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玉米杂交种掖单13号的SSR连锁图谱构建与叶夹角和叶向值的QTL定位与分析 被引量:42
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作者 路明 周芳 +4 位作者 谢传晓 李明顺 徐云碧 marilyn warburton 张世煌 《遗传》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1131-1138,共8页
为了增加单位面积产量,玉米育种者已经开始了更密植更紧凑株型的选育。叶夹角和叶向值是评价玉米株型的重要指标。本研究以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,构建了具有138个位点的SSR标记连锁图谱,图谱总长度为1394.9cM,平均间... 为了增加单位面积产量,玉米育种者已经开始了更密植更紧凑株型的选育。叶夹角和叶向值是评价玉米株型的重要指标。本研究以掖478×丹340的500个F2单株为作图群体,构建了具有138个位点的SSR标记连锁图谱,图谱总长度为1394.9cM,平均间距10.1cM。利用397个F2:3家系对叶夹角和叶向值进行QTL定位分析,结果表明:叶夹角和叶向值分别检测到6和8个QTL,累计解释表型变异41.0%和60.8%,单个QTL的贡献率在2.9%~13.6%之间。与叶夹角和叶向值有关的基因主要作用方式为加性和部分显性。此外两个性状共检测到9对上位性互作位点,表明上位性互作在叶夹角和叶向值的遗传中也起较重要的作用。 展开更多
关键词 玉米 叶夹角 叶向值 QTL
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广西地方玉米种质和加拿大群体的遗传多样性分析 被引量:10
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作者 吴永升 李明顺 +5 位作者 李新海 黄开健 marilyn warburton 刘雪 陈卫国 张世煌 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期890-900,共11页
【目的】分析45份广西地方玉米品种和15份加拿大改良群体的遗传多样性,为更好地利用地方品种拓宽广西玉米种质的遗传基础提供理论依据。【方法】采用混合取样法(每个群体中随机提取4个混合样本,每个样本包括10个单株)和SSR分子标记技术... 【目的】分析45份广西地方玉米品种和15份加拿大改良群体的遗传多样性,为更好地利用地方品种拓宽广西玉米种质的遗传基础提供理论依据。【方法】采用混合取样法(每个群体中随机提取4个混合样本,每个样本包括10个单株)和SSR分子标记技术进行研究。【结果】70对SSR引物在60个群体的240份样本中扩增出245条等位基因,每对引物检测出的等位基因数目为2~6条,平均每个位点3.5条。加拿大的15份群体和广西的45份地方品种分别聚为二大类群。加拿大的15份群体又可以分为硬粒型和马齿型两个亚群。在45份广西地方种质中,同样可以分为硬粒型和马齿型两个亚群;糯玉米没有单独聚类,而是分散在硬粒型类群当中。【结论】广西亚热带种质比温带的加拿大种质具有更大的遗传变异,研究这些材料的遗传多样性可更好地扩增广西玉米种质的遗传基础,对玉米育种中发现潜在突破性种质可能会起到一定的作用。 展开更多
关键词 玉米 遗传多样性 混合取样 SSR标记
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Senome-wide Association Studies in Maize: Praise and Stargaze 被引量:40
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作者 Yingjie Xiao Haijun Liu +2 位作者 Liuji Wu marilyn warburton Jianbing Yan 《Molecular Plant》 SCIE CAS CSCD 2017年第3期359-374,共16页
Genome-wide association study (GWAS) has become a widely accepted strategy for decoding genotype- phenotype associations in many species thanks to advances in next-generation sequencing (NGS) technol- ogies. Maize... Genome-wide association study (GWAS) has become a widely accepted strategy for decoding genotype- phenotype associations in many species thanks to advances in next-generation sequencing (NGS) technol- ogies. Maize is an ideal crop for GWAS and significant progress has been made in the last decade. This review summarizes current GWAS efforts in maize functional genomics research and discusses future prospects in the omics era. The general goal of GWAS is to link genotypic variations to corresponding dif- ferences in phenotype using the most appropriate statistical model in a given population. The current re- view also presents perspectives for optimizing GWAS design and analysis. GWAS analysis of data from RNA, protein, and metabolite-based omics studies is discussed, along with new models and new popula- tion designs that will identify causes of phenotypic variation that have been hidden to date. The joint and continuous efforts of the whole community will enhance our understanding of maize quantitative traits and boost crop molecular breeding designs. 展开更多
关键词 GWAS OMICS mixed model population design functional genomics Zea mays
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