分子标记遗传效应预测杂交水稻产量性状

选用13个水稻不育系和19个恢复系按NCⅡ设计配制两套不完全双列杂交组合151个,2005年分别在重庆和泸州种植,结合AFLP和SSR标记位点的遗传效应,预测7个产量性状值。用两套组合F1产量性状对标记多态性位点进行筛选,获得阳性位点和增效位点及其加性和(或)显性效应值,通过逐步回归构建分子标记遗传效应预测产量性状模型,并对不同亲本组合(套间预测)及固定亲本组合产量性状进行了预测。结果表明:(1)阳性和增效位点进行套间预测的效果,绝大多数不理想(预测值与实际值的相关系数为-0.55~0.45),且预测效果不稳定;(2)阳性和增效位点对第二套固定亲本组合的预测效果相近,均优于套间预测,其中对固定恢复系组合的预测好于对固定不育系;(3)对固定亲本组合大部分产量性状的预测达到较理想水平,其中增效位点对固定不育系组合结实率、固定恢复系组合有效穗数、阳性位点对固定恢复系组合穗着粒数、单穗重的预测在0.6以上。用分子标记遗传效应预测产量性状,只需少数标记,应用方便,特别是对水稻育种亲本选配具有重要指导意义。     

海岛棉F1产量性状的条件遗传分析

调查了海岛棉5×4不完全双列杂交实验的3年产量性状资料,运用包括加性、显性、加性×环境互作、显性×环境互作的遗传模型进行条件和非条件的遗传分析.双列杂交的亲本具有不同果枝类型.非条件遗传方差结果表明,总皮棉产量没有检测到显著的非条件加性效应方差.但是铃重、霜前铃数、霜后铃数以及霜前皮棉产量的条件分析结果发现这些性状的加性效应均对总皮棉产量的加性效应有贡献.因此,可通过这些性状改良总皮棉产量的加性效应表现.当某材料产量构成因素的加性贡献率比较高时,选择该材料作为杂交亲本可望获得具有较好总皮棉产量表现的后代.各产量构成因素的显性效应对霜前皮棉产量和总皮棉产量的杂种优势具有较大的贡献率.产量构成因素之间又相互影响.那些能够检测到显著的正向贡献率的性状将为进一步改良目标性状提供可能.本研究结果显示运用条件分析方法不仅能分析原因性状对目标性状的贡献率,还可以分析特定亲本(或组合)的某一性状对该亲本或组合目标性状的作用大小和正负,据此就可以指导某一亲本后代或组合的目标性状的间接选择.这对实际育种中具体组合的选择具有重要的意义.     

矮生菜豆豆荚产量构成因素的通径分析

以8个矮生菜豆品种为材料,研究了单株豆荚产量与其主要构成因素的关系,结果表明,单株豆荚产量及作为豆荚产量构成因素的主茎高、分枝数、花序数、豆荚数、豆荚长和豆荚重在品种间均存在极显著的差异;但这些产量构成因素与单株豆荚产量之间,无论是表型相关系数还是遗传相关系数或是环境相关系数均未达到显著水平。通径分析结果显示,一个与单株豆荚产量关系密切的性状。其对单株豆荚产量的效应总是由于存在一个或多个负向的间接通径系数而被削弱。从而掩盖了该性状对单株豆荚产量的遗传效应,从表型和遗传通径系数看,对单株产量最为重要的是单株结荚数及单株花序数。单株分枝数、主茎高和豆荚重其次。豆荚长则较为次要。根据通径分析结果,就矮生菜豆丰产性育种中各有关性状的选择进行了讨论。     

