大豆小区产量及其相关性状QTL间的上位性和环境互作效应

以晋豆23栽培大豆(Glycine max)为母本、灰布支黑豆(ZDD2315,半野生大豆)为父本衍生出447个RIL群体,通过构建SSR遗传图谱及利用混合线性模型分析方法,对2年大豆小区产量及主要植物学性状进行QTL定位,并作加性效应、加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。结果显示,共检测到12个与小区产量、单株粒重、单株茎重、单株粒茎比、有效分枝、主茎节数、株高和结荚高度相关的QTL,分别位于A1、A2、H_1、I、J_2和M连锁群上。其中小区产量、株高、单株粒重、有效分枝和主茎节数均表现为遗传正效应,即增加其性状的等位基因来源于母本晋豆23。同时,检测到11对影响小区产量、单株粒重、单株茎重、株高和结荚高度的加性×加性上位互作效应及环境互作效应的QTL,发现22个QTL与环境存在互作。实验结果表明,上位效应和QE互作效应对大豆小区产量及主要农艺性状的遗传影响很大。进行大豆分子标记辅助育种时,既要考虑效应起主要作用的QTL,又要注重上位性QTL,这样有利于性状的稳定表达和遗传。     

大豆遗传图谱的构建和若干农艺性状的QTL定位分析

大豆许多重要农艺性状都是由微效多基因控制的数量性状,对这些数量性状进行QTL定位是大豆数量性状遗传研究领域的一个重要内容.本研究利用栽培大豆科新3号为父本、中黄20为母本杂交得到含192个单株的F2分离群体,构建了含122 个SSR标记、覆盖1719.6cM、由33个连锁群组成的连锁遗传图谱.利用复合区间作图法,对该群体的株高、主茎节数、单株粒重和蛋白质含量等农艺性状的调查数据进行QTL分析,共找到两个株高QTL,贡献率分别为9.15%和6.08%;两个主茎节数QTL,贡献率分别为10. 1%和8.6%;一个蛋白质含量QTL,贡献率为9.8%;一个单株粒重QTL,贡献率为11.4% .通过遗传作图共找到与所定位的4个农艺性状QTL连锁的6个SSR标记,这些标记可以应用于大豆种质资源的分子标记辅助选择,从而为大豆分子标记辅助育种提供理论依据.     

梨分子遗传图谱构建及生长性状的QTL分析

利用鸭梨和京白梨杂交得到的F1(145株)实生苗为作图群体,通过对AFLP和SSR两种分子标记的遗传连锁分析,应用Joinmap 3.0作图软件,368个AFLP标记、34个SSR标记构建了分属18个连锁群的梨分子遗传连锁图谱,各连锁群的LOD值在4.0～7.0范围之间,图谱总长度覆盖梨基因组1395.9cM,平均图距为3.8cM.采用区间作图法,对该群体与生长性状相关的调查数据进行QTL分析,检测到与新梢生长量、新梢茎粗、节间长度、节间数量、树干径、树高及皮孔密度7个农艺性状连锁的QTL位点35个,其中主效QTL位点11个(LOD≥3.5).与生长性状相关的农艺性状QTL位点多集中在LG16连锁群上.     

玉米5个农艺性状的QTL定位

利用“豫玉22”构建的266个玉米F2：3家系为材料,通过一年两点的随机区组田间试验和分子标记分析,研究了玉米穗位高、雄穗分支数、茎粗、抽雄期、吐丝期5个重要农艺性状。相关分析表明,穗位高、雄穗分支数、茎粗与单株产量显著正相关,抽雄期与吐丝期高度正相关,雄穗分支数与茎粗显著正相关。采用复合区间作图法,通过500次排列测验分别确定各性状的LOD阈值,在武汉和襄樊两地共定位了7个穗位高QTL、9个雄穗分支数QTL、8个茎粗QTL、9个抽雄期QTL和7个吐丝期QTL;这些QTL在染色体上分布不均匀,具有集中分布的特点。研究表明,数量性状间的表型相关可能源于控制数量性状的QTL位点间的相关。     

不同水分条件下玉米株高和穗位高的QTL分析

干旱是影响玉米产量的重要因素.在干旱条件下,玉米株高和穗位高往往受到影响,因此是研究耐旱性的重要指标.本研究利用A188×91黄15的F2∶3家系,进行株高和穗位高的数量性状位点(QTL)分析.结果表明,在水分胁迫条件下,分别各有10个QTL与株高和穗位高有关;在水分充足条件下,则检测到各有6个QTL与株高和穗位高有关.各QTL解释的表型变异在7.3%～53.9%之间.位于第8染色体上的QTL个数占总QTL近50%,LOD值均大于4.6,推测该染色体存在控制玉米株高和穗位高QTL的重要区域.本研究在bnlg1812标记附近检测到在水分胁迫下同时控制株高和穗位高的QTL,解释的表型变异在20%以上,该QTL是值得进一步研究和利用的位点.     

