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大豆荚粒相关性状的QTL分析 总被引:10,自引:0,他引:10
利用Harosoy和Clark导入到红丰11为背景的初级回交导入系定位了大豆荚粒相关性状的QTL。在两套导入系群体中,对13个荚粒性状共检测到37个相关的QTL位点,分布在18个连锁群上。根据不同群体QTL检测情况,可将其分为3类:第1类为在两套群体同时检测到的QTL,共有23个,分布在13个连锁群上;第2类为只在Clark为供体亲本的群体中检测到的QTL,共有7个,分布在4个连锁群上;第3类为只在Harosoy为供体亲本的群体中被检测到的QTL,共有7个,分布在7个连锁群上。两套群体均检测到的23个QTL,并且有7个QTL与前人研究结果较一致,这些QTL位点为稳定主效的QTL,对荚粒性状贡献较大。本研究所构建的两套大豆回交导入系群体都是以红丰11作为轮回亲本,由于遗传背景较为一致,减小了其对QTL定位的干扰,排除了由于基因累赘所造成的偏差。因此QTL一致性较高,为标记辅助选择培育高产品种奠定了基础。 相似文献
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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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黑龙江省大豆蛋白质和油分含量与环境因素的相关分析 总被引:2,自引:2,他引:0
在黑龙江省18个地区选择熟期适宜的18份大豆品种为材料,结合当地8个主要环境因素数据,利用偏最小二乘多元回归方法对影响大豆品质的环境因素进行了分析.结果表明:蛋白质含量与经度、纬度、海拔、年平均气温、无霜期负相关,与年日照时数、降水量正相关.油分含量与经度、纬度、海拔、年平均气温、无霜期正相关,与年日照时数、降水量负相关.经度、纬度、海拔、年平均气温、无霜期等环境指标的提高对蛋白质含量形成和提高不利,却对油分含量的形成和提高有利;年日照时数、积温、降水量等环境指标的提高对蛋白质含量形成和提高有利,却不利于油分含量的形成和提高.这样的结论表明同一环境因素对蛋白质和油分形成可能具有互逆作用. 相似文献
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多环境条件下大豆倒伏性相关形态性状的QTL分析(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]定位大豆倒伏性相关形态性状的QTL为培育抗倒伏性高的品种提供依据。[方法]以美国大豆品种Charleston为母本,东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:16-F2:18的重组自交系的147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。在三年两个地点对大豆的主茎节数、茎粗和茎秆重性状进行调查及QTL分析。[结果]共检测到16个主茎节数QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、D2、F、G、H和N连锁群上;检测到10个茎粗QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、E和G连锁群上;检测到15个茎秆重QTL,分别位于A1、A2、C2、D1a、D1b和G连锁群上。在得到的这些QTL中,2种算法都能检测到5个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.6%—27.0%;1个茎粗QTL,解释表型变异范围为9.0%-11.0%;6个茎秆重QTL,解释表型变异范围为6.0%-39.0%。在2年以上能被检测到3个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.0%-60.2%;2个茎秆重QTL,解释表型变异范围为10.0%-23.0%;2年以上未重复检测到茎粗QTL。[结论]通过比较定位的主茎节数、茎粗和茎秆重QTL,发现这些性状之间存在较大的遗传相关性。 相似文献
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多环境条件下大豆倒伏性相关形态性状的QTL分析 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】定位大豆倒伏性相关形态性状的QTL为培育抗倒伏性高的品种提供依据。【方法】以美国大豆品种Charleston为母本,东北农业大学大豆品系东农594为父本及其F2:16-F2:18的重组自交系的147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。在三年两个地点对大豆的主茎节数、茎粗和茎秆重性状进行调查及QTL分析。【结果】共检测到16个主茎节数QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、D2、F、G、H和N连锁群上;检测到10个茎粗QTL,分别位于A1、B1、C2、D1a、E和G连锁群上;检测到15个茎秆重QTL,分别位于A1、A2、C2、D1a、D1b和G连锁群上。在得到的这些QTL中,2种算法都能检测到5个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.6%-27.0%;1个茎粗QTL,解释表型变异范围为9.0%-11.0%;6个茎秆重QTL,解释表型变异范围为6.0%-39.0%。在2年以上能被检测到3个主茎节数QTL,解释表型变异范围为8.0%-60.2%;2个茎秆重QTL,解释表型变异范围为10.0%-23.0%;2年以上未重复检测到茎粗QTL。【结论】通过比较定位的主茎节数、茎粗和茎秆重QTL,发现这些性状之间存在较大的遗传相关性。 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