水稻种子贮藏10年后的活力相关基因定位

以2004年构建并保存在种质库10年的186个单株组成的湘743/Katy F2:3群体为材料,在发芽的第5天和第9天统计亲本和各株系的发芽率和成苗率,应用由129个标记组成的连锁图谱检测与种子活力相关的QTL,一共检测到12个QTLs,共分布在6条染色体的6个区间,单个QTLs对群体性状表型变异的贡献率为5.73%~47.53%,联合贡献率都是50%。其中,在第8染色体RM152~RM310区间检测到一个主效的QTL,对第5天发芽率和第9天发芽率和第9天成苗率的贡献率分别为12.02%、47.53%、38.64%,来自于湘743的基因增加发芽率和成苗率;在第9染色体RM444~RM219区间检测到一个稳定表达的QTL,对第5天发芽率和第9天发芽率和第9天成苗率的贡献率分别为8.85%、7.49%、10.36%,来自于Katy的基因增加发芽率和成苗率;此外,没有检测到显著的上位性互作。     

不同生长环境下水稻穗伸出度的QTL分析

以十和田/昆明小白谷225个F14家系为作图群体,在云南省弥勒县(正常生长环境)、嵩明县(自然低温胁迫环境)、丽江市(自然低温胁迫环境)等3个试点不同年份共5种不同生长环境下进行了水稻主穗和分蘖穗穗伸出度的异地鉴定,并利用SSR标记对水稻穗伸出度进行了QTL分析。检测结果表明,在5种不同的生长环境下共检测到12个与水稻穗伸出度相关的QTL,分别分布于第1(2个QTLs)、2、4、6(3个QTLs)、7(3个QTLs)、9(2个QTLs)号染色体,对表型的贡献率为3.72%~22.17%。其中与主穗穗伸出度相关的QTL共11个,与分蘖穗穗伸出度相关的QTL共7个,其中6个在主穗和分蘖穗上均检测到。在与主穗穗伸出度相关的11个QTL中,q PE-7-1在4种环境下均被检测到,解释的表型变异为9.49%~22.17%;q PE-1-1、q PE-1-2、q PE-6-1和q PE-9-2 4个QTL在2种环境下均被检测到。在与分蘖穗穗伸出度相关的7个QTL中,q PE-1-2、q PE-7-1和q PE-6-1 3个QTL在2种环境中均被检测到,解释的表型变异率分别为4.35%~12.64%、13.22%~20.89%和11.49%~15.73%。     

水稻籽粒锌含量的QTL 定位

锌元素的营养失衡已成为影响人类健康的最重要因素之一, 籽粒锌含量的QTL(quantitative trait loci)定位对研究富锌水稻的遗传育种具有重要的意义。以水稻(Oryza sativa L.)亲本奉新红米和明恢100杂交的145个株系的F2群体为实验材料, 利用92个SSR(simple sequence repeat)标记对水稻籽粒锌含量进行了QTL定位, 共检测到3个QTLs , 分别定位于第3、6和11染色体上, 对表型变异的贡献率分别为4.97%、12.75%和7.74%。其中位于第3染色体上的分子标记RM186和RM168之间的QZN3对表型变异的贡献率最大, 其增效等位基因来自亲本明恢100, 表现为部分显性。3个QTLs 的联合贡献率为25.46%, 具有基因累加效应。该研究结果有利于深入理解水稻锌含量的遗传基础, 为锌含量的QTL精细定位、基因克隆和分子标记辅助选择提供依据。     

