云南栽培稻种SSR遗传多样性比较

采用64个SSR标记对96份云南水稻（Oryza sativa）地方品种和选育品种的遗传多样性进行比较分析。结果发现64个标记都具有多态性,共检测到741个等位基因,每个多态性位点检测到的等位基因数为2—29个,平均11．57个：Nei基因多样性指数（He）范围在0．345（RM321）-0．932（RM1）之间,平均为0．56。水稻品种的遗传多样性并非按地理位置均匀分布,而是在相似系数为0．17的水平上明显分为2个不同类群,即籼稻类群和粳稻类群,且籼粳亚种间的SSR多样性差异不明显,籼稻平均等位基因数（Ap）和Nei基因多样性指数（Ap=10．6,He=0．46）与粳稻品种（Ap=10．7,He=0．48）十分接近,可能与这些品种间存在一定频率的基因交流有关。糯稻和非糯稻在籼稻群和粳稻群中都有表现,没有特别的分布规律。云南栽培稻选育品种与地方稻亲缘关系较近,其遗传基础可能来源于云南水稻地方品种。本研究结果表明,SSR标记能较好地区分云南栽培稻品种,且云南水稻地方品种遗传多样性丰富,存在大量的优质性状可供育种实践选择。     

云南栽培稻种SSR 遗传多样性比较

采用64个SSR标记对96份云南水稻(Oryz a sativa)地方品种和选育品种的遗传多样性进行比较分析。结果发现64个标记都具有多态性, 共检测到741个等位基因, 每个多态性位点检测到的等位基因数为2-29个, 平均11.57个; Nei基因多样性指数(He)范围在0.345(RM321)-0.932(RM1)之间, 平均为0.56。水稻品种的遗传多样性并非按地理位置均匀分布, 而是在相 似系数为0.17的水平上明显分为2个不同类群, 即籼稻类群和粳稻类群, 且籼粳亚种间的SSR多样性差异不明显, 籼稻平均等位基因数(Ap)和Nei基因多样性指数(Ap=10.6, He=0.46)与粳稻品种(Ap=10.7, He=0.48)十分接近, 可能与这些品种间存在一定频率的基因交流有关。糯稻和非糯稻在籼稻群和粳稻群中都有表现, 没有特别的分布规律。云南栽培稻选育品种与地方稻亲缘关系较近, 其遗传基础可能来源于云南水稻地方品种。本研究结果表明, SSR标记能较好地区分云南栽培稻品种, 且云南水稻地方品种遗传多样性丰富, 存在大量的优质性状可供育种实践选择。     

香稻资源遗传多样性的比较

利用60个水稻SSR标记, 对来自国内外的370份香稻材料的遗传多样性进行了比较分析。结果共检测到361个等位基因, 每个位点的等位基因变幅为2~10个, 平均Nei基因多样性指数(He)为0.663, 变幅为0.104(RM308)~0.885(RM2634)。籼粳亚种间的遗传多样性具有明显差异, 籼稻的等位基因数和Nei基因多样性指数均高于粳稻。地方品种的遗传多样性高于选育品种, 选育品种等位基因数仅为地方品种的86.5%。分子方差分析表明, 香稻材料中总变异的43.08%是由于亚种间的遗传差异引起的。不同稻区的遗传分化程度总体介于1.69%~14.40%之间。其中, 华南与西南、华中与西南地方品种间遗传差异的分化程度达显著水平。聚类分析将参试材料明显分为籼粳两大类, 同时地域相同(稻区)、相邻省份的香稻材料基本归为同一类群。     

