利用相同来源F_(2:3)和BC_2S_1群体定位玉米生育期QTL

以普通玉米自交系丹232和爆裂玉米自交系N04为亲本构建259个F2．3和220个Bc2S1家系群体，利用SSR标记构建分子标记遗传图谱，利用复合区间作图方法对4个生育期性状进行QTL定位和效应分析。利用F2：3群体共检测到4个抽雄期QTL、6个吐丝期QTL和3个散粉期QTL。单个QTL可解释的表型变异为6．7％～18．4％，可解释的表型总变异为28．9％～50．3％，11个QTL的增效基因来自生育期较长的亲本丹232，其余2个QTL的增效基因来自生育期较短的亲本N04；BC2S。群体检测到8个与4个生育期性状相关的QTL，单个QTL可解释的表型变异为4．5％-11．6％，可解释的表型总变异为13．2％～18．5％，增效基因来自两个亲本的QTL为3个和5个。两类群体检测出QTL的数目、位置、效应和贡献率均存在较大差异，主要原因在于BC2S1群体抽样选择所引起的群体结构差异，F2：3群体显示出较高的QTL检测能力，但回交育种过程中应慎重依据F2：3群体QTL定位结果进行标记辅助选择（MAS）。

一个玉米F_(2:3)群体主要性状的变异及相关分析

用自交系201与698-3杂交,创建了一个玉米F2:3群体,共233个家系。分析了该群体的穗长、秃尖长、穗粗、穗行数、行粒数、粒深、百粒重、出籽率和单株生产力等9个性状的变异及其相关性。结果表明,这些性状的变异度均很大,在不同家系间存在极显著的差异;除秃尖长外,频率分布均呈正态分布。各性状与单株生产力之间都存在极显著的相关关系,其中行粒数、百粒重、穗行数、粒深和出籽率对单株生产力的贡献最大。利用该群体中的变异性状,结合性状之间的相关性进行选择,可选育出新的高产玉米自交系。

8622×GY220F_(2∶3)家系植株性状的分离特征及相关分析

利用普通玉米自交系8622与高油玉米自交系GY220杂交构建的F2∶3家系为材料,在春播环境条件下对8个植株性状进行了初步分析。结果表明:F1各植株性状介于双亲之间或高于双亲;F2∶3家系间各性状均存在极显著差异,并呈连续正态分布,存在明显双向超亲分离;株高与穗位高、顶高、穗上叶片数、雄穗长,穗位高与雄穗长,顶高与顶高/株高、穗上叶片数、雄穗长,穗上叶片数与雄穗分枝数间均呈显著或极显著的表型和遗传正相关;穗位高与顶高、顶高/株高、穗上叶片数间均呈显著或极显著的表型和遗传负相关。

利用F_(2:3)家系分析粳稻矮生性遗传

为明确粳稻不同株高突变体的遗传机制,以株高有明显差异的两份材料及其F1、F2:3为试材,利用主基因+多基因混合遗传模型,分析了株高及相关性状的遗传性质。结果表明:株高仅受两对加性-显性-上位性主基因控制,各节间长度则表现为受主基因+多基因联合控制。其中倒1、倒2和倒4节间受两对加性-显性-上位性主基因控制,倒3节间受一对加性-显性主基因控制;降低株高的效应以主基因显×显上位性效应最大,主基因加性效应和多基因效应使倒1、倒2节间长度缩短,所有的主基因效应都使倒4节间缩短。倒3节间仅有显著的多基因效应,其效应值较小。株高及各节间的主基因遗传率均大于90%,表明水稻株高的遗传以主基因为主。根据系统来源,分析其中的一对主基因是sd-1,另一对则是未知的。

F_(2:3)设计全基因组标记的Bayesian分析

数量性状的遗传率低时,常采用F2:3设计进行遗传分析,但往往忽略异质家系内QTL的混合分布特性。同时,用多QTL模型检测QTL会提高QTL检测的功效。因此,本文在利用F2:3设计异质F2:3家系内QTL混合分布特性基础上,提出F2:3设计全基因组多标记联合分析新方法。该方法充分利用了异质F2:3家系内的QTL混合分布,并采用多QTL遗传模型。Monte Carlo模拟研究表明,新方法能获得精确的QTL效应和位置的估计。此外,还比较了QTL效应抽样的两种策略。研究表明,新策略能显著提高QTL检测的功效。