黄瓜RIL群体瓜长和把长的QTL定位分析

以黄瓜野生变种‘PI183967’(Cucumis sativus L.hardwickii)和新泰密刺选系‘931’为亲本,通过单粒传法获得包含160个株系的F9代重组自交系群体(RIL)。结合分子遗传图谱和不同年份(2012年春、秋季和2013年春、秋季)的表型调查数据,利用MapQTL4.0软件进行黄瓜瓜长和把长的QTL定位。结果显示:(1)共检测到8个与瓜长和把长相关的QTLs,分布在染色体3、4、5、6、7上,LOD值在2.78~10.24之间,可解释7.4%~32.7%的表型变异率,贡献率≥10.0%的QTL位点4个,占QTLs总数的1/2,在春秋两季重复检测出的QTL位点有4个。(2)检测到4个与瓜长相关的QTLs位点Fl3.1、Fl4.1、Fl5.1、Fl6.1,4个与把长相关的QTLs位点Fsl3.1、Fsl3.2、Fsl5.1、Fsl6.1。(3)Fl6.1和Fsl6.1在2012、2013年春秋季中均可检测到,位于第6号染色体的109.2cM处,标记SSR17591~C80之间;Fl6.1在4次中的贡献率在13.8%~32.7%之间,Fsl6.1在4次中贡献率为12.1%~24.1%;(4)Fl3.1和Fsl3.2位于第6号染色体标记SSR16152~SSR07706之间,其中Fl3.1在2012年秋季和2013年春秋两季中均可检测到,贡献率总共为25.1%,Fsl3.2仅在2012年秋季中检测到,解释8.8%的表型变异率。研究表明,第6号染色体上标记SSR17591~C80和第3号染色体上的SSR16152~SSR07706等2个区域聚集了控制瓜长和把长的主效QTL位点,这2个区域应作为今后研究的重点。     

水、旱条件下稻米蒸煮和营养品质性状与土壤水分环境互作分析及其QTL定位

以旱稻品种IRAT109与水稻品种越富杂交构建的DH群体的116个株系及其亲本为材料,在水、旱2种栽培条件下种植,研究了稻米蒸煮和营养品质性状的变化规律,在水、旱2个土壤水分环境下对直链淀粉含量(AC)、胶稠度(GC)、碱消值(GT)和蛋白质含量(PC)4个蒸煮和营养品质性状进行QTL定位及QTLs与环境互作分析。结果表明,以上4个品质性状在水、旱2种不同栽培条件下差异较大,说明这些性状受水分条件影响较大,旱栽条件下稻米蒸煮和营养各品质性状均有不同程度的升高,其中蛋白质含量平均提高37.9%。QTL分析结果表明,4个稻米品质性状在2个环境中的表现型值都为连续分布,均存在超亲遗传类型,共检测到7个加性效应QTL与稻米蒸煮和营养品质性状4项指标有关,分别位于第1、2、3、6、8、11染色体上,单个QTLs对性状的贡献率在1.91%～19.77%之间。位于第3染色体上控制碱消值的QGt3,第6染色体上控制直链淀粉含量的QAc6,在2个不同土壤水分条件下均与环境存在显著互作,对环境互作的贡献率分别为8.99%和47.86%。控制直链淀粉含量的2对上位性QTLs与土壤水分环境显著互作,贡献率较大,分别为32.54%和11.82%。并筛选到5个主效QTL(QGt6b、QGt8、QGt11、QGc1和QPc2)在抗旱育种中可用于蒸煮和营养各品质性状MAS改良。     

水稻籽粒锌含量的QTL定位

锌元素的营养失衡已成为影响人类健康的最重要因素之一,籽粒锌含量的QTL（quantitative trait loci）定位对研究富锌水稻的遗传育种具有重要的意义。以水稻（Oryzasativa L．）亲本奉新红米和明恢100杂交的145个株系的F2群体为实验材料,利用92个SSR（simple sequence repeat）标记对水稻籽粒锌含量进行了QTL定位,共检测到3个QTLs,分别定位于第3、6和11染色体上,对表型变异的贡献率分别为4．97％、12．75％和7．74％。其中位于第3染色体上的分子标记RM186和RM168之间的QZN3对表型变异的贡献率最大,其增效等位基因来自亲本明恢100,表现为部分显性。3个QTLs的联合贡献率为25．46％。具有基因累加效应。该研究结果有利于深入理解水稻锌含量的遗传基础,为锌含量的QTL精细定位、基因克隆和分子标记辅助选择提供依据。     

