基于全基因组关联分析挖掘甘蓝型油菜油酸含量QTL与SNP分子标记

本研究以国内外收集的300份甘蓝型油菜种质为材料,在2个环境下种植,结合油酸含量的表型和基因型数据,利用EMMAX软件进行全基因组关联分析。结果表明,关联群体的油酸含量分布呈连续性双峰分布,受2个主效基因位点控制;GWAS分析检测到一个控制油酸含量性状的主效QTL位点,位于C03染色体的第53853975~57808820位碱基之间,贡献率为62.51%,与chrC03_53853975(A/G)、chrC03_57808820(C/T)SNP分子标记及峰值SNP分子标记chrC03_56392730(G/T)紧密连锁,对应碱基突变导致多态性。峰值SNP等位基因为TT时,该性状表型效应值为57.93%。本研究首次揭示一种甘蓝型油菜籽油酸含量性状的C03染色体主效QTL位点及其SNP分子标记,贡献率高,为该性状的高效改良与分子标记辅助选择提供了重要理论依据。

基于高光谱成像技术的油菜种子油酸含量反演模型

高油酸油菜籽品种是当前油菜育种方向之一,为开发高效、无损测定油酸含量的方法,提高油菜高油酸种质资源筛选效率,选用3个油菜品种为材料,分别采集其种子光谱成像信息及油酸含量数据,首先对光谱信息进行11种预处理,确定多元散射校正(MSC)最佳预处理方法,然后基于主成分分析(PCA)、连续投影(SPA)、竞争性自适应重加权采样(CARS)方法对数据进行降维,最后分别建立支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)3种定量分析模型,对油菜油酸含量进行无损检测。通过改变训练样本的数量来测试模型,为验证模型的稳定性,用相关系数(R)、均方根误差(RMSE)进行效果评价。结果表明,在所有模型中,多元散射校正+竞争性自适应重加权采样+极限学习机(MSC+CARS+ELM)模型预测效果最好,校正集相关系数(Rc)、均方根误差(RMSEc)分别为0.894、1.993 4%,预测集相关系数(Rp)为0.868,均方根误差(RMSEp)为1.069 8%,可更加准确地预测油酸含量,创建一种快速、无损检测油菜种子油酸含量的方法,为利用高光谱技术进行油菜营养品质无损检测提供理论依据。

花生油酸和亚油酸含量的遗传模式分析

【目的】利用F2遗传群体分析油酸和亚油酸含量的遗传模式,为高油酸种质的利用奠定基础。【方法】利用高油酸亲本wt08-0932和wt08-0934与普通(低)油酸含量品种配制杂交组合,建立不同杂交组合的遗传模型,并进行遗传参数估计,明确控制油酸性状的主基因个数、加性或显性效应值、遗传力等。【结果】获得控制油酸和亚油酸性状遗传的2对主基因加性-显性-上位性遗传模型,油酸和亚油酸性状的2对主基因遗传力分别为66%—89%和70%—85%,并存在多基因效应。控制油酸含量的2个主基因显性效应值均为负值,控制亚油酸含量的2个主基因的显性效应值均为正值。【结论】花生的油酸和亚油酸性状分别由2对主基因控制,同时存在基因互作及多基因效应。第一对主基因的加性和显性效应均大于第二对主基因。2对主基因同时变异形成高油酸性状;2对主基因之间的加性和显性效应的差异导致在1对主基因变异时形成中低油酸含量和中高油酸含量的性状表现。

高亚油酸含量油茶优良无性系的选育

在全国油茶优良无性系评选鉴定标准和方法的基础上,开展油茶产量和油脂品质及其相关特征性状的研究。结果表明:油茶产量和品质没有明显的相关性。油茶无性系间主要经济性状指标具有差异性和遗传稳定性,产油量与鲜果含油率和种仁含油率成极显著正相关,与脂肪酸组分间无明显相关,油酸与亚油酸、亚麻酸和棕榈酸成极显著负相关,亚油酸与鲜出籽率和棕榈酸成极显著正相关。本研究在茶油产量(750 kg.hm-2以上)和油脂品质(亚油酸含量8.5%以上)双重指标体系控制下,从60个油茶无性系中选育出赣石848,赣6,赣68,赣兴46,赣石834,赣71等6个高亚油酸油茶优良无性系,入选无性系产油量平均为1 063.1 kg.hm-2,油酸含量80.0%,亚油酸含量9.7%。