玉米株高和穗位高遗传基础的QTL剖析

利用玉米强优势组合(Mo17×黄早四)自交衍生的191个F2单株构建了由SSR和AFLP标记组成的分子连锁图谱.F2进一步自交产生的184个F2:3家系用于调查株高和穗位高的表型值.采用基于混合线性模型的复合区间作图法和相应的作图软件QTLmapper/V2.0,分别定位了7个株高和6个穗位高QTL;检测到18对控制株高和13对控制穗位高的上位性效应位点;同时发现了与环境存在显著互作的6个株高和8个穗位高单位点标记区域以及4对株高和4对穗位高上位性效应区域.分析了各种遗传因素在株高和穗位高遗传基础中的相对作用大小,指出了加性、显性和上位性是玉米株高和穗位高的重要遗传基础.并对所定位的QTL的真实性、株高和穗位高的关系以及研究结果对分子育种的启示予以讨论.     

玉米株高和穗位高的遗传基础与分子机制*

株高和穗位高是玉米重要育种性状,直接影响植株的养分利用效率及抗倒伏性,进而影响玉米产量。玉米株高和穗位高属于典型数量性状,目前通过数量性状位点(quantitative trait loci mapping,QTL)定位和全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)等方法已挖掘到较多相关遗传位点,通过QTL精细定位及利用突变体克隆了一些调控株高和穗位高关键基因。但是由于各研究组所利用的群体类型和大小、标记类型和密度以及统计方法不同,所鉴定QTL差异较大,单个研究难以揭示玉米株高和穗位高遗传结构。早期QTL定位的结果多以遗传距离来展示,不同时期GWAS研究所使用参考基因组版本不同,这进一步增加了借鉴和利用前人研究结果的难度。首次将目前已鉴定株高和穗位高遗传定位信息统一锚定至玉米自交系B73参考基因组V4版本,构建了株高和穗位高性状定位的一致性图谱,并鉴定出可被多个独立研究定位的热点区间。进一步对已克隆玉米株高和穗位高调控基因进行总结与分类,揭示株高和穗位高性状调控机制,对深度解析株高和穗位高遗传结构、指导基因克隆和利用分子标记辅助选择优化玉米株高和穗位高性状均具有重要意义。     

大豆倒伏性相关QTL的整合及Overview分析

倒伏性是影响大豆产量的重要因素,发掘与大豆倒伏相关的基因对于培育抗倒伏优良高产大豆品种具有重要意义。目前利用不同群体所构建的遗传图谱已经定位了大量与大豆倒伏性相关的QTLs。本研究在对已报道的QTLs进行物理整合的基础上,选择元分析方法将这些倒伏性相关的QTLs进一步整合,鉴定出位于C2(6号染色体)、F(13号染色体)、L(19号染色体)这3个连锁群上重复次数较多的QTL区间6个。选用基于统计学原理的Overview方法进行优化,获得了这些QTL在各个连锁群上的有效遗传位置,这些QTL的置信区间长度最小可缩至0.2 cM。通过在这些区间内进一步筛选,获得一个稳定性较好的标记Satt277。本研究可为大豆抗倒伏基因发掘及分子标记辅助选择育种提供理论依据。     

水稻株高和抽穗期基因的定位和分离

利用241个重组自交系构成的群体,对水稻（Oryza sativaL.)株高和抽穗期进行基因定位,三年共定位到4个抽穗期的数量性状基因（QTLs)和4个株高OTLs,其中位于第7染色体C1023-R1440区间的QTL3年均可检测到,且效应大,同时影响株高和抽穗期。为了区分这个区间的QTL是一因多效还是紧密连锁的两个QTLs,从自交系群体里选取QTL区间来自明恢63,其他遗传背景与珍汕97高度相似的自交系RⅡ50,与珍汕97回交,获得含有363个单株的近等基因系BC1F2群体。考察株高和抽穗期。两个性状在群体里表现为双峰分布,它们的分离比符合期望的单基因盂德尔遗传分离比,BC1E2群体单株的株高和抽穗期基本表现为矮秆早抽穗,高秆迟抽穗,但是,6个单株表现相反的情况,以上结果证明,QTL能够作为盂德尔因子进行研究,在BC1F2群体里,株高和抽穗期是由单个基因控制的,第7染色体上是两个紧密连锁的基因分别控制株高和抽穗期。     