宁夏杂草稻的遗传多样性及其亲缘关系分析

以宁夏杂草稻、选育品种、地方品种共143份水稻种质为试验材料,进行主要农艺性状的的表型鉴定评价,并利用24对SSR引物进行不同类型水稻种质的遗传多样性比较、遗传相似性和聚类分析。表型评价表明,宁夏杂草稻表现为矮秆和早熟,表型变异范围较大;多数杂草稻种皮呈红色,颖壳呈秆黄色,均落粒。SSR标记分析结果,共检测到141个等位基因,每个位点等位基因数目变异在3~11个,平均为5.8333个;Nei's基因多样性指数变幅为0.2241~0.8065,平均为0.5219。杂草稻种质的等位基因数、有效等位基因数、Shannon指数均高于选育品种和地方品种。在不同来源杂草稻群体中,来自吴忠和永宁东河的杂草稻Nei's基因多样性指数最高,分别为0.4912和0.4814,而来自青铜峡的杂草稻Nei's基因多样性指数最低,为0.2802。相似性分析表明,杂草稻与地方品种高度相似,相似系数高达0.9585,而杂草稻与选育品种的相似性较低,其相似系数为0.4584;选育品种与地方品种的相似系数只有0.3560。聚类分析表明,参试材料分为3个类群,其中选育品种单独聚类于第Ⅰ类群,其遗传背景明显区别于杂草稻和地方品种;第Ⅱ类包括大部分杂草稻和地方品种,不同来源杂草稻及地方品种间分布比较均匀;第Ⅲ类是由小部分杂草稻和地方品种组成。宁夏杂草稻的分布没有明显的区域性,宁夏杂草稻与地方品种高度融合且遗传相似性很高。     

茶花鸡群体遗传多样性

茶花鸡是我国具有独特遗传特性的地方家禽品种,为了进一步阐明其群体遗传变异和遗传结构状况,采用了33个家鸡特异性的微卫星标记对该鸡种自然群体中30个个体进行了多态性电泳检测。33个微卫星座位共检测到105个等位基因,所有座位都呈现出多态性,每个座位的等位基因数在2~5个之间,平均每个座位等位基因数3.20个。群体平均杂合度和平均多态信息含量分别为0.612 9和0.527 6。结果表明,茶花鸡自然群体遗传多样性较丰富。     

中国主栽香蕉品种和INIBAP引进品种的SSR分析研究

利用10对SSR引物对中国14个主栽香蕉(Musa spp.)品种和从INIBAP引进的33个香蕉品种进行了遗传多样性分析。10个多态性位点共揭示出92个等位基因,每个位点的等位基因数从5到15不等,平均每个位点的等位基因数是9.2,产物片段大小在75 bp到310 bp之间。用Jaccard系数计算品种间的相似性,相似性数值在0.1到1之间;用UPGMA进行聚类分析,结果显示,14个主栽品种的遗传变异小,而供试的33个引进品种遗传多样性高。本研究所用的10对引物不能把所有的品种区分开。     

中国水稻地方品种与选育品种遗传多样性的比较分析

利用98对SSR标记对202份中国水稻地方品种和选育品种的遗传多样性进行比较分析.结果显示供试品种具有较丰富的遗传多样性,共检测到等位基因1350个,每个位点的等位基因数(Na)变化范围为3～ 39,平均14个;Nei基因多样性指数变化范围(He)为0.125 ～0.955,平均0.733;多态信息量(PIC)变化范围为0.122 ～0.953,平均0.680;稀有等位基因数(Nr)913个;等位基因丰度(Rs)8.33.栽培稻地方品种和选育品种遗传多样性差异明显,地方品种等位基因数、Nei基因多样性指数、多态信息量、稀有等位基因数和等位基因丰度(Na=1219,He=0.747,PIC=0.710,Nr=756,Rs =8.50)均高于选育品种(Na =919,He =0.704,PIC =0.650,Nr=529,Rs =7.01).各染色体组水平的遗传多样性分析表明,选育品种仅在1号染色体上的遗传多样性高于地方品种,进一步分析显示选育品种的遗传改良在基因组水平上具有区间特异性.     