ahFAD2A等位基因在中国花生小核心种质中的分布及其与种子油酸含量的相关性分析

在中国小核心花生种质中发掘出油酰PC脱氢酶的2个等位基因(ahFAD2A-wt和ahFAD2A-m)。研究结果表明:(1)突变型等位基因(ahFAD2A-m)与野生型等位基因(ahFAD2A-wt)在编码区442bp的SNP(448bpG>A)可导致编码氨基酸的替换(D150N);(2)突变型基因ahFAD2A-m在中国花生小核心种质中广泛存在,出现的频率为53.1%,野生型基因ahFAD2A-wt出现的频率为46.9%;(3)突变型基因ahFAD2A-m在密枝亚种(普通型和龙生型变种)中出现的频率(82.8%)显著高于其在疏枝亚种(珍珠豆型和多粒型变种)材料中出现的频率(15.4%),卡方测验结果表明,核心种质的油酸含量与其携带的等位基因类型密切相关(χ2=98.71,χ20.01,3=11.34,P<0.01),携带突变型基因(ahFAD2A-m)材料的油酸平均值显著高于野生型基因的材料(t=18.48>t0.01=2.62,P<0.01);(4)ahFAD2A等位基因的存在与种子油酸含量密切相关。

油菜种子油酸含量的遗传改良

油菜是我国重要油料作物,菜籽油是我国城乡居民消费的主要食用油之一。菜籽油中的油酸营养价值很高,同时油酸也是一种重要工业原料。本文从国内外高油酸油菜育种现状、油菜籽油酸含量的诱变改良、遗传调控以及分子标记鉴定和QTL定位等几个方面介绍了油菜种子油酸含量遗传改良研究进展,旨在为今后进一步开展油菜高油酸育种研究提供参考。

大豆种子油酸含量研究进展

大豆种子脂肪酸中油酸含量是评价大豆油脂品质的重要指标之一。油酸含量受隐性等位基因ol控制,在种间和品种间存在显著差异,环境条件及栽培措施亦对其影响明显。本文对大豆油酸含量的不同种质间差异、遗传特点、性状间相关性以及环境因子对其影响等研究进展进行了较为全面的回顾与总结,以期为大豆科技工作者开展高油酸大豆遗传改良、区域规划及栽培管理等相关研究提供理论参考,进一步促进大豆油脂品质的提高。

气象因子对油茶油酸含量的影响分析及模型构建

利用2012—2017年湖南省不同县市多块油茶(Camellia oleifera)样地的油酸含量资料和同时段邻近气象站资料构建的油茶生长或处理期各阶段气象指标,采用主成分分析的方法分析不同阶段气象指标对油茶油酸含量的影响,并基于此建立油酸含量预测模型。结果表明,采摘当年、果实膨大高峰期、油脂转化和积累高峰期的气象因子对于油酸含量有重要影响,降水类指标特别是降水量和最长连续降水日数是影响油茶油酸含量最重要的气象因子,利用气象因子构建的油茶油酸含量预测模型精度较高,具有一定的适用性。

大豆油酸含量相关QTL间的上位效应和QE互作效应

利用Charleston×东农594重组自交系构建的SSR遗传图谱，并运用混合线性模型方法对2007～2009年的大豆油分含量进行QTL定位，并作加性效应，加性×加性上位互作效应及环境互作效应分析。共检测到7个QTL，有6个与环境互作，位于A1、Dla和Dlb连锁群上，解释该性状总变异的50．18％，与环境互作贡献率为11．78％。另检测到12对影响油酸含量的加性×加性上位互作效应的QTL，分布于14个连锁群之间。

油菜不同油酸含量品系农艺性状比较研究

为了弄清油菜(Brassica.napus)种子油酸含量与种子产量之间关系,采用了3个高油酸品系(油酸含量70%以上)与3个低油酸品系(油酸含量70%以下),在田间试验条件下进行比较.结果表明,两者在植株生长势、农艺性状、种子产量、菌核病危害程度均差异不显著,仅高油酸品系单株角果数稍少,病毒病危害程度稍高,其差异是显著的.油菜高油酸品系叶片中的油酸含量提高,且油酸减饱和率(ODR)较低.