基于CSSL的高密度物理图谱定位水稻分蘖角度QTL

对以籼稻9311为遗传背景携带粳稻日本晴基因组的染色体片段置换系（CSSL）的遗传图谱进行分子标记加密,构建了含250个多态标记的高密度物理图谱。以119个CSSLs为材料,P≤0.001为阈值,筛选到分蘖角度与受体亲本9311差异极显著的10个系。结合物理图谱和代换作图方法,共鉴定出5个分蘖角度QTL,其中qTA11的加性效应表现为增效作用,来源于9311的等位基因;其余4个QTL的加性效应为减效作用,均来源于日本晴的等位基因。qTA6-1和qTA6-2分别被定位于第6染色体RM253–RM527之间的3.55Mb区段和RM3139–RM494的1.65Mb区间;qTA9被定位于第9染色体RM257–RM189之间的3.40Mb区段;qTA10被定位在第10染色体RM222–S10-1之间的2.10Mb区段;qTA11被定位于第11染色体RM1761–RM4504之间的3.30Mb区间。以上研究结果为水稻分蘖角度QTL的精细定位和株型育种提供了依据。     

利用籼粳回交群体分析水稻粒形性状相关QTLs

水稻谷粒的外观性状对稻米外观品质存在重要的影响。该研究利用SSR标记,以回交群体Balilla／NTH∥Balilla为作图群体,构建了水稻12条染色体的连锁图,该遗传图谱包括：108个分子标记,平均图距为11．9cM。以构建的遗传图谱为基础,采用区间作图法对谷粒外观性状,包括粒长、粒宽和粒形进行了数量性状基因(QTL)定位。结果表明,粒长、粒宽和粒形在回交群体中均呈近似的正态分布,表现出典型的数量性状特征。QTL定位结果表明,第12染色体上RM101-RM270区间内存在一个与粒长性状相关的QTL,(qGL-12),加性效应约为0．26mm,贡献率为16．7％。在第2和第3染色体上RM154-RM211和RM257-RM175区问内,分别检测到qGW-2和qGW-3两个位点与粒宽性状有关,加性效应为分别为-0．10mm和-0．12mm,贡献率分别为11．5％和16．6％。对于粒形性状,共检测到3个QTLs,qLW-2、qLW-6和qLW-7,分别位于第2、6和7染色体上。其中qLW-2和qLW-7的加性效应分别约为0．09和0．10,两个QTLs分别可解释表型变异的12．7％和18．3％;而qLW-6的加性效应约为-0．13,可解释粒形变异的11．5％。文中还讨论了粒形和稻米外观品质同时改良的可能性。     

利用置换系检测棉花第16染色体的产量、纤维品质QTLs

陆地棉(Gossypium hirsutum L.)和海岛棉(Gossypium barbadense L.)是两个栽培四倍体棉种.前者产量高、适应性广,后者纤维品质优良.置换了海岛棉一对染色体的陆地棉置换系是研究海陆杂种此对染色体上基因互作的优异材料.在对第16染色体的置换系(简称Sub 16)进行遗传评价的基础上,利用(TM-1×Sub 16)F2∶3家系对位于第16染色体上的重要农艺性状进行遗传分析,发现第16染色体上有铃重、衣分、衣指、纤维长度、第一果枝节位的QTLs 各2个,纤维伸长率、开花天数的QTL各 1个,没有检测到子指、纤维强度、麦克隆值的QTL.在构建第16染色体的RAPD、SSR分子标记连锁图基础上,利用分子标记对相应重要农艺性状进行区间作图,检测到铃重、开花天数、纤维长度、纤维伸长率的QTL各1个,在F2∶3株系群体中能解释的表型变异分别为15.2%、12.1%、19.7%和11.7%;检测到2个衣指QTLs,在F2∶3株系群体中能解释的表型变异分别为11.6%和41.9%;检测到3个衣分QTLs,在F2∶3株系群体中能解释的表型变异分别为8.7%、9.6%和29.2%.单标记检测到铃重、开花天数的QTL各1个,在F2∶3株系群体中能解释的表型变异分别为1.60%和4.63%.证明了第16染色体与铃重、衣分、衣指、纤维长度、纤维伸长率、开花天数等性状的关系.     