增效位点在稻米碾磨品质分子预测中的效应及其与遗传效应的关系

利用重庆和泸州两个环境下种植的两套杂交水稻不完全双列组合（按NCII设计）,结合SSR和AFLP标记,按照单向分组的方差分析法筛选与凡碾磨品质表现相关的阳性位点和增效位点,分别就此两类位点建立相应的预测模型,同时采用包括基因型×环境互作效应的种子遗传模型对这两套材料进行遗传效应分析,旨在分析水稻碾磨品质的分子预测效果及其与遗传效应之间的关系．结果表明：（1）增效预测模型较阳性预测模型稳定性好,精确度高．糙米率、精米率和整精米率的增效预测模型可决系数分别为0．6467、0．6516和0．7265,而阳性预测模型则为0．4053、0．4981和0．6897;增效预测模型的剩余平方和分别为0．8104、0．8011和4．4508,而阳性预测模型则为0．9826、0．9673和6．2676;增效预测模型的预测变异系数为6．79％、7．27％和5．02％,而阳性预测模型则为9．12％、8．13％和6．09％．（2）增效预测模型预测效果因材料和性状的不同存在差异,套内预测好于套间预测,固定不育系预测好于固定恢复系预测;预测效果以整精米率最好,精米率次之,糙米率稍差;（3）不同性状和材料自々预测效果受环境互作自々影响不同,糙米率受环境互作影响大干精米率大干整精米率．因此,可根据不育系和恢复系材料特性,在一定环境条件下建立碾磨品质性状的预测模型,或者选择遗传主效应表现良好,同时环境互作效应表现较为稳定的亲本建立预测模型,可能将会获得较为理想的预测效果．     

水稻穗部性状的QTL与环境互作分析

分别在两年收集珍汕97／明恢63的重组自交系群体的表现数据,运用混合线性模型的QTL定位方法,联合分析穗部5个性状的QTLs7及QTL与环境互作关系。每穗颖花数、每穗实粒数、结实率、穗长和穗着密度分别检测到10、3、6、8和7个QTLs分别解释各性状变异的29．13％、19．2％、29．46％、26．39％和35．76％。对于同一性状,高值亲本和低值亲本中均存在增效和减效QTL。相关性状QTL的位置表现相同或相似,高值亲本和低值亲本中均存在增效和减效QTL。相关性状QTL的位置表现相同或相似,成族分布。1个穗长QTL,2个每穗颖花数QTL3,3个结实率QTLs表现与环境显著互作,QTL与环境互作效应的贡献率比相应的QTL贡献率略大。遗传力稍高的每穗实粒数和穗着粒密度的DQTL与环境不互作。     

利用双单倍体群体剖析水稻产量及其相关性状的遗传基础

主效QTL、上位性效应和它们与环境的互作(QE)都是数量性状的重要遗传因素。利用籼粳交珍汕97／武育粳2号F1植株上的花药进行组织培养得到的190个双单倍体群体和179个微卫星标记,通过两年两重复田间试验,采用混合线性模型方法分析了9个控制水稻产量及其相关性状的遗传效应,得到57个主效QTL,41对上位性互作,8对QTL与环境的互作和7对上位性效应与环境的互作。单个主效QTL解释这些性状1．3％～25．8％的表型方差。各性状QTL的累积表型贡献率达11．5％～66．8％。大多数性状之间具有显著的表型相关性,相关性较高的性状之间常具有较多共同或紧密连锁的QTL。结果表明,基因的多效性或紧密连锁可能是性状相关的重要遗传基础。     

应用中国和欧洲油菜建立的双二倍体群体对3个重要农艺性状的QTL定位以及与环境的互作分析

以中国的高油分自交系“高油”和欧洲高含油量品种“Sollux”的F1产生的282个株系组成的双二倍体(DH)群体为材料,在125个SSR标记座位构建的连锁图谱基础上,根据在中国和欧洲四个不同环境下的表型鉴定结果,采用混合线性模型基础上的QTL分析软件,对油菜3个重要农艺性状:株高,开花期和成熟期进行了数量性状基因座位(QTL)的联合定位分析,估测了这些QTL的加性、上位性以及与环境的互作效应。结果表明各性状均受多个加性、加加上位以及与环境互作的QTL控制。株高受多个QTL影响(12个位点具有加性或兼有环境互作效应,5个位点具有互作效应),以加性效应为主,加性效应总和可解释定位群体表型变异的75%左右,并多兼有上位性效应。12个主效QTL中,9个是“高油”等位基因相对“Sollux”有降低株高的作用,大多数加性×环境互作QTL的有效等位基因具有环境选择特异性。7个ae基因座位中,5个“高油”等位基因在杭州种植环境下,除一例外所有在德国环境下的互作基因座中,“Sollux”等位基因起着增加株高的作用,加加上位性主效总和为加性主效总和的三分之一。7个控制花期和8个控制成熟期的主效QTL中,分别有6个和5个是来自“高油”的等位基因相对“Sollux”具有提前开花和成熟的效应,这些QTL的效应总和占到性状表型变异的60%左右。5个位于第2和第12连锁群中的2个大效应QTL可能和已多次报导的VFN1和VFN3基因相近或相同。开花期和成熟期两性状均检测到显著的ae互作效应,双亲等位基因的效应在各环境下呈离散分布。位于14和19连锁群上的两个主效株高QTL同时也是控制开花期和油分含量的基因位点,因而利用这两个位点进行标记辅助筛选时要考虑到对油分含量的影响。控制成熟期的8个主效QTL中有3个同时也是控制开花期的基因座位,证实了开花期和成熟期高度正相关的遗传基础,两个生育性状均表现有较弱的QTL间加加上位互作,但以主效QTL的作用为主。     

