我国丝瓜品种选育与保护现状及DUS测试

在提倡新质生产力的当下,我国丝瓜优异种质资源的充分挖掘以及品种特异性、一致性和稳定性(DUS)测试执行力和业界影响力的不断强化,对丝瓜产业发展至关重要。回顾了我国近20年来丝瓜种质资源收集保存与评价,及围绕早熟、抗病、耐冷耐热、丰产优质等育种目标的品种选育进展,分析了新品种保护现状;解析了丝瓜品种DUS测试指南性状构成、观测方法;归纳总结了近似品种筛选、种子催芽、性状观测和特异性判定在丝瓜品种DUS测试中的应用;指出了丝瓜品种DUS测试中存在测试水平、标准品种、性状表达状态等存在的问题,进一步提出了丝瓜新品种选育创新的发展对策,可综合应用现代育种技术,实现多元化育种目标的产业需求,并适时启动丝瓜品种DUS测试指南修订,以期推动丝瓜产业高质量发展。

新时期水稻新品种保护和DUS测试现状与问题探讨

分析了1999—2022年我国水稻新品种保护申请量和授权量,阐述了我国新品种保护和DUS测试的发展现状,剖析了该行业存在的问题,进而提出了加强水稻新品种保护和优化DUS测试的对策建议,以期为新时期我国水稻新品种保护和DUS规范测试提供有益参考。

柚类种质资源DUS测试数量性状分级研究

【目的】验证中国柑橘属DUS测试指南中数量性状对柚类种质资源的适应性,为更客观更科学地描述柚类数量性状和修订柑橘属DUS测试指南提供参考。【方法】以中国柑橘属测试指南为标准,对117份柚类种质资源的25个数量性状进行数据采集,根据各性状的特点选择合适的分级方法并确定分级范围。【结果】25个数量性状品种内变异系数在2.96%~26.96%之间,品种间变异系数在10.33%~62.90%之间,大部分数量性状数据的多态性和稳定性较好;根据正态性检验结果对25个数量性状进行分级,得到了25个数量性状的分级标准,与柑橘属测试指南的分级数相比:花萼直径、果形指数、汁胞长度由3级增为5级,花瓣长度、花瓣宽度、叶片长度、叶片宽度、果皮厚度由9级减为7级,花瓣指数、叶形指数、中心柱大小、囊瓣数、果汁含量、可溶性固形物含量由9级减为5级,对果实质量、果实纵径和果实横径3个性状分别制定了柚和葡萄柚的分级标准;该分级标准下25个数量性状的多样性指数变化范围为0.878~1.954,性状间的相似系数分布在-0.69~0.91之间;通过主成分分析得到6个主成分,累积贡献率达72.76%。【结论】初步建立了柚类种质资源25个数量性状的分级指标,对柚类品种的性状评价、利用及良种选育具有一定指导意义,同时为中国柚类种质鉴定和DUS测试指南修订提供参考。