小麦F_(2:3)家系抗旱相关性状的遗传变异分析

在正常灌溉和干旱胁迫两种环境条件下种植以敏感型品种偃展2号和抗旱型品种石4185为亲本构建的402个F2:3家系群体。在正常灌溉和干旱胁迫两种环境条件下,应用该群体研究了株高、穗长、穗茎节长、旗叶长、旗叶宽、小穗数、单株穗数、单株穗粒数、单株穗粒重9个数量性状的遗传特点。结果表明:两种环境条件下,F2:3家系各性状分离明显,且基本符合正态分布,表现为数量性状遗传特点,是一个较为理想的QTL作图群体。但F2:3家系内各性状都存在不同程度的差异,单株穗数、单株穗粒数、单株穗粒重在正常灌溉和干旱胁迫两种条件下差异较大,表明受环境条件影响大。株高、穗长、穗茎节长在正常灌溉和干旱胁迫两种条件下差异较小,表明受环境条件影响小。

基于玉米F2:3群体株型性状的灰色关联度分析

以玉米F2:3群体株型性状为研究对象,采用灰色关联度分析法对影响玉米叶向值的主要株型性状进行分析。结果表明,穗上二叶挺直长、穗上一叶挺直长和穗上三叶挺直长与叶向值的关联度排在前3位,所有性状对叶向值的关联度顺序是:Lf2(0.9147)>Lf1(0.9082)>Lf3(0.906)>EH(0.8996)>L1(0.8856)>LW3(0.8855)>LW2(0.8854)>L3(0.8812)>LW1(0.881)>L2(0.8772)>PH(0.8691)>LA2(0.8468)>LA1(0.8444)>LA3(0.841)。研究结果明确了玉米株型主要农艺性状对叶向值的影响,为株型育种、QTL定位及叶向值遗传机制等基础研究提供依据。

关于[CaY]F2:Yb^3+,Er^3+荧光粉的水热合成、上转换发光性质及温度传感能力的探究

采用一步水热法合成了[CaY]F2晶体以及系列不同掺杂比例的[CaY]F2:Yb^3+,Er^3+荧光粉产品,通过XRD和EDS测试对产品进行物相纯度分析、元素组成分析以及元素分布分析.接着探究了[CaY]F2:Yb^3+,Er^3+荧光粉的上转换发光性能并得出Yb^3+,Er^3+离子的优化浓度分别为12%,3%,其在绿光区域和红光区域均有发射带,分别归因于Er^3+的2H11/2/4S3/2→4I15/2和4F9/2→4I15/2跃迁.最重要的是,该工作中基于Er^3+的热耦合能级探讨了[CaY]F2:12%Yb^3+,3%Er^3+荧光粉的温度传感能力,结果显示当温度为523K时SA有最大值0.00413K-1,表明该材料可能在控温、传感等领域具有潜在用途。

基于玉米F_(2:3)群体株型性状的主成分分析

为探明玉米株型性状的相关机制及筛选玉米优异家系,采用主成分分析法,对玉米F_(2:3)群体株型相关的15个主要农艺性状进行分析。结果表明,光合作用因子、紧凑型因子、通风透光因子和高度因子4个主成分的累积贡献率达80.826%,可概括玉米株型性状的全部信息。根据综合得分筛选出在光合作用、紧凑型、通风透光和高度等方面综合表现较好的4个家系分别是21、74、122和9。

利用F_(2∶3)家系群体分析寒地水稻穗部性状间的关系

为深入剖析寒地水稻穗部性状之间的关系,为寒地水稻穗部性状改良提供参考,本研究以高产品种东农415(二次枝梗集中于穗中上部)和优质品种龙稻18(二次枝梗集中于穗下部)及其杂交衍生的包含464个株系的F_(2∶3)家系分离群体为材料,对穗重、穗数、穗长、每穗颖花数、着粒密度、一次枝梗数、二次枝梗数等20个穗部相关性状进行方差分析、相关分析和通径分析。结果表明:这些性状在F_(2∶3)家系分离群体中均存在双向超亲分离,分布频率接近正态分布。相关分析表明,除穗数、一次枝梗结实率与其他各穗部性状之间无显著相关性外,其余穗部性状之间均具有显著或极显著相关性。其中,穗重与大多穗部性状均呈显著或极显著的相关关系,且每穗粒数、每穗颖花数、二次枝梗数、二次枝梗粒数及二次枝梗实粒数与穗重的相关系数较大。通径分析表明,每穗粒数、每穗颖花数和千粒重对穗重作用较大。