玉米株高和穗位高的QTL定位

摘要: 用玉米自交系掖478和丹340构建了397个F_2:3家系群体, 利用双亲间多态的150个共显性SSR标记绘制分子连锁图谱, 图谱总长度1 478.7 cM, 标记间平均距离10.0 cM。在5种环境下对株高和穗位高性状进行鉴定, 复合区间作图法检测到21个株高QTL和25个穗位高QTL。于第1和5染色体的umc2025－umc1035及umc1822－bnlg1118区域检测到平均贡献率分别为12.2%和14.9%的株高QTL。于第3和5染色体的phi029－umc1102及phi109188－bnlg1118区域检测到平均贡献率达到10.2%和22.8%的穗位高QTL。第5染色体的Bin5.05－5.07区域可能存在控制株高和穗位高的主效QTL。株高和穗位高的基因作用方式主要是加性和部分显性效应。文章还分析了群体大小及试验环境对株高和穗位高QTL定位结果的影响     

大豆全基因组分枝相关基因发掘及与QTL共定位

大豆(Glycine max)分枝在个体和群体水平上均与大豆产量关系密切, 因此大豆分枝相关基因的发掘及利用对大豆高产分子育种具有重要意义。文章通过GO(Gene ontology)分类和文献检索共获得植物分枝发育相关基因183个。基于序列相似和结构域相同的原则, 从大豆基因组中发掘出大豆分枝相关的候选基因406个。通过收集已发表的大豆分枝相关QTL, 利用BioMercator2.1软件, 将符合映射条件的35个QTL映射到公共图谱的12个染色体。通过共定位分析发现, 在20个分枝相关的QTL区间内存在大豆分枝相关候选基因57个。本文发掘的分枝发育相关基因信息为大豆分枝相关QTL的精细定位和克隆以及大豆分枝发育的分子生物学基础研究提供了参考。     

Quantitative trait locus analysis of multiple agronomic traits in the model legume Lotus japonicus.

The first quantitative trait locus (QTL) analysis of multiple agronomic traits in the model legume Lotus japonicus was performed with a population of recombinant inbred lines derived from Miyakojima MG-20 x Gifu B-129. Thirteen agronomic traits were evaluated in 2004 and 2005: traits of vegetative parts (plant height, stem thickness, leaf length, leaf width, plant regrowth, plant shape, and stem color), flowering traits (flowering time and degree), and pod and seed traits (pod length, pod width, seeds per pod, and seed mass). A total of 40 QTLs were detected that explained 5%-69% of total variation. The QTL that explained the most variation was that for stem color, which was detected in the same region of chromosome 2 in both years. Some QTLs were colocated, especially those for pod and seed traits. Seed mass QTLs were located at 5 locations that mapped to the corresponding genomic positions of equivalent QTLs in soybean, pea, chickpea, and mung bean. This study provides fundamental information for breeding of agronomically important legume crops.     

QTL analysis of shading sensitive related traits in maize under two shading treatments

During maize development and reproduction, shading stress is an important abiotic factor influencing grain yield. To elucidate the genetic basis of shading stress in maize, an F(2:3) population derived from two inbred lines, Zhong72 and 502, was used to evaluate the performance of six traits under shading treatment and full-light treatment at two locations. The results showed that shading treatment significantly decreased plant height and ear height, reduced stem diameter, delayed day-to-tassel (DTT) and day-to-silk (DTS), and increased anthesis-silking interval (ASI). Forty-three different QTLs were identified for the six measured traits under shading and full light treatment at two locations, including seven QTL for plant height, nine QTL for ear height, six QTL for stem diameter, seven QTL for day-to-tassel, six QTL for day-to-silk, and eight QTL for ASI. Interestingly, three QTLs, qPH4, qEH4a, and qDTT1b were detected under full sunlight and shading treatment at two locations simultaneously, these QTL could be used for selecting elite hybrids with high tolerance to shading and high plant density. And the two QTL, qPH10 and qDTS1a, were only detected under shading treatment at two locations, should be quit for selecting insensitive inbred line in maize breeding procedure by using MAS method.     