不同遗传背景下杂交籼稻功能叶与产量构成因素的相关

为明确水稻功能叶与产量构成因素间的相关性,以不同遗传背景下籼稻的10个不育系和16个恢复系为亲本,按照NCII设计配制两套双列杂交组合,对水稻12个功能叶性状与8个产量性状构成因素进行了相关分析,结果表明：3片功能叶叶长与叶面积、剑叶宽、倒2叶宽等性状之间均存在极显著正相关,功能叶夹角之间也存在极显著正相关,但不同遗传背景对夹角性状与9个形态性状之间的相关性则存在明显差异,在第一套组合中,其相关系数均为负值,且相关均不显著;而第二套组合则相反。8个产量构成因素中,单株穗数与平均穗长、着粒密度、穗实粒数以及穗着粒数之间存在极显著负相关,平均穗长与穗着粒数、结实率与单株产量呈显著或极显著正相关,遗传背景对产量组成上有较大影响,在第一套组合中单株产量主要由结实率、单株穗数以及穗实粒数等性状决定,而在第二套中则主要由穗实粒数和结实率等性状决定。在功能叶与产量构成因素的相关中,功能叶叶长、叶面积、剑叶宽、倒2叶宽与着粒密度、穗实粒数以及穗着粒数等3个性状之间存在显著或极显著正相关。12个水稻功能叶性状与8个产量构成因素之间的主成分分析表明,在不同的遗传背景下,产量构成因素均主要受叶面积和叶夹角影响,两种不同遗传背景中其累积贡献率分别为69.8%和84.0%。     

利用RFLP标记定位水稻重要农艺性状的主效基因与微效基因

以一对籼粳交(圭630/02 428)经花药培养产生的双单倍体(DH)群体构建了含233个RFLP标记、覆盖基因组约2070cM的水稻分子图谱.利用QTL区间作图对水稻重要农艺性状如抽穗期、株高、有效穗、着粒数、实粒数、结实率和千粒重等7个性状的基因座位进行了定位分析,检测到8个主效基因和29个微效基因.双亲间性状差异较大有利于主效基因的鉴别.     

水稻生物学产量及其构成性状的QTL定位

QTL的加性效应、加性×加性上位性效应及它们与环境的互作效应是数量性状的重要遗传分量.利用IR64/Azucena的125个DH品系为群体,分析了水稻生物学产量及其两个构成性状干草产量和谷粒产量的遗传组成.用基于混合模型的复合区间作图(MCIM)方法进行QTL定位.检测到12个位点有加性主效应,27个位点涉及双位点互作,18个位点存在环境互作.结果表明水稻生物学产量和它的两个构成性状普遍存在上位性效应和QE互作效应.此外,还探讨了性状间相关的遗传基础.发现4个QTLs和一对上位性QTLs可能与生物学产量与干草产量之间的正相关有关.3个QTL可能与干草产量与谷粒产量之间的负相关有关.这些结果可能部分地解释了这3个性状相关的遗传原因.通过对水稻生物学产量及其两个构成性状所定位QTL的分析,加深了对数量性状QTL的认识.首先,QTL的上位性效应和QE互作效应是普遍存在的;其次,QTL的多效性或紧密连锁可能是遗传相关的原因,当QTL对两个性状作用的方向相同时可导致正向遗传相关,反之则为负向遗传相关,当有些QTL表现为同向作用而另一些QTL表现为反向作用时,则可削弱性状间的遗传相关性;第三,复合性状的QTL效应可分解为其组成性状的QTL效应,如果QTL对各组成性状的效应方向相反而相互抵消,可使复合性状的QTL效应不易被检测;第四,加性效应的QTL常参预构成上位性效应,而具有上位性效应的QTL并非都有加性主效应,表明忽略上位性的QTL定位方法会降低检测QTL的功效;最后,鉴别不同类型的QTL效应有利于指导育种实践,选择主效QTL适用于多环境,QE互作QTL适用于特定环境,对上位性QTL应强调选择基因组合而并非单个基因.     