基于DUS测试性状的贵州水稻品种综合分析

【目的】明确贵州水稻品种资源的现状及DUS测试[品种特异性(可区别性,Distinctness)、一致性(Uniformity)和稳定性(Stability)测试]性状在品种评价中的作用,为培育具有优良综合特性的水稻品种时提供表型选择的指导,为高效水稻DUS测试提供理论支持。【方法】采用遗传多样性分析、相关性分析、聚类分析及主成分分析等方法,研究贵州250份水稻品种的遗传多样性、综合表现及测试性状对品种的测试性能。【结果】表型分析表明,部分目测性状分布集中,倒二叶叶舌形状均为二裂,96.8%的水稻品种具有直立、半直立的生长习性,株型紧凑。剑叶初期,有99.2%的品种表现为直立、半直立状态,而96.0%的品种其基部茎节处于包裹状态;成熟期,91.2%的穗部明显下弯,且97.2%的谷粒外颖呈浅黄色,仅有1份品种的谷粒外颖有修饰色。对14个测量性状进行表型变异及多样性分析,除结实率外,其余性状具有丰富的遗传变异,变异系数为6.51%~20.82%,其中,每穗粒数的变异系数最大,结实率的变异系数最小。相关性分析揭示,各性状间均呈现不同程度的相关性,其中8对性状间达到显著水平,另外43对性状间呈极显著水平。通过聚类分析,测试品种被分为4大主要类群,第Ⅰ类群包含68份样品,其中产量相关性状均值最高;第Ⅱ类群有25份样品,每穗粒数明显高于其他类群;第Ⅲ类群体包括67份样品,具有最矮的茎秆;第IV类群体占总品种数的36%,在穗长、谷粒(糙米)长度方面的均值最高,综合表现最为出色。隶属函数法的分析结果表明,在所测量的性状中,剑叶长度、穗长、谷粒性状等10个性状对测试品种的综合特性有显著影响。在综合评价(D值)最高的10份测试品种中,有8份恢复系、2份杂交种。通过逐步回归分析,建立品种评价的最优回归方程:Y=-0.707+0.032X_(13)+0.003X_(7)+0.008X_(10)+0.003X_(5)+0.04X_(1)+0.02X_(3)+0.025X_(11)-0.003X_(2)+0.001X_(4)-0.1156×10^(-3)X_(8)。多元线性回归分析显示,每穗粒数分布分散,拟合情况不佳,其余13个性状拟合情况则较好。【结论】在水稻测试指南中,除倒二叶的叶舌形状外,目测性状能够有效地区分不同品种;而对于测量性状,每穗粒数表现出最大的变异系数和遗传多样性指数,是判断品种特异性的有效指标。另外,剑叶长度、穗长、谷粒特性等10个性状是影响测试品种综合评价值的关键因素。

西洋参DUS测试性状筛选与分级研究

为筛选适宜用作国内西洋参品种特异性、一致性和稳定性测试(DUS测试)的性状及分级方法,以51份西洋参种质资源为研究材料,经表型观测、统计分析等方法对34个性状进行筛选,并对筛选后的数量性状进行分级。经变异分析、正态性检验及相关性分析,共筛选出26个适宜用作DUS测试的性状,包含7个质量性状、2个假质量性状、17个数量性状,并利用主成分分析法从中挑选出6个分组性状。采用最小显著差异(LSD)分级法对筛选后的数量性状进行分级,可分为3~9级。

柴胡植物新品种DUS测试指南的研制

柴胡(Bupleurum chinens e DC.)为伞形科柴胡属多年生草本植物,以根入药。柴胡生产中种质混杂较为严重,新品种选育势在必行。为完善柴胡植物新品种特异性、一致性和稳定性(Distinctness,uniformity and stability,DUS)测试指南,本试验收集了22份不同产地柴胡,对二年生与三年生柴胡基于形态学性状开展了DUS测试指南的研制,与原指南相比,增加了根的产量与含量相关的性状,最终确定了41个测试性状,其中包括24个必测的基本性状,17个选测性状;有质量性状0个、假质量性状15个和数量性状26个;涉及到植株性状6个、茎性状4个、叶性状7个、基生叶性状7个、花性状6个、根性状10个、生育期性状1个。本指南为我国柴胡性状测试、新品种的授权提供了支撑,对柴胡新品种选育具有重大意义。

谷子DUS测试标准品种指纹图谱的构建与应用

谷子遗传资源多样性的研究对谷子基础研究与育种实践具有重要意义。选择高质量的SSR标记对DUS(Distinctness-特异性、Uniformity-一致性和Stability-稳定性)测试标准品种进行遗传多样性分析,不仅能够解析标准品种的遗传信息,也有助于对新育成品系进行分子水平的遗传多样性分析。研究利用高质量的20个SSR标记对30份不同地理来源的谷子DUS测试标准品种进行遗传多样性分析,并构建其指纹图谱;同时,利用该指纹图谱的SSR标记对22份春谷区和30份夏谷区区试品种进行遗传多样性分析,旨在为谷子品种资源利用与遗传改良奠定理论基础。结果表明,20对SSR标记在DUS测试品种平均每对引物检出的等位变异数为9.15个,20个位点的平均多态性信息含量(PIC)为0.77。利用上述SSR标记对来自春谷区与夏谷区的共计52份谷子区试品种进行分子鉴定,春谷区的聚类分析结果显示,22份春谷区区试品种分为3个主要的类群;而夏谷区的聚类分析结果显示,30份谷子夏谷区区试品种分为4个类群,但难以区分春谷、夏谷区区试品种。研究结果厘清了谷子DUS测试标准品种和区试品系间的遗传相似性。

