大麦NF-YC基因鉴定及在盐胁迫下的表达分析

核因子Y (NF-Y)是由NF-YA、NF-YB和NF-YC三个亚基组成的一类真核细胞转录因子, 主要参与植物生长发育调控和非生物胁迫信号传递。该研究利用生物信息学方法解析了大麦(Hordeum vulgare) NF-YC基因家族功能。首先, 基于大麦基因组数据库鉴定出11个HvNF-YC成员, 分布在除第2号染色体以外的其余6条染色体上, 内含子0-5个。系统进化分析显示, 大麦、拟南芥(Arabidopsis thaliana)和水稻(Oryza sativa) NF-YC基因家族成员可分为5个亚家族。基因复制分析显示, 6个HvNF-YC基因存在片段复制, 3个HvNF-YC基因存在串联复制。启动子顺式作用元件分析显示, 大多数HvNF-YC基因启动子含有与非生物胁迫及激素响应相关的顺式作用元件。对HvNF-YC家族成员在不同组织不同时期的表达模式分析表明, 不同成员的时空表达存在明显差异, 其中HvNF-YC9和HvNF-YC11可能在籽粒发育初期发挥重要作用。通过分析耐盐型和盐敏感型大麦品种根和叶中HvNF-YC表达量变化, 发现HvNF-YC3、HvNF-YC6和HvNF-YC10主要在盐胁迫初期的根中行使功能, HvNF-YC9主要在长期盐胁迫处理后期的根中起作用。综上所述, 推测HvNF-YC9、10、11三个基因可作为后续探究大麦NF-YC参与耐盐作用机制的候选基因。该研究结果为进一步解析HvNF-YC在大麦中的耐盐调控功能奠定了基础。     

六棱大麦种质表型遗传多样性评价

为探究六棱大麦种质资源的遗传多样性,提高六棱大麦育种组合选配的针对性和育种效率。以来自国内外的89份六棱大麦种质为材料,考察了3个不同环境下参试材料的株高、穗下节间长、穗长、主穗粒数、单株穗数、千粒重、单株粒重、单株生物重等8个性状,综合参试材料3个不同环境的表现,通过变异系数及遗传多样性指数分析参试材料的遗传多样性,通过主成分分析、聚类分析等方法对参试六棱大麦种质进行了综合评价。结果表明:(1)六棱大麦的穗长、单株粒重2个性状变异较丰富,株型性状与穗粒数变异系数较小,六棱大麦育种的增益效应主要体现在穗长和粒重的适度增加;(2)六棱皮大麦与六棱裸大麦仅在千粒重性状上差异显著,六棱皮大麦各性状多样性指数普遍高于六棱裸大麦;(3)参试六棱大麦种质分为5类,其中第4类基本均为中国地方种质,分布广泛,但遗传距离较近;其他4类为国内外选育的种质,各具特性;(4)利用主成分二维排序分析筛选到以高产为基础,分别兼具矮秆、长穗且分蘖能力强、大粒及高生物重的4类优异种质;基于主成分构建了六棱大麦种质资源的综合评价方程。     

冬大麦花后穗部氮素积累的特征分析及动态模拟

以扬饲麦3、扬饲麦1和扬农啤2号等3个大麦品种为供试材料，构建了冬大麦花后穗部氮素积累的动态模型，即Richards方程W=A／（1＋be^-kt）^m,定量分析表明，方程的积累速率参数k和形状参数m相对稳定，分别取值0．240481和0．364499．终极积累量A与大麦花前穗部氮含量N呈幂函数关系．A=0．0034e^127.79N；初值参数b与大麦花前穗部氮含量N呈指数函数关系．b=le-24N^-14,978．运用苏啤3号的实测结果对模型进行了检验．结果表明，大麦花后穗部氮积累的模拟值和实测值的绝对误差都在7mg／株以内，误差最小为0．066mg／株，最大的为6．321mg／株；平均差平方和的根值（Root mean square error，RMSE）在5mg／株之内，最大为4．768mg／株，最小为2．058mg／株．模拟值与实测值间显示出较好的一致性．     

大麦叶面积指数的模拟研究

在连续观测和定量分析的基础上,采用单株叶面积最大值作为品种遗传参数,用两段非线性方程构建了大麦叶面积指数随生理发育时间（Physiological development time,PDT）变化的动态模型．模型将经验性和机理性有机结合,考虑了温度和氮素营养对叶片生长的影响,较好的解决了两段非线性方程的衔接问题;不同品种、氮肥处理、播期以及种植地域间检验结果表明,叶面积指数模拟值与观测值的绝对预测误差为0．007-1．486,RMSE为0．109-0．718．