水稻耐亚铁毒QTLs的定位

亚铁毒是潜育性水稻土中限制水稻产量的主要因子。利用龙杂8503／IR64的F2和等价的F3群体,在营养液中培养来定位耐亚铁毒的QTLs。通过构建101SSR标记的遗传连锁图谱来确定耐亚铁毒QTLs的位置和特性。借助叶片棕色斑点指数、株高和最大根长3个性状,利用营养液在水稻苗期来评价F2单株、F3群体和亲本龙杂8503、IR64,共检测到叶片棕色斑点指数、株高和最大根长的QTLs20个,分布在水稻的10条染色体上,表明这些性状受多基因控制。控制叶片棕色斑点指数的QTLs分别定位在第1染色体的RM315-RM212、第2染色体的RM6-RM240和第4染色体的RM252-RM451之间。与前人的研究结果比较发现：1）位于第4染色体RM252-RM451之间的控制叶片棕色斑点指数的QTL与水稻功能图谱上控制叶绿素含量减少的QTL的位置一致。另一个位于第1染色体的RM315-RM212之间的控制叶片棕色斑点指数的QTL与水稻功能图谱上位于C178-R2635之间控制叶绿素含量的QTL连锁。2）位于第2染色体RM6-RM240之间的第3个控制叶片棕色斑点指数的QTL与位于RZ58-CD0686的控制钾吸收的QTL连锁。     

两个水稻骨干恢复系重要农艺性状的遗传基础研究

水稻骨干恢复系是指在杂交稻育种中广泛应用的一类恢复系。探明骨干恢复系的遗传基础,发掘其重要农艺性状基因/QTL,对分子标记辅助选择水稻恢复系育种具有重要应用价值。本研究以生产上广泛应用的三系骨干恢复系成恢727和两系骨干恢复系9311为亲本,培育了具有250个系的重组自交系群体。分别在2015年三亚和2016年合肥两个环境下进行了9个重要农艺性状表型和SSR分子标记基因型鉴定,用SAS9.2分析表型数据,用QTL Ici Mapping v4.1进行QTL定位分析。在三亚和合肥两个环境下共检测到39个QTL,三亚检测到16个,分布于第1、2、4、7、8、10、11和12染色体上;合肥检测24个,分布于第1、2、3、7、8、9、10和12染色体上。其中qPH1-1在三亚和合肥两个环境下都能检测到,加性效应分别为-1.75和-2.46。在检测到的39个QTL中,有24个QTL的增效等位基因来自恢复系成恢727,15个QTL的增效等位基因来自9311。共计有26个QTL曾被前人定位,13个属于尚未见文献报道的新QTL。另外,在RM279~RM521、RM336~RM3534、RM25~RM547、RM553~RM160、RM222~RM271区段内检测到5个多效性QTL位点。其中RM25~RM547位点与已经克隆的基因Ghd8位置相近。RM553~RM160位点是一个新的多效性位点,分别控制每穗实粒数、单株产量和结实率,而且效应和表型变异贡献率都较大。其余3个位点在前人的研究中分别有所报道,但其多效性则是在本研究中首次发现。在本研究新发掘到的QTL中,控制穗数的QTL qPN12-1,控制穗长的QTL qPL1-2和qPL10-1,控制总粒数的QTL qSNP2-1和qSNP10-1,控制结实率的QTL qSF3-1,控制千粒重QTL qTGW7-1和控制产量的QTL qGY1-1效应均比较大,解释的表型遗传变异比例也较高。本研究的结果将会为相关性状QTL的精细定位、克隆和育种应用奠定基础。     

