黄瓜核心种质遗传多样性的苗期和初花期形态标记分析

对92份黄瓜核心种质进行苗期和初花期形态学标记分析,以评价供试核心种质资源的遗传多样性水平。结果表明:供试黄瓜核心种质的苗期和初花期性状存在明显的遗传变异,不同种质间各性状的平均变异系数为31.0%,其中第一雌花节位的变异系数最大,为59.4%;始花期最小,为14.2%。聚类分析表明,在Pearson相关系数为6.5时,把92份黄瓜核心种质划分为3大类群;Pearson相关系数为3.5时,把92份黄瓜核心种质划分为8个类群。本研究结果丰富了黄瓜种质资源的评价体系,为今后优异基因资源的挖掘与利用提供了科学参考。     

黄瓜种质资源遗传多样性的RAPD鉴定与分类研究

利用29个RAPD引物对66份来源和类型不同的黄瓜种质基因组DNA的分析,共扩增出了253条带,其中195条为多态性带,比例为77.08%.不同引物所揭示的种质多样性差异很大.供试种质间平均期望杂合度为0.388.中国种质的平均期望杂合度为0.348,略高于国外引进种质.长江以南黄瓜种质的遗传多样性高于长江以北,华南型种质的遗传多样性高于华北型种质.长江流域以南可能是黄瓜的较早或主要的演化地.供试种质依RAPD标记被分为8个组群.西双版纳黄瓜明显地与其他栽培种质分开了,国外引入的绝大多数种质被聚到一起或分属单独组群.除西双版纳外其他中国栽培种质的遗传关系与形态特征和地域分布虽然存在一定的相关性,但不总是一致,表明地区间的引种交流可能导致了某些基因在不同种质间的渗入.     

中国饭豆种质资源遗传多样性及核心种质构建

饭豆耐瘠、耐旱、抗病虫性强,是绿豆、小豆等近缘栽培作物育种的优异基因来源。但饭豆种质资源研究落后,利用效率低。本文首次对我国保存收集的饭豆种质资源进行农艺性状的变异分析。结果表明,我国饭豆种质资源质量性状变异类型丰富,但不同变异类型的分布频率差异较大,大部分稀有变异类型呈区域性分布。数量性状也具有较大的分布范围,各性状的变异系数在14%~98%之间,其中单株荚数>主茎分枝数>株高>百粒重>单荚粒数>生育期>荚长。不同地理来源饭豆资源群体的数量性状变异水平也存在差异。聚类分析不能完全把同一省份来源的种质聚在一起,但是个别省份的有些种质成簇出现在聚类图上,进一步分析发现这些成簇种质的数量性状和经纬度来源比较一致,可能为重复保存。最后以聚类分析为基础,按照比例法进行类内随机取样,并经评价和补充调整等构建了我国饭豆核心种质157份,为有重点有选择地深入开展饭豆种质资源研究及利用等提供了很好的样本。     

利用SSR分子标记检测黄淮夏大豆(Glycine max)初选核心样本的代表性

作物核心种质是用最小的样本代表其全部遗传资源的最大遗传多样性。为了检测大豆初选核心样本取样的代表性,本研究从黄淮夏大豆初选核心样本中,随机选取两个类群,其材料数分别为20份和14份;从保留种质的相应奥群中,分别随机选取6份和5份,共计45份材料,进行14个农艺性状和20对SSR引物的分析。对两组材料进行农艺性状聚类．保菌种质与初选核心种质聚在了一起;利用SSR分子标记数据聚类,也得到了相同的结果。初选核心样本两个类群材料的等位变异数分别为129个,136个;保留种质相应类群材料的等位变异分别为76个,71个;初选核心种质两个类群材料分别包合了整个资源86.00％和86．62％的遗传多样性。本研究为大豆核心种质构建及检测提供分子水平的依据。     

山茱萸种质资源的ISSR遗传多样性分析与初级核心种质库的构建

采用ISSR 标记技术对不同来源地的48份山茱萸种质资源的遗传多样性进行了分析,并依据最小遗传距离逐步抽样法构建了该初级核心种质资源库.结果显示:筛选出的13个多态性引物共扩增出190个位点,多态性位点比率达93.16%,平均Shannon信息指数(I)为0.402 5,平均Nei's基因多样性指数(H)为0.259 4,平均有效等位基因数(NE)为1.425 0.聚类分析表明,种质间的遗传相似系数介于0.65～0.90之间,除个别种质外,48个种质聚类结果与地区来源有较高的一致性.随着抽取种质数目的减少,多态性比率明显降低,但种质库遗传多样性参数变化较小;抽样3构建的初级核心种质库最具代表性,抽样数是抽样前的30%左右,多态位点比率是抽样前的96.0%.     

