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。     

pms3 is the locus causing the original photoperiod-sensitive male sterility mutation of‘Nongken 58S'

Photoperiod-sensitive genic male sterile (PSGMS) rice is a very useful germplasm for hybrid rice development. It was first found as a spontaneous mutant in a japonica cultivar 'Nongken 58'. pms3 on chromosome 12 was determined to be the locus where the original PSGMS mutation occurred, changing the normal cultivar Nongken 58 to PSGMS Nongken 58S. Large amounts of RAPD and AFLP analyses were also conducted for the fine mapping of the pms3 genomic region, which resulted in 4 molecular markers linked to pms3. Although these markers somewhat increased the marker density of this region, the pms3 locus is still located in a marker-sparse region.     

水稻苗期根系性状的数量遗传分析

根系不仅是水稻吸水吸肥和支持地上部的重要器官 ,同时也是许多重要生理活性物质的合成器官 ,发达的根系是水稻生长发育和产量形成的基础〔1,2〕。在我国水稻生产中具有重要地位的杂交水稻之所以高产稳产 ,其生理基础之一就是其根系发达 ,吸肥吸水能力强 ,生理代谢旺盛 〔3,4〕。由于对根系的观测很烦琐 ,因此在过去的育种实践中很少将其列入育种计划。今天 ,随着分子标记技术的发展 ,分子标记辅助选择 (marker- assisted selection,MAS)使得育种学家能较简便地对根系性状进行有针对性的选择和改良〔5,6〕。因此 ,有必要进一步加强对水稻…     

水稻单倍体不定芽超低温保存和植株再生及其遗传稳定性研究

通过水稻单倍体幼穗离体培养,诱导形成了大量的不定芽。将３ｍｍ左右的不定芽转入半固体继代培养基继代培养７ｄ,而后转入１．８ｍＬ的安瓿瓶中,冰浴条件下加入预冻了的冰冻保护剂淹没材料,在冰上平衡４５￣６０ｍｉｎ后,转入程序降温仪,以１．０℃／ｍｉｎ的速率从４℃降至－４０℃,在－４０℃停留１ｈ后,投入液氮保存。将液氮保存３０ｄ左右的不定芽于３８￣４０℃的水浴中快速解冻,随即转入半固体的再生培养基,以待恢复     

水稻种子活力QTL定位及上位性分析

利用1个粳／籼交来源(Lemont／Teqing)、包含264个重组自交系的作图群体,采用纸卷法在18℃培养箱中进行2次重复的发芽实验,考察了种子发芽7d、9d和1ld的发芽率,种子发芽15d后的芽长及干重等种子活力的相关性状。结合一张含有198个DNA标记的连锁图谱,用作图软件QTLMapper1．0定位与种子活力相关的QTL。共检测到13个主效应QTL,这些QTL对性状的贡献率为2．9％～12．7％,平均贡献率为6．2％。同时检测到18对贡献率≥5％的互作位点,其贡献率为5．1％～11．8％,平均贡献率为6．9％,比检测到的主效应QTL的平均贡献率稍大。种子活力相关性状的大多数主效应和互作QTL成串分布于少数几个染色体区段(Chromosome Regions,CRs),并且成串分布在同一染色体区段的QTL效应的方向总是一致,该结果与这些性状在表型上的正相关相一致。若将成串分布有3个及3个以上种子活力相关性状QTL的CRs视为与种子活力高度相关的CRs,则共检测到7个上述与种子活力高度相关的CRs,分别分布在水稻12条染色体中的7条染色体上。根据所含QTL的种类(主效应QTL或／和上位性QTL)可将这些CRs分成以下3种：1)M-CRs：只含有主效应QTL,如CR^sv-7;2)E-CRs：所含位点没有主效应,但与其他位点发生互作,如CR^sv-1、CR^sv-6和CR^sv-12;3)ME-CRs：既含有主效应QTL、也含有与其他位点产生互作的互作位点,如CR^sv-2、CR^sv-5和CR^sv-8。另外还发现,有的CR上的位点同时与多个不同CR上的位点互作,影响种子活力的相关性状。与前入的研究结果相比较,发现有些与种子活力高度相关的CR可在不同研究者所用的不同定位群体中被检测到,而有的CR只在特定的定位群体中被检测到。由此表明,水稻种子活力具有丰富的遗传多样性和复杂的遗传基础,其主效QTL和互作位点可能基于遗传背景的不同而相互转化。     