Mapping QTLs for Plant Phenology and Production Traits Using Indica Rice (Oryza sativa L.) Lines Adapted to Rainfed Environment

Drought is a major abiotic stress limiting rice production and yield stability in rainfed ecosystems. Identifying quantitative trait loci (QTL) for rice yield and yield components under water limited environments will help to develop drought resilient cultivars using marker assisted breeding (MAB) strategy. A total of 232 recombinant inbred lines of IR62266/Norungan were used to map QTLs for plant phenology and production traits under rainfed condition in target population of environments. A total of 79 QTLs for plant phenology and production traits with phenotypic variation ranging from 4.4 to 72.8% were detected under non-stress and drought stress conditions across two locations. Consistent QTLs for phenology and production traits were detected across experiments and water regimes. The QTL region, RM204-RM197-RM217 on chromosome 6 was linked to days to 50% flowering and grain yield per plant under both rainfed and irrigated conditions. The same genomic region, RM585-RM204-RM197 was also linked to harvest index under rainfed condition with positive alleles from Norungan, a local landrace. QTLs for plant production and drought resistance traits co-located near RM585-RM204-RM197-RM217 region on chromosome 6 in several rice genotypes. Thus with further fine mapping, this region may be useful as a candidate QTL for MAB, map-based cloning of genes and functional genomics studies for rainfed rice improvement.     

水稻幼苗活力性状的低温反应数量性状基因座检测

以籼粳交“密阳23/吉冷1号”的F2：3代200个家系作为作图群体,在12℃冷水胁迫下,进行苗高、苗鲜重和苗干重等水稻幼苗活力性状的低温反应鉴定,并利用由SSR标记构建的分子连锁图谱为基础,对冷水胁迫下苗高、苗鲜重和苗干重以及它们的低温反应指数进行了数量性状基因座（QTLs）检测。研究结果表明,低温胁迫下上述幼苗活力性状在F3家系群中均表现为接近正态的连续分布,表现为由多基因控制的数量性状;在第1、2、7、8和12染色体上,检测到与幼苗活力性状的低温反应相关的QTL共12个,对表型变异的贡献率范围为5．2％-17．9％,其中位于第2染色体RM262-RM263区间和第12染色体RM270-RM17区间的与低温下苗高相关的qCSH2和qCSH12,以及位于第12染色体RM19-RM270区间和第1染色体RM129-RM9区间的分别控制低温下苗干重及其低温反应指数的qSDW12和qCSDW1对表型变异的贡献率较大,分别为16．6％、17．9％、15．9％和16．2％。其增效等位基因均来自吉冷1号,前两者均表现为加性效应,后两者分别表现为显性和超显性。     

粳稻子预44中稻瘟病数量抗性位点分析

稻瘟病是世界范围内影响水稻(Oryza sativa)生产的主要病害。抗稻瘟病基因的发掘和育种利用是控制稻瘟病经济、环保的有效措施。为了揭示云南地方水稻品种子预44广谱持久抗瘟机制, 利用江南香糯和子预44杂交构建的F₇重组自交群体, 采用苗期稻瘟病菌自然诱发接种法, 通过调查田间抗瘟性表型数据, 结合基因型数据对子预44中的数量抗瘟性位点进行了分析。结果表明, 在连锁系数(logarithm of odds, LOD)大于2.0的域值上, 共检测出13个QTLs, 分别位于第1、2、6、8、12号染色体上。不同位点表型贡献值差异较大, 范围为5.8%-21.9%, 其中8号染色体上标记RM72-RM404之间的QTLs可解释约61.9%的表型变异, 很可能为一个主效抗瘟QTL位点。多个位点的主效和微效抗性相结合可能是子预44持久稻瘟病抗性的分子基础。     