利用InDel标记分析中国香菇菌株的遗传多样性与群体结构

通过对5个香菇菌株重测序,以香菇L808-1菌株的全基因组序列为参考基因组,分析了这些菌株中插入/缺失（InDel）标记位点在香菇基因组10条染色体上的分布,并筛选了插入/缺失碱基数≥15的位点,合成了449对InDel标记引物。经过PCR和电泳检测,其中237对引物条带清晰。最终筛选出107个PIC≥0.3的标记作为核心InDel标记对来自国内的44份香菇菌株进行遗传多样性分析。聚类分析显示栽培菌株和野生菌株各自聚为一支,所选香菇菌株间存在明显的群体分层。群体结构分析显示香菇种质资源可分为4个亚群,主成分分析显示香菇菌株之间的位置及距离与聚类分析和群体结构分析结果相符。香菇InDel分子标记的开发与应用,为香菇核心种质的构建和种质资源育种引用提供了基础。     

基于黄瓜基因组重测序的InDel标记开发及其应用

基于黄瓜基因组重测序结果,搜索InDel位点,按照每隔1～3M个碱基对的距离选择并设计遍布全基因组的代表性InDel引物134对,以16份黄瓜典型种质检测其有效性。结果显示,134对引物均获得扩增产物,其中具有多态性的引物116对,占引物总数的86.6%。116对引物充分揭示出16份种质的多样性和特异性。本研究所开发的InDel分子标记将为黄瓜种质资源和分子遗传育种研究提供有力的遗传工具。     

中国黄瓜主栽品种SSR遗传多样性分析及指纹图谱构建

应用简单重复序列(SSR)标记对从国内主要黄瓜育种单位征集到的116份生产上主栽品种进行遗传多样性分析。结果表明35对引物共扩增出86个等位基因,每对引物平均扩增出2.46个等位基因,其中有效等位基因占70.99%,平均Shannon’s信息指数为0.639,平均PIC为0.382。116个品种的遗传相似系数(GS)分布在0.5029~0.9797之间。聚类分析结果表明在遗传距离0.25处可将供试材料分为2大类群。第1类共106个品种,可分为5个亚族,主要包括华北密刺型、华南型、日本少刺型这3大类型;第2类包含10个欧洲温室型品种。     

中国和国际豌豆核心种质群体结构与遗传多样性差异分析

通过对中国和国际栽培豌豆(Pisum sativum L.)核心种质群间SSR等位变异数(NA)、有效等位变异数(NE)、有效等位变异所占比重(NE/NA)、等位基因丰度(AR)、基因多样性指数(GD)、Shannon′s信息指数(I)的比较,发现中国核心种质的遗传多样性指标均高于国际核心种质.中国和国际核心种质群在11个位点间存在等位变异种类的差异,属于两个明显不同的基因库,其遗传多样性差异达到显著水平.群体结构分析将核心种质划分成3个组群,组群1代表典型的中国核心种质,组群2与组群3代表不同类型的国际核心种质;组群1内种质间的平均遗传距离远高于组群2和组群3,表明中国核心种质基因型间亲缘关系明显远于国际核心种质间的亲缘关系.     

豌豆资源遗传多样性及核心种质研究进展

豌豆是世界第四大食用豆类作物,我国是世界第二大豌豆生产国.本文对豌豆的起源、分布、遗传多样性及核心种质等研究进展进行综述,旨在为我国豌豆种质资源收集、保存、研究和利用提供参考.     

Genetic Diversity and Population Structure of Cucumber (Cucumis sativus L.)