中国水稻地方品种与选育品种的遗传多样性比较分析

利用98对SSR标记对202份中国水稻地方品种和选育品种的遗传多样性进行比较分析。结果显示供试品种具有较丰富的遗传多样性,共检测到等位基因1350个,每个位点的等位基因数(Na)变化范围为3~39,平均14个;Nei基因多样性指数变化范围(He)为0.125~0.955,平均0.733;多态信息量(PIC)变化范围为0.122~0.953,平均0.680;稀有等位基因数(Nr)913个;等位基因丰度(Rs)8.33。栽培稻地方品种和选育品种遗传多样性差异明显,地方品种等位基因数、Nei基因多样性指数、多态信息量、稀有等位基因数和等位基因丰度(Na=1219,He=0.747,PIC=0.710,Nr=756,Rs=8.50)均高于选育品种(Na=919,He=0.704,PIC=0.650,Nr=529,Rs=7.01)。各染色体组水平的遗传多样性分析表明,选育品种仅在1号染色体上的遗传多样性高于地方品种,进一步分析显示选育品种的遗传改良在基因组水平上具有区间特异性。     

利用SSR分析山西省玉米地方品种的遗传多样性

采用混合取样方法和SSR分子标记技术,利用48对引物对山西省38个玉米地方品种的遗传多样性进行了分析.共检测出368个等位基因,每个SSR位点的等位基因数为2～14个,平均为7.48个;多态性信息量(PIC)变化范围在0.24～0.89之间,平均为0.66.总共检测出185个稀有等位基因,21个特有等位基因.SSR标记聚类分析把38个品种大体分成了4个群.研究表明,山西地方品种遗传多样性非常丰富,很多品种具有频率很高的独特基因,它们可能具有一定的特异性.因而,山西玉米地方品种对于拓宽玉米种质的遗传基础可能会起很大的作用.     

普遍野生稻和亚洲栽培稻遗传多样性的研究

用 ４４个 ＲＦＬＰ标记对来自中国、印度、泰国等亚洲 １０个国家的普通野生稻（简称普野,下同）和来自多个国家的７５个栽培稻品种,从多态位点的比率、等位基因数、基因型数、平均杂合度及平均基因多样性等多个方面,比较了不同国家和不同地区的普通野生稻、栽培稻籼粳亚种及栽培稻与普野之间遗传多样性的差异。结果表明：中国普野的遗传多样性最大;其次是印度普野;南亚普野的平均基因多样性大于东南亚普野,而多态位点的比率、等位基因数及基因型数等却低于东南亚普野;栽培稻的遗传多样性明显小于普通野生稻。在所检测的４４个位点中,栽培稻的多态位点数仅为野生稻的３／４,等位基因数约为野生稻的６０％,基因型种类约为野生稻的１／２。栽培稻中籼稻的遗传多样性高于粳稻。在平均每个位点的实际杂合度上,以中国普野杂合度最高,普通野生稻是栽培稻的２倍。说明从野生稻演化成栽培稻的过程中,经过自然选择和人工选择,杂合度降低,等位基因减少,基因多样性下降。     

基于SSR标记的贵州薏苡种质资源遗传多样性?分析

利用SSR标记研究了22份薏苡种质的遗传多样性,用11对扩增带型稳定的SSR引物从供试材料中检测出105个等位基因变异,每对引物检测等位基因4～20个,平均9.55个。SSR引物的PIC介于0.3048～0.9238,平均多态性信息量为0.8255。利用UPGMA聚类分系法将供试自交系划分为4类,该划分结果与根据地理来源、种质系谱的分类结果基本一致。SSR分子标记辅助的种质改良是薏苡品种改良的重要途径。     