水稻粒长QTL定位与主效基因的遗传分析

该研究利用短粒普通野生稻矮杆突变体和长粒栽培稻品种KJ01组配杂交组合F_1,构建分离群体F_2;并对该群体粒长进行性状遗传分析,利用平均分布于水稻的12条染色体上的132对多态分子标记对该群体进行QTL定位及主效QTLs遗传分析,为进一步克隆新的主效粒长基因奠定基础,并为水稻粒形育种提供理论依据。结果表明:(1)所构建的水稻杂交组合分离群体F_2的粒长性状为多基因控制的数量性状。(2)对543株F_2分离群体进行QTL连锁分析,构建了控制水稻粒长的连锁遗传图谱,总长为1 713.94 cM,共检测出24个QTLs,只有3个表现为加性遗传效应,其余位点均表现为遗传负效应。(3)检测到的3个主效QTLs分别位于3号染色体的分子标记PSM379～RID24455、RID24455～RM15689和RM571～RM16238之间,且三者对表型的贡献率分别为54.85%、31.02%和7.62%。(4)在标记PSM379～RID24455之间已克隆到的粒长基因为该研究新发现的主效QTL位点。     

Mapping quantitative trait loci controlling seed dormancy and heading date in rice, Oryza sativa L., using backcross inbred lines

 To detect quantitative trait loci (QTLs) controlling seed dormancy, 98 BC₁F₅ lines (backcross inbred lines) derived from a backcross of Nipponbare (japonica)/Kasalath (indica)//Nipponbare were analyzed genetically. We used 245 RFLP markers to construct a framework linkage map. Five putative QTLs affecting seed dormancy were detected on chromosomes 3, 5, 7 (two regions) and 8, respectively. Phenotypic variations explained by each QTL ranged from 6.7% to 22.5% and the five putative QTLs explained about 48% of the total phenotypic variation in the BC₁F₅ lines. Except for those of the QTLs on chromosome 8, the Nipponbare alleles increased the germination rate. Five putative QTLs controlling heading date were detected on chromosomes 2, 3, 4, 6 and 7, respectively. The phenotypic variation explained by each QTL for heading date ranged from 5.7% to 23.4% and the five putative QTLs explained about 52% of the total phenotypic variation. The Nipponbare alleles increased the number of days to heading, except for those of two QTLs on chromosomes 2 and 3. The map location of a putative QTL for heading date coincided with that of a major QTL for seed dormancy on chromosome 3, although two major heading-date QTLs did not coincide with any seed dormancy QTLs detected in this study. Received: 10 October 1997 / Accepted: 12 January 1998     

Identification of quantitative trait loci for the dead leaf rate and the seedling dead rate under alkaline stress in rice

The quantitative trait loci (QTLs) for the dead leaf rate (DLR) and the dead seedling rate (DSR) at the different rice growing periods after transplanting under alkaline stress were identified using an F2:3 population, which included 200 individuals and lines derived from a cross betweea two japonica rice cultivars Gaochan 106 and Changbai 9 with microsatellite markers. The DLR detected at 20 days to 62 days after transplanting under alkaline stress showed continuous normal or near normal distributions in F3 lines, which was the quantita-tive trait controlled by multiple genes. The DSR showed a continuous distribution with 3 or 4 peaks and was the quantitative trait con-trolled by main and multiple genes when rice was grown for 62 days after transplanting under alkaline stress. Thirteen QTLs associated with DLR were detected at 20 days to 62 days after transplanting under alkaline stress. Among these, qDLR9-2 located in RM5786-RMI60 on chromosome 9 was detected at 34 days, 41 days, 48 days, 55 days, and 62 days, respectively; qDLR4 located in RM3524-RM3866 on chromosome 4 was detected at 34 days, 41 days, and 48 days, respectively; qDLR7-1 located in RM3859-RM320 on chromosome 7 was detected at 20 days and 27 days; and qDLR6-2 in RM1340-RM5957 on chromosome 6 was detected at 55 days and 62 days, respectively. The alleles of both qDLR9-2 and qDLR4 were derived from alkaline sensitive parent "Gaochan 106". The alleles of both qDLR7-1 and qDLR6-2 were from alkaline tolerant parent Changbai 9. These geue actions showed dominance and over dominance primarily. Six QTLs associated with DSR were detected at 62 days after transplanting under alkaline stress. Among these, qDSR6-2 and qDSR8 were located in RM1340-RM5957 on chromosome 6 and in RM3752-RM404 on chromosome 8, respectively, which were asso-ciated with DSR and accounted for 20.32% and 18.86% of the observed phenotypic variation, respectively; qDSR11-2 and qDSR11-3 were located in RM536-RM479 and RM2596-RM286 on chromosome 11, respectively, which were associated with DSR explaining 25.85% and 15.41% of the observed phenotypic variation, respectively. The marker flanking distances of these QTLs were quite far ex-cept that of qDSR6-2, which should be researched further.     