Mapping QTL for Biomass Yield and Its Components in Rice (Oryza sativa L.)

Addicive effects, additive by additive epistatic effects, and their environmental interactions of QTLs are important genetic components of quantitative traits. Genetic architecture underlying rice biomass yield and its two component traits (straw yield and grain yield) were analyzed for a population of 125 DH lines from an inter-subspecific cross of IR64/Azucena. The mixed-model based composite interval mapping approach (MCIM) was used to detect QTLs, There were 12 QTLs detected with additive main effects, 27 QTLs involved in digenic interaction with aa and/or aae effects, and 18 QTLs affected by environments with ae and/or aae effects. It was revealed that epistatic effects and QE interaction effects existed on biomass yield and its component traits in rice. In addition, the genetic basis of relationships among these traits were investigated. Four QTLs and one pair of epistatic QTLs were detected to be responsible for the positive correlation between biomass yield and straw yield. Three QTLs might be responsible for the negative correlation between straw yield and grain yield. This result could partially explain the genetic basis of correlation among the three traits, and provide useful information for genetic improvement of these traits by marker-assisted selection.     

水稻产量数量性状的遗传调控机制研究进展

粒重、每穗粒数和每株穗数是决定水稻产量的三大要素,也是水稻育种改良的重点．这些性状都是遗传复杂的数量性状．近十年来,水稻数量性状遗传学领域取得了突破性的进展,成功克隆了一批控制水稻产量性状的数量性状位点（QTL）．本文将简要介绍产量性状相关QTL的功能与作用机制．这些研究成果不仅有助于揭示产量性状形成的遗传基础,也将有力推动水稻分子设计育种的进程．     

水稻剑叶部分形态生理特性QTL分析以及它们与产量、产量性状的关系

光合产物是水稻产量的主要来源,因此对水稻后期功能叶片尤其是剑叶形态生理性状的遗传分析对水稻高产育种很重要。利用来源于籼／粳交后代的重组自交系群体为材料对水稻剑叶形态（叶片长、宽、面积）和生理性状（叶绿度、持绿性）进行了QTL定位,并对这些性状与产量、产量性状的相关性进行了分析。两年分别定位了17、6和14个与剑叶形态性状、叶绿度和持绿性有关的QTL,其中10个QTL在两年中共同检测到。相关分析表明,较大的剑叶可以增加穗粒数并显著增加产量,然而叶绿度和持绿性与产量、产量性状无关或呈显著负相关。叶绿度与剑叶大小呈显著负相关以及籼／粳交群体后代半不育是叶绿度和持绿性与产量、产量性状无关或呈显著负相关的可能原因。染色体4上的RM255-RM349区域同时控制3个剑叶形态性状并且解释的变异也较大,该区域可用于遗传改良以提高水稻产量。染色体3上的RM422-RM565区域重叠了3个与持绿性有关的QTL,它们对产量的贡献有待于通过构建近等基因系进行深入研究。     

穗颈维管性状与产量相关性状的遗传分析

穗颈维管性状是实现"源"合成的同化物输送至籽粒中的唯一通道.本研究利用来源于籼稻93-11(受体)和粳稻日本晴(供体)构建的染色体片段代换系群体,调查穗颈维管性状与穗部产量性状.结果表明,大部分穗颈维管性状与穗部产量性状呈显著相关;7个穗颈维管性状共检测到42个QTL,其中16个位点日本晴等位基因起增效作用;6个穗部产...     

Characterization of the main effects,epistatic effects and their environmental interactions of QTLs on the genetic basis of yield traits in rice

Main effects, epistatic effects and their environmental interactions of QTLs are all important genetic components of quantitative traits. In this study, we analyzed the main effects, epistatic effects of the QTLs, and QTL by environment interactions (QEs) underlying four yield traits, using a population of 240 recombinant inbred lines from a cross between two rice varieties tested in replicated field trials. A genetic linkage map with 220 DNA marker loci was constructed. A mixed linear model approach was used to detect QTLs with main effects, QTLs involved in digenic interactions and QEs. In total, 29 QTLs of main effects, and 35 digenic interactions involving 58 loci were detected for the four traits. Thirteen QTLs with main effects showed QEs; no QE was detected for the QTLs involved in epistatic interactions. The amount of variations explained by the QTLs of main effect were larger than the QTLs involved in epistatic interactions, which in turn were larger than QEs for all four traits. This study illustrates the ability of the analysis to assess the genetic components underlying the quantitative traits, and demonstrates the relative importance of the various components as the genetic basis of yield traits in this population.     