利用SCoT检测菜心F_2分离群体的遗传多样性

【目的】以菜心抗小菜蛾品种Caixin65和感小菜蛾品种Caxixin69及其杂交后代所得的54份F2∶3家系为实验材料,利用SCo T标记检测亲本及子代分离群体的遗传多样性,为新品种选育和分子标记辅助育种提供基础材料和理论基础。【方法】利用筛选的17条SCo T引物检测54份菜心F2∶3家系及2个亲本的遗传多样性。【结果】17对引物共扩增出条带161条,其中多态性条带共61条,多态性条带百分率为38.80%;平均每条引物扩增出条带9条,其中多态性条带4条。平均多态性位点百分率为45.02%,平均观察等位基因数(Na)为1.1613;平均有效等位基因数为1.3184;平均Shannon多样性指数(I)为0.2723;平均期望杂合度(He)为0.1865;平均Nei遗传距离为0.225。表明多数家系的分子遗传距离相近,F2∶3家系的遗传多样性较低,但少数家系之间已经发生了遗传多样性变化。在Nie遗传距离0.080之处,可以将56份菜心分为5类。SCo T标记没有检测出多数家系间的显著的基因组变化,少数家系呈现出Sco T多态性,表明SCo T标记可以继续用于优异家系选育。【结论】SCo T标记具有操作简单、重复性高、多态性较丰富等优点,通过SCo T检测表明大部分菜心F2∶3家系间遗传距离接近,但少数家系间已经发生了分离,将SCo T标记用于菜心F2分离群体的遗传多样性检测,结合表型筛选将有助于品种选育效率的提高。

鸡γ-干扰素与新城疫病毒F蛋白抗原表位融合基因的构建与表达

[目的]研究鸡γ-干扰素(ChIFN-γ)的免疫佐剂功能,构建ChIFN-γ与新城疫F蛋白抗原表位(NDV F2-3)的融合基因,并进行原核表达。[方法]以头尾相连的方式构建鸡γ-干扰素基因与NDVF2-3的pET-32a重组质粒,经PCR扩增、双酶切和测序鉴定后,重组子在E.coliBL21细胞进行IPTG诱导融合蛋白表达,采用SDS-PAGE和Western blot方法分别检测表达的产物。[结果]获得了726 bpChIFN-γ与NDVF2-3融合基因,经原核表达,融合蛋白分子量约为35 000,能与相应的抗体结合。[结论]ChIFN-γ与NDVF2-3串联基因在原核细胞中能有效表达,且融合蛋白具有一定的免疫活性。

利用辣椒种间F_2和F_(2:3)两个群体进行其主要农艺性状QTL分析

以一年生辣椒(Capsicum annuum)材料‘V06C1720’为母本,灌木辣椒(C.frutescens)材料‘H101’为父本,建立包含180个单株的种间F2作图群体,应用SSR和SRAP标记技术构建了共278个标记位点的17个连锁群遗传图谱,图谱全长1 282.10 c M,标记平均间距为4.61 c M。利用QTLNetwork 2.0软件和F2、F2:3表型数据,对辣椒15个主要农艺性状进行了QTL分析,在第1、2、3、4、6、7、10、12、13、14、15和16连锁群上共检测到48个加性QTL和11对上位性QTL,可分别解释5.18%~40.33%和4.09%~13.56%的表型变异。变异率大于10.00%的主效加性QTL有33个,占总数的68.75%;来自灌木辣椒‘H101’的增效等位加性QTL位点有29个,占总数的60.42%。株高、主茎高、果长、果径、单果质量、果形和果实辣味等7个性状的9个加性QTL在两个群体中同时被检出,这些在不同环境及不同遗传背景下能够稳定存在的QTL可为辣椒农艺性状分子标记辅助选择育种、QTL精细定位及克隆提供有价值的参考。