Knowing the extent and structure of genetic variation in germplasm collections is essential for the conservation and utilization of biodiversity in cultivated plants. Cucumber is the fourth most important vegetable crop worldwide and is a model system for other Cucurbitaceae, a family that also includes melon, watermelon, pumpkin and squash. Previous isozyme studies revealed a low genetic diversity in cucumber, but detailed insights into the crop''s genetic structure and diversity are largely missing. We have fingerprinted 3,342 accessions from the Chinese, Dutch and U.S. cucumber collections with 23 highly polymorphic Simple Sequence Repeat (SSR) markers evenly distributed in the genome. The data reveal three distinct populations, largely corresponding to three geographic regions. Population 1 corresponds to germplasm from China, except for the unique semi-wild landraces found in Xishuangbanna in Southwest China and East Asia; population 2 to Europe, America, and Central and West Asia; and population 3 to India and Xishuangbanna. Admixtures were also detected, reflecting hybridization and migration events between the populations. The genetic background of the Indian germplasm is heterogeneous, indicating that the Indian cucumbers maintain a large proportion of the genetic diversity and that only a small fraction was introduced to other parts of the world. Subsequently, we defined a core collection consisting of 115 accessions and capturing over 77% of the SSR alleles. Insight into the genetic structure of cucumber will help developing appropriate conservation strategies and provides a basis for population-level genome sequencing in cucumber.     

黄瓜黄绿叶突变性状的遗传分析

在深绿叶的“地串”黄瓜品种单株自交后代群体中,分离出性状稳定的黄绿叶突变株系。遗传分析表明,突变株系的黄绿叶性状受一对隐性核基因控制。该性状在幼苗期表现,突变株能正常生存、繁殖,是一种可利用的形态标记。控制此性状的基因符号暂定名为yg1。 Abstract:A yellow green leaf character mutation in cucumber was isolated from a population of selfed individual plant of dark green leaf ‘De Chuan' cultivar.Genetic analysis showed that the yellow green leaf character was controlled by one pair of recessive nuclear genes.The character expressed at the seedling stage and the mutant plant have the ability to viable and propagate.It could be used as a morpholmarker.This yellow green leaf gene was provisionally designated as yg1.     

山药种质资源的ISSR分析及初级核心种质库的构建

采用ISSR分子标记技术对中国不同产地的35份山药种质资源进行遗传多样性分析,并用最小遗传距离逐步抽样法构建核心种质库。结果表明:(1)筛选出12个有效引物共扩增出142个位点,多态性比率为97.18%,平均Shannon’s信息指数(I)为0.4230,平均Nei’s基因多样性指数(h)为0.269 4,平均有效等位基因数(Ne)为1.427 1,平均等位基因数(Na)为1.971 8,说明35份山药种质遗传多样性很丰富。(2)聚类分析表明,种质间的遗传相似系数介于0.54~0.97之间,其中来源地不同的个别种质间的遗传相似系数也很高。(3)经6次逐步抽样,随着抽取种质数目的减少,种质库遗传多样性参数变化不明显,而多态性比率在其中5次逐步抽样中呈现下降趋势;但抽样4在抽样数是抽样前的31%时,多态位点率仍可达到抽样前的97.8%,说明抽样4所构建的山药核心种质库最具代表性。     

雌雄同株黄瓜单性结实性主基因+多基因混合遗传分析

以雌雄同株黄瓜强单性结实自交系'6457'和非单性结实自交系'6426'为亲本,建立了5世代联合群体(P1、P2、F1、F2、F2∶3),采用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型对群体的单性结实性进行多世代联合分析.结果表明:雌雄同株黄瓜单性结实性表现为不完全显性遗传,符合D-2遗传模型,受1对加性主基因+加性-显性多基因控制.主基因加性效应值为14.7,多基因加性效应值为20.9,多基因显性效应值为25.8.F2的遗传率为56.6%,F2∶3的遗传率为48.7%.因此,对雌雄同株黄瓜单性结实性的遗传改良,可选择强单性结实性材料,通过杂交、回交转移主基因,达到选育强单性结实性材料目的.     