水稻籼粳交DH群体苗期耐冷性基因的分子标记定位

水稻苗期低温冷害导致的烂秧现象是水稻生产中重要的限制因素之一。以一个水稻籼粳交(圭630／02428)DH群体为材料,在幼苗3叶1心时用10℃低温处理3d,随后恢复培养,以恢复培养5d后的秧苗成活率(％)为指标,鉴定该DH群体的苗期耐冷性。利用已构建的RFLP连锁图谱和基于混合线性模型的定位软件QTLMapper1.0对水稻苗期耐冷性进行QTL分析,检测到控制水稻苗期耐冷性的3个QTLs,分别位于第3、11、12染色体上,贡献率分别为7．9％、18．3％和24.4％,其增效等位基因均来自于亲本“02428”。同时检测到控制水稻苗期耐冷性的上位性互作位点8个,分散分布于第2、7、8、9、11染色体上,其中有2对互作的贡献率在15％左右,这2对互作的增效基因型均为来自2个亲本的重组基因型。苗期耐冷性在2个亲本间差异很大,在DH群体中呈现出连续变异,有明显的超亲分离。这些结果表明,水稻苗期耐冷性是受多基因控制的数量性状,基因的上位性互作是其重要的遗传基础之一。     

水稻籼粳交DH群体籽粒充实度的遗传分析

籽粒充实度差是限制亚种间杂交稻产量潜力发挥的重要因素。作者对籼粳交（圭630／02428）DH群体的籽粒充实度进行了研究,结果表明,籽粒充实度是受多基因控制的数量性状,在该DH群体中发生分离的基因估计数为5－6对。通过估测三级（偏度）和四级（峰度）统计量,检测到控制籽粒充实度的多基因间存在重叠作用。DH群体中籽粒充实度表现出明显的超亲分离,表明基因重组可实现控制籽粒充实度的增效基因的聚合。籽粒充实度与单穗产量、穗均实粒数和干物质／总库容之比呈显著或极显著正相关,与千粒重、穗均颖花数和穗均总库容相关不显著。     

红莲型杂交水稻的研究与发展

1972年,武汉大学科研人员以红芒野生稻为母本,与江西地方品种莲塘早父本杂交,在后代中发现了雄性不育株.再用莲塘早多代回交,于1974年获得了不育性稳定的株系,命名为红莲型细胞质雄性不育系(Honglian-type cytoplasmic male sterility,HL-CMS),莲塘早为其保持系,红莲型细胞质雄性不育水稻由此问世.与单核期花粉败育的野败型水稻不同,红莲型属于二核期配子败育类型,花粉碘染为圆败,是杂交水稻新质源.40年来,武汉大学科研人员将基础研究、应用研究和产业化紧密结合,促进了红莲型杂交水稻的发展.分子功能验证发现,不育系线粒体内一编码79个氨基酸的可读框OrfH79为HL-CMS不育基因,ORFH79蛋白破坏线粒体正常功能后导致花粉败育.遗传分析发现,HL-CMS为双基因恢复模式,进而克隆了恢复基因Rf5和Rf6.育性恢复机理研究表明,恢复基因RF5蛋白与GRP蛋白互作,组装成400~500kD的分子复合体作用于atp6-OrfH79 mRNA,从而恢复不育性.借助分子标记辅助选择技术,创制出新的CMS和多基因恢复水稻材料,并用于育种实践,选育出高产优质红莲型杂交水稻新组合红莲优6号、珞优8号和粤优9号等,相继通过了湖北省、广西省和农业部国家农作物品种审定委员会等审(认)定,构建的红莲型杂交水稻亲本繁殖提纯体系突破了产业化瓶颈.当前,红莲型杂交水稻在中国长江流域、华南稻区已大面积种植,在越南、印度尼西亚、马来西亚、孟加拉和菲律宾等东南亚国家也表现优异,展现出广阔的应用前景.