小麦籽粒品质性状的QTL分析

利用小麦中国春（母本）和兰考大粒（父本）F2群体构建了169个标记的分子遗传图谱，将F2∶3家系分别种植于3个环境中，利用基于完备区间混合模型的单环境作图模型和多环境作图模型对小麦籽粒容重、硬度、蛋白含量和结合水含量性状进行了QTL分析。结果显示：（1）两种作图模型下，检测到容重的6个共同QTL（QTW-6B-6、QTW-7B-6、QTW-7B-9、QTW-5D-2、QTW-6D-1、QTW-6D-4），单环境模型下遗传贡献率为1.99%～6.57%，多环境模型下遗传贡献率为3.66%～20.07%，其中QMTW-7B-9、QMTW-6D-1和QMTW-6D-4在多环境模型中表现为主效QTL。（2）检测到硬度的3个共同QTL（QHD-4A-5、QHD-7A-1和QHD-7B-9），单环境模型下的遗传贡献率为6.00%～6.95%，多环境模型中遗传贡献率为5.43%～9.64%。（3）检测到蛋白含量1个共同QTL（QPR-6D-1），单环境模型下的遗传贡献率为5.39%，多环境模型中遗传贡献率为10.06%，表现为主效QTL。（4）检测到籽粒结合水含量1个共同QTL（QMO-1B-4），单环境模型下的遗传贡献率为39.20%，多环境模型下的遗传贡献率为75.01%，均表现为主效QTL。（5）1B染色体上存在同时控制籽粒容重、硬度、蛋白和结合水含量的QTL，说明1B染色体对小麦品质的影响可能很大。研究表明，小麦容重、硬度、蛋白含量、结合水含量的遗传主要受加性效应控制。该研究初步定位的一些重要QTL可为进一步精细定位、基因挖掘和育种早代品质性状分子标记辅助选择提供依据。

小麦分蘖数和单株穗数QTL定位及上位性分析

为了明确小麦分蘖性状和单株穗数的遗传基础，以中国春（母本）和兰考大粒（父本）杂交获得的F2群体为作图群体，构建了含169个分子标记的遗传连锁图谱。将F2：3家系分别种植于陕西乾县、岐山和杨凌三地，利用完备区间作图方法对小麦冬前分蘖、春季分蘖和单株穗数进行多环境联合QTL分析，共检测到21个相关的加性QTL位点。其中，6个冬前分蘖QTL位于2A、2D、5D和7A染色体上，单个QTL可解释1.38%～6.73%的表型变异；7个春季分蘖QTL位于1A、2D、4B、5D、7A和7D染色体上，单个QTL可解释1.97%～32.60%的表型变异；8个单株穗数QTL位于1A、2B、2D和4B染色体上，单个QTL可解释2.29%～41.21%的表型变异。共检测到30对加性×加性上位性QTL。其中，控制冬前分蘖的为1对，可解释21%的表型变异；控制春季分蘖的为20对，可解释0.59%～48.7%的表型变异；控制单株穗数的为9对，可解释0.08%～22.18%的表型变异。控制冬前分蘖、春季分蘖和单株穗数的加性QTL存在差异，同一QTL在不同性状中的遗传贡献率也不同；基因间上位性效应以春季分蘖最大，单株穗数次之，冬前分蘖最小，且不同性状涉及的QTL位点具有差异。小麦分蘖遗传主要受加性效应控制，本研究初步定位到的一些重要QTL可为进一步精细定位、基因挖掘和高产育种的分子标记辅助选择提供依据。

甜瓜蔓枯病抗性QTL定位的研究

【目的】探讨甜瓜（Cucumis melo L.）蔓枯病抗性遗传规律并筛选出抗性连锁分子标记位点。【方法】高抗蔓枯病品系JGD-3做母本，感蔓枯病品系S717做父本，杂交构建包含122个单株的R代群体，各单株分别自交得到相应的F，代家系；分别于2010年秋季和2011年春季叶片人工喷雾苗期接菌，完成蔓枯病抗性遗传规律鉴定；基于已构建对应分子标记连锁图谱，联合复合区间定位蔓枯病抗性数量基因位点（QTL）。【结果】两种环境下共检测到甜瓜蔓枯病抗性5个QTL（gsb1．1，gsb2．1，gsb3．1，gsb5．1和gsb6．1）作用位点，位于连锁群1，2，3，5和6上，单个QTL解释贡献率于2．5％。23．0％之间。两种环境中稳定重复检测的QTL是gsb1.1和gsb6．1；gsb2．1在2010年秋季被检测出．gsb3．1和gsb5．1在2011年春季检测到。两种环境下检测的QTL解释表型变异总和是42．0％（2010年秋季）和49．0％（2011年春季）。【结论】以甜瓜JGD-3为抗源鉴定蔓枯病抗性为数量遗传性状由多基因共同控制，有2个QTL位点在两种环境中被重复检测；与QTLs紧密连锁的标记（〈5cM）为分子标记辅助选择（MAS）甜瓜抗蔓枯病品系和蔓枯病抗性基因分离、克隆提供了技术支撑。