籽用西瓜种质资源SSR分析及初级核心种质库构建

采用SSR分子标记技术对50份不同来源的籽用西瓜材料进行遗传多样性研究,并基于SSR分子标记聚类分析采用最小距离逐步抽样法构建籽瓜初级核心种质库。研究表明：（1）从106对SSR随机引物中筛选出扩增条带清晰、多态性高的31对引物,共得到138条清晰可辨条带,其中多态性条带115条,占83.33%,平均Shannon’s信息指数(I）为0.419 3,平均Nei’s多样指数(h）为0.272 4,平均有效等位基因数(N_e）为1.458 0,平均等位基因数(N_a）为1.981 4,说明50份籽瓜种质具有丰富的遗传多样性。（2）用NTsys2.10e软件对种质资源聚类分析表明,种质间的遗传相似系数介于0.57~0.91之间,其中来源地相同的个别种质间遗传相似系数却很小,而来源地不同的个别种质间的遗传相似系数却很高。（3）采用最小距离逐步抽样法,按70%、60%、50%、40%、30%、20%、10%的比例抽样后,各个核心子集遗传多样性指数总体上变化不明显,但各抽样比例相比,以抽样比例20%获得10份初选种质的 N_e、 h和 I达到最高值,说明抽样20%构建的初级核心种质对原始种质具有很好的代表性。     

Genetic Diversity of Soybean and the Establishment of a Core Collection Focused on Resistance to Soybean Cyst Nematode

Soybean cyst nematode （SCN; Heterodera glycines） Is one of the most Important pests affecting soybean production. The best method of control of SCN is through the development of resistant cultlvars. However, limited progress has been made in soybean breeding In China because most modern cultlvars have no resistance to SCN. The distribution and phenotype of 432 immune or highly resistant Chinese accessions were surveyed and a primary core collection was selected as a representative sample for further analyses. Using evenly distributed simple sequence repeat markers, five selection methods were applied to the primary core collection and the optimal method was chosen to establish a core collection, which consisted of 28 accessions. These encompassed 70.8% of the ailelic variation present in the overall resistant collection. The 28 accessions differed from the reference resistant accessions at the genomlc level, Indicating that Chinese resistant accessions are distinct from known resistant accessions. This applied core collection provides a rational framework for undertaking diversity surveys, using genetic variation for the investigation of complex traits and for the discovery of novel traits.     

Development of a Core Set from a Large Rice Collection using a Modified Heuristic Algorithm to Retain Maximum Diversity

A new heuristic approach was undertaken for the establishment of a core set for the diversity research of rice. As a result,107 entries were selected from the 10 368 characterized accessions. The core set derived using this new approach provideda good representation of the characterized accessions present in the entire collection. No significant differences for the mean, range, standard deviation and coefficient of variation of each trait were observed between the core and existing collections. We also compared the diversity of core sets established using this Heuristic Core Collection (HCC) approach with those of core sets established using the conventional clustering methods. This modified heuristic algorithm can also be used to select genotype data with allelic richness and reduced redundancy, and to facilitate management and use of large collections of plant genetic resources in a more efficient way.     

重庆地区豌豆(Pisum sativum L.)种质资源收集与多样性分析

"第三次全国农作物种质资源普查与收集行动"重庆项目组于2015—2017年历时3年,从重庆19个区县收集豌豆地方种质资源56份。豌豆种质资源在重庆地区分布呈现出范围广、海拔跨度大的特点。本研究对上述豌豆资源的14个性状进行了遗传多样性分析,结果表明该批资源多样性丰富,其中多样性指数最高的质量性状和数量性状分别是荚型和百粒重;变异系数最大的是分枝数。聚类分析将该批豌豆资源划分为5大类群,第Ⅰ类群为大籽粒和食荚型材料;第Ⅱ类群为高产、中粒型材料;第Ⅲ类群为直立型、早熟型材料;第Ⅳ类群为叶用型兼食荚型材料;第Ⅴ类群为籽粒食用型材料。这些豌豆资源经重庆不同地区和民族农民长年选择后,在抗逆性、食荚性、食叶性、籽粒特性等方面发展出了独特性状,利用好这些资源将为今后的豌豆产业发展注入新的多样性。     

Development of a Core Set from a Large Rice Collection using a Modified Heuristic Algorithm to Retain Maximum Diversity

A new heuristic approach was undertaken for the establishment of a core set for the diversity research of rice. As a result, 107 entries were selected from the 10 368 characterized accessions. The core set derived using this new approach provided a good representation of the characterized accessions present in the entire collection. No significant differences for the mean, range, standard deviation and coefficient of variation of each trait were observed between the core and existing collections. We also compared the diversity of core sets established using this Heuristic Core Collection （HCC） approach with those of core sets established using the conventional clustering methods. This modified heuristic algorithm can also be used to select genotype data with allelic richness and reduced redundancy, and to facilitate management and use of large collections of plant genetic resources in a more efficient way.