栽培因子对油菜油酸含量的影响

采用二次正交旋转组合设计研究氮、磷、钾、硫、柠檬酸、油菜素内酯对油菜油酸含量的作用效果。单因素效应分析氮肥施用量与油酸含量呈直线负相关。磷肥、钾肥施用量与油酸含量都呈二次曲线负相关。在一定范围内,施用磷肥、钾肥有利于油菜油酸含量的提高,过量则降低油酸含量。硫肥施用量与油酸含量呈直线正相关。该试验条件下在低氮、中磷、中钾、高硫水平下可以获得较高的油酸含量:当纯氮、纯磷、纯钾、纯硫的含量分别为0、112.5、112.5、60 kg/hm2时获得最高油酸含量67.51%。油菜素内酯和柠檬酸的效果不显著,可能与施用时期和施用量有关。

ahFAD2基因在江苏地方花生品种中的分布及其与油酸含量的相关性分析

【目的】为了阐明ahFAD2基因的遗传规律及其与种子油酸含量的关系,探究油酸含量与主要性状的相关性。【方法】利用CAPS标记对141份江苏地方品种的ahFAD2基因位点进行检测。【结果】25份材料ahFAD2A位点为野生型,116份材料ahFAD2A位点符合448G>A的突变类型,ahFAD2B基因只存在野生位点;突变型位点所占的比率在交替亚种中远高于连续亚种;油酸含量均值在具有突变型位点花生中显著高于具有野生型位点花生;花生油酸含量与亚油酸含量有极显著的负相关关系。【结论】本研究认为ahFAD2A等位基因位点与花生种子油酸含量有极显著的相关关系;普通型花生中含有较多的中等油酸含量的ahFAD2A-m。

施氮量对不同油酸含量大花生产量及品质的影响

为明确北方普通油酸和高油酸大花生品种在湖南水稻土上种植的适宜施氮量,以普通油酸大花生品种花育22(HY22)和高油酸大花生品种冀花16(JH16)为试验材料,采用随机区组试验,设N0(0 kg/hm^(2),CK)、N1(120 kg/hm^(2))、N2(240 kg/hm^(2))3个施氮量水平,测定各生育时期花生的生长发育指标、叶片氮代谢关键酶活性以及产量和品质。结果表明,花育22在N1处理下具有更高的氮肥偏生产力和氮肥农学利用率,全生育期内叶片谷氨酰胺合成酶(GS)活性和谷氨酸脱氢酶(GDH)活性最高,N1、N2处理荚果产量较N0处理分别提高23.26%、15.17%,N1处理籽仁总氨基酸、粗蛋白含量较N0和N2处理分别提高了6.46%、8.36%和7.25%、8.16%。冀花16在N2处理下具有更高的氮肥农学利用率,N2处理饱果数、饱果质量、饱仁质量、百仁质量均显著高于N1和N0处理,N1和N2处理荚果产量较N0处理分别提高13.58%和50.89%,籽仁油酸、亚油酸含量较N0处理分别提高6.46%、49.67%和6.00%、43.46%。综上,花育22生产上应施中量氮肥(120 kg/hm^(2))以增产提质,冀花16应施高量氮肥(240 kg/hm^(2))以大幅提高产量。

提供富含亚油酸和亚麻酸的日粮对牛奶中共轭亚油酸含量的影响

美国Dhiman等学者进行2个试验来确定给奶牛提供富含亚油酸和亚麻酸的日粮对牛奶中共轭亚油酸（CLA）含量的影响。试验①：36头奶牛分为对照组和5个处理组。对照组奶牛的日粮包含51％饲草和49％谷物（DM基础）。在处理组中，谷物分别由18％生碎豆饼、18％熟碎豆饼、3．6％大豆油、2．2％亚麻籽油和4．4％亚麻籽油替代。试验进行5周。在2～5周，对照组乳脂中CLA的平均含量为0．39％，