Prediction of hybrid grain yield performances in Indica Rice (<Emphasis Type="Italic">Oryza sativa</Emphasis> L.) with effect-increasing loci

One hundred and fifty-one rice hybrids produced in two sets of half-dialell crosses and their parents (13 cytoplasmic male sterile lines and 19 restorers) were used to predict the F₁ performances of seven yield traits through the parental genetic distances (GD) based on SSR markers. The positive loci (PL) and effect-increasing loci (IL), which were screened from SSR polymorphic loci by the F₁ traits of 32 parents, together with total loci (TL), were utilized to estimate parental GD and the models were found to predict the traits of hybrids derived from different parents, fixed parents, and different environments, respectively. The results were as follows: (1) 550 polymorphic loci were detected from 174 SSR markers: a dendrogram based on these loci could separate all the sterile and restorer lines used in the present study, which indicated that parental genetic diversity of F₁ was large; (2) the correlations between F₁ traits and parental GDs based on IL ranged from 0.61 to 0.87 with a mean of 0.76, and they were higher than those on TL or on PL; (3) predictions based on IL for F₁ traits (except grain weight per plant) derived from different environments were ideal, but worse for F₁ traits derived from different parents; and (4) IL was more effective than TL and PL in predicting traits of F₁ with fixed parents, and predictions for fixed restorer combinations were more effective than those for fixed sterile line combinations. These results should facilitate molecular prediction for hybrid yield and other traits by means of both elite sterile and restorer lines.     

水稻产量及其构成因子对空气CO2浓度增高响应的QTL分析

自由空气CO2浓度增加设施（Free air carbon dioxide enrichment．FACE）使得实际地模拟未来植物生长所处的CO2浓度增加环境变为可能。FACE下．作物生长和产量发生不同程度的加速和提高,而分析作物产量因子对CO2浓度增加响应的遗传基础将有利于对CO2环境变化做出敏感响应的遗传特性的认识,有利于适合未来空气CO2浓度增加环境的高产品种的培育。以粳稻品种Asominori与籼稻品种IR24的杂交组合所衍生的染色体片段置换系（CSSLs）为材料进行田间试验,分别在FACE（约570umol CO2／mol）和正常大气（约370umol CO2／mol）下对籽粒产量及其构成因子等数量性状位点（QTL）进行了分析。结果表明,在FACE下,Asominori和IR24的有效穗数、穗粒数和单株籽粒产量均显著高于对照下的,并且FACE下,65个置换系的变幅范围均大于对照下的;在第1．2,4,6．7,9和12染色体上检测到LOD值在2．5—5．7范围内的控制上述产量性状的20个QTL．其中有3个可以同时在FACE和正常大气下检测到．其余的则只是在某一种CO2环境下检测到。此外,还检测到2个QTL（qFT12 and qGP4）存在着与环境的加性互作效应。可以推论．空气中CO2浓度的增加诱导了部分对CO2浓度敏感的QTL表达,控制水稻产量性状的QTL与CO2增加的环境发生了互作效应。预计利用分子标记辅助育种途径可以培育出适用于未来CO2浓度增加环境下的高产水稻品种。     

Association analysis of some drought related characters in hexaploid spring wheat (Triticum aestivum L.).

The association among yield components and their direct and indirect influence on the grain yield of wheat were investigated. 24 breeding lines were tested in a randomized complete block experiment design with three replications. According to the results the phenotypic correlation among the traits and their path coefficient were estimated. Positive significant correlation coefficients were obtained for association between survival rate treatment I, III, leaf venation, stomatal frequency, osmotic pressure, flag leaf area and number of tillers per plant with grain yield per plant at both phenotypic and genotypic levels. Negatively significant correlation between hygrophilic colloids and epidermal cell size with grain yield per plant was obtained at phenotypic and genotypic levels. Path coefficient was also computed to estimate the contribution of character to the yield. Path coefficient analysis revealed that flag leaf area, root/shoot ratio and survival rate II had the highest positive direct effects on grain yield, while hygrophilic colloids and osmotic pressure had negative direct effect on grain yield. These results thus obtained suggested that flag leaf area is an important component of yield and hence needs special attention in selection strategies.