玉米株型性状QTLs作图群体分析

玉米紧凑株型对于提高种植密度,增加单位面积产量,满足玉米生产发展的需求具有重要的意义。试验以株型紧凑和松散的优良玉米自交系豫82、豫87-1为亲本,组配和构建F2∶3家系,以其作为株型性状QTLs定位与分析的作图群体。通过对株型6个相关性状,株高、穗位高、叶长、叶宽、叶夹角、叶向值在郑州、三亚两个地点的研究表明,亲本自交系在株型性状上存在显著差异,其后代F2∶3家系间存在显著差异,各株型性状均呈连续变异、正态分布,说明所选材料适合作为QTLs定位与分析的作图群体。

玉米株型主要性状作图群体分析

以优良玉米自交系豫82、沈137及其F1、F2:3家系为材料,测定株高、穗位高、叶长、叶宽、叶夹角和叶向值6个主要株型性状研究表明,亲本自交系在株型性状上存在明显差异。与自交系沈137相比,自交系豫82叶夹角小55.1%,叶向值大86.8%,穗位高低32.6%;后代F2:3家系间存在明显差异,各株型性状均呈连续变异、正态分布。这说明所选材料适合做QTL定位与分析的作图群体。

甘蓝型油菜遗传图谱的构建及单株产量构成因素的QTL分析

采用常规品系04-1139与高产多角果品系05-1054构建的F2代群体为作图群体,运用SSR(Simple sequence repeat)和SRAP(Sequence-related amplified polymorphism)构建分子标记遗传图谱并对甘蓝型油菜单株产量构成因素进行QTL分析。遗传图谱包含200个分子标记,分布于19个连锁群上,总长度1700.23cM,标记间的平均距离8.50cM。采用复合区间作图法(Composite interval mapping,CIM)对单株产量构成因素(单株有效角果数、每果粒数和千粒重)进行QTL分析,共检测到12个QTL:其中单株有效角果数4个QTL,分别解释表型变异为35.64%、12.96%、28.71%和34.02%;每果粒数获得5个QTL,分别解释表型变异为8.41%、7.87%、24.37%、8.57%和14.31%;千粒重获得3个QTL,分别解释表型变异为2.33%、1.81%和1.86%。结果表明:同一性状的等位基因增效作用可以同时来自高值亲本和低值亲本;文章中与主效QTL连锁的标记可用于油菜产量性状的分子标记辅助选择和聚合育种。

水稻穗部性状QTL分析

为分析不同遗传世代QTL定位结果的差异,鉴定新的稳定表达的主效QTL,为水稻高产和穗型性状育种提供参考信息。以沈农0530-9和北陆129杂交衍生的F2群体和F2∶3家系为试验材料,对穗部性状和籽粒大小性状进行QTL(Quantitative trait loci)分析。共检测到47个穗粒性状相关的QTL,分布于12条染色体上,F2和F2:3群体分别均检测到30个QTL,2个群体检测到的QTL的LOD值、贡献率和效应值存在明显差异,仅有13个QTL能在2个群体中稳定表达;QTL存在明显的遗传重叠现象,成簇分布在第1、2、3、6和9号染色体上,5个区段包含23个相关QTL,占QTL总数的55.32%,其它QTL在染色体上相互独立。不同遗传世代QTL定位结果存在一定差异,位于第2和9号染色体上位点是调控穗粒性状的稳定表达的多效性热点区域,其中位于第2染色体上QTLq PL2、q PW2和q ST2是3个新的稳定表达的QTL,值得做进一步深入研究。