基于DUS测试性状的冀北地区马铃薯品种遗传多样性分析

本研究通过马铃薯DUS测试性状,对适合在冀北地区种植的39个马铃薯品种展开遗传多样性分析以及性状的表型分析。结果表明,共检测到44个DUS测试性状的209个等位变异,平均每个性状检测到4.75个。多样性指数大于1的性状有34个,包括30个数量性状和4个假质量性状。多样性指数小于1的性状有10个,包括6个数量性状、2个假质量性状和2个质量性状。相关性分析表明,块茎表皮颜色,芽眼基部颜色与复叶主脉上表面花青甙显色强度高度相关。聚类分析将39个品种分成3组,每个组群具有各自独特的表型特征,各组特征性状与DUS测试指南指导分组性状一致。研究表明,DUS测试性状数量多,多样性也较高,可对马铃薯品种资源进行较为全面的客观评价。

基于DUS测试的江西省水稻新品种遗传多样性分析

江西省是我国的水稻育种和种植大省,随着水稻育种水平的快速提高,地方品种不断被新选育品种替代,造成大量优良基因丧失,遗传多样性显著降低,遗传基础日益狭窄。使用水稻DUS测试指南性状对江西省256份水稻新品种的遗传多样性进行分析,旨在了解江西省水稻新品种遗传多样性情况,为江西省水稻种质鉴定、育种利用和新品种测试提供一些参考。10个数量性状变异系数在8.59%~21.83%;52个测试性状的香农-维纳遗传多样性指数在0.03~2.10,平均1.05。聚类分析显示,材料相似系数在0.77~0.95。江西省近年选育的品种多样性较窄,对糯稻、有色稻和香稻等特殊稻品种开发力度也不够,各育种单位应加大品种资源收集和利用力度。

二维扩散方程的Du Fort-Frankel差分格式

文章对水质污染分析模型的数值求解技术展开研究,深入细致地探索扩散方程的新型差分格式,应用Du Fort-Frankel差分格式对二维扩散方程进行离散,使用泰勒展开式,提出该类差分格式具有二阶精度,指出该类差分格式与原二维扩散方程是相容的,并验证了该类差分格式的收敛性和绝对稳定性。

莲属新品种DUS测试性状分析与测试方法研究

对2016—2023年收集到的108种莲属种质资源DUS测试涉及的性状进行分析,并对莲属DUS测试方法进行研究,以进一步提升莲属DUS测试水平,促进莲属育种创新。结果表明:就不同莲属品种性状观测而言,莲属DUS测试指南涉及的43个性状中的5个性状有新的表达状态,4个未被列入莲属DUS测试指南的性状可以区分品种,这对准确区分新品种造成影响。就标准品种对莲属品种DUS判定的影响而言,部分标准品种的缺失已影响到莲属品种的DUS判定。就不同栽培容器处理对DUS测试性状判定的影响而言,小、中、大株型莲属结藕品种分别可种植在边长或直径为40 cm×40 cm、80 cm×80 cm、1~2 m的容器中,以方便测试地下茎性状的充分表达。就不同测试数量处理对测试结果判定的影响而言,将种植数量由20株减少到12株不影响莲属DUS测试结果。在此基础上,提出做好莲属DUS测试指南的修订工作、制定测试操作手册和拍摄技术规程、构建莲属已知品种数据库和指纹图谱数据库、加大品种保护和DUS测试的宣传力度等建议。

