东北地区大豆主栽品种油份蛋白含量的关联分析

为探寻与大豆油份含量、蛋白含量相关的关键位点,本研究选取中国东北地区92份大豆主栽品种及常用种质资源品种群体基于蛋白含量和油份含量的Meta分析,进行基于数学模型的类群划分评价,估测样本群体的结构,应用简单线性模型分析与大豆油份含量、蛋白含量相关的的位点。结果表明,通过多次迭代测试,当K=5时,即该资源群体可以分为5个亚群时,为最稳定的分类结果,并在显著水平下(p<0.05)贡献率大于1%的标记中,得到与大豆油份含量相关标记有Sat_412,Sat_195,Satt317,Sat_187,Sat_195,Satt255,Satt713,Satt468,Satt267,Satt686,Sat_294和AZ302047,对油分含量的总贡献率为39.54%。蛋白质含量相关标记有Satt683,Sat_311,Satt578,Satt181,Satt317,Satt700,Satt713,Satt255,Sat_242和Satt720对蛋白质含量总贡献率为48.39%。这些重要的标记位点为大豆油份含量和蛋白含量的分子辅助育种提供重要基础。

基于GGE双标图的大豆油分多环境的稳定性分析

为准确评价大豆油分含量在不同环境的稳定性和适应性,应用GGE双标图对2002-2011年种植于哈尔滨试验点的147个F_(10-19)代重组自交系材料及其亲本Charleston(♀)和东农594(♂)的10个年份(环境)油分数据进行分析和评价。结果表明:第一主成分解释了40.0%的效应,第二主成分解释了14.6%的效应,第一主成分和第二主成分共解释G与GE互作效应的54.6%。10个环境被分为3个区域,第一个区域主要有2009HRB,2010HRB,2011HRB共3个环境,株系39的油分含量表现最好;第二个区域有环境2006HRB,株系1的油分含量表现最好;第三个区域主要有2002HRB,2003HRB,2004HRB,2005HRB,2007HRB,2008HRB共6个环境,株系135的油分含量表现最好。通过环境的代表性和鉴别能力分析,得出2006HRB最具有代表性,2009HRB鉴别能力最好。在连续10年哈尔滨环境下,环境因子对油分含量的影响顺序为:日照时数>降水量>平均温度。该结果对多环境下指导大豆栽培及地区适宜气象因子的评估具有重要意义。

基于GGE双标图的大豆蛋白质多环境的稳定性分析

为准确评价大豆蛋白质含量在不同环境的稳定性和适应性,本研究应用GGE双标图对2002年到2011年种植于哈尔滨试验点的147个F10-19代重组自交系材料及其亲本Charleston(♀)和东农594(♂)的10个年份(环境)蛋白数据进行分析和评价。结果表明,第1主成分解释了37.7%的效应,第2主成分解释了15.3%的效应,第1主成分和第2主成分共解释G与GE互作效应的53.0%。10个环境被分为4个区域,第一个区域主要有2003HRB环境,株系80的蛋白质含量表现最好;第二个区域有2002HRB、2004HRB、2006HRB和2008HRB共4个环境,株系24的蛋白质含量表现最好;第三个区域主要有2011HRB,株系10的蛋白质含量表现最好。第四个区域有2007HRB、2009HRB和2010HRB,株系23位于顶点,蛋白质含量表现最好。通过环境的代表性和鉴别能力分析,得出2008HRB最具有代表性,2002HRB鉴别能力最好。在连续10年哈尔滨环境下,环境因子对蛋白质含量的影响顺序为:日照时数>降水量>平均温度。该结果对多环境下指导大豆栽培及地区适宜气象因子的评估具有重要意义。

大豆叶绿素含量QTL定位及候选基因预测

叶绿素是调节光合作用的关键色素,对籽粒形成有着重要作用。本研究以美国半矮秆大豆Charleston为母本,东北地区主栽品种东农594为父本杂交衍生的147个重组自交系群体为材料,基于经SLAF测序获得的大豆高密度遗传图谱,利用复合区间作图法(CIM)、多重区间作图法(MIM)和完备区间作图法(ICIM)对大豆叶绿素含量进行QTL联合定位分析,并结合大豆基因组基因注释信息对QTL区段内的候选基因进行预测。利用CIM算法定位出2个QTL,表型遗传贡献率分别为6%和9.3%。利用MIM算法定位到了1个QTL,表型遗传贡献率为8.1%。利用ICIM算法定位到了1个QTL,表型遗传贡献率为7.76%。其中qchl-G-1被CIM和MIM两种算法同时检测到。在上述3个QTL区段内共含有151个基因,根据大豆基因组基因注释信息,筛选到了3个与叶绿素相关的候选基因,这些结果为叶绿素含量的遗传剖析和标记辅助育种提供理论基础,有利于分子辅助育种的发展。