基于高密度遗传图谱的水稻萌发耐淹性QTL定位

通过对水稻萌发耐淹性进行QTL定位和稳定位点的聚合效应分析,可以为萌发耐淹性基因的精细定位及后续分子辅助育种奠定基础。本研究利用一个包含144份家系的强萌发耐淹性粳型杂草稻WR-4与籼稻品种广百香占的F2:3定位群体,基于1K m GPS SNP芯片构建了一个包含825个Bin标记的高密度遗传图谱,利用完备区间作图法共检测到10个萌发耐淹性QTL,分布于水稻第3、4、7、8、9和10染色体上,LOD值介于3.6~21.3之间,可解释3.0%~21.1%的表型变异。其中,具有较高LOD值和贡献率的2个主效QTL(q GS4-1和q GS7-1)能够被重复检测到,是后续基因克隆的候选位点。根据Bin标记分型结果将不同子代在两个稳定QTL区间内分为WR型和广百香占型,在F2:3群体中进行聚合效应分析,发现聚合增效等位基因数量越多的家系,其淹水条件下的胚芽鞘越长,这些携带多个耐性QTL的株系可为分子育种培育耐低氧萌发水稻新品种提供亲本资源。

水稻萌发耐淹性鉴定评价方法研究及种质资源筛选

低氧胁迫下出苗率下降是限制直播稻安全生产的关键问题之一。建立准确、高效的水稻萌发耐淹性鉴定方法,并筛选强萌发耐淹性的水稻种质对直播稻新品种选育具有重要意义。本研究以20份水稻品种为供试材料,设置不同淹水深度(3 cm、6 cm、9 cm、12 cm、15 cm和18 cm)、不同处理温度(20℃、25℃和30℃)和不同淹水天数(3 d、5 d、7 d、9 d、11 d、13 d和15 d)进行萌发耐淹性鉴定,以胚芽鞘长度为指标进行萌发耐淹性评价,旨在明确水稻萌发耐淹性的评价方法。结果表明,水稻种质在淹水临界深度上存在籼粳间差异,粳稻的淹水临界深度为6 cm,而籼稻的淹水临界深度为9 cm;在温度梯度处理中,30℃时种质间的胚芽鞘长四分位差最大,因此认为30℃是水稻种质萌发耐淹性鉴定的最适温度;调查时期梯度试验表明,淹水11 d时参试种质的胚芽鞘长四分位差最大,因此认为淹水11 d是水稻萌发耐淹性调查的最适时期。本研究建立了一种以纯水隔绝空气,在温度30℃、淹水深度9 cm以上、第11 d调查胚芽鞘长度进行水稻萌发耐淹性鉴定的简便方法,为水稻种质资源的大规模鉴定提供了方法基础。依据上述确立的鉴定方法,对140份来自不同地区的水稻种质进行萌发耐淹性评价,筛选获得6份强萌发耐淹性种质(胚芽鞘长≥55 mm),为水稻萌发耐淹性遗传机制解析和育种利用提供材料基础。

水稻萌发耐淹性种质资源筛选及QTL定位

萌发耐淹性种质资源的筛选、耐低氧萌发基因的挖掘和利用是选育适宜直播水稻新品种的基础。为简便、高效的评价种质资源的萌发耐淹性,本研究对来自不同年代和地区的191份粳稻种质资源进行了萌发耐淹性鉴定,共获得12份萌发耐淹性强的种质资源,其中连粳15号表现出较强的低氧萌发能力。利用其与籼稻品种黄莉占构建的F2:3分离群体,采用模拟大田的鉴定方法,在水稻1号、3号、9号、10号染色体上共检测到4个QTL,即qGS1、qGS3、qGS9和qGS10。共解释表型变异的70.9%,其中qGS1、qGS3和qGS10,能够被重复检测到,贡献率分别为19.2%~24.0%、12.6%~14.7%、19.1%~20.5%,是稳定表达的QTL位点。这些种质资源和QTL的发现为耐低氧发芽水稻新品种的培育提供了重要的亲本资源、基因资源和标记资源,同时也为选育优良直播稻品种提供了理论依据。

基于SNP标记的穞稻与栽培稻的遗传多样性分析及萌发耐淹性评价

旨在分析穞稻与栽培稻间的遗传多样性,为穞稻的保护和开发利用提供分子依据。以包括穞稻在内的48份水稻种质资源为试验材料,利用1K mGPS SNP芯片进行基因分型,使用PowerMaker 3.25软件进行UPGMA聚类分析。结果表明,4785对多态性SNP标记共检测出9570个等位基因,平均每对标记检测出2个等位变异;多态性信息含量(PIC)变化范围为0.0400~0.5957,平均值为0.3123,基因多样性指数(GD)变化范围为0.0408~0.6667,平均值为0.3839。UPGMA聚类分析将48份参试种质划分为2个亚群,即籼稻亚群和粳稻亚群,其中穞稻分属于粳稻亚群。厌氧萌发耐受性评价表明,穞稻具有很强的耐低氧萌发能力,可为适宜直播水稻的培育提供重要的种质基础,同时本研究为穞稻优异基因的挖掘和利用提供理论基础。