLG3.4),分布在LG3连锁群,遗传贡献率为8.24%~9.24%。本研究涉及性状存在9个QTL热点区,每个热点区涉及2~3个性状,表型贡献率为3.57%~18.27%。  相似文献   

栽培种花生遗传图谱的构建及主茎高和总分枝数QTL分析     

成良强  唐梅  任小平  黄莉  陈伟刚  李振动  周小静  陈玉宁  廖伯寿  姜慧芳 《作物学报》2015,41(6):979-987

栽培种花生是异源四倍体,基因组大,构建花生的分子遗传连锁图谱并对相关性状进行QTL定位研究的工作缓慢。本研究以遗传差异大的亲本组配杂交组合富川大花生×ICG6375构建F2作图群体,采用公开发表的2653对SSR引物,构建了一张含有234个SSR标记、分布于20个连锁群的栽培种花生遗传图谱。该图谱覆盖基因组的长度为1683.43c M,各个连锁群长度在36.11~131.48 c M之间,每个连锁群的标记数在6~15个之间,标记间的平均距离为7.19 c M。结合F3在湖北武汉和阳逻环境下的主茎高和总分枝数鉴定结果,应用Win QTLCart 2.5软件采用复合区间作图法进行了QTL定位和遗传效应分析。共检测到17个与主茎高和总分枝数相关的QTL位点,贡献率在0.10%~10.22%之间,分布于8个连锁群上。综合分析武汉和阳逻环境的鉴定结果,获得重复一致的与主茎高相关的6个QTL,其中q MHA061.1和q MHA062.1位于连锁群LG06上TC1A2~AHGS0153标记区间,贡献率为5.49%~8.95%;q MHA061.2和q MHA062.2位于LG06上AHGS1375~PM377标记区间,贡献率为2.93%~5.83%;q MHA092.2和q MHA091.1位于连锁群LG09上GM2839~EM87标记区间,贡献率为0.53%~9.43%。  相似文献   

大豆倒伏性及其相关性状的QTL分析   总被引：20，自引：3，他引：17  

周蓉  王贤智  陈海峰  张晓娟  单志慧  吴学军  蔡淑平  邱德珍  周新安  吴江生 《作物学报》2009,35(1):57-65

利用来自中豆29×中豆32的165个重组自交系F₁₀进行2年田间试验, 以复合区间作图法检测与大豆倒伏及形态性状有关的QTL。结果表明, 2年分别检测到25个和19个与大豆倒伏及茎杆性状和根系性状有关的QTL, 分布于A2、C1、C2、D1a、F、G、I和L连锁群, 可解释4.4%~50.1%的表型变异。在F连锁群上, 2年均检测到倒伏主效QTL(qLD-15-1)和株高主效QTL(qPH-15-2);G连锁群和L连锁群上分别有1个主茎节数QTL和2个根重QTL在2个年份重复出现。在倒伏QTL的附近检测出株高、根重、茎叶重、茎粗、主茎节数和分枝数QTL, 表明植株地上部和地下部性状与抗倒性普遍关联;QTL定位结果与表型相关分析一致, 反映了这些形态性状表型相关的遗传特性。部分性状QTL存在共位性, 但是未在2个年份稳定表达。  相似文献   

Identification and validation of number of pod ‐ and seed ‐ related traits QTLs in soybean          下载免费PDF全文

Jingyao Yu  Shiyu Huang  Xinyu Wang  Chunyan Liu  Tai Guo  Rongsheng Zhu  Xiaoxia Wu  Zhenbang Hu  Zhixin Wang  Wei Zheng  Zhenyu Zhang  Haihong Zhao  Nannan Wang  Chunguang Cheng  Dawei Xin  Qingshan Chen  Zhaoming Qi 《Plant Breeding》2018,137(5):730-745

Traits related to the number of pods and seeds are important yield factors on soybean. The relationships between phenotype and quantitative trait loci (QTLs) of these traits may reveal the mechanisms underlying productivity. Our study objectives were to analyse phenotypic correlations, detect stable QTLs and identify candidate genes useful for marker‐assisted selection. Phenotypic analyses revealed that NThSP (number of three‐seeded pods) was positively correlated with NPPP (number of pods per plant) and SNPP (number of seeds per plant). Seventy‐five QTLs were identified based on the mean phenotypic data for at least 2 years. We detected two to 15 and one to three significant QTLs identified at the same location, respectively. Six consensus QTLs associated with at least two NPS‐related (number of pods and seeds related) traits were identified. Two of these were verified in another population. The QTLs for NPPP, SNPP and NThSP formed a consensus QTL cluster on GM02. Another 27 QTLs also formed clusters in five regions. Fifteen candidate genes were mined and discussed. The results will provide more information to soybean breeding.  相似文献