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141.
为引入小麦近缘属种的优良基因和遗传变异、扩宽普通小麦的遗传基础,本文选用36对小麦A,B和D基因组的微卫星引物,对135份人工合成六倍体小麦的遗传多样性进行了评价。36对引物共检测到193个等位变异,每个位点等位变异数在2~14个之间,平均每个位点检测到5.36个等位变异;A,B和D 3个基因组检测到的等位变异数D>A>B,遗传多样性指数D>A>B。综合平均遗传丰富度和香浓指数两个指标分析结果表明,人工合成六倍体小麦第1和6同源群遗传多样性水平较高,第4和7同源群遗传多样性水平较低;21条染色体中,6D和2D染色体的遗传多样性最高,7D和4B染色体的遗传多样性最低。135份人工合成六倍体小麦遗传相似系数在0.36~0.85之间,平均遗传相似系数A>B>D基因组。人工合成六倍体小麦变异类型丰富,是改良普通小麦的重要基因资源。  相似文献   
142.
优质强筋小麦品种川麦36自育成以来对条锈病成株期抗性为高抗-免疫,是一份重要优质抗病资源。为研究川麦36抗条锈基因组成及遗传特点,本研究用条锈病条中30(CY30)、条中31(CY31)和条中32(CY32)混合菌种对抗感病双亲、F1、F2、BC1和BC2进行人工接种并做抗性遗传分析。根据F1及BC1、BC2的抗感反应确定抗性基因的显隐性,根据F2的抗感分离比例,经卡方测验确定抗性基因对数。结果表明,川麦36对条锈病条中30(CY30)、条中31(CY31)和条中32(CY32)混合菌种的成株期抗性是由1对显性基因控制。  相似文献   
143.
利用SDS-PAGE方法对源于CIMMYT的六倍体普通小麦材料SYN351进行了高分子量谷蛋白亚基(HMW-GS)分析,结果表明SYN351Glu-A1和Glu-B1位点编码的HMW-GS同时全部缺失,唯有Glu-D1位点编码的HMW-GS(5 10)存在(N,N,5 10),是六倍体普通小麦中一种高分子量谷蛋白亚基缺失的新类型。  相似文献   
144.
四川部分高亲和性普通小麦地方品种品质特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文分析了26份四川高亲和性普通小麦(T.aestivum)地方品种的品质特性。结果表明,籽粒粗蛋白质含量平均值为11.0%(变幅8.60%~12.04%),赖氨酸含量平均值为0.36%(变幅0.33%~0.47%),沉淀值平均值为16.10ml(变幅13.0~21.9ml),硬度平均值为35.14s(变幅15.80~68.40s)。26份高亲和性材料的粗蛋白质含量、赖氨酸含量和沉淀值都低;据硬度指标,都为软质小麦。  相似文献   
145.
源于叙利亚小麦抗条锈性的遗传分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
分别用小麦条锈菌优势小种条中31号和条中32号接种,对源于叙利亚的ICA31I、CA70分别与川麦28杂交的F1、F2和BC1群体进行抗病基因分析,研究了它们在成株期抗性表现及杂交后代的抗感分离情况。结果表明,ICA31对条中31号和条中32号均表现出由1对显性纯合基因控制;ICA70对条中31表现出由1对显性基因和1对隐性基因的互补作用控制,而对条中32表现为由一对隐性基因控制。  相似文献   
146.
【目的】研究盐浓度和外源物对人工合成小麦种子萌芽、幼苗生长和生理指标的影响,解析材料耐盐差异,为进一步选育耐盐品种或研究耐盐机制奠定基础。【方法】试验以人工合成小麦S79和S80为材料,盐浓度设置了6个不同浓度,外源物设置了3种不同方式,研究材料在不同处理下的发芽、生长和生理指标的变化。【结果】随盐浓度提高,人工合成小麦材料的发芽率呈先增后降趋势,盐浓度0.15%时达顶峰,随后呈下降趋势。S80在6个盐浓度下3种外源物处理下的发芽率均显著优于S79。S79和S80幼苗期的根长、单株根数、单株根鲜重、苗高、单株苗鲜重随盐浓度的增加而降低,盐浓度增加到0.3%,人工合成小麦生长严重影响。S80在6个不同盐浓度下幼苗的生长均优于S79。与蒸馏水处理相比,添加外源物H2O2和GA3后人工合成小麦发芽率,幼苗根长、苗高、单株根重以及单株苗重均显著提高,GA3的效果优于H2O2;盐浓度处理下,人工合成小麦幼苗中脯氨酸、质膜相对透性、可溶性糖、MDA增加,ɑ-淀粉酶活性...  相似文献   
147.
【目的】为探索利用高光谱成像技术识别不同类型小麦籽粒穗发芽的方法。【方法】利用涵盖不同倍性、籽粒颜色的3个品种的小麦种子为材料,通过设置穗发芽对比实验,利用PCA、ICA、HSV 3种变换方法分析不同类型小麦正常和穗发芽籽粒光谱、图像的差异,提取图像和光谱特征参数,并运用最小距离法、最大似然法和支持向量机3种不同识别算法进行小麦籽粒发芽识别。【结果】穗发芽与否会在其光谱特性上有所反映,发芽籽粒的光谱反射率在品种间差异较小,发芽与未发芽籽粒的光谱反射率存在较大差异,大于未发生穗发芽品种之间的差异,特别是在光谱波段470~620 nm之间。通过光谱差异分析并结合支持向量机算法进行识别得到的结果精度更高,识别精度达到96%。【结论】研究结果可为种子质量监控、自动筛选识别等提供技术支持。  相似文献   
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