小麦区试品系DUS测试的分子标记

为了确定测试小麦(Triticum aestivumL.)区试品系特异性、一致性、稳定性(DUS)的分子标记,采用156个来自我国不同麦区的品种对SSR、EST-SSR和AFLP-SCAR标记的1334对引物进行筛选,根据在染色体上分布均匀、多态性信息指数较高、带型清晰、不同等位变异的带型易于区分及PCR产物稳定的原则,筛选出105对小麦品种DUS测试的分子标记引物,包括63对SSR引物、21对EST-SSR引物和21对AFLP-SCAR引物,可以检测122个位点的754个等位变异,平均每条染色体上被检测位点5.8个,平均每个位点包含7.2个等位变异。根据DUS测试的需求、引物的染色体分布、PIC值大小和带型特点,将105对引物分为21对核心引物、29对一级备用引物和55对二级备用引物。核心引物分辨力较高,可以完成约80%品系的特异性检测,约95%品系的种子纯度检测和约60%品系的一致性、稳定性检测;备用引物用于确定品系DNA位点纯合率和相似品种(系)之间的遗传相似系数,以判断DNA指纹相同或相似的品种(系)之间的相似性和特异性,评价核心标记中具有非纯位点的品系的DNA位点纯合度,同时完成核心引物未能完成的少数品系的种子纯度检测。通过在2006—2007、2007—2008、2008—2009年度对464个冬小麦区试品系DUS测试中的应用,证明105对引物具有很好的代表性和实用性,可以完成90%以上参试品系的DUS检测。

基于DUS测试的标准品种形态性状稳定性和重要性分析

为了进一步提高水稻品种特异性(distinctness)、一致性(uniformity)和稳定性(stability)(简称DUS)测试的准确性,以水稻DUS测试指南中列出的49份水稻标准品种为材料,应用AMMI模型对水稻品种50个DUS测试性状进行了稳定性分析,并采用随机森林算法对测试性状的重要性进行了评价。结果表明,不同性状的稳定性差异较大,以质量性状和假质量性状为主的目测性状稳定性高,而以数量性状为主的量测性状稳定性较低。不同性状的重要性参数差异甚大,总体上,以数量形式表示的量测性状的重要性参数较大,而以分级代码表示的目测性状重要性参数相对较小。对于茎节包露、穗类型、穗立形状、外颖茸毛和叶茸毛等稳定性较低、重要性参数不高的性状,可从水稻DUS测试指南中去除;对成熟期、抽穗期等稳定性较低但在生产实践中很重要的农艺性状,宜安排在申请者所在地参试点测试,使其表达状态真实表现;或者采用标准品种进行校正,从而提高测试的准确性。

玉米果穗DUS性状测试的图像处理应用研究

【目的】评价图像处理法采集和数量化玉米果穗特异性、一致性和稳定性测试(DUS)性状的技术适用性。【方法】以4个品种各50个果穗及8个品种93～107个穗轴为材料,通过图像处理采集玉米DUS测试指南规定的7个性状(穗长、穗粗、穗形、粒顶色、穗轴色、穗行数和籽粒排列形式),应用多性状整体控制单一比较法分析品种特异性。【结果】穗长、穗粗和穗行数的图像处理误差分别为6.2%、1.6%和0.66%。果穗的穗缘角(穗形)在0～2.22°之间变化,各品种穗行角(籽粒排列形式)均值在89.4°～90.7°之间。穗形等4个质量或假质量性状成功转换为数量性状,信息量随之增加。籽粒顶端颜色在果穗间和果穗侧面间的差异都极其微小,其它性状的果穗侧面间差异与果穗间差异相当或者更小。图像处理容易获得同源样品的更多形态性状,可能导致品种伪差异的风险升高。【结论】图像处理具有客观、高效、低成本地采集和数量化玉米果穗DUS性状和其它更多性状的能力,结合多性状整体控制单一比较法等适当的统计分析技术,将在中国的新品种DUS测试中发挥越来越重要的作用。