30个粳稻品种SSR标记遗传多样性分析

选用分布于水稻12条染色体上的64对SSR引物,对江苏省育成以及日本引进的粳稻品种共30份材料进行遗传多样性分析。结果表明,有50对SSR引物在30个品种间表现为多态性。共检测到140个等位基因,每对引物的等位基因数变幅为2～5个,平均为2．8个。有效等位基因为94．336个,平均为1．887。每个SSR位点的多态性信息量（PIC）变化范围为0．064～0．752,平均为0．410。30个品种间的遗传相似系数变幅为0．386～0．956之间,平均值为0．719,且81．4％的供试品种其遗传相似系数在0．600～0．800之间,亲缘关系较近;以遗传相似系数为原始数据,按UPGMA方法将30个品种划分为3大类群,结合系谱分析结果表明,江苏省育成的水稻品种遗传多样性不够丰富,多数品种间的亲缘关系较近,欲进一步提高江苏省水稻产量还需拓宽亲本选择范围,扩大遗传背景。     

利用SSR标记构建萝卜种质资源分子身份证

为了保护我国特有的优异萝卜资源,促进资源的有效区分和合理利用,保障我国萝卜产业发展,目前需积极开展萝卜种质资源的特异性鉴定和种质识别技术研究。本研究基于SSR分子标记、信息处理和图像处理技术,筛选出22对SSR引物对75份来源和特征不同的代表性萝卜种质进行鉴定,共扩增出153条带,其中多态性条带为87条,平均多态性位点百分率为55.49%,平均每对引物可扩增出6.95条带和3.95条多态性带,有效地显示出每份萝卜种质的特异性。基于最少引物鉴定最多种质的原则,利用MATLAB程序筛选出8对SSR引物,依据8对引物的扩增数据,经过多态性谱带的有序编码转换,构建出75份萝卜种质分子身份证。结果显示利用SSR标记构建萝卜种质分子身份证进行种质资源的鉴定和保护是可行的。     

新疆甜高粱种质资源遗传多样性的SSR分析

选用50对SSR引物对新疆现有72份甜高粱种质资源进行遗传多样性分析。结果表明:有20对引物在72份甜高粱种质资源中表现为多态性。共检测到91个等位基因,每对引物可检测到的等位基因数目为2～5个,平均为3.45个。多态性信息量(PIC)的变动范围为0.2859～0.6652,平均为0.5057。72份甜高粱种质间的遗传相似系数变化范围为0.2001～1.000,平均值为0.5599。UPGMA聚类分析将72份材料划分为A、B两大类群,A群包括69份材料,而A群又被分成从Ⅰ到Ⅺ共11个亚群,B群包括3份材料,农艺性状近似的大多被聚到同一类群。     

设施用厚皮甜瓜品种SSR标记遗传多样性分析

使用分布于甜瓜12条染色体上的72对SSR引物,对我国中东部设施内栽培的30个厚皮甜瓜品种进行分析;56对SSR引物在30个品种间表现为多态性。共检测到138个等位变异,每对引物的等位变异数变幅为2～6个,平均为2.6个。有效等位变异为86.16个,平均为2.25。每个SSR位点的多态性信息量(PIC)变化范围为0.045～0.725,平均为0.390。30个品种间遗传相似系数变幅为0.274～0.974之间,平均值为0.665,且90.4%的供试品种其遗传相似系数在0.474～0.824之间,亲缘关系较近;以遗传相似系数为原始数据,按UPGMA方法将30个品种划分为3大类群,结合系谱分析结果表明,我国中东部设施适宜种植的甜瓜品种遗传多样性不够丰富,多数品种间的亲缘关系较近,欲进一步提高中东部地区设施甜瓜产量和品质还需要拓宽亲本选择范围,扩大遗传背景。     

Genetic diversity in basmati rice (Oryza sativa L.) germplasm as revealed by microsatellite (SSR) markers

Genetic diversity among rice genotypes, including 15 indica basmati advance lines and 5 basmati improved varieties were investigated by 28 SSR markets including one indel marker. The SSRs covered all the 12 chromosomes that distributed across the rice genomes. The mean number of alleles per locus was 3.60, showing average number of polymorphism information content was 0.48. A total of 101 alleles were also identified from the microsatellite marker loci. A number of SSR markers were also identified that could be utilized to differentiate between rice genotypes. Pair wise Nei,s genetic distance between rice genotypes ranged from 0.07 to 0.95. The dendrogram based on cluster analysis by using SSR polymorphism that grouped the 20 genotypes of rice in to five clusters based on their genetic similarity. The result could be useful for the identification and selection of the diverse genotypes for the future cross breeding program and development of new rice varieties.     