籼稻稻米碾磨与外观品质性状的QTL定位

文章利用籼籼交组合特青/IRBB衍生的重组自交系群体, 在2个环境下对稻米碾磨品质和外观品质进行QTL定位。共计检测到控制稻米碾磨品质的QTL 12个和控制外观品质的QTL 18个, 包括糙米率8个、精米率2个、整精米率2个、粒长7个、粒宽5个和长宽比6个, 这些QTL分布于除第4和12染色体外的其他10条染色体上。其中, 第3染色体涵盖粒形基因GS3的区域对粒长、长宽比、糙米率和整精米率具有较大效应, 其献率分别为56.71%、42.23%、10.05%和4.91%; 第5染色体涵盖粒宽基因GW5的区域对粒宽、长宽比、糙米率和精米率具有较大效应, 表型变异贡献率分别为59.51%、36.68%、19.51%和4.56%。此外, 第6染色体涵盖直链淀粉含量基因Wx的区域对糙米率和精米率具有较小效应。GS3和GW5对糙米率和粒形具有重要作用。     

Novel pleiotropic loci controlling panicle architecture across environments in japonica rice （Oryza sativa L.）

To identify quantitative trait loci (QTLs) controlling panicle architecture in japonica rice, a genetic map was constructed based on simple sequence repeat (SSR) markers and 254 recombinant inbred lines (RILs) derived from a cross between cultivars Xiushui 79 and C Bao. Seven panicle traits were investigated under three environments. Single marker analysis indicated that a total of 27 SSR markers were highly associated with panicle traits in all the three environments. Percentage of phenotypic variation explained by single locus varied from 2% to 35%. Based on the mixed linear model, a total of 40 additive QTLs for seven panicle traits were detected by composite interval mapping, explaining 1.2%-35% of phenotypic variation. Among the 9 QTLs with more than 10% of explained phenotypic variation, two QTLs were for the number of primary branches per panicle (NPB), two for panicle length (PL), two for spikelet density (SD), one for the number of secondary branches per panicle (NSB), one for secondary branch distribution density (SBD), and one for the number of spikelets per panicle (NS), respectively. qPLSD-9-1 and qPLSD-9-2 were novel pleiotropic loci, showing effects on PL and SD simultaneously. qPLSD-9-1 explained 34.7% of the phenotypic variation for PL and 25.4% of the phenotypic variation for SD, respec- tively. qPLSD-9-2 explained 34.9% and 24.4% of the phenotypic variation for PL and SD, respectively. The C Bao alleles at the both QTLs showed positive effects on PL, and the Xiushui 79 alleles at the both QTLs showed positive effects on SD. Genetic variation of panicle traits are mainly attributed to additive effects. QTL × environment interactions were not significant for additive QTLs and additive × additive QTL pairs.