玉米DUS测试标准品种的SSR分子指纹图谱的构建

研究了39个玉米DUS测试标准品种的SSR分子指纹图谱的构建方法。结果显示:①用改良CTAB法得到的玉米DNA的A260/A280为1.82,A260/A230为2.02,其条带清晰,降解少,质量明显优于SDS法;②从所用的国内外63对核心引物中筛选出PIC值高、条带清晰、稳定性好的20对玉米SSR核心引物;③用8%聚丙烯酰胺电泳在20对引物扩增产物中检测出了171个位点,PIC值为0.855 4,远远高于3%琼脂糖电泳,更适合DUS测试;④建立了DUS标准品种SSR分子指纹图谱,为DNA检测方法在玉米新品种DUS测试中的运用奠定了基础。

水稻新品种DUS测试数量性状特异性统计分析判别研究

对3个申请品种与其近似品种的10个主要数量性状连续2年的测试数据进行统计分析,结果表明:申请品种与其近似品种在指南中处于不同分级范围的数量性状,如果该性状均值相差相对较小,可能实际没有差异;申请品种与其近似品种在指南中处于同一个分级范围的数量性状,如果该性状均值相差相对较大,有可能存在显著差异;数量性状特异性统计分析判别是除指南判别以外的重要判别依据.

基于DUS测试的水稻标准品种形态性状多样性分析

以DUS测试指南中规定的49个水稻标准品种为材料,根据2008年在杭州田间试验对59个形态性状的调查数据,利用PopGen32软件计算了等位变异数、有效等位变异数和Shannon's多样性信息指数,对标准品种的形态性状多样性进行了评价;并根据其多样性参数采用NTSYS软件对标准品种进行了聚类分析。结果表明,59个形态性状在19份籼稻和30份粳稻品种中分别检测到201和262个等位变异,平均每个性状分别检测到3.4068和4.4407个等位变异,籼、粳稻类群中59个性状的平均Shannon's多样性指数分别为0.8318(0～1.7674)和0.9828(0～1.8547)。聚类分析结果表明,籼、粳稻群体内品种间的形态性状相似系数分别介于0.45～0.81和0.36～0.76,取相似系数0.70为阈值,可将19份籼稻和30份粳稻品种分别分为16和27类。多样性分析表明本研究的49个品种形态性状多样性丰富,具有标准品种性状描述的示例和校正作用;根据聚类分析结果,可将现有标准品种的数量减少至43个。

植物新品种保护与DUS测试技术

论述了植物新品种保护与DUS测试技术 ,探讨建立适合我国国情的植物新品种保护测试体系 。

棉花DUS测试标准品种的SSR指纹数据库构建

基于SSR核心引物，采用荧光毛细管电泳检测系统与多重PCR技术相结合，构建我国棉花DUS（Dis-tincmess，Uniformity and Stability）测试标准品种的DNA指纹数据库并进行遗传多样性分析。依据多重PCR组合的基本原则与五色荧光检测系统的特点，采用40对核心引物构建了10个4重PCR组合．利用DNA遗传分析仪进行指纹检测与数据采集。40对荧光引物在30份DUS测试标准品种中共扩增产生146个等位变异．每对引物的等位变异数为2～7个不等，平均每对引物产生3．65个等位变异。海7124与陆地棉品种明显划分为2类，来源于新疆的新陆早1号区别于其他陆地棉品种，单独聚为1类。多色荧光检测系统相比常规聚丙烯酰胺凝胶电泳具有高精度、高通量、自动化程度高的优点，尤其适用于大规模指纹数据库的构建．提出了通过构建已知品种DNA指纹数据库，将分子标记技术应用于棉花DUS测试的初步设想。

DUS测试与植物新品种保护

DUS测试是由植物新品种保护审批机关委托指定的测试机构运用相应的技术和标准对申请品种权的植物新品种进行特异性、一致性和稳定性（简称DUS）的试验和分析测试的过程。论述了DUS测试的应用范围、内容、形式和研究概况；阐述了植物新品种保护（简称PVP）及其与品种审定的关系、对农业经济发展的作用及中国植物新品种保护的基本状况，以期为育种家提供系统而丰富的植物新品种保护相关信息。并讨论了中国植物新品种保护急需做的工作。