半野生大豆种质资源SSR位点遗传多样性分析

利用12对SSR引物对67份半野生大豆种质进行了遗传多样性的检测分析,结果表明,12个位点共检测到184个等位基因变异,平均每个位点等位基因数目为15．41个,平均多态性信息量,平均遗传多样性指数,平均遗传距离分别为0．849,0．706,0．118,根据SSR分析结果,按欧式距离将67份半野生大豆种质聚类并划分为5个组群。     

Genetic diversity in basmati rice (<Emphasis Type="Italic">Oryza sativa</Emphasis> L.) germplasm as revealed by microsatellite (SSR) markers

Genetic diversity among rice genotypes, including 15 indica basmati advance lines and 5 basmati improved varieties were investigated by 28 SSR markers including one indel marker. The SSRs covered all the 12 chromosomes that distributed across the rice genomes. The mean number of alleles per locus was 3.60, showing average number of polymorphism information content was 0.48. A total of 101 alleles were also identified from the microsatellite marker loci. A number of SSR markers were also identified that could be utilized to differentiate between rice genotypes. Pair wise Nei’s genetic distance between rice genotypes ranged from 0.07 to 0.95. The dendrogram based on cluster analysis by using SSR polymorphism that grouped the 20 genotypes of rice in to five clusters based on their genetic similarity. The result could be useful for the identification and selection of the diverse genotypes for the future cross breeding program and development of new rice varieties.     

用SSR标记分析辣椒属种质资源的遗传多样性

利用21对引物在33个辣椒材料中共检测到54个等位基因,每对SSR引物检测到2~4个等位基因变异,平均为2.6个,说明辣椒种质资源的遗传多样性相对较少。通过MVSP3.13f软件对SSR数据进行聚类分析,把33个辣椒材料分为五类,同个种的辣椒种质资源基本聚在一起,说明用SSR标记来区分辣椒种质是可行的,是研究辣椒种质资源遗传多样性的有效手段。     

Population structure and genetic diversity analysis of Indian and exotic rice (Oryza sativa L.) accessions using SSR markers

In order to understand the population structure and genetic diversity among a set of 82 rice genotypes collected from different parts of the Asian countries including India were characterized using 39 microsatellite loci. The Population structure analysis suggested that the optimum number of subpopulations was four (K = 4) among the rice genotypes, whereas phylogenetic analysis grouped them into three populations. The results obtained from phylogenetic and STRUCTURE analysis proved to be very powerful for the differentiation of rice genotypes based on their place of origin. The genetic diversity analysis using 39 SSR loci yielded 183 scorable alleles, out of which 182 alleles were observed to be polymorphic with an average of 4.8 alleles per locus. The Polymorphism Information Content (PIC) values for all the polymorphic primers across 82 rice genotypes varied from 0.02 to 0.77, with an average of 0.50. Gene diversity (He) was found to be in the range of 0.02 (RM484) to 0.80 (OSR13) with an average value of 0.55, while heterozygosity (Ho) was observed with an average of 0.07, ranging from 0.01 (RM334) to 0.31 (RM316). The present study resulted in identification of seven highly polymorphic SSR loci viz., OSR13, RM152, RM144, RM536, RM489, RM259 and RM271 based on the parameters like PIC value (≥0.70), gene diversity (≥0.71), and polymorphic alleles (≥6). These seven polymorphic primers can effectively be used in further molecular breeding programs and QTL mapping studies of rice since they exhibited very high polymorphism over other loci. SSR analysis resulted in a more definitive separation of clustering of genotypes indicating a higher level of efficiency of SSR markers for the accurate determination of relationships between accessions.