云南元江普通野生稻株高和抽穗期QTL定位研究

以云南元江普通野生稻为供体亲本,在特青的遗传背景下构建了一套BC3高代回交群体。利用117个SSR标记分析383个BC3F2株系的基因型,采用单标记分析法对控制元江普野株高和抽穗期的QTL进行分析。在北京和合肥两个地点试验结果表明,控制株高的QTL分布在第1染色体上,在RM104附近有一个QTL,与sd-1位置相当,其对表现型变异的贡献率在两个地点分别为27％和28％,其加性效应值分别为26．24cm和26．28cm,来自野生稻的等位基因显著提高回交群体的株高;在第1、3、7、8、11染色体共检测到6个控制抽穗期QTL,其中第8染色体RM25附近控制抽穗期的QTL在两个地点的贡献率分别为13％和15％,加性效应值为4．60d和3．65d,来自野生稻的等位基因使回交群体抽穗期延迟。     

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。     

大豆昆虫抗性相关QTLs的元分析

大豆虫害严重危害大豆生产。虽然大豆抗虫相关QTLs研究增多, 但由于作图群体不同、同种昆虫抗性QTL的调查性状不同以及数据分析方法存在差异等原因, 使QTL精确性和有效性被降低。因此, 获得相对真实且有效的QTLs位点对于促进分子标记辅助选择有重要意义。文章通过搜集已报道的81个与大豆昆虫抗性相关的QTL, 提取相对有效且可靠的QTLs标记信息, 利用元分析软件BioMercator2.1将这些QTLs映射到大豆公共遗传连锁图谱Soymap2上, 通过单独与联合的两种元分析途径, 利用QTLs的95%的置信区间来推断“真实QTLs”的位置。文章不仅构建了一张大豆昆虫抗性一致性图谱, 而且通过两种元分析途径分别得到12个和14个QTLs位点, 且其中有6个位点QTL的位置一致。它们被定位在9个连锁群上, 主要成簇分布在E、F、H、M等4个连锁群上, 图距由原来平均15 cM缩减到平均3.67 cM。除了一个与大豆食心虫抗性相关的位点外, 其余QTLs都与多种昆虫抗性相关。研究结果明显缩短了原来已报道的QTL置信区间, 为大豆抗虫相关QTL的精细定位以及抗虫相关基因挖掘提供了依据。     

水稻株高构成因素的QTL剖析

利用水稻籼粳杂交 (圭 6 30× 0 2 42 8) F1 的花药离体培养建立的一个含 81个 DH家系的作图群体 ,对水稻株高构成因素 (穗长、第 1节间长、……、第 5节间长 )进行基因定位。DH群体中株高构成因素均呈正态分布。相邻的构成因素间呈极显著的正相关 ,而相距较远的构成因素间的相关较弱或不显著。采用 QTL(Quantitative trait lo-cus)分析 ,定位了影响株高构成因素的 6个 QTL:qtl7同时影响穗长和第 1、2、3节间长 ,qtl1 和 qtl2 同时影响第 4和第 5节间长 ,qtl1 0 a和 qtl1 0 b仅影响第 1节间长 ,qtl3 仅影响第 3节间长。采用 QTL 互作分析 ,检测到 19对显著的互作 ,每个构成因素受 2个或 2个以上的 QTL 互作对的影响。并且还发现 ,同一个 QTL 互作对可能影响不同的性状 ,以及一个 QTL 可以分别与不同的 QTL 产生互作而影响同一个性状或影响不同的性状 ,但总的看来 ,加性效应是主要的。这些结果揭示了株高构成因素间相关的遗传基础 ,在水稻育种中运用这些 QTL 将有助于对株高 ,以及对穗长和上部节间长度进行精细的遗传调控。     

大豆油份含量QTL的定位

以大豆杂交组合皖82-178×通山薄皮黄豆甲衍生的重组自交系群体(RIL)为材料, 以该群体所构建的遗传连锁图谱为基础, 以2004和2005年油份含量为指标, 利用软件Cartgrapher(V. 2.0)采用复合区间作图法进行了QTL分析, 结果表明, 利用两年资料对油份含量QTL的定位结果基本一致。两年资料所检测到的QTL均位于wt-11连锁群的satt331附近, 分别可以解释13.95%和15.01%遗传变异。此外, 利用软件QTL Mapper 1.6, 采用复合区间作图法直接对两年的油份含量进行QTL联合分析, 结果表明, 控制油份的QTL也位于wt-11连锁群的satt331附近。     

Quantitative trait loci for growth trajectories in Populus

Growth trajectories are a biological process important to plant and animal breeding, and to evolutionary genetic studies. In this article, we report the detection of quantitative trait loci (QTLs) responsible for growth trajectories in poplars that are used as a model system for the study of forest biology. These QTLs were localized on a genetic linkage map of polymorphic markers using a statistical mapping method incorporating growth-curve models. The effects of the QTLs on growth are described as a function of age, so that age-specific changes in QTL effects can be readily projected throughout the entire growth process. The QTLs identified display increased effects on growth when trees age, yet the timing of QTL activation is earlier for stem height than diameter, which is consistent with the ecological viewpoint of canopy competition. The implications of the results for breeding and silviculture are discussed.