牛奶中共轭亚油酸含量的紫外分光光度测定方法

研究了牛奶中共轭亚油酸含量的紫外分光光度测定方法。利用紫外分光光度计,先建立标准曲线与回归公式,再将牛奶样品提取、甲酯化后,进行紫外检测。结果表明,共轭亚油酸甲酯的最大吸收波长是234nm;共轭亚油酸浓度的有效测定范围是0.00856～0.0428mgmL;吸光度与共轭亚油酸浓度间的回归公式为:Y=52.602X+0.0917(R2=0.9862);共轭亚油酸浓度与吸光度之间的经验公式为:共轭亚油酸浓度C(mgmL)=0.019×吸光度(ABS);推出了利用紫外分光光度法测定牛奶中共轭亚油酸含量的计算公式。同时,检验了几种市售牛奶中的共轭亚油酸,其平均含量为1.64mgg。

菜油兼用型油菜籽粒油酸含量的高光谱模型构建

【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机(SVM)判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归(MLSR)及偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080 nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长(760、920、970和1080 nm)的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数(-0.705)最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R^(2)=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R^(2)=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异(P>0.05),模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长(显著相关波长或全波段等),提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。

16份花生品种(系)油酸含量及FAD2基因型鉴定

为研究花生油酸含量与AhFAD2基因型的关系,选用低(小于50%)、中(50%~70%)、高油酸(大于75%)含量的16个品种(系)进行分析。通过竞争性等位基因PCR(kompetitive allele specific PCR,KASP)和直接测序法对AhFAD2进行分型,结果表明低油酸品种(系)的基因型均为AABB,中油酸品种(系)的基因型为aaBB,高油酸品种(系)的基因型为aabb。7个高油酸品种(系)的AhFAD2B突变为F435突变,即442位A碱基插入,而06B16的AhFAD2B突变为665位205 bp MITE转座子的插入。对16个花生品种(系)控制油酸基因型的鉴定,尤其是高油酸种质06B16基因型的确定将为高油酸花生分子育种提供理论参考。

甘蓝型油菜分枝籽粒油酸含量的光谱估测

为寻找最佳光谱检测部位,创新一种高油酸油菜种质资源筛选方法,以44个高油酸含量的甘蓝型油菜为材料,按照从主茎、一次分枝到二次分枝的顺序,采集籽粒反射光谱及油酸含量数据,分析不同部位的原始及一阶微分光谱与对应籽粒油酸含量的相关关系,建立了基于全波长、特征波长的逐步多元线性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、主成分回归(principal component re‐gression,PCR)估测模型和基于光谱指数的一元线性回归模型,用决定系数(R^(2))、均方根误差(root mean square error,RMSE)、相对预测偏差(relative prediction deviation,RPD)评价模型精度。研究发现,全波长模型中,以主茎原始光谱反射率建立的PLSR模型估测效果最好,校正集R^(2)c、RMSEc分别为0.83、1.63%,验证集R^(2)v、RMSEv、RPD分别为0.71、1.92%、2.00;特征波长模型中,基于一次分枝一阶微分光谱建立的PLSR模型估测效果最优,R^(2)c、R^(2)v为0.85、0.87,RMSEc、RMSEv为1.08%、1.13%,RPD为2.57;在光谱指数模型中,RPD均小于1.50,模型预测效果较差。因此基于一阶微分特征波长的PLSR模型可有效估测一次分枝籽粒油酸含量,为高油酸甘蓝型油菜油酸含量光谱检测取样提供参考。

低聚果糖可影响不同发酵剂生产的益生菌酸奶中的共轭亚油酸含量

采用气相色谱分析酸奶中的共轭亚油酸异构体c9111-CLA和t10c12-CLA，酸奶中含有Lactobacillus acidophilus或Bifidobacterium animalis和（或）2％的低聚果糖（FOSo制作的2种酸奶中一种不含低聚果糖，一种含有2％的低聚果糖，判断加工工艺、发酵剂类型、低聚果糖和贮藏条件对共轭亚油酸含量的影响。在酸奶加工过程中，单独添加FOS，并贮藏28天，对酸奶中共轭亚油酸异构体的形成没有显著的